直感が信頼できないときを知る

専門家の直感は、その分野に規則的なパターンがあり、フィードバックの豊富な経験を積んだ場合にのみ有効である。

Why it works

カーネマンとクラインは（共同論文において）専門家の直感が信頼できるために必要な2つの条件を確立しました：その分野に十分な規則性があること、そして実践者がそれらの規則性を内在化するのに十分なフィードバックによって修正された曝露を積んでいることです。ランダムな市場の株式ピッカーや長期の政治予測者は、どちらも専門家であるように感じますが、その分野には規則性が欠けています——そのため認識はシグナルではなくノイズで発火します。較正には自分の分野がどちらのカテゴリーに入るかを知る必要があります。

How to do it

1. 直感的な判断を下す各分野について問う：「この分野には安定したパターンがあるか？タイムリーで正確なフィードバックを得ているか？」
2. どちらかの答えがノーであれば、直感を行動の指令ではなく確認すべき仮説として扱う。
3. 過信を検出するために、規則性の低い分野での直感的な予測とその結果のログを維持する。
4. 利害の大きい、規則性の低い状況では、パターン認識ではなく統計的な基準率をデフォルトにする。

エビデンス

カーネマンとクラインの統合は、有効な専門家の直感には分野の規則性と、フィードバックを伴う延長された実践が必要であることを見出しました。不規則で低フィードバックの分野（株式市場、長期の地政学的予測）における直感は、専門家の自信にもかかわらず偶然に近いパフォーマンスをします。 (observational)

ほとんどの現実の分野は規則性において中間的です——チェスでも純粋なノイズでもありません。これはクリーンな分類を難しくします。この枠組みは有用なレンズであり、二項分類器ではありません。

出典

• Kahneman & Klein (2009), "Conditions for intuitive expertise: A failure to disagree," American Psychologist
• Kahneman, D., & Klein, G. (2009). Conditions for intuitive expertise: A failure to disagree. American Psychologist, 64(6), 515–526.

よくある間違い

多くの時間を費やしたが有効なフィードバックをほとんど受けていない分野で強い直感を信頼すること——修正的なフィードバックのない経験は、正確さなしに自信を構築する。