『ノイズ』（2021年）は、人間の判断においてランダム性が果たす混沌とし、時に高くつく役割について探求した一冊です。私たちの心と社会がどのように機能するかのメカニズムを解き明かすことで、判断における好ましくないバラつきである「ノイズ」が、いかに不可避でありながらも捉えがたいものかを示します。しかし、いくつかの確かな戦略によって、私たちの判断をノイズの少ないものにし、より公正な世界を実現することは可能なのです。
あなたにとっての学びとは？ ノイズの神秘的な世界への深い洞察
ストップウォッチを手に持っているところを想像してください。時計を見ずにスタートボタンを押し、ちょうど10秒後に止めてください。これを続けて数回行うと、ぴったり10秒で止めるのはほぼ不可能だと気づくでしょう。少し短くなったり、少し長くなったり。ミリ秒単位でずれることもあれば、1秒以上大きくずれることもあるでしょう。いずれにせよ、この小さな実験を通じて、あなたは識別可能なパターンも明白な原因もない、一連のエラーを手にすることになります。
これは「ノイズ」、つまり判断におけるランダムな間違いの一例です。この小さなストップウォッチ実験での間違いは無害ですが、これから学ぶように、このような判断のバラつきは、はるかに深刻な結果をもたらすことがあります。ノイズの奇妙な世界へようこそ。
この要約では、次のことを学びます。
- 天気が大学合格の可能性に何をもたらすか
- なぜあなた、そして他の誰もが未来予測がひどく下手なのか
- なぜ私たちの物語を求める脳が判断力を損なうのか
無関係で予測不可能な要因が、人間の判断に驚くべき影響を与えることがある
ここで話しているノイズの、ランダムで奇妙な性質をより深く理解するために、あなたが高校3年生で、親友と共に自他ともに認める勉強の虫だと想像してみてください。二人とも成績はオールA、SATでも高得点を叩き出し、同じアイビーリーグの大学への入学面接にこぎつけました。
あなたの面接はすべてが順調に進みます。あなたの優秀な成績は入学審査官に好印象を与え、晴れた日の陽射しを顔に受け、涼しい風を背に感じながら、最高の気分でキャンパスを後にします。
一方、あなたの友人は翌日、同じ入学審査官との面接に臨みます。あなたと同様、面接はスムーズに進みます。ですが彼女が帰ろうとした時、午後いっぱいかけて広がっていた雨雲が、ついにどしゃ降りとなります。
数週間が経ち、それぞれ入学事務局からの手紙を受け取ります。結果は、あなたは不合格で、友人は合格でした。あなたは混乱します。一体どうして？ 彼女にあって、自分にないものは何？
ここで重要なポイントは次のとおりです。無関係で予測不可能な要因が、人間の判断に驚くべき影響を与えることがある、ということです。
行動科学者ウリ・サイモンソンによる「曇りの日はオタクがよく見える」という印象的なタイトルの2003年の論文によると、天気が結果を分けた可能性があります。サイモンソンは、曇りの日には大学の入学審査官は成績や試験スコアにより注意を払うことを発見しました。逆に、晴れた日には、入学審査官は学業以外の資質により敏感になります。つまり、あなたの面接の日、審査官はオールAやSATの高得点よりも、運動能力や芸術的才能に、より関心があったのかもしれません。
あるいは、入学審査官の決定は天気とはまったく関係なく、あなたの前に面接した応募者に原因があったのかもしれません。おそらく、前に面接した学生たちが素晴らしい候補者で、審査官が連続して合格を出すのを避けたくなったのかもしれません。
しかし、ちょっと待ってください。他の無関係な要因も決定に影響を与えた可能性があります。入学審査官は空腹だったかもしれません。オフィスにエアコンが効いていたにもかかわらず、晴れた日が暑すぎると感じていたかもしれません。故郷のフットボールチームが大事な試合に負けたばかりだったかもしれません。研究者たちは、こうした無関係な要因の一つ一つが、銀行の融資担当者、野球の審判、医師、裁判官の決定に影響を与えうることを示してきました。
