こんにちは! せがひろです。
社会経験があるあなたは、
絶対にビジネスで成功する
潜在能力を持っています!
それなのに上手くいかない
人というのは、
せっかくの社会経験を
体系だって組み立てる
知識が無いことが
原因である可能性が高いです。
今回お伝えする、
プロスペクト理論とは、
利益や損失に関わる
意思決定のメカニズムを
モデル化した、
行動経済学の理論です。
A案とB案のどちらを選ぶか?
お昼は牛丼にするか
コンビニにするかなど、
私たちは普段から多くの
意思決定を行なっています。
意思決定のプロセスを
理解できれば、
顧客などの心理を把握し、
動かすのに役立つはずです。
今回は、プロスペクト理論の
概要をわかりやすく説明した上で、
セールスや交渉、
マーケティングでの活用法を
ご紹介したいと思います。
興味がある方は、
ぜひ、最後まで
読んでみてください。
目次
そもそもプロスペクト理論とは
プロスペクト理論とは、
行動経済学者のダニエル・カーネマン氏と
エイモス・トベルスキー氏が、
1979年に提唱した学説です。
プロスペクト(prospect)とは、
英語で「期待」や「予想」
という意味になります。
予想される利害額や
確率などの条件によって、
人間がどのように意思決定を
行なうのかをモデル化したものです。
私たちの意思決定は、
必ずしも合理的に行なわれて
いるわけではなく、
感情や感覚による「ゆがみ」を
伴っています。
わかりやすい例が、
宝くじです。
一般的な宝くじの
1等の当選確率は、
二千万分の一という、
天文学的な数字ですが、
(パーセンテージでいったら、
0.00000005%です。)
なぜか購入する人というのは、
「ひょっとしたら当たるかも」
そういった無謀な
期待をしてしまいます。
もし人間がコンピューター
のように合理的な思考を
持っていたら、
宝くじを買う人など
いないかもしれません。
私たちは物事が起こる確率を
正確に認識しているわけでは
ありません。
小さな確率ほど大きく見積り、
大きな確率ほど小さく見積って
しまうという、
認知のゆがみをもっています。
私が思うに直感というのも、
ゆがみから来る確率論だと
思っています。
理由が説明できないから、
直感と言っているだけで、
何かしら選択する時点で、
経験だったりにより、
正しいかは別として、
やはり確立を基に
選択しているわけです。
宝くじが当たる確率なども、
皆無に等しいにも関わらず、
「ひょっとしたら当たるかも」
という過度な期待を
よせてしまうというわけです。
従来の経済学では、
「人間は常に合理的な意思決定をする」
それが前提だったため、
実際の人間の行動パターンを
従前に説明しきれず、
理論と現実の間に
ズレが生じていました。
そんななか登場した
プロスペクト理論は、
意思決定の不合理さを
徹底的に観察して構築された、
より現実に即した
理論だということです。
まずは「意思決定の不合理さ」を体感しよう
プロスペクト理論を解説する前に、
意思決定における「不合理さ」
それを体感できる思考実験を
ご紹介したいと思います。
これから話す内容は、
経済学者の小川一仁氏らによる
基づいています。
賞金が貰えるクジ
あなたの前に「クジA」「クジB」
という2種類のクジがあるとします。
どちらのクジをより
「欲しい」と思うでしょうか?
【質問1】
クジA:100%の確率で4,000円が当たる
クジB: 80%の確率で5,000円が当たるが、
20%の確率でハズレ(0円)。
クジAを選べば、
必ず4,000円が手に入ります。
対して、
クジBは、
20%の確率でハズレるものの、
もし当たればクジAよりも、
1,000円多く貰うことができます。
さて、あなたは
どちらを選びましたか?
恐らく、
余程のギャンブラー
気質でない限り、
ハズレのないクジAを
選んだのではないでしょうか。
このクイズの
不思議なところは、
クジAとクジBの期待値が
同じであるにも関わらず、
何故かクジAを選びたく
なってしまう点にあります。
期待値というのは、
パチンコ、パチスロを
やる人でしたら
理解していると思いますが、
クジやギャンブルにおける
「賞金額の平均」を表す値で、
「報酬×確率」の式で求められます。
クジAの期待値:4,000円×100%=4,000円
クジBの期待値:5,000円× 80% + 0円×20%=4,000円
どちらのクジも、
期待値は4,000円です。
つまり、確率論的に考えれば、
どちらのクジを引いても一緒なのです。
にもかかわらず、
実際の心理としては、
クジAが良いと、
何故か感じて
しまうのです。
この矛盾は、
なぜ生じるのでしょうか?
