ファスト&スロー第21章

1. ファスト＆スロー 第21
章
直感 対 アルゴリズム
梅田 浩郎
静岡大学 情報学部 情報科学科
2018年7月26日
2018年度読書会

2. 第21章の内容
タイトル
直感 対 アルゴリズム
専門家の判断は統計より劣る
説明する項目
– 臨床的予測と統計的予測
– 統計的分析の重み
– アルゴリズムに対する敵意

3. 優れている予測方法
ポール・ミールによる実験
– 臨床的予測と統計的予測のどちらが優れているかを
実験する
• 臨床的予測：専門家の主観的印象に基づく予測
• 統計的予測：ルールに基づく数値化・評価による
予測
– 学生との面談をもとに、1年次終了時の成績を予測す
る(成績の予測が出来ている予測はどちらか)
• 臨床的予測では45分間の面談、高校時代の成績、
いくつかの適正テストの結果、4ページにわたる自
己申告表を使用
• 統計的予測では高校時代の成績と適正テスト1種類
のみ

4. 実験の結果
統計的予測の結果が上回った
– カウンセラー14人中11人が統計的予測の結果を超え
られなかった
他の調査でも同じくらいの結果が得られ
た
– パイロット訓練の成績、再犯率など
この結果は大きな影響を及ぼした

5. ミールが与えた影響
50年以上続いている論争
– 臨床心理学者たちに大きな影響を及ぼした
– 200以上の調査が行われたが、戦績は変化せず、60％
でアルゴリズムが人間を上回る
– 残りの40％は引き分けなので、実質アルゴリズムの
勝ち
これらの調査の対象になったものはいず
れも「予測妥当性が低い環境」だった
– 不確実性が高く、予測がほぼ不可能であるものを対
象としていた
– 様々な分野で同じ方向性を示す結果が表れたという
ことは、統計的予測のほうが優れていることに間違
いはない

6. 専門家が負けてしまう理由
専門家が自身を賢く見せようとするため
– 独創的に見せるために、様々な要因を複雑に組み合
わせて予想する
– 特殊なケースを除き、主な要因の単純な組み合わせ
のほうが上手くいくことが多い
計算結果を教えてもなお、式より成績が
悪い場合も
– 専門家は自分の持っている特別な情報の方を優先し
てしまう
→自信過剰といえる

7. ミールによる思考実験
骨折の法則
– ある人物が今晩映画に行くかどうかの式を用意
– この式を無視する方がよいのは、この人物が当日に
足を折ったという情報を知ったときのみ
– この式のポイントは、骨折が決定的な要素だが
めったに起きない点

8. 専門家が負けてしまうもう一つの理由
複雑な情報をまとめる場合、人間は一貫
性を欠いてしまう
– システム1が周囲の状況に影響を受けやすいために起
きてしまうと考えられている(プライミング効果)
– 一方、数式はインプットがあれば決まった値を出力
し、それは周囲の状況から影響を受けない
予測精度を高めるには
最終的に計算式に頼ったほうが良い

9. 分析における重み付け
多数の予測因子に重みをつけた分析と役
立ちそうな予測因子に重みを均等につけ
た分析は、同じくらいの結果が得られる
– ロビン･ドーズの主張
– 最近の研究によると、全ての因子に均等に重み付け
した場合のほうが重回帰分析よりも優れた結果を得
られる
単純なアルゴリズムでもＯＫ

10. どうしてアルゴリズムは嫌われるのか(1/2)
専門家は自分たちの経験から、長期的な
予測が出来ると思っていた
– 自分たちの予測は合っていたし、そうしてきたため
否定されたくない
– 実際、勘の多くは正しいと実証されている
専門家の知識は短期予測のスキルを持つ
– 予測のフィードバックが先になる長期的予測のスキ
ルは持ちづらい
– スキルを持つことは知っていても、そのスキルの限
界はしらない

11. どうしてアルゴリズムは嫌われるのか(2/2)
人間は「自然」を含むものを好む傾向
– 心情的に人間の見方でいたい
– 重要な決断をする場合、人間を信用したい
アルゴリズムを知らないから嫌いなだけ
– 恩恵を受けると嫌いではなくなるかもしれない

12. まとめ
システム1が影響されやすい以上、決まっ
たやり方(式を用いたもの)の方が推測結果
を確かなものに出来る
– ただし、専門家のやり方を否定するわけではない
– 人間が推測したものに対して、計算可能であれば一
度試してみるべき