こんにちは！
キャリアコンサルタントの金子めぐみです。
今回は意味のわからないカタカナシリーズ
ヒューリスティック
のお話です。
あ～、わたしはみそとマヨネーズ混ぜたのつけるのが好きだな (*’ヮ’*)
って思ったそこのあなた、それは
キューリスティック (´д｀)
（わたしが最初にそうイメージしたので・笑）
ヒューリスティックは、認知バイアス同様
人の判断や認知に関するお話です。
知っておくと自分のものの見方を客観視できるような気がします。
人間って
すごい機能を搭載したすんばらしい脳を持っているんだな
っていうことにも気づきますし、
世界はあらゆる可能性に満ちているんだな
ということにも気づきます。
2章は難しいので（わたしにはね）
興味が持てない方はとばしていただいて
3章の心理学から読むとおもしろいかもしれません。
さあそれでは、ヒューリスティックを知って可能性に満ちた現実で目標達成していく世界へまいりましょう！
1. ヒューリスティックとは
1-1. ヒューリスティックの意味
結論からいいますと、わたしの記事で今回テーマにしたヒューリスティックの意味は、
経験則
です。
名詞としてだと
ヒューリスティクス（heuristics）
になるみたい。
いつものようにカタカナはまず英語でしょうってことで
グーグル翻訳先生にお尋ねしたところ……
「heuristic」はね、形容詞で、日本語にするとそのまま
ヒューリスティック
なんですって ┐(´д｀)┌
わかります？
なにをどう形容してどんな意味なのさ～
と思ったら定義がでてました。
enabling a person to discover or learn something for themselves.
人が自分のために何かを発見または学習できるようにします。
ん～、なんとなくはわかったけど。
で、名詞のほうの
ヒューリスティクス（heuristics）
をグーグル翻訳先生にお願いすると、ずばり
経験則
なのですって。ほかの意味はなし。
ですのでわたしのサイトでは、ヒューリスティックはひとまず「経験則」ということになりました。
1-2. おもに二つの世界で使われています
ヒューリスティック（ヒューリスティクス、かもしれないんだけど、この記事ではこっちに統一しちゃいますね）についてお勉強したところ、おもに二つの世界で使われていることがわかりました。
心理学
計算機科学
このふたつの世界です。
心理学
はわたしにとって、ここ数年でちょっとだけ身近な存在になってきましたけれども、
計算機科学
なんて、
見たことも聞いたことも書いたことも食べたこともな～い (´xωx｀)
ですが、もしも読んでくださっているあなたが
わたしのように単純に
ヒューリスティックの意味がわからない (´・д・｀)
っていうことで調べているとしたら
やっぱりできる限りわかりやすくお伝えしたいので頑張ります。
このあと章ごとに説明していきますが、
時間のない方のためにざっくりまとめますと、
心理学でのヒューリスティックは
認知バイアスのような意味をもっています。
計算機科学でのヒューリスティックは
経験則から人間が結果を予測するという意味です。
元をたどれば、
エイモス・トバースキー（トベルスキー）さんとダニエル・カーネマンさんの共同研究
にたどりつきます。
カーネマンさんは、わたしが以前、このサイトの記事で脳みそのもてる限りのエネルギーをつかって鼻と耳から煙を出しながら解説した「プロスペクト理論」で2002年にノーベル経済学賞を受賞したすごい人です。
認知心理学者だったカーネマンさんは、同僚のトバースキーさんと共に「不確実性のもとで人はどのような行動を選択するか」を実験、説明しました。
1979年、二人はこの「プロスペクト理論」を心理学ではなく経済学の論文誌「エコノメトリカ（Econometrica）」に発表します。
トバースキーさんは、1996年に他界されていて、生きていればカーネマンさんと共にノーベル経済学賞を受賞しただろうといわれています。
ヒューリスティック同様難しいプロスペクト理論についての記事はこちら
苦手なものから片づけてしまいたいタイプのわたしなので、計算機科学でのヒューリスティックからご紹介していきますね。
2. 計算機科学でのヒューリスティック
2-1. 経験則をもとに分析をすること
計算機科学でのヒューリスティックとは、
人が経験則をもとにして分析、評価をすることです。
「ヒューリスティック分析」「ヒューリスティック評価」ともいわれます。
よく用いられるのは
（用いられる、なんていう言葉ふだんつかわないですけど、なんかもうこれ関係のことばかり勉強してたら自然とでてきました！これも心理学で説明つくかもですね＾＾）
Webサイトの使いやすさを調べるときです。
ヒューリスティック分析は、Webサイトのユーザビリティを評価する手法のひとつです。ヒューリスティック分析では、ユーザビリティの専門家が自らの経験則を基に、あるいは担当者がユーザビリティの原則に基づき、分析対象となるWebサイトのユーザーインタフェイスを評価します。
通常はユーザビリティの専門家が既知の経験則からWebのインターフェイスを評価し、サイトの課題を抽出する際に活用されています。
はい、ここまででもうわけわからん、ですね～（わたしだけ？） ┐(´д｀)┌
ユーザビリティは、「使う人の使いやすさ」です。
インターフェイスは…… グーグル翻訳先生～！！
Interface
「界面」「合わせ目」
という意味だそうです。
定義は
a point where two systems, subjects, organizations, etc., meet and interact.
