ヒトの判断よりも、キカイを使って単純に判断した方が正しい判断ができる

人が、あらゆる要素を見つけ出し、統合的に判断したと思っても、数多くのノイズを取り入れただけに過ぎない

例えばある人の判断モデルを元に作ったデータによって、機械に判断させると、その判断の方が人よりも優秀な予測ができる

この場合のデータは、とても単純で粗雑なデータベースである

ちなみに本書では、人による判断を臨床的判断。キカイによる判断を線形回帰モデルと呼んでいる。

人の判断の問題点は、

ノイズが多すぎること

現在の評価と未来の評価を混同すること

滅多に起こらないケースについても判断の材料とし、そこにまたノイズが加わること