方法論

人間の判断力の13の次元をどのように測定するか——各次元の意味、スコアリング方法、そしてその理論的基盤。このページは防御可能であることを目指しています：懐疑的な議長、学者、またはデータサイエンティストがこのツールに異議を唱えた場合、回答はこのページにあるべきです。

なぜシナリオベースで自己申告ではないのか

従来の心理測定はLikert尺度の自己申告（「私は公平性を重視する：1–5」）に依存しています。これらは社会的望ましさバイアスと、人々が自分の行動をどう認識しているかと実際の行動との間のギャップによって大きく汚染されています。

Agonoraは分岐するジレンマの中にあなたを置き、時間的プレッシャー、フレーミングの変化、社会的圧力の下でも含めて、明らかにされた選択を測定します。測定単位は決定であり、主張ではありません。

13の次元

倫理的核心

公平性

内集団・外集団の地位に関係なく平等な扱い。

測定内容：
影響を受けるグループのみが変わるリソース配分シナリオにおける選択パターン。
スコアリング：
Weighted average of choice values across fairness-tagged dilemmas, normalised to 0–100.
理論的根拠：
Rawls, A Theory of Justice（無知のヴェール）；Haidtの道徳基盤論。

一貫性

表面的なフレーミングに関係なく、すべてのコンテキストで同じ原則を適用。

測定内容：
構造的に同一だが表面的な手がかりが異なるシナリオ（「ミラーペア」）への回答のデルタ。
スコアリング：
1 − mean(|delta|) across paired items, normalised to 0–100.
理論的根拠：
Kahneman, Thinking Fast and Slow（フレーミング効果）；行動一貫性の文献。

共感

抽象的な決定の背後にある人間への影響に対する真の関与。

測定内容：
名前のある人間の物語を含むシナリオと抽象的な統計のシナリオへの差異的な反応。
スコアリング：
Weighted average of empathy-tagged choice values.
理論的根拠：
Batsonの共感-利他主義仮説；Bloom, Against Empathy（ガードレールとして）。

道徳的勇気

個人的・評判上のコストを払ってでも原則に基づいて行動する意志。

測定内容：
個人的な不利益を伴うが表明した価値観を支持する選択、特に社会的圧力下。
スコアリング：
Weighted average across courage-tagged items, with social-desirability discount.
理論的根拠：
Rushworth Kidder, Moral Courage；Kohlbergの第5–6段階の推論。

誠実さ

表明した価値観とプレッシャー下での行動の一致。

測定内容：
自己申告の価値観（評価前）と明らかにされた選択（評価中）のギャップ。
スコアリング：
Weighted average of integrity-tagged choices minus stated-revealed value gap.
理論的根拠：
自己一致理論；認知的不協和の文献。

自己認識

自分のスコアに関する自己認識の正確さ。

測定内容：
結果を見る前に各次元のスコアを予測していただき、比較します。
スコアリング：
1 − (mean(|predicted − actual|) / 100).
理論的根拠：
Dunning–Krugerキャリブレーション研究。

認知的主権

認識的謙虚さ

較正された自信——自分が知らないことを知ること。

測定内容：
事実に関する質問に答え、信頼度（0–100%）を表明します。キャリブレーションを採点します。
スコアリング：
Brier score: 1 − mean((confidence/100 − correct)²).
理論的根拠：
Tetlock, Superforecasting；Brier 1950。

パラドックス耐性

矛盾する真実を保持し、誤った解決を強制しないこと。

測定内容：
明確な答えのないジレンマへの自由記述回答；Claudeが解決戦略を分類。
スコアリング：
AI classification mapped to {0.2, 0.6, 0.8, 1.0}.
理論的根拠：
Cameron & Quinn, Competing Values Framework；Rothenbergのヤヌス的思考について。

身体化された直感

時間的プレッシャー下での直感的パターン認識の正確さ。

測定内容：
時間制限付きシナリオでの即断の正確さ vs. 時間制限なし変種での熟考された正確さ。
スコアリング：
0.6 × snap_accuracy + 0.4 × calibration_of_snap_confidence.
理論的根拠：
Gary Klein, Sources of Power；二重過程理論。

意味構築

曖昧な入力から一貫した物語を構築すること。

測定内容：
自由記述の回答を一貫性、深さ、独自性、統合性で採点。
スコアリング：
0.3 × coherence + 0.25 × depth + 0.25 × originality + 0.2 × integration.
理論的根拠：
Bruner, Acts of Meaning；物語的アイデンティティ理論。

関係性・創造的知性

関係的知性

権力力学、サブテキスト、信頼構造を読み取ること。

測定内容：
曖昧な社会的場面の多肢選択式解釈；信頼の配分。
スコアリング：
0.3 × subtext_accuracy + 0.3 × power_reading + 0.4 × trust_calibration.
理論的根拠：
Goleman, Social Intelligence；心の理論研究。

創造的発散

与えられた枠組みを打ち破り、新しい選択肢を生み出すこと。

測定内容：
すべての列挙された選択肢に欠陥があるシナリオ；新しい代替案の生成に対する評価。
スコアリング：
0.5 × frame_breaking + 0.5 × novelty_rating.
理論的根拠：
Guilfordの拡散的思考；de Bono, Lateral Thinking。

注意の主権

注意散漫な中での深い集中と意思決定品質の維持。

測定内容：
埋め込まれた注意チェック、ノイズ下での回答安定性、妨害刺激への抵抗。
スコアリング：
0.4 × checks_passed + 0.3 × stability + 0.3 × distractor_resistance.
理論的根拠：
Newport, Deep Work；注意回復理論。

スコアの算出方法

  • 加重選択スコアリング。 各シナリオの各選択肢は、次元にわたるスコアリングベクトルと重みを持ちます。シナリオの次元への寄与は、選択値×その次元におけるシナリオの重みです。
  • 自由記述回答のAIスコアリング。 ユーザーが列挙された選択肢を選ぶ代わりに自分の回答を書いた場合、Claudeがそのシナリオと次元に特化したルーブリックに基づいて回答を採点します。スコアは監査可能性のために記録されます。
  • 一貫性ミラーペア。 選択されたシナリオには、セッション内の別の場所に同じ構造だが異なる表面フレーミングの「ミラー」があります。2つの回答の絶対デルタが一貫性の測定値です。
  • 母集団ベンチマーキング。 パーセンタイルランキングはプラットフォーム全体の母集団に対して算出されます（オプトイン）。ベンチマークは毎週更新されます。

限界

  • 自己選択。 評価を受けることを選択した人々は代表的なサンプルではありません。ベンチマークはこの点を念頭に置いて読むべきです。
  • 文化的キャリブレーション。 シナリオは西洋/英国の取締役会の文脈で書かれています。異文化間の検証は進行中です。
  • 時点のスナップショット。 プロフィールは、今日、この日、この気分でのあなたの推論の仕方を反映しています。再受験では個々の次元で10–15ポイント異なることが多く、クラスターレベルの全体像はより安定しています。
  • 採用ツールではありません。 Agonoraは自己省察と能力開発のための手段です。採用、昇進、または正式な評価の決定には検証されておらず、そのような目的で使用すべきではありません。

参考文献

  • Brier, G. W. (1950). Verification of forecasts expressed in terms of probability.
  • Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow.
  • Tetlock, P. & Gardner, D. (2015). Superforecasting.
  • Kidder, R. (2005). Moral Courage.
  • Cameron, K. & Quinn, R. (2011). Diagnosing and Changing Organizational Culture.
  • Klein, G. (1998). Sources of Power.
  • Guilford, J. P. (1967). The Nature of Human Intelligence.
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