決断をよりスムーズに行う最強の方法

前回の復習

前回は認知的完結欲求が低い人は物事を見るときに、様々な可能性を残し複雑性をもって理解できる能力があるということ。物事を決めつけることが少なくなるということですね。
そして、上等なフィクションを読むことによって認知的完結欲求が低くなるということをお伝えしました。

今回はそれを踏まえ、具体的にどのようにしたらより決断をスムーズに行うことができるのかを解説します。

デフォルト設定

デフォルト設定とは何も情報がない状態でする判断基準のことです。

判断をデータに基づいて行うときには2種類特性があります。
データドリブン：データに導かれて今後の方針や行動を決めること。
データインスパイアド：データを見ているが、感情などによってバイアスがかかってしまい正しく判断ができないこと。自分が少し見たものから判断していると勘違いしてしまっている様子です。

見るからにデータインスパイアドは良いとは言えませんよね、これを防ぐにはどのようにすればいいかを研究を基に見ていきましょう。

研究事例

2019年google意思決定部門チーフ：キャシーコジコフ博士
「優れた決断を行うには何が必要なのか。」という研究になります。

正しい意思決定にはデータドリブンが必要になります。
数字から考察をして根拠がある決定をするのが大事。
大抵は数字から見て、数字からくる自分の印象を基に決定してしまっています。
データインスパイアドを構成する要素は二つあります。確証バイアスとIKEA効果です。

確証バイアス：自分が直感でこうだと思い込んだものを正しいと思いこむことです。第一印象で思い込むということですね。

IKEA効果：努力を費やしたものを過大評価する傾向があることです。
データAとBがあり、Aの方が入手困難だった時Aの方を重要視してしまう。
たくさん考えたものの方が、直感で出てきたアイデアに比べてよいものだと思いがちですが、実際は関係がないということです。

データドリブンにするにはどうすればいいの？

知らない人はもっとたくさんデータを集めないといけないと考えがちです。しかし本当はデータを集める前が重要です。

データを集める前にデフォルト基準を作ってデータを判断するようにする。
できないとデータインスパイアドになってしまいます。

まずは…
何も情報を知らない状態で、自分だったら直感でどんな判断をするかを考えてください。

例えば、普段会話して面白くない人とはご飯に行かないと設定するとします。

この判断は新しい情報が入ってきたら変えればいいです。
最初はつまらん人だと思っていたが、長く付き合っていくうちに面白さがわかってきた。などですね。

次に、どういうデータや事実や経験をしたらデフォルト設定を破ることができるか。を考えます。
これは例外に直面する前に考えておきましょう。
こういう基準を決めておいてからデータを集めるとデータドリブンになれます。

今のデフォルト設定では、面白くない人とごはんいかない。となっています。
しかし相手がそのデフォルトを打ち破るほどの価値がある人かを考えて、あれば行く。なければいかない。という選択をする。ということですね。
人脈なり、知名度なりを構築する役に立つと判断するなら行くといったところでしょうか。

ここまでで基準を決め自分で判断しようというところを紹介しましたが、これからはそれを自動化してしまう方法を説明します。

決断をほぼ自動化する方法とは