認知バイアスを検出する

🔄 Quick Recall: 前回のレッスンで3つの意思決定フレームワークを学んだ。しかしフレームワークに入力するデータが歪んでいたら、結果も歪む。今回はその「歪み」——認知バイアスを検出する方法を学ぶ。

脳のバグではなく仕様

認知バイアスは「頭が悪いから」ではない。人間の脳が数百万年かけて最適化したショートカットが、現代の複雑な判断では裏目に出るケース。

つまり、バイアスを「なくす」ことはできない。でも「検出」して対処することはできる。

AIバイアスチェッカー

以下の判断を認知バイアスの観点から分析して。

判断内容：[記述]
現在の傾向：[どちらに傾いているか]

以下のバイアスが影響していないかチェック：
1. 確証バイアス：自分の考えを支持する情報だけ集めていないか
2. サンクコスト：過去の投資に引きずられていないか
3. アンカリング：最初に聞いた数字に囚われていないか
4. 利用可能性：最近の印象的な出来事に影響されていないか
5. 現状維持バイアス：変化のリスクだけ過大評価していないか
6. 過信：自分の見積もりに根拠はあるか

各バイアスについて：
- このバイアスが影響している可能性：高/中/低
- 影響がある場合、どう判断が歪んでいるか
- デバイアスの具体的な方法

✅ Quick Check: 最近下した判断を1つ思い出そう。その判断にサンクコストバイアスは影響していなかった？ 「ここまでやったから」という理由で続けているものはないか？

主要バイアスとデバイアス法

「悪魔の代弁者」プロンプト

自分の傾いている選択肢に対して、あえて反論させる：

以下の判断について、私は[選択肢A]に傾いています。

選択肢Aを選ぶべきではない最強の論拠を5つ出して。
感情的ではなく、論理的で具体的な反論を。
私が見落としているリスクや前提の誤りに焦点を当てて。

Key Takeaways

• 認知バイアスはすべての人に影響する「脳の仕様」——なくせないが検出できる
• サンクコストバイアス：「ここまでやったから」は未来の判断に無関係
• 利用可能性ヒューリスティック：印象的な事例≠統計的な確率
• 過信バイアス：95%の確信でも40〜50%は間違い
• AIを「悪魔の代弁者」として使い、自分の盲点を突かせる

Up Next

レッスン4：リスク分析と不確実性では、シナリオプランニングと期待値思考で、不確実な状況での判断力を上げる。