これがプロスペクト理論以前の
経済学では説明できなかった、
1つ目の疑問なのです(疑問1)。
罰金が伴うクジ
別のクジについても
考えてみましょう。
【質問2】
クジA:100%の確率で4,000円の罰金を支払う
クジB: 80%の確率で5,000円の罰金を支払うが、
20%の確率で罰金なし
クジAを選ぶと、
必ず4,000円の罰金を
払わなくてはなりません。
一方、
クジBでは、
高確率で5,000円の罰金を支払う
リスクがある代わりに、
20%の当たりを引けば、
何も支払わなくて良くなります。
あなたなら、
どちらを選択しますか?
恐らく【質問1】とは反対に、
多くの人は、
「必ず4,000円支払うなんて馬鹿馬鹿しい。
まだ20%の当たりがある方がマシだ!」
そう考えて当たりのある
クジBを選んだはずです。
この【質問2】でも、
【質問1】と同様の期待値になります。
クジA、クジBの期待値は、
どちらもマイナス4,000円。
それなのに、
どうしてクジBの方が良いと
感じてしまうのでしょうか?(疑問2)
【質問1】と【質問2】を見比べると、
もうひとつ疑問がわいてきます。
賞金が貰える【質問1】では、
リスクのないクジAが、
罰金が課される【質問2】では、
リスクのあるクジBが好まれる
傾向にありました。
賞金と罰金の違いこそあれ、
金額も確率も同条件なのに、
なぜ【質問1】と【質問2】で
結果が逆になるのでしょうか?(疑問3)
このように、
私たちの意思決定は、
論理的に分析してみると
数々の矛盾をはらんでいます。
つまり、私たちは確率や
金額といった客観的数値だけから、
合理的に(コンピューターのように)
判断しているのではなく、
感情や感覚などの
ノイズによって、
少なからず影響を
受けているのです。
【「クジ問題」の疑問まとめ】
【質問1】について、
クジAとクジBの期待値は同じなのに、
なぜクジAを選びたくなるのか?
【質問2】について、
クジAとクジBの期待値は同じなのに、
なぜクジBを選びたくなるのか?
「賞金か罰金か」以外は同じなのに、
【質問1】と【質問2】で選ばれるクジが
反対になるのはなぜなのか?
【疑問1~3】は、プロスペクト理論を
学びながら解説していきたいと思います。
ノイズを紐解く価値関数について
ここまでの説明で、
私たちの意思決定は
必ずしも合理的ではなく、
非合理的な「ノイズ」の
影響を受けている。
ということが
わかったと思います。
プロスペクト理論は、
意思決定をゆがませる
「ノイズ」を、
大きく2種類に分類します。
「価値関数」と「確率加重関数」です。
専門用語が
出てきましたが、
決して難しい
概念ではありません。
概略としては、
価値関数:「価値の感じ方のゆがみ」を表すグラフ
確率加重関数:「確率の感じ方のゆがみ」を表すグラフ
「価値関数」と「確率加重関数」は、
プロスペクト理論の2つの柱とされる
重要な概念です。
まず、柱の1つ目である
「価値関数」を説明します。
「利益」よりも「損失」が重視される
「価値関数」とは、
私たちの認知における
「価値の感じ方の歪み」
を表現する関数です。
私たちには、
得をした嬉しさよりも、
損をしたガッカリ感を強く感じる。
そういった
心理傾向があります。
例えば、5万円を貰ったときより、
5万円を無くした時の方が、
より大きく心が揺さぶられる
感じがしませんか?
