コーチングプラクティス： 将来予測に潜む楽観バイアス

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役立つかもしれないプラクティス

1. 認知的な楽観バイアスと戦略的な虚偽表示を区別する
   予測の水増しには純粋なバイアスによるものと意図的な操作によるものがあることを認識する——それぞれ異なる対処が必要だ。
   リファレンスクラス予測
2. 動機づけとしての楽観性を予測から切り離す
   自分の野心を、それが何であるか——望む結果——について正直にさせ、確率の見積もりを汚染しないようにする。
   アウトサイド・ビュー
3. 盲目的な楽観主義ではなく柔軟な楽観主義を実践する
   誤りのコストが低いところでは楽観を選び、ハイステークスなところでは冷静な現実主義を選ぶ。
   説明スタイル:楽観、悲観、そして学習性楽観主義
4. 楽観性をリスクの大きさに合わせて較正する
   誤りのコストが低いところでは楽観性を、高いところでは冷静な現実主義を展開する。
   楽観性トレーニング——現実的で柔軟な楽観性を育てる
5. ポジティブさではなく正確さに向けて調整する
   目標は現実的で柔軟な説明スタイルであり、能天気な楽観主義ではない。
   学習性楽観主義：セリグマンのABCDEメソッド
6. 感情予測:なぜ自分の気持ちを見誤るのか
   ダニエル・ギルバートと同僚たちは、人が将来の感情反応の強さと持続時間の両方を確実に見誤ることを示した——悪い出来事がどれほど悪く感じられるか、良い出来事がどれほど良く感じられるかを過大評価する。そのメカニズムは「インパクト・バイアス」だ——私たちは出来事そのものに焦点を当て、それを和らげる適応プロセスを無視する。この研究は十分に再現されており、決断の仕方、習慣の築き方、期待の管理の仕方に直接的な含意を持つ。
7. 参照クラスを使って個人的な見積もりを基準率に根づかせる
   自分の状況がどう展開するかを見積もる前に、似たような過去の状況を見つけて何が起きたかを確認する。
   ベイズ的思考:信念を合理的に更新する方法
8. 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
9. 楽観性トレーニング——現実的で柔軟な楽観性を育てる
   できる——楽観性は、悲観的な思考に反論すること、最善の自分を想像する演習、メンタル・コントラスティングといった実践を通じて部分的に学習可能である。目標はリスクを無視せず努力を駆り立てる現実的で柔軟な楽観性であり、裏目に出うる盲目的なポジティブさではない。これらの技法のいくつかはランダム化比較試験に支持されている。
10. 一点の見積もりではなく分布として予測する
    予測を単一の予想数値ではなく、起こりうる結果の範囲として表現する。
    リファレンスクラス予測

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