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ＮＯＩＳＥ　上　組織はなぜ判断を誤るのか？ Kindle版

4.4 5つ星のうち4.4 185個の評価
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保険料の見積りや企業の人事評価、また医師の診断や裁判など、均一な判断を下すことが前提とされる組織において判断のばらつき（ノイズ）が生じるのはなぜか？ フェアな社会を実現するために、行動経済学の第一人者たちが真に合理的な意思決定のあり方を考える
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    ＮＯＩＳＥ
  2. 本の長さ
    304ページ
  3. 言語
    日本語
  4. 付箋メモ
    Kindle Scribeで
  5. 出版社
    早川書房
  6. 発売日
    2021/12/2
  7. ファイルサイズ
    5403 KB
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販売: Amazon Services International LLC

商品の説明

著者について

■著者紹介:
ダニエル・カーネマン(Daniel Kahneman)
1934年生まれ、認知心理学者。プリンストン大学名誉教授。専門は意思決定論および行動経済学。2002年にはノーベル経済学賞を受賞。著書に『ダニエル・カーネマン 心理と経済を語る』、『ファスト&スロー――あなたの意思はどのように決まるか?』(早川書房刊)など。

オリヴィエ・シボニー(Olivier Sibony)
フランスHEC経営大学院教授。25年にわたって、パリとニューヨークでマッキンゼー・アンド・カンパニーのシニア・パートナーを務めた。著書に『賢い人がなぜ決断を誤るのか?――意思決定をゆがめるバイアスと戦う方法』など。

キャス・サンスティーン(Cass R. Sunstein)
1954年生まれ、ハーバード大学ロースクール教授。専門は憲法、法哲学、行動経済学など多岐におよぶ。オバマ政権では行政管理予算局の情報政策および規制政策担当官を務め、またバイデン政権では国土安全保障省の上級参事官に任命される。リチャード・セイラーとの共著『実践 行動経済学』は全米ベストセラーを記録。他の著書に『スター・ウォーズによると世界は』(早川書房刊)など。

■訳者紹介:
村井章子(Murai Akiko)
翻訳者。上智大学文学部卒業。主な訳書に、カーネマン『ファスト&スロー』(早川書房)、フリードマン『資本主義と自由』、スミス『道徳感情論』、バナジー&デュフロ『絶望を希望に変える経済学』など。

登録情報

  • ASIN ‏ : ‎ B09MK3D9RM
  • 出版社 ‏ : ‎ 早川書房 (2021/12/2)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2021/12/2
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • ファイルサイズ ‏ : ‎ 5403 KB
  • Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
  • X-Ray ‏ : ‎ 有効
  • Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
  • 付箋メモ ‏ : ‎ Kindle Scribeで
  • 本の長さ ‏ : ‎ 304ページ
  • カスタマーレビュー:
    4.4 5つ星のうち4.4 185個の評価

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上位レビュー、対象国： 日本

しもん
5つ星のうち5.0 医療現場でも重要だ
2022年10月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
バイアスの話が分かっているのに、なぜ診断エラーが世の中に多いのか、という思いでいたところ、本書を読んで目からウロコが落ちる思いがした。
簡単に言えば、エラーの半分がバイアス、もう半分がノイズなのだ。
そしてほとんどの判断に、想像以上にノイズが含まれているという事実を本書は突きつけてくる。

医療現場でバイアスの話は既に市民権を得ている。
しかしノイズに関してまだ知名度がなく、診断学や診断エラー学でも触れられていない。
だが本書の内容は現場でよく遭遇する内容ばかりなのに、見過ごされていたもの。
そしてその対応方法も既にかなり研究されているという事実に驚きを覚える。
今後、数年もしたら本書は医療現場でも必読書の一つになっているだろう。
12人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
11235
5つ星のうち4.0 なぜ判断エラーが起こるのか
2024年2月1日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
判断エラーの原因として様々な分野で注目される"バイアス = 系統的な偏り"に対して、見過ごされがちな別の判断エラーの原因である"ノイズ = ランダムな判断のバラつき" について書かれた一冊

裁判、企業、医療など組織内でバイアスが原因とされていた判断ミスの多くが、実はノイズによって引き起こされていることを指摘している

ノイズは以下のように分類される

・システムノイズ - 同じケースに対して別々の人間が下す判断のばらつき、システムノイズは更にレベルノイズとパターンノイズに分類される
・レベルノイズ - 判断者による平均的な判断のバラつき(甘い裁判官、厳しい裁判官など)
・パターンノイズ - 特定のケースに対する判断者の反応のバラつき(再犯者に厳しい、共犯者に甘いなど)
・機会ノイズ - 偶発的な気分や環境要因によってもたらされる一過性のノイズ

