TED日本語 - マーガレット・ヘファナン: 予測不能な世界で必要な人間らしいスキルとは

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TED日本語 - マーガレット・ヘファナン: 予測不能な世界で必要な人間らしいスキルとは

TED Talks

予測不能な世界で必要な人間らしいスキルとは
The human skills we need in an unpredictable world
マーガレット・ヘファナン
Margaret Heffernan

内容

効率性を目指してテクノロジーに依存すれば、それだけ予測不能な事態に立ち向かうためのスキルを失っていく、作家で起業家のマーガレット・ヘファナンはそう話します。そして予測不能な時代に、企業や政府や人生における課題を解決しようとする時、なぜテクノロジーよりも、想像力や謙虚さ、勇気といった、混沌とした人間的なスキルが必要になるのかを教えてくれます。彼女の言葉です。「私たちには見たこともないものを発明する勇気があります。私たちはどんな未来でも作り上げることができるのです」

Script

Recently, the leadership team of an American supermarket chain decided that their business needed to get a lot more efficient. So they embraced their digital transformation with zeal. Out went the teams supervising meat, veg, bakery, and in came an algorithmic task allocator. Now, instead of people working together, each employee went, clocked in, got assigned a task, did it, came back for more. This was scientific management on steroids, standardizing and allocating work. It was super efficient.

Well, not quite, because the task allocator didn't know when a customer was going to drop a box of eggs, couldn't predict when some crazy kid was going to knock over a display, or when the local high school decided that everybody needed to bring in coconuts the next day.

(Laughter)

Efficiency works really well when you can predict exactly what you're going to need. But when the anomalous or unexpected comes along -- kids, customers, coconuts -- well, then efficiency is no longer your friend.

This has become a really crucial issue, this ability to deal with the unexpected, because the unexpected is becoming the norm. It's why experts and forecasters are reluctant to predict anything more than 400 days out. Why? Because over the last 20 or 30 years, much of the world has gone from being complicated to being complex -- which means that yes, there are patterns, but they don't repeat themselves regularly. It means that very small changes can make a disproportionate impact. And it means that expertise won't always suffice, because the system just keeps changing too fast.

So what that means is that there's a huge amount in the world that kind of defies forecasting now. It's why the Bank of England will say yes, there will be another crash, but we don't know why or when. We know that climate change is real, but we can't predict where forest fires will break out, and we don't know which factories are going to flood. It's why companies are blindsided when plastic straws and bags and bottled water go from staples to rejects overnight, and baffled when a change in social mores turns stars into pariahs and colleagues into outcasts: ineradicable uncertainty. In an environment that defies so much forecasting, efficiency won't just not help us, it specifically undermines and erodes our capacity to adapt and respond.

So if efficiency is no longer our guiding principle, how should we address the future? What kind of thinking is really going to help us? What sort of talents must we be sure to defend? I think that, where in the past we used to think a lot about just in time management, now we have to start thinking about just in case, preparing for events that are generally certain but specifically remain ambiguous.

One example of this is the Coalition for Epidemic Preparedness, CEPI. We know there will be more epidemics in future, but we don't know where or when or what. So we can't plan. But we can prepare. So CEPI's developing multiple vaccines for multiple diseases, knowing that they can't predict which vaccines are going to work or which diseases will break out. So some of those vaccines will never be used. That's inefficient. But it's robust, because it provides more options, and it means that we don't depend on a single technological solution. Epidemic responsiveness also depends hugely on people who know and trust each other. But those relationships take time to develop, time that is always in short supply when an epidemic breaks out. So CEPI is developing relationships, friendships, alliances now knowing that some of those may never be used. That's inefficient, a waste of time, perhaps, but it's robust.

You can see robust thinking in financial services, too. In the past, banks used to hold much less capital than they're required to today, because holding so little capital, being too efficient with it, is what made the banks so fragile in the first place. Now, holding more capital looks and is inefficient. But it's robust, because it protects the financial system against surprises.

Countries that are really serious about climate change know that they have to adopt multiple solutions, multiple forms of renewable energy, not just one. The countries that are most advanced have been working for years now, changing their water and food supply and healthcare systems, because they recognize that by the time they have certain prediction, that information may very well come too late.

You can take the same approach to trade wars, and many countries do. Instead of depending on a single huge trading partner, they try to be everybody's friends, because they know they can't predict which markets might suddenly become unstable. It's time-consuming and expensive, negotiating all these deals, but it's robust because it makes their whole economy better defended against shocks. It's particularly a strategy adopted by small countries that know they'll never have the market muscle to call the shots, so it's just better to have too many friends. But if you're stuck in one of these organizations that's still kind of captured by the efficiency myth, how do you start to change it? Try some experiments.

