TED日本語 - ジェフリー・ウェスト: 都市および組織の意外な数学的法則

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TED日本語 - ジェフリー・ウェスト: 都市および組織の意外な数学的法則

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都市および組織の意外な数学的法則
The surprising math of cities and corporations
ジェフリー・ウェスト
Geoffrey West

内容

物理学者ジェフリー・ウェストは、シンプルな数学的な法則が都市の特徴を支配していることを発見しました。都市の富、犯罪率、住民が歩くスピード、その他様々な都市に関する特色が、たった一つの数字から推論することができるということです。この数字とは人口です。この思いもよらないTEDGlobalのプレゼンテーションでは、ジェフリー・ウェストはこの方程式の構造を明らかにして、同じ法則が生物や組織にも当てはまる事を説明します。

Script

Cities are the crucible of civilization. They have been expanding, urbanization has been expanding, at an exponential rate in the last 200 years so that by the second part of this century, the planet will be completely dominated by cities. Cities are the origins of global warming, impact on the environment, health, pollution, disease, finance, economies, energy -- they're all problems that are confronted by having cities. That's where all these problems come from. And the tsunami of problems that we feel we're facing in terms of sustainability questions are actually a reflection of the exponential increase in urbanization across the planet.

Here's some numbers. Two hundred years ago, the United States was less than a few percent urbanized. It's now more than 82 percent. The planet has crossed the halfway mark a few years ago. China's building 300 new cities in the next 20 years. Now listen to this: Every week for the foreseeable future, until 2050, every week more than a million people are being added to our cities. This is going to affect everything. Everybody in this room, if you stay alive, is going to be affected by what's happening in cities in this extraordinary phenomenon. However, cities, despite having this negative aspect to them, are also the solution. Because cities are the vacuum cleaners and the magnets that have sucked up creative people, creating ideas, innovation, wealth and so on. So we have this kind of dual nature. And so there's an urgent need for a scientific theory of cities.

Now these are my comrades in arms. This work has been done with an extraordinary group of people, and they've done all the work, and I'm the great bullshitter that tries to bring it all together.

(Laughter)

So here's the problem: This is what we all want. The 10 billion people on the planet in 2050 want to live in places like this, having things like this, doing things like this, with economies that are growing like this, not realizing that entropy produces things like this, this, this and this. And the question is: Is that what Edinburgh and London and New York are going to look like in 2050, or is it going to be this? That's the question. I must say, many of the indicators look like this is what it's going to look like, but let's talk about it.

So my provocative statement is that we desperately need a serious scientific theory of cities. And scientific theory means quantifiable -- relying on underlying generic principles that can be made into a predictive framework. That's the quest. Is that conceivable? Are there universal laws? So here's two questions that I have in my head when I think about this problem. The first is: Are cities part of biology? Is London a great big whale? Is Edinburgh a horse? Is Microsoft a great big anthill? What do we learn from that? We use them metaphorically -- the DNA of a company, the metabolism of a city, and so on -- is that just bullshit, metaphorical bullshit, or is there serious substance to it? And if that is the case, how come that it's very hard to kill a city? You could drop an atom bomb on a city, and 30 years later it's surviving. Very few cities fail. All companies die, all companies. And if you have a serious theory, you should be able to predict when Google is going to go bust.

So is that just another version of this? Well we understand this very well. That is, you ask any generic question about this -- how many trees of a given size, how many branches of a given size does a tree have, how many leaves, what is the energy flowing through each branch, what is the size of the canopy, what is its growth, what is its mortality? We have a mathematical framework based on generic universal principles that can answer those questions. And the idea is can we do the same for this? So the route in is recognizing one of the most extraordinary things about life, is that it is scalable, it works over an extraordinary range. This is just a tiny range actually: It's us mammals; we're one of these. The same principles, the same dynamics, the same organization is at work in all of these, including us, and it can scale over a range of 100 million in size. And that is one of the main reasons life is so resilient and robust -- scalability. We're going to discuss that in a moment more.

