コーチングプラクティス： 確率を要素ごとに分解して考える

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役立つかもしれないプラクティス

1. 未知のものを既知の下位問題に分解する
   直接には答えられない問いを、答えられる小さな問いに分ける。
   フェルミ推定
2. 組み合わさった主張の各要素の確率を別々に検討する
   複数の主張が組み合わさった判断をする前に、それぞれの要素を個別に見積もり、連言全体の確率がそれより低くなっているか確認する。
   連言錯誤 ― 「詳細が多いほど本当らしく」感じる理由
3. タスクを分解して部分を合計する
   各サブタスクを独立して見積もり、それから合計する——合計はトップダウンの見積もりより真実に近い。
   計画の誤謬——なぜあなたの見積もりはいつも外れるのか
4. 問題を独立したパラメータに分解する
   解決策を生み出す前に、問題空間を完全に記述する主要な次元を特定する。
   実践できるモルフォロジカル・アナリシス(形態分析法)
5. あらゆる階層でMECEな枝を構築する
   各枝の集合が相互に排他的（重複がない）かつ全体として網羅的（重要なものが欠けていない）であることを確認する。
   イシューツリー分析
6. 複雑な問いをサブ問いに分解する
   難しい予測の問いを、より小さく見積もり可能な部分に分解し、それらを集約する。
   スーパーフォーキャスティング
7. 分割を使って資源の使いすぎを制限する
   資源をより小さな単位に分けることで、一度に消費する量が減る。
   選択アーキテクチャを実践する
8. 深い不確実性下での分散に1/Nルールを使う
   各選択肢の価値を信頼性高く見積もれないとき、リソースを均等に分散する。
   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
9. 自分を阻んでいるかもしれない知覚的なまとまりを分解する
   問題の中の物が一つのものに見えるなら、それを別々の機能を持つ別々の部分として捉え直してみる。
   制約緩和 ― 自分自身で築いた壁から抜け出す
10. 多くの相互依存性を持つ厄介な問題にモルフォロジカル・アナリシスを使う
    この方法は、ブレインストーミングでは十分に扱えないほど複雑な問題で真価を発揮する。
    実践できるモルフォロジカル・アナリシス(形態分析法)

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