5万円もらった嬉しさを
「+100」とするなら、
5万円無くしたガッカリ感は
「-200」くらいという感じです。
要するに、
同じ5万円という金額によって
もたらされる嬉しさやガッカリ感
という価値は、
金額に対して正比例
ではありません。
経済学者の筒井義郎氏らによる
著書『行動経済学入門』によると、
損失がもたらす影響は、
利得のおよそ2.25倍だそうです。
金額で考えると
分かりやすいと思いますが、
5万円貰った嬉しさと、
約2万円失ったガッカリ感は、
同じぐらいだということです。
感情は金額の大きさに比例しない
利益・損失の額が大きくなっても、
喜びやガッカリ感といった価値は、
あまり大きくなりません。
ちなみにこの心理現象を
感応度逓減(かんのうどていげん)
といいます。
(別に言葉は覚えなくても
いいですけどね。)
例えば、ギャンブルで
始めてすぐに1万円勝ったら、
とても嬉しいはずです。
しかし、
100万円勝った後で、
更に1万円勝ったら
どうでしょう?
既に手にした
100万円によって、
1万円の価値が薄まり、
さほど嬉しく
感じないはずです。
勝っていると安定志向、負けているとリスク志向になりやすい
ギャンブルや投資の
経験がある人は、
勝っているときほど
慎重になり、
負けているときほど
大博打に出たくなった
ことがあるかもしれません。
冷静に考えるなら、
勝っているときは余裕が
あるのだから、
大きな勝負に出る一方、
負けているときほど、
慎重になっても良さ
そうなものです。
しかし、
実際の心理は、
逆に動くことが
多いのです。
感情は金額が
小さいほど大きく、
金額が大きいほど
小さくなります。
よって、
5万円儲けるよりも、
5万円失う感情の方が
大きくなります。
ギャンブルで既に
10万円勝っている人は、
更に5万円勝つ場合の
嬉しさよりも、
5万円負けたときの
ガッカリ感を強く
感じます。
したがって、
勝っているときは、
負けることを強く避ける
安定志向になるんですよ。
反対に、
10万円負けて
いる時には、
更に5万円負ける
ガッカリ感より、
5万円取り返す
喜びの方が
大きくなります。
したがって、
更に負けるリスクを
冒してでも、
大きな賭けに
出やすくなるものです。
これはあくまでも、
傾向として「なりやすい」
ということであって、
ギャンブルをやる人からは、
反論があるかもしれません。
ただ依存症と
プロスペクト理論は
異なりますから、
その違いなのでしょう。
「クジ問題」の分析
価値関数を使い、
冒頭の「クジ問題」
についても、
考えてみましょう。
「クジ問題」の【疑問1】は、
【質問1】について、
クジAとクジBの期待値は同じなのに、
なぜクジAを選びたくなるのか?
というものでした。
クジAとクジBの期待値は同じ
ということが前提でしたが、
価値関数を使うと、
別の見方ができます。
価値関数においては、
利益が大きくなるほど、
貰った金額より、
嬉しさの期待値は
低くなります。
そのため、
5,000円貰った
ときの嬉しさは、
5,000円よりも少ない値の
例えば4,500円くらいに
感じてしまうのです。
4,000円貰った嬉しさは額面通り、
5,000円貰った嬉しさを4,500円として、
期待値を計算
し直してみましょう。
クジA:100%の確率で4,000期待額が貰える。
→4,000×100%=4,000
クジB:80%の確率で4,500期待額が貰える。
→4,500×80%+0×20%=3,600
「クジA」の期待値の方が
大きくなりました。
よって、
私たちの心は、
「クジA」に動くのです。
【疑問2】も同様に解決できます。
4,000円の罰金を支払う
ガッカリ感は金額同等とすると、
5,000円の罰金を支払う
ガッカリ感は5,000円よりも
少ない値になります。
例えば、4,500円くらい
になります。
すると【質問1】同様、
クジAのガッカリ感の
期待値は4,000円、
クジBのガッカリ感の
期待値は3,600円になり、
よりガッカリ感が少ない
クジBが選ばれやすいのです。
そして【疑問3】の
「なぜ【質問1】と【質問2】では、
選ばれるクジが反対になるのか?
