コーチングプラクティス： 幅を持たせた予測の立て方

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役立つかもしれないプラクティス

1. 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。
2. 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
3. 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
4. 新しい証拠が入るたびに予測を段階的に更新する
   予測を、矛盾する証拠にも生き残るコミットメントとしてではなく、新しい証拠ごとに変わるべき確率として扱う。
   リファレンスクラス予測
5. プロジェクト終了後にクラスデータへ貢献するための振り返りを行う
   実際の結果と予測を正直に記録する——これが将来の予測が依拠するリファレンスクラスを築く。
   リファレンスクラス予測
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. 一点見積もりではなく範囲で見積もる
   「私の見積もりは500だ」ではなく「200から2000のあいだだと思う」と言う。
   フェルミ推定
8. 自分の状況に合ったリファレンスクラスを特定する
   自分の状況と構造的に似た過去の事例をまとまった集合として見つけ、その結果データを集める。
   リファレンスクラス予測
9. 経験のない領域に入るときは基準率に大きく従う
   不慣れな領域では、クラスの分布がほぼ完全に予測を支配すべきである。
   アウトサイド・ビュー
10. 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

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