3:なので、Yはaの反対である。何かの反対のものは、それの反対の要素を持っているという論理展開だ。Xとaが結びついていたら、aはXでないとありえない、という間違った前提を置いている。3-2:一部の要素の対比から、別のものとして扱うこれは、「一部の類似性から、同一のものと扱う」の逆パターンだ。「あいつは人員増に反対している。あいつはこのプロジェクトを失敗させようとしているんだ。人員増という一要素に反対しているからといって、プロジェクト全体に反対しているとは限らない。論理展開は以下の通りだ。1:Xであれば、要素aがあるはずだ。(プロジェクトに賛成であれば、人員増に賛成する。)2:Vは、要素aがない。(Aさんは、人員増に賛成していない。)3:Vは、Xではない。(Aさんは、プロジェクトに賛成していない。)(1:)の主張がそもそも間違っている場合、結論は間違っている。先ほどの例では、要素aがなくてもXは成り立つ。「あいつは、パワーポイントが使えない。あいつは、できるサラリーマンではない。(だから、あいつを昇格させるべきではない。)」パワーポイントを使えることは、「できるサラリーマン」の一要素でしかない。パワーポイントが使えないからと言って、必ずしもできるサラリーマンではない、とは言い切れないだろう。統計マジック最後に、いわゆる統計マジックも、比較を使ったごまかしの一つだ。「私がこの部の部長になってから、売上は10倍になった。元々の売上が小さかったり、始まったばかりに事業だったらどうだろうか。10倍になったのはいいことだろうが、誤解を招く言い方だ。同様に、一番悪いところと一番いいところを故意に選んで比較して、一見すごそうな統計を出すのは、世の中でよく使われる手だ。鵜呑みにせず、比較しているものが正しいかをチェックしよう今回解説した比較を使った論理のごまかしは、以下の7つだ。・一部の類似性から、同一性を主張する・一部の類似性から、片方の要素をもう片方も持っていると主張する・関係ないもの同士を対比する・関係ない要素で対比する・逆のもの同士は、逆の要素があると単純化する・一部の要素の対比から、別のものとして扱う・統計を悪用する比較を使った論理展開は、もっともらしい説得力を持ちやすいので、気をつけよう。「詭弁を見抜く!論理の間違いシリーズ」では、他にも以下を紹介している。「軽率な一般化」は、別名「早まった一般化」とも呼ばれる、典型的な詭弁の1つ。意識してみると、世の中でしょっちゅう登場する論理的な間違いだ。間違った論理展開を見抜いたり、正しく自分の考えをまとめるには、よくある論理の間違いを知ることが早道だ。軽率な一般化は、少ないサンプルから間違った結論を出すことまず例を見てみよう。「周りにいるA型はしっかりしている。⇒A型はみんなしっかり者だ。「政治家Aがセクハラをした。この党はろくな奴がいない」これは、どちらも軽率な一般化だ。自分の周りにいるA型がしっかりしているからといって、世界のA型みんながそうかとは言い切れない。このように、たまたま自分の身の回りにある状況や、たまたま見聞きした情報から結論を出してしまうと、間違った結論になりやすい。問題はサンプル数が少なかったり、偏っていたりすることだ。二つ目の例に至っては、サンプルは1人だ。分かりやすい例だと、以下のようなものだ。・しいたけは食べられる・マツタケは食べられる・エリンギは食べられる⇒キノコは食べられるこれは間違いだとすぐ気づくだろう。世の中には、毒キノコが存在する。以下の例はどうだろうか。・Facebookは、PV数が収益性に大きなインパクトがある・Googleは、PV数が収益性に大きなインパクトがある・Youtubeは、PV数が収益性に大きなインパクトがある⇒ITビジネスは、PV数が収益性に大きなインパクトがある何が間違いか気づくだろうか。確かに例にあがっている会社はIT企業だが、全てのIT企業にとってPV数が重要というわけではない。「広告収入がメインの収入源であるWebメディアにとって、PV数が収益性に大きなインパクトがある」という結論であれば、正しかったかもしれない。ITビジネスという広い概念に一般化してしまったのが、上記の論理展開の間違いだ。「日本人は大人しい」「欧米人は酒に強い」といった、いわゆるステレオタイプも、軽率な一般化の1つとも言える。人の脳は、少ない情報から類推するよう発達してきたらしく、気をつけないとこの間違いをすぐしてしまうくせがあるようなので気をつけよう。それでは、どのように気をつけるべきか。1サンプル数に注目する何人(何個)の事象から、結論を出しているのか、注意しよう。これは、もっともらしいアンケート結果でも、よくサンプル数を見てみると、数が少なかったりする。2サンプルの偏りに注目するサンプルが、特定の属性に偏っていないだろうか。その場合、先ほどのIT企業の例のように、その属性の中では正しい結果かもしれないが、全体に対して一般化するのは間違いだろう。3反証がないか考えるそうでないケースが思い浮かぶか、考えてみよう。ないケースが容易に浮かぶようでは、その論理展開はどこか間違っているはずだ。軽率な一般化をしてしまっていないか、自分でも気をつけようこのように、論理の間違いに気をつける・見抜くことは、いわゆるクリティカルシンキングの1要素だ。その早道は、どんな論理展開の間違いがあるのか、頭に入れておくことだ。知っているだけで、気づきやすくなる。本記事では、「軽率な一般化」について紹介したので、簡単にまとめる。・軽率な一般化は、少ないサンプルから全体について間違った結論を出すこと・間違っていないか見極める点は、1サンプル数に着目する、2サンプルの偏りに着目する、3反証がないか考える、の3点だ軽率な一般化は、いわゆる帰納法という論理展開においてチェックすべきポイントだ。言われると当たり前の間違いだが、意識すると想像以上に横行しているので、気をつけるといいだろう。「詭弁を見抜く!論理の間違いシリーズ」では、他にも以下を紹介している。