本記事は note で先行公開した記事を、加筆・再構成したものです。
はじめに：「選択肢を比較せよ」は本当か
「複数の選択肢を比較してから決めましょう」——ビジネス書でよく目にするアドバイスです。
意思決定の教科書には、「選択肢A、B、Cを評価軸ごとに比較し、最もスコアの高いものを選ぶ」と書かれています。
ところが、現実の現場で熟練者がやっていることは、これと正反対だったりします。
認知心理学者のゲーリー・クラインが、現場のプロの判断を1,000件以上分析した結果、「複数案を比較してから判断していたケースはわずか12%」だったのです。残りの88%は、「一案だけ思いついて、それを頭の中で試してから、動く」という流れでした。
これがRPDモデル（Recognition-Primed Decision：認識準拠型意思決定）です。前回の「カーネマン×クライン合意」の続編として、今回はこの話を掘り下げます。私が提唱しているJOA（Judgment-Oriented Architecture：判断志向アーキテクチャ）の中核思想——DEMという4象限の縦軸——は、このRPDモデルがそのまま理論的根拠になっています。
1. RPDモデル——「比較しない判断」の発見
クラインの研究はとてもシンプルでした。
「現場のプロは、本当に複数の選択肢を比較しているのか？」
研究対象は、消防隊長、軍の指揮官、ICU看護師、原発オペレーター、設計エンジニア——時間的プレッシャー・高リスク・不確実性の中で日々判断を下す現場の専門家たちです。
クラインのチームは、彼らの判断を1件ずつ詳細にインタビューしていきました。「あの時、どう判断したのか？」「他の選択肢は考えたか？」「なぜその案を選んだのか？」——結果は、当時の意思決定理論の常識を覆すものでした。
| 領域 | 複数案を比較した割合 |
|---|---|
| 消防隊長 | 12% |
| 米海軍指揮官 | 4% |
| ICU看護師 | データなし（直感的判断が主流と報告） |
ほとんどのプロは、最初に1つの行動方針を思いつき、それを採用していました。
「他の案と比較して、より良い案を選んだ」のではなく、「最初に浮かんだ案を、そのまま実行した」のです。しかも、その判断の多くは正しかった。
「直感だけ」の理論ではない
ここで重要なのは、クラインは「直感が全て」と言っているのではない、ということです。彼らは「最初の案」を、頭の中でシミュレーションしてから動いていました。
「この案で動いたら、どうなるか？」を、3〜4手先まで頭の中で試す。問題がなさそうなら、そのまま動く。問題が見えたら、案を修正する、または次の案を出す。
つまり、RPDは「パターン認識（直感的）」と「メンタルシミュレーション（分析的）」が連結して働く理論です。「直感 vs 分析」の二元論ではない。両方が同時に機能している、というのがクラインの発見でした。
2. RPDの3つのバリエーション
クラインはRPDを、状況の複雑さに応じて3つのバリエーションに分類しました。
V1：パターン即認識
状況を見た瞬間に「これは○○だ」と分かり、すぐに行動できるケース。
消防隊長の例で言えば、火災現場に到着した瞬間に「これは床下から燃え広がっている火災だ」と認識し、すぐに「床を切り抜いて放水する」と動ける。考える時間も、迷う時間もない。経験から来るパターン認識が、自動的に行動を引き出します。
V2：状況を分析して認識
状況がすぐには分からない。データを集めて、ストーリーを組み立てて、初めて「ああ、これは○○のパターンだ」と理解できる。
ICU看護師が、患者の症状をいくつか観察して、「これは敗血症の初期症状かもしれない」と気づくような場面です。V1より時間がかかります。情報を集めるフェーズが必要だからです。
V3：メンタルシミュレーション
パターンは分かるけど、行動に迷う。「この案で動いたら、本当にうまくいくか？」を頭の中で試す必要がある。
新規市場への参入、未踏領域の研究開発、複雑な戦略判断——前例が少なく、結果の予測が難しい場面で、頭の中で「シナリオを試す」フェーズが重要になります。
V1→V2→V3の順に、判断にかける時間と認知負荷が増えていきます。
3. 人間の認知的限界——3変数×6段階
クラインの研究で、もう一つ重要な発見があります。
人がメンタルシミュレーションを組み立てる際、通常は3個の変数と6個の移行段階が限界——というものです。
「3変数×6段階ルール」と呼ばれることもあります。
3変数ルール
ある判断に影響する変数が3つを超えると、人は頭の中で正確にシミュレーションできなくなります。
| 判断例 | 変数 | シミュレーション可能性 |
|---|---|---|
| 見積承認判断 | 金額／納期／在庫状況の3変数 | ○ 可能 |
| 生産計画立案 | 需要予測／在庫／設備稼働／人員配置／納期／品質要件の6変数 | × 認知の限界を超えている |
6変数を頭の中で同時に扱おうとすると、何かが見落とされたり、組み合わせの一部が無視されたりします。「ベテランが直感で決めた」生産計画が、後で見ると非合理だったりするのは、認知的にそれが正常だからです。
6段階ルール
判断に至る因果連鎖が6段階を超えると、頭の中で追えなくなります。
「この判断が→次の業務に影響して→さらに別の業務にも波及して→3週間後にトラブルになって→クレーム対応になって→対応が長引いて→次の判断にも影響する……」——8段階の因果連鎖を頭の中で組み立てるのは、ほぼ不可能です。途中で何かが抜け落ちます。
JOAコンサルティングへの含意
この限界を超えた判断点は、人の頭の中だけで処理させてはいけません。変数を3つに絞る、判断点を分割する、中間チェックポイントを挿入する、ダッシュボードで変数を統合する——こうした設計が必要になります。
JOAコンサルティングでは、判断点ごとにこの「認知的複雑度」を測定し、限界を超えていれば再設計を提案します。
