連言錯誤 Conjunction Fallacy

「AかつB」よりも「A単独」または「B単独」の方が、発生確率は高い（または同等）であるにもかかわらず、物語的・直感的な説明「もっともらしさ」「ぽさ」による認知バイアス。

表からもわかる通り、AとBの両方が起こる確率は、それぞれ単独で起こる確率よりも低くなるべきだが、連言錯誤では逆転し、論理的ではない判断を下してしまう。合接の誤謬（ごうせつのごびゅう：conjunction fallacy）とも呼ぶ。

提唱者と起源

左：ダニエル・カーネマン、右：エイモス・トベルスキー（出展：http://grawemeyer.org）

ダニエル・カーネマン（Daniel Kahneman）とエイモス・トヴェルスキー（Amos Tversky）によって1970年代に提唱された。

彼らは「リンダ問題」という実験によってこの錯誤を明らかにし、人間の非合理な判断特性を認知バイアス研究の中核に据えた。

 有名な実験（リンダ問題）

リンダは31歳。独身で聡明、哲学を学んだ。学生時代には差別や社会正義の問題に熱心で、反核デモにも参加していた。

Q. 次のどちらがより可能性が高いか？
A）リンダは銀行員である
B）リンダは銀行員で、フェミニストである

多くの人がBと答えるが、確率論的にはAの方が起こりやすい。これが連言錯誤である。

デザインにおける活用法

1. ユーザーシナリオにおける錯覚の排除

利用方法：過剰なペルソナ設定やストーリー設計により、ユーザーの振る舞いが不自然に複雑になることを防ぐ。

具体例：

• 「このユーザーは女性で30代、環境問題に興味があり、ソーシャルアプリも頻繁に使う」など複数特徴を想定してUIを作ると、多くのユーザーから乖離する恐れがある。
• よりシンプルな前提（例：「出先で素早く情報を得たい」）に立脚した設計が望ましい。

2. フィードバック設計での優先度判断

利用方法：ユーザーに「AかつBの機能」が欲しいと思わせる文脈で、単独機能Aの価値を下げてしまう状況を避ける。

具体例：

• 「PDFダウンロードができて、かつ印刷用レイアウトに最適化されている」UIを想定してフィードバックを集めると、前提が複雑になりすぎて真のニーズが見えなくなる。

3. サーベイや意思決定支援における文脈調整

利用方法：ユーザー調査やA/Bテストの設問設計で、連言構造になっていないか（バイアスを誘っていないか）を点検する。

具体例：

• ✕「このアプリは使いやすく、かつ安心感があると思いましたか？」
• ◯「このアプリは使いやすかったですか？」と「安心感がありましたか？」を分ける方がデータ精度は高くなる。

実践シーン