ある投資家がアドバイザーに自分はリスク許容度が高いと話す。本心からそう言っている。しかし、市場が急落すると、彼女はすべての資産を売却してしまう。嘘をついていたわけではない。ストレス下で自分がどう行動するかを、単に知らなかったのだ。これを「言動ギャップ（Say-Do Gap）」と呼ぶ。人が行うと言うことと、状況が変わったときに実際に行うこととの間の隔たりのことだ。このギャップは採用、医療、マッチングサービス、消費者調査などあらゆる分野で現れ、人間に関する予測への依存度を高める現代の経済において、深刻化する課題となっている。
エリザベス・マッケイは、自身が創業者を務めるプレディクティブ・マインド（PredictiveMind）を通じ、ブレイク・メソッドの参加者グループから得た12年分のデータ分析によってこのギャップの解消に乗り出した。プレディクティブ・マインドは、成人の行動結果や意思決定パターンを予測するアセスメントツールだ。マッケイは、人間がなぜ自ら望む結果に反する行動をとるのかについての理解を深めることに取り組んでいる。過去10年以上にわたり、彼女は認識、意思決定、ストレス反応、コミュニケーション、そして自己破壊的行動がどのようにパターン化して働くかを研究してきた。彼女の前提はシンプルだ。「意図的な誠実さと、正確な自己認知は別物である」
なぜAIにはより優れた人間モデルが必要なのか
AI、予測分析、パーソナライズ技術は、企業が顧客、従業員、患者に関する意思決定を行う方法を一変させている。しかし、そうしたシステムに供給される人間データの多くは、依然としてアンケートや質問票、性格診断、本人が表明した嗜好といった「自己申告」に頼っている。過去のデータも有用ではあるが、変化よりも反復を予測する傾向が強い。
マッケイは、これにより構造的な死角が生じると指摘する。欺く意図がなくても、自己正当化や選択的記憶、自己同一性（アイデンティティ）の防衛が、回答を出す前にその内容を歪めてしまうのだ。「マシンの予測精度が向上しているのだとすれば、私たちはマシンに対し、予測対象である人間の十分正確なモデルを提供できているのだろうか」と彼女は問いかける。
再パターン化から予測へ
マッケイがテクノロジー分野へ進出した経緯は異色だ。2014年、彼女は人々がなぜ意図した結果に反する行動を繰り返すのかに着目した感情の再パターン化プログラムブレイク・メソッド（Break Method）を設立。2018年には、認識や意思決定のパターンが重大な影響を及ぼす刑務所システムへと活動を広げた。その後、認識、ストレス反応、意思決定における反復的パターンを特定する手法「ブレイン・パターン・マッピング」を開発し、2022年にはそれをスケールさせるためのテクノロジープラットフォームを立ち上げた。そのプラットフォームがプレディクティブ・マインドとなった。
その過程で、彼女はこの問題が個人レベルの変革にとどまらないことに気づいた。
「ほぼすべての主要産業が、何らかの形で同じ問いに答えようとしている。『この人物は、実際にはどう行動するのか？』という問いだ」
確立されたカテゴリーに先駆けて製品を構築するということは、市場がそれを表現する言葉を持つ前に型破りなアイデアを証明し守っていくことを意味していた。それも、テクノロジーとイノベーションの最前線において女性が依然として少数のセクターで、1人の女性起業家として成し遂げなければならなかった。
ギャップの測定
プレディクティブ・マインドの設計は、最も興味深い特徴である。このシステムはまず、約135項目の「発達史（生育歴）」に関する入力データから行動モデルを構築する。同社によると、これらは本人の自己像ではなく、個人の生い立ちに関する解釈の余地が少ない質問だという。その後で初めて、約73項目の自己認知に関する入力を収集するが、これらが最初の予測を変更することはない。
同社の「行動分散指数（Behavior Variance Index）」は、この2つのデータがどこで食い違うかを測定する。従来のアセスメントではその不一致をエラーとみなすかもしれないが、プレディクティブ・マインドはそれをシグナル、つまり潜在的な死角や、本人が表明した意図から行動が逸脱し得る条件を示す指標として扱う。言い換えれば、この製品は言動ギャップを直接測定するように作られているのだ。
適用されている分野
既製品のテストを単体で販売するのではなく、同社はクライアントごとの行動に関する課題に合わせてカスタムダッシュボードを構築する。現在は金融サービス分野を中心に展開しており、市場のストレス下で顧客の信頼、リスク認知、意思決定がどのように変化するかをモデル化している。また採用分野でも導入されており、雇用主は候補者の生のデータではなく、行動予測の出力結果を受け取る仕組みになっている。
