思考を歪める認知バイアス

🔄 前のレッスンで主張評価の4つの質問を学んだ。「誰が得をするか？」を覚えているだろうか。認知バイアスこそ、その質問を飛ばしてしまう原因——脳が不都合な情報を見落とすショートカットを取るから。

優秀な人ほど大きな失敗をする

NASAの優秀なエンジニアチームは、Oリングシールが低温で危険であるという証拠を見落とした。データはあった。警告は出されていた。しかし複数のバイアス——集団思考、正常性バイアス、確証バイアス——がチームに「期待したもの」を見せ、「データが示すもの」を見せなかった。チャレンジャー号は打ち上げ73秒後に分解した。

認知バイアスとは

認知バイアスとは、思考における体系的なエラー。ランダムなミスではなく、知性・学歴・経験に関係なく誰にでも影響する予測可能なパターン。

これらは祖先が危険な環境で素早い判断を下すために進化した近道（ヒューリスティック）。サーベルタイガーの世界では「危険を想定して逃げろ」は優れた戦略だった。複雑な意思決定の世界では、同じ近道が予測可能なエラーを引き起こす。

7大バイアス

1. 確証バイアス

何をするか： 既存の信念を裏付ける証拠を探し、矛盾する証拠を無視する。

例：新入社員が無能だと思っている。ミスには気づき、成功は「簡単な仕事」や「運」として退ける。

対抗策： 反証を積極的に探す。「何があれば私の考えが変わるか？」と自問する。

2. アンカリングバイアス

何をするか： 最初に接触した情報が、その後の判断に不釣り合いな影響を与える。

例： 5,000万円で売りに出された住宅は、4,500万円のオファーを「お買い得」に感じさせる——たとえ実際の価値が4,000万円でも。

対抗策： 他人の数字を見る前に自分で見積もりを出す。

3. 利用可能性バイアス

何をするか： 例が思い浮かびやすいかどうかで確率を判断する（実際の頻度ではなく）。

例：飛行機事故のニュースを見た後、飛行機は危険だと感じる——統計的に最も安全な移動手段であるにもかかわらず。

対抗策： 記憶に頼らず実際のデータを調べる。

4. サンクコスト（埋没費用）の誤謬

何をするか： 将来のリターンが正当化しないにもかかわらず、すでに投じたもの（時間・金・労力）のために投資を続ける。

例：つまらない映画を1,500円払ったから最後まで見る。失敗中のプロジェクトに6ヶ月費やしたから続ける。

対抗策： 「今日ゼロから始めるとしたら、これを選ぶか？」と問う。答えがNOなら、埋没費用が悪い判断を駆動している。

5. ダニング＝クルーガー効果

何をするか： ある分野で能力が低い人ほど自分の能力を過大評価し、専門家ほど過小評価する。

例：投資初心者は個別株選びに自信満々。プロのファンドマネージャーは市場に勝つことの難しさを知っている。

対抗策： より経験豊富な人からフィードバックを求める。

6. 現状維持バイアス

何をするか： 変化が有益であっても、現状を好み変化に抵抗する。

例：嫌いな仕事に留まる——転職はリスクが高いと感じるから。たとえ期待値的には転職の方が良くても。

対抗策： どちらの状態にもいないと仮定して選択肢を評価する。

7. 生存者バイアス

何をするか： 見える成功に注目し、見えない失敗を無視する。

例：「大学中退のビル・ゲイツは億万長者になった。だから中退もアリ」——経済的に苦労した何百万人の中退者は見えない。

対抗策： 常に「見えていないものは何か？ニュースにならなかった失敗はどこにある？」と問う。

プレモーテム・テクニック

重要な意思決定のための最も効果的な脱バイアス技法：

私はこれから[この決定/プロジェクト]を行います。

プレモーテムを実行してください：
6ヶ月後、この決定が完全に失敗したと想像してください。
何が間違ったのでしょうか？

1. 失敗の最も可能性の高い理由を5つ挙げてください
2. それぞれについて、見落とした原因となりうる
   認知バイアスを特定してください
3. 各リスクを軽減するために今取れる具体的な
   アクションを提案してください

バイアス監査

重要な意思決定の前に、バイアス監査を実行する：

[意思決定の内容]について判断しようとしています。
現在の傾きは[考えていること]です。

私の思考をバイアスチェックしてください：
1. 確証バイアス：この選択を支持する証拠だけ見ていないか？
2. アンカリング：最初に見た数字に影響されていないか？
3. 利用可能性：最近や印象的な例を過大評価していないか？
4. サンクコスト：将来の価値ではなく過去の投資で続けていないか？
5. 現状維持：最善だからではなく馴染みがあるから選んでいないか？
6. 生存者：成功事例に注目し、失敗事例を無視していないか？

検出された各バイアスについて、思考の調整方法を提案してください。

実践演習

現在直面している意思決定を1つ思い浮かべ、AIでフルバイアス監査を実行してみよう。

💡 ポイント： バイアスの存在を「知っている」だけでは排除できない。具体的な対抗テクニック——プレモーテム、バイアス監査、反証の積極的探索——が必要。AIは感情的な利害がないため、公平なバイアスチェッカーとして最適。