TED日本語 - レイ・ダリオ: 最高のアイデアが選ばれる会社を作るには

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TED Talks

最高のアイデアが選ばれる会社を作るには
How to build a company where the best ideas win
レイ・ダリオ
Ray Dalio

内容

同僚があなたのことを本当はどう思っているのか、そして同僚が本当はどんな人なのかが分かったらどうでしょう?レイ・ダリオは、徹底的な透明性とアルゴリズムによる意思決定を採用し、誰もが自由に発言して本当に思うところを述べることができる ― ボスの欠点を指摘することすらできる ― アイデアの能力主義を作ることの有用性を説きます。これらの戦略を使うことで、なぜダリオが世界で最も成功したヘッジファンドの一つを創りえたのか、そしてデータをもとに集団的な意思決定をする力をどう活用できるかご覧ください。

Script

Whether you like it or not, radical transparency and algorithmic decision-making is coming at you fast, and it's going to change your life. That's because it's now easy to take algorithms and embed them into computers and gather all that data that you're leaving on yourself all over the place, and know what you're like, and then direct the computers to interact with you in ways that are better than most people can.

Well, that might sound scary. I've been doing this for a long time and I have found it to be wonderful. My objective has been to have meaningful work and meaningful relationships with the people I work with, and I've learned that I couldn't have that unless I had that radical transparency and that algorithmic decision-making. I want to show you why that is, I want to show you how it works. And I warn you that some of the things that I'm going to show you probably are a little bit shocking.

Since I was a kid, I've had a terrible rote memory. And I didn't like following instructions, I was no good at following instructions. But I loved to figure out how things worked for myself. When I was 12, I hated school but I fell in love with trading the markets. I caddied at the time, earned about five dollars a bag. And I took my caddying money, and I put it in the stock market. And that was just because the stock market was hot at the time. And the first company I bought was a company by the name of Northeast Airlines. Northeast Airlines was the only company I heard of that was selling for less than five dollars a share.

(Laughter)

And I figured I could buy more shares, and if it went up, I'd make more money. So, it was a dumb strategy, right? But I tripled my money, and I tripled my money because I got lucky. The company was about to go bankrupt, but some other company acquired it, and I tripled my money. And I was hooked. And I thought, "This game is easy." With time, I learned this game is anything but easy.

In order to be an effective investor, one has to bet against the consensus and be right. And it's not easy to bet against the consensus and be right. One has to bet against the consensus and be right because the consensus is built into the price. And in order to be an entrepreneur, a successful entrepreneur, one has to bet against the consensus and be right. I had to be an entrepreneur and an investor -- and what goes along with that is making a lot of painful mistakes. So I made a lot of painful mistakes, and with time, my attitude about those mistakes began to change. I began to think of them as puzzles. That if I could solve the puzzles, they would give me gems. And the puzzles were: What would I do differently in the future so I wouldn't make that painful mistake? And the gems were principles that I would then write down so I would remember them that would help me in the future. And because I wrote them down so clearly, I could then -- eventually discovered -- I could then embed them into algorithms. And those algorithms would be embedded in computers, and the computers would make decisions along with me; and so in parallel, we would make these decisions. And I could see how those decisions then compared with my own decisions, and I could see that those decisions were a lot better. And that was because the computer could make decisions much faster, it could process a lot more information and it can process decisions much more -- less emotionally. So it radically improved my decision-making.

Eight years after I started Bridgewater, I had my greatest failure, my greatest mistake. It was late 1970s, I was 34 years old, and I had calculated that American banks had lent much more money to emerging countries than those countries were going to be able to pay back and that we would have the greatest debt crisis since the Great Depression. And with it, an economic crisis and a big bear market in stocks. It was a controversial view at the time. People thought it was kind of a crazy point of view. But in August 1982, Mexico defaulted on its debt, and a number of other countries followed. And we had the greatest debt crisis since the Great Depression. And because I had anticipated that, I was asked to testify to Congress and appear on "Wall Street Week," which was the show of the time. Just to give you a flavor of that, I've got a clip here, and you'll see me in there.

(Video) Mr. Chairman, Mr. Mitchell, it's a great pleasure and a great honor to be able to appear before you in examination with what is going wrong with our economy. The economy is now flat -- teetering on the brink of failure.

