軽率な一般化
帰納的思考法では、特に「軽率な一般化」「不適切なサンプリング」に注意する必要がある。まず、「軽率な一般化」から見ていこう。人は誰しも、自分の身の回りで起こった出来事、あるいは自分がたまたま見聞きした事象から結論を引き出し、その結論を一般論化してしまいがちだ。
血液型で相手の性格を決め付ける行為で問題なのは、こうしたステレオタイプなものの見方をいったんしてしまうと、その考えを打ち消すような情報には目が向かず、その考えを強めるような情報にのみ目を向けてしまいやすいことだ。例数が少ない少数派（マイノリティ）は、このようなステレオタイプにはめられて見られがちだ。自分が十分な証拠に基づいて考えているのか、軽率に一般化していないか、チェックする必要がある。
観察結果から（推量の形で）一般論を導くという帰納法の特性上、「では、どれだけの事例を観察すれば、妥当な結論を導出できるのか」という疑問がしばしば提示される。これについて明確に答えることは難しいが、自然科学とは異なり、真理を追究することが最終目的ではないビジネスの場合には、「理由を説明したときに、たいていの人が納得できる」ということを、１つの目安にしておけばいいだろう。
今回の件は帰納法を利用するときに注意したいポイント。
前の記事でも言っているが 帰納法 と 演繹法 で気をつけたいポイントが違うので、自分が使っているときと相手が使ったときに、どちらかが分かるようにしておきたい。
それぐらい、帰納法と演繹法は論理展開のチェックする中での基本構造となる。
主張とエビデンスの関係が、自分の中でもしっかり構成されていて、大半の人を説得できるものなのかどうかが重要。
よくあるのが、 自分の中にあるマイルール にのっとって生きている人の発言が危険な要素がある。
いままでの経験上 ああゆうことをするやつはこうだ とか決めつけが多い場合がる。
そして、それは大半の人がなるほどとも思わない。
これは、役職 年齢 性別 関係なしに、一度自分の頭で考えて 本当にそうか？ と常に疑う習慣をつけることで、鵜呑みにすることを防止することができる。
不適切なサンプリング
帰納法の２つ目の落とし穴は、選び出したサンプルが全体集合を代表するようなものではなかったために、そのサンプルから引き出した結論が一般論として不適切だったというケースだ。以下のような事例がこれに該当する。
「ソニーの育児補助制度は充実している」
「ベネッセの育児補助制度は充実している」
「Ｐ&Ｇの育児補助制度は充実している」
だから→「有名企業の育児補助制度は充実している」
まず気がつくのは、どれも大企業だという点だ。しかも、ベネッセは、古くから女性社員に対し、働きやすい環境を提供してきた会社として知られている。またＰ＆Ｇは、育児補助などに熱心な外資系の企業である。したがって、これらの事例から「有名企業は……」などと一般化しては、誤った結果を得ることになる。事実、有名企業であっても規模の小さい会社などは、育児補助などをしたくても、とても経営的に成り立たないというところがまだまだ少なくない。マスコミなどがこうした手法を安易に用いていることもまた事実であり、常日頃、批判的に見る習慣をつけておく必要がある。
最後に書いてある、これはテレビ等の大衆を相手にしているマスコミが使う手。
特定の状況でしか発生しないことを さも 身の回りで日常的におきているように報道をする。
そうなると、口をそろえてこうゆう 最近こうゆう事件 事故多いね 。
よく聞く言葉ではないだろうか。
でも、この 多いね の部分のエベデンスになっているのは、テレビの露出回数のこと。
つまり、テレビは特定の事象の露出回数を増やすことで 印象操作はいくらでもできるということ。
テレビを信じるな！と言っているわけではない。鵜呑みにするなといっているだけです。
今の時代情報は取ろうと思えば、数多くの媒体があります。そうなると重要なのは 自分の頭で情報を整理する能力 になります。
そのために、この講座をやっていますので是非武器としてもっていってください。
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