ダニエル・カーネマンのレビュー一覧

名著の誉れ高い本だけに、やはり内容の詰まり具合が半端ではない。それにしても上巻でこんなにいろいろ書いて、下巻に書くネタあるんかいな、と心配するくらい。

自動で働く速いシステム?、怠惰で遅く努力を要するシステム?。人間は、経済学でいう「合理的かつ利己的で選好が変わらない」エコンとは全く異なる存在である。

各章、オフィスでの井戸端会議会話例で締めくくられていますが、読み終えてなるほどと思いました。オフィスでの意志決定が良質なものになれば、人間の社会は...続きを読む変わり得るのだと。

一定の規則性が存在しない状況では、直感は信用できない

直感の妥当性は下記条件で満たされる
・十分に予見可能な規則性を備えた環境であること
・長期間にわたる訓練を通じてそうした規則性を学ぶ機会があること

計画の錯誤を減らすには
「多くの人は過去の分布に関する情報を軽視または無視しがちであり、この傾...続きを読む向がおそらく予測エラーの主因だと考えられる。したがって計画立案者は、入手可能なすべての分布情報が十分に活用できるように、予測問題の枠組みを整える努力をしなければならない」

死亡前死因分析は自信過剰に対して効果的

損失回避
損失は利得より強く感じられる
損失回避率はおおむね1.5〜2.5

悪は善より強し
安定した関係を維持するためには、楽しい会話と楽しくない会話の比率を少なくとも5対1にしなければならない

プロスペクト理論
四分割パターン
　　　　　　　　　　　　　　　　　利得｜損失
　　　　　　　95%の確率で1万ドル貰える｜95%の確率で1万ドル失う
高い確率　　　万一の落胆を恐れる　　　｜なんとか損を防ぎたい
確実性の効果　リスク回避　　　　　　　｜リスク追求
　　　　　　　不利な調停案も受け入れる｜有利な調停案も却下する
---------------------------------------------------------------
　　　　　　　 5%の確率で1万ドル貰える｜5%の確率で1万ドル失う
低い確率　　　　大きな利得を夢見る　　｜大きな損を恐れる
確実性の効果　　リスク追求　　　　　　｜リスク回避
　　　　　　　　有利な調停案も却下する｜不利な調停案も受け入れる

左上欄はベルヌーイが論じた領域：リスク回避的
左下欄は可能性の効果が働く。宝くじが人気なのはこのため
右下欄は保険をかける状況
右上欄が驚きの領域で多くの不運な状況である、起死回生の一手を打とうとして大失敗をおかす

・狭いフレーミング：決定1と2は二つの単純な問題と考え、別々に処理する
・広いフレーミング：四つの選択肢のある一つの問題と考え、1回の決定で処理する
複数の決定を一つにまとめて扱える場合は、いつでもそうするほうがよい

小さく勝って小さく負けるが損失回避を防ぐ呪文
個人投資家は四半期に一度見直せば十分
広いフレーミングで考えるように努める

後悔をあまり重大視すべきではない、たとえ後悔するとしても、いま考えるほどひどくはないものだ

並列処理は単独評価より合理的な判断が下される

持続時間の無視とピーク・エンドｍｐ法則
記憶する自己は経験する自己よりも独裁者

ハッピーになるいちばん簡単な方法は、時間の使い方を自分でコントロールすることだ。自分の好きなことをする時間を増やせばいい

幸福を感じる気質というものは身長や知能のように遺伝する

全体のテーマとしては認知的錯覚
システム1とシステム2
エコンとヒューマン
経験する自己と記憶する自己

資本主義は認知的錯覚の上に成り立っている

認知心理学の権威による著書。
人の判断にまつわる研究の成果を詳しく記した本。ファスト＆スローと言われると脊髄反射と脳かと早とちりするけど、実際には脳を構成する２つの思考システムのこと。ファストは直感的な判断を司る自動運転プログラム群、システム１。スローはいわゆる人間的な知的決断を下すシステム２。それ...続きを読むぞれのシステムの持つ長所と短所。問題の解決に関してそれぞれのシステムがどう関与するかが詳しく調べられている。

