money!人件費の高い国で生活しているアーキテクトやデータサイエンティストにとって、最大の資産は自己自身である。した労働者は毎年1000万程度は収入を得る。アーキテクトやデータサイエンティストは、自己自身の労働力を「証券」として指し示すことによって、企業から定期的に給与や報酬という「利払い」を受け取るのである。あらゆる証券と同様に、労働者は自己自身の現在価値を評価することができる。人間は、自らを「金融商品」として観察することができるのである。した人的資本としての「人間」概念は、開発プロジェクトやR&Dのプロジェクトが、工学的な活動であるばかりか、経済的なコミュニケーションであることも明らかとする。あるプロジェクトに参入しているアーキテクトやデータサイエンティストたちは、自覚しているかどうかはともかくとしても、経済活動としてプロジェクトに参入していることになる。特定のプロジェクトに参加するか否かの意思決定は、機会損失のリスクを引き受けなければ成り立たない。あるプロジェクトに参入していれば、他のプロジェクトに参入することは困難となる。そのプロジェクトよりも別のプロジェクトの方が報酬の大きいプロジェクトであるのならば、それだけ機会損失は大きくなる。money!)」は死活問題となる。我々は時間をコスト(cost)として支払うことで、その対価(performance)を得ている。performance)はプロジェクトの様相に左右される。そもそも収益が期待できないサービスの開発であれば、そこに参入している労働者が得られる対価も期待できない。専門技術や専門知識が高いアーキテクトやデータサイエンティストは、契約次第では、少ない時間的なコストの投資からより多くの報酬を得ることもできるであろう。management)」は重要な問題となる。そのプロジェクトを管理するプロジェクトマネージャーの能力次第では、参入しているメンバーは、自己管理として、自ら支払うコストを管理しなければならない。Management(EVM)は、ある種の「データドリブン」な意思決定に結び付けられる開発プロジェクトの進捗分析を可能にしている。Valueの略で、プロジェクト初期の見積もりを意味する。EVAのフレームワークでは、この見積もりの方法に制限は無い。estimate)」で計算することもできる。value)を表し、各値は次のような意味を持つ。プロジェクトがいつも通りのペースで進捗した場合の想定。プロジェクトが全て思い通りに進捗した場合の想定。プロジェクトが全く思い通りに進捗しなかった場合の想定値。「他のプロジェクトとの兼ね合い」を考慮して計算するのではなく、あくまで当該プロジェクトそれ自体の工数として見積もる。「他のプロジェクトとの兼ね合い」を考慮して計算すべきなのは、「リードタイム」や「工期」であって、「工数」ではない。Costの略で、プロジェクトにおける各タスクを達成する際に費やした人的リソースを意味する。「人日」では1日8時間で計算する者もいれば、1日12時間で計算する者もいるため、厳密な分析を実践したい場合は「人時」で計算するのが適切であろう。Valueの略で、実際の業務によって達成した成果の水準を意味する。「あるタスクの出来高」というのは、「そのタスクを達成することで得られる利益」となる。この概念は後述する「スケジュールの予実差異」と「コストの予実差異」を区別する上で有用になるキー概念となる。出来高の概念を表す例え話をしてみよう。財政学的な話を単純化して言えば、1000円札を製造して得られるのは1000円の利益であると言える。製造にはコストが掛かる。電気代や人件費は必須だ。ソフトウェアでは、何かを開発して得られる利益は測り難い。計画工数に比例すると見做す。計画工数が3人日(24人時)のタスクを完了した際は、単価が1人日(8人時)で4万円として計算するなら、「出来高」も12万円と見做す。簡略化して言えば、あるタスクを達成した際に得られる出来高はそのタスクの計画コストの関数となる。全タスクを達成した際に得られるのは、そのプロジェクト全体を完遂することで得られる利益であって、それが全計画コストの関数であると見做される。Completionの略で、プロジェクトが完了した時点での総計画コストを意味する。Varianceの略で、出来高と計画コストの差異を意味する。このスケジュール差異は、プロジェクトの進捗状況を比較可能にする。EVAの実践者は、この指標を観察することで、リスケジュールの判断基準を定量評価することが可能になる。