大型プロジェクトが予算超過・工期遅延を繰り返す理由と回避策｜楽観バイアス・戦略的虚偽表示の分析【Oxford University Pressの論文翻訳】【読む・聴く・図解でわかる | マルチモーダル解説】
【✅この記事の要約】
なぜ大型プロジェクトは予算超過と遅延を繰り返すのか？ベント・フライヴビェア教授が「楽観バイアス」と「戦略的虚偽表示」という2つの根本原因を分析。ノーベル賞理論に基づく「基準クラス予測」や、説明責任を強化する制度改革など、プロジェクト管理の失敗を回避するための実践的枠組みを提示します。
【Abstract】
Explore why major projects consistently fail on budget and schedule. Professor Bent Flyvbjerg analyzes root causes like "Optimism Bias" and "Strategic Misrepresentation," offering "Reference Class Forecasting" and accountability reforms as rigorous solutions to improve project performance.
【Over Budget, Over Time, Over and Over Again: Managing Major Projects】
April 2011
DOI:10.1093/oxfordhb/9780199563142.003.0014
In book: The Oxford Handbook of Project Management (pp.321-344)
Chapter: Over Budget, Over Time, Over and Over Again: Managing Major Projects
Publisher: Oxford University Press
Editors: Peter W. G. Morris, Jeffrey K. Pinto, Jonas Söderlund
Authors: Bent Flyvbjerg (University of Oxford)
A: 「内部視点」による計画の錯誤を排し、過去の類似事例から学ぶことで「予算超過問題を改善する」
B: 10件中9件が予算超過するという異常な事態が「当たり前」になってしまっている停滞した世界
「プロジェクトの失敗が人々や社会を傷つける」
【要約】
大型プロジェクト管理におけるパフォーマンス低下の構造的要因と対策
本章において、ベント・フライヴビェアは、
大型プロジェクト（1億ドル以上）およびプログラム（10億ドル以上）が、「予算超過（Over budget）、工期遅延（Over time）、便益不足」を恒常的に繰り返すメカニズムを解明しています。
統計分析によれば、10件中9件のプロジェクトでコスト超過が発生しており、この現象は例外ではなく「通常業務（ビジネス・アズ・ユージュアル）」と化しています。
楽観バイアス (Optimism Bias): 心理学的要因。意思決定者が「内部視点」に陥り、認知的な「計画の錯誤」によってコストを過小評価し、便益を過大評価する。
戦略的虚偽表示 (Strategic Misrepresentation): 政治的・組織的要因。プロジェクト承認を勝ち取るために、推進者が意図的に数字を歪曲する（＝嘘をつく）「逆ダーウィン主義（生存不適当者の生存）」の発生。
【解決策の提示】 これらのバイアスを排除し、予測精度を向上させるために、ダニエル・カーネマンの理論に基づく「基準クラス予測 (Reference Class Forecasting)」の採用を提唱しています。これは個別のプロジェクトの詳細（内部視点）ではなく、過去の類似事例の統計的分布（外部視点）に基づいて予測を行う手法です。
【制度的改革】 技術的な予測改善に加え、説明責任（アカウンタビリティ）の強化が不可欠です。透明性の向上、第三者によるピアレビューの実施、さらに民間資本の導入による市場規律の適用など、虚偽の予測に対して「罰則」と「インセンティブ」の両面からアプローチする組織的変革を求めています。
キーワード: 大型プロジェクト、コスト超過、楽観バイアス、戦略的虚偽表示、基準クラス予測、外部視点、説明責任、計画の錯誤。
【本文】
大型プロジェクトの特徴
フランスと英国を結ぶ欧州最長の海底鉄道トンネルである英仏海峡トンネルの事後調査は、衝撃的な内容となっています。
最終的なビジネスケースを基準とすると、建設費は実質ベースで80%超過し、資金調達コストは140%超過、需要は50%不足しました。
英国経済に対する実際の純現在価値はマイナス178億ドル、内部収益率はマイナス14.45%であり、「このトンネルは建設されなかった方が英国経済にとってはるかに良かった」という不可避な結論が導き出されています。
