次の問題を考えてみてください。バットとボールの代金の合計は1ドル10セントで、バットのほうが1ドル高い。さて、ボールはいくらでしょうか。
とっさに「10セント」と浮かんだ人は、罠に落ちています。正しくは5セントです。しかもこの問題は、ハーバードやMIT、プリンストンの学生の半数超が間違えたという、れっきとした実験の題材です。
頭の良さと誤りが両立するのはなぜでしょうか。その理由を実験で積み上げたのが、ノーベル経済学賞を受けた心理学者ダニエル・カーネマン氏の『ファスト＆スロー』です。私たちの脳には、便利で速いかわりに、だまされやすい仕組みが最初から組み込まれています。
速い直感と、怠けがちな検算役
人間の直感には、気分の乱れだけでなく脳の設計に由来する系統的な誤り（バイアス）が含まれます。
これがカーネマン氏の主張を一言でまとめたものです。経済学が長く前提にしてきた「人間は合理的だ」という見方を、本書は実験データで揺さぶります。
「私たちは、まちがっていながら自信たっぷりのことがよくある。」
この主張の土台になるのが、思考を二つの働きに分ける見方です。
システム1：自動的に高速で動き、努力をほとんど要しない働きです。直感や印象を絶えず生み出します。
システム2：注意と努力を要する論理の働きです。
システム1の例は2＋2の答えや怒った顔の察知、システム2の例は17×24の暗算です。
厄介なのは、システム2が怠け者だという点です。システム2は普段は省エネで控えており、システム1の出した答えにほぼ無審査で判を押します。バットとボールの問題に引っかかるのは、検算役が眠ったまま直感を通すからです。
システム1には、知っておきたい癖がいくつもあります。「認知容易性」はその一つで、字面が読みやすい、前に見たことがある、という程度の理由で、情報が正しく好ましく思えてしまう働きです。読みにくい印刷で試したテストのほうがミスが減った、という実験まで紹介されます。
「プライミング」も同類です。高齢者を連想させる単語で文を作った学生は、その後の歩く速度が無意識に落ちました。別の実験では、給湯室の料金箱のそばに、人の目の写真を貼った週は、花の写真を貼った週の約3倍の代金が集まりました。
システム2にも限界があります。感情を抑える作業をしたあとは、次の我慢が利かなくなります。これが「自我消耗」で、意志の力は使えば減る燃料に近いのです。
見えている情報がすべてだと思い込む
人は、手元の情報でつじつまの合う物語を瞬時に作り、足りない情報には気づきません。
システム1の性質のうち、本書が最重要と位置づけるのがこの一点です。
この性質はWYSIATI、つまり「見えているものがすべて」と名づけられています。情報が決定的に不足している場面ほど、人は迷わず結論に飛びつき、強い自信を抱きます。後述する自信過剰や後知恵バイアスは、ここから生じます。
重なるのが「ハロー効果」です。第一印象が良いと、その人の能力まで高く見積もります。評価が一貫しすぎるわけで、採用面接で起きやすい罠です。
ここから本書の中心部、ヒューリスティクスとバイアスに入ります。仕組みは「置き換え」で、難しい質問に直面したシステム1は、もっと簡単な質問に無意識にすり替えて答えます。
例として語られるのは、ある投資責任者です。モーターショーで感銘を受け、数千万ドル分のフォード株を購入しました。本来は株が割安かを問うべきなのに、頭の中では自社の車が好きかどうかに替わっていたのです。
近道が生む、予測できる誤り
システム1の置き換えは、予測できる型の誤りを生みます。
置き換えから生まれる誤りは、型として数え上げられます。本書の主な型を並べます。
アンカリング
は、最初に示された数に判断が引きずられる現象で、ルーレットで出ただけの無意味な数でも効きます。本人は気づきません。
利用可能性ヒューリスティック
は、思い出しやすさで頻度を判断する癖です。派手に報じられる事故やテロを過大評価します。現実には、脳卒中で亡くなる人は事故死の2倍います。それでも被験者の8割は事故死のほうが多いと答えました。雷による死者は食中毒の52倍なのに、判断は逆になりました。
代表性ヒューリスティック
は、典型像との似かたで確率を決め、統計の基準率を無視します。有名な「リンダ問題」の例では、名門大学の学生の85〜90%が、単なる銀行員よりフェミニスト運動に熱心な銀行員の確率が高いと判断しました。条件が増えれば確率は下がるのに、もっともらしさが論理に勝ちます。統計を学んだ大学院生でも85%が誤りました。
「少数の法則」は、小さな標本では偶然から極端な結果が出やすいのに、そこに原因を見出す癖です。腎臓ガンが多い郡に特別な理由があると考えるのは、たいてい人口が少ないだけです。