2つのシステム、サブジェクト、組織などが出会い、相互作用するポイント。
a device or program enabling a user to communicate with a computer.
ユーザーがコンピューターと通信できるようにするデバイスまたはプログラム。
え～っと、デバイスとプログラムの意味は……
インターフェイスという言葉は境界面やつなぎ目（合わせ目）という意味を持ちますが、ほとんどがIT用語として用いられ（またでた！）、人と人とをつなぐような意味ではつかわれないみたいです。
ハードウェアインターフェイス
ソフトウェアインターフェイス
ユーザーインターフェイス
の３種類に分類することができますが、
ここではユーザビリティに関するインターフェイスなので、
ユーザーインターフェイス（UI）
のことですね。
あなたもわたしも脳の容量が少ないのだから（違ったらごめんなさい）、
ほかのふたつのインターフェイスのことは必要になるときがくるまで（こないよね）すっかり忘れましょう (ﾟДﾟ)
ユーザーインターフェイスというのは、
コンピューターとそれを使用する人間側を結びつける役割
を指しています。
脱線続きで意味分からなくなっちゃってますよね（わたしだけ？）
簡単にまとめると、
このサイトってつかいやすいのかな？
っていうのを判断するとき
ヒューリスティック（分析・調査）
を用いることが多いよ、
っていうことです。
2-2. ヒューリスティックとアルゴリズム
「ヒューリスティック」
の反対語というわけではありませんが、
比較される言葉として
「アルゴリズム」
があります。
アルゴリズムは、
目的を達成するためのプロセスの処理手順、またその計算式のこと
で、
規範的でシステマティックな計算手順
のことです。
金子さんのいうことじゃぁ、信用できないなあという方のために、抜粋したものをご紹介しておきますので、難しいことがお好きな方はどうぞ＾＾
ヒューリスティックス Heuristic
問題解決、判断、意思決定をおこなう際に、規範的でシステマティックな計算手順（アルゴリズム）によらず、近似的な答えを得るための解決法である。1970年代以降、トバースキーとカーネマン（TverskyとKahneman）の一連の研究によって、簡便な方略としてのヒューリスティックスとその系統的なバイアスに焦点が当てられるようになった。
現実世界では、人は、情報処理能力や知識、時間の制約のもとで、最適化をはかる必要がある。そこで、認知的倹約家としての人は、ヒューリスティックによって、素早く、おおまかな認知的処理をする。これは制約された合理性あるいは、適応の点から見ると生態学的合理性があるといえる。
ヒューリスティックは認知的処理のための道具箱のようなもので、問題に応じて利用されやすいものがある。
不確実状況下での確率や判断などに用いられるヒューリスティックスには、トバースキーやカーネマンがあげた（想起しやすさに基づく）利用可能性、（典型性判断に基づく）代表性、（初期値から推定する）係留と調整、（心の中のシナリオによる）シミュレーションヒューリスティックがある。
また、意思決定にもちいるヒューリスティックとしては、（再認できる選択肢をより価値が高いと推論する）再認ヒューリスティック、（決定に必要な根拠を一つだけ記憶や外的情報から探索する）単一理由決定、（選択肢を削っていく）消去法、（系列的に結婚相手を捜すときなどに用いる停止問題型選択では、選択肢が要求水準を越えたときに決める）満足化ヒューリスティックがある。
複雑な対象の評価では、気分や態度に基づくヒューリスティックが用いられる。たとえば、今通っている大学の満足度の評価をする時に、様々な側面の情報を統合的に判断するのではなく、今の気分に基づいて判断する方略である。態度のヒューリスティックスは、当該人物に対する好意あるいは非好意的態度に基づいて、その人物に関する他の推論をおこなうことである。これはハロー効果と同じである。
