生存者バイアス（Survivorship Bias）は、データ分析や意思決定において、注意すべき誤謬の一つです。生存者バイアスは、特定のグループやサンプルからのデータを分析する際に、その結果に生き残った（成功した）要素だけが含まれ、失敗した要素が欠落していることによって引き起こされます。
典型的な例として、第二次世界大戦中の航空機の生存者バイアスがあります。航空機の耐久性を向上させるため、戦争中に航空機の装甲強化を検討する際に、撃墜された航空機の被弾箇所を調査しました。しかし、調査に使用されたデータは生き残った航空機の被弾箇所に基づいており、失われた航空機の被弾箇所に関する情報は含まれていませんでした。結果として、装甲の強化は生き残った航空機に対する効果を過大評価することになりました。
生存者バイアスは、成功者に焦点を当てることで成功要因を過大評価し、失敗要因や失敗した要素を見落とす傾向があります。これは、成功した人や物事だけを見て成功の要因を特定しようとする人々や、成功した結果に基づいて戦略や意思決定を行おうとする人々によっても起こります。
生存者バイアスに対処するためには、全体のデータセットを考慮し、成功だけでなく失敗も含めた幅広い視点で分析することが重要です。過去の成功事例だけでなく、失敗事例や欠落したデータも考慮することで、より客観的な結論や意思決定ができるようになります。