Martin Zweig: You were recently quoted in an article. You said, "I can say this with absolute certainty because I know how markets work."

Ray Dalio: I can say with absolute certainty that if you look at the liquidity base in the corporations and the world as a whole, that there's such reduced level of liquidity that you can't return to an era of stagflation."

I look at that now, I think, "What an arrogant jerk!"

(Laughter)

I was so arrogant, and I was so wrong. I mean, while the debt crisis happened, the stock market and the economy went up rather than going down, and I lost so much money for myself and for my clients that I had to shut down my operation pretty much, I had to let almost everybody go. And these were like extended family, I was heartbroken. And I had lost so much money that I had to borrow 4,000 dollars from my dad to help to pay my family bills.

It was one of the most painful experiences of my life ... but it turned out to be one of the greatest experiences of my life because it changed my attitude about decision-making. Rather than thinking, "I'm right," I started to ask myself, "How do I know I'm right?" I gained a humility that I needed in order to balance my audacity. I wanted to find the smartest people who would disagree with me to try to understand their perspective or to have them stress test my perspective. I wanted to make an idea meritocracy. In other words, not an autocracy in which I would lead and others would follow and not a democracy in which everybody's points of view were equally valued, but I wanted to have an idea meritocracy in which the best ideas would win out. And in order to do that, I realized that we would need radical truthfulness and radical transparency.

What I mean by radical truthfulness and radical transparency is people needed to say what they really believed and to see everything. And we literally tape almost all conversations and let everybody see everything, because if we didn't do that, we couldn't really have an idea meritocracy. In order to have an idea meritocracy, we have let people speak and say what they want. Just to give you an example, this is an email from Jim Haskel -- somebody who works for me -- and this was available to everybody in the company. "Ray, you deserve a 'D-' for your performance today in the meeting ... you did not prepare at all well because there is no way you could have been that disorganized." Isn't that great?

(Laughter)

That's great. It's great because, first of all, I needed feedback like that. I need feedback like that. And it's great because if I don't let Jim, and people like Jim, to express their points of view, our relationship wouldn't be the same. And if I didn't make that public for everybody to see, we wouldn't have an idea meritocracy.

So for that last 25 years that's how we've been operating. We've been operating with this radical transparency and then collecting these principles, largely from making mistakes, and then embedding those principles into algorithms. And then those algorithms provide -- we're following the algorithms in parallel with our thinking. That has been how we've run the investment business, and it's how we also deal with the people management.

In order to give you a glimmer into what this looks like, I'd like to take you into a meeting and introduce you to a tool of ours called the "Dot Collector" that helps us do this. A week after the US election, our research team held a meeting to discuss what a Trump presidency would mean for the US economy. Naturally, people had different opinions on the matter and how we were approaching the discussion. The "Dot Collector" collects these views. It has a list of a few dozen attributes, so whenever somebody thinks something about another person's thinking, it's easy for them to convey their assessment; they simply note the attribute and provide a rating from one to 10. For example, as the meeting began, a researcher named Jen rated me a three -- in other words, badly --

(Laughter)

for not showing a good balance of open-mindedness and assertiveness. As the meeting transpired, Jen's assessments of people added up like this. Others in the room have different opinions. That's normal. Different people are always going to have different opinions. And who knows who's right? Let's look at just what people thought about how I was doing. Some people thought I did well, others, poorly. With each of these views, we can explore the thinking behind the numbers. Here's what Jen and Larry said. Note that everyone gets to express their thinking, including their critical thinking, regardless of their position in the company. Jen, who's 24 years old and right out of college, can tell me, the CEO, that I'm approaching things terribly.

This tool helps people both express their opinions and then separate themselves from their opinions to see things from a higher level. When Jen and others shift their attentions from inputting their own opinions to looking down on the whole screen, their perspective changes. They see their own opinions as just one of many and naturally start asking themselves, "How do I know my opinion is right?" That shift in perspective is like going from seeing in one dimension to seeing in multiple dimensions. And it shifts the conversation from arguing over our opinions to figuring out objective criteria for determining which opinions are best.