これについては、
得をする場合と損をする場合で、
お金に対する感情の向きが
反対だからと解答できます。
このようにプロスペクト理論の
柱のひとつ「価値関数」に着目すると、
人間の意思決定プロセスが
理解しやすいです。
高い確率は低く、低い確率は高く感じる
プロスペクト理論における
2つ目の柱「確率加重関数」は、
「確率の感じ方のゆがみ」
を表すもので、
「降水確率70%」
「当選確率0.1%」など、
確率は普段の生活で
良く利用しますよね。
しかし、私たちは、
○○%と示された確率を
客観的に理解している
わけではありません。
人間には
「高い確率ほど低く見積もり、
低い確率ほど高く見積もる」
という心理傾向があります。
「当たるはずのない
宝くじをつい買ってしまう。」
それにも確率加重関数が
関係しています。
私たちは、二万分の一
(0.00000005%)という、
当選確率を正しく認識できず、
実際よりも大きく見積る
傾向があるので、
「意外と当たるんじゃないか?」
そう感じてしまいます。
反対に大きな確率は、
実際よりも小さく感じられます。
例えば、
「手術の成功率は99%です。」
と言われたら、
ひょっとして
失敗するんじゃないかと
不安になってしまう人は、
多いのではないでしょうか。
このような
「確率の感じ方のゆがみ」
を表現したのが、
確率加重関数です。
『行動経済学入門』によると、
確率加重関数では、
およそ「40%」という値が
ターニングポイントなのだそうです。
つまり、約40%以下の確率は
実際より高く感じられ、
それ以上の確率は、
実際よりも低く感じられます。
(ただし、ターニングポイントは
人によって異なります。)
「クジ問題」の分析
冒頭の「くじ問題」を、
今度は確率加重関数を使って
分析してみましょう。
【質問1】の「クジB」は、
80%の確率で5,000円が貰えるが、
20%の確率でハズレという内容でした。
確率加重関数に基づけば、
5,000円が貰える確率「80%」は
実際より低く、
ハズレの確率「20%」は、
実際より高く感じられます。
従って、「クジB」の
感覚上の期待値は、
実際の期待値である
4,000円よりも低いわけです。
一方、確率が100%の場合は、
実際の確率と感覚とのズレが
生じないので、
「クジA」の期待値は
4,000円のままです。
従って、「クジB」より「クジA」の
期待値が高く感じられ、
「クジA」を選びたく
なるわけです。
【質問2】においても、
同様のメカニズムで、
「クジB」より「クジA」の
期待値が高く評価されます。
【質問2】では、
期待値が高い方が罰金が多いので、
【質問1】とは逆の「クジB」が
好まれやすくなります。
このように「クジ問題」では、
価値関数と確率加重関数による
バイアスが二重に
作用していたのです。
価値関数や確率加重関数は、
あくまで統計から導いた傾向です。
余程の安定志向の人や、
リスク志向の人など、
当てはまらない人も
いることでしょう。
とはいえ、
人々のおおまかな心理傾向を
知っておけば、
プロスペクト理論は
大いに役立ちます。
プロスペクト理論から学べる5つのこと
ここまでの内容のまとめとして、
プロスペクト理論のポイントを
5つに要約しました。
プロスペクト理論の全体像を
整理するのに役立ててください。
「価値関数」と「確率加重関数」
価値関数とは、
「価値の感じ方のゆがみ」
確率加重関数とは、
「確率の感じ方のゆがみ」
損失の方が価値づけが重い
金額が同じだと、
損をした方が得をした場合の
約2.25倍の価値を感じます。
そのため、私たちは得を
することよりも、
損を避けることを
優先する傾向があります。
金額が大きければ価値の感じ方は小さくなる
動く金額が大きくなるほど、
もたらされる価値の振れ幅は
小さくなっていきます。
賞金が2倍になっても、
嬉しさも2倍になる
わけではないのです。
良い時は安定志向、悪い時はリスク志向
利益が出ている良い時には
安定志向になる一方、
損害が出ている悪い時は、
リスクを冒してでも利益を目指す
心理が働きやすくなります。
確率は心情的には正しく認識されない
私たちは約40%よりも
高い確率を実際より低く評価し、
それよりも低い確率を
実際より高く評価する
傾向があります。
その心理的傾向を表現した
グラフが確率加重関数です。
プロスペクト理論から
学べることは沢山ありますが、
少なくとも上記の
5つのポイントは
押さえておきましょう。
プロスペクト理論の活用例
プロスペクト理論は、
ビジネスにおいてどのように