現時点で、計画よりも前倒しで進捗している。現時点で、計画通り進捗している。現時点で、計画より遅延して進捗している。Indexの略で、スケジュールの予実差異を指標として表わす概念となる。この指標は、割合で示すことによって、同プロジェクトの他のタスクや、他のプロジェクトの同様のタスクとの「比較」を可能にする。この関連からSPIもまた、リスケジュールの判断基準として機能する。現時点で、計画より前倒しで進捗している。現時点で、計画通り進捗している。現時点で、計画より遅延して進捗している。Varianceの略で、出来高と実績コストの差異を意味する。この指標もまたリスケジュールの判断基準として機能する。現時点で、予算以内で各タスクを進捗させている。現時点で、予算通りに各タスクを進捗させている。現時点で、予算超過状態で各タスクを進捗させている。Indexの略で、コストの予実差異を指標として表わす概念となる。割合で示すことによって、同プロジェクトの他のタスクや、他のプロジェクトの同様のタスクとの「比較」を可能にする。この関連からCPIもまた、リスケジュールの判断基準として機能する。現時点で、予算より下回るコストで各タスクを進捗させている。現時点で、予算通りのコストで各タスクを進捗させている。現時点で、予算を超過したコストで各タスクを進捗させている。Completionの略で、現在の作業効率で進捗した場合に、プロジェクト完了時までに発生する総合の実績コストを意味する。言い換えればEACは、現在の「速度」で進捗した場合に要する実績コストの予測値を表す。Completionの略で、計画コストと実績コストの予実差異を意味する。PMBOKの科学的理解で培う実践力』によれば、プロジェクトの進捗状況を分析する際の判断基準は以下のようになる。開発チームのみで局所的に対応できる範囲。クリティカルパスのタスクにおいて、下記のような対応を採る。プロジェクト関係者内で対応できる範囲。クライアントやユーザーを含めて対応しなければならない範囲。・役割分担の見直し・定義した要件の見直し・納期の見直しフィードバック制御法としてのEVM特にCPIの指標を観測すれば、「プロジェクトの速度」が定量的に評価できる。速度が足りなければ、遅延する見込みと判断して、アサインメンバーやロールの見直し、最悪の場合はリスケジュールを検討することができる。逆に速度が十分なタスクの場合は、それ以上リソースを投入せず、別の速度の不十分なタスクにリソースを再配分する。EVMは、こうしたメトリクス化とフィードバックによる開発プロセスの方向付けを可能にしてくれる。EVAに準拠した観察者は、プロジェクトを目標を達成するためのコミュニケーション・システムとして記述できる。計画したワークパッケージを実行していくのは、所要工数の見積もりや必要な作業内容の予測に基づいた制御、すなわちフィードフォワード制御となる。した予測に基づいた制御は、見積もり値の誤差や想定外の出来事によって、計画通りには進まない。予測と実態の間には乖離が生じる。この予実差異が許容範囲を超えれば、プロジェクトのコミュニケーション・システムは瓦解する。そこで、この予実差異が許容範囲を超えないように、定期的にフィードバック制御を実行することになる。計画と実態の予実差異が一定の閾値を超過した時、実態を計画に誘導するための制御となるのが、負のフィードバック制御である。このフィードフォワード制御とフィードバック制御の区別は、開発プロセスに依存しない形式である。ウォーターフォール型の開発プロセスでは、フィードフォワード制御が支配的になる。その際、プロジェクトはより未来の時間を先取りした予測を実行しようとする。そのために、負のフィードバック制御の機会が失われる。予実差異が大きくなっても、調整が間に合わなくなる。RUPやアジャイルは逆にフィードバック制御を頻繁に実行する。それによって、制御の負担は増大するものの、機敏な軌道修正が可能になる。負のフィードバック制御によるプロジェクトマネジメントは、プロジェクトが瓦解する予測に基づいた現状改善である。prophecy)」を伴わせると考えた。prophecy)になるのは尤もなことである。した予測は良き組織化に結び付くかもしれない。大きな偏差は常にマネジメントの注意を惹き付けて、行動を正す結果を招く。小さな偏差は常に放任される。した偏差の定量化と強調表示によって、EVMはプロジェクトやワークパッケージにおける関心を最も注目するべき対象へと方向付けるのである。