本書では実際のデータから天気や疲労など些細な出来事が判断に影響を及ぼし、誰しも無意識の内にノイズの影響を受けていることを示している

ノイズを減らす方法としては判断ハイジーンと著者が呼ぶプロセスを推奨しており、ノイズ検査をすること、アルゴリズムを使用すること、統計的に考えること、相対的に評価すること、などが挙げられている

ノイズ削減に最も効果的なアルゴリズムにも負の側面があることや、場合によってはノイズが望ましい結果をもたらすことにも言及されており、それぞれのケースに適切な対応が必要であることが示されている

全体として専門的で詳細に掘り下げてあり、結論や解決策に至るまで申し分のない内容ではあるが、ダニエルカーネマンの前著であるファストアンドスローが名著中の名著であっただけに、本書の内容が地味で若干退屈に感じるのは仕方ないだろう
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Jun Makita
5つ星のうち5.0 「判断のあるところ、ノイズあり」を、なるほど！と思わせる書
2021年12月18日に日本でレビュー済み
『NOISE』は上巻と下巻に分かれています。このレビューは、下巻の最初の50ページくらいまで読んだ
時点での評です。下巻を読み切っていないですが、上巻で書かれている内容が、下巻でこうやって回収
されているんだ！という良い方の驚きを含めて、★★★★★を付けました。

まず、ノイズとはなにかですが、「判断のばらつき」と定義されています。
上巻に通底しているのは、レビュータイトルで書きましたように「判断のあるところ、ノイズあり」
と「ノイズは、あなたが思うよりずっと多い」です。
そのことについての多くの実例と、分析がなされています。

■ノイズが発生している実例

本書で取り上げられている例は、バイアス関連の書などでよく出てくるものが多いので、馴染みの
ケースはざっと目を通すだけで十分かもしれせん。初見の人にとっては興味深いと思います。
たとえば、裁判官による刑罰のばらつきが、昼食前か後か、前日の地元フットボールの勝敗、
被告の人種、などによって現れること等です。

興味深かったのは、次の２つです。

　プロフェッショナルが下す判断はほぼ同じだと信じ込んでいる（一致の錯覚）
　… たとえば、免許や資格を持つその道のプロであれば、同レベルの判断を期待しますが、卑近な
　　 例で言うと、スポーツの審判の判定でも、ずいぶんばらつきがあることを思い出しました

　一回限りの判断であってもノイズがないとは言い切れない
　… 本書では新型コロナへの各国の対応の差異が書かれており、「もしこれが一つの国だけで起こっ
　　 ていることだとしても、判断を左右するノイズがなかったことにはならない」と指摘しています

■ノイズの分析と考察

そこまで難易度の高いものが必要ではないですが、統計学の知識がないと理解しづらいところが
あります（私がそうでした）。次のような用語がまだ頭に入ってきていません。

・システムノイズ：同種・同質のケースにおける判断のばらつき
・レベルノイズ：個人差
・パターンノイズ：システムノイズからレベルノイズを差し引いてまだ残るもの

この関係性をしっかりと理解しておけば、以降の考察がすんなりと入るのだと思います。
分析で興味深かったのは、次のものです。

　あなたはいつも同じ人間ではない。あなたも私もノイズだらけだ
　それでも、今日の他人よりは、昨日の自分の方に似ている
　だから、気分などに起因する“機会ノイズ” は、システムノイズの最大の要因ではない

あと面白かったのは、人間による判断についての考察と、AIとの比較です。
著者が明言しているのは、人による判断の決定的な弱点は、ノイズが多いことです。
本書では、採用面接のケースが取り上げられており、ルール化することのメリットが書かれています。

あらゆるルールが人間の判断に勝る。ひとつには、人間の判断にはレベルノイズや機会ノイズが
入り込むので判断の質の低下が避けられないこと。もうひとつは、AIは多くの情報を活用する能力の
点で優位に立つこと。

