コーチングプラクティス: 専門家の意思決定プロセス
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。「専門家の意思決定プロセス」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
- 認識準備型意思決定(RPD)
ゲイリー・クラインの研究によれば、高い利害のある環境における経験豊富な実践者は、選択肢を並べて比較することがほとんどありません。代わりに、彼らは状況を馴染みのあるタイプとして認識し、一つの行動方針を頭の中でシミュレートし、そのシミュレーションが持ちこたえるならそれを実行します。このプロセスは速く、時間的プレッシャーの下で正確ですが、状況が本当に新規である場合には予測可能な形で崩れます。 - 直感が信頼できないときを知る
専門家の直感は、その分野に規則的なパターンがあり、フィードバックの豊富な経験を積んだ場合にのみ有効である。
認識準備型意思決定(RPD) - 構造化されたチーム予測を使って多様な視点を集約する
グループが話し合う前に複数人の独立した見積もりを組み合わせる——集約はどんな単独の専門家にも勝る。
スーパーフォーキャスティング - 重大な決定には専門家の推薦を使う
人々が非常に不確実な状況では、信頼できる専門家の推薦が仲間の数を上回る。
社会的証明、実践的に使う - 利害が高く取り消し不能な決定では輪の内側にとどまる
自分の自律的な判断は輪の内側の決定のためにとっておき、それ以外は助けを求める。
能力の輪(サークル・オブ・コンピテンス) - 意思決定をディサーンメントのジーニアスに振り分ける
評価の意思決定はワンダーとテナシティのジーニアスを消耗させる——評価者を守り、意思決定を彼らに振り分ける。
6つのワーキング・ジーニアス(パトリック・レンシオーニ) - 布告ではなく議論を通じて意思決定する
マルチプライヤーは決定する前に本物の議論を使い、チームの最良の思考を引き出す。ディミニッシャーは会議を発表に使う。
マルチプライヤー:リーダーが周囲の知性を増幅する方法 - プレッシャー下で達人の直感的反応をルールへの後退から守る
達人は訓練された直感を信頼するときに最も力を発揮する。プレッシャー下で明示的なルールに後退することは、しばしば退行に当たる。
ドレイファスモデル:初心者から熟達者までの5段階 - 「テイク・ザ・ベスト」を使う:単一の最も有益な手がかりで選ぶ
選択肢の間で選ぶとき、最も診断力のある手がかりを特定してそれを使う——もっと探すのをやめる。
シンプル・ヒューリスティクス:ゲルト・ギーゲレンツァーの「速く倹約的な思考」擁護論 - 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。
関連する悩み
- 専門家の判断力を例えで理解する
ゲイリー・クラインの研究によれば、高い利害のある環境における経験豊富な実践者は、選択肢を並べて比較することがほとんどありません。代わりに、彼らは状況を馴染みのあるタイプとして認識し、一つの行動方針を頭の中でシミュレートし、そのシミュレーションが持ちこたえるならそれを実行します。このプロセスは速く、時間的プレッシャーの下で正確ですが、状況が本当に新規である場合には予測可能な形で崩れます。
認識準備型意思決定(RPD)
- 専門家の判断を基準にする意思決定法
ゲイリー・クラインの研究によれば、高い利害のある環境における経験豊富な実践者は、選択肢を並べて比較することがほとんどありません。代わりに、彼らは状況を馴染みのあるタイプとして認識し、一つの行動方針を頭の中でシミュレートし、そのシミュレーションが持ちこたえるならそれを実行します。このプロセスは速く、時間的プレッシャーの下で正確ですが、状況が本当に新規である場合には予測可能な形で崩れます。
- 優れた意思決定のための判断力
評価の意思決定はワンダーとテナシティのジーニアスを消耗させる——評価者を守り、意思決定を彼らに振り分ける。
意思決定をディサーンメントのジーニアスに振り分ける
- 専門家の判断力の限界
専門家の直感は、その分野に規則的なパターンがあり、フィードバックの豊富な経験を積んだ場合にのみ有効である。
直感が信頼できないときを知る
- 専門家の判断に従うべき時
人は信頼できる専門性と、その象徴に、自覚している以上に従う。
権威
- 専門家のリスクの捉え方
専門家の直感は、その分野に規則的なパターンがあり、フィードバックの豊富な経験を積んだ場合にのみ有効である。
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