経済・企業

今さら聞けない!コロナ対応でも話題の「行動経済学」の基本(前編)=松本健太郎(データサイエンティスト&マーケター)

    リチャード・H・セイラー米シカゴ大学=2017(平成29)年10月9日、米シカゴ(ロイター=共同)
    リチャード・H・セイラー米シカゴ大学=2017(平成29)年10月9日、米シカゴ(ロイター=共同)

    人間は論理的に整合性の取れた意思決定を下すと思われがちですが、ごく稀に…いや結構な頻度で、非論理的で辻褄の合わない意思決定を下します。

    私たちマーケターやデータサイエンティストは、数字で説明できない人間の行動を「ありえない」と一刀両断しがちですが、プロスペクト理論で考えれば論理的に説明できるようになります。

    人間を理解するには、行動経済学を理解する必要がある…というのが私なりの結論です。

    まずは、行動経済学の代表的な成果の一つである「プロスペクト理論」の解説からはじめてみたいと思います。

    「プロスペクト理論」とは何か?

    ものすごくザックリ説明すると、人間がどういう理屈で意思決定を下すかを示した理論です。行動経済学における代表的な成果と言われています。

    プロスペクト理論の特徴は「確実性効果」と「損失回避」です。この2つの特徴をまとめてプロスペクト理論とも呼ばれていますので、まずはこれらを説明しましょう。

    行動経済学を代表する学者であるダニエル・カーネマンとエイモス・トベルスキーによると、意思決定を下す際に感じる確率と、客観的確率には図のように乖離が生じているようです。

    ある物事が起こる確率が客観的に20%~30%の時、人間の主観的な感覚でも同じように捉えます。図で言うと、点線と棒線がちょうど交わる当たり。

    一方で、そこから外れるほど客観と主観のズレが大きくなります。

    起きる確率(客観的な確率)が80%~90%のものを実際は低い確率だと主観的に捉え、10%~20%のものを実際より高く感じる傾向があるのです。グラフの左上と右下、それぞれ結構なギャップが見えますね。

    なぜなら、絶対発生しない=0%、絶対発生する=100%が起点になるからです。0%の環境下で、ごく僅かな確率でも発生すると分かれば過大に認識し、100%の環境下で、ごく僅かな確率で発生しないと分かれば過少に認識してしまうのです。

    【「確実性効果」の例】

    「ワクチンの接種で0.01%の確率で副作用が発生します」と言われると、1万人に1人の確率なのに「自分に当たったらどうしよう」と考えてしまう。これを「自意識過剰」とも言います。

    「当たる確率が低いのに"当たったらどうしよう"と思わせるのが上手い」のが宝くじ、ガチャの類です。宝くじなんか期待値が低いので、買っている人たちを「情弱」と切り捨てる人もいるようですが、彼らは確実性効果の罠に嵌っているのです。どうせなら見下すのではなく、「確実性効果」を脱出させる方法を発見して欲しいものです。

    一方、同じく行動経済学を代表する学者であるダニエル・カーネマンとエイモス・トベルスキーは「損失回避」の現象を発見し、人間は利得よりも「損失を大きく嫌う」ことが分かりました。

      英語版wikipedia「Prospect theory」からの画像引用   https://en.wikipedia.org/wiki/Prospect_theory
    英語版wikipedia「Prospect theory」からの画像引用 https://en.wikipedia.org/wiki/Prospect_theory

    図では、縦軸は「価値」、横軸は「損失⇔利得」を表します。「価値」だとちょっと数字に置き換えにくいので、高いほど「嬉しい」、低いほど「悲しい」と置き換えて下さい。

    この図を見ると、利得・損失と価値の関係を示す曲線が原点の右と左で傾きが異なっていて、損失の局面の傾きが大きいと分かります。

    $5で得られる価値、$5で失う価値は、まったく同じではありません。圧倒的に「悲しい」の方が大きい。つまり、少しの損失でも大きく価値を失ってしまうと感じるのです。損したくないんですよね。

    詳しくは数式で説明できるのですが、話がややこしいので割愛しています。興味を持たれた方は市販の書籍を読んでみて下さい!