prophecy)」と「自己破壊的な予言」の区別である。可能性のある予言は二つでも、出来事として生起するのはいずれか一方だ。どちらの予言が結実するのかは未規定であって、偶発的である。いずれの予言も実現可能ではあるが、必然ではない。プロジェクトの予実管理は、フィードバックループで制御されているものの、実際には偶発性に曝された状態で進捗していく。プロジェクトに参入する行動や、プロジェクトを管理する行動は、いずれも証券投資と同じように、不確実な状況下でのリスクの伴う意思決定として成り立っているのである。thoery)」といった規範的なアプローチで分析してきた。した規範理論では、現実世界の人間行動を表現できない。そればかりか、こうした理論の公理体系を侵犯する例外的な人間行動は数多く観測されている。theory)」を提出するようになる。期待効用概念の意味論は、18世紀の前半からダニエル・ベルヌーイによって記述されるようになった。ベルヌーイによれば、数学者が「リスク」という概念を主題にし始めて以来、期待値に関しては次のような命題が一般的に認識されるようになった。曰く、期待値は生起する各収益にそれが生起する回数を掛け合わせて、その積の合計を生起する事象の総数で割ることによって算出される。この理論では、同じ確率の全ての事象を考察することが要求される。この規則を受容するなら、この理論の枠組みにおいて実行すべきなのは、全ての選択肢の数を数え上げて、それを確率の等しい事象に分類することで、最後に対応する等級に分類するだけである。同一のリスクに遭遇した二人の観察者のいずれか一方だけが自分の欲望を十分に満たそうとする場合、二人が予期するリスクが等価値であると考えなければならない理由は何も無い。各個人にとっての効用(utility)は、価値評価を実行する個人の独自の環境に依存している。このため、たとえ同じ金額の利得であっても、その利得は富豪よりも貧民にとって、より重要となるであろう。ベルヌーイのリスク概念は、普遍的なのではなく、観察者の認識にも依存して規定される値ということになる。全ての観察者が同一のリスクに対して同一の信念を持つのなら、リスク資産の取引はありそうもない現象となる。生起する各期待収益にそれが生起する回数を掛け合わせ、その積の合計を生起する事象の総数で割れば、効用の平均を算出できる。この効用に対応する収益が当該リスクが同値となる。それ故、効用を考慮せずにリスクの値を測定することはできない。同じ収益が期待できても、各観察者の効用に対する認識に差異が伴う以上、同一のリスクが認識されることはありそうもない。富や財の増大は、常に効用の増大をもたらす。その効用の増大は、それが得られる以前に保有していた富や財の量に反比例する。同じ100万円を報酬として得られる場合でも、富豪と貧民とでは、全く異なる効用を想定するであろう。普段から数千万のキャッシュフローに触れている者にとって、100万円の入金は些末な出来事に過ぎない。一文無しの貧民にとっての100万円は、富豪の想像を絶するほどの効用を持つはずだ。Behavior)』の第二版では、この期待効用理論の数学的証明が試行されている。この記述は後にミクロ経済学者ハル・ヴァリアンの再記述によって整理されている。彼らと共に消費者の経済活動を想定すると、ある状態における消費活動と他の状態におけるそれを比較することが如何にして可能になるのかは、問題となるそれらの状態が実際に発生する確率(probability)に依存する。このため、不確実性に曝された状況下での効用関数は、消費の水準のみならず、確率の関数としても記述できなければならない。相互に完全に排他的な二つの事象を想定する。\pi_2$$とする。\pi_1$$となる。\pi_2)$$と表現できる。二つの財が相互に完全に代替的である場合、不確実性の状況下では、それぞれの財が消費される確率で重みを付けることができる。value)」と呼ばれる。次に、効用が各事象における消費のある関数$$v(c_1)$$と$$v(c_2)$$の加重平均で表現されると共に、その重みが各事象の生じる確率である効用関数を記述するなら、次のような関数になる。function)」と呼ぶ。c_n$$の時、この関数は期待値と等価になる。期待効用関数は、リスクに対する観察者の認識を形式的に区別することを可能にする。problem)のギャンブル(gamble)を想定しよう。10ドルの財を保有している消費者が50%の確率で5ドルを勝ち取り、また50%の確率で5ドルを失う。