decision-frameworks について
不確実な状況や重大な選択に向き合う個人やチーム向けの意思決定スキルです。確率の見積もり、判断プロセスの振り返り、メンタルモデル、プレモーテムで思考とリスクを明確にします。
主な機能
- 01選択肢と望む結果の明確化
- 02選択肢・結果・確率の比較
- 03メンタルモデルによる計画の検証
- 04プレモーテムで失敗要因を特定
- 05判断理由と確信度を記録
活用シーン
- 01戦略上の複数案からの選択
- 02不確実な高リスク判断の評価
- 03分析麻痺に陥ったチームの前進
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/decision-frameworksを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
概要
意思決定フレームワークは、不確実な状況下で質の高い選択を行うための構造的な厳密さをもたらします。このスキルでは、結果とプロセスを切り分け、認知バイアスを特定し、メンタルモデルの格子状の体系を活用して二次的な影響を明らかにすることで、意思決定を感情的な「直感」から確率に基づくプロセスへと変えます。
基本原則
原則 1：意思決定は賭けです（出典：Duke、『Thinking in Bets』）
すべての意思決定は、特定の未来に賭けることです。二元的な「正しい／間違っている」という考え方から、確率に基づく「確信度」という考え方へ移行しましょう。不確実性を認める（例：「70%の確信があります」）ことで、意思決定の質が向上し、悪い結果による痛手も軽減されます。
原則 2：結果論を避ける（出典：Duke、『Thinking in Bets』）
結果だけを基準に意思決定を評価してはいけません。運によって、「悪い」プロセスから「良い」結果が生じることもあります。最終的な結果ではなく、意思決定時に用いたプロセスを評価しましょう。
原則 3：モデルの格子状の体系（出典：Munger、『Poor Charlie's Almanack』）
単一のメンタルモデルでは、賢明な意思決定はできません。「ハンマーしか持たない人」の症候群を避けるため、複数の分野（数学、物理学、生物学、心理学）から成るモデルの「格子状の体系」が必要です。
原則 4：能力の輪（出典：Parrish、『Great Mental Models v1』）
自分の知識の境界を把握しましょう。自分の能力の輪の外で行う意思決定は、失敗するリスクがはるかに高くなります。その範囲外で決める必要がある場合は、不足している専門知識を持つパートナーを探しましょう。
原則 5：実用的な真実（出典：Sivers、『Useful Not True』）
状況について複数の解釈がある場合、「100%真実」でなくても、前進するうえで最も役に立つ解釈を選びましょう。信念は行動のためのツールです。
このスキルを使用する場面
- 大きな「下振れ」リスクや高い不確実性を伴う意思決定を行う場合。
- 相互に排他的な戦略の選択肢から選ぶ場合。
- 組織の学習のために「意思決定ジャーナル」を作成する場合。
- 個人またはチームが「分析麻痺」に陥っている場合。
このスキルを使用しない場面
- 影響が小さく、やり直し可能な意思決定（例：「タイプ2」の意思決定）の場合。（出典：Bezos、Amazon Letter）
- スピードが最優先で、間違えた場合のコストが無視できる場合。
中核となるプロセス
ステップ 1：意思決定を明確にする
何を選択するのか、望ましい結果は何かを明確に述べます。
- 幸福度テスト： この意思決定は、10分後、10か月後、10年後にも重要でしょうか？結果を参考に、意思決定にどれだけ時間をかけるかを決めます。（出典：Duke、『How to Decide』）
- 第一原理： 類推や従来の通念を取り除きます。この状況における根本的な事実は何でしょうか？（出典：Parrish、v1）
ステップ 2：意思決定マトリクスを作成する
可能性と確率を整理します。（出典：Duke、『How to Decide』）
- 選択肢： 「何もしない」も含め、考えられるすべての道筋を挙げます。
