『リスク・セイビー』は、リスクと不確実性に対する私たちの誤解が、健康や財務、人間関係に大きな犠牲をもたらすことを探求する一冊です。しかし、リスクをよりよく理解すれば、あらゆる分野の「専門家」にならなくても、この極めて複雑な世界を渡り歩くためのツールを身につけられます。
この本で得られること──最善の決断を下す方法を学ぶ
私たちは毎日、無数の決断を迫られます。目覚ましが鳴ったら飛び起きるか、それともスヌーズボタンを押すか。バスに乗るか車で通勤するか。新しい家を建てるローンを組むか、今の家に住み続けるか。どんな状況でも、可能な限り最善の選択をしたいと思うものです。
しかしそのためには、何が可能で何が知り得るのか、その限界をしっかりと理解しなければなりません。この二つの単純な問いに答えようとすると、新たな難問が次々と現れます。自分が知らないことをどうやって知るのか？ そして、行動の結果に大きな不確実性がつきまとう中で、どうやって良い決断を下せばいいのか？
この要約では、情報が不足していても良い決断を下すためのツールを提供し、混乱を明快にします。さらに、限られた情報を最大限に活用し、正しい質問をする方法も示します。ここで学べるのは、
- たった一つのシンプルな経験則が、ある飛行機の乗客全員を危機から救った方法
- HIVの陽性判定がなぜ死の宣告ではないのか
- 反抗期のティーンエイジャーが道を踏み外さないようにする方法
リスクと不確実性は根本的に異なる
「リスク」と聞いてどんなイメージが浮かびますか？ ラスベガスの一か八かのポーカーゲームを思い浮かべる人が多いでしょう。しかしリスクは、実際にはもっと微妙な概念です。本質的に、リスクとは、複数の代替結果があり、それらの結果と発生確率を認識している状況のことを指します。
人はしばしば、結果が不確実な状況を「リスクがある」と誤って考えがちです。しかし、リスクにはかなりの確実性が伴います。つまり、起こりうる結果だけでなく、それぞれの結果の確率もわかっているのです。スロットマシンで遊ぶ場合、マシンが生成できる組み合わせは限られています。マシンの設計をざっと見れば、各組み合わせの発生頻度、つまり確率について貴重な情報が得られます。それを知っていれば、各結果に備えることができるので、危険を承知の上で自信を持ってプレイできます。しかし、時に状況が結果を一つしか持たないこともあります。
その場合、リスクではなく確実性に直面しています。たとえば、熱いコンロに手を置けば、火傷することは確実です。これは不確実性とは対照的です。不確実性は、起こりうるすべての結果の確率がわからない、あるいは起こりうる結果そのものが何かを知らない状態を指します。多くの人にとって、これが「リスク」の定義のように聞こえるかもしれません。
しかし、ラスベガスのポーカーテーブルに座っていれば、向かいのプレイヤーがツーペアなのかフルハウスなのかはおそらくわかりません。とはいえ、ポーカーの変数は知り得るものです。デッキのカードの数は決まっており、可能なカードの組み合わせも限られているからです。一方で、天気はしばしば不確実です。明日は雨か晴れか曇りか、あるいは雪かもしれず、多くの要因に左右され、そのすべてを知ることはできません。
人はしばしば不確実性をリスクと、リスクを確実性と誤解する
困難な状況に直面したとき、人々はリスクを取っていると思い込んでも、実際には不確実性に直面していることがよくあります。これは、ある状況の起こりうる結果をすべて考慮したと誤って信じながら、重要な何かを見落としている場合によく起こります。さあ、少し想像してみてください。あなたは七面鳥です。飼育小屋での最初の日、餌をもらえる確率は50％でした。
お腹いっぱいで毎晩眠りにつくうちに、次の日も餌がもらえる確率は上がっているように見えました。飼育小屋での100日目、それはいつもと変わらぬ一日のように感じられました。しかし、驚きです。感謝祭の日、あなたは誰かの食べ物になってしまったのです！ もし毎日起こりうる結果がX（餌がもらえる）かY（もらえない）だけだと思い込んでいたなら、どちらになるかわからないことだけがリスクだと誤解していたでしょう。しかし、実際にはずっと隠れた不確実性がありました。なぜならZ（感謝祭）を決して考慮していなかったからです。
さらに、人はリスクを確実性と誤解することもあります。
これは、ある出来事の結果は一つしかないと誤って思い込み、実際には他の結果がある場合に起こります。そのため、自分の決断に隠れた（しかし知り得る）リスクを見落とします。たとえば、HIV検査で陽性反応が出た場合、結果（HIV陽性）は確実だと思い込み、落胆して自暴自棄になるかもしれません。しかし、別の可能性があります。つまり、検査が間違っていたかもしれないのです。