上巻で見られる大きな結論としては、人の脳は統計的に正しい判断を行う事が大変難しいシステムだ、という事。本質的には偏見を避けることはできず、余程の注意と教養を持ってしても是正は困難。

また、言ってみれば脳の脆弱性とも言える問題点が数多く紹介されているが、これらの弱点を突くことで印象操作や洗脳といった事がいともたやすく実践されうるし、実際マーケティングなどの分野では既に広く使われている。政治や宗教に転用されれば、戦争や虐殺にも繋がる。ある意味、核より恐ろしい研究かもしれない。

有名な平均回帰の話や、投資のプロの実力は猿以下という話も書かれていた。

しかし脳の仕組みというのは思っている以上に組織や計算機の構成法に似ている。それがこの世界の物理法則の上でやっていく最適な方法だからなのか、人の持つ先入観が計算機の設計や脳の理解に影響した結果なのかは興味深いところ。

第一部
井戸端会議において他人や最終的には自分自身について、判断や選択のエラーを突き止め理解する能力を高めるのが本書の目的

システム1(早い思考)とシステム2(遅い思考)

「注意を払う」とよく言うが、これはまさに当を得た表現である。というのも、注意は限度額の決まった予算のようなものだからだ。この...続きを読む予算はさまざまな活動に配分できるが、予算オーバーは失敗につながる。努力を要する作業の場合、多数の活動が互いに邪魔し合うという特徴があるため、同時にこなすのは難しく、ときには不可能である。

瞳孔は知的エネルギーの消費量を刻々と教えてくれる

認知心理学で重要な発見の一つに、あるタスクから別のタスクに切り替えるのは困難、とりわけ時間的余裕がないときに

セルフコントロールには注意と努力が必要、だから思考や行動にコントロールがシステム2の仕事になっている

自分がどんな気分のときも、つねにやさしく親切にしなさいという忠告はまことに当を得ている

見覚え、聞き覚えといった感覚は、単純だが強力な「過去性」という性質を帯びており、そのために、以前の経験が鏡に直接映し出されているように感じる

誰かに嘘を信じさせたいときの確実な方法は、何度も繰り返すことである。聞き慣れたことは真実と混同されやすいからだ

遠隔性連想検査は、認知容易性とポジティブな感情の関係について、さらに多くのことを教えてくれる

判断の独立性を保つ原則は、会議だと、前もって出席者全員に自分の意見を簡単にまとめて提出してもらうことだ

自分の見たものが全てだ(WYSIATI)(what you see is all there is)

システム1の特徴
・印象、感覚、傾向を形成する。システム2に承認されれば、これらは確信、態度、意志となる。
・自動的かつ高速に機能する。努力はほとんど伴わない。主体的にコントロールする感覚はない。
・特定のパターンが感知(探索)されたときに注意するよう、システム2によってプログラム可能である。
・適切な訓練を積めば、専門技能を磨き、それに基づく反応や直感を形成できる。
・連想記憶で活性化された観念の整合的なパターンを形成する。
・認知が容易なとき、真実だと錯覚し、心地よく感じ、警戒を解く。
・驚きの感覚を抱くことで、通常と異常を識別する。
・因果関係や意志の存在を推定したり発明したりする。
・両義性を無視したり、疑いを排除したりする。
・信じたことを裏付けしようとするバイアスがある(確証バイアス)。
・感情的な印象ですべてを評価しようとする(ハロー効果)。
・手元の情報だけを重視し、手元にないものを無視する(「自分の見たものがすべて」WTSIATI)。
・いくつかの項目について日常モニタリングを行う。
・セットとプロトタイプでカテゴリーを代表する。平均はできるが合計はできない。
・異なる単位のレベル合わせができる(たとえば、大きさを音量で表す)。
・意図する以上の情報処理を自動的に行う(メンタル・ショットガン)。
・難しい質問を簡単な質問に置き換えることがある(ヒューリスティック質問)。
・状態よりも変化に敏感である(プロスペクト理論)。
・低い確率に過大な重みをつける。
・感応度の逓減を示す(心理物理学)。
・利得より損失に強く反応する(損失回避)。
・関連する意識決定問題を狭くフレームし、個別に扱う。


