一点の見積もりではなく分布として予測する
予測を単一の予想数値ではなく、起こりうる結果の範囲として表現する。
Why it works
一点見積もりは誤った精密さを伝え、ばらつきに関する有用な情報を抑え込んでしまう。平均6か月かかるプロジェクトでも、10パーセンタイルでは3か月、90パーセンタイルでは18か月という結果分布がありうる——この分布は、一点見積もりでは見えない形で計画判断、リソース配分、予備予算の組み方を変えるべきものだ。分布を伝えることで不確実性が可視化され、後続の意思決定が改善される。
How to do it
- 重要な予測については、楽観的(クラスの10パーセンタイル)、中央値、悲観的(90パーセンタイル)の3つの数値を報告する。
- リファレンスクラスが右に歪んだ分布を示す場合(ほとんどのプロジェクトがそうだ)、非対称に重みづけする。
- 予算と計画は中央値で立てるが、計画が75パーセンタイルの結果にも耐えられるようにする。
- 分布を一点に変換しろという圧力に抵抗する——一点見積もりは計画に関わる情報を破壊してしまう。
エビデンス
コスト超過やスケジュール遅延に関する研究は一貫して右に歪んだ分布を示している——結果は平均よりはるかに悪くなりうるが、はるかに良くなることは稀だ。右に歪んだ分布において中央値で計画を立てると、体系的に準備不足になる。テットロックらが研究した複数の領域で、区間予測は一点予測よりも正確かつ有用だった。 (observational)
分布を伝えることは社会的により難しい——関係者は自信に満ちた一点見積もりを好む。精度の向上には、明示的に管理すべきコミュニケーション上のコストが伴う。
出典
- Flyvbjerg (2002), cost overrun distributions in infrastructure projects
- Tetlock & Gardner (2015), Superforecasting, Chapter 7
よくある間違い
「楽観的」見積もりを計画として、「悲観的」見積もりを予備として扱うこと——リファレンスクラスが示す悲観的な結果こそが最頻値であり、例外ではない場合がある。
IX Coach でこれを実践する
More practices for リファレンスクラス予測
- 自分の状況に合ったリファレンスクラスを特定する
自分の状況と構造的に似た過去の事例をまとまった集合として見つけ、その結果データを集める。
- 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。
- 認知的な楽観バイアスと戦略的な虚偽表示を区別する
予測の水増しには純粋なバイアスによるものと意図的な操作によるものがあることを認識する——それぞれ異なる対処が必要だ。
- 新しい証拠が入るたびに予測を段階的に更新する
予測を、矛盾する証拠にも生き残るコミットメントとしてではなく、新しい証拠ごとに変わるべき確率として扱う。
- プロジェクト終了後にクラスデータへ貢献するための振り返りを行う
実際の結果と予測を正直に記録する——これが将来の予測が依拠するリファレンスクラスを築く。