活用できるのでしょうか。
3つの例を
紹介したいと思います。
リスクリバーサル
フィア・アピールとは反対に、
顧客の不安を取り除くことで、
購入を促す技術が
「リスクリバーサル(リスク保証)」です。
私たちが商品を買おうと
するときには、
「買って損をしたらどうしよう」
そういう不安がつきものです。
せっかく商品に魅力を
感じていても、
不信感が拭いきれず、
購入に踏み切れない顧客も
少なくないはずです。
リスクリバーサルの例は、
以下のようなものになります。
「商品を買って、
もし失敗したと感じても大丈夫!」と、
顧客を安心させる
ことが肝になります。
・返金保証
・分割払い
・カスタマーサポート
・修理保証
心理学に詳しい
起業家・宮川明氏らの
著書『成約率が20倍になった
「セールスレター」の秘密』によると、
実際の商品を
確認できない通販では、
リスクリバーサルが
特に重要なのだそうです。
フィア・アピール
プロスペクト理論によると、
私たちは利得よりも損失を
重く評価する傾向があります。
この損失回避性を応用したのが
「フィア・アピール」です。
フィアとは英語で「恐怖」のこと。
「この商品を買わないと損しますよ」
というように、
顧客が被る損失をアピールし、
購買意欲を高めることを狙う
交渉テクニックが、
フィア・アピールです。
例えば、
「この化粧品を使うと
肌のハリが増します。」
と言うよりも、
商品を使わないことによって
失うものに着目し、
「この化粧品の成分が不足すると、
肌のハリがなくなりますよ。」
などと宣伝します。
セールスコピーライターの
大橋一慶氏は、
フィア・アピールの例として、
以下のものを紹介しています。
【保険商品】
「もしあなたが事故にあったら、
家族はどうなるでしょうか?」
【害虫駆除】
「シロアリは、
あなたの大切な家を
ボロボロにしてしまいます。」
【英会話教材】
「間違った英語で、
外国人を怒らせてしまって
いるかもしれません。」
【金融商品】
「賢く資産運用をしないと、
老後の貯えが心配です。」
上記以外にもフィア・アピールは
様々な商品の宣伝に役立ちます。
「数量限定」「期間限定」なども、
フィア・アピールの一種です。
勿論、いたずらに危機感を
煽るのは良くありませんが、
伝え方を工夫するだけで、
商品の売れゆきを改善
できるかもしれません。
フレーミング効果
プロスペクト理論を
情報伝達に応用したのが、
「フレーミング効果」です。
フレーミング効果とは、
表現方法(フレーム)が違えば、
受け手に与える印象も
変わるという心理効果です。
例えば、
「90%の顧客が店舗Aのリピーターになる。」
と
「10%の顧客が二度と店舗Aを利用しない。」
とでは、
意味こそ同じですが、
まるっきり違う印象を受けますよね。
SBI大学院大学で
ビジネス・ミクロ経済学などを
教える石川秀樹氏は、
フレーミング効果の影響力を
実感できる思考実験を紹介しています。
「600人中200人が確実に救われる政策A」と、
「3分の1の確率で600人全員が助かり、
3分の2の確率で誰も救われない政策B」は、
どちらが良いでしょう?
多くの人は、
「600人中200人が確実に救われる政策A」
を選ぶはずです。
では質問の表現を
反対にしてみましょう。
「600人中400人が確実に死ぬ政策A」と、
「3分の1の確率で誰も死なずに済み、
3分の2の確率で600人全員が死亡する政策B」
このどちらがいいか?
迷うところですが、
「3分の1の確率で誰も死なずに済む政策B」
を選ぶ人が多いのではないでしょうか。
表現が違うだけで、
なぜ判断に影響が生じるのでしょう?
この疑問も、
プロスペクト理論で説明できます。
ポイントとなるのは、
「価値関数」の項目で解説した
「利益が出ている場合は安定志向になり、
損失が出ている場合はリスク志向になる」
という心理です。
つまり利益に関わる情報においては
「確実に○○できる」という、
確実性の高い表現が好まれ、
反対に損失に関わる情報においては、
「××%の確率で△△する」という
リスク表現が好まれやすいのです。
「利益を伝えるなら確実表現、
損失を伝えるならリスク表現」
という簡単なルールを
覚えておくだけで、
顧客への商品説明や
会議での報告などの際、
きっと役に立つはずです。
プロスペクト理論と
フレーミング効果を活用し、
なるべく有利に話を運べるよう、
賢く情報を伝えましょう。
動画紹介
今回の内容について、
参考になる動画を紹介します。
ぜひ、視聴してみてください。
以下のブログも参考になります。