重要なのは、これらのシナリオすべてにおいて、一人の人間が実質的に同じ状況に繰り返し直面しているにもかかわらず、異なる判断を下していることです。研究者たちはこのばらつきを「場面ノイズ」と呼び、これはノイズの主要なカテゴリーの一つです。しかし、それだけがノイズではありません。
ノイズとバイアスは異なるが、バイアスがノイズにつながることもある
もう一つ思考実験をしてみましょう。今度はカーニバルの射的ゲーム場を舞台にします。
あなたと友人がBBライフルを手に、射撃場の奥に吊るされた紙の的に向かって、何発か金属弾を撃ち終えたところです。二人ともひどい腕前ですが、その外し方が違います。
あなたの紙の的は、弾痕がバラバラに散らばっています。少し離れて見ると、パターンがないことがわかります。あなたの射撃はノイズだらけです。
しかし、友人の紙の的は別の物語を語っています。彼の弾痕は一箇所に集まっていますが、それは的の中心ではありません。彼の着弾点は、中心よりも左下に偏る傾向があります。まるで、本物の的はそっちにあると信じているかのようです。あるいは、彼のライフルの銃身が曲がっているのかもしれません。彼の系統だった不正確さの背後には何があるのでしょうか？
ここで重要なポイントは次のとおりです。ノイズとバイアスは異なるが、バイアスがノイズにつながることもある、ということです。
私たちが系統的に間違いを犯すとき、それを「バイアス」と呼びます。
日常的には、特定の人々の集団に対する偏見を表すためにこの言葉を使います。心理学の分野では、この言葉はしばしば私たちの判断を歪める認知メカニズムを特定するために使われます。
例えば「結論バイアス」を考えてみましょう。これは私たちが望む結果に近づけるように判断を曲げ、証拠を歪めて解釈させてしまうものです。マイアミのある移民裁判所を考えてみてください。そこでは、難民認定を得られる確率が、担当する二人の裁判官のどちらが審理するかによって、5%から88%まで変動することが判明しました。この二人の裁判官は、おそらく結論バイアスに苦しんでいたのです。言うまでもなく、この種のバイアスは人生を変えるような結果をもたらしうるのです。
もし難民認定の決定をBB弾だとすると、マイアミの二人の裁判官はそれぞれ、的から外れた場所に弾痕が集まった紙の的を生み出すでしょう。しかし、他の裁判官の異なる決定も含めて、マイアミ裁判所全体の難民認定の決定をマッピングすれば、裁判所の紙の的は、弾痕がバラバラに散らばった無秩序なものになるでしょう。
この種のばらつき、つまりシステム内の判断が互いに不当に矛盾している状態は、「システムノイズ」と呼ばれます。
アイビーリーグの入学審査官の「場面ノイズ」を覚えていますか？ それもバイアスから生じた可能性があります。しかし、場面ノイズを推測するにせよ、システムノイズを推測するにせよ、私たちは紙の的を離れて見なければなりません。的を目に近づけすぎると、ノイズは見えなくなってしまうのです。
さて、次はノイズが発生しやすい別の領域、予測に目を向けましょう。
私たちが予測をするとき、「正しい感じ」に簡単に迷わされる
保釈を判断する裁判官は、大きな責任に直面しています。被告を裁判まで拘留すべきか、それとも釈放すべきか？
もし不当に保釈を拒否すれば、被告は自由を、そしておそらく仕事を失うでしょう。その家族は家さえ失うかもしれません。これらの損失はすべて、正義に資することはありません。一方で、もし不当に保釈を認めれば、被告は逃亡し、さらに悪ければ別の犯罪を犯すかもしれません。
こうした結果を比較検討し、保釈裁判官は自らの経験と目の前の記録を頼りに、被告が釈放されたら何をするかを予測します。
残念なことに、人間は、そしてそれは裁判官も含めて、正確な予測をすることがひどく苦手です。
ここで重要なポイントは次のとおりです。私たちが予測をするとき、「正しい感じ」に簡単に迷わされる、ということです。
2018年、計算・行動研究者センディル・ムライナサンが率いるチームは、保釈判断を生成するアルゴリズムを作成しました。彼らは約76万件の実際の保釈審理の結果をプログラムに学習させ、そのアルゴリズムが、収監者数と釈放された被告による犯罪の両方を同時に24%から42%減少させられたであろうことを発見しました。
