コーチングプラクティス： スキナーに学ぶ行動変容の仕組み

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役立つかもしれないプラクティス

1. 先行刺激を修正して、動機に依存する前に行動を引き起こす
   行動に先立つ手がかりを変えることで、それが起きる可能性を高くしたり低くしたりする。
   オペラント条件づけと強化スケジュール
2. 初期には経験的プロセスを、後には行動的プロセスを適用する
   早期には意識化と感情的喚起を使い、コミットした後には逆条件づけと刺激コントロールを使う。
   実践的な「変化のトランスセオレティカル・モデル」
3. 連続的な接近法を通じて複雑な行動を形成する
   完全な行動が現れるのを待つのではなく、目標行動に段階的に近づく近似を強化する。
   オペラント条件づけと強化スケジュール
4. 実験を環境プローブとしてデザインする
   自分の意志力ではなく、一つの具体的な文脈の変化をテストする。
   小さな実験:コミットせずに変化を試す
5. 行動変容のための環境デザイン
   環境デザインは、行動は意図よりも文脈を追うというよく裏づけられた知見を利用する。健康的な選択肢を目に見える場所に置き、望ましくない行動の手がかりを取り除き、望ましい行動の摩擦を減らすことで、意志力に頼らずに人々の行動が変わる。行動に対する文脈の効果に関するエビデンスは強力である一方、具体的な設計上の処方箋がどれほど検証されているかはさまざまである。
6. オペラント条件づけと強化スケジュール
   オペラント条件づけは、行動がその結果によって形作られることを示している——報酬はそれを増やし、罰はそれを減らす。強化スケジュールは報酬のパターンを決定し、スキナーの実験室での研究は、変動比率スケジュール（予測不可能だが反応に随伴する報酬）が最も持続的な行動と最も消去しにくい習慣を生むことを確立した。これは行動科学において最も再現されている知見の一つだが、統制された環境の外での応用の多くは慎重な適応を必要とする。
7. 介入タイプをCOM-Bのギャップに一致させる
   デフォルトではなく、診断されたギャップに合った介入アプローチを選ぶために行動変容ホイールを使う。
   COM-Bモデルと行動変容ホイール
8. 目先の結果が長期目標を後押しするよう、報酬スケジュールを設計し直す
   競合する行動それぞれの目先の報酬を洗い出し、望む行動の目先の見返りを増やす。
   双曲割引 — なぜ未来の自分はいつも損をするのか
9. 行動を追跡し調整するためのフィードバックループを設置する
   行動を直接測定し、そのデータを使って動機づけだけでなく介入を更新する。
   COM-Bモデルと行動変容ホイール
10. 健康的な行動の手がかりを目立たせ、目に見えるようにする
    行動に必要なときにその手がかりが直接視界に入るように置く。
    行動変容のための環境デザイン

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