Behind the "Dot Collector" is a computer that is watching. It watches what all these people are thinking and it correlates that with how they think. And it communicates advice back to each of them based on that. Then it draws the data from all the meetings to create a pointilist painting of what people are like and how they think. And it does that guided by algorithms. Knowing what people are like helps to match them better with their jobs. For example, a creative thinker who is unreliable might be matched up with someone who's reliable but not creative. Knowing what people are like also allows us to decide what responsibilities to give them and to weigh our decisions based on people's merits. We call it their believability. Here's an example of a vote that we took where the majority of people felt one way ... but when we weighed the views based on people's merits, the answer was completely different. This process allows us to make decisions not based on democracy, not based on autocracy, but based on algorithms that take people's believability into consideration.

Yup, we really do this.

(Laughter)

We do it because it eliminates what I believe to be one of the greatest tragedies of mankind, and that is people arrogantly, naively holding opinions in their minds that are wrong, and acting on them, and not putting them out there to stress test them. And that's a tragedy. And we do it because it elevates ourselves above our own opinions so that we start to see things through everybody's eyes, and we see things collectively. Collective decision-making is so much better than individual decision-making if it's done well. It's been the secret sauce behind our success. It's why we've made more money for our clients than any other hedge fund in existence and made money 23 out of the last 26 years.

So what's the problem with being radically truthful and radically transparent with each other? People say it's emotionally difficult. Critics say it's a formula for a brutal work environment. Neuroscientists tell me it has to do with how are brains are prewired. There's a part of our brain that would like to know our mistakes and like to look at our weaknesses so we could do better. I'm told that that's the prefrontal cortex. And then there's a part of our brain which views all of this as attacks. I'm told that that's the amygdala. In other words, there are two you's inside you: there's an emotional you and there's an intellectual you, and often they're at odds, and often they work against you. It's been our experience that we can win this battle. We win it as a group. It takes about 18 months typically to find that most people prefer operating this way, with this radical transparency than to be operating in a more opaque environment. There's not politics, there's not the brutality of -- you know, all of that hidden, behind-the-scenes -- there's an idea meritocracy where people can speak up. And that's been great. It's given us more effective work, and it's given us more effective relationships. But it's not for everybody. We found something like 25 or 30 percent of the population it's just not for. And by the way, when I say radical transparency, I'm not saying transparency about everything. I mean, you don't have to tell somebody that their bald spot is growing or their baby's ugly. So, I'm just talking about --

(Laughter)

talking about the important things. So --

(Laughter)

So when you leave this room, I'd like you to observe yourself in conversations with others. Imagine if you knew what they were really thinking, and imagine if you knew what they were really like ... and imagine if they knew what you were really thinking and what were really like. It would certainly clear things up a lot and make your operations together more effective. I think it will improve your relationships. Now imagine that you can have algorithms that will help you gather all of that information and even help you make decisions in an idea-meritocratic way. This sort of radical transparency is coming at you and it is going to affect your life. And in my opinion, it's going to be wonderful. So I hope it is as wonderful for you as it is for me.

Thank you very much.

(Applause)

好むと好まざるにかかわらず 徹底的な透明性と アルゴリズムで意思決定する未来は迫っており それはあなたの人生を変えるでしょう 今や簡単に アルゴリズムを コンピューターに埋め込み あなたがあらゆる場所に残している あなた自身の あらゆるデータを収集し あなたがどんな人かを知り コンピューターに 殆どの人間よりも優れた方法で あなたと対話させる事が できるからです

まあ 薄気味悪い話かも知れませんが 私は長らくこれをやって来て 素晴らしいことだと思っています 私の目的は意味のある仕事をし 共に働く人々と 意義深い関係を持つことです そして それは徹底的な透明性と アルゴリズムによる意思決定の 仕組みが無い限り実現出来ないと分かりました その理由をお話しし その仕組みを 説明したいと思います 警告しますが いくつかのことは おそらく少し衝撃的です

