積極的に反証事例を探す

基準率を調べる際は、特にうまくいかなかった事例を探す——失敗事例は自然な記憶の中で過小に表れる。

Why it works

利用可能性バイアスは、人々が最も容易に思い出せる事例から基準率を構築させてしまう。成功したプロジェクトは失敗したものよりも目立つ（書き記され、称賛され、共有される）。これは、自然に構築された基準率が設計上楽観的になることを意味する。意図的に失敗事例を探すことは、参照クラスにおけるサンプリングバイアスを修正し、実際の歴史的分布に近い推定値を生む。

How to do it

1. 比較事例を集める際にノルマを設定する：少なくとも半分の事例は失敗または大幅な不振でなければならない。
2. 「Xのような成功したプロジェクト」だけでなく「Xのような失敗したプロジェクト」を明示的に探す。
3. 事後検証や振り返りにおいて、成功条件と並んで失敗条件を記録する。
4. 各事例における「失敗」がどのようなものかをメモする——範囲の肥大化か、市場の見誤りか、チームの崩壊か？それぞれのタイプに異なる教訓がある。

エビデンス

利用可能性バイアスとその確率推定への影響は、判断研究において最も再現されている知見の一つである（トベルスキー＆カーネマン、1973年）。基準率の構築へのこの応用——目立つ事例が頻度の推定を歪めるということ——はよく確立されている。ビューラー、グリフィン、ペッツ（2010年）は、この動機づけられた記憶主導のサンプリングが計画錯誤の根本原因であることをたどっており、これがまさに意図的に失敗事例をサンプリングすることが修正になる理由である。 (observational)

代表性の規律なしに意図的に失敗事例を探すと、逆方向の悲観的な歪みを生みうる。目標は正確な基準率であって、悲観的な基準率ではない。

出典

• Tversky & Kahneman (1973), "Availability: A heuristic for judging frequency and probability," Cognitive Psychology
• Tversky, A., & Kahneman, D. (1973). Availability: A heuristic for judging frequency and probability. Cognitive Psychology, 5(2), 207-232.
• Buehler, R., Griffin, D., & Peetz, J. (2010). The planning fallacy: Cognitive, motivational, and social origins. Advances in Experimental Social Psychology, 43, 1-62.

よくある間違い

その有名な失敗が実際に関連クラスを代表しているかどうかを確認せずに、最も有名な失敗（「Xのような企業は90%失敗する」）を見つけてしまうこと。