コーチングプラクティス： ルール 安定 リスク
取り組んでいることをほぼ何でも入力すると、IX Coach が現実に最も合うプラクティスを見つけます。「ルール 安定 リスク」については、現在のプラクティスライブラリからの最適な一致をご覧ください。
役立つかもしれないプラクティス
- 自分の領域のルールが本当に安定しているか確かめる
確率モデルを適用する前に、結果を左右するルールがゲームの途中で変わりうるかを問う。
ルーディック・ファラシー：現実をゲームと勘違いするとき - 自分のモデルの外にある結果のための余裕を持って計画を立てる
リスクモデルに含まれていない出来事のために余力を確保する — なぜなら最も大きな被害をもたらす出来事は、たいていモデルに含まれていないからだ。
ルーディック・ファラシー：現実をゲームと勘違いするとき - 過去の範囲を超えた結果に対して計画をストレステストする
最悪の結果が過去に観測されたどんなケースよりも2倍悪かったら、自分の計画がどう持ちこたえるかを問う。
ルーディック・ファラシー：現実をゲームと勘違いするとき - 修正的なループを強め、暴走的なループを弱める
問題を修正するはずのバランスループを見つけ、それがなぜ弱いのかを問う。
レバレッジ・ポイント - 計画が機能するために成り立たなければならない前提を名指しする
すべての計画は前提の上に成り立っている — それらを列挙し、それぞれの可能性を問う。
安全域 - ブライトラインが裏目に出るときを知る
硬直したオール・オア・ナッシングのルールは無秩序なパターンを煽ることがある——判断力を持って使う。
ブライトライン・ルール:「ゼロ」が「少し」に勝るとき - 何かがうまくいかなくても機能するように決断を設計する
この計画はすべてがうまくいくことを要求しているか、と問う。もしそうなら、それを再設計する。
安全域 - 必要な制御と過制御を区別することを学ぶ
すべての抑制が過制御なわけではない——制御が必要なときと、守る以上のコストを払っているときを特定する。
ラディカル・オープンネス：過制御と孤独へのRO-DBTのアプローチ - 精密さより選択肢の幅を優先する
不確実な環境では、最適化された固定ポジションよりも方向転換の余地を優先する。
ルーディック・ファラシー：現実をゲームと勘違いするとき - 曖昧さを伴う高リスクで不可逆的な決断にはマキシミン推論を使う
最悪の起こりうる結果が最も生き延びられる選択肢を選ぶ——期待値を計算できないときには、下限を最適化する。
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
関連する悩み
- Ludic Fallacy
ルーディック・ファラシーとは、ナシーム・タレブが著書『ブラック・スワン』で名づけた概念で、ルールが定まり、結果が限定され、確率が安定しているという性質を持つゲームの論理を、そうした前提が成り立たない領域 — つまり現実生活の大部分 — に適用してしまう誤りを指す。この誤りが重要なのは、ゲームに似た分布の上に構築された標準的なリスクモデルが、極端で予期しない出来事の頻度と規模を体系的に過小評価してしまうからだ。これはタレブの分析概念であり、それを支持するエビデンスは主に観察的・歴史的なものであって、対照実験によるものではない。
ルーディック・ファラシー：現実をゲームと勘違いするとき
- ナシーム・タレブの「遊戯の誤謬」
ルーディック・ファラシーとは、ナシーム・タレブが著書『ブラック・スワン』で名づけた概念で、ルールが定まり、結果が限定され、確率が安定しているという性質を持つゲームの論理を、そうした前提が成り立たない領域 — つまり現実生活の大部分 — に適用してしまう誤りを指す。この誤りが重要なのは、ゲームに似た分布の上に構築された標準的なリスクモデルが、極端で予期しない出来事の頻度と規模を体系的に過小評価してしまうからだ。これはタレブの分析概念であり、それを支持するエビデンスは主に観察的・歴史的なものであって、対照実験によるものではない。
- 崩れにくい計画の立て方
この計画はすべてがうまくいくことを要求しているか、と問う。もしそうなら、それを再設計する。
何かがうまくいかなくても機能するように決断を設計する
- ルーディック・ファラシー（ゲームの誤謬）とは
ルーディック・ファラシーとは、ナシーム・タレブが著書『ブラック・スワン』で名づけた概念で、ルールが定まり、結果が限定され、確率が安定しているという性質を持つゲームの論理を、そうした前提が成り立たない領域 — つまり現実生活の大部分 — に適用してしまう誤りを指す。この誤りが重要なのは、ゲームに似た分布の上に構築された標準的なリスクモデルが、極端で予期しない出来事の頻度と規模を体系的に過小評価してしまうからだ。これはタレブの分析概念であり、それを支持するエビデンスは主に観察的・歴史的なものであって、対照実験によるものではない。
- ブラックスワンを想定したリスク計画
リスクモデルに含まれていない出来事のために余力を確保する — なぜなら最も大きな被害をもたらす出来事は、たいていモデルに含まれていないからだ。
自分のモデルの外にある結果のための余裕を持って計画を立てる
- ゲームと現実世界の不確実性の違い
問う：その領域の専門家でもこの不確実性に直面するだろうか？もしそうでなければ、問題はスキルのギャップであり、根本的な曖昧さではない。
「世界がここでは不確実だ」と「私はまだ十分に知らない」を分離する
自分の言葉で状況を説明する でプラクティスライブラリ全体を検索できます。