10$$となるため、10ドルに他ならない。期待効用関数は次のような加重平均となる。以下のような凹型となる。この曲線が叙述しているのは、財や富の増加に従って効用関数の接戦の傾きが小さくなるということだ。この時、ギャンブルの期待効用が期待値の効用よりも小さくなる。以下のような凸型となる。富や財の増加と共に効用関数の接戦の傾きは大きくなる。この場合、ギャンブルの期待効用は期待値の効用よりも大きくなる。neutral)」の方針を採る場合は、効用関数は線形となる。ギャンブルの期待効用はその期待値と等しくなる。\frac{1}{2}u(5)$$リスクに対するこれら三つの方針の差異は、それぞれの観察者が同一のリスクに対して異なる意思決定を下すことを表現している。従来の期待効用理論を現実の世界に適用しようとすると、その公理体系で仮定されている前提と現実の事象との間に矛盾が生じてしまうことが、次第に明らかとなった。そこで経済学は、規範的なアプローチとして定着していた従来の期待効用理論の意味論に対する代替案を探索するに至った。theory)」は、この関連から期待効用理論の代替案として提唱されている。アレのパラドックス規範的なアプローチとして記述されてきた期待効用理論は、しばしば現実の意思決定との間に矛盾を生み出してきた。paradox)」は、期待効用理論の反例として指摘されている。次のような意思決定過程の実験現場を想定してみよう。連続する2回の「くじ」に関するもので、どちらのくじを選ぶかを実験参加者に答えて貰う実験である。問1次のうち、好ましいのはどちらか。A:100%の確率で100万ドルを貰える。B:10%の確率で500万ドルもらえて、89%で100万ドル、1%で何も貰えない。問2次のうち、好ましいのはどちらか。A:11%の確率で100万ドル貰えて、89%で何ももらえない。B:10%の確率で500万ドル貰えて、90%で何ももらえない。解答ほとんどの参加者は、問1では期待値の低いAを選択する一方で、問2では期待値の高いBを選択する。これは期待効用理論と矛盾する結果である。言うのもこの意思決定過程は、期待効用理論の「独立性(independence)」の公理を反駁しているためだ。独立性の公理とは、複数の選択肢の全てに共通の属性が付加されても、元の選好関係が維持されることである。問1の効用を定式化すると、次の関係を得る。u(0)$$この問1の効用の関係から、問2の効用の関係を導くことができる。u(0)$$したがって問2においては、Bに対応する右辺よりもAに対応する左辺の効用が大きい。これは先に示した人間の経験的な認識とは矛盾している。限定合理性ハーバート・アレグザンダー・サイモンもまた、先に示した限定合理性の概念を記述することによって、従来の期待効用理論の公理体系を問題視していた。伝統的な経済学で想定されてきた合理的な人間は、意思決定の際に、全ての選択肢を把握し、その効用と確率を瞬時に計算できる存在として記述されてきた。その決定主体は全知全能の神をモデルにしているようなものだ。合理的な人間は、さも必要な全ての情報を入手した上で、最適な選択肢を選択できることになる。principle)」を満たすように意思決定を敢行する。サイモンが最適化と満足化を区別するのは、最適化の場合、あらゆる問題解決策とその代替案がある共通の効用関数で計測可能でなければならないためである。した最適化の要件に対して、人間の選択能力には、もし明確な効用関数が存在すれば得られるような首尾一貫性や類推性が十分には備わっていない。故に人間の意思決定過程では、最適化よりも満足化を目指さざるを得ないのである。満足化の理論においても、何らかの判断基準は必要になる。そこでサイモンは、認知科学や心理学に着目する。選択と要求(aspiration)の心理学の観点から観れば、満足度を計測する関数は、効用関数から区別されなければならない。満足度の関数は、効用関数とは異なり、正の値に限らず、ゼロや負の値も処理しなければならないからだ。正の値は満足の度合いを示す一方で、負の値は不満の度合いを表現する。加えて満足度の関数は、時間をパラメタとして受け入れている。サイモンによれば、もしも比較的安定的な環境の下で生活する人間の満足度を定期的に計測できるのならば、ゼロを大きく逸脱するような満足度は極めて少ない。その逸脱の度合いも、時間の経過と共に、やがてはゼロに回帰する傾向を持つという。要求は多次元的である。満足度と述べても、その意味論は文脈と歴史に依存する。