英仏海峡トンネルが、ホール（Hall, 1980）が適切に呼んだ「偉大なる計画の災厄」の孤立した事例に過ぎないのであれば、それほど心配する必要はありません。
しかし、統計分析によれば、このトンネルは例外ではなく、むしろ「通常業務（ビジネス・アズ・ユージュアル）」であることが示されています。
近年の大型プロジェクトの調査では、10件中9件でコスト超過が発生しており、50%から100%の超過は一般的で、100%を超える超過も珍しくありません。
需要と便益の側面に至っては、予測値は実際の結果と比較して通常20%から70%も誤っています。
本書では、1億ドル以上のコストがかかるプロジェクトを「大型プロジェクト（major project）」、10億ドル以上のプロジェクト群を「大型プログラム（major programme）」と定義します。
大型プロジェクトには一般に以下の特徴があります。
長期の計画期間と複雑なインターフェースのため、本質的にリスクが高い。
意思決定、計画、管理が、利害の対立する複数の主体によるプロセスである。
技術や設計が非標準的であることが多い。
早期段階で特定のプロジェクト概念に過剰にコミットしてしまい、「ロックイン（固定化）」や「キャプチャー（捕捉）」が生じ、代替案の分析が弱まる、あるいは欠如する。その結果、後の段階でコミットメントがエスカレートする。
多額の資金が動くため、プリンシパル＝エージェント問題が一般的である。
プロジェクトの範囲や野心のレベルが時間の経過とともに大幅に変化する。
複雑性や計画外の事象が考慮されないことが多く、予算や期間の予備費（コンティンジェンシー）が極めて不十分になる。
その結果、コスト、スケジュール、便益、リスクに関する「誤報（misinformation）」が、プロジェクト開発と意思決定の全過程において標準となる。
最終的にコスト超過と便益不足が発生し、プロジェクト実施中にその実行可能性が損なわれる。
もちろん、予算通り、あるいはそれ以上の成果を上げたプロジェクトも存在します。ビルバオ・グッゲンハイム美術館は、工期を守り、予算内で建設され、予想以上の収益を上げた稀有な成功例です。
しかし、失敗した大型プロジェクトのリストを作成するのは、成功したリストを作るよりもはるかに容易です。
著者の研究グループは、成功事例の統計的に有効なサンプルを確立しようと試みてきましたが、これまでのところ失敗しています。
その理由は、大型プロジェクト管理において成功は非常に稀であり、現時点では少数の事例研究（small-N research）としてしか研究できないからです。
これらの特徴は、失敗に失敗を重ねるため、非常に問題です。
多くの場合、これは納税者や投資家の金銭的損失という形をとりますが、さらに悪いことに、多くの場合すでに社会的弱者である特定のグループが、約束された便益さえ提供されないプロジェクトから、不釣り合いな環境的・社会的悪影響を強いられることもあります。
パフォーマンス低下の原因と根本原因
大型プロジェクトにおけるコスト超過、便益不足、遅延を説明する際には、「原因（causes）」と「根本原因（root causes）」を区別することが有用です。
従来、プロジェクトのパフォーマンス低下の原因として、プロジェクトの複雑さ、範囲の変更、技術的不確実性、需要の不確実性、予期せぬ地質学的特徴、および否定的多元性（反対するステークホルダーの声）などが挙げられてきました。
これらは確かにコスト超過に寄与しますが、これらは真の「根本原因」ではありません。
根本原因は、プロジェクトの計画者がプロジェクト開発や意思決定の際に、複雑さや範囲の変更などのリスクを系統的に過小評価、あるいは無視する傾向にあるという事実です。このようなリスクの無視や過小評価はしばしば「楽観主義（optimism）」と呼ばれます。
同様に、エスカレートするコミットメントやロックインも、健全な準備段階で考慮されるべきリスクが無視されているという意味で、根本原因の現れに過ぎません。
プロジェクトのパフォーマンス低下の根底にある原因は、次の3つのカテゴリーに分類できます。
不運またはエラー (Bad luck or error)
楽観バイアス (Optimism bias)
戦略的虚偽表示 (Strategic misrepresentation)
不運やエラーによる説明は、管理者が悪い結果に対してよく用いる言い訳ですが、統計的なテストには耐えられません。
データが不十分だった時代には通用しましたが、高品質なデータによる比較が可能になった現在、この説明は崩壊しました。
もし不運やエラーが原因であれば、誤差の分布はゼロを中心にランダムになるはずですが、実際には平均値がゼロから統計的に大きく乖離した、極めて偏った分布を示しています。
また、プロフェッショナルな環境であれば時間の経過とともにエラーは修正されるはずですが、過去数十年にわたり予測精度は向上していません。
したがって、問題は予測の「エラー」ではなく、コストを過小評価し、便益を過大評価するという系統的な傾向にあります。