を指摘しています。

私は人事部門で働いていますが、このことはまさにいま、採用のあり方として定説になろうとしている
ものですので、腑に落ちました。

後半の考察は、読むのが困難という意味ではなく、内容を理解することが結構難しいなと思いました。
上巻だけで終わる書だとすれば、消化不良で終わるかもしれません。

ですが、ここで諦めずに下巻に進んでください。いきなり、そうくるんだというスゴイ吸引力で、
本書の世界に引き込まれること間違いなしです。
下巻を読むことを前提としてですが、傑作です。
7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
yasuji
5つ星のうち5.0 再現性の危機、因果関係の不確定性を防ぐことができるのか
2021年12月30日に日本でレビュー済み
本書の副タイトルは、「組織はなぜ判断を誤るのか?」である。「集合知」を扱った、ジェームズ・スロウィッキー『「みんなの意見」は案外正しい』（角川文庫）とは真反対のタイトルだ。賢人カーネマンは何を言いたいのだろう。集合知的に言えば、「組織の判断は案外正しい」となるのだから。

１．再現性の危機
　科学性を自認する論文の実験結果などが、もう一度同じものが再現できるとは限らない。これは再現性の危機とよばれている。「Nature」誌は(2016-05-26)号で、衝撃的な事実を報告している。研究の再現性に関するオンライン・アンケート調査から、研究者1576人の回答を分析した結果、70％以上が他の科学者の実験結果を再現しようとして失敗した経験を持っていて、自分自身の実験結果の再現に失敗した経験がある研究者も半数以上に上ることが分かったのだ。
　こんな事実があるのだから、いまさら「組織はなぜ判断を誤るのか?」と問うのに意味があるのだろうか。科学的な手続きを整えたとしても、結果にばらつきが生じるのだから、人間の判断など当てにできるわけがない。

２．因果判断
　この場合の判断とは、原因の特定だろうか、それとも未来の予測だろうか。いずれも因果性に関連した判断だ。因果関係といえば、哲学者が様々に議論してきた難解なテーマである。
　バートランド・ラッセルは因果性を放棄すべきだとした。一方デイヴィット・ヒュームは、因果性を「宇宙のセメント」と呼んで、世界が秩序を保ち予測可能であるのは、因果的な結びつきに依拠しているためとした。
　有名なヒュームの因果性の三要素がある。規則性ないし相関性（恒常的連接性）と呼ばれる要素、つまり二つの現象が規則的に連接して生起することと、原因は結果に先行しなければならないこと（時間的先行性）、原因と結果は隣りあった場所になければならないこと（近接性）の三要素が備わったときの帰納的推論が因果性である。しかし、ヒュームはこの推論に根拠がないと知りながら、これを因果性とすることは避けられないと考えた。
　これだけ難しい因果性の判断を、人間が間違わないはずがない。

３．バイアスとノイズ
　世の中はバイアス・ブームである。書店に行くと壁一面に‘バイアス’のフェアーが行われていた。バイアスと本書が主張するノイズは、どこが違うのだろう。英語版の副タイトルは「A Flaw in Human Judgment」で、必ずしも組織の判断ミスばかりでなく、人間の判断ミスをテーマにしていると分かる。
　「本書が扱うのはヒューマンエラーである。バイアスすなわち系統的な偏りと、ノイズすなわちランダムなばらつきは、どちらもエラーを構成する要素だ。（p.10-11）」とあり、病気の診断、子供を保護施設で預かるかどうかの判断、商品の売れ行き等の予測、難民認定、採用や人事評価、保釈審査、科学捜査、特許審査などのノイズの例が簡単に紹介されている（p.13-15）。
　これだけでもノイズとはどういうものか、だいたい見当がつく。上記の再現性の危機も因果性の判断も、ノイズの例にしていいようだ。

　この上巻は、ノイズとは何かの説明に費やされている。下巻はノイズの原因と、それを防ぐ方法が記されている。これらについては下巻にコメントすることとして、本書は人間の理性・知性の限界を指摘するだけでなく、詳細に分析することで乗り越えようとする貴重な試みである。
11人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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はみはみ
5つ星のうち4.0 日々の意思決定の助けに
2024年4月3日に日本でレビュー済み
判断にまつわる問題点を浮き彫りにし、著者らの導き出した改善方法を参考にしながら、日々の意思決定のエラーやリスクを逓減することに役立てたい。
また、同著者の『ファスト&スロー (上下巻)』の続編のような内容であり、中学生レベルの数学・統計学の初歩的な知識があるとより理解が深まると感じる。
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