この第二の選択肢があることで、HIV検査は確実性ではなくリスクの状況となります。リスク、確実性、不確実性の状況の違いを理解することは、良い意思決定に欠かせません。もし状況のリスクを真に理解していれば、つまり
良い決断をするには、リスクの計算方法を知る必要がある
起こりうるすべての結果とその確率を知っていれば、最善の選択肢を選ぶのは簡単だと思うかもしれません。単に最も確率の高い選択肢を選べばいいだけではないか、と。残念ながら、それほど単純ではありません。その理由の一つは、リスクの計算方法が一つではないことにあります。結果の確率を特定するには、頻度や設計、信憑性といった要素を考慮しなければならないのです。
たとえば、自宅近くで原子力事故が起きる確率が5％だと誰かに言われたら、その数字がどう導き出されたのかを知りたいと思うでしょう。その5％は、これまで事故が起きていないという過去の頻度に基づいているかもしれません。しかし、原発の構造的完全性（設計）や、他の有資格の専門家が異なる評価を下すかどうか（信憑性）によって、その数字は簡単に変わり得ます。こうした統計がどのように導かれたかを考えることが重要であり、それを盲信すれば簡単に操作されてしまいます。確率がどう計算されたかを尋ねることで、それを避けられます。
たとえば、地元のニュース番組の記者が突然、あなたの家の近くの原発事故の危険性を報じ始めたら、彼らがどこから情報を得たのかを問いかけましょう。もし記者が、近隣の原発の設計に基づいて計算したと答えたなら、事故確率5％でもすぐに荷造りを始めはしないでしょう。しかし、他の専門家が口を挟み、その原発が爆発するのは時間の問題だと言い出せば、とたんに事故確率は20％に跳ね上がったと感じられます！ しかし、核爆発を逃れようと最初の買い手に家を売る前に、リスク確率が誰によってどう計算されたかを考えてみてください。ニュースで報じられる恐ろしい確率が、それほど根拠のあるものではないとわかるかもしれません。
シンプルな経験則が不確実な状況での決断を助ける
時に、結果が確実でない中で選択をしなければならないこともあります。では、最善の行動をどう選べばいいのでしょうか？ 思ったより簡単です。不確実性が高い状況では、たった一つの情報だけを考慮し、意識的な努力なしに使えるシンプルなルール、経験則を用いることで、迅速かつ健全な決断を下せます。たとえば、USエアウェイズ1549便が離陸直後に両エンジンを停止したとき、機長チェスリー・サレンバーガーと副操縦士ジェフリー・スカイルズには、3ページにも及ぶ両エンジン故障のチェックリストをめくる時間はありませんでした。
高度わずか3000フィートで急降下する中、彼らには迅速な決断が必要でした。彼らはすべてのパイロットが知る経験則を用いることにしました。「フロントガラス越しに着陸地点が見えなければ、そこにはたどり着けない」。空港に到達できないと悟り、彼らはハドソン川への緊急着水を成功させ、乗客全員を救いました。不確実な状況では、複雑な情報に基づく難しい解決策よりも、経験則のほうが信頼できることもあります。実際、起こりうる結果をすべて知っていると誤解していれば、自分の知識の外にある可能性には対応できない決断になってしまいます。たとえば、資産配分における一つの経験則に「1/Nルール」があります。これは、N個の投資先にそれぞれ均等に資金を配分するというものです。
つまり、不動産に1万ドル投資したいと思い、物件が2つあれば、それぞれに5000ドルずつ投入するのです。あまりに単純に思えるかもしれませんが、ある大手保険会社の投資責任者は著者にこう打ち明けました。1969年から2014年までの自社の投資を分析した結果、より複雑な手法ではなく1/Nルールを使っていたほうが、もっと儲けていただろうと。株式市場は本質的に予測不可能なため、経験則はシンプルでありながら非常に信頼できるのです。これまで見てきたように、不確実性があっても経験則を使って健全な決断を下せます。
時に「最善」は存在しないと認め、直感を信じる
では、進退きわまって、そもそも最善の決断など存在しない場合はどうでしょうか？ 多くの選択肢から最善を選ぶには、まずすべての可能性を認識しなければなりません。しかし、すべての可能性を知ることが不可能な場合もあります。そのようなときは、それが必ずしも最善ではないと十分に承知した上で、「十分に良い」と思える選択肢を選んでみましょう。