ヒューリスティックが利用されやすい条件には、こうした特定の問題や文脈のほかに、領域知識や経験、情報がない時、時間圧力がある時、情報過剰の時、問題の重要性が低い時がある。（楠見）
「社会的認知ハンドブック」北大路書房より抜粋
アルゴリズムは、数値で正確にものごとを判断することができるというメリットがありますが、多くの側面を考慮して結果を導き出すための手順が複雑になったり時間がかかったりするというデメリットもあります。
アルゴリズムはコンピューターが情報の処理をするための基礎の部分なのだそうです。
コンピュータープログラムは自然言語、フローチャート、プログラミング言語などで記述されるのだそうですが（ひえ～）、本質的にそれらはアルゴリズムです。
（です、なんていえるほど理解できませんでしたが……）
身近なところでは、わたしたちがわからないことを調べるときにつかう
「検索エンジン」のアルゴリズム
があります。
どんどん技術が進化して、様々な指標の重み付けなどによって検索順位を決定するための結果を動的に変化させているアルゴリズムが検索エンジンなのだそうです。
2-3. ヒューリスティックのメリット・デメリット
ヒューリスティック（分析・評価）は、
人間が経験則からおこなうため、
問題点をざっくりとおおまかに、
またスピーディにとらえることができます。
人の脳は、決断するときに多くのエネルギーを使うのだそうです。
だから、わたしやリラックマやおばけのQちゃん、アインシュタインやオバマ大統領やマークザッカーバーグさんはいつも同じ服なんです (*ﾟヮﾟ*)
決断することにエネルギーをたくさんつかわないために、
人の脳は過去の経験をもとに
ざっくりと、おおまかにとらえて、
素早く判断
しているようです。
脳が節約したエネルギーを無駄にしたくないなら
さきほど、Webサイトの使いやすさを診断する際に、
ヒューリスティック（分析・評価）を用いるというお話をしました。
アルゴリズムではアクセス解析のように、ユーザーがどのページから入ってきてどこに行った、どのくらい滞在していた、などを分析することはできますが、
なぜ出ていっちゃったの？ (ll＇ｪ＇)
どうして購入につながらなかったのかな？ (＇д＇ll)
ということはわかりません。
正確な原因を追究しようとすると、ユーザーテストといってたくさんの人を雇って実際にサイトを使ってもらって調査するため、コストがかかります。
そこで、そうした分析に特化した人が豊富な経験則から改善点を発見していくことで、時間や費用といったコストを減らすことができるのがヒューリスティック（分析・評価）のメリットです。
ただし人の判断はすべて合理的とは限らない、ということは認知バイアスとして説明されています。
ヒューリスティックな認知バイアス？記事はこちら
ヒューリスティック（分析・評価）のデメリットは、
その人の認知のゆがみによって間違えた結果を導き出すこともある
ということです。
そのため、ヒューリスティック分析の結果を考慮した仮説を立てて、
その裏づけとなるデータを集めるなどして仮説検証を行うことが望ましい
とされているのだそうです。
3. 心理学でのヒューリスティック
3-1. ヒューリスティックの種類
認知バイアス同様、ヒューリスティックも傾向によって分類できるようです。
認知バイアスほど多くはなく、3種類に分類されることが多いです。
最初の方でご紹介したトバースキーさんとカーネマンさんは、３つのヒューリスティックをあげています。
まずは、金子めぐみの情報だと信用ならない気難し屋さんにむけて、抜粋しますね＾＾
トバースキーとカーネマン（TverskyとKahneman）があげた主なヒューリスティクス