極端な事象である「ブラックスワン」のリスクも通常は無視されます。
楽観バイアス (Optimism Bias)
不運やエラーの説明が棄却される今、「楽観バイアス」と「戦略的虚偽表示」に目を向ける必要があります。
楽観バイアスによる説明では、管理者が心理学者が呼ぶところの「計画の錯誤（planning fallacy）」の犠牲になっていると考えます。
彼らは利得、損失、確率を合理的に計量するのではなく、妄想的な楽観主義に基づいて意思決定を行い、便益を過大評価し、コストと時間を過小評価します。
これは計画における「内部視点（inside view）」の結果であり、意思決定者が問題をユニークなものと考え、目の前のケースの詳細に集中しすぎるために起こります。
心理学の実験では、学生が卒業論文の完成時間を平均して予測より22日間（67%）超過した例や、クリスマスショッピング、確定申告などの日常的なタスクでも同様のバイアスが見られます。
これは大規模インフラプロジェクトや、企業の設備投資、M&A、市場参入の場面でも実証されており、スタートアップ企業の80%以上が市場シェア目標を達成できていません。
また、「アンカリングと調整（anchoring and adjustment）」も楽観的な予測を招きます。
最初に検討された数字が「アンカー（錨）」となり、たとえそれが不正確だとわかっていても、そこからの調整は常に不十分になります。
世界銀行が指摘するように、多くの計画は「すべてが計画通りに進む（Everything Goes According to Plan）」というEGAP原則に基づいています。
しかし、予測担当者に不正確さの原因を尋ねると、彼らは楽観バイアスについては言及せず、範囲の変更や複雑さ、地質学的問題を挙げます。
プロフェッショナルな予測専門家が、何十年も同じ間違いを繰り返し、学習しないというのは不自然です。
統計データによれば、輸送インフラプロジェクトのコスト過小評価は70年間一定です。
したがって、楽観バイアスは説明の一部ではあっても、唯一の根本原因ではありません。
戦略的虚偽表示 (Strategic Misrepresentation)
第2の根本原因は、政治的・組織的圧力に起因する「戦略的虚偽表示」、つまり意図的な歪曲です。
このモデルでは、政治家、計画者、またはプロジェクトの推進者が、競合他社を抑えてプロジェクトの承認と資金を確保するために、意図的に便益を過大評価し、コストを過小評価すると考えます。
これは「嘘（他人を欺くことを意図した記述）」の定義に当てはまります。つまり、「嘘は報われる（少なくともエージェントはそう信じている）」というわけです。
戦略的虚偽表示は、データに見られる系統的なコスト過小評価と便益不足をうまく説明します。
意図の証明は困難ですが、英国の輸送プロジェクトに関するインタビュー調査では、地元の当局、開発者、労働組合、政治家、コンサルタントなど、誰もがプロジェクトを紙の上で良く見せる強い動機を持っており、バイアスを避けるインセンティブがほとんどないことが示されています。
米国でも同様の結果が出ています。
彼らは以下の公式を用いて承認を勝ち取ります。 コストの過小評価 ＋ 便益の過大評価 ＝ プロジェクトの承認
その結果、「逆ダーウィン主義（生存に適さない者の生存）」が起こります。最も優れたプロジェクトではなく、紙の上で最も良く見えるように「偽装」されたプロジェクトが実施されるのです。
これらは実施段階で最大のコスト超過と便益不足に直面する、最も「不適格」なプロジェクトです。
楽観バイアス vs. 戦略的虚偽表示
政治的・組織的圧力が低い状況では「楽観バイアス」の説明が有効ですが、大型プロジェクトのように圧力が高い状況では「戦略的虚偽表示」の説明が強力です。
これら2つの説明は競合するのではなく、補完し合うものです。意思決定の全貌を理解するためには、両方を組み合わせる必要があります。
外部視点の採用 (Taking the Outside View)
バイアスを排除するために、プロジェクトマネージャーは「基準クラス予測（reference class forecasting）」という新しい手法を採用すべきです。
これはノーベル賞受賞者のダニエル・カーネマンの理論に基づいており、特定のプロジェクトを特別なものとして見る「内部視点」を捨て、過去の類似プロジェクトのクラスからなる「外部視点」を採用します。
基準クラス予測の手順は以下の通りです。
適切な過去のプロジェクトの基準クラスを特定する。
その基準クラスの確率分布を確立する。
特定のプロジェクトを分布と比較し、最も可能性の高い結果を導き出す。
統計学的には、基準クラス予測は予測値を基準クラスの平均値へと回帰させ、予測範囲を拡大させます（図13.1参照）。
例えば、英国の地下鉄計画では、類似の鉄道プロジェクトのコスト上昇の分布（図13.2参照）と比較することで、現実的な予測が可能になります。
英国運輸省は、鉄道プロジェクトのコスト予測を、受け入れ可能なコスト超過リスクのレベルに応じて上方修正（アップリフト）するよう求めています。
