7章に、「数理モデル化」とでてくるが、どうやってモデル化するのかについて言及していないのに、「数理モデル化」といわれても困惑しかない。
結局のところ、数理モデル思考どころか数理モデルがなんであるかわからなかったが、ルールデザインについては少しわかった気になった。
ルールデザインの四つの階層別失敗の要因
・ルール内的要因の階層→ルール自体の欠陥
・個人的要因の階層→ルール.V.S.個人
・集団的要因の階層→個人.V.S.集団
・環境的要因の階層→個人.V.V.環境
ルールがうまく機能するための最低条件
・目的→問題解決に効果がある目的がっていされていること
・介入方法→効果のあるルールになっていること
・ロジック→人々がルールに従い、それによって目的が達成されるまでの論理が成立していること
・運用→ルールが持続的に運用・遵守されていること
エビデンスの無いルール設定・介入→無意味なルール
機能的な欠陥：従うのが難しいルール
・ルール自体に問題があるケース
-ルールはその上位のルールに違反してはいけない
-ルールを過去にさかのぼって適用してはいけない
-ルールの指示内容に曖昧な部分を残してはいけない
・人が動けない利害の構造
ルールの不遵守・不定着：守ってもらえないルール
ルールを守ってもらうには
・ルールが明文化されていること
・ルールの存在や内容について全員が理解していること
・ルールの意義について全員が理解、、納得している
・「やるな」と言われたやりたくなる
・「やれ」と言われるとやりたくなくなる
希少性バイアス
制限されているものは希少で良いものだと感じてしまう
グッドハートの法則
指標が管理のために使われると、その指標自体が当てにならないものになること
ナッジを利用する
社会的ジレンマ
個人のレベルで見るとルールに従わない方がメリットが大きい人々がルールを破り、全体としての目標が達成できない状況
集合知効果
知らない人の選択は分散し、知っている人の選択が積み重なることで、正しい答えになる
売り手買い手の情報の非対称性をなくす
一方で、情報を提供することで引き金となって起こる問題もある
→ハンチング現象
http://library.jsce.or.jp/jsce/open/00039/200411_no30/pdf/99.pdf
ゴールデンウィークなど極端に交通需要が高まる時期に、時間的に交互に渋滞が発生する現象
時代の経過や、社会や環境の変化でルールは見直す必要がある。
リープフロッグ現象
技術の導入やインフラ整備が遅れたせいで、規制や既得権益グループがいない地域において一気に最新の技術が普及すること
「人を信用しない」方針で人を管理しょうとすると、組織の拡大につれて細かいルールがどんどん増え、組織が硬直化する。
緑の卵とハム
自由は逆に難しく制約があることで良くなること
考える問題に対して適度に近いトピックを与える(プライミング)と効率よくアイディアがでる
あえて突拍子もない制約が面白いアイディアになることもある。
環境に制約を与えると逆効果になる
課題には制約がついていて、取り組み方は自由にしておく
適応的制度設計
完璧な制度を最初から作ることは不可能なので、ルールに改善を加えて良くすればよい。
目次
第1章 ルールデザインの失敗学 -自明な失敗メカニズム
ルールデザインの失敗について考える
エビデンスの無いルール設定・介入：実は無意味なルール
機能的な欠陥：従うのが難しいルール
ルールの不遵守・不定着：守ってもらえないルール
第2章 個人とルールデザイン -人間は「粒子」ではない
インセンティブ設計の失敗：報酬が逆効果になるとき
罰則設計の失敗：罰則が無視されるとき
指標化による失敗：数字に踊らされるヒト
望ましい行動を補助する：上手な行動の促し方
第3章 集団とルールデザイン -グループから生じるメカニズム
集団と対立／協力：ルール遵守を阻む事情
群集心理的な行動：周りのことが気になるヒト
情報とグループダイナミクス：「想定外」の結末を防ぐために
第4章 社会とルールデザイン -モデル化の外の現象
環境が邪魔するルール：ルールの前提が変わる
イノベーションとルールデザイン：世の中の変化に対応できない理由
ルールの陳腐化と変え方：変わるニーズと変わらないルールの目的
第5章 人を活かすルールデザイン -制約条件としてのルール
制限のし過ぎ：ルール遵守のコストを考える
組織における制約のコントロール：マネジメントとルール
クリエイティビティと制約：『緑の卵とハム』
第6章 人工知能とルールデザイン -ＡＩと人の混合システム
データ活用とルールデザイン：意思決定を代替するＡＩ
ＡＩを埋め込んだルールデザイン：ＡＩをルールデザインに役立てるには
社会のルールとＡＩのルール：ＡＩにどうやってルールを守らせるのか
第7章 成功のためのルールデザイン -フィードバックのプロセス
デザインにおけるフィードバック：ルールをうまく改善するには
なぜ、ルールに「フィードバック」ができないのか：ルールの改善を阻害する要因
数理モデルとデータの解釈：どうやってルールを評価・設計すれば良いのか
適応的ルールデザイン：事前に決めておくべきこと
