判断のあるところにはノイズが存在する。
判断とは、採用面接により期待する予測や人事評価などである。
ノイズの構成要素は大元のエラー指標となる平均二乗誤差を分解する。
平均二乗誤差は、
バイアスとシステムノイズから構成される。
バイアスとは、
平均誤差、偏りのことである。
システムノイズとは、
判断する人によるバラつきである。

さらに、システムノイズは、
ノイズレベルとパターンノイズから構成される。
ノイズレベルとは、
判断する人による平均バラつきである。
パターンノイズとは、
判断する人による特異バラつきである。

さらに、パターンノイズは、
安定したパターンノイズと機会ノイズから構成される。
安定したパターンノイズとは、
判断する人の固有の考えや価値観に起因するバラつきである。
機会ノイズとは、
判断する人の一過性の原因に起因するバラつきである。

採用面接の事例では、
客観的無知が原因となり、活躍できる人材を採用できない。
仕事で能力を発揮できるかどうかは多くの要因に左右されるからである。
採用面接は、面接官のパターンノイズに縛られる。
パターンノイズを小さくする方策は、
構造化した面接をすること。
候補者に何を求めるのかを具体化し、項目ごとに独立して評価する。
最後まで独立した質問を投げかけ、最後にジャッジをする。

人事評価の事例では、
過半がシステムノイズとなり、適正な評価が下されない。
判断する人により同じ対象者でも評価結果は変わる。
固有の価値観に起因したり、一過性の事象に起因したりする。
これら、システムノイズを小さくする方策は、
相対評価を取り入れ、評価基準を定めることである。

判断する人は、
自信過剰バイアスや客観的無知を過小評価しないことである。
理由は、
人間にはノイズが多く、モデルにはノイズが小さい。
主観的な判断は、客観的な精度を向上しない。
つねにデータに基づく単純な線形モデルが
人間の判断精度を上回ることを理解しておく。