子供の頃から 私は丸暗記が大の苦手で 人に指図されるのも嫌いで 手順に従うのが苦手でした しかし 私は物事の仕組みを 理解するのが大好きでした 12歳の時に 私は学校を嫌い 株取引と恋に落ちました 私は当時キャディーをやっていて バッグ1つにつき約5ドルをもらい それで稼いだお金を株に投資しました それはちょうど 株式市場が熱くなっていた頃で 私が買った最初の株は ノースイースト航空という会社のものでした ノースイースト航空は 聞いたことのある会社のなかで唯一 5ドル以下の株価で販売されていたので

(笑)

そして もっと株を買って 株価が上がれば もっと儲かる と思いました 馬鹿な戦略でしょう でも資産は3倍に増えました ツキが良かったお陰でした その会社は倒産直前でしたが 他の会社が買収し 資産はまた3倍に増え 私は夢中になりました 「このゲームは簡単だな」 と思いました でも時間とともに このゲームが全く簡単では 無い事を学びました

優秀な投資家であるためには 世間一般の考えに反して賭け 正解しなければなりません 世間一般の考えと逆に賭けて 正解するのは難しいものです 市場と逆に賭け かつ正解しなければならないのは 世の中の考えが 株価に折り込まれているためです そして起業家として 成功するためには 世間一般の考えと逆に賭けて 正しくなければなりません 私は起業家であり投資家であり それには多くの手酷い間違いが伴います それで私はたくさんの手痛い間違いをして 次第に 間違えるということについての考え方が 変わり始めました それをパズルのようなものだと 考え始めたんです 私がパズルを解くことができれば 宝石がもらえます そしてパズルとは 同じ手痛いミスをしないで済むように 取るべき一手を見つけるというものでした そして宝石とは「原則」でした 忘れないよう書き留めておき 将来私を導いてくれるものです 私はそれらをとてもはっきりと 書き記していたので 私は 最終的に 原則を発見して それらをアルゴリズムに組み込みました そしてアルゴリズムは コンピューターに組み込まれ そしてコンピューターは 私と同じように意思決定を行いました 私たちは並行して決断していくのです 私はこれらの決断が 私自身の決断と比較して 遥かに良いものだったと分かりました コンピューターは 非常に迅速な意思決定を行うことができるので より多くの情報を処理でき 意思決定処理を遥かに ― 理性的に行えます 私の意思決定プロセスは 根本的に改善されました

私がブリッジウォーター社を 立ち上げて8年後 人生最大の失敗を経験しました 私の最大のミスです それは1970年代後半のことでした 私は34歳で アメリカの銀行は新興国へ 返済能力を遥かに超えるお金を 貸しており 大恐慌以来 最大の債務危機が 来るだろうと考えていました それから経済危機と 弱気市場が続くだろう ― それは当時 物議を醸した見立てでした 人々はそれが突拍子も無いと考えました しかし1982年8月 メキシコの財政が破綻し 多くの国々がそれに続き そして我々は大恐慌以来の 最悪の債務危機に陥りました 私はそれを予想していたので 連邦議会で証言を求められ 『ウォール・ストリート・ウィーク』に出演し 時の話題となりました 当時 どんな感じだったか 私のビデオをご覧ください

(ビデオ)「議長 ミッチェルさん 経済の問題点を検討するため このように皆さんの前に立てることは光栄です 経済は今失速し 失敗の危機に瀕してぐらついています」

(マーティン・ツバイク)「最近の ある記事によりますと あなたはこう言ったそうですね 『絶対の自信がある 市場がどう動くかは分かっている』」

(レイ・ダリオ)「私は絶対の確信を持っています 企業と 世界全体の流動性ベースに目を向けると 流動性レベルがかなり減少していて スタグフレーションの時代へ 戻ることは無いと考えます」

私は今これを見ると 「何て思い上がったヤツだ!」と思いますよ

(笑)

私はあまりに傲慢で間違っていました 債務危機が起こった一方で 株式市場と経済はむしろ上向き そして私は自分と顧客の 莫大な資産を失いました 操業をほぼ停止しなければならず 社員のほとんどを解雇しました 彼らは親戚のようなものだったので 私は悲嘆に暮れました 資産をほとんど失ってしまい 父から4千ドルを借金して 家族を養いました