(1)利用可能性 ヒューリスティック：人は、あるリスク事例を思い浮かべやすければ、その事例の生起確率が高いと判断する。一般に頻度が高い事例は低い事例よりも想起しやすい。しかし、思い浮かべやすさは、事例の頻度情報以外の影響をうけることがある。たとえば、航空機の墜落事故が起きた直後は、その事故のイメージが鮮明に思い浮かぶため、類似の航空事故の生起確率が過大評価されやすい。
(2)代表性 ヒューリスティック：人は、あるリスク事象の確率を直観的に判断する時に、限られた事例(標本)を用いて、事象全体の確率を判断する。その時に、ある事例が、そのリスク事象（母集団やカテゴリー）を代表していると認知できるほど、生起確率を高く判断する。たとえば、ある航空機事故例が悪天候や整備ミスなどの典型的な特徴を多くもつ事故の場合には、その事故の代表性が高いため、航空機事故全体の生起確率が過大評価されるのに対して、パイロットの錯乱のような特異な特徴をもつ場合には、代表性が低いため、生起確率が過大評価されることは少ない。また、ある事象の結果、つぎの事象が起こる連言事象は、シナリオとしての記述が詳細になる。したがって、リスク事象としてのもっともらしさ（代表性）が高まり、その連言事象の確率は、単独事象の確率よりも過大評価される。とくに、シナリオを構成して、頭の中で帰結を想像し、その起承転結のもっともらしさの程度に基づいて確率判断をすることをシミュレーションヒューリスティックという。
(3)係留と調整ヒューリスティック：市民は、最初に直観的に判断した値や与えられた値を手がかりにして、調整を行い、確率推定する。しかし、この調整を十分におこなわず、初期値にとらわれてしまうことがある。（楠見）
「社会的認知ハンドブック」北大路書房より抜粋
さあそれでは、
金子さんの書いたのの方がわかりやすい～ (σ´∀｀)σ
と思ってくださっているあなたのために
できるだけわかりやすくまとめますよ～ (*´3｀*)ゞ
【利用可能性ヒューリスティック】
利用可能性ヒューリスティックは「想起（容易性）ヒューリスティック」ともいわれます。
時間をかけて思い出すことよりも、頭に思い浮かべやすいことを優先して判断することをいいます。
原宿でちょっとおやつを食べるなら……
わたし（今50歳）たち世代なら
クレープ
でしたが、今は
タピオカドリンク
（え、ちがうか？ほなコーンフレークか？）
を思い浮かべるんじゃないでしょうか。
ある話題を耳にしていると、それをやってみたり買ったりする。
すると、より話題になり、さらにそうする人が増える。
っていうふうに想起ヒューリスティックが流行をつくるのかもしれないなあと思いました。
○○といえば……
って思い浮かべることが購入につながるから、
企業は一生懸命CMを流すのですね。
また、「検索容易性」といって、
とりあえず、いつもの (oﾟ3ﾟb)b
というように、いつも同じ商品を選ぶのも、このヒューリスティックです。
女性の場合お仕事で帰りが遅くなったりとか、様々な事情で
ダッシュでお買い物 ε=ε=ε= ┌(；´ﾟｪﾟ)┘
ってこともよくありますよね。
そんなとき、
マヨネーズがなくなりそうだった！！
朝ごはんに納豆を！！
って次々と買い物かごに
さっさっさ～っと入れていくはず。
マヨネーズはどのメーカーが美味しいかしら？
納豆もいろいろあるのねえ。人気商品ってどれかしら？
なあんて感じでいつものんびり買い物できる女性はこのサイトに用はないのだ (#ﾟ皿ﾟ)
（すみません、嫉妬ですよね。反省）
さっさっさ～と選ぶ商品って
いつもの ∑d(ﾟ∀ﾟd)
メーカーや商品をすぐに見分けてカゴに入れますよね。
マヨネーズや納豆や食用油、トイレットペーパーやティッシュペーパーなど、
なくなったら買い足さなくちゃ！！
っていうものは、急いで買い物するときには考えないで買うはずなんです。
考えて選ぶというエネルギーを脳が節約するためなんだそうです。
【代表性ヒューリスティック】
代表性ヒューリスティックは「代表的」「典型的」なことを過大評価してしまうというものです。