But you know, at a local level, you scale; everybody in this room is scaled. That's called growth. Here's how you grew. Rat, that's a rat -- could have been you. We're all pretty much the same. And you see, you're very familiar with this. You grow very quickly and then you stop. And that line there is a prediction from the same theory, based on the same principles, that describes that forest. And here it is for the growth of a rat, and those points on there are data points. This is just the weight versus the age. And you see, it stops growing. Very, very good for biology -- also one of the reasons for its great resilience. Very, very bad for economies and companies and cities in our present paradigm. This is what we believe. This is what our whole economy is thrusting upon us, particularly illustrated in that left-hand corner: hockey sticks. This is a bunch of software companies -- and what it is is their revenue versus their age -- all zooming away, and everybody making millions and billions of dollars.

Okay, so how do we understand this? So let's first talk about biology. This is explicitly showing you how things scale, and this is a truly remarkable graph. What is plotted here is metabolic rate -- how much energy you need per day to stay alive -- versus your weight, your mass, for all of us bunch of organisms. And it's plotted in this funny way by going up by factors of 10, otherwise you couldn't get everything on the graph. And what you see if you plot it in this slightly curious way is that everybody lies on the same line. Despite the fact that this is the most complex and diverse system in the universe, there's an extraordinary simplicity being expressed by this. It's particularly astonishing because each one of these organisms, each subsystem, each cell type, each gene, has evolved in its own unique environmental niche with its own unique history. And yet, despite all of that Darwinian evolution and natural selection, they've been constrained to lie on a line.

Something else is going on. Before I talk about that, I've written down at the bottom there the slope of this curve, this straight line. It's three-quarters, roughly, which is less than one -- and we call that sublinear. And here's the point of that. It says that, if it were linear, the steepest slope, then doubling the size you would require double the amount of energy. But it's sublinear, and what that translates into is that, if you double the size of the organism, you actually only need 75 percent more energy. So a wonderful thing about all of biology is that it expresses an extraordinary economy of scale. The bigger you are systematically, according to very well-defined rules, less energy per capita. Now any physiological variable you can think of, any life history event you can think of, if you plot it this way, looks like this. There is an extraordinary regularity. So you tell me the size of a mammal, I can tell you at the 90 percent level everything about it in terms of its physiology, life history, etc.

And the reason for this is because of networks. All of life is controlled by networks -- from the intracellular through the multicellular through the ecosystem level. And you're very familiar with these networks. That's a little thing that lives inside an elephant. And here's the summary of what I'm saying. If you take those networks, this idea of networks, and you apply universal principles, mathematizable, universal principles, all of these scalings and all of these constraints follow, including the description of the forest, the description of your circulatory system, the description within cells. One of the things I did not stress in that introduction was that, systematically, the pace of life decreases as you get bigger. Heart rates are slower; you live longer; diffusion of oxygen and resources across membranes is slower, etc.

The question is: Is any of this true for cities and companies? So is London a scaled up Birmingham, which is a scaled up Brighton, etc., etc.? Is New York a scaled up San Francisco, which is a scaled up Santa Fe? Don't know. We will discuss that. But they are networks, and the most important network of cities is you. Cities are just a physical manifestation of your interactions, our interactions, and the clustering and grouping of individuals. Here's just a symbolic picture of that. And here's scaling of cities. This shows that in this very simple example, which happens to be a mundane example of number of petrol stations as a function of size -- plotted in the same way as the biology -- you see exactly the same kind of thing.