第二部
私たちは、人生で遭遇する大半のことをランダムであるという事実を、どうしても認めたくないのである

ある未知の数値を見積もる前に何らかの特定の数値を示されると、その数値の近くにとどまる。この効果をアンカリング効果という

交渉におけるアンカリング効果に対抗する方法として、反対のことを考える。

リスクを定義することは権力を行使することにほかならない


第三部
予測は可能だとする錯覚はいっこうに消え去る気配がない

均等重みづけ方式は重回帰式を上回る

「アナタはなぜチェックリストを使わないのか？ー重大な局面で”正しい決断”をする方法」アトゥール・ガワンデ

「小さな本」ポール・ミール

人間の判断がどういう場合に歪むのかを書いている。
歪みの力は極めて強く、それを免れるのは困難。
知っておくべき内容。

やっと読破しました。読み応えありますが、行動心理学のいろんあケーススタディをあらゆる観点から実験しており、興味深い実験が多いです。どんなに文明が進化しても、人間が正しい判断を常にできるとは限らないことがわかります。

「ファスト＆スロー-あなたの意志はどのように決まるか？-」の読書会　
日付：2013/12/16　作成者：とことこ(大塚 拓)　　　　　　　　　
〇この本を一言で表すと？
人間のいい加減かつ複雑な意思決定方法を実例を交えてわかりやすく説明した本

〇全体の感想・その他
・システム１（早い思考）とシス...続きを読むテム２（遅い思考）に分けて考えるの画期的でわかりやすい。意志力や思考力が無限である・有限であるとの議論の矛盾点がこのファスト＆スローで説明できるのではないか。
・人は現状から悪くなる点はなかなか受け入れられない。この原理が便利になったが豊かさが失われていく社会なのかと思った。
・画期的な理論であることに間違いないが、本書で辛辣に説明しているベルヌーイやビジョナリー・カンパニー、マルコム・グラットウェルほど売れる本にはならないと思われる。
→人はいい加減でも経験から納得できる因果関係の説明のほうが好まれるのではないか

〇よかった点
・説明の仕方や実例もとてもわかりやすい。各章の具体例がとても腑に落ちるし、面白い。
・プロスペクト理論の欠陥（下84）（落胆や失望の勘定）を認識し、説明しているところが潔くてよい
→これも理論的に納得のできる解明がされるときが楽しみ
・直感とは認識以上でも以下でもない（下12）。記憶や経験の豊富さが大事でこれから積上げていきたい
・平均以上か以下かは簡単か難しいかで変わる（下46）。対人関係が苦手な人が多いことが納得
・誉めることと叱ることの士官からの反論について的当てでの説明はすごく納得させられた。（上259）→一方で少しひっかかる点もある。誉める叱るについて、参照点の考慮や個人の特性の考慮はされないのかなど。

〇突っ込みどころ・気になる点
・統計学者の権威を騙せたことを喜んで理論の正しさを説明（上219）しているが、その一人の統計学者が騙せなかったらどうするつもりだったのか？ちなみに生徒の騙された割合はそっくりと記述だけ
・作者のストーリーが多く、冗長になっている感がある。ただし、それが行動経済理論に訴えかけた説明なのかもしれない。

〇実践してみようと思うこと
・会議が始める前に先に参加者の意見をまとめておくこと。（上127）（自由討論だと最初の発言者の意見に寄った考えになるというのはすごく納得）
・プロの投資評論家の意見は鵜呑みにしない。（上312）（プロに巻き上げられないように）
・過ぎたるは及ばざるがごとし。（上236）（並列比較と単品比較の例はわかりやすい）
・同じ意味でも損失より利益という言葉（下211）を多く使っていこうと思う
・説明する順番（上124）とピーク・エンドの法則（下218）は常に意識しようと思う。プレゼンでも