あなたは文字の読めない外国にいます。
なんだかトマトジュースが飲みたいです。
スーパーマーケットにずらりと並んだ
色とりどりのドリンク商品からできるだけ早くそれをみつけたい。
あなたは赤い商品に目をつけて確認します。
なんとなく納得できませんか？
同じ条件下で、オレンジジュースが飲みたければ
オレンジ色を目指します。
これも、そうだろうなあと思いますよね。
それでは、あなたの友人が
「これ、彼氏～。野球部でキャッチャーなの」
って写真をみせてくれました。
写真にはがっちり太めの男性と、
すらりと長身の男性が肩を組んで写っています。
友人の彼は、どっちだと思いますか？
キャッチャーという情報を得ているあなたは、
友人の彼はがっちり太めの男性だと思ってしまいますよね。
同じような条件下で
バスケットボールやバレーボールをしていると聞けば
背の高い男性をイメージするでしょうし
モデルや俳優だと聞けば
グッッルッキンガイ ﾟ+(bﾟｪﾟ*)+ﾟ をイメージするでしょう。
アニメ好きのオタクだと聞けば
……今はそんなことなさそうだから、もうやめましょうか。
そう、以前このサイトでもご紹介した
ステレオタイプ
は、まさに代表性ヒューリスティックの成せる業なのです。
代表性ヒューリスティックに関係しているステレオタイプについてはこちら
【係留と調整ヒューリスティック】
係留と調整ヒューリスティックは「固着性ヒューリスティック」ともいわれます。
認知バイアスの『アンカリング効果』とまったく同じです。
半額だと思わず買っちゃう ヽ(ﾟ∀ﾟ)ﾉ
みたいなことですね。
ヒューリスティックでバイアスが起きるアンカリング効果の例はここに（リンク）
4. ヒューリスティックと人工知能
ヒューリスティックについて学んでいてわたしがいちばん興味深かったのは、人工知能（AI）のことです。
人工知能はアルゴリズムに基づいて動く機械であるうえに、記憶に優先順位を付けることもできないため思考の簡易化をすることができない。
「認知心理学」有斐閣より
人工知能についての研究は1950年にはすでにはじまっていて、わたしが生まれた1969年には「フレーム問題」を計算機科学者のジョン・マッカーシーさんが提起していたのだそうです。
マッカーシーさんって、計算機科学者という、わたしからは100万光年くらい離れていることを研究している方ですが、認知科学者でもあるのです。
（長くなりそうなので、興味のある方はウィキペディアへGO＾＾リンクしています）
フレーム問題というのは、人工知能が考えるときには目的達成に必要なこと以外のこともすべての可能性を考えてしまうので、目的達成にたどりつくまでには膨大な時間がかかってしまうということです。
（フレーム問題もウィキペディアにあります。わたしにはついに理解できなかった哲学者ダニエル・デネットさんの例があるので興味のある方はそちらへ＾＾リンクしています）
人工知能には目的達成のためのフレーム（考える範囲）を与える必要がある
というのですね。
でも、フレームを与えられた人工知能は、
フレーム外のことが起こるとフリーズしてしまいます。
人間は
たいていはこうなるよね
こんなことはほとんど起こり得ないよね
だったらここはこうしておけばいいんじゃない？
というように、
ヒューリスティック（経験則）でその都度フレームをつくり、
いらない情報をふるいにかけて
そのフレームの中で考えるから
目標を達成できる
ということらしいのです。
普段は意識していない、というより今まで一度もそんなこと考えたこともなかったですけれども。
この「フレーム」というのは、その人にとっての「常識」ということらしいです。
ヒューリスティックが常識外れのわたしが常識について考えた記事はこちら
目標達成、というと大きなことのように感じますけれども、
ウィキペディアの「フレーム問題」の例では
マクドナルドのハンバーガーを買う
ってなってるのです。
マクドナルドのハンバーガーを買う