There is a scaling. That is that the number of petrol stations in the city is now given to you when you tell me its size. The slope of that is less than linear. There is an economy of scale. Less petrol stations per capita the bigger you are -- not surprising. But here's what's surprising. It scales in the same way everywhere. This is just European countries, but you do it in Japan or China or Colombia, always the same with the same kind of economy of scale to the same degree. And any infrastructure you look at -- whether it's the length of roads, length of electrical lines -- anything you look at has the same economy of scale scaling in the same way. It's an integrated system that has evolved despite all the planning and so on. But even more surprising is if you look at socio-economic quantities, quantities that have no analog in biology, that have evolved when we started forming communities eight to 10,000 years ago. The top one is wages as a function of size plotted in the same way. And the bottom one is you lot -- super-creatives plotted in the same way. And what you see is a scaling phenomenon. But most important in this, the exponent, the analog to that three-quarters for the metabolic rate, is bigger than one -- it's about 1.15 to 1.2. Here it is, which says that the bigger you are the more you have per capita, unlike biology -- higher wages, more super-creative people per capita as you get bigger, more patents per capita, more crime per capita.

And we've looked at everything: more AIDS cases, flu, etc. And here, they're all plotted together. Just to show you what we plotted, here is income, GDP -- GDP of the city -- crime and patents all on one graph. And you can see, they all follow the same line. And here's the statement. If you double the size of a city from 100,000 to 200,000, from a million to two million,10 to 20 million, it doesn't matter, then systematically you get a 15 percent increase in wages, wealth, number of AIDS cases, number of police, anything you can think of. It goes up by 15 percent, and you have a 15 percent savings on the infrastructure. This, no doubt, is the reason why a million people a week are gathering in cities. Because they think that all those wonderful things -- like creative people, wealth, income -- is what attracts them, forgetting about the ugly and the bad.

What is the reason for this? Well I don't have time to tell you about all the mathematics, but underlying this is the social networks, because this is a universal phenomenon. This 15 percent rule is true no matter where you are on the planet -- Japan, Chile, Portugal, Scotland, doesn't matter. Always, all the data shows it's the same, despite the fact that these cities have evolved independently. Something universal is going on. The universality, to repeat, is us -- that we are the city. And it is our interactions and the clustering of those interactions. So there it is, I've said it again. So if it is those networks and their mathematical structure, unlike biology, which had sublinear scaling, economies of scale, you had the slowing of the pace of life as you get bigger. If it's social networks with super-linear scaling -- more per capita -- then the theory says that you increase the pace of life. The bigger you are, life gets faster. On the left is the heart rate showing biology. On the right is the speed of walking in a bunch of European cities, showing that increase.

Lastly, I want to talk about growth. This is what we had in biology, just to repeat. Economies of scale gave rise to this sigmoidal behavior. You grow fast and then stop -- part of our resilience. That would be bad for economies and cities. And indeed,one of the wonderful things about the theory is that if you have super-linear scaling from wealth creation and innovation, then indeed you get, from the same theory, a beautiful rising exponential curve -- lovely. And in fact, if you compare it to data, it fits very well with the development of cities and economies. But it has a terrible catch, and the catch is that this system is destined to collapse. And it's destined to collapse for many reasons -- kind of Malthusian reasons -- that you run out of resources. And how do you avoid that? Well we've done it before.

What we do is, as we grow and we approach the collapse, a major innovation takes place and we start over again, and we start over again as we approach the next one, and so on. So there's this continuous cycle of innovation that is necessary in order to sustain growth and avoid collapse. The catch, however, to this is that you have to innovate faster and faster and faster. So the image is that we're not only on a treadmill that's going faster, but we have to change the treadmill faster and faster. We have to accelerate on a continuous basis. And the question is: Can we, as socio-economic beings, avoid a heart attack?

So lastly, I'm going to finish up in this last minute or two asking about companies. See companies, they scale. The top one, in fact, is Walmart on the right. It's the same plot. This happens to be income and assets versus the size of the company as denoted by its number of employees. We could use sales, anything you like. There it is: after some little fluctuations at the beginning, when companies are innovating, they scale beautifully. And we've looked at 23,000 companies in the United States, may I say. And I'm only showing you a little bit of this.