〇みんなで議論したいこと
・下126　四分割のパターン　リスク追及とリスク回避のみんなの意見
・上258　誉めると叱る、それぞれの効用や効果について

下巻は、ノーベル賞を受賞したプロスペクト理論と、幸福感に関する実験。プロスペクト理論はさすが本人、どうやってその考えに至ったかがストーリーになっていて分かりやすい。幸福感について、実験結果は当たり前なのだが、考察が興味深い。本人が幸せに感じることが本当に幸せなのか？社会福祉は、本人が選択する幸せを与...続きを読むえるべきか、社会が決めた幸せを与えるべきか？
筆者の2つの幸福感の考え方はシンプルだが応用がききそうである。

p16 「十分に予見可能な規則性を備えた環境」=閉じた環境。長期的にパラメータをある程度限定でき、その個数の変動が小さいと考えられる場合

p65 ジャックとジルの例えがベルヌーイの誤りを指摘しているようには理解できない。前段との違いは起点(参照点？)が過去であること、マイナスの変化を含んでいる事だ...続きを読むが、現時点の富だけで効用が決まる(=前後の変化を含んでいない)とは言っていないのでは？

意思決定論を専門にする認知心理学者だが、プロスペクト理論の創始者であり、行動経済学の先駆者＆代表的な学者としてノーベル経済学賞

認知的錯覚について様々な種類が紹介されている。
話の軸は「システム１（直感）とシステム２（熟慮）型の認知」、「エコン（経済人）とヒューマン（普通の人間）」、「経験する自己と記憶する自己」

幸せの感じ方の議論が「経験する自己と記憶する自己」の流れであり重要

バカな行動を避けるには人間が陥りやすいバイアスをメタ認知することが重要
知性は鍛えても上がりづらいからクリティカルシンキングを鍛えよう

ずっと積読になっていた本。読めてスッキリした。タイトルよりもずっと奥深い本だったな。トランプ大統領を念頭に考えている人が多いのはちょっと笑えた。バカになるのは簡単。自分もすぐにバカになる。時代に関係なくバカはいるし、バカな人が偉くなることもある。大切なのは、どう考えてどう行動するか。バカにならないよ...続きを読むうに慎重なったり、行動しないことはおバカさん。なかなか面白かった。

【感想】
本書は行動経済学の世界的ベストセラーである「ファスト＆スロー」の著者、ダニエル・カーネマンによって書かれた意思決定論である。「ヒューリスティクス」や「システム1」など、ファスト＆スローに出てきた概念も登場するため、事実上の続編といってもよいかもしれない。

本書のテーマは「ノイズ」という概...続きを読む念だ。ノイズとは何かを判断する際、誤謬や一貫性の欠けにより、不規則に目標からズレてしまうことを指す。いわゆる「ばらつき」である。これに対して、一定の規則性をもって目標からズレていることを「バイアス」と呼ぶ。従来の組織論の中で言及されていたのはもっぱら「バイアス」であり、例えば人種や性別といった無関係な要素を不当に連関して評価しがちであることが問題視されていた。これに比べて、「ノイズ」は「バイアス」と同程度に重要なファクターであるが、あまり取り上げられていない。

読者の中には、「専門家が何百回も下す判断の中にそんなに間違いが含まれているのか？」や、「裁量の余地があまり残されてない分野（法に基づく裁判など）について、あらためて問題提起するほどノイズは発生しているのか？」という疑問を持つ人がいるかもしれない。だが、これは間違いなく存在するし、しかも相当に深刻だ。

例えば、民間の保険会社にノイズ検査を実施したケース。何人かの保険の引受担当者と査定担当者に、同一のケースの保険申込みの査定をしてもらった。
結果、引受担当者間の見積額の格差の中央値は55％だった。一人が保険料9,500ドルと見積もったとすると、もう一人は1万6,700ドルと見積もったことになる。査定担当者のほうは、査定額の格差の中央値は43％だった。この道何十年のベテラン同士が比較した結果が「保険料1.5倍」なのだから、もはやヒューマンエラーでは済まされないレベルだ。