他の研究では、被告の年齢と、これまでに逃亡した裁判期日の回数という、たった二つの要素のみを考慮する初歩的な計算式でさえ、人間の裁判官よりも優れた結果を出せることがわかっています。
これは疑問を投げかけます。何年もの訓練と経験を積んだ専門家が、なぜアルゴリズムや単純な計算よりはるかに劣る結果になるのでしょうか？
答えはシンプルです。裁判官は人間だからです。
私たちが未来を予測しようとするとき、私たちは結論を求めており、それは頭の中のパズルを解こうとする試みです。そして答えが出たとき、私たちは「そうそう、これだ！」と言っている内部シグナルを経験します。
満足のいく予測とは、私たちの世界の見方と首尾一貫しているものであり、この感情的な報酬の力が、予測の根本的な限界である「客観的無知」に私たちをしばしば盲目にします。
私たちは自分が知らないことを知りませんし、知っていると思っていることも間違っていたり、不完全だったり、ミスリーディングだったりする可能性があります。
ルールやアルゴリズムも同様に無知です。実際には、さらに無知です。しかし、それらは内部シグナルや、世界の見方、感情的な報酬から自由です。要するに、それらが私たちより優れているのは、ノイズから自由だからです。
私たちはノイズを無視する。なぜなら、それは良い物語を生まないからだ
お気づきかもしれませんが、この要約はしばしば物語から始まります。
私たちは時間や場所、目標や克服すべき障害を持つキャラクターが関わる出来事をざっと描きます。そうする理由は、人間の心は物語を愛し、物語の枠に沿った情報は記憶に残りやすいからです。
これまで私たちは、司法や大学入学選考のシステムにおけるノイズとその結果のいくつかを見てきました。述べてきたように、人々が判断を下す場所には、どこにでもノイズがつきものです。しかし、もしノイズがいたるところにあるのなら、なぜ私たちはそれについてあまり耳にしてこなかったのでしょうか？
ここで重要なポイントは次のとおりです。私たちはノイズを無視します。なぜなら、それは良い物語を生まないからです。
ここ数十年の心理学的洞察の多くは、私たちの物語への深い愛着を探求してきました。人間の心は、観察したことを説明する物語を作ることで世界を理解する、と私たちは学んできました。
例えば、心理学者たちは「根本的な帰属の誤り」と呼ばれるもの、つまり単なる状況によってよりよく説明できる結果を、個人の功績や非難に帰してしまう私たちの習慣を特定しました。言い換えれば、私たちはどこにでもキャラクターと筋書きを見てしまうのです。私たちの現実が挑戦を受けると、「素朴実在論」、つまり私たちは現実をありのままに知覚しているという自己強化する信念という心理メカニズムが、厄介な別の物語を排除することで私たちの物語を強化します。そして本当に予期せぬことが起こると、心はそれを著者たちが「正常の谷」と呼ぶものの中に収めようと働きます。そこでは、後知恵で原因を帰属させることによって、奇妙なことが理解可能になります。
これがここでの主要なポイントにつながります。ノイズは物語に抵抗します。ノイズは因果的ではなく、私たちの理解のパターンと整合しません。それが物語であるとしても、それは苛立たしく、明らかに無意味な物語です。
ノイズを収める物語がなければ、それは私たちの注意を逃れます。私たちはそれを完全に見逃すか、意識から編集してしまうか、あるいはそれをバイアスの一例として知覚します。
結局のところ、バイアスは物語の中でうまく機能します。それは因果関係の力を持っています。
一方で、ノイズは統計的にしか観察できません。保釈拒否、大学入学、難民認定審査、雇用決定のばらつきは、直接体験するとバイアスのように感じられるかもしれません。そして、述べたように、バイアスが一部のケースでは寄与要因となっている可能性もあります。しかし、一歩引いてこれらの現象を集約して見ると、そのランダムで無秩序な性質が明らかになります。
単一の問いに対する複数の独立した判断を平均することで、ノイズを相殺できる
次に進む前に、これまでに学んだことを簡単にまとめておきましょう。それは、人間の判断があるところには必ずノイズがあり、時にそのノイズは驚くべき、人生を変えるような結果をもたらす可能性があるということです。
