区別バイアスdistinction bias

例題(1)と(2)に対して、あなたはどのように予想しましたか？

ここでの例題のように(1)と(2)の条件を同時に見せられると、多くの人が、(2)のように言われたときの方が(1)のように言われたときよりも、幸福度が高いだろうと予想します（例えば、(1)の5％キャッシュバックの幸福度が☆2つで、(2)の10％キャッシュバックの幸福度が☆4つ）。しかし、(1)と(2)の条件を別々に見せられた場合、幸福度の予想に見られる差は、先ほどより小さくなるようです（例えば、(1)の5％キャッシュバックの幸福度が☆2つで、(2)の10％キャッシュバックの幸福度が☆3つ）。

このように、金額や割合などの特定の数値に基づいて、複数の条件の価値を比べることは、日常場面でもよく見られます。しかし、このようなとき、複数の条件の価値を別々に評価するよりも、同時に評価したときの方が、その数値の違いが自分にもたらすであろう幸福度（価値）の差異をより大きく捉えやすいことが明らかになっています。このような判断の歪みを区別バイアスと言います。

私たちは何かを選ぶとき、複数の候補の数値を直接比較することで、より妥当な判断が可能になると思いがちです。しかし、このようなやり方をした場合、私たちの判断は区別バイアスの影響をむしろ受けやすくなります。「こちら方が数値が大きいのだから、感じる幸せも当然大きくなるはず」という幸福度予想は、必ずしも現実に得られる幸福度とは一致しないかもしれません。