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。

Why it works

従来の期待値分析は利得と損失を対称的に重みづけするが、多くの機会には根本的な非対称性がある:下振れは上限がある(本の代金、コールドメールの時間、コースの受講料)一方で、上振れは大きく不確実である。これらはオプション性のある賭け――ナシーム・タレブの言う「反脆弱」なポジション――であり、成功の正確な確率を知る必要なく、数学が有利になる。

How to do it

1. どんな機会についても、現実的な最悪の結果を特定し、「これに耐えられるか」と問う。
2. もしイエスなら、「上振れには意味のあるロングテールがあるか――ありそうな結果よりもはるかに大きな結果が」と問う。
3. 下振れが生存可能で、上振れが上限のないものであれば、その決断はほぼどんな低〜中程度の確率でも取る価値があることが多い。
4. このタイプの選択肢――潜在的に大きな見返りを持つ低コストの実験――を能動的に探す。

エビデンス

金融のオプション理論は非対称なペイオフを定式化する。上振れに大きなロングテールを持つ安価な実験を取るという実践的なバージョンは、意思決定理論、起業家研究、タレブの実証的なファイナンス研究にわたって支持されている。 (mechanistic)

非対称な上振れの思考は、多くの低確率な投機的賭けを正当化するために誤用されうる。重要な条件は、下振れが「たぶん耐えられる」ではなく本当に生存可能でなければならないということだ。

出典

• Taleb, N. N. (2012). Antifragile: Things That Gain from Disorder. New York: Random House. ISBN 9781400067824.

よくある間違い

非対称な機会を、期待値全体(低確率の大きな上振れを含む)ではなく、最も起こりそうな結果(失敗)の確率で評価してしまうこと。