人は期待効用の最大化者ではない。直観（System 1）と熟慮（System 2）が交錯し、参照点と損失回避が意思決定を支配する。ダニエル・カーネマン（ Daniel Kahneman,1934–2024）は、盟友エイモス・トヴェルスキーとともに、ヒューリスティクスとバイアスの研究、そしてプロスペクト理論で、合理的経済人仮説を揺さぶり、行動経済学を創始した。
2002 年、カーネマンはノーベル経済学賞を単独受賞（心理学的洞察の統合）。
本稿は、経歴、主要理論、受賞理由と時代背景、世界・日本への影響、批判と限界、今日的意義（AI・気候・格差・医療）を、図解と実務チェックリストを交えて立体的に解説する。
1. 受賞者の経歴整理（出生地・学歴・主要ポスト）
出生：1934 年、フランス・パリ。幼少期に家族とともにパレスチナへ移住。第二次大戦中の体験が「人の判断」への関心を深めた。
学歴：エルサレム・ヘブライ大学で心理学・数学。カリフォルニア大学バークレー校でPh.D.（心理学）。
主要ポスト：
ヘブライ大学教授（心理学）。
ブリティッシュ・コロンビア大学、 UC バークレー、プリンストン大学（ Woodrow Wilson School）教授。
米国防総省や公的機関における意思決定研究のアドバイザー。
代表的著作・論文：
“Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases”（1974, with Tversky）
“Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk”（1979, with Tversky）
“Choices, Values, and Frames”（2000, with Tversky）
『ファスト＆スロー（Thinking, Fast and Slow, 2011）』
共同研究者：エイモス・トヴェルスキー（1937–1996）——共同研究はカーネマン＝トヴェルスキー（KT）として経済学・心理学の古典に。
小結：臨床的直観と厳密な実験を両輪に、人はどう誤り、なぜ誤るのかを経済学に定着させた。
2. 主要理論・研究内容
2-1. ヒューリスティクスとバイアス（Heuristics & Biases）
目的：不確実性下の判断で、人はどんな近道（ヒューリスティクス）を使い、どんな系統的誤り（バイアス）を犯すのかを明らかにする。
代表性ヒューリスティクス：典型例らしさで確率を判断→ベースレート無視、合取の誤謬 。
利用可能性ヒューリスティクス：思い出しやすさで頻度を判断→最近性バイアス、メディア露出の影響。
アンカリング：初期値（アンカー）に引きずられ、十分に調整できない。
フレーミング効果：同じ期待値でも表現の仕方（生存率/死亡率）で選好が変わる。
過信（overconfidence）：信念の確信度が過剰、レンジが狭い。
図解（概念）：
刺激 → System 1（速い直観）→直観的判断
↓監視・修正（ときに失敗）
System 2（遅い熟慮）
2-2. プロスペクト理論（Prospect Theory）：参照点と損失回避
古典（期待効用）：最終的な財の水準で効用を評価。
プロスペクト理論：
参照点（現状や期待）からの利得・損失で価値を評価。
損失回避：同じ額なら損失の痛み＞利得の喜び（係数 λ>1）。
感度逓減：利得・損失の周辺効用は規模が大きいほど薄れる（凹・凸）。
確率加重：小確率を過大評価、中～大確率を過小評価（逆 S 字の重み）。
価値関数（模式）：
価値 v(x)
│ ／（利得：凹）
│ ／
│ ───●── 参照点（0）
│ ／
│ ＼（損失：凸、かつ急勾配＝損失回避）
└──────── x（利得 ← 0 →損失）
含意：
ギャンブル好き/嫌いの両立：小確率の大勝ちを好み（加重↑）、中確率の損を嫌う（加重↓）。
保険と宝くじの共存：損失回避＋確率加重で説明。
エンド owment 効果：所有で参照点が動き、手放す痛みが増大。
2-3. System 1 / System 2（ファスト＆スロー）
System 1：自動・高速・努力不要。パターン認識、感情、連想。
System 2：努力・遅い・希少資源。計算、論理、自己制御。
相互作用：多くの意思決定は S1 が仮の答えを出し、S2 がモニタして必要時に修正。ただし注意資源が不足すると介入に失敗。
2-4. 経験効用 vs 記憶効用、ピーク・エンド則
経験効用：実際に経験中の快・不快。
記憶効用：のちに振り返る評価（記憶はピーク（最大の痛み/喜び）と終わり（最後の瞬間）に大きく重みを置く）。
医療手技の痛み研究で、少し長くても終盤をソフトにすると総合評価が改善することを示した。
2-5. フォーカシング・イリュージョン（Focusing Illusion）
人は目立つ要素に過度の重みを置き、全体的な幸福の予測を誤る（例：日照、収入、都市）。政策や個人の意思決定で過大評価に注意。
3. 受賞理由と当時の経済状況（課題と答え）