著者の友人の一人は、妻が自分の仕事を支え、子供の世話をしてくれる確率などを見積もった結果、他の女性よりも彼女と結婚することを選んだと認めています。しかし彼は、すべての可能性を知ることはできない、つまり妻が突然、子供と家にいる代わりにフルタイムで働きたいと言い出すかもしれない、ということを考慮していませんでした。結局、彼は離婚しました。「最善」の相手を探すのではなく、自分にとって最も重要なこと（例：子育て）に注目し、その条件に合う最初の候補を見つけることで「十分に良い」パートナーを探すべきだったのです。そうすれば離婚を避けられたかもしれません。十分に良いものを探すことに加えて、自分の直感にもっと信頼を置くべきです。直感とは、説明はできないけれど強力で、ついそれに従って行動してしまう、あの素早い判断のことです。
直感に基づく決断は、情報に基づいた決断をするのに十分な情報がない場合に適しています。直感は無意識の知性の一形態であり、なぜその直感が生まれたのか自覚していなくても、それが自分の個人的な経験から来ているという事実に自信を持ってよいのです。したがって、おそらく正しいでしょう。しかし、どんなに多様で完璧な意思決定戦略を持っていても、人は間違いを犯します。
間違いは恐れるに足らず、時に大きな報いをもたらす
それでも心配は無用です。間違いは論理や確率と同じくらい、意思決定プロセスの一部なのです。実際、間違いは重要です。なぜなら、常に何かを教えてくれるからです。実際、多くの科学的発見は偶然の間違いから生まれました。クリストファー・コロンブスを覚えていますか？
彼はインドへの新航路を見つけたいと思っていましたが、その遠征全体は地球の直径に関する完全に誤った仮定に基づいていました。しかし、これらの間違いが、当時「新世界」と考えられた大陸の発見につながりました。さらに、間違いはあなたの弱点に注意を向けさせることで、自分を向上させる助けとなります。外科教授マティアス・ロートムントは、手術中に誤って患者の体内にクランプを置き忘れたことがあります。それに気づくとすぐに、彼は患者と自身の保険に知らせました。彼は間違いを正しただけでなく、手術後に器具を数えるという方針を自身のクリニックに導入することで、再発防止策を考案しました。
確かに、時に痛みを伴うものの、間違いは大きな利益をもたらします。対照的に、間違いを恐れることは、悪い決断を招きかねません。間違いを恐れると、安全ではあっても必ずしも正しいとは限らない決断をしてしまいます。たとえば、医師を対象にしたある研究では、実に93％が防衛医療を行っていることが明らかになりました。つまり、すぐに臨床上必要ではない検査や投薬、侵襲的処置を指示しているのです。CTスキャンや単純なレントゲンでさえ人体に与える害を考えれば、「なぜ？」と問いたくなります。それは、医師が医療過誤で訴えられるかもしれないと恐れるからです。
訴えられる事態を避けるために、長期的に患者にとって悪影響であっても、考えつく限りのあらゆる検査を行うのです。ここまで、私たちがリスクをどう誤解しているか、そしてより良い決断を下すために何ができるかを学びました。次は、その知識を社会の改善にどう活かせるかを見ていきましょう。
リスクはしばしば誤解を招く形で提示され、不要なパニックを引き起こす
これまでに見てきたように、リスクの計算方法によって、私たちの認識は変わります。リスクの認識に同様に重要なのは、情報がどのように伝えられるかです。医療の分野では、リスクは相対リスク（既知の事実との比較で測定）か絶対リスク（医学的事象の発生確率）で提示されます。どちらの表現を選ぶかによって、出来事の捉え方はまったく変わってきます。
たとえば、第三世代経口避妊薬の副作用を調査した英国医薬品安全性委員会は、これらのピルが血栓症のリスクを100％増加させると警告しました。この研究では、第三世代ピルを服用した女性7000人のうち2人が血栓症を発症したのに対し、第二世代ピルを服用した女性7000人では1人だけでした。ですから、確かに第二世代ピルと比較すれば、第三世代ピルによる相対リスクは100％増加したことになります。しかし、より重要なことに、絶対リスクの増加は7000人に1人分に過ぎませんでした。案の定、この情報の提示方法がパニックを引き起こしました。女性たちがピルを怖がったため、委員会が警告を発した翌年には約1万3000件の中絶が増加しました。もし新聞が相対リスク（100％増加）ではなく絶対リスク（7000人に1人）を報じていれば、この事態は避けられたかもしれません。
これを回避する一つの方法は、統計情報を提示する際に確率を完全に避けることです。たとえば、医療専門家は代わりに自然頻度、すなわち実際の生データの数値を用いることができます。