そうすると、自然と次の疑問が生まれます。それに対して私たちは何ができるのか？ どうすればノイズを小さくできるのか？
この問いに答え始めるために、1906年の秋に戻りましょう。博学者であり、有名な進化論者チャールズ・ダーウィンの従兄弟でもあるフランシス・ゴルトンが、プリマスの郡の品評会を訪れました。屋台を散策中、彼は牛の体重当てコンテストに出くわしました。知能の理論家でもあったゴルトンは、800人近い村人たちが牛の体重について最善の推定値を出すのを、好奇心を持って聞いていました。正解の「1,198ポンド」を当てた者はいませんでした。コンテストが終わると、ゴルトンは主催者に、統計分析のために投票券を貸してくれるよう頼みました。
グラフにプロットすると、推定値はバラバラでした。あちらに過大、こちらに過小と、ばらつきも予測不可能な量も様々でした。村人たちはノイズだらけだったのです。しかし、ゴルトンが村人の推定値の平均を計算すると、驚くべきことに気づきました。その平均はほぼ完璧で、わずか1ポンドしか違わなかったのです。
ここで重要なポイントは次のとおりです。単一の問いに対する複数の独立した判断を平均することで、ノイズを相殺できる、ということです。
ゴルトンは、今では「群衆の知恵効果」として知られる現象に偶然出会ったのです。何百もの異なる状況で、複数の判定者から独立した判断を得て、その回答を平均化することが、真実に近づく方法であることが示されています。
瓶の中のジェリービーンズの数、ランダムに選ばれた都市までの距離、あるいは一週間後の気温を当てるよう人々に頼むと、その答えはばらつきます。それはノイズだらけです。しかし、平均化されると、ある回答のノイズが、別の回答の矛盾するノイズを打ち消し合います。ノイズが相殺されるのです。
しかし、群衆の知恵にはいくつかの重要な注意点があります。
第一に、各判定者は互いから独立していなければなりません。グループにまとめて質問すると、個人は質問そのものと同じくらい、グループに反応してしまいます。
また、群衆の知恵は、各個人がまったく同じケースを検討する場合にのみ有効です。一人ひとりに異なる質問をしても意味がありません。
最後に、群衆の知恵はバイアスを防いではくれません。もし群衆がバイアス、つまり判断における系統的な誤りを共有しているなら、メンバーの回答の平均は、そのバイアスを純化して増幅するだけです。例えば、採用委員会が女性に対するバイアスを抱えている場合、女性の求職者に関する判断を集計して平均化すると、そのバイアスは一層顕著になるだけでしょう。
ノイズと戦うには、まず「ノイズ監査」によってそれを可視化しなければならない
これまで、私たちは裁判官と、彼らが下す判決におけるランダムで時に不可解なばらつきについて多くの時間を割いて話してきました。この不公平さのランダムな性質は、マーヴィン・E・フランケル連邦地方裁判事の目にも留まりました。
キャリアの初期に、フランケルは、例えば有罪となった銀行強盗に最長25年の懲役を宣告することもできれば、1日の判決を選ぶこともできることに気づきました。その判断は、最終的には彼自身の見解、性向、バイアスに依存している、とフランケルは見抜きました。
1973年、フランケルは実質的に類似した犯罪に対する量刑の格差を示す本を出版しました。その一例として、小切手偽造の小物犯が30日の禁固刑を受けた一方で、本質的に同じ犯罪で別の犯人が15年の刑を受けたケースがありました。
しかし、個々の逸話は言い逃れが可能です。そこでフランケルは、より確固とした、体系的な全体像を作り出そうとしました。
ここで重要なポイントは次のとおりです。ノイズと戦うには、まず「ノイズ監査」によってそれを可視化しなければなりません。
1981年、フランケルは研究チームを率い、208人の連邦判事に対し、16の架空の事例における被告に判決を下すよう依頼しました。
フランケルのチームは各判事に個別にシナリオを提示し、それぞれのケースで判事たちが提案した判決間のばらつきをマッピングしました。この研究と、他のいくつかの同様の研究は、衝撃的なばらつきこそが標準であり、一貫性は例外であることを統計的に証明しました。