ということを達成するために、
マクドナルドにいく方法や道筋は
ビックリするほどたくさんありますし、
その途中で
雨が降ってくるかもしれないし
槇原敬之くんとジョン・トラボルタさんを足して二で割ったような
素敵な男性に出会っちゃうかもしれないし
出会ったことにびっくりして
わたしが道路にバッタリ倒れちゃったら
「大丈夫ですか、金子めぐみさん」
「え、どうしてわたしの名前を」
「だってほら、この傘の柄に書いてありますよ」
「まあ (人’ｗ’●) 」
なあんてその男性と恋に落ちちゃうかもしれないし……
人工知能同様、わたしの妄想にもフレームがないと暴走しますのでこのへんで。
フレームをなくせば様々な可能性に満ちているのですよね、世の中って。
わたしの妄想癖は人間の脳のデフォルトでした＾＾
マクドナルドに着くまでの、そうした
すべての可能性を考えていたら、いくら時間があっても足りない
ってことらしいです。
だから、
槇原敬之くんとジョン・トラボルタさんを足して二で割ったような
素敵な男性が歩いていても、現実世界に生きているわたしは、
あんなに素敵な男性はきっともう結婚してるよね (´ω｀)
本を読まない人かもしれないから、話が合わないかもしれないね (´v_v｀)
結局、見た目が好きで中身も好きなんてどんだけ可能性低いのさ ┐(´д｀)┌
っていうふうにヒューリスティックで判断して、
恋に落ちることなく
マクドナルドにたどり着けるわけです。
わたしの場合はたどりついても、
せっかくチラシについてたクーポン忘れちゃって、
損した気分になるから一度家に帰ろうかなとか
そもそも財布がなくて買えないとか
コーヒー持ってる人にぶつかってこぼさせちゃうとか
いろいろなトラブルが待ち受けていますが、
そんなこと日常茶飯事なのでヒューリスティックで判断してどうにかして、
マクドナルドでハンバーガーを買う
という目的を達成できるのです。
わたし、「はじめてのおつかい」っていうテレビ番組が好きで泣きながら見るのですが、どんなに経験値が低い小さなこどもでも、自分なりの精いっぱいのヒューリスティック（経験則）で判断して、お母さんのためにお買い物したりお届け物したりしてくるのですね。
どうして泣けるんだろうって思っていたけれど
人間の素晴らしさを見ることができるから、なのかな。
人間ってすごいなあ。
脳って、すごいなあ。
槇原敬之くんとジョン・トラボルタさんを足して二で割ったような、
槇原敬之くんとジョン・トラボルタさんヴィンス・ヴォーンさんを足して三で割ったような、
素敵な男性が歩いていないかなあ。
また長くなりすぎましたので、
このへんで。
人工知能のことなんて今までの人生で考えたこともなかったのに、
今はすごく興味がでてきています。
ヒューリスティックを学んでいたら、
女性がお仕事選びをする際に、
妙に自分のヒューリスティックで
フレームを作ってしまっている人が多いなあ
とわたしは感じているということに思い至りました。
あなたの知らない世界があるし
そこにあなたのやりたい仕事があるかもしれない。
それはあなたのヒューリスティックで判断するよりも
難しいことじゃないです。
受講生さんのフレームが
どんどん外れていくことを
報告してもらうと
とても嬉しいです。
たとえダニング・クルーガー効果でもいいじゃん＾＾
人工知能じゃないんだから、
起こり得ないことまで難しく考えたり、
あらゆる悪いことが起きる可能性の心配をしたりせず
まあまあそこそこ広めのフレームを作って
（あんまり広すぎるとわたしの恋愛同様、現実的じゃなくなります）
わたしにもできるんじゃないかな？
って一歩踏み出すと
10年後には
なあんだ、なんとかやってるじゃん＾＾
ってなると思います。
あなたのヒューリスティックの枠を広げて自己効力感を高めるための記事はこちら
長い記事を読んでいただきありがとうございました。
また別の記事でおめにかかりましょう。