コーチングプラクティス： 利用可能性ヒューリスティック:体験談より先に客観的な統計を見る

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役立つかもしれないプラクティス

1. 統計を先に、その後に物語で解釈する――逆ではなく
   基準率をアンカーとして使い、その後で自分の具体的な状況に合わせて調整する――逆ではなく。
   利用可能性ヒューリスティック：思い出しやすいものはなぜ「ありそう」に感じるのか
2. 詳細を加える前に基準率にアンカーを置く
   その結果が関連する母集団でどれだけ一般的かから出発し、そこから調整する ― 物語から出発してはいけない。
   連言錯誤 ― 「詳細が多いほど本当らしく」感じる理由
3. 内部視点を信頼する前に外部視点を確認する
   自分の特定の状況についてのストーリーを信頼する前に、類似した状況が過去にどう推移したかを問う。
   ベットする思考
4. プレモーテムを実施して前向きな物語構築を中断させる
   計画にコミットする前に、それが完全に失敗したことを想像し、その最もありそうな理由の物語を生み出す。
   ナラティブ・ファラシー:なぜ私たちは物語を作ることをやめられないのか
5. 参照クラスを使って個人的な見積もりを基準率に根づかせる
   自分の状況がどう展開するかを見積もる前に、似たような過去の状況を見つけて何が起きたかを確認する。
   ベイズ的思考:信念を合理的に更新する方法
6. 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
7. 外部視点(基準率)を取り入れる
   自分の目の前の鮮明な詳細ではなく、類似ケースの実績を使って見積もる。
   『ファスト&スロー』を使いこなす
8. 決める前にシナリオとその確率を列挙する
   意味のある結果それぞれを書き出し、確率を割り当て、加重合計を計算する。
   期待値思考:不確実性の中で決断する
9. 個別の事例を評価する前に基準率を問う
   個々の事例を判断する前に、まずこの種のことが一般にどれくらいの頻度で起こるかを確立する。
   基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
10. 予測のための正しい参照クラスを選ぶ
    決断が属するカテゴリーの統計的な基準率を見つける——鼓舞する事例だけでなく。
    生存者バイアス:見えないものから学ぶ

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