コーチングプラクティス： チームでの見通しの立て方

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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. 構造化されたチーム予測を使って多様な視点を集約する
   グループが話し合う前に複数人の独立した見積もりを組み合わせる——集約はどんな単独の専門家にも勝る。
   スーパーフォーキャスティング
3. スーパーフォーキャスティング
   フィリップ・テトロックの予測トーナメント研究は、ごく普通の人々の一部——「スーパー予測者」——が、確率的な予測において専門家や情報分析官を一貫して上回ることを発見しました。彼らは測定可能な認知的・行動的習慣を共有しています:確率で考え、証拠に基づいて頻繁に更新し、積極的に反証となる情報を探します。これらの習慣は学習可能です。
4. 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
5. 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
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. 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
8. 過去の自分の予測を採点してアウトサイド・ビューの使い方を較正する
   予測ログをつけて採点する——どこで過信または過小評価していたかについてのフィードバックなしに較正は改善できない。
   アウトサイド・ビュー
9. 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
10. 予測の精度を、練習で向上するスキルとして扱う
    予測の誤りをパフォーマンスのフィードバックとして受け止め、予測が無意味だという証拠としては受け止めない。
    スーパーフォーキャスティング

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