単純な勤務体系の例で考えても、労働者たちは、残業の時間という次元では不満を覚えても、給与の次元では満足を覚えている場合もあるかもしれない。ある次元で譲歩すれば、別の次元では満足を得られる可能性もある。企業の制度次第では、残業をしなければ給与が減るかもしれない。した多次元相互の複合的な関連を想定することで、サイモンは、我々の満足度は「歴史依存的(history-dependent)」であって、他のものの見返りとして満足度を調整することは容易ではないと述べている。した要求の水準は、満足化のための計算機構を提供する。ある代替案は、もしもそれがあらゆる次元で要求の水準を満たしているのなら、満足すべき案として採用される。した代替案が発見できないのなら、新しい代替案を探索することになる。この探索が実行されている間、各次元において、要求の水準は次第に低下していく。新たに満足できる代替案が発見されるか、既存の代替案から満足できる選択肢が再認できるようになるまで、要求の水準は低下し続ける。探索は最適化の妥協と共に進むのである。サイモンは、期待効用理論における効用の最大化を満足化から区別したのである。囚人のジレンマ限定合理性という概念に準拠する場合、フォン・ノイマンらのゲーム理論は実務上無用の長物と化す。ゲーム理論は、合理的な意思決定主体を公理的に想定している一方で、利害対立関係にある複数の主体が存在する場合の合理的な意思決定はありそうもない現象として記述するに留まっていた。dilemma)」を思い起こして観れば良い。このゲームでは、各プレイヤーが二つの選択肢の中から一つを選択する権利を持つ。一つは相手と協力する選択肢で、もう一つは相手を攻撃する選択肢である。双方が協力的な選択肢を選択した場合は、双方が共に中程度の報酬を受け取る。一方が協力的な選択肢を選択して他方が攻撃的な選択肢を選択した場合は、前者が大きな損失を被り、後者が大きな報酬を得る。双方が攻撃的な選択肢を選択した場合には、双方とも中程度の損失を被る。したゲームの状況では、合理的な戦略は存在し得ない。注意しなければならないのは、この「囚人のジレンマ」の問題設定では、選択肢は二つしか与えられず、プレイヤーも二人しかいないということだ。選択肢の代替案を探索するという選択肢は、無論設けられていない。各プレイヤーは、ゲームの枠組みの中に存在するあらゆる選択肢を吟味することができるのである。各プレイヤーは、敵対するプレイヤーの選択肢を何処までも読み通そうとすることができる。した可能性が与えられるからこそ、ジレンマが成り立つのである。逆に言えば、時間や情報や知識や能力に限りのある現実の世界では、このジレンマが起こり得ない。サイモンも認める通り、ゲーム理論の最も大きな貢献は、プレイヤー同士が全ての選択肢を知り尽くし、互いに相手の先を際限無く読み通し得る場合にこそ、合理的な戦略が成立しなくなるということを証明した点にある。この問題は、限定合理性を前提とする現実の世界では決して遭遇しない問題である。この意味でゲーム理論の機能は、ゲーム理論そのものが現実世界では機能しないことを示すことによって、合理性が如何にして可能になるのかを説明する点にこそある。形式としてのプロスペクトアレやサイモンらの指摘によって、従来の期待効用理論やゲーム理論に対する期待外れが認識されるようになると、規範的なアプローチとして定着していた期待効用理論の意味論は、次第に別の問題解決策の意味論として再記述されるようになった。得られる契約行為(contract)をプロスペクト(prospect)と呼ぶ。形式的にここではプロスペクトを次のように表記する。確実に結果xが得られる無リスクのプロスペクトの場合は$$(x)$$と表記する。プロスペクト間の選択として期待効用理論を再記述する場合、プロスペクト理論は次の三つの教義(tenets)に準拠する。第一に、プロスペクトの全体の効用は、結果の期待効用に等しい。p_1;...x_n,p_n)$$が選択される場合、次の定式が成り立つ。Integration)」と呼ぶ。プロスペクトが受け入れ可能になるのは、プロスペクトを自身の資産と統合した結果として得られる効用が、それらの資産の単独での効用を超過する場合に限られる。したがって、効用関数は、損益の関数としてではなく、資産のポジションを含めた最終的な状態の関数として機能する。第三の教義は、リスク回避の定式化に関わる。これは期待効用関数が凹型で、リスク回避型であることを表す。