たとえば、乳がんのマンモグラフィ検診は、確率で示されると絶対的に信頼できるように見えます。がんのない女性が陰性と判定されるのは91％の確率です。しかし、自然頻度で見ると、がんと診断された98人の女性のうち、実際に病気を持っているのはわずか9人であり、残りの89人は実際には偽陽性であることがわかります。言い換えれば、陽性判定の大部分は実際には誤りなのです。
適切な情報とアプローチで、リスクに強くなれる
リスク・セイビー（リスクに精通すること）は、最も優秀で聡明な人だけが達成できるものではありません。実際、情報が適切に提示され、正しい質問をすれば、誰でもリスクを理解できます。これまでに見てきたように、リスクを理解するということは、すべての情報を持つことではなく、すべては持っていないということを理解することです。実際、完全に情報に基づいた決断をするために必要な情報をすべて持つことは、一般的に不可能なのです。
しかし、人生のあらゆる分野の専門家になれないからといって、専門家の意見を盲信しなければならないわけではありません。状況が単なるリスクではなく不確実性であることを理解しさえすれば、適切な戦略を使うことで依然として良い決断ができます。金融の世界は好例です。経済学の学位がなくても、そこが非常に不確実な舞台であることは理解できます。そうであれば、返済不可能なローンを組まないといったシンプルな経験則を使って優位に立つことができます。
さらに、リスクが明確かつシンプルに提示されさえすれば、助けがなくても人々は十分に賢く理解できます。著者がこれを達成する方法として提案する一つは、関連情報をわかりやすく紹介する「ファクトボックス」を使うことです。たとえば、前立腺がん検出検査に関するファクトボックスは、「研究参加者は何人だったか？」「がんで死亡した人数、その他の原因で死亡した人数は？」「何件の検査が偽陽性だったか？」といった疑問に答えるべきです。肝心なのは、検査を受けろというパターナリスティックなスローガンは必要ないということです。情報が正しい方法で提示されさえすれば、私たちは完全に自力でそれらの決断を下すことができます。
子供たちにリスク管理を教える義務がある
社会をリスク・セイビーにしたいなら、始めるのに早すぎることはありません。子供たちにリスクについて教えることは、彼らが将来良い決断を下せるようにする最善の方法です。大人と同様、子供がリスクを理解できるかどうかは、正しい情報を正しい方法で提示することにかかっています。たとえば、喫煙の危険性を子供に説明したい場合、その子の心に響く形で情報をどう伝えればいいでしょうか？
大人の場合と同じく、そのデータを自然頻度の形で示す方が良いのです。実際、子供たちは自然頻度を理解する非常に高い能力を持っています。ある実験では、割合についてまだ習っていない小学校4年生に、自然頻度に基づいた問題を解いてもらいました。ほぼ全員（96％）が少なくとも最も易しい問題を解くことができました。このように、子供たちはリスクを理解できるのです。さらに、リスクと不確実性を評価する方法を子供たちに教育することは、より良い社会につながります。
実際、私たちの日常的な問題の多くは、リスクをよく理解することで解決できます。この理解を伝えるために、著者はヘルスリテラシー、金融リテラシー、そしてテクノロジーがもたらすリスクを理解するデジタルリスクコンピテンスを中心としたリスクリテラシー教育カリキュラムの設立を提案しています。
加えて、子供たちには統計的思考、経験則、リスク心理学を教え、これらのテーマを習得させることで、可能な限り最善の決断を下せるよう支援すべきです。親として、自分の子供たちが健全な決断をするためのツールを手に入れていると知っていれば、人生がどれほど楽になるか想像してみてください。思春期の子供が酒やドラッグに手を出していないか心配する代わりに、自分にとって意味のある方法で情報が提示された結果、子供たちが正しい決断を下す能力を身につけていると自信を持てるでしょう。
最終的なまとめ
本書の核心メッセージ：不確実性に満ちた世界では、論理的思考だけでは、自分の決断が本当の最善の利益を表すとは限りません。むしろ、自分の無知を認め、シンプルで優れた経験則を見つけることで、複雑な状況下でも健全な決断を下せるよう努めるべきです。 さらなる読書の提案：ナシーム・ニコラス・タレブ著『ブラック・スワン』 『ブラック・スワン』は、認識されているランダム性と、私たちが予測を行う際に直面する限界について洞察を与えます。正確さよりも直感に訴える方法への過度の依存、ランダム性を理解し定義する基本的な能力の欠如、そして私たちの生物学そのものさえも、すべてが不十分な意思決定に寄与し、時には世界の理解を再定義するような不可能と思われていた出来事――「ブラック・スワン」――を引き起こします。
