生存者バイアス

第二次世界大戦中、軍から依頼を受けたコロンビア大学の統計研究グループは、戦闘から生還した爆撃機を調査しました。飛行機の翼や胴体には無数の弾痕が残っていました。よく知られる逸話によると、将校たちは弾痕の多い翼の部分を、より厚い鉄板で補強すべきだと主張したといいます。

しかし、数学者のエイブラハム・ウォールドは正反対の結論を下しました。翼に被弾した飛行機はなんとか生還できましたが、エンジンや操縦席に被弾した飛行機は帰還できなかった可能性が高かったからです。生還した機体にその部分の弾痕がほとんどないこと自体が、重要な手がかりでした。調査チームは『生き残った飛行機』だけを観察していたのです。

帰還した飛行機の弾痕は、むしろ『ここは撃たれても耐えられる場所』である証拠でした。このように、失敗して消えてしまったデータが見落とされると、私たちは正反対の誤った判断を下してしまいがちです。

書店に行くと、『大学を中退して大富豪になった人たちの秘密』のような本をよく目にします。スティーブ・ジョブズやビル・ゲイツのような伝説的な起業家の共通点を集めた話です。こうした本を読んでいると、まるで大学を辞めて起業すれば成功できるように感じてしまいます。

しかし、私たちは大学を辞めて事業に挑戦し、静かに失敗していった何千、何万という人々の声を聞くことはできません。成功した人は華やかなインタビューや舞台に立って脚光を浴びますが、失敗した人の話は注目されることがなく、表に出てこないからです。

街の人気飲食店の秘訣も似ています。30年以上生き残った老舗の店主のやり方は特別に見えますが、まったく同じ方法で商売をして閉店していった無数のお店は目に見えません。成功の要因を正しく知るためには、失敗した人たちのデータもあわせて比較しなければなりません。

もう少し正確に言うと、統計学ではこれを『選択バイアス（標本抽出の過程で生じる偏り）』の代表的な形として扱います。無作為にバランスよく集めるべきデータの中で、特定の条件をクリアして生き残ったものだけが抽出されたときに生じる系統的な歪みです。

古代ギリシャの哲学者ディアゴラスの逸話も良い例です。ある知人が、神に祈りを捧げて難破から生き延びた人々が奉納した絵を見せると、彼は『祈りを捧げたのに海で溺れて死んだ人たちの絵はどこにあるのか』と問い返したといいます。見えないデータを意識的に思い浮かべる姿勢こそが、批判的思考（クリティカルシンキング）の核心です。

新しい知識を学んだり、重要な決断を下したりするたびに、自分に問いかけてみてください。『いま目の前に見えているものがすべてだろうか、それとも生き残ったものだけだろうか？』沈黙する脱落者のデータを探す意識を持つことで、世界をずっと歪みの少ない視線で見つめられるようになります。