月例の会議で、担当者が施策の結果を報告した。
売上は、予測の半分だった。
部長が言った。「初めから難しいと思っていた」。
会議の資料に、施策の前の予測を書いた行は一つもなかった。
外れた予測は、なぜ学びにならなかったのか。
予測の行がない会議で、何が消えるのか
仕事の意思決定は、どれも予測を前提にしている。
新しい施策で売上が伸びる。新任の担当者に任せられる。
どれも、決める前の見込みである。
見込みを書き残さないと、結果とのずれが見えない。ずれが見えなければ、外れた前提も探せない。
部長の一言も、確かめようがない。予測の行がない以上、施策の前に何を見込んでいたかは、本人の記憶の中にしかない。
外れた前提を直さないまま、次の意思決定に進むことになる。
ずれを学ぶ材料に変える手がかりは、意外な場所にある。人の脳だ。
脳は、外れた予測を待ち構えている
見たり聞いたりする働きは、入ってきた情報を受け取るだけの働きに見える。
予測符号化理論（Predictive Coding Theory）では、順番が逆になる。脳は、まず予測を立てる。
脳は、予測のモデルを自分でつくり、更新し続ける。予測と違った部分を、予測誤差と呼ぶ。
脳は、予測誤差を重点的に処理する。理由は、燃費にある。
脳は多くのエネルギーを使う。予測できる情報の処理を省き、浮いたエネルギーを予測誤差に回すという説明だ。
前頭前皮質などの高次の領域からは、予測が下りてくる。感覚野などの低次の領域からは、予測誤差が上がってくる。
道で偶然見つけた500円玉。もらえると分かっていた500円。
うれしいのは、前者である。
1997年、シュルツらは科学誌サイエンスに論文を発表した。霊長類のドパミンニューロンの活動の変化が、報酬の予測の誤差を伝えているらしいと報告した。
実際の報酬が予測を上回ると、ドパミンニューロンが強く発火するという。
予測誤差は、学ぶ情報があるという信号だ。脳は、信号を快として受け取るという見方がある。
脳にとって、ずれは学ぶ合図なのである。
ずれが大きすぎると、合図は不安に変わる
ただし、快を感じるずれには範囲がある。
ずれが小さすぎれば、退屈。ずれが大きすぎれば、不安や恐怖。
快を感じる中ほどの範囲を、ゴルディロックスゾーンと呼ぶ。
適度に予測を外す音楽は、心地よく聞こえる。予想外の結末で、笑いが起きる。
どちらのずれも、適度な範囲に収まっている。身の安全を脅かす信号は、ゼロ。
しかも、ずれは最後に解消できる。
仕事のずれは、違う。快の範囲を超える大きさで届くことがある。
売上が予測の半分というずれは、不安を生む大きさだ。
予測の行もなければ、ずれは解消の当てがないまま残る。会議に残ったのは、部長の一言だけだった。
ずれを、学べる大きさに区切る
手順は三つだけだ。
一つ目は、決める前に予測と前提を書くことだ。前提は、対象、目的、制約、評価基準の四つに分けて書く。
二つ目は、結果が出たらずれを確かめることだ。大きなずれは、前提ごとに小さく区切って記録する。
三つ目は、区切ったずれごとに外れた前提を特定することだ。直した前提は、次の意思決定に使う。
区切ったずれは、学べる大きさに戻る。不安の大きさから、合図の大きさへ戻るのである。
予測を書き残した人だけが、結果のずれを学ぶ材料にできる。書き残した予測は、結果が出た後も元の形で残るからだ。
ずれの点検には、AIも使える。次の文面のかっこの中を書き換えて使う。
施策の前に書いた予測と前提、施策の結果を渡します。
予測：（例：新しい販促で、売上が3か月で20%伸びる）
前提：（例：対象は既存顧客。目的は客単価の向上。制約は予算100万円。評価基準は3か月後の売上）
結果：（例：売上は10%の伸びにとどまった）
お願い：予測と結果のずれを説明できる前提を、外れた可能性の高い順に三つ挙げてください。予測の一行があれば、部長の後知恵を確かめられる
予測の行が一つあれば、部長の「初めから難しいと思っていた」は、検証できる一言に変わる。
半分というずれも、前提ごとに区切れば、次の施策を直す手がかりになる。
拙著『GoogleのAI NotebookLM 意思決定の強化書』では、意思決定の前提を対象、目的、制約、評価基準の四つで言葉にします。読むと、結果が予測とずれたときに見直す前提がすぐ分かり、意思決定を更新し続けられます。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。