確証バイアス

自分の仮説を支持する情報ばかりを集め、反する情報を軽視してしまう認知の偏り。データ分析では都合のよい切り口だけを見る形で表れる。

人やものを評価するとき、目立つ一部の特徴に引きずられて、他の特徴の評価まで歪められる認知バイアス。有名大学の出身者を仕事全般でも優秀だと思い込む、デザインの良い製品を品質も高いと評価するなどが例である。人事評価やアンケートの回答、データの解釈を偏らせる原因となる。

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。

情報が十分にそろう前に、現時点の情報から最も確からしい結論（仮説）を先に立て、それを検証しながら修正していく思考法。調べるべきことが絞られるため、問題解決や意思決定を速く進められる。

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。

顧客に価値を提供できる最小限の機能だけを備えた製品。リーンスタートアップの考え方に基づき、短期間・低コストで市場に出して顧客の反応を確かめ、得た学びを次の改良に生かすために作る。完成品を作り込む前に、仮説が正しいかを実際の顧客で検証する点に意義がある。