コーチングプラクティス： テールリスクを織り込んだ意思決定
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役立つかもしれないプラクティス
- コミットする前にプレモーテムを行う
その決定がすでに失敗したと想像する──そしてなぜかを問う。
ベットする思考 - 決断を結果ではなくプロセスで判断する
悪い結果を生んだ良い決断も、依然として良い決断である。
期待値思考:不確実性の中で決断する - 恐怖を統計的頻度に照らして較正する
恐怖に決断を動かされる前に、恐れている結果の実際の発生率を調べる。
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 - 非対称な上振れ――大きな潜在利得、小さな限定的損失――を持つ決断を探す
最悪のケースが有限で小さく、最良のケースが大きく上限のない状況を探す。
期待値思考:不確実性の中で決断する - 不快に感じるときでも正の期待値の決断を受け入れる
期待値が明確に正であれば、たとえほとんどの個別の結果が損失であっても、その決断を取る。
期待値思考:不確実性の中で決断する - 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 - 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 - 反応する前にリスクと曖昧さを区別する
直面しているのが既知のオッズなのか、本当に未知のオッズなのかにラベルをつける——正しいツールは答えによって決まる。
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 - その下振れを恐れる前に、可逆性を確認する
ほとんどの決断は可逆的です。最大限の慎重さは、そうでない少数のもののために取っておきましょう。
後悔最小化フレームワーク - 上位のリスクをトリップワイヤーに変える
恐れている失敗が起き始めていることを知らせる具体的なシグナルを設定する。
プレモータム:すでに失敗したと想像する
関連する悩み
- 期待値思考：不確実性の中での意思決定（挫折後）
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
期待値思考:不確実性の中で決断する
- 期待値思考：不確実性の中での意思決定（介護者として）
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
- 期待値思考：不確実性の中での意思決定（職場）
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
- 期待値思考：不確実性の中での意思決定（大きな変化のとき）
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
- 期待値思考：不確実性の中での意思決定（対立のとき）
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
- 期待値思考：不確実性の中での意思決定（圧倒されたとき）
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
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