- 結果： 各道筋について、考えられる結果（最良、最悪、平均）を挙げます。
- 確率： 各結果が起こる確率をパーセンテージで割り当てます。
ステップ 3：メンタルモデルによるストレステストを行う
モデルの格子状の体系を活用し、隠れた欠陥を明らかにします。（出典：Munger、Parrish）
- 逆転思考： この意思決定を大失敗に至らせる原因は何でしょうか？それをどうすれば避けられるでしょうか？
- 二次的思考： 望ましい結果について、「その次はどうなるか？」と問いかけます。長期的な影響は何でしょうか？
- オッカムの剃刀： 2つの解決策が競合している場合、より単純なほうが正しい可能性は高いでしょうか？（出典：FS Blog）
ステップ 4：プレモーテムを実施する
意思決定から12か月後に、それが失敗したと想像します。（出典：Duke、『How to Decide』）
- 原因を特定する： なぜ失敗したのでしょうか？（例：市場の変化、実行上の不足、技術的負債）
- 軽減する： 特定した失敗要因を防ぐために、現在の計画を調整します。
ステップ 5：意思決定ジャーナルに記録する
後知恵バイアスを防ぐため、その時点での判断理由を記録します。（出典：Duke、『Thinking in Bets』）
- 状況： その時点で何を把握していましたか？
- 判断理由： なぜこの道を選びましたか？
- 確信度： 結果に対する確信度は何％でしたか？
フレームワークとモデル
意思決定マトリックス（出典：Duke、『How to Decide』）
以下を対応づけた構造化された表です。
- 選択肢 A と選択肢 B。
- 成功／失敗の確率。
- 期待値（価値 * 確率）。
ハンロンの剃刀（出典：FS Blog）
「悪意で十分に説明できることを除き、愚かさ（または無能さ）で説明できることを悪意のせいにしてはならない。」対人関係や競争における意思決定で、感情的なバイアスを防ぐために使います。
地図と領土（出典：Parrish、『Great Mental Models v1』）
モデル（地図）は現実（領土）そのものではありません。意思決定に使う「地図」が、現場の実際の「領土」と一致しているか、常に確認してください。
スキル間の呼び出し
- 必須のサブスキル：
devils-advocate— マトリックスで優先する選択肢を厳しく検証します。 - 推奨サブスキル：
assumption-audit— ステップ 2 で割り当てた確率を検証します。 - 推奨サブスキル：
mental-model-library— 中核となる 3 つ以外の幅広いモデルを参照します。
よくある間違い
- 結果による判断： プロセスではなく、結果に基づいて意思決定を評価すること。（出典：Duke、第 1 章）
- 分析麻痺： 「幸福度テスト」で正当化される以上の時間を意思決定に費やすこと。（出典：Duke、第 5 章）
- 過信： 不確実な未来について、100％確実だと言い切ること。（出典：Duke、第 2 章）
- 後知恵バイアス： 結果が分かった後で、「最初からすべて分かっていた」と思い込むこと。（出典：Duke、第 6 章）
診断チェックリスト
- 結果と意思決定のプロセスを切り離せていますか？
- 主張に確率的な確信度（例：60％、80％）を割り当てていますか？
- 失敗への道筋を特定するために、「逆転思考」または「プレモーテム」を実施しましたか？
- この意思決定は、自分たちの「能力の輪」の範囲内ですか？
- 二次的な影響（「その次に何が起きるか？」）を考慮しましたか？
出典
- Duke、『Thinking in Bets』、第 1、2、6 章 — 結果による判断、確信度、意思決定ジャーナル。
- Duke、『How to Decide』、第 3、4、5 章 — 意思決定マトリックス、プレモーテム、幸福度テスト。
- Parrish、『Great Mental Models v1』、第 1、2、4 章 — 第一原理、能力の輪、二次思考。
- Munger、『Poor Charlie's Almanack』、第 2 章 — 思考の格子、逆転思考。
- Sivers、『Useful Not True』 — 意思決定ツールとしての実用的な信念。