リスク分析と不確実性

🔄 Quick Recall: 前回のレッスンで認知バイアスの検出とデバイアスの方法を学んだ。バイアスを制御した上で、今回は「未来が分からない」状況での判断——リスク分析と不確実性への対処を学ぶ。

未来は読めない、でも備えられる

ほとんどの重要な判断は「正解が分からない」状態で下される。転職先が合うかどうか、投資が利益を生むかどうか、新規事業が成功するかどうか——未来は不確実。

だから判断しない？ いや、判断しないこと自体が判断（現状維持を選んでいる）。

必要なのは、不確実性の中で合理的に考えるツール。

シナリオプランニング

以下の判断についてシナリオプランニングを行って。

判断内容：[記述]
選択肢：[A/B]

各選択肢について3つのシナリオ：
1. 最良シナリオ（10%の確率）：何が起きる？
2. 普通シナリオ（60%の確率）：何が起きる？
3. 最悪シナリオ（30%の確率）：何が起きる？

各シナリオについて：
- 具体的な結果（金銭、時間、キャリア、感情）
- 回復にかかるコスト
- 最悪シナリオへの事前対策

最悪シナリオが「受け入れ可能か」が判断の鍵。

プレモーテム分析

事前検死——「この判断が失敗したとする。なぜか？」を先に考える：

以下の判断を「プレモーテム」で分析して。

判断内容：[記述]
選んだ選択肢：[記述]

1年後、この判断が「失敗だった」と振り返っている。
なぜ失敗したか、最も可能性の高い理由を5つ出して。

各理由について：
- それが起きる確率
- 今から対策できること
- 「ここがダメなら撤退」の判断基準

✅ Quick Check: 今検討中の判断に対してプレモーテムを実行してみよう。「1年後に失敗だったとしたらなぜ？」——この問いは、楽観バイアスを打ち破る最も強力な質問の1つ。

期待値の計算

以下の選択肢の期待値を計算して。

選択肢A：[記述]
- シナリオ1（確率[X]%）：結果[金額/価値]
- シナリオ2（確率[X]%）：結果[金額/価値]
- シナリオ3（確率[X]%）：結果[金額/価値]

選択肢B：[同様に]

各選択肢の期待値を算出し、比較。
ただし期待値だけでなく、最悪シナリオの
受容可能性も考慮したコメントを添えて。

Key Takeaways

• 期待値は「数学の答え」を示す——そこに個人のリスク許容度を加味する
• シナリオプランニングは予測の正確さではなく「備え」が目的
• プレモーテムは「なぜ失敗する？」を先に考えて楽観バイアスを打ち破る
• 「追加情報で判断が変わるか？」がリサーチを止めるタイミングの基準
• 判断しないことも「現状維持」という判断——そのコストも分析する

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