decision-bias-quality-control

意思決定バイアスの品質管理

概要

12の質問を用いて意思決定の形成過程を確認し、判断に影響するバイアス、証拠の不足、修正方法を特定します。 完全なレビューでは、定性的な分析と定量的なスコアリングを提供します。ユーザーがスクリプト、部分的な質問、その他の部分的な成果物を明示的に求めた場合に限り、提供範囲を縮小します。

入力仕様

現在のタスクから意思決定のテーマ、背景、候補となる選択肢、制約を取得し、すでに提供されている提案や議論の記録を引き継ぎます。 モードはユーザーが指定できます。指定がない場合は、意味に基づいて選択します。意思決定の規模を決める3つの要因は、スコアリングルールに従って判断します。

データ充足性ゲート

まず独自に入手できるデータを確認し、そのうえで、まだ不足しているもの、どの結論に影響するか、何を補足する必要があるかを説明します。 独立して処理できる部分は続行します。意思決定の規模を決める要因が不足している場合は、想定される範囲に応じて基準を比較します。 テーマに関する証拠が不足している場合は、検証待ちの状態を維持し、スコアリングルールに従って暫定スコアまたは範囲を提示します。

ワークフロー

1. モードを選択する

ユーザーによる明示的な指定を優先し、複合的なニーズがある場合は主な目的に基づいて選択します。

モード	使用場面
self-agent	AI が現在の意思決定を独自に確認、議論、またはレビューする場合。ultrathink による自動転送時のデフォルト
proposal-review	提案、承認条件、または go/no-go の推奨事項をレビューする場合
meeting-facilitation	意思決定会議を進行し、質問と議論の収束を調整する場合
personal-coaching	個人的な重要な決断、選択肢の比較、検証のための行動を扱う場合

モード別ワークフローの該当箇所を読んで実行します。

2. 12の質問を実施する

12の質問バンクを読み、各質問の主要な意味と分類を維持します。 提案がどのように形成されたか、代替案や反証がどのように扱われたかを確認します。 手法の出典、役割の分離、適用範囲の確認が必要な場合は、基本原則を読みます。

完全なレビューでは、各質問について判断、証拠、不足事項を記録します。スクリプトのみを準備する場合は、12の質問に関する問いかけと証拠の要件を網羅します。 既存の証拠に基づいて、スコアリング可能な内容を判定します。

3. スコアリングして推奨事項をまとめる

完全なレビューでは、スコアリングと基準に従って計算し、再計算可能な分類別の素点、合計スコア、基準を維持します。 証拠に基づいて、リスク、修正、検証行動の数と優先順位を決めます。期限は、意思決定の期間とデータの取得に必要な時間に応じて設定します。

4. 提出して検収する

出力テンプレートに従って結果をまとめ、12の質問が網羅されていること、計算を再現できること、結論が証拠と一致していることを確認します。 重大な不足事項が未解決の場合は、導ける結論を限定し、証拠を補うための行動を提示します。

出力仕様

完全なレビューには、意思決定の推奨事項、バイアスの診断、主なリスクと修正、12問のスコア、分類別の計算、合計スコア、リスク基準を含めます。 データが不足している場合は、成立条件とともに暫定的な判断または範囲を添えます。 self-agent ではさらに提案の修正を提示します。会議の進行では質問と議論の収束に向けた調整を提示し、個人向けコーチングでは選択肢の比較と検証行動を提示します。 部分的な成果物のみを求められた場合は、指定された範囲で提出し、自然な見出しを使用します。

品質ルール

• 完全なレビューでは12の質問を網羅し、実際に確認した範囲に応じて完了度を説明します。
• スコアは確認の完全性を測定します。リスクの判断には、別途具体的な根拠を示します。
• 結論には照合可能な根拠を示し、事実、仮定、未知の事項を区別します。
• 単一の見解、模擬的な議論、またはエージェント同士の同意を、人間のチームの合意として扱いません。
• 修正後は影響を受ける質問を再確認し、未解決の不足事項を維持します。