フランケルは、専門家の集団が実質的に類似したケースを扱うあらゆる組織において、監査がノイズのレベルを特定できることを示しました。その方法は次のとおりです。
まず、あなたの「的」を決めます。判断におけるどの程度のばらつきが許容可能かを判断します。保険会社の重役にとって、問いはこうかもしれません。同じ水浸しの地下室を調査した別々の損害査定人が推奨する支払額の、許容できる差は何か？
次に、あなたの判定者、つまり場合によっては損害査定人を集め、シナリオを提示します。各判断について、懲役年数や保険支払額といった数値表現を提供するようにしてください。
最後に、あなたが定めた「的」との関連で、判定者たちの回答をマッピングします。さあ、これで、あなたの組織におけるノイズの診断的な全体像が得られました。では、それに対して何ができるでしょうか？
「意思決定衛生」はノイズを減らすことができ、通常の衛生管理と同様に、規律と予防が鍵となる
あなたが手術台の上にいて、まさにメスを入れられようとしているところを想像してみてください。全身麻酔の影響で意識を失う直前、執刀医がシンクへ歩み寄ります。彼女は石鹸で手を泡立て、熱いお湯の下に手を置きます。その一つの簡単な行為で、彼女は未知の数の病原体があなたの体に入り込むのを防いだのです。
ノイズに対しても、ほぼ同じことができます。「意思決定衛生」と呼ぶ原則を採用することで、私たちの世界をノイズの大幅に少ないものにすることができるのです。
ここで重要なポイントは次のとおりです。「意思決定衛生」はノイズを減らすことができ、通常の衛生管理と同様に、規律と予防が鍵となります。
意思決定衛生を身につけるための第一歩、つまり外科医が石鹸で手を洗うことに相当するのは、重要な決定を下す前に、立ち止まって統計的に考える方法を学ぶことです。
前の章で、私たちの物語を求める心はすべてを物語化することを学びました。私たちはケースの詳細に飛び込んで、原因や意味を吹き込みます。これは自然な傾向ですが、ノイズへの招待状です。その代わりに、カーネマンが「外部ビュー」と呼ぶものを取ることを目指すべきです。つまり、あらゆるケースを、他の類似ケースの集合を参照して枠組みに入れるのです。
例えば、あなたの職場に新しいCEOが就任し、彼女が成功するかどうか疑問に思っているとしましょう。CEOの学歴、評判、過去の業績はいくつかの手がかりを与えてくれるかもしれませんが、それは複雑で、潜在的にミスリーディングな情報の塊です。
ノイズの少ないアプローチは、類似した状況からの結果を探ることから始めるでしょう。例えば、あなたの業界におけるCEOの平均離職率を調べたり、新しいCEOによって株価がどれくらいの頻度で上昇するかを調べたりすることができます。
強固な統計的枠組みを構築する一方で、性急な直感に抵抗すべきです。
私たちは皆、「正しい感じ」がする判断を好みますが、正しい理由でそう感じたいものです。CEOの出身校についてあなたが持つ直感や、彼女の前職で何が起こったかについての予感はしまっておきましょう。その代わりに、何が最も起こりそうかという、十分に根拠のある見解と合致する判断のために、感情的な報酬をとっておくのです。
関連して、複雑で首尾一貫した判断を下すことは感情的に報われますが、その報酬があなたを誤った方向に導く可能性があります。可能であれば、難しいケースを別々の質問に分解し、独立した判定者に委ねましょう。
例えば、あなたのCEOの在任期間と会社の株価の間にある点と点を結びつけるのは楽しい頭の体操かもしれませんが、それは無関係かもしれません。
意思決定衛生にはもう一つ重要な原則があり、それは教訓的な話として提示されます。
ノイズ削減を定着させるには、判定者たちの納得が不可欠だ
1984年、フランケル判事は勝利を収めました。議会は量刑改革法を制定し、すぐに1万件の実際の事件分析に基づく厳格な量刑ガイドラインが導入されました。新しいルールの下では、裁判官は犯罪と被告の犯罪歴のみを考慮できます。裁判官はそれぞれに数値を割り当て、その結果のスコアが可能な刑期の範囲を決定しました。