これは人生の中でも 最も苦しい経験の一つでしたが 人生における 最高の経験の一つでもありました 意思決定についての考え方を 改められたからです 「自分は正しい」と考えるよりも こう自問し始めました 「自分が正しいと思う根拠は?」 私は自分の大胆さとの バランスを取るために必要だった 謙虚さを手に入れました 私は 自分と意見を異にする 優秀な人たちを探し 彼らの視点を理解し 私の考えをストレステスト してもらおうと考えました アイデアの能力主義を作りたかったんです 言い換えると 私が皆を率いる独裁ではなく そして皆の意見が等しく 評価される民主主義でもなく 最善のアイデアが勝ち残る アイデアの能力主義を実現したかったんです そのためには 完全な率直さと徹底的な透明性が 必要だということに 気付きました

完全な率直さと徹底的な透明性とは 誰もが自らが信ずるところを述べ 全ての情報を知ると言う事です 私たちは文字通りほぼすべての会話を録画し 皆に全てを見せます そうしなければ アイデアの能力主義は実現できません アイデアの能力主義を実現するために 皆が自由に意見を述べられる風土にしました 1例を紹介しましょう これはジム・ハスケルからのメールです 彼は私の部下ですが ― 会社で皆に公開されたものです 「今日の会議での あなたは 60点でしたよ 十分に準備していませんでしたね そうでなければ あれ程 要領悪く振舞わないでしょう」 いいでしょう?

(笑)

これは素晴らしい事です なぜなら私にはそんなフィードバックが 必要だったからです こんなフィードバックが必要なんです それに ジムのような人々に 意見を述べる機会を 与えなかったら 私たちの関係は 違ったものになっていたでしょう そしてそれを皆が見られる形で 公開しなかったら アイデアの能力主義は 実現しなかったでしょう

これが過去25年間の私たちのやり方です 私たちはこの徹底的な透明性をもって 運営してきました そしてこれらの原則を集め 主に失敗の経験を基に ― その後これらの原則を アルゴリズムに落とし込みます そして これらのアルゴリズムのお陰で ― 私たちは 自らも考えながらも アルゴリズムに従っています 私たちは 今までこの方法で 投資事業を行ってきました これは私たちの人材管理の手法でもあります

これをわずかでも体験して頂くために 実際の会議で 私たちの助手を務めるツール 「Dot Collector」の様子を ご紹介します 大統領選挙の1週間後 私たちの研究チームは会議で 米国経済にとってトランプ大統領が 何を意味するかを議論しました 当然のことながら その問題には様々な意見があり 議論の進め方についても 意見は分かれました 「Dot Collector」は これらの意見を収集します それには数十の属性が列挙されていて 誰かが他の人の考えについて 何か意見がある際に その評価を簡単に伝えられます 単に属性を選び 1から10までで採点をすれば良いのです たとえば会議が始まってから ジェンという名前の研究者は 私に3点を付けました ひどい評価です

(笑)

私が聞く耳を持つオープンさと自己主張の バランスを取れなかったからです 会議が進むと メンバーに対するジェンの評価は このようになりました その他の社員は其々 異なる意見を持っています 至極普通のことです 人々は常に色々な意見を持っているものです 誰が正しいかなど分かりません 他のメンバーの 私に対する評価を見てみましょう 一部の人は良い評価をしましたが 他の人は悪い評価を下しました それぞれの評価について その数字の根拠となる理由を 確認することができます これはジェンとラリーの意見です 気づいて頂きたいのは 皆自分の考えを表現できることです 彼らの批判的意見も含め 会社でのポジションにかかわらず 大学を卒業したばかりの24歳のジェンも 物事の見方がひどくマズイと CEOの私に伝えることができます

このツールによって 誰もが 自分の意見を伝えられると同時に 自分の意見から離れて より高い見地から 物事を見ることが できるようになります ジェンや同僚が 自分の意見を入力することから 画面全体へと注意を移すと 彼らの視点は変化します 自分の意見を多くの意見の中の ひとつとして把握し そして自然と こう自分に問いかけます 「自分の意見が正しいという根拠は?」 その視点のシフトはまるで 今まで一次元だったものが 複数次元で見えるように なるようなもので 自分の意見を主張することから どの意見が最も良いかを決める 客観的な基準を見出すものへと 会話をシフトさせます

