AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「人の判断に引きずられるな」とか「群集行動」とか聞くのですが、学術的にはどんな研究があるのでしょうか。導入判断に使える要点だけ教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！今回は人間社会での”social learning（社会学習）”を実験で調べた論文を使って、実務で使える要点を3つに絞って説明しますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
論文というと難しそうで尻込みしますが、要点だけでいいです。まずは「人が他人の判断に影響される割合」はどのくらいなんですか？
実験では参加者の約60%が他人の行動に影響されて最初の判断を変えました。結論ファーストで言うと、現場では半数前後が他人の判断を参照して動くので、組織判断のプロトコル設計が重要になるんです。
なるほど。で、影響される人と影響されない人がいると。これって要するに「頑固な人（影響されない）」と「周りを見て変える人（影響される）」がいるということですか？
その理解で正しいですよ。論文では参加者を二種類に分けて表現しています。境界型（boundary agents）は最初の判断に固執し、内部型（internal agents）は他人の行動で判断を変えるという区分です。
それが分かれば現場対応しやすいですね。でも、実務で問題になるのは「誤った情報が回る」ことです。論文はそこをどう扱っているのですか？
そこが重要な点です。論文は”data incest（データ・インセスト）”という現象を観察しており、同じ情報が循環して別の形で戻ってくることで誤った確信が生まれることが実験でも頻繁に起きたと報告しています。設計ミスで起きる問題だと示していますよ。
つまり、話が回るうちに同じ不確かな情報が繰り返されて本物の情報に見えるようになるということですか。それを防ぐにはどうすればいいですか。
対策は三点に整理できます。第一に情報の出どころをトレース可能にすること、第二に複数独立の観測を重視すること、第三に最終判断前に一次情報へ戻るプロセスを組み込むことです。これをルール化するとデータ・インセストは大幅に減らせますよ。
なるほど、まずは出どころの明示か。実際の導入でコストがかかりませんか。費用対効果の観点で勧められる方法はありますか。
現実的には段階導入がおすすめです。まずは小さなチームで観測トレースと意思決定フローを一本化し、問題が出る箇所を特定してから全社展開する。投資は初期に絞れば費用対効果は高くなりますよ。
段階導入なら現場の抵抗も小さいですね。最後に、私が会議で使える短い説明を一つお願いします。役員に言える一言で。
いいですね、短くて効く一言を。”組織判断は半数が他人に影響されるため、情報の出どころを明示し一次情報へ戻るプロセスを設けます”。これで論文の核心を実務向けに伝えられますよ。
分かりました、要点は私の言葉でまとめます。人は多くの場合で他人に流される、誤った情報が回ると確信が生まれる、だから出どころを明示して最終判断は一次情報で裏取りする、ですね。ありがとうございました、拓海先生。
