認知バイアス

アベイラビリティバイアスを、英単語の頻度を尋ねた原研究と業務の仮想例から解説します。印象に残る報告と実際の発生件数を区別し、重複、分母、対象期間、記録漏れを確かめる手順を整理。頻度が低くても重大な影響を見逃さない考え方や、成功事例・ニュース・少ないデータを使うときに判断の限界を残す方法も具体的に紹介します。

サンクコスト効果を、回収できない過去の投資と、これから変わる費用や価値の違いから解説します。劇場チケットの原研究の条件と限界を確認し、継続・切替・終了を同じ期間で比べる仮想例を紹介。返金、再利用、移行費用、見積もりの不確実さを含め、続けることもやめることも一律に正解とせず、判断が変わる条件を整理します。

確証バイアスを、規則を探す原研究と問い合わせ減少の仮想例から解説します。仮説に合う事例を調べることと、都合のよい情報だけを選ぶことを区別。代替仮説、候補によって予想が分かれる確認、事前の集計条件、考えを変える基準を整理します。反対意見を出せば克服できるとは考えず、会議や分析で判断の根拠を残す方法を紹介します。

アンカリング効果を、数値推定の原研究と価格比較の仮想例から解説します。提示額を使うことと引きずられることを区別し、仕様・期間・総額をそろえる方法、独立した見積もり、価格表示と交渉で確認する条件を整理。高い数字を先に出せば売れるという一般化を避け、比較の根拠と残る不確実性を読者が自分で点検する手順を紹介します。