自分の領域のルールが本当に安定しているか確かめる

確率モデルを適用する前に、結果を左右するルールがゲームの途中で変わりうるかを問う。

Why it works

ゲームのような論理はルールの安定性を前提とする。ルーレットでは車輪が変わることはない。しかし市場、キャリア、人間関係、健康といった現実の領域では、ルールは変わる。時に破滅的に変わることさえある。過去のルールの安定性の上に構築されたモデルは、まさにルールが変わる瞬間 — 賭け金が最も高いときに — 失敗する。確率モデルに頼る前にルールの安定性を明示的に確認することは、ルーディック・ファラシー特有のカテゴリー錯誤を防ぐ。

How to do it

1. 過去の確率やリスクモデルを適用する前に、「この結果を左右するルールが、このモデルを無効にするような形で変わりうるか」を問う。
2. ルールが変わりうる具体的な方法（規制変更、技術破壊、生物学的変異）を列挙する。
3. 計画期間内にルールの変化が起こりうるなら、現在のルールが続くと仮定する代わりに、その変化のためのシナリオを追加する。

エビデンス

ナイトの不確実性（ナイト、1921年）と整合的である。リスク（既知の確率）と本物の不確実性（未知の確率分布）の区別は、意思決定理論における基礎的概念である。タレブのルーディック・ファラシーは、これをリスク領域のツールを不確実性の領域に適用してしまうカテゴリー錯誤へと拡張する。 (mechanistic)

ルーディック・ファラシーは分析的な概念であり、実証的に単独で切り分けられた効果ではない。その価値は、確率モデルが誤用されているときの診断ツールとしてある。

出典

• Knight (1921), Risk, Uncertainty and Profit — canonical distinction between measurable risk and genuine uncertainty

よくある間違い

ルールが不安定だと認識した途端に確率的思考が一切通用しないと結論づけること。実際に必要なのはテールシナリオとストレステストを追加することであり、計画そのものを放棄することではない。