4. JOAから見ると——DEM縦軸の理論的根拠
ここからが、JOA（判断志向アーキテクチャ）との接続です。
JOAでは、業務の中の判断をDEM（Decision Evolution Model：判断進化マトリクス）という4象限に配置します。横軸は「環境変動性」（前回の記事で書いた、カーネマン×クライン合意の「条件1」が根拠）。縦軸は「価値創出源泉」です。
実はこの縦軸が、RPDの3バリエーションをそのまま理論的根拠にしています。
| DEM象限 | RPDバリエーション | 価値創出源泉 |
|---|---|---|
| 標準化象限 | V1：パターン即認識 | 効率・再現性 |
| 適応運用象限 | V2：状況分析認識 | 状況対応力 |
| イノベーション象限 | V3：メンタルシミュレーション | 創造・差別化 |
つまり：
- V1で回る判断は、ルール化・自動化が可能。標準化の方向で価値が出る
- V2で回る判断は、状況分析を支援する仕組みが必要。データ収集や情報整理が改善ポイント
- V3で回る判断は、メンタルシミュレーションの質を高める支援が必要。変数整理、ShadowBox、プレモーテム
判断の性質に応じて、進化のさせ方が違うのです。
5. よくある失敗——V3の判断にV1の仕組みを入れる
業務改革やDXで、よくある失敗があります。
V3レベルの判断（メンタルシミュレーションが必要な判断）に、V1レベルの仕組み（ルール化・自動化）を当てはめてしまうことです。
例えば、戦略的な仕入先選定。これは本来、市場動向、関係性、リスク、長期的な戦略整合性など、多くの要素を考慮するV3レベルの判断です。ところが、これを「価格・納期・品質の3点でスコア化して、最高得点の業者を選ぶ」というルールにしてしまうと、判断の質が下がります。重要なソフト要素が落ちてしまうからです。
逆もあります。
V1で十分な判断（パターン認識で即決できる判断）に、V3レベルのコスト（属人化・ベテラン依存）をかけてしまうケースです。「経験豊富な部長にしか決められない」と言われている判断が、実は条件を整理すれば、誰でもルールで決められる、というケース。
これは過剰属人化で、組織のスケーラビリティを下げています。
JOAのRPDバリエーション診断は、この「V1↔V3のミスマッチ」を構造的に検出するためのツールです。
6. メンタルシミュレーションを「育てる」
V3の判断は、メンタルシミュレーションが鍵です。そして、メンタルシミュレーションは、訓練できることが分かっています。
クラインが事業化した「ShadowBox」という訓練手法があります。
熟練者が現場で実際に下した判断（または下した方が良かった判断）をシナリオ化し、訓練生に「このシナリオで、注目すべき情報は何か」「どう判断するか」を考えさせます。
訓練生の答えと、熟練者の答えを照合することで、「熟練者が見ているのに、自分が見落としているポイント」が浮かび上がる。これを繰り返すことで、訓練生のメンタルシミュレーション能力が上がっていきます。
米海兵隊で28%、米陸軍で21%の判断精度向上が実証されています。
JOAコンサルティングでは、このShadowBoxをJOAのワークショップデータと組み合わせて、自動的にシナリオを生成する仕組みを取り入れています。クライアント企業の判断点データから、訓練教材を自動生成できる——というのが、JOARS（JOA成果物管理リポジトリ）の発展形として描いている方向のひとつです。
まとめ
RPDモデルは、現場のプロの判断を観察した結果、生まれた理論です。
- 人は選択肢を比較しない。最初に1つの案を思いつき、頭の中で試して、動く
- パターン認識（直感）とメンタルシミュレーション（分析）が連結して働く
- 状況の複雑さに応じて、V1（即認識）／V2（状況分析）／V3（シミュレーション）の3バリエーションがある
- メンタルシミュレーションには、3変数×6段階という認知的限界がある
- 判断のバリエーションを誤認すると、業務改革は失敗する
そして、これらは全てJOAのDEM縦軸の理論的根拠になっています。
カーネマンが発見したバイアス、クラインが発見したパターン認識、2009年の合意で示された条件、RPDの3バリエーション、認知的複雑度の限界——JOAは、これらの偉大な研究を、判断を設計する現場で使える形に翻訳したフレームワークです。
「判断の源流」シリーズで、これからも一つずつ紐解いていきます。
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株式会社ファインドルートでは、中小企業の業務改革・DX推進をご支援しています。本記事で紹介したRPDモデルとメンタルシミュレーション理論は、私たちが「どの判断を自動化し、どの判断を人に残すか」を見極める際の中核的な判断軸として活用しています。
- 業務棚卸を通じた判断点の可視化
- DEM（判断進化マトリクス）による判断特性の分類
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- 業務システム実装支援（生成AI・ノーコード・SaaS活用）
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判断の源流シリーズについて
JOAを支える既存の理論や思想を、原典から読み解いて紹介していくシリーズです。TOC（制約理論）、ヒューリスティクスとバイアス、自然主義的意思決定、知識経済学、ピラミッド原則、SECIモデルなど——これらの理論がJOAにどう接続しているかを、業務改革の実務応用の視点で解説していきます。
本記事は、代表 佐野尚人のnote「判断の源流」マガジンで先行公開した記事を、HP用に加筆・再構成したものです。
note原典版はこちら：[「人は選択肢を比較しない」— 消防隊長の判断研究が明かしたRPDモデルの話]