その結果、量刑におけるノイズは激減しました。
例えば、この法律以前は、麻薬密売で有罪となった男性は、たまたま審理を担当した裁判官によって、刑期が何年も変わる可能性がありました。法律施行後、そのばらつきは数ヶ月の範囲にまで減少しました。
全国の裁判官たちは激しく不平を言いました。彼らは何年もの研究と経験を通じて正義の感覚を微調整してきたのに、今やその裁量は奪われ、粗雑な数学の問題に置き換えられたのです。
ここで重要なポイントは次のとおりです。ノイズ削減を定着させるには、判定者たちの納得が不可欠だ、ということです。
2005年、最高裁判所は技術的な理由から量刑改革法を無効としました。数年後、ハーバード大学の法学教授クリスタル・ヤンは、同法の失効後に判決を下された4,000件の刑事事件の分析を行いました。厳しい量刑と平均的な量刑との格差は倍増していました。量刑の根拠として個人的な価値観が現れていたのです。ノイズが戻ってきていました。
振り返ってみると、フランケル判事とその仲間たちは、ノイズ削減のキャンペーンにおいて重要なステップを見逃していました。彼らは、判断の最終的な目的について裁判官たちの合意を得ることに失敗していたのです。
判断の目標は正確さであるべきであり、個人の表現ではありません。
文芸批評、競技スポーツ、映画製作など、意見やスタイルの多様性が豊かさと成長を育む分野とは異なり、実質的に類似したケースを判断する専門家間のばらつきは問題です。二人の放射線科医が独立して同じレントゲン写真を読み、異なる結論に達した場合、どちらかが間違っているのです。言い換えれば、判定者たちが射的場に立つときは、まず同じ「的」について合意しなければならないのです。
判断者たちが正確さが最優先事項であることに合意したら、監査人は彼らにテストシナリオの作成を依頼すべきです。そうしないと、監査は敵対的な精査に直面することが確実です。次に、判断者たちはノイズの程度とコストを理解しなければなりません。
例えば、カーネマンはある保険会社で監査を実施し、引受担当者が顧客に対して設定する保険料に平均55%もの差があることを発見しました。引受担当者がこのノイズを削減することの重要性を理解するためには、価格の過大設定と過小設定による損失が数億ドルに上ることを理解する必要がありました。
最後に、意思決定衛生を導入する際には、判定者たちは、ノイズの削減と他のコストとのバランスをとる、実用的でシステム固有のルールの策定に参加しなければなりません。例えば、犯罪増加への反発から、米国の一部の州では、三件の重罪で有罪判決を受けた被告に終身刑を義務付ける「スリーストライク」ルールが採用されました。このルールはノイズを削減しましたが、被告の経歴、犯罪の重大性、または更生の可能性を考慮せずにそうなったのです。
監査、衛生、ルール、習慣、そして予防。ノイズ削減はあまり華やかな仕事ではありません。しかし、ここまで読めば、ノイズが莫大な代償を課していることにおそらく同意するでしょう。それはリソースを浪費し、不正を助長し、個人的な悲劇をもたらします。それは法、医療、教育、そして仕事の制度への信頼を蝕みます。それを明らかにした今、それを減らすのが私たちの仕事です。
最後のまとめ
この要約での重要なポイントは次のとおりです。
人間の判断におけるランダムで望ましくないばらつきはいたるところに存在し、私たちがそれを認識するかどうかにかかわらず、私たちは大きな代償を払っています。良い知らせは、私たちの考え方を変え、予防の原則を採用すれば、ノイズを削減できるということです。
実用的なアドバイス:
「内なる群衆の知恵」を活用しましょう。第5章で学んだように、一つの問いに対する複数の独立した判断を平均化することで、それらの判断のノイズを相殺し、驚くほど正確な答えを得ることができます。重要なのは、自分自身に同じ質問を複数回することで、同じ効果を達成できるということです。
試してみてください。次の数日間、自分自身に次の質問をしてみましょう。世界の空港のうち、どれだけの割合が米国にあるだろうか？
あなたの回答の平均は、比較的ノイズが少なく、驚くほど真実に近いものになるでしょう。
ネタバレ注意：答えは32%です。