What is astonishing about companies is that they scale sublinearly like biology, indicating that they're dominated, not by super-linear innovation and ideas; they become dominated by economies of scale. In that interpretation, by bureaucracy and administration, and they do it beautifully, may I say. So if you tell me the size of some company, some small company, I could have predicted the size of Walmart. If it has this sublinear scaling, the theory says we should have sigmoidal growth. There's Walmart. Doesn't look very sigmoidal. That's what we like, hockey sticks. But you notice, I've cheated, because I've only gone up to '94. Let's go up to 2008. That red line is from the theory. So if I'd have done this in 1994, I could have predicted what Walmart would be now. And then this is repeated across the entire spectrum of companies. There they are. That's 23,000 companies. They all start looking like hockey sticks, they all bend over, and they all die like you and me.

Thank you.

(Applause)

都市は文明のるつぼです 都市は拡大し続けていて 都市化が広がり この200年では爆発的な成長です 今世紀後半には この惑星は都市によって 完全に支配されることになるでしょう 都市は温暖化の根源であり 環境に悪影響を及ぼし 健康 公害 疾病 財務 経済 エネルギーなどを含め これらはすべて 都市化に起因する問題で 都市化こそ原因なのです 「持続可能性」がキーワードとなる 我々が現在直面している 数多くの問題もまた 地球規模の急激な都市化がもたらす 問題なのです

いくつかの数値を紹介しましょう 200年前 アメリカの都市化は 数パーセント以下でした 今では82パーセントを超えています 地球全体では 都市化は数年前に50%を過ぎました 中国では これから20年間の間に 300もの都市が新たに作られます 驚くなかれ 当分の間 毎週 2050年までの間 毎週 100万人以上もの人が 都市に移り住んで行きます 影響を受けないものはありません みなさんも-もし生き延びているとしてですが 都市で起きている この並外れた現象により 影響を受けます しかしながら都市は このようなマイナスの要素を持つ一方 解決策でもあります 都市は独創的な人々を引き付ける 吸引機であり 磁石だからです 彼らは アイディア 革新 そして富を 新たに創出します つまり ある種の二面性があるわけです そして 現在早急に必要とされているのが 都市に関する科学的理論です

こちらは 共に研究に取り組む仲間達です この研究には 素晴らしい人々取り組んでおり 彼等が実際のすべての研究を行い 私はそれらを取りまとめようとする 大ほら吹きというわけです

(笑)

ということで問題はこれです 2050年には 地球上の100億人が このような場所に住み こういったモノを所有し こういった生活をしたいと望み その間 経済は右肩上がりを期待してます しかしながら エントロピーの増加は こうした結果を招くことは理解されていません これとか これとか こういうことです 考えてみて下さい これが エジンバラ ロンドン 及びニューヨークの 2050年の姿か? それともこうか? これが問題です そして 残念ながら多くの指数は このような結末の可能性が高いことを示しています 詳しく話しましょう

私の挑発的な命題は 都市についての 真面目な科学的理論が早急に必要だというものです そして科学的理論とは 数値化可能であり 基礎となる一般化された法則に基づき 予測が可能となるフレームワークを 作れる事が必要です 実現可能でしょうか? 普遍的な法則など存在するのか? 私がよく頭の中で投げかける 二つの質問があります まず第一には 都市は生物学の一部なのではないのか? ロンドンは大きなクジラではないか? エジンバラは馬ではないか? マイクロソフトは巨大な蟻塚ではないか? このような例えから何を学ぶことが出来るのでしょうか? 私たちは 会社の「DNA」 都市の「代謝」など こういった言葉を比喩的に使います こうした比喩は戯言に過ぎないのか? それとも検討に値するものでしょうか? もしあるのであれば どうして都市を殺すのがこんなに難しいのでしょうか? 都市に原子力爆弾を落としても 30年後 まだ生き残っています 消滅する都市というのは非常に稀です 会社はというと すべての会社は必ず死に絶えます 真面目な理論があれば 例えばいつGoogle社が破綻するか 予測が可能な筈です

