コーチングプラクティス： 基本確率を計画に活かす方法

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役立つかもしれないプラクティス

1. 基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
   基準率の無視とは、鮮明で具体的な情報が手に入るときに、事前確率(一般にどれくらいの頻度で物事が起こるか)を過小評価または無視する傾向である。カーネマンとトベルスキーによって特定されたこれは、判断研究の中で最も強固に再現されているバイアスのひとつであり、個別の事例についての予測における体系的な過信につながる。これを修正するには、個別の情報を評価する前に、積極的に基準率を調べるか推定する必要がある。
2. プロジェクトの見積もりに参照クラス予測を使う
   自分の特定のプロジェクトを見積もる前に、類似のプロジェクトが過去にどれくらいの時間を要したかを見積もる。
   基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
3. インサイドビューの詳細を加える前にベースレートにアンカーする
   クラスの中央値から予測を始め、そこから調整する——自分の物語から始めてベースレートに調整するのではない。
   リファレンスクラス予測
4. リファレンスクラス予測
   リファレンスクラス予測は、ダニエル・カーネマンとエイモス・トベルスキーが提唱し、ベント・フリウビヤが体系化した手法で、目の前の案件の細部ではなく、類似した過去のプロジェクト群の結果の統計的分布に予測の起点を置くことで精度を高める。計画時にコスト・期間・便益の見積もりを膨らませる楽観バイアスを確実に修正する手法であり、その根拠は具体的で実証されている。
5. 計画の誤謬——なぜあなたの見積もりはいつも外れるのか
   計画の誤謬とは、過去のプロジェクトが遅れたことを知っていても完了時間を過小評価してしまう、よく再現される傾向です。修正策は「もっと頑張る」ことではありません——理想的な未来のシナリオを想像することから、自分自身のベースレート履歴と類似プロジェクトを参照することへと切り替えることです。
6. プロジェクト終了後にクラスデータへ貢献するための振り返りを行う
   実際の結果と予測を正直に記録する——これが将来の予測が依拠するリファレンスクラスを築く。
   リファレンスクラス予測
7. 積極的に反証事例を探す
   基準率を調べる際は、特にうまくいかなかった事例を探す——失敗事例は自然な記憶の中で過小に表れる。
   アウトサイド・ビュー
8. 個別の事例を評価する前に基準率を問う
   個々の事例を判断する前に、まずこの種のことが一般にどれくらいの頻度で起こるかを確立する。
   基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
9. 自分の状況に合ったリファレンスクラスを特定する
   自分の状況と構造的に似た過去の事例をまとまった集合として見つけ、その結果データを集める。
   リファレンスクラス予測
10. 参照クラス予測
    見積もる前に、似た過去のプロジェクトが実際にどれくらい時間がかかったかを調べる——どう感じられたかではなく。
    計画の誤謬——なぜあなたの見積もりはいつも外れるのか

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