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意思決定

偏りを知っていれば、引っぱられずにすむ?

アンカリングと確証バイアスAnchoring / Confirmation Bias

根拠中〜弱確認日 2026-10-18読むのに約20分出典 27本

偏りは強く再現されるが、減らす方法の証拠は中〜弱 根拠と限界を読む

最初に見た数字に引っぱられる傾向と、自分の考えに合う情報ばかり選ぶ傾向という、二つの判断の偏り。

30秒でわかる

何に使うか

見積もりや評価のように数字や仮説をもとに判断する場面で、自分の判断がゆがんでいないかを点検するときに使う。

根拠はあるか

現象は強い(確証バイアスは中〜強)。大規模な追試でアンカリングはくり返し大きく出たが、知るだけではほとんど防げず、手順や訓練で減らせるかの根拠は中〜弱にとどまる。

どう使うか

アンカリングは、知るだけではほとんど防げない。示された数字がおかしい理由を書き出すと減った実験がある。

  • アンカリングは、最初に見た数字に見積もりが引っぱられること。1974年の Tversky と Kahneman の論文が名づけた。回転盤で10を見た人はアフリカの国連加盟国の割合を25%、65を見た人は45%と答えた(中央値)。26
  • 確証バイアスは、自分の考えに合う情報ばかり探し、都合よく解釈すること。もとになった実験は1960年の Wason の「2-4-6 課題」で、29人中6人しか一発で正しい規則にたどり着けなかった。78
  • 根拠: 現象は強い(アンカリング)/中〜強(確証バイアス)。約6,000人の追試で、アンカーを意識させたときのアンカリングは非常に大きく(d = 1.2〜2.4)、36の集団すべてで再現した。ただ目に入っただけの数字の効果はほぼゼロだった。自分の考えに合う情報を好む傾向は中くらい(d = 0.36)。246
  • 「知っているだけ」ではほとんど防げない。警告しても、頭が良くても、専門家でも引っぱられる。5910
  • 手順で減らすほうが見込みがある。「その数字がおかしい理由を書き出す」でアンカリングが減った実験や、練習とフィードバックつきの訓練で減った実験がある。ただし教育の効果は平均では小さく(g = 0.26)、仕事の決定がよくなったかは確かめられていない。根拠は中〜弱。111315
  • 米国の情報機関の分析基準(ODNI)や英国の中央銀行(イングランド銀行)は、「バイアス一般を減らす仕組み」を手順に入れたと自ら公表している。ただしアンカリングや確証バイアスを名指しした対策かは確認できず、効果を測った数値も公表されていない。1619
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出典

  1. doi.org/10.1027/1864-9335/a000178 ↩
  2. repository.ubn.ru.nl//bitstream/handle/2066/131506/131506.pdf ↩
  3. doi.org/10.1177/2515245918810225 ↩
  4. repository.ubn.ru.nl/bitstream/handle/2066/199156/1/199156.pdf ↩
  5. doi.org/10.1177/0146167205282152 ↩
  6. doi.org/10.1037/a0015701 ↩
  7. bear.warrington.ufl.edu/brenner/mar7588/Papers/wason-qjep1960.pdf ↩
  8. pages.ucsd.edu/~cmckenzie/nickersonConfirmationBias.pdf ↩
  9. doi.org/10.1037/0096-3445.125.4.387 ↩
  10. doi.org/10.1037/a0028857 ↩
  11. doi.org/10.1177/01461672002611010 ↩
  12. arxiv.org/abs/1804.03919 ↩
  13. openaccess.city.ac.uk/id/eprint/12324/ ↩
  14. openaccess.city.ac.uk/id/eprint/22233/ ↩
  15. doi.org/10.1038/s41562-025-02253-y ↩
  16. www.bankofengland.co.uk/-/media/boe/files/news/2014/november/central-ban ↩
  17. www.env.go.jp/content/000234751.pdf ↩
  18. nzsuperfund.nz/assets/documents-sys/Five-Yearly-Independent-Review-Guard ↩
  19. archive.dni.gov/files/documents/ICD/ICD-203.pdf ↩
  20. assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attac ↩
  21. performance.gov.it/system/files/tac/BIT%202018%20Behavioural%20Governmen ↩
  22. doi.org/10.1126/science.185.4157.1124 ↩
  23. assets.cambridge.org/97805212/84141/excerpt/9780521284141_excerpt.pdf ↩
  24. doi.org/10.1080/17470216008416717 ↩
  25. www.maruzenjunkudo.co.jp/products/9784150504113 ↩
  26. www.csc2.ncsu.edu/faculty/mpsingh/local/Social/f25/wrap/readings/Tversky ↩
  27. doi.org/10.1037/1089-2680.2.2.175 ↩

各ページは確認日の時点で開けた資料にもとづきます。根拠の強さの決め方