つまり ここにお見せしているものは これの一種なのでしょうか? こっちの方は我々はよく理解しています 一般的な質問への答えは持ち合わせています ある特定のサイズの木は何本あるか だとか 木には特定の太さの枝が何本あるか だとか 葉っぱの数だとか 枝を流れるエネルギーの量だとか 林冠の面積だとか 成長の早さ 死亡率についてなど 一般化された普遍的な法則に基づいた 数学的なフレームワークがあり これらの質問に答えることができます 同じ事を都市に対してできるのでしょうか? 解決への糸口は 生物の驚くべき事実の一つ を認識することにあります 生物はスケーラブル(拡大縮小可能)だということです そして これは驚くほど幅広い範囲で働きます これは全体を見れば比較的小さな範囲ですが 私たち哺乳類を示しています 人間は 哺乳類の一部なので 同じ原理 同じ力学 そして同じ体系が働いています 人間を含めたこれらの動物全てに そして 理論は1億倍まで拡大可能です そしてこれが 拡大縮小可能性(スケーラビリティ)こそが 生物の生命力の源であり 強固である 主たる理由です これについてまた後ほど話します

しかしご存知かと思いますが 身近なレベルでは あなた この部屋にいる全員が拡大可能です 成長とも言います 人間はこんな感じに成長します これはラットですが 同じです 哺乳類の成長は大体のところ同じです グラフを見ると よくご存知かと思いますが 急激に成長して 成長が止まります そしてこの線は さきほどの森林の成長と 同じ原理であり 同じ理論から予測できます こちらはラットのグラフです このグラフは 年齢と体重の関係を示します ある程度成長すると 止まります 生物にとってはとても良いことで 生物の素晴らしい生命力の理由のひとつです しかし経済だとか 会社 都市にとっては 現在のパラダイムでは とてもとても悪いことです これが考えられていることです これが経済全体が私たちに 突きつけているものです 特に左下側の ホッケースティックが象徴的です これらはソフトウェア会社の 設立からの年数に対する売上をグラフ化したものです すべてグングン伸びていて 何百万もの収益を得ています

この現象はどうやって理解したら良いのでしょうか? まず生物学について話しましょう この表が 実際どのように ものが拡大縮小するかを示しています このグラフは本当に驚嘆に値するものです このグラフで描かれているのは 代謝率です 一日生きるのに必要なエネルギー量です これが体重・質量に対して示されています 私たち様々な生物のデータが表示されています 面白いですが 軸は10倍ずつ増加するように描かれています こうしないと すべてのデータがグラフに収まらないからです そして このようにちょっと面白い方法で データをグラフ上に表すと すべてが同じ直線上にあることが分かります 世界でもっとも複雑で 多様な システムであるのに関わらず 信じられないほど簡素な法則が ここに示されています 特に驚愕すべき点は それぞれの生物 サブシステム 細胞の種類 遺伝子は 独特のニッチな環境で進化を経ており ユニークな歴史を持っています しかし それぞれのダーウィン進化 そして 自然淘汰に関わらず 直線上に並ぶように不思議に制約されています

何か他の因子が働いています その事について話す前に ここの下にも書いてありますが この線 直線の傾きに注目してください 直線の傾きは おおよそ4分の3です 1以下の傾きのこのような線を 準線形と言います これは何を意味するのでしょうか もし傾きが1で 完全に線形だったとしたら 体重が2倍になると エネルギーも2倍必要になることになります しかし準線形なので これはどういうことかというと 生物の体重が2倍になっても 必要なエネルギー量は75%しか増加しません つまりすべての生物において素晴らしいのは とても驚くべきスケールメリットがあるということです つまり 大きければ大きいほど この明確に定義されたルールに従って 単位毎のエネルギー消費量が少なくなるのです さて 考えうるあらゆる生理学的な特徴 生命の歴史上の出来事 これらを同様に グラフで示すと 同じ結果が得られます これは驚くべきほどの規則性です なので ある哺乳類の大きさから 生理学 生活史 などについて その動物について 全てのことを90%の誤差で推測できます

