夕方、課長は承認の依頼を一件ずつ読んだ。机の端には、朝から決め続けた案件の書類が積み上がっていた。
最後の一件で、課長は添付の資料を読み飛ばした。課長は、すぐに承認の印を押した。
翌朝、課長は同じ書類を読み直した。承認の条件を一つ、見落としていた。
同じ書類でも、朝の課長なら見落とさなかったかもしれない。夕方の課長に、何が足りなかったのか。
夕方の課長に何が起きていたか
朝の一件目と夕方の最後の一件では、同じ課長でも書類の読み方が変わる。
意思決定を続けるうちに、後の意思決定の力が落ちる。この現象を、決断疲れ（意思決定疲労、Decision fatigue）と呼ぶ。
決める回数が積み重なるほど、一件ごとの読みは浅くなる。
疲れは、本人の自覚より先に進む。休めば、力は戻る。
では、決断疲れは、どこまで確かな現象なのか。
有名な研究の数字は、どこまで信じてよいか
有名なのは、Danzigerらが2011年に発表したイスラエルの判事の研究だ。研究は、1,112件の判決を分析した。
好意的な判決の割合は、各セッションの開始時に約65%。休憩の直前にほぼ0%まで下がり、食事休憩の後に約65%へ戻ったという。
後に、審理の順番に偏りがあったと指摘する声が出た。下がった割合は、統計上の見かけの効果とも読める。
2016年、心理学者のGlöcknerは、時間の配分を考える合理的な判事を想定し、模擬計算を行った。
疲れを仮定しなくても、やや小さいものの似た規模の低下が現れた。Glöcknerは、元の研究が効果を過大に見積もったと結論づけた（Judgment and Decision Making、2016年）。
自制心は使うと減るというモデルの初期の研究は、効果量 d = 0.62 を報告した。
2016年、23の研究室が2,141名で再現研究を行った。効果量は d = 0.04 で、95%信頼区間はゼロをまたいだ（Haggerら、2016年）。
研究の数字は、割り引いて読む。自制心は使うと減るという説明も、確かとは言えない。
仕組みの説明まで揺らぐなら、夕方の見落としに打つ手はないのか。
効く対策は、決める回数を減らす仕組み
打つ手はある。原因の説明がどうであれ、決める回数そのものを減らせばよい。
対策の一つ目は、ルーティン化だ。
バラク・オバマは、グレーとブルーのスーツを着続けた。スティーブ・ジョブズは、黒いタートルネックを着続けた。
二つ目は、時間帯の管理。重要な意思決定は、頭が冴えている午前中に回す。
夕方以降に出てきた重大な決定は、翌朝に持ち越す。
三つ目は、優先順位と委譲だ。重要度と緊急度で仕事を仕分けるアイゼンハワー・マトリックスを使う。
完璧な案を待つ代わりに、十分に満足できる案で決める。権限は、部下に任せる。
三つの対策には、共通する仕掛けがある。同じスーツを着るという決まりは、朝が来る前にできている。
委譲の範囲も、午前に回す決定も、案件が届く前に決まっている。決める前に、前提が書いてあるのだ。
前提は、三つの問いで書ける。
- 何のために決めるか
- 何を優先するか
- どこまでなら妥協するか
三つの答えが紙にあれば、選択肢を前にして毎回ゼロから悩む手間が省ける。
大きな決定は、材料集めの前に差がつく
外注先を一社に絞る決定では、選択肢が三つ以上並ぶ。三つの答えは、採点表と決定の記録に写す。
採点表は、選択肢を基準ごとに点数で比べる表だ。決定の記録は、選んだ案と理由と止める条件を一枚に書いた紙である。
何を優先するかは、採点表の評価基準と重みになる。どこまでなら妥協するかは、決定の記録に書く止める条件になる。
AIに材料を集めさせるときも、三つの答えを先に渡す。次の文面のかっこの中を、自分の案件に書き換えて使える。
（例：来期の外注先を一社に絞る）について、材料を集めます。
何のために決めるか：（例：納期の遅れを減らす）
何を優先するか：（例：納期の確かさ 50%、価格 30%、対応の速さ 20%）
どこまでなら妥協するか：（例：価格は今の外注先の1.2倍まで）
お願い：選択肢を三つ挙げ、基準ごとの材料を表にしてください。採点と決定は私が行います。最後の一件の質を守るもの
決断疲れの研究の数字は、後の検証で割り引く必要が出た。役立つのは、ルーティン化と委譲で決める回数を減らし、重い決定を午前に回す仕組みだ。
決める前に、何のために決めるか、何を優先するか、どこまで妥協するかを書く。大きな決定では、三つの答えを採点表と決定の記録に写してから、材料を集める。
夕方の最後の一件の質を守るのは、気合いではない。朝のうちに書いておく、三行の前提である。
出典
- The irrational hungry judge effect revisited: Simulations reveal that the magnitude of the effect is overestimated（Glöckner、Judgment and Decision Making、2016年）
- A multilab preregistered replication of the ego-depletion effect（Haggerら、2016年）
拙著『GoogleのAI NotebookLM 意思決定の強化書』では、意思決定の前提を四つの要素で言葉にし、AIと選択肢を比べます。読むと、大事な意思決定ほど疲れに左右されない形で残せます。社内の研修や講演で取り上げる場合は、講演と研修の案内をご覧ください。