TL;DR
「計測結果が目標になると、その計測自体が役に立たなくなる」という法則。
仕組み
数値が重視される組織では、構成員がその数値目標の達成を優先し、本来の目的を見失ってしまう。不正な手段に走ることもある。
Wikipedia によると、この法則のもとは、経済学者の Charles Goodhart が 1975 年に英国の金融政策について書いた論文である。そこでは「観測された統計的な規則性は、統制のために圧力をかけると崩れやすい」と書かれていた。「計測結果が目標になると、よい計測ではなくなる」というよく知られた言い方は、1997 年に人類学者の Marilyn Strathern が言い換えたものである。
例
Wikipedia では、英国の COVID-19 の検査の例が挙げられている。政府が 1 日 10 万件の検査という目標を掲げたところ、数える対象が実施した検査の数から検査できる最大の数に変わり、診断に役立った検査の数は報告よりずっと少なかった。
注意点
似た考え方に、社会的な指標が意思決定に使われるほどその指標が歪むというキャンベルの法則（1969 年ごろ）や、過去のデータだけから経済政策の効果を予測するのは素朴すぎるというルーカス批判（1976 年）がある。問題を解決するための報酬が、かえって問題を悪化させる人に報いてしまうことは、コブラ効果と呼ばれる。