また、ノイズにも複数の種類があり、レベルノイズ（判断者ごとの判断の平均的なレベルのばらつき）とパターンノイズ（特定のケースにおける判断者の反応のばらつき）が存在する。レベルノイズの二乗とパターンノイズの二乗を合計するとシステムノイズの二乗に等しくなる。これらももちろん、保険や法律といった分野にたくさん存在している。
例えば保釈審査。最も寛大な裁判官（保釈承認率の高いほうから上位20％）は被告の83％の保釈を認めたが、最も厳格な裁判官（同下位20％）は61％にとどまった。同じ被告に対しても、裁判官の間で判断のばらつきが大きく、ある判事がリスクは低いとみなした被告を、おおむね寛大な別の判事がハイリスクだと考えたりする。これはあきらかにパターンノイズが存在する証拠だ。
よりくわしい分析を行ったところ、判事間の判断のちがいの67％は事案に由来し、33％はシステムノイズだった。システムノイズにはレベルノイズ（裁判官固有の寛大さ加減）も含まれるものの、79％はパターンノイズであることが判明している。
こうした「裁判官自身の価値基準」+「事案ごとのブレ」に加えて、「機会ノイズ」という要因も、エラーを生じさせる。機会ノイズとは単に「何となくブレる」ということだ。信じられないかもしれないが、裁判官は贔屓の地元チームが勝った次の日のほうが、負けた次の日よりも寛大な判決を下しやすいという。一見どうでもいいような要因（晴れの日、空腹時、誕生日）も、人間の判断を歪める原因になる。

こう見ていくと、もはや人間に判断させないほうがマシなんじゃないかと思うかもしれないが、実はその通りなのだ。機械を使い、多少いい加減なモデルを組み立てて自動実行したほうが、人間が熟慮して下した判断よりもよい成績を残すのだ。
機械的手法のうち、倹約モデルと呼ばれる超シンプルな予測モデル（予測変数を2個しか使わないモデル）であっても、機械学習を使った高度な予測モデルであっても、人間の専門家の判断より正確だったことが、実験で分かっている。予測変数にあなた独自の解釈をプラスしても、予測精度が高くなるどころか悪化するという。残酷なことに、「人間らしい判断」が実際の選好に与えるのは悪影響だけであり、たまにいい結果をもたらしても――例えばとある外れ値を見つけることができたとしても――それは誤差の範囲に吸収されてしまうのだ。
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以上がおおまかな本書のまとめである。
読む前は、テーマがテーマだけに複雑な本だと思っていたが、実際には非常にシンプルで、具体例も多く、内容がスッと頭に入ってきた。行動経済学の本だが数式やグラフは全くないため、初学者でも理解しやすいのが嬉しい。
上巻と下巻に分かれているが、上巻は「あらゆる判断のもとにはノイズが発生する」ことの説明に終始し、下巻で「ノイズを考慮してよりよく判断するためにはどうしたらいいか」という解決策を提示しているようだ。上巻だけでも非常に面白かったので、引き続き下巻も読み進めてみたい。

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【まとめ】
０　まえがき
バイアス…一定の規則性をもって目標（基準点）からズレていること。
ノイズ…不規則に目標（基準点）からズレていること。いわゆる「ばらつき」。

判断のエラーを理解するには、バイアスとノイズの両方を理解することが必要になるし、ときにはノイズのほうが重大な問題であることもめずらしくない。ところがヒューマンエラーを研究者が論じるときも、公的機関や企業が問題にするときも、ノイズはほとんど意識されない。いつも主役はバイアスである。


１　判断あるところにノイズあり
ともに前科のない二人の男性が偽造小切手の現金化で有罪になった。金額は、一人は58.40ドル、もう一人は35.20ドルである。下された量刑は、前者は懲役15年、後者は30日だった。法律というルールに基づいて判断を下す職業であっても、明らかに乖離している。
1974年に連邦裁判所判事のフランケルが中心になって行ったノイズの実態調査では、架空の事案を数種類用意し、さまざまな地方の裁判官50人に各事案の被告人の量刑を決定するよう求めた。その結果わかったのは「判断が一致することのほうがめずらしい」ということであり、量刑のばらつきは「度肝を抜かれるほどだった」。たとえばヘロインの売人の量刑は懲役1年から10年の間でばらつきがあった。銀行強盗は5年から18年である。恐喝では、最も軽くて懲役3年罰金なし、最も重いと懲役20年プラス6万5,000ドルの罰金だった。とりわけ驚愕させられるのは、20件中16件では、そもそも刑務所に送るべきかどうかで意見が一致しなかったことである。

