ハロー効果

対象の目立つ特徴に引きずられ、他の評価まで歪んでしまう認知の偏り。分析結果の解釈やアンケートの回答に影響を与える。

多くの人が支持している、流行しているという情報によって、その選択肢をさらに選ぶ人が増える認知バイアス。売れ筋ランキングの上位の商品がさらに売れる、優勢と報じられた候補に票が集まるといった現象が例である。口コミの件数や評価の数値が、商品自体の品質とは別に需要を押し上げることがある点に注意して分析する。

異常な事態や危険の兆候に直面しても、「たいしたことはない」「自分は大丈夫」と過小評価し、日常の延長として捉えてしまう認知バイアス。災害時の避難の遅れや、システムの警告やデータの異常値の見過ごしの原因となる。異常と判断する基準をあらかじめ定めておくことで影響を抑える。

自分の仮説や先入観を支持する情報ばかりを集めたり重視したりし、反する情報を無視・軽視してしまう認知バイアス。データ分析では、期待した結論に合う集計の切り口や期間だけを選ぶ原因となる。反証となるデータを意図的に探す、分析計画を事前に決める、第三者のレビューを受けるといった方法で抑える。

目標による管理のこと。上司と部下が話し合って個人の目標を設定し、その達成度で評価を行うマネジメント手法。ドラッカーが提唱した概念で、自主性と成果を重視する。

従業員が上司と話し合って自らの業務目標を設定し、その達成に向けて主体的に取り組み、期末に達成度を評価する制度。ドラッカーが提唱した Management by Objectives and self-control に基づき、自己統制による意欲の向上を狙う。評価や処遇に結び付けて運用されることが多い。

AIや自動化されたシステムの出力を過度に信頼し、誤りや矛盾があっても見過ごしたり、自分の判断よりシステムの判断を優先したりする人間の傾向。システムが警告を出さなかったために異常を見落とす、誤った提案をそのまま採用するといった形で現れる。人間による監視や最終判断を形だけのものにしないため、判断の根拠の確認を手順に組み込むなどの対策が必要となる。