この理由はネットワークに起因します すべての生命はネットワークによって支配されています 細胞内ネットワークから 細胞間ネットワーク そしてエコシステムレベルまで これらのネットワークについて皆さんよくご存知でしょう これは象の中にある小さなネットワークです 私が言いたいことは次のようにまとめることが出来ます これらのネットワークに着目し ネットワークの観点を 普遍的な原則を当てはめ 数学的 普遍的な原則を当てはめると これら全ての縮小拡大 および制約が導かれます 森林についての説明然り 細胞システム然り 細胞内のシステムについてもです 冒頭で深くは追求しませんでしたが 生命のペースというのは 体系的に 大きくなるにつれてゆっくりになります 心拍は遅くなり 寿命が長くなります 酵素や栄養が細胞膜に浸透する 速度もよりゆっくりになります

問題は 同じ法則が 都市や会社にも適応するかということです ロンドンはバーミンガムを拡大したものか バーミンガムはブライトンを拡大したものなのか? ニューヨークはサンフランシスコを拡大した物なのか? サンフランシスコはサンタフェの拡大なのか? 分かりません またこれについて話します しかし都市もネットワークには変わりありません そして 都市におけるネットワークで一番重要な要素は みなさんです 都市とは 単純に言えば 人々の相互関係 私たちの相互作用 そして個人の集まりやグループを具象化したものです これは それを象徴した絵です そしてこれが都市の拡大縮小です この図では とてもシンプルな例として ちょっとつまらないですが 都市の大きさを変数とした ガソリンスタンドの数のグラフです 生物学と同じようにプロットされていますが まったく同じ現象が見られます

拡大縮小性があります つまり 都市の大きさから その都市にあるガソリンスタンドの数が 求められるということです この線の傾きは1より小さいです スケールメリットが見られます 1人あたりの給油所の数は 都市が大きいほど小さい これ自体は驚くことではありませんが 驚くべきなのは 同じ法則が世界中どこでも同じだということです ここではヨーロッパの国だけを示していますが 日本や中国 コロンビアなどで同じ分析をしても 結果は同じで 同じようなスケールメリットが 同程度に見られます 同様に 他のインフラを見ても 例えば道路の総距離や電線の量など すべてが 同様のスケールメリットを示します これは 個々の都市計画などに関係なく 進化した統合システムです さらにびっくりするのは 生物学への類似がまったくない 8千年?1万年前にコミュニティを形成しはじめてから進化した 社会経済の数値に 注目したときです 一番上のグラフは都市の規模に対する収入を 同じようにグラフで表した物です 下のグラフでは 同様に 聴衆のみなさん 超独創的な人の人口を表しています ここで見られるのは 拡大縮小の現象です しかし もっとも重要なのは 傾きが 生物の代謝では4分の3であったものに 相当するものが なんと1より大きい 1.15?1.2くらいです このグラフは 都市が大きければ大きいほど 人口1人あたりの富が多いということを示します生物学の場合とは逆に 収入がより高く 超独創的な人の人口あたりの数が増え 人口1人あたりの特許数 犯罪件数も同じです

他の特徴もすべて確認しました AIDSの件数 インフルエンザ などなど ここにすべてグラフ化されています なにをグラフ化したかというと ここでは収入 およびGDP 都市のGDP 犯罪件数 および特許を一つのグラフで表示しています すべて同じ直線を形成することが分かります そしてこれが結論です 都市の規模を10万から20万へと倍にしても 100万から200万に倍にしても 結果は同じです いずれも機械的に 15%の増加が見られます 収入 富 AIDS件数 警察の数 その他思いつくこと全てに関して です 15%の増加です そしてインフラに関して 15%の効率化が期待できます これが 毎週100万人もの人々が都市に集まる 明白な理由です 彼等は クリエイティブな人々 富 収入だとか 素晴らしいものが 魅力的で集まっているのであり 汚いもの 悪いものには目を背けてしまいます