民間の保険会社にも同様のノイズ検査を実施した。何人かの保険の引受担当者と査定担当者に、同一のケースの保険申込みの査定をしてもらったのだ。
結果、引受担当者間の見積額の格差の中央値は55％だった。一人が保険料9,500ドルと見積もったとすると、もう一人は1万6,700ドルと見積もったことになる。査定担当者のほうは、査定額の格差の中央値は43％だった。しかもこれらの数字はあくまで中央値だった。つまり半分のケースでは、格差はもっと大きかったのだ。

理想的にはつねに同一であるべき判断に、不可避的に入り込む好ましくないばらつきを「システムノイズ」という。システムノイズはシステムに一貫性や統一性が欠けているために生じ、不正義の蔓延、金銭的コストの増大をはじめ、さまざまなエラーを引き起こす。
システムノイズの決定的な特徴は、望ましくないことである。好みやアイデアといった要素にはばらつきや多様性は歓迎すべきものだ。一方で、システムノイズはシステムの問題であり組織の問題であって、市場の問題ではない。同等の資格や知識を持つ専門家集団の判断にばらつきがあるのは、大問題である。そのようなノイズの存在は、システム自体の信頼性を著しく傷つける。


２　ノイズを測るものさし
本書では判断を評価するにあたり、実際の結果と照合する方法と、判断に至るまでのプロセスの質を評価する方法の二つに焦点を合わせる。検証可能な判断の場合、同じケースであっても、評価方法次第で結論がちがってくる可能性がある点に注意されたい。有能で注意深いエコノミストが精度の高いツールとテクニックを使って予測しても、ある四半期についてインフレ予想をまちがうことは大いにありうる。逆に一つの四半期だけなら、チンパンジーのダーツ投げで偶然に当たることだってありうるのだ。
じつに間の悪いこの問題を解決するために、意思決定の研究者は、一回限りのケースでは結果ではなくプロセスに注目せよとアドバイスする。だが現実にはプロセスが重視されることはあまりない。プロフェッショナルが下す判断の場合、自分の下した判断が検証可能な結果にどれだけ近かったかが重視される。
要するに検証可能な判断の場合、大方の人が予測を結果にぴたりと的中させたいと思っている。そして実際にやっているのは、検証可能かどうかにかかわらず、自分の判断が証拠や事実とそこそこ一致したときに内から発信される「もうよし！」のシグナルを聞くことなのである。しかしほんとうにやらなければならないのは、そんなことではない。規範的に言うなら、類似のケース全体について精度の高い判断が下せるような判断プロセスを確立することである。


３　誤差方程式
バイアスとノイズが誤差に果たす役割は、誤差方程式と呼ばれる二つの方程式で表すことができる。第一の式は、単独の計測値で表された誤差をバイアス（平均誤差）とノイズによる誤差に分解する。
●誤差（単独の計測値）＝バイアス＋ノイズ

第二の方程式は、平均二乗誤差（MSE）――個々の測定誤差の二乗を平均した値――を構成要素に分解したものである。
●平均二乗誤差（MSE）＝バイアスの二乗＋ノイズの二乗

この式は、「バイアスとノイズのどちらを優先して減らすべきか？」という疑問に答えを与えてくれる。互いは独立した要素であり、どちらを減らしても全誤差に対する寄与度は（互いの重みが等しいとすれば）同じである。ただし、バイアスがノイズより大きくても、全誤差への寄与度はノイズと同程度に収まる。通常、基準値を大幅に外れるバイアスはそうそうないと考えれば、ノイズのほうがバイアスより大きい状況があっても不思議ではない。

誤差方程式と、そこから導き出した結論は、全誤差の計測値としてMSEを使うことが前提になっている。このルールは、純粋な予測的判断には適切に当てはまる。純粋な予測的判断とは、予想や見積もりなど、できるだけ正確（バイアスを最小化）且つばらつきなく（ノイズを最小化）真の値に近づけることを目的とするものをいう。
ただし誤差方程式は、評価的判断には当てはまらない。なぜなら、真の値に左右される誤差というものが、評価的判断にはなじまないからだ。そのうえ、仮に誤差を特定できたとしても、そのコストはまずもって対称ではないし、二乗に正確に比例するということもない。


