行動経済学のススメ3: 意思決定の落とし穴。
今日、ネゴシエーションのクラスで
エクアドルの元大統領（1998－2000年）で
ノーベル平和賞候補選出者（1999年）の
Jamil Mahuad氏がゲストで登壇し、
戦争にも発展したペルーとの領土対立解決の話をしてくれた。
内容はオフレコだったので書かないが、
国として、相手に確実に経済力や軍事力が劣り、
理論的には絶対に負けるだろう戦争を回避したいが、
国民が長い歴史上の対立や自分の兵を殺されたという
強い反発意識を持っている時、
どう国民を、議会を、
そして交渉相手である大統領を説得するか、
という話は非常に考えさせられた。
特に、印象に残ったのは、
歴史認識について「真実はダイアモンドである」と言っていたこと。
（見る人によって光の屈折で見える景色異なるので「一つ」の真実はありえない）
とてもユーモアが効いていて、暖かく、
時間通りに終わらない（お陰で娘のお迎えに間に合わないから最後まで聞けず）
ラテンな雰囲気に魅了されつつ、
このリアルなリーダーの苦悩を聞けるのが、
まさにケネディ・スクールの醍醐味だよな・・・と思ったのだった。
(暖かくなると外に人がいっぱい＠ハーバードスクエア）
＊＊＊
さて、引き続き、
行動経済学のススメ1、2に続いて第3弾。
（※※注※※ネタバレ有りなので、
MLD304を取る予定の方は見ない方が良い）
以前、授業で、
「カー・レース」に関するケースをやった。
レース会社の社長となって、
損得・故障の確率など条件があり、
データも不十分な中、
出場しなければスポンサーから見放され
将来を絶たれる可能性あり、
故障すれば取り返しのつかない大損、
成功すれば超安泰・・・
社運をかけたレースまであと1時間で
出場するかどうか判断する、というもの。
鍵となるのは、
最近はレースの調子・成績もよかったものの、
熟練のメカニックが
「俺のカンでは気温と故障は関係がある」と言い張っていて、
でも、故障したレースの過去のデータを見ると、
気温との相関関係が見て取れない中で、
判断を迫られてということ。
チームになって判断するのだが、
多くのクラスメイトは、
各選択肢の確率や、金銭的期待値などを計算して
「出場する」と判断していた。
＊＊＊＊
結果の振り返りのディスカッションで告げられたのは、
これは、
1986年に打ち上げられたアメリカのスペースシャトル
チャレンジャー号の打上げにかかる意思決定を
「レースの会社」に置き換えて
判断させるケースだった、ということ。
これを聞いて、かなり鳥肌が立った。
我々のチームも、
レースのケースでは議論の結果、
「出場」という結論になっていたからだ。
実際に、
意思決定の過程を描いた映画の一部を
みんなで見ることに。
そこで明らかになったのは、
様々な意思決定の落とし穴となる心理である。
＊＊＊
NASAの成功を賭けたシャトルの打ち上げ前日。
最後の打ち上げ判断のMTGで、
数人のエンジニアが過去のエンジンのデータから、
「この気候条件だとエンジンが破損する可能性がある」と指摘。
しかし、何年、何億とかけて準備してきたプロジェクトに、
失敗したら国中の期待を裏切るだろう国家プロジェクトに、
不確実でデータの数字からは読み取れないエンジニアの意見で
ストップをかけられるか？
「エンジニアの帽子を脱いでビジネスの帽子で総合的に考える必要もある」
「このデータでは辞める判断をできない」
世界で最も賢いだろう人々が集まって、
結局出した結論はGoだった。
結果は、ご存知の通りである。
射ち上げから73秒後に分解し、
7名の乗組員の尊い命が失われた。
＊＊＊
ここで働いていた心理状況は以下のようなものだ。
・Escalation of commitment / sunk cost fallacy
すでに時間をかけてコミットしているものほど、引き下がれない。
・Confirmation Bias
自分の意見にあったデータやエビデンスを探してしまう。
（これは、異なる意見を持つ人が、
同じ証言や同じデータやレポートを見ても、
全く自分の主張に沿う部分だけをピックアップしてしまい、
意見がより強くなるという結果を招く。）
・ Overconfidence
人間には根拠のない自信がある。
「自分がこの部屋の中で平均より頭がいいと思うか？」
という質問をすると、
必ず50%以上の人がYesと答える。
(そしてその比率はハーバードだとHBSが一番高いw)
・ Bounded Awareness
一つのことに集中すると、人間は周りが見えなくなって見逃しやすい。
空港の荷物検査では、よく違法物がある場合、検挙率も高いが、
ごく稀にしか違法物がない場合には、見るける可能性も下がる。
上記のような心理が作用している中、
我々人間は自分が期待することを見たいと思ってしまうのだ。
そして、一番大きなtake awayは、
大事な判断をする際にも、
「人間はすでに与えられている情報のみで判断しがち」
ということである。
レース・チャレンジャーのケースにおいても、
「故障したケースと、気温とに相関関係は確認できなかった」
とあるが、本来は、
「故障したケース・故障していないケース全て、と気温を比べる」
ことが必要だった。
まさに、sampling on dependent variable。
追加データを見ていれば、違った判断になっていたかもしれない。
しかし、誰も追加の情報を要求しなかったのだ。
＊＊＊
バイアスは、人間がうまく生きていくために備わった機能なので、
排除することは異常に難しい。
（例えば、起業家は先ほどの、overconfidence度合いが人より高い人が多いそうだ。
しかし、そのリスクテイクを厭わない姿勢が起業を成功させるとも言えるのだ。）
しかし、重要な意思決定をする際には、
一歩引いて、
Am I looking at all the relevant data?
Am I focusing too narrowly on an aspect of this decision?
Am I potentially missing important factors?
と振り返ることが重要である。
自分の判断にショックを受けながら、
学んだ1日だった。
〆