コーチングプラクティス： 結果バイアス（結果論）

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役立つかもしれないプラクティス

1. 結果ではなくプロセスによって決定を評価する
   何が起きたかではなく、当時の推論の質によって決定を判断する。
   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
2. 生存者バイアス:見えないものから学ぶ
   生存者バイアスとは、フィルターを通り抜けたケース——勝者、生存者、目に見える成功——からのみ結論を導く誤りであり、決して現れることのない失敗は静かに除外されます。最も明確な歴史的な例は、エイブラハム・ウォルドの第二次世界大戦時の航空機研究です:軍は帰還した機体で見た弾痕に装甲を施したいと考えましたが、ウォルドは損傷が見られない箇所に装甲を施すべきだと示しました。なぜならそこに命中した機体は帰還しなかったからです。
3. 結果同等性テストを適用する
   問う：もし行動と不作為から同じ害が生じるなら、どちらを選ぶか？その違いがバイアスを明らかにする。
   オミッション・バイアス——何もしないことがなぜ安全に感じられるのか
4. 不公平な曖昧さプレミアムを要求していないか確認する
   同等の既知のオッズのリスクなら何を受け入れるかを見積もる——未知のオッズに対する基準がはるかに高いなら、そのギャップがバイアスである。
   曖昧さ回避——なぜ未知のオッズは悪いオッズよりも悪く感じられるのか
5. 現状維持バイアス——なぜ私たちはデフォルトにとどまるのか
   サミュエルソンとゼックハウザー(1988)が記録した現状維持バイアスとは、中立的な比較なら乗り換えが有利であっても、現在の選択肢を代替案より好む傾向のことである。それは本物の満足感によってではなく、損失回避、不作為バイアス、惰性によって駆動されており、デフォルトを再構成することで大部分は修正可能である。
6. 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。
7. どのデータを選んだか——そしてどれを無視したかに気づく
   あなたの結論は利用可能なデータのサンプルの上に築かれている——そのサンプルが何を除外したかを問う。
   推論のはしご
8. 選択が明らかに良く感じられるとき、追加の精査を適用する
   肯定的な感情は恐怖と同じくらい信頼できるバイアスの引き金だ——明らかな勝ち筋に感じられる機会を監査する。
   感情ヒューリスティック——感情が事実の代わりになるとき
9. 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
   後知恵バイアスとは、結果が分かった後になって、自分は最初からそれを予測または予期していたはずだと信じ込んでしまう傾向のことで、世界を実際よりも予測可能だったかのように見せてしまいます。これは判断に関する研究の中で最も繰り返し確認されている効果の一つであり、フィードバックや人事評価、教訓の学びを密かに損ないます。私たちは決定を、当時実際に得られていた情報ではなく、結果によって評価してしまうからです。
10. オミッション・バイアス——何もしないことがなぜ安全に感じられるのか
    スプランカ、ミンスク、バロンが1991年に記録したオミッション・バイアスとは、有害な不作為を、同等に有害な作為よりも道徳的に責められにくいと判断する傾向であり、行動した方がより良い結果を生む場合でも不作為を選んでしまう傾向である。これは「行うこと」と「許すこと」の間の道徳的非対称性に駆動されているが、行動しないことの実際のコストを体系的に過小評価してしまう。

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