「Dot Collebtor」の背後では コンピューターが仔細に 皆が何を考えているのかを観察していて それを どのように考えているかと 関連付けます そしてコンピューターは それらを基に人々にアドバイスを返します そして すべての会議からデータを集め それぞれが どんな人で どんな考え方をするのかを表す点描画が 出来上がります それをアルゴリズムが導きます 人々をより良く知ることで その人により合った仕事をあてがえます 例えば 信頼できない独創的な思想家なら 信頼できるが創造的では無い誰かと マッチングされるかも知れません 人々を理解できると どのような責任を与えるか 決め易くなります そして人々の能力に基づき 意思決定を比較検討します それを彼らの信憑性と呼びます これは投票の一例です 過半数の人々の意見が 一方に収束していますが… しかし人々の能力に基づいて意見を測ると 答えは完全に異なっていました このプロセスでは 民主主義や独裁に基づかずに 人々の信憑性を考慮した アルゴリズムに基づいて 意思決定を行うことができます

本当にこれを使ってるんですよ

(笑)

このお陰で 私が人類の最大の悲劇の一つだと信じる 「傲慢さ」が排除できるからです 単純にも心中に間違った意見を持ち それらに基づいて行動し それらのストレステストすらしない そんな悲劇を排除できます これは悲劇です この仕組みは自分の意見を超えたところへ 自分を高めてくれるので 私たちは 皆の目を通して 皆で物事を 見始めるようになります 集団的意思決定は 上手く行われれば 個人の意思決定よりも 優れています これが私たちの成功の秘訣でした そのお陰で私たちは どのヘッジファンドよりも 多く顧客の資産を増やして来たのですし 今までの26年間のうち23年好調でした

では 完全に率直でいることと お互いに徹底的な透明性を保つことの 問題点はどのようなものでしょう? 人々はそんなことは感情的に難しいと言い 批評家はこれが残忍な労働環境を生む 方程式だと言い 神経科学者は これは先天的な脳の配線と関係があると言います 脳のある部分には 積極的に自分の過ちを知り 自らの弱みを直視することで 改善につなげる機能が備わっているそうです その部分とは前頭前皮質だそうです そして 脳には すべての刺激を攻撃として捉える部分 ― 扁桃体もあるそうです 言い換えるとあなたの中には 2人のあなたがいるんです 感情的なあなたと 知的なあなたです 大抵 彼らは意見が対立していて あなたに有害に働きます ですが私たちは経験上 この戦いに勝つことができると考えます それも一丸となることで たいてい18ヶ月もあれば ほとんどの人が このやり方が良いと 思うようになっています 不透明な環境で運営されるよりも 徹底的な透明性のもとでの運営が 良いと考えるようになります ここには 社内政治はなく いわゆる舞台裏で起こるような 酷い隠し事もありません あるのはアイデア能力主義で 誰でも発言することができます これまでの成果は上々です このお陰で より効果的に仕事ができ 私たちはより効果的な関係構築が できるようになりました でも万能ではありません 人口の25%~30%には これは向いていないと 判明しました ところで 徹底的な透明性と言っても 何でもかんでも 大っぴらにするわけではありません つまり ハゲて来ているだとか 誰かの赤ちゃんが可愛くないとか 言う必要は無いんです だから私が言っているのは単に ―

(笑)

重要な事について話すと言う事です それで ―

(笑)

ですから この会場を出たら 皆さんには 誰かと会話するときの自分を 観察して欲しいと思います 相手が本当に何を考えているか 相手が本当にどんな人かが分かったら そして相手も あなたが本当に何を考え どんな人か 知っていたとしたら どうでしょうか きっと たくさんの事がすっきりし 会社の運営がより効果的になるでしょう あなたの対人関係も 改善すると思います そして そうしたあらゆる情報を 集めるのに役立ち アイデアの能力主義に基づいて あなたが意思決定するのを支援してくれる アルゴリズムを手にすることを 想像してください そのような徹底的な透明性の世界は もうすぐそこに来ていて あなたの人生に影響を与えるでしょう 私の考えでは 素晴らしい世界になると思います あなたにとっても これが素晴らしいことになると 願っています

どうもありがとうございました

(拍手)

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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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