コーチングプラクティス： 期待値思考：不確実性の中での意思決定（喪失後）
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役立つかもしれないプラクティス
- 期待値思考:不確実性の中で決断する
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。 - 不快に感じるときでも正の期待値の決断を受け入れる
期待値が明確に正であれば、たとえほとんどの個別の結果が損失であっても、その決断を取る。
期待値思考:不確実性の中で決断する - 大きな賭け金についてはリスク回避を反映して生の期待値を調整する
すべてを失う確率50%は、確実な50%の損失とは同等ではない――自分の実際のリスク許容度に合わせて調整する。
期待値思考:不確実性の中で決断する - 決断を結果ではなくプロセスで判断する
悪い結果を生んだ良い決断も、依然として良い決断である。
期待値思考:不確実性の中で決断する - 決める前にシナリオとその確率を列挙する
意味のある結果それぞれを書き出し、確率を割り当て、加重合計を計算する。
期待値思考:不確実性の中で決断する - 期待値の推定を評価するための決断日記をつける
自分の確率推定と結果予測を記録し、後で実際に何が起きたかと比較する。
期待値思考:不確実性の中で決断する - 曖昧さを伴う高リスクで不可逆的な決断にはマキシミン推論を使う
最悪の起こりうる結果が最も生き延びられる選択肢を選ぶ——期待値を計算できないときには、下限を最適化する。
曖昧さ回避——なぜ未知のオッズは悪いオッズよりも悪く感じられるのか - 非対称な上振れ――大きな潜在利得、小さな限定的損失――を持つ決断を探す
最悪のケースが有限で小さく、最良のケースが大きく上限のない状況を探す。
期待値思考:不確実性の中で決断する - 決断の質を結果の質から切り分けて採点する
過去の決断を見直すとき、それがうまくいったかどうかではなく、使ったプロセスを判断する。
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 - ベットする思考
アニー・デュークの「ベットする思考」の枠組みは、決定を不確実な結果を伴う賭けとして扱い、決定の質と結果の質を切り分ける。ほとんどの実際の決定は不完全な情報を伴うため、良い意思決定とはプロセスと確率についてのものであり、毎回正しいことについてではない。核心となるスキルは、その時に利用可能だった情報に基づいて決定を評価することであり、結果がどうなったかで評価することではない。
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期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
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