カーネマンとトゥベルスキーは、このように期待効用関数の教義を再記述した上で、この教義を侵犯する事例を取り上げている。問1現在保有している金額に加えて1000ドルを受け取る。その上で次のようなギャンブルに参加する。この場合、好ましい選択肢はどちらか。50%の確率で1000ドルを得られる。100%の確率で500ドルを得られる。問2現在保有している金額に加えて2000ドルを受け取る。その上で次のようなギャンブルに参加する。この場合、好ましい選択肢はどちらか。50%の確率で1000ドルを失う。100%の確率で500ドルを失う。解答カーネマンとトゥベルスキーによれば、問1では大多数が確実に500ドルを獲得できるBを選択する一方で、問2では大多数が50%で損失がゼロとなるAを選択するという。これが矛盾した意思決定であるのは、問1と問2のプロスペクトを比較することが明確化する。問1のプロスペクトはそれぞれ次のようになる。(1500)$$一方、問2のプロスペクトはそれぞれ次のようになる。(1500)$$つまり、問1と問2は、プロスペクトの形式においては等価であることが判明する。あるにも拘らず、この問の回答者たちは、問1ではBを選択する一方で、問2ではAを選択した。これは、問題設定の「枠組み(frame)」によって、観察者の解の選好が変異することを示している。これは、従来の期待効用理論のゲーム理論的な記述が自明としてきた「不変性(invariance)」の公理を破っている。effect)」は、更に問題設定の観察者のリスクに対する方針にも影響を与えている。問1の観察者たちの大多数は、リスク回避的な方針を採用している。問2では、大多数がリスク愛好的な方針を採っている。function)」の区別を導入している。この二つの関数は、観察者の主観的な価値を評価する際に機能する。価値関数をv、重み関数をπとするなら、次のような定式が成り立つ。\pi(q)v(y)$$この二つの関数の区別は、従来の期待効用理論とプロスペクト理論の差異を特徴付けている。伝統的な期待効用理論がリスクある不確実な状況下での意思決定を確率概念によって評価してきたのに対して、プロスペクト理論では、評価の軸に確率の重み関数を利用しているのである。逆に言えば、従来の期待効用理論が確率を重みとして利用してきたのに対して、プロスペクト理論は確率の重み関数を重みとして利用する。横軸に利益と損失の区別を、縦軸にその主観的な評価を表すなら、価値関数は次のような特徴を持つ。point)」と呼ばれている。参照点における価値関数の出力はゼロとなる。この参照点それ自体は可変である。この可変性は、問題設定のフレーミング効果に照応している。問題設定の枠組みの可変性が、参照点の可変性として表現されるのである。参照点は通常、現在の資産ポジションに対応する。この場合、損益は実際に獲得する金額と一致する。参照点の位置と結果として得られる損益は、意思決定者の期待の形式によって影響を受ける可能性がある。株式投資の場合、通常は株式の購入価格が参照点となる。株価の水準が改訂されれば、参照点もまた変異する。参照点の可変性は、価値関数の特徴の変異性を表す。参照点を境界とした利得の領域では、価値関数はリスク回避的な凹型を示す。損失の領域では、リスクを愛好する凸型となる。effect)」と呼ぶ。このように区別される価値関数は、対称的ではない曲線を描く。横軸における利益よりも損失の側で、価値関数の曲線の傾きが大きくなる。この差異は縦軸の価値の評価に影響を与える。観察者は、同一の金額であっても、利益よりも損失の側で大きな価値を感じ取るのである。確率概念は重み関数の独立変数に他ならない。したがって確率の値と重み関数の出力値の間には差異が伴う場合がある。重み関数の出力値の総和は、確率とは異なり、1になるとは限らない。重み関数は確率評価の非線形性を仮定するために、確率と重み関数の関連は次のようになる。重み関数は、低い確率の過大評価や高い確率の過小評価も考慮した上で設計されている。run)」というウォール街の相場格言が、如何に困難な目標であるのかを指し示している。価値関数の利得と損失の非対称性は、投資家が「損切り」に失敗してしまう傾向にあるという事態が如何にして可能になっているのかを例示している。リスク回避とリスク愛好という、利得の領域と損失の領域におけるダブルスタンダードが、投資家を失敗へと導くのである。サイモンと共に、発見探索的(heuristic)に分析するなら、この困難さについての理論は開発プロジェクトのコストマネジメントにおいても機能的に再利用できる。