3-1. 課題（1970–90 年代）
期待効用・合理的期待・EMH が主流。実際の行動はフレーミングで揺れ、株式プレミアム謎や保険と宝くじの同時需要などが説明しきれない。
3-2. カーネマンの答え
ヒューリスティクスとバイアスで判断の規則的歪みを地図化。
プロスペクト理論で参照点・損失回避・確率加重を導入し、選好の文脈依存を基礎付け。
経験効用の概念で、幸福・医療など厚生測定の再設計を促した。
受賞の核：「どうあるべきか」より「人は実際どう判断するか」を経済学の中心に据えた。
4. 世界・日本への影響（政策・学問・日常）
4-1. 政策・公共（ナッジの源流）
選択アーキテクチャ：デフォルト設定、選択の並び順、単位表示で行動が変わる。
年金自動加入（オプトアウト）、臓器提供の意思表示、税申告の社会規範メッセージなどに応用。
4-2. 金融・企業
行動ファイナンス：損失回避・処分効果、代表性に由来するバリュエーション歪み。
価格設定・UX：チャーミングプライス、バンドル、無料の魔力（ゼロ価格効果）などの設計。
4-3. 医療・教育
インフォームド・コンセントのフレーミング、副作用確率の表示、治療満足のピーク・エンド最適化。
教育：成績表示、合否通知、学費案内の見せ方で選択が変化。
4-4. 日本の射程
防災・減災：確率の過小評価や正常性バイアスに対応する避難勧告 UI。
高齢社会：選好の現状バイアスを踏まえた介護・終活の意思決定支援。
5. 批判と限界
外部妥当性：実験室の効果が市場・長期で再現するとは限らない。
一貫モデルの難しさ：多様なバイアスを統一的に予測する構造モデル化は途上。
個人差と文化差：損失回避や確率加重のパラメータは文脈依存。測定法で結果が揺れる。
複雑な学習・市場適応：経験と競争がバイアスを弱める場面も多い。
位置づけ：カーネマンの知見は第一近似。政策・企業は測定→ 実験→ 拡張の反復で使うべき。
6. 今日的意義（格差・AI・環境・安全保障）
6-1. AI と人間のハイブリッド判断
S1 の強み（高速）と AI の予測、S2 の監督を組み合わせた意思決定支援。ただし自動化バイアス（機械の提案を過信）に注意。
6-2. 気候リスクの伝え方
小 確 率 の 過 小 評 価 を 補 う 視 覚 化 、 頻 度 表 現 （ 100 年 に 1 度 で は な く 「 今 後 30 年 で26%」）で行動を促す。
6-3. 格差と金融行動
現状維持バイアス・メンタル・アカウンティング（セイラー）を踏まえ、自動積立やデフォルト保険で機会を拡大。
6-4. 健康・医療
損失回避を活用した禁煙・服薬アドヒアランスのインセンティブ設計。ピーク・エンドで患者体験を改善。
7. 図解でつかむカーネマンのコア
画像
8. ケーススタディ（応用）
8-1. 年金の自動加入とフレーミング
加入をデフォルトにし、「将来の損失回避（老後不安）」に焦点を当てる。手数料の年率表示でアンカーを調整。
8-2. 防災通知の設計
平常性バイアス対策として、隣人の行動表示（ソーシャルプルーフ）と具体的行動を 1タップで。アイコン色と音で System 1 に届く設計。
8-3. 医療の満足度最適化
検査の最後を優しく（ピーク・エンド）。副作用の頻度は自然頻度（1000 人中 x 人）で説明。
8-4. ネット詐欺対策
緊急性フレームに対抗する遅延ナッジ（30 秒待ち）、二段階確認で System 2 を起動。
9. 研究の広がりと後継
行動ゲーム理論、行動公共経済、行動金融、幸福研究へ拡張。
プロスペクト理論の拡張：累積的プロスペクト理論（確率のランク依存）など。
セイラー（メンタル・アカウンティング、ナッジ）、ローブスタイン、カメラーらが実証を深化。
10. FAQ（誤解の整理）
「人は非合理だから予測不能？」→規則的な歪みがあるから予測可能。設計で改善できる
「ナッジは操作的？」→ 透明性・撤回可能性・厚生テストを満たすライトナッジが前提 。
「損失回避＝臆病？」→コンテクスト依存。参照点設計で挑戦を促せる。
11. 実務者チェックリスト（行政・企業・医療・教育）
フレーミング監査：表示単位・言い回し・並び順を点検。
デフォルト設計：望ましい選択を撤回可能なデフォルトに。
自然頻度：確率は%でなく分母付きで表現。
ピーク・エンド：顧客体験の最後の 5 分を設計。
測定→ 実験→ 拡張：A/B テストと事前登録で再現性を確保。
12. まとめ 「人間中心」の経済学へ
カーネマンは、人間は完全には合理的でないという事実を、悲観ではなく設計への希望に変えた。参照点、損失回避、確率加重、フレーミング。これらを理解すれば、政策・金融・医療・教育・防災のすべてで、よりやさしく、より賢い選択の仕組みを作れる。AI と複雑化の時代に、人の注意と感情の有限性を尊重する彼の教えは、ますます重みを増している。
さくらフィナンシャルニュース
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