カジノゲームの達人が指南
「ブラックジャック」に学ぶ、ビジネスで負けない意思決定とは?(2/2 ページ)
集団思考に陥らない
あるとき、ブラックジャックでマー氏のハンド(手札)が2枚の10で、ディーラーの見せ札が6だったとき、同氏は自分のハンドを「スプリット(※1)」するという異例の決断をした。「テーブルを見まわすと、誰もが私を『ばかじゃないのか』というような目で見ていた。ディーラーの後ろに立っていたフロアパーソンも『ばかだなあ』という目で私を見ていた。私の後ろには人だかりができ、彼らも私をばかだと思っていたようだ」とマー氏は話す。周りの誰もがマー氏の決定を疑問視する状況の中で、同氏も自分の判断に疑問を抱き始めた。「そのとき私は集団思考に陥ったのだ」と同氏は振り返る。
※1:2枚のカードを分割し、それぞれを独立した2つのハンドにすること。
通常はマー氏も周りの人々と同じように考えただろう。「見せ札が6に対してこちらのハンドが20というのは、かなりの確率で勝つ可能性が高いからだ」と同氏は語る。だが同氏は、あることを知っていた。カードのカウンティングをしていたのだ。すなわち、それまでに見た「ハイカード」(10点のカードとエース)と「ローカード」(2~6点のカード)を記憶していたのだ。デッキにはキングとクイーン、ジャック、10、エース(※2)のカードがたくさん残っているのを知っていたのだ。「もし周りの人々が同じ情報を持っていて、私と同じ戦略を知っていたら、恐らく彼らも2枚の10をスプリットしただろう」と同氏は語る。
※2:キングとクイーン、ジャックは10とカウントされる。エースは、1または11のどちらか有利になる数字を選べる。
結局、この不人気な作戦は功を奏し、同氏は両方のハンドで勝った。「革新と変化を求めるのであれば、対立が生じようとも従来の考え方にとらわれない判断をする必要がある」とマー氏は話す。これを実行するのは容易ではない。ITプロフェッショナルに対して、データドリブン型の意思決定ではなく、情緒的な決定を迫る集団思考のプレッシャーがかかっている場合は、なおさらそうだ。
不作為バイアスの危険性
ブラックジャックのプレイヤーおよび企業は、「不作為バイアス」に陥る恐れがある。マー氏の説明によると、これは不確実な状況に直面したときに不作為(積極的な行動に出ないこと)あるいは不決断を選んでしまう傾向だ。ブラックジャックの勝負においてプレイヤーのハンドが15で、ディーラーの見せ札が9の場合、「数学的には絶対にもう1枚引くべきなのだ」とマー氏は話す。
だがプレイヤーは、7、8、9、10、ジャック、クイーン、キングのどれかを引くと、21を超えてしまい、その時点で負けになることを知っている。プレイヤーが不作為バイアスに陥ると、数学的にはどうであれ、何もしないという控え目な判断をしてしまう。この場合、ディーラーが15を上回るのに大きな数のカードを必要としないので、ディーラーが勝つ可能性が高い。ディーラーがプレイヤーに勝つとプレイヤーは「自分が行動したせいで負けたわけではない」と自己弁護するのだ。
「私がここにいる唯一の理由は、データドリブンのプロセスの正しさを信じているからだ。皆さんもこのプロセスを信頼していただきたい」(マー氏)
結果よりプロセス
マー氏によると、プロセスよりも結果が意思決定の判断材料とされることが多過ぎるという。例えば、ブラックジャックでは、プレイヤーのカードの点数が15点でディーラーの見せ札が9の場合、マー氏はもう1枚引くようアドバイスするという。「6を引いて21点になれば、私は天才ということになる。7を引いて22点になれば、私はばかということになる」と同氏は話す。
マー氏が天才かばかかという判断は結果によって決まるが、いずれのケースでも同氏の戦略およびその戦略の基本となる数学理論に従えば、もう1枚引くのが正しい選択だ。ディーラーの見せ札が9の場合、15というのは弱いハンドだ。言い換えれば、プロセスが重要だということだ。「本当はプロセスに基づいて分析すべき場合でも、誰もが結果に基づいて分析しようとする」(同氏)
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「Excel至上主義」の終わらせ方 丸2日の手作業地獄から情シスと現場を救うには
-
2
取手市がVDIと決別した理由 更改費用「4倍超」を約1.7倍に圧縮
-
3
「Microsoft 365のセキュリティ運用」に関するアンケート
-
4
急増する「AIはこう言ってる」マン 判断を狂わせる「AI忖度」を防ぐには?
-
5
221人調査で分かった「情シス最大のストレス」は?
-
6
「Salesforceのテスト自動化ツール」に関するアンケート
-
7
「データストレージの活用方法」に関するアンケート
-
8
IT製品の導入に関するアンケート「サーバ&ストレージ」編
-
9
「AI時代の統合基盤・エンタープライズAI管理」に関するアンケート
-
10
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
年収2000万「クラウドセキュリティのプロ」になれる資格とは
-
2
セキュリティソフトをすり抜ける標的型攻撃メール、不審メールの見破り方とは?
-
3
Windows Updateの通信集中で回線が逼迫、ネットワーク刷新事例に学ぶ解決策
-
4
財務を戦略的組織へ進化させるAI活用術、4つの主要な障壁と解消方法
-
5
「NAS」「SAN」「DAS」は何が違う? いまさら聞けないストレージの基礎
-
6
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
7
標的型攻撃メールを見破るには? サンプル文面を例に傾向を解説
-
8
商用利用の安全性を確保し大量のコンテンツを高速で生成する、AI活用の秘訣
-
9
マンガで解説、1日で生成AI環境を構築できるワークショップの中身とは?
-
10
Dark AIが台頭する時代の新発想、「より高度なAIで対抗する」具体的方法とは?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー