事前にできる限りの情報を集めて一定レベルの計算をすれば、選択肢の総合評価はできますが、それでも、どこかで必ずリスクを取らなければならない場面が出てきます。計算したうえで一定のリスクを取る意思決定こそが決断といえるのかもしれません。

　第１章は、全体のイントロで、決断とは何かを中心に議論します。具体例を挙げながら、一般の意思決定と決断は何が違うのか、そもそも意思決定とは何か、最近注目されているＡＩ（人工知能）が決断できるのかなどについて解説します。結局、意思決定の結果が重大であったり、選択肢にリスクが絡んでいるものだったり、選択肢の評価自体に長期的な予測や合意形成が必要だったりという意味で、難しい意思決定が決断だということになります。

　第２章は、どうして意思決定のトレーニングが必要かについて説明します。ここでは、まず優柔不断とは何かから入ります。自分のことを優柔不断だと評価する人が多いのですが、優柔不断は性格ではなく、問題や状況だと強調します。ですから、意思決定の仕方を学べば最低限の対処はできます。その後は、直観の話に転じます。私たちの意思決定は、多くが直観にもとづいて行われます。
直観ですぐれた意思決定や決断ができるのなら、わざわざトレーニングをすることなど不要でしょう。ですが、直観にもとづく意思決定だと、判断バイアスや過剰な同調圧力から逃れられません。それどころか、判断ミスを犯しても気がつかず、反省すらできないのです。だから、直観の中身についても議論します
　そして、続く第３章では、第２章の内容に沿いながら、一般に犯しやすい意思決定のエラーケースを検討します。

　第４章で、決断のためのモデルを提示します。本書の中心部分です。通常の意思決定のモデルに事前判断であるメタ判断、意思決定終了後の評価・学習のステージを組み込んでいます。これにしたがって、意思決定・決断すれば、大筋から離れないことを示します。そして、第５章は、意思決定・決断の演習を扱います。比較的やさしい意思決定から、答えのない決断まであります。第４章のモデルを参照にしながら、読者のみなさんといっしょに考えたいと思います。