意志力が試される状況にデフォルトのルールを設定する
事前に決めたルールは決断の時点で意志力を必要としない——決定はすでに下されている。
Why it works
ヒューリスティクスは、繰り返される決定をルールに変換することで認知的負荷を減らす。ルールが事前に確立されると、誘惑の瞬間は熟考を必要としない——ルールが自動的に発動する。これがどんな領域でも経験豊富な実践者が規律のコストを減らす方法である:彼らはあまりに多く同じ決定をしてきたので、それはもはや決定ではなく手続きになっている。
How to do it
- 後悔する決定を最も頻繁にする3つの状況を特定する。
- それぞれについて具体的なルールを書く:「もし[状況]なら、[具体的な行動]をする、今週は例外なし」。
- 高リスクの状況の最中ではなく、それに先立ってルールを見直す。
エビデンス
実行意図の研究は、if-thenプランが瞬間的な熟考への依存を減らし、目標達成を改善することを示している。事前コミットメントの研究は構造的なルールが瞬間的な決定を上回ることを見出している。 (observational)
ルールは状況が十分に予測可能でマッチするときに機能する。非常に新しい、あるいは複雑な状況は、固定されたルールが代替できない熟考を必要とするかもしれない。
出典
- Gollwitzer & Sheeran (2006), implementation intentions meta-analysis, Advances in Experimental Social Psychology
よくある間違い
ルールをあまりに一般的(「健康的に食べる」)にしすぎて、具体的な誘惑の瞬間に何の指針も提供しないこと——ルールは正確な状況における正確な行動を指定しなければならない。
IX Coach でこれを実践する
More practices for シンプル・ヒューリスティクス:ゲルト・ギーゲレンツァーの「速く倹約的な思考」擁護論
- 不確実な環境では認識ヒューリスティクスを信頼する
一方を認識していてもう一方を認識していないなら、認識した方が普通は優れている——正しいドメインでは。
- 「テイク・ザ・ベスト」を使う:単一の最も有益な手がかりで選ぶ
選択肢の間で選ぶとき、最も診断力のある手がかりを特定してそれを使う——もっと探すのをやめる。
- サティスファイシング:十分に良い閾値を設定し、そこに達したら探すのをやめる
「最善の可能性」ではなく「十分に良い」を最適化する——探索コストがしばしば利益を上回る。
- 自分のヒューリスティクスを環境の構造に合わせる
良いルールは、それが適用される環境の統計的な規則性に一致しているから機能する——間違った環境では間違ったルールになる。
- 深い不確実性下での分散に1/Nルールを使う
各選択肢の価値を信頼性高く見積もれないとき、リソースを均等に分散する。
- 自分のドメイン特化ルールの個人的な適応的ツールボックスを構築する
目標は一つの普遍的なヒューリスティクスではなく——実際に自分が航行するドメインに合わせて厳選されたコレクションである。