コーチングプラクティス： 予測の精度を高める方法

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。「予測の精度を高める方法」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. 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
2. 較正の実践
   各検索テストの前に自分の成績を予測し、その後予測を結果と比較する。
   自己調整学習:学び方を自分でコントロールする
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. 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
5. 確率の較正を練習する
   定期的に確率的な予測を行い、その多くにわたって自分の正確さを追跡する。
   後知恵バイアス：なぜすべてが振り返ると当たり前に見えるのか
6. 予測を追跡することで確率の較正を練習する
   自分の予測に明示的な確率の見積もりを割り当て、それが正しい率で実現するかどうかを追跡する。
   基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
7. 自分の見積もりを追跡し較正する
   可能なときは自分のフェルミ推定と実際の数値を比較し、そのギャップを使って今後の見積もりを改善する。
   フェルミ推定
8. スーパーフォーキャスティング
   フィリップ・テトロックの予測トーナメント研究は、ごく普通の人々の一部——「スーパー予測者」——が、確率的な予測において専門家や情報分析官を一貫して上回ることを発見しました。彼らは測定可能な認知的・行動的習慣を共有しています:確率で考え、証拠に基づいて頻繁に更新し、積極的に反証となる情報を探します。これらの習慣は学習可能です。
9. 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。
10. 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

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