例えば、超過リスクを50%にするなら40%のアップリフト、10%に抑えるなら68%のアップリフトが必要です（図13.3参照）。
エディンバラの路面電車計画でも、この手法により当初の3億2,000万ポンドの予算が、リスク許容度に応じて4億ポンドへと上方修正されました。
多くの組織は依然として直感的な「内部視点」を好みますが、これは不正確さへの道です。
外部視点は、特にこれまでに経験のない「非ルーチン的」なプロジェクトにおいて、その優位性を発揮します。
基準クラス予測は、単なる予測にとどまらず、基準クラスのパフォーマンスを上回るための戦略を考案する「予測と予防（predict and prevent）」の出発点となります。
シドニー五輪のトンネルプロジェクトのように、この手法で成功した例もあります。
インセンティブと説明責任の改善
管理者が正確さを重視せず、むしろバイアスをプロジェクト開始の手段と考えている場合、プロジェクトマネージャー自身が問題の一部となります。
プロジェクトマネジメント協会（PMI）の倫理規定に反し、資金調達のために「数字で嘘をつく」というプロジェクト管理の「ダークサイド」が存在します。
この状況を打開するには、予測手法の改善だけでなく、透明性と説明責任（アカウンタビリティ）に焦点を当てた制度的・組織的な変革が必要です。
透明性と公的統制を通じた説明責任のために、以下の実践が必要です。
特定の種類のプロジェクトのみに充てられる補助金（カテゴリー別交付金）を廃止し、一括交付金（ブロック・グラント）に変更することで、インセンティブの歪みを解消する。
予測とビジネスケースに対し、会計検査院などの第三者による独立したピアレビューを実施する。
基準クラス予測を用いてベンチマークを行う。
公的資金によるプロジェクトの予測、レビュー、ベンチマーク結果を一般公開する。
ステークホルダーや市民社会が声を上げられるよう、公聴会などを開催する。
予測担当者が同僚の批判にさらされる学術的・専門的な会議を組織する。
不当に膨らませた便益・コスト比を持つプロジェクトを停止し、現実的なプロジェクトを評価する。
欺瞞的な予測を出し続ける担当者に対し、専門的、あるいは刑事上の罰則を適用する。
サリバン・オクスリー法（2002年）のような厳格な法律は、虚偽の予測に対して最長20年の懲役を定めており、行動に影響を与えています。
プロジェクト管理の過誤は、医療や法律の分野と同様に深刻に捉えられるべきです。
競争と市場統制を通じた説明責任のためには、以下が必要です。
プロジェクトの推進には、政府保証なしで民間金融機関が少なくとも資本ニーズの3分の1を負担することを条件とする。
予測担当者とその組織は、バイアスによるコスト超過や便益不足に対して財務的責任を共有する。
強力なガバナンス枠組みを持つ単一のプロジェクト組織を設置し、その責任者に結果の責任を負わせる。
希望の兆し
幸いにも、最近では改善の兆しが見られます。
2009年のオバマ大統領による公的調達における「コスト超過、不正、乱用」への言及は、新しい議論の形を示しました。
また、ギリシャの五輪や香港の新空港の例のように、単一プロジェクトの失敗が国家財政を不安定化させるほど巨大化したため、政府も真剣に対策を講じ始めています。
民間資金の導入増加に伴い、銀行が独自に予測やデューデリジェンスを行うようになったことも前向きなステップです。
予測が客観的な科学だけでなく「交渉」の産物であることを認めることは、リスクに関してより誠実な姿勢です。
さらに、英国、オランダ、米国のボストンなどで、バイアスを抑制するための具体的な制度導入や訴訟が行われています。
改革の圧力は業界外部から来ており、これは成功の可能性を高めます。
研究への示唆
学術研究が改革に貢献するためには、以下の理解が必要です。
プロジェクトを形作るトレンド。
経済学、ガバナンス、意思決定などの分野と結びついた、知的で強固な成功と失敗の理論。
高品質なデータの重要性：現在、データの質が低いことが研究の最大の障害となっており、系統的な比較を可能にするデータ開発が不可欠です。
プロジェクトが本質的に「ブラックスワン」にさらされたリスクの高い確率的活動であるというパラドックスの理解。
プロジェクト管理をDeterministic（決定論的）な世界としてではなく、不確実性の世界として捉え、高品質なデータと強固な理論を持って研究に臨むことが、この分野における真の貢献となります。
出典
この記事は、大型プロジェクトの計画立案者、政策決定者、およびプロジェクトマネジメントを学ぶ学生にとって、バイアスの正体とその克服方法を理解するための決定的なガイドとなることを目的としています。
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執筆者：東北イタコ（Tohoku I-ST）
以上です。
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