コーチングプラクティス： 予測精度を測るブライアスコアとは

取り組んでいることをほぼ何でも入力すると、IX Coach が現実に最も合うプラクティスを見つけます。「予測精度を測るブライアスコアとは」については、現在のプラクティスライブラリからの最適な一致をご覧ください。

役立つかもしれないプラクティス

1. 採点された予測の記録を維持する
   明示的な確率をつけて予測を記録し、それが解決したときに採点する。
   キャリブレーション・トレーニング
2. 複雑な問いをサブ問いに分解する
   難しい予測の問いを、より小さく見積もり可能な部分に分解し、それらを集約する。
   スーパーフォーキャスティング
3. 過去の自分の予測を採点してアウトサイド・ビューの使い方を較正する
   予測ログをつけて採点する——どこで過信または過小評価していたかについてのフィードバックなしに較正は改善できない。
   アウトサイド・ビュー
4. 新しい証拠が入るたびに予測を段階的に更新する
   予測を、矛盾する証拠にも生き残るコミットメントとしてではなく、新しい証拠ごとに変わるべき確率として扱う。
   リファレンスクラス予測
5. 予測の精度を、練習で向上するスキルとして扱う
   予測の誤りをパフォーマンスのフィードバックとして受け止め、予測が無意味だという証拠としては受け止めない。
   スーパーフォーキャスティング
6. 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。
7. 一点の見積もりではなく分布として予測する
   予測を単一の予想数値ではなく、起こりうる結果の範囲として表現する。
   リファレンスクラス予測
8. 自分の領域予測の正確さを追跡する
   自分が専門知識を主張する領域で予測したことを記録し、それを採点する。
   ダニング=クルーガー効果を明快に理解する
9. 多くの予測にわたって自分の較正を追跡する
   何十もの予測にわたって、自分の確信度レベルを結果と照らし合わせて採点し、系統的な偏りを見つける。
   決断ジャーナリング：時間をかけてより良く決めることを学ぶ
10. 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

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