４　ノイズの種類
・レベルノイズ…判断者ごとの判断の平均的なレベルのばらつき（たとえば厳しめの裁判官と甘めの裁判官）。
・パターンノイズ…特定のケースにおける判断者の反応のばらつき（再犯者に厳しい、共犯者に甘い、など）。
・機会ノイズ…一過性の原因による判断のばらつき（今日はたまたま天気がよかった、判断者の虫の居所が悪かった、など）。

●システムノイズの二乗＝レベルノイズの二乗＋パターンノイズの二乗

量刑調査では、レベルノイズとパターンノイズはおおむね等しいことがわかった。だがパターンノイズには一過性の原因による機会ノイズが含まれている可能性が高く、機会ノイズは偶発的なランダムエラーとして扱う必要がある。


５　人間の判断は正確か？
臨床的判断…患者の訴える症状や、医師が自分の感覚などに基づいて判断すること。要は人間的判断のこと。

臨床的予測と機械的予測の両方が可能な場合、果たして人間による判断は単純な数式にまさるのか？
1954年にミネソタ大学の心理学教授ポール・ミールがある研究結果を発表した。ミールは、学業成績や精神科の診断などに関する臨床的予測と統計的予測を対比した20の調査報告を分析・評価し、一般に単純な機械的ルールのほうが人間の判断よりすぐれていると結論を下したのである。

予測的判断には妥当性の錯覚がついて回る。というのも予測は二段階に分けて行われるのに、人間はその二つをごちゃまぜにしているからだ。第一段階では与えられた情報に基づいて現時点の評価を行い、第二段階で将来の結果を予測する。人間が自信たっぷりにやっているのは、たいていの場合、二人の候補のうちAのほうが現在よさそうに見えるという評価である。にもかかわらず、Aのほうが将来もよいと言ってしまう。だが、それとこれとは別物だ。
一方、機械的予測（線形回帰モデル）では、同一のルールが全てのケースに適用され、予め決められた最適の重みがつけられる。

では、何故人間の判断のほうが機械に劣ってしまうのか。

人間の決定的な弱点の一つは、ノイズが多いことである。
大学院の成果を予測するという研究がある。まず98人の実験参加者は、大学院生90人の10項目の評価に基づき、将来の成績平均点（GPA）を予測した。次にこの予測に基づいて、実験主催者が各参加者の判断の線形回帰モデルを構築する。その後、このモデルで予測を行い、本人の予測と照合する。つまり、「あなたの予測をもとに粗雑なモデルをつくり、あなたの予測の代わりをさせた」のだ。
すると、98人の実験参加者全員について、モデルのほうが予測精度が高かったという結果が出た。数十年後に50年分の研究報告の評価が行われたが、このときもまた判断者モデルの予測精度は、そのもとになった本人を上回ることが確認された。

なぜこんなことが起こるかというと、人間の判断にはパターンノイズや恣意的なエラーが常に介入しており、それを排したモデルのほうが正確だったからである。もっと言えば、もし判断において複雑で微妙で「人間的」なルールを用いていたとしても、それはノイズの悪しき影響を埋めるには至らないということだ。複雑で微妙なルールに利点があるとしても、それはあっという間に誤差に飲み込まれてしまう。

また、膨大な量のデータが存在すると、高度なAIは予測に有効なパターンをすぐさま見つけ出し、単純なモデルを上回る予測精度を示す。このようなAIモデルは、単にノイズがないだけでなく、多くの情報を活用する能力（明らかな外れ値を検出するなど）の点でも人間より優位に立つ。


６　ヒューリスティクス
ヒューリスティクス…人間は困難な質問に直面したとき、簡単な質問に便宜的に置き換えて答えを出すこと。

ヒューリスティクスを起動させるのは、だいたいにおいて速い直感的思考の「システム1」である。システム1はとても役に立つし、まあまあ適切な答えをひねり出すことができる。だがときに、次のようなバイアスを生じさせることもある。
・置き換え…難しい判断を簡単な判断に置き換えてしまい、本来判断すべき情報に正しい重み付けをしない。
・結論バイアス…はじめから結論ありきで物事を決め、あとから選択的に証拠を集めて都合よく解釈してしまう。
・過剰な一貫性…第一印象に引きずられ、後から異なる情報が出てきても、一貫性を保持し続けてしまう。

