はじめに

データ・サイエンティストやディシジョン・サイエンティストは、データに基づいた意思決定を支援する際に、認知バイアスの影響を受ける可能性があります。これらのバイアスは、分析や意思決定支援の質に重大な影響を及ぼす可能性があります。

本稿では、データ専門職だからこそ注意したい4つのバイアスを取り上げ、それぞれの特徴と対処法について解説します。

データ専門職が注意したいバイアス

今回取り上げるバイアスは、各々独自の特性を持っていますが、共通する要素も多く存在します。そのため、自分にとって特に関連性があると感じられるバイアスに焦点を当て、既存の認識や信念をアップデートする機会としていただければ幸いです。これらのバイアスを理解することで、より客観的な意思決定を行うための手助けとなることを願っています。

測定可能性バイアス（Measurability Bias）

測定可能性バイアスとは、測定可能なデータに過度に依存し、測定が難しい、あるいは不可能な要素を軽視する心理的傾向を指します。例えば、顧客満足度を評価する際に、定量的なアンケート結果にばかり注目し、顧客の感情的なフィードバックを軽視する場合や、マーケティングキャンペーンの効果を評価する際に、クリック数や購入率といった定量的な指標に偏りがちになることがあります。

結果として「たくさんクリックされたが、誰も本当に満足していない」という状況に陥る可能性があります。このバイアスを避けるためには、質的データの重要性を認識し、定性的な評価も考慮に入れることが必要です。

マクナマラの誤謬 (McNamara Fallacy)

マクナマラの誤謬は、データの定量的側面に過度に依存し、定性的側面を軽視するバイアスです。この名前は、アメリカの国防長官であったロバート・マクナマラに由来し、彼がベトナム戦争中に定量的なデータにのみ基づいて戦略を決定したことから来ています。

例えば、企業が社員の業績をKPI（重要業績評価指標）だけで判断し、「チームの中で放置されがちな汚れ仕事を担ってくれている人の貢献」を見逃すと、その汚れ役の退場と共にチームが一気に崩壊する可能性があります。

定量化の欺瞞 （Quantification Fallacy）

定量化の欺瞞とは、数値化されたデータが必ずしもその情報の重要性や正確性を保証するわけではないにもかかわらず、数値に惑わされることを指します。例えば、SNS上の「いいね」の数が多い投稿が必ずしも深い価値を持っているわけではなく、「猫の写真」と「重要な社会問題の記事」が同じ評価基準で比較されることになるかもしれません。このバイアスに陥らないためには、数値の背後にある意味を冷静に判断することが求められます。

可観測性バイアス（Observability Bias）

可観測性バイアスは、観測可能なデータや現象に偏りがちで、観測が難しいものを軽視する傾向を指します。例えば、オフィスで「声の大きい人」が評価されやすく、「静かに卓越した仕事をする人」が見過ごされる状況を想像してください。可観測性バイアスは、こうした不公平を生む可能性があります。このバイアスを克服するためには、評価基準を多様化し、目に見えにくい貢献も認識する努力が必要です。

参照：The Observability Bias: A Crisis in Instructional Leadership

4つのバイアスの共通点

今回取り上げたバイアスには、定量化された世界への過度な依存という共通点があります。データ専門職の多くは、定量化されていない事柄の重要性を理解しているものの、自らの分析でそれを示せない限り発言すべきでないという一種の強迫観念にとらわれがちです。この心理の背景に、紹介したバイアスの影響が存在していると考えられます。つまり、データの専門家ほど、これらバイアスに対する抵抗力が弱まり、定量化されていない情報から目を逸らす危険性が高まるということです。

バイアスへの対処

これらのバイアスを軽減し、より公正な意思決定を導くには、トライアンギュレーションというアプローチが有効です。トライアンギュレーションとは、異なる方法やデータソースを組み合わせて同じ現象を検証する手法です。これにより、一つのデータソースや視点に依存することなく、より広範で信頼性の高い結論を導き出すことができます。

例えば、顧客満足度を評価する際には、アンケートの結果に頼るだけでなく、インタビューやフォーカスグループの意見など、多様な情報源と組み合わせることを図りましょう。これにより「アンケートでは満足と答えたけれど、実際には困っていた」というような隠れた問題点も明らかにすることができます。また、従業員評価では、業績データに加え、同僚からのフィードバックや自己評価、さらにはオフィスでの観察などを取り入れることで、より包括的なパフォーマンス評価が可能になります。

結論

データの専門家として、認知バイアスに対する理解と対応策を持つことは、より正確で公正な意思決定を行うために不可欠です。各種のバイアスは、知らず知らずのうちにデータ解釈や意思決定に影響を与えるため、これを意識的に認識し自身の認識下に置く方法を学ぶことが重要です。

トライアンギュレーションを積極的に取り入れることで、バイアスの影響を抑え、多角的な視点からの分析と提言を心がけましょう。これにより「何となく感じていた違和感」を明確にし、データの背後にある真実を見抜く力とそれに基づく提案力を養うことができます。データの健全な分析と意思決定支援は、単なるデータの処理ではなく、真実を追求するための探求心と誠実さを持つことから始まります。