コーチングプラクティス： カーネマンの平均への回帰

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役立つかもしれないプラクティス

1. 極端な結果には平均への回帰を予期する
   異常に良い、または悪いパフォーマンスの後には、より平均的なパフォーマンスが続く傾向がある——それはあなたがしたことのせいではない。
   基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
2. 重要な決定には意図的に外側の視点を呼び出す
   重要な予測では、自分の状況がどう感じられるかではなく、物事が通常どう進むかから始めることを自分に課す。
   基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
3. 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。
4. 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。
5. 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）
6. 類似性の判断を形成する前にベースレートを調べる
   「これはXに似ている」と決める前に、そのXが関連する母集団の中でどれくらい一般的かを問う。
   代表性ヒューリスティック——類似性による判断
7. アウトサイド・ビュー
   アウトサイド・ビューとは、カーネマンがエイモス・トベルスキーと共に発展させた概念で、自分の状況の細部から一歩引いて「こうしたことは過去どのように進んできたか」を問うことを意味する。物語的（インサイド・ビュー）な計画に組み込まれた楽観バイアスを確実に修正するものであり、特に計画と予測の精度に関する研究基盤は充実している。
8. 経験効果:後でではなく今どう感じるかを評価する
   経験効果とは、あるものが実際に生きている間にどう感じられたかと、その後記憶が保持する物語との間のギャップだ——信頼できないのは記憶の方だ。
   感情予測:なぜ自分の気持ちを見誤るのか
9. 「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
10. 信念を全面的にではなく段階的に更新する
    新しい情報を、すべてを変える証明としてではなく、確率をシフトさせる証拠として扱う。
    基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか

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