利を上げられない企業に在籍し続けて、高いコストのサービスの開発や分析を担当し続けるアーキテクトやデータサイエンティストたちは、「損切り」ができていない可能性がある。いえ、プロスペクトには主観的な評価が介在する。一見して利が無いプロジェクトに参入し続けていても、参照点次第では、あまりにもリスク回避型に傾斜し過ぎているメンバーたちだけがその企業に残留し続けるという状況もあり得るであろう。リスクを恐れるあまりに「損切り」ができていないメンバーが、その企業のそのプロジェクトに残るのである。参照点次第では、現在参入しているプロジェクトに参入し続けるリスクを低く見積もるメンバーもいるかもしれない。リスク愛好型に傾斜するメンバーもいるであろう。したアーキテクトやデータサイエンティストたちは、将来新たに参入することになるプロジェクトで有用となると予測できる経歴、専門技術、あるいは専門知識のような付加価値を、現在参入しているプロジェクトの現在価値として計算することもできる。このように、自己自身を「金融商品」として観察するアーキテクトやデータサイエンティストが、たとえ同一の開発プロジェクトに同一の時間をコスト(cost)として投資したとしても、そこから得られる効果(performance)には差異が生じているのである。形式としての割引率プロジェクトの価値体系に入り込んでくる過去と未来の事象に対する我々の付与する重要度は、現在から遠ざかるに連れて、一般には急速に低下する。サイモンが述べているように、限定合理性の世界を生きる我々にとって、この事実はむしろ幸福である。我々の意思決定が、遠く離れた事象にもごく近い事象にも同じ度合いで依存して実践されるとすると、我々は決して行動を実践することはできない。rate)」を適用することによって、時間的にも空間的にも離れた事象の重要度を薄めていけば、我々の制約された計算能力で対処し得る程度にその複合性の縮減を実行することが可能になる。経済学者たちは、未来に対するこうした割引きを利子率として表現している。将来のドルの現在価値を見出す上で利用されるのは、福利の割引率の形式である。この形式により経済学者たちは、現在から一段階ずつ離れていくたびに、一定の百分率でドルを減価させていく。割引の計算を適用させれば、利子率が非常に低い場合でさえ、我々の現在の意思決定にとっては、将来のドルの価値は些末な値になる。利子率は、現在との関連で将来の事象の価値を割り引く別の要因から区別されなければならない。我々が遠い将来に好ましくないことが起こることがわかっていたとしても、現在における我々にはそれが対処し得ない可能性も十分あり得る。三点見積もり法で計算される時間的なコストやEVAの出来高のような指標は、プロジェクトのワークパッケージに対してのみならず、そのプロジェクトに参入することで得られる付加価値に対しても適用されるべきである。そのプロジェクトで培われる専門技術や専門知識は、将来的に別のプロジェクトでも機能的に再利用できる経歴となり得る。あらゆるシステムがそうであるように、技術や知識もまた時代遅れ(Legacy)になる可能性を持つ。オブジェクト指向分析のような抽象化のノウハウは、それ自体が抽象的であるがために、機能的な再利用可能性が高い。これに対して、その企業のローカルルールから生み出されたその企業でしか通用しない具体性が過ぎるノウハウは、将来役に立つ可能性が低いと考えられる。機械学習のモデリングやアルゴリズム設計をゼロから実践するノウハウと機械学習ライブラリのエンドユーザーが持ち得るノウハウを比較してみても、同様の結論を抽出できる。前者の技術や知識は別の様々なモデルやアルゴリズムの開発に再利用できる一方で、後者のノウハウは流行りと廃りに依存する。「我々が将来について実行する重要な意思決定となるのは、主に支出と貯蓄に関する意思決定である。それは、現在の満足と将来の満足との間に我々の生産を如何に配分(allocate)するのかに関する意思決定である。貯蓄の場合は、我々の投資対象が有する重要な属性の間に柔軟性(flexibility)を考慮しておかなければならない。した柔軟性があって初めて、我々には予測し得ないが、しかし確実に起こる事象に対して、我々の投資価値を保証することになるためである。structures)に、我々の投資方法を変えていく。この柔軟性は、直ぐには時代遅れ(outmoded)にならないような基本的な知識をも変えていく。adaptation)を可能にする基盤を与える。