何故でしょうか? 数学的なことをすべて語る時間はありませんが 根底にはソーシャルネットワークがあります 何故なら これは普遍的な現象だからです この15%の法則は 地球上のどこにいても 当てはまります 日本 チリ ポルトガル スコットランドどこでも関係ありません データは必ず同じ傾向を示します これらの都市が独自の進化を遂げたという事実に関わらず 普遍的な何かが起きています 繰り返しますが この普遍性とは 私達自身です 私達自身が都市なのです 私達の相互関係と交流 そして 相互関係の集合です 繰り返しましたが お分かりでしょうか もしこれらのネットワークおよび数学的構造が 生物では準線形に拡大 つまりスケールメリット 体を大きくなるにつれて生活のペースが 緩やかになっていました ソーシャルネットワークが超線形 つまり 人口1人あたりの値の増加が事実であれば 理論的には 大きくなるにつれて生活のペースが増加します 都市が大きければ大きいほど生活のペースは早まります 左側には生物における心拍を 右側には ヨーロッパの諸都市における歩行速度が 増加していることを 表しています

最後に 成長について言及します 繰り返しになりますが 生物学では スケールメリットがあり S字形の成長が見られました 素早く成長して それから成長が止まります これは生物を強固にしている要素です しかし 経済や都市にとっては悪いことです 実際のところ この理論の素晴らしいところは もし富の形成および革新が 超線形的にスケールする場合 同じ理論より 美しい指数増加の曲線が予測されます 実際に実データと比較すると 都市や経済の発展と 良くフィットすることが分かります しかし これには恐ろしい落とし穴があります 落とし穴とは システムは崩壊する運命にあるということです 幾つもの理由で 崩壊する運命なのです 理由はマルサス的なもので つまり資源の枯渇です どうやってこれを回避するのか?以前にも成功しています

なにが起きるかというと 人口が増加して 崩壊が近づくと 大きな革新が起き またスタートに戻ります そしてまた次の崩壊の危機に近づくと再スタートするのです ここに 革新の継続的サイクルがあり これは 持続可能な成長と崩壊の回避には 必要なものなのです しかし 落とし穴は 革新が次々と 加速しなければならないということです イメージとしては 加速しているトレッドミルの上を走っているという他 トレッドミル自体もどんどんと早く交換しなければならないということです 我々は継続的に加速し続けなければなりません 問題はこれです 我々は 社会経済の存在として 心臓発作を回避することができるのでしょうか?

終わる前に 最後の2, 3分で 会社の事について問いたいと思います 会社も拡大縮小性があります 一番右上の点は 実はウォルマートのものです 同じグラフです これは 収益と資産を 社員数で表した企業の大きさを変数としてプロットしています 売上高でも他の指数を使っても結果は同じです ご覧の通りです 初期の方の変動― 企業が革新を起こしている時期の後は 美しく拡張しています 23,000もの米国の会社のデータを 収集しました お見せしているのは その全データのほんの一部です

これらの企業の驚くべきところは 生物と同じように 準線形に拡大しているということです つまり 企業は 超線形の 革新やアイディア ではなく スケールメリットによって 支配されているということです この解釈では 経営官僚制や事務・管理が その要因と言えます ですので ある企業の 例えば小さい会社の大きさから ウォルマートの大きさを推測することができるわけです もし準線形に拡大しているとしたら 理論的には S字形の成長が見られる筈です ウォルマートの成長を見ると S字にはあまり見えません 期待通り ホッケースティックのように成長しています ズルにお気づきですか? 1994年までのデータしか表示していません 2008年までのばしてみましょう 赤の線が理論上のものです もしこの分析を1994年にしたとしたら 現在のウォルマートがどういう状況か推測できたでしょう そしてこれは全ての規模の会社を通して 繰り返されます ご覧の通りです23,000の企業の成長です 全て 最初はホッケースティックのように成長しますが そこから曲がってしまい あなたや私のようにすべて死んでしまいます

ありがとうございました

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品詞分類

  • 主語
  • 動詞
  • 助動詞
  • 準動詞
  • 関係詞等

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