    この図で考えると、特に損失において「考えられない選択」をしがちです。以下の選択肢を見比べて下さい。

    (A)確実に1万円貰える

    (B)50%の確率で2万円貰えるが、50%の確率で0円になる

    (C)確実に1万円失う

    (D)50%の確率で2万円失うが、50%の確率で0円になる

    (A)と(B)では、(A)を選ぶ人が多いようです。中にはリスクを取って(B)を選ぶ人もいるでしょうけど(ちなみに私はB派で山師です)。

    一方で(C)と(D)では、(D)を選ぶ人が多いようです。

    どちらも平均1万円の利得・損失ですが、選択肢の傾向が変わるのは図の通り、感じる価値が違うからです。

    株の損切りできない人たちが、まさに「損失回避」に陥いりがちです。いま確実に売り払えば1万円の損失で済むのに、この先もしかしたら50%の確率でチャラになるかもしれない…そう考えてしまい、株を売れず、余計に損失を被ってしまうのです。

    「今辞めたら最小の被害で済むのに」という論理的な思考は、「今辞めると被害が発生してしまうけど、続けたら被害すら帳消しになる可能性がある」というプロスペクト理論を前に圧倒的無意味なのです。

    【「損失回避」の例】

     人間がつく「嘘」って、実は大半は損失回避に起因しているのではないでしょうか。ここで認めてしまうと被害が発生してしまうけど、嘘をついて現状を誤魔化して後から何とか取り繕えば元に戻せるかもしれない…。

     だから、そういう時は「嘘を付くな!」と責めるより「この先に何があっても取り繕えない、元には戻らない」ことを証明した方が、心理的には効果があると思います。

    「どこに基準を置くか」で人間の意思決定は大きく変わる

    プロスペクト理論では「確実性効果」「損失回避」の双方に「参照点」という概念があります。

    損した得したという心理的な感覚の評価は、主観的に設定された現在の状況を基準に判断します。ちなみに現在の状況を「参照点」と呼びます。

    確実性効果であれば絶対発生しない=0%、絶対発生する=100%が参照点になり、損失回避であればXとYが(0,0)で交差する点が参照点です。

    つまり「どこを基準に置くか」で人間の意思決定は大きく変わってきます。

    例えば次にあげた「現状維持バイアス」とよばれる現象は、まさに「現状そのもの」を参照点とみなして、現状からの変更を損失と感じてしまう「損失回避」が原因です。

    【「現状維持バイアス」の例】

     サブスクリプションビジネスにおける「解約」は、現状維持バイアスから脱却できた人たちの宝庫です。彼らはただ「解約をした」のではなく「自ら現状維持バイアスを抜け出し解約という行動に移せた」のです。

     「転職へのためらい」も現状維持バイアスの好例でしょう。その会社に移ることへの不安感が「現状からの損失」と感じてしまい、結果的に転職しないという選択肢が採られます。

     現状維持バイアスを壊すのに良いのは「現状のままだと損失が発生する」「変わることが現状維持になる」という、ある種の思い込みみたいなものが必要なのかもしれません。

    現状維持バイアスは「保有効果」としても説明可能です。現状を「全て自分が保有している」と捉えてしまい、何かを手放す=損失と考え、大した価値の無いものすら「価値がある」と考えて手放せなくなるのです。

    既に所有しているモノの価値を高く見積もってしまうと、所有する前と所有した後で、そのモノに対する価値の見積もりが変わります。

    【「保有効果」の例】

     物が捨てられず部屋が散らかっている人は「保有効果」から抜け出せずにいるのかもしれません。彼らは「意思が弱い」のではなく「意思が強い」から捨てられないのでしょう。

     他にも、同じようにサブスクリプションビジネスは元来、保有効果を考慮したビジネスモデルです。繰り返しになりますが、所有している状態にあるとき、価値を高く見積もってしまいがちなのです。最近流行りのカスタマーサクセスも、本来は「保有効果」を活かすべきではないでしょうか。

    「後編」へ続く)

    松本健太郎(まつもと・けんたろう)

    1984年生まれ。データサイエンティスト。

    龍谷大学法学部卒業後、データサイエンスの重要性を痛感し、多摩大学大学院で統計学・データサイエンスを〝学び直し〟。デジタルマーケティングや消費者インサイトの分析業務を中心にさまざまなデータ分析を担当するほか、日経ビジネスオンライン、ITmedia、週刊東洋経済など各種媒体にAI・データサイエンス・マーケティングに関する記事を執筆、テレビ番組の企画出演も多数。SNSを通じた情報発信には定評があり、noteで活躍しているオピニオンリーダーの知見をシェアする「日経COMEMO」メンバーとしても活躍中。

    著書に『誤解だらけの人工知能』『なぜ「つい買ってしまう」のか』(光文社新書) 『データサイエンス「超」入門』(毎日新聞出版)『グラフをつくる前に読む本』(技術評論社)など多数。

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