ロードマップの次にあるのは、プラットフォームがユーザーの明示的な好みに大きく依存しているマッチングサービス（デーティング）だ。続いて、どの患者が治療を途中でやめてしまう可能性が高いかを予測するといったヘルスケア分野への応用も視野に入れている。マッケイは「業界は変わるが、人間の課題は変わらない」と語る。
エビデンスとその限界
予測を謳う企業にとって、決定的な問いはエビデンス（科学的根拠）だ。プレディクティブ・マインドは、2014年以降に同社の基盤手法を通じてサポートしてきた2万人超の実績と、約2000人の参加者を対象とした社内データセットを挙げる。そのうち98.3%が、自身のプロフィールに行動パターンが正確に反映されていると回答したという。
プレディクティブ・マインドは、性格診断に基づくインサイトを提供するわけではない。レポートが明らかにするのは、自己欺瞞の領域、死角、繰り返される対立のテーマ、そしてそれが人間関係やキャリアに与える明確な影響、潜在的な動機、内部にある反芻思考のテーマだ。これらの要素は複雑であり、表面的であったり簡単に観察できたりするものではない。マッケイはこのアプローチの影響をこう説明する。「クライアントやアドバイザーがダッシュボードのデータを目にすると、自分たちが隠そうとしていることや上手に取り繕っていることまで暴露されていると感じるほど正確だと受け止めるのが一般的だ。私たちはしばしば、彼らが直視を避けている自分自身の一面を伝える。このアプローチにおける正確性の検証は、性格診断を読んで確認バイアスなどからなんとなく同意するのとは大きく異なる」
アルゴリズム開発の初期段階において、エラー率は25%から5%未満に改善した。現在は人間の介在を必要としないモデルの段階にあり、人間の監視を必要とする変則的パターンの割合は0.3%に抑えられている。データは第三者によって検証されており、この発展はモデルが成熟していることを示している。最も強力な外部エビデンスは、ブレイク・メソッドの参加者175人を対象に学術誌『JMIR Formative Research』に掲載された2025年のパイロット研究だ。これによると、プログラム実施後に自己申告による平均メンタルヘルススコアが2.07から3.92に上昇した。この研究は査読済みだが、評価対象は元のメソッドであって予測テクノロジーそのものではなく、対照群のない単一グループデザインを採用しているという限界があり、著者らもそれを認めている。
次のマイルストーンは、時間の経過とともに観察される行動と予測を比較する独立した検証だ。マッケイの次の研究優先事項はCDATの推進である。CDATは、初期の発達体験がストレス下での予測可能な行動シーケンスをどのように形成し、それらのシーケンスが異なる環境下でどのように一貫性を保ち、あるいは分岐するかを探る理論的枠組みだ。この枠組みがより広範な科学的信用を確立するうえで、独立した検証は引き続き重要な要素となる。
倫理的試練
予測が採用や金融と結びつくと、利害は一段と大きくなる。大人の行動を予測するために発達史を利用するシステムは、同意、公平性、そして出力結果がどのように使われるかについての疑問を生じさせる。
プレディクティブ・マインドは、同社のアセスメントは行動科学的なものであり、臨床的なものではないと主張する。精神疾患の診断やスクリーニングを行うわけではなく、候補者にはデータがどのように使用されるかが事前に知らされ、雇用主には雇用に関連する出力結果のみが開示される。マッケイは、このテクノロジーを「誰かを操作したり、処罰したり、未来をあらかじめ決定づけたりするために」使用してはならないと明確に述べている。
規制当局もこの分野を注視している。EUのAI法は、採用に使用されるAIをハイリスクに分類している。ニューヨーク市は自動採用ツールに対するバイアス監査を義務付けており、米国の雇用主はアセスメントが医療的診断や障害のスクリーニングとして機能しないようにしなければならない。あらゆる行動予測ツールにとって決定的な試練となるのは、性別、民族、あるいはニューロダイバーシティ（神経多様性）によって候補者に不利を与えないという証拠を示せるかどうかだ。
「予測者」を誰が監査するのか
マッケイの核となる主張は、人間の行動は私たちが思っているほどランダムではないということだ。彼女の言う通りかもしれない。組織は何十年もの間、人々が自分自身について語る言葉に基づいて意思決定を行ってきたが、言動ギャップは現実に存在し、多大なコストを生み、その多くは測定されないままである。
しかし、予測の威力が強まれば強まるほど、「誰が予測者をチェックするのか」が重要になる。AIがより優れた人間モデルを必要としているのであれば、人間もまた「自分を知っている」と主張するモデルを検証するための優れた方法を必要としている。これこそが、プレディクティブ・マインド、そしてこの新たな領域に取り組むすべての企業に突きつけられた課題なのだ。