心理的バイアスは、多くの人に同じバイアスがかかっている場合には統計的バイアスを生む。だがそれぞれにちがう方向にバイアスがかかっていれば、システムノイズを生むことになる。

・どんな意思決定にも予測的判断がかかわってくる。予測的判断においては、正確性が唯一の目標であるべきだ。だからあなた個人の価値観は事実から切り離しておくように
・人間はご機嫌だとでたらめを受け入れやすくなり、また全般的に騙されやすくなる。つまり、つじつまの合わないところを探し出したり、嘘を見抜いたりす...続きを読むる気がなくなってしまう
・カスケード効果：情報カスケードとは大勢の人が順番に前の人の選択情報を参照しながら判断する場合に、自分自身の持つに基づかず、多数派の選択肢を選ぶ傾向を指す
・機械学習アルゴリズムは、ほかのモデルが見落としてしまうような変数の組み合わせの中に重要なシグナルを見つける。データに隠れているある種の極めて稀なパターンがハイリスクと強く創刊しており、アルゴリズムはそれを発見できる
・結論バイアス：初めから特定の結論を目指して判断プロセスを開始すること
・過剰な一貫性：予断を持っているとき、それを裏付ける証拠ばかり探し矛盾する証拠は無視する各省バイアスも、後から出てきた重要な証拠を過小評価する点で似ている

判断ある所にはノイズがある。アルゴリズムで判断した方が直感よりもノイズが少ないという理論は理解できるが、そればかりで面白味のない世の中になるような気がする。その弊害も指摘されているが、思ったよりもノイズが多いこととその弊害も多いことがわかった。

人の判断には様々なノイズが入り込んでいる。経験や直感から下した判断より、機械的に平均を求めた判断の方が正しい。自分の勘を頼りにすることもあるが、冷静に数字や事実を分析する必要があると感じる。

あんなバカ、こんなバカ。

自らも当てはまるので耳が痛い。もうやめて、となるが、耐え切れない人はイライラするだろうか。大丈夫。自覚がある人は、ダニンググルーガー効果のように自己過大評価をしている訳でもなく、自己愛性パーソナリティ障害でもなさそうだ。合理性を追求するが故の認知バイアスによる誤解は溢れて...続きを読むいるのだし、バカによる独創的な行動が発見を齎す事は多いのだ。必要悪ならぬ必要バカである。バカをバカにしてはいけない。

あらゆるバカを切り口に、認知バイアスや行動経済学、インターネットの影響など豊富なテーマを語る。詐術、錯視が溢れている。特に、フレーミング効果という同じ事を違う言い方にするだけで勘違いを誘う手法。ビジネスの場にはよくある事で、上級者になると、それを分かった上でその言質を取って逆手に利用するなどの交渉劇も。

完全合理性こそが「バカ以外のもの」とするならば、それはあり得ず、世を構成する限定合理性に対し、認知の限界、あるいは埒外にいる人間から相互にバカに見えるだけ、という事が往々にしてある。所謂、「バカの壁」だ。例えば、隣の店の特売品を買わないのは情弱のバカだと決めつけても、バカと言っている本人がネットで更に安い買い物ができる事を知らないだけかも知れない。そうした価格調査に費やすコストを無駄だと割り切っている人もいるだろう。最適解を判断する領域の違いということであり、安易に誰かをバカだなんて言えない。

だからこそ、終わりなき「無知の知」、他人の判断を尊重する態度こそ至極。思想が違うから多様性があり、それぞれ異なる能力で進化し、そして結果的に生き延びているのだ。限定合理性を基本とした多様性社会では、全てがバカに見えるが、結局は全てが賢い。そこに生物としての戦略の多様性を見れば良いだけの事だろう。

★「バカ」と一括りにしてしまうのは簡単、でもとても奥深いワードである

タイトルに一目惚れをし購入。
「バカ」って言葉は不思議ですよね。
侮蔑で悪い単語と受け取ってしまえばそれまでですが、とても奥深い！

・なぜあの時「バカ」な行動をしてしまったのだろう
・あの人はなぜ「バカ」な発言をしたのだろう
...続きを読む・あいつはなぜいつも「バカ」なのだろう
深掘りすればするほど色々な解が見つかります。

「バカ」な事をした時ほど著書を読んで深掘りしていきたいものです。