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コーチングプラクティス： 失敗する確率をどう捉えるか

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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. 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
  3. リスクや成功を評価するときは常に分母を特定する
    数値や話が印象的なとき、「全体としては何件中の話か」と問う。
    基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
  4. 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
  5. 直感的な見積もりを信じる前に実際の基準率を確認する
    何かが一般的、あるいは稀に感じられるとき、それが実際どれくらいの頻度で起きるかを調べる。
    利用可能性ヒューリスティック：思い出しやすいものはなぜ「ありそう」に感じるのか
  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. 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
  8. 行動連鎖分析:問題行動を理解するDBTの方法
    行動連鎖分析(BCA)は、マーシャ・リネハンが開発したDBTの中核スキルであり、問題行動につながった出来事の連鎖のあらゆるリンク——最初の脆弱性から引き金となった出来事、思考、感情、行動まで——を地図化する。その連鎖を見えるようにすることで、BCAはその連続が断ち切られえた複数の地点を明らかにし、事後の検死を具体的な予防計画に変える。
  9. 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
  10. 詳細を加える前に基準率にアンカーを置く
    その結果が関連する母集団でどれだけ一般的かから出発し、そこから調整する ― 物語から出発してはいけない。
    連言錯誤 ― 「詳細が多いほど本当らしく」感じる理由

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