最後が「平均への回帰」で、編集部がもっとも考えさせられた型でもあります。カーネマン氏がイスラエル空軍で、叱るより褒めるほうが効果的だと教えたときのことです。すると教官が反論します。褒めた後の訓練は下手になり、叱った後はうまくいく、と。
教官の観察は事実でした。しかし因果ではありません。極端に良い結果の次は、ただ平均に戻ります。褒めたのはたまたま好調な時で、叱ったのはたまたま不調な時だったのです。私たちは統計の必然を、因果と取り違えています。
専門家の勘より計算式が勝つ場面と、本書の射程
先の読みにくい複雑な環境では、専門家の勘より単純な計算式のほうが当たりやすくなります。
後半のテーマは自信過剰です。前半が思考の仕組みの解説だとすれば、こちらは、その仕組みが現実の判断をどう狂わせるかという応用編にあたります。人は過去の出来事にあとからもっともらしい理由をつけ、「最初からわかっていた」と錯覚します。
これが後知恵バイアスで、決定の質を過程でなく結果の良し悪しで判定させてしまいます。
そのうえで本書がもっとも痛烈に突きつけるのが、専門家の勘と計算式の勝負です。
経済学者のアッシェンフェルター氏は、ボルドーワインの値段を予測するのに、天候を含むたった3つの変数の計算式を使いました。結果は、高名な専門家が試飲して出す予想より当たり、実際の価格との相関は0.90を上回りました。
テトロック氏の研究は、政治と経済の専門家284人から約8万件の予測を集めたもので、的中率は「ダーツを投げるサル」に及びませんでした。カーネマン氏本人も実践しています。
イスラエル国防軍の面接で、面接官に総合評価をつけさせるのをやめ、6項目をそれぞれ独立に採点して足し合わせる方式にしました。すると予測の精度が大きく向上しました。
「世界は予測不能なのだから予測エラーは避けられない、ということである。」
ただし、直感の全否定ではありません。燃える建物で「逃げろ」と叫んだ直後に床が崩れた消防士の話が示すように、長年の経験が染み込んだ直感は信頼できます。分かれ目は、その環境が予測できる性質かどうかです。
読むうえでの留保も三点あります。
- 根拠の範囲
- 本書の根拠は大半が心理学の実験と少数の専門家の事例です。数字が具体的なぶん説得力がありますが、自分の職場にそのまま当てはまるかは別問題です。
- 判断の委ね
- 挙がるバイアスの種類が多く、読み終えても「どの場面でどれを疑うか」の判断は読者に委ねられます。本書は、直感を信じてよい環境と疑うべき環境の線を示しますが、日常で即座に見分ける手順までは与えません。
- 因果と偶然の区別
- 因果と偶然の区別は、頭で理解しても実感しにくいものです。回帰の話を知った後でも、部下の急な不調を目にすれば、つい理由を探したくなるでしょう。知識が行動を変えるまでには、意識的な練習が要ります。
編集部は、この三点を欠点というより読み方の注意として受け取りました。本書は処方箋の集まりではなく、思考の癖を知るための地図に近いのです。地図を持っていても、道を歩くのは自分です。だからこそ、下に挙げる行動は一度に全部ではなく、ひとつだけ選んで試すのがよいと考えます。
明日から何を変えるか
明日から、即答したくなったらすり替えを疑い、採点は項目別に分け、部下の急な変化には偶然を疑いましょう。
本書の知恵は、次の三つの行動に落とせます。
重要な決断の前に、すり替えを疑います。即答したくなったとき、「いま自分は、難しい問いを答えやすい問いに取り替えていないか」と一度だけ自分に尋ねます。株を車の好みで買った投資責任者と同じ轍を踏まないための問いです。
採用や評価では、6項目を別々に採点して合計します。総合的な印象はハロー効果で歪みます。先に項目を6つ決めておき、一つずつ別々に点をつけ、合計点で機械的に決めます。直感を使うのは、採点を終えたあとにします。
部下の急な変化に理由をつける前に、偶然を疑います。成績が急に下がった、あるいは上がった。叱責や称賛のせいだと決める前に、平均への回帰かもしれないと考えてみます。それだけで、一喜一憂の振れ幅が小さくなります。
読み終えて残るのは、自分の直感への健全な疑いです。編集部の見立てでは、これは自己否定とは違います。むしろ、自分の頭がどこで近道をしているかを知ったうえで、近道を使うか回り道をするかを選べるようになる、という自由に近いものです。
自信のある判断ほど正しいと思いがちですが、自信があるときこそ一度立ち止まる価値があります。直感を捨てる必要はありません。本当に大事な一つの決断の前だけ、怠け者のシステム2を意識して起こしてみたいところです。
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