In the Netherlands, home care nursing used to be run pretty much like the supermarket: standardized and prescribed work to the minute: nine minutes on Monday,seven minutes on Wednesday,eight minutes on Friday. The nurses hated it. So one of them, Jos de Blok, proposed an experiment. Since every patient is different, and we don't quite know exactly what they'll need, why don't we just leave it to the nurses to decide?

Sound reckless?

(Laughter)

(Applause)

In his experiment, Jos found the patients got better in half the time, and costs fell by 30 percent. When I asked Jos what had surprised him about his experiment, he just kind of laughed and he said, "Well, I had no idea it could be so easy to find such a huge improvement, because this isn't the kind of thing you can know or predict sitting at a desk or staring at a computer screen." So now this form of nursing has proliferated across the Netherlands and around the world. But in every new country it still starts with experiments, because each place is slightly and unpredictably different.

Of course, not all experiments work. Jos tried a similar approach to the fire service and found it didn't work because the service is just too centralized. Failed experiments look inefficient, but they're often the only way you can figure out how the real world works. So now he's trying teachers. Experiments like that require creativity and not a little bravery.

In England -- I was about to say in the UK, but in England --

(Laughter)

(Applause)

In England, the leading rugby team, or one of the leading rugby teams, is Saracens. The manager and the coach there realized that all the physical training they do and the data-driven conditioning that they do has become generic; really, all the teams do exactly the same thing. So they risked an experiment. They took the whole team away, even in match season, on ski trips and to look at social projects in Chicago. This was expensive, it was time-consuming, and it could be a little risky putting a whole bunch of rugby players on a ski slope, right?

(Laughter)

But what they found was that the players came back with renewed bonds of loyalty and solidarity. And now when they're on the pitch under incredible pressure, they manifest what the manager calls "poise" -- an unflinching, unwavering dedication to each other. Their opponents are in awe of this, but still too in thrall to efficiency to try it.

At a London tech company, Verve, the CEO measures just about everything that moves, but she couldn't find anything that made any difference to the company's productivity. So she devised an experiment that she calls "Love Week": a whole week where each employee has to look for really clever, helpful, imaginative things that a counterpart does, call it out and celebrate it. It takes a huge amount of time and effort; lots of people would call it distracting. But it really energizes the business and makes the whole company more productive.

Preparedness, coalition-building, imagination, experiments, bravery -- in an unpredictable age, these are tremendous sources of resilience and strength. They aren't efficient, but they give us limitless capacity for adaptation, variation and invention. And the less we know about the future, the more we're going to need these tremendous sources of human, messy, unpredictable skills.

But in our growing dependence on technology, we're asset-stripping those skills. Every time we use technology to nudge us through a decision or a choice or to interpret how somebody's feeling or to guide us through a conversation, we outsource to a machine what we could, can do ourselves, and it's an expensive trade-off. The more we let machines think for us, the less we can think for ourselves. The more --

(Applause)

The more time doctors spend staring at digital medical records, the less time they spend looking at their patients. The more we use parenting apps, the less we know our kids. The more time we spend with people that we're predicted and programmed to like, the less we can connect with people who are different from ourselves. And the less compassion we need, the less compassion we have.

What all of these technologies attempt to do is to force-fit a standardized model of a predictable reality onto a world that is infinitely surprising. What gets left out? Anything that can't be measured -- which is just about everything that counts.

(Applause)

Our growing dependence on technology risks us becoming less skilled, more vulnerable to the deep and growing complexity of the real world.

Now, as I was thinking about the extremes of stress and turbulence that we know we will have to confront, I went and I talked to a number of chief executives whose own businesses had gone through existential crises, when they teetered on the brink of collapse. These were frank, gut-wrenching conversations. Many men wept just remembering. So I asked them: "What kept you going through this?"

And they all had exactly the same answer. "It wasn't data or technology," they said. "It was my friends and my colleagues who kept me going."

One added, "It was pretty much the opposite of the gig economy."

But then I went and I talked to a group of young, rising executives, and I asked them, "Who are your friends at work?" And they just looked blank.

"There's no time."

"They're too busy."

"It's not efficient."

Who, I wondered, is going to give them imagination and stamina and bravery when the storms come?

Anyone who tries to tell you that they know the future is just trying to own it, a spurious kind of manifest destiny. The harder, deeper truth is that the future is uncharted, that we can't map it till we get there.

But that's OK, because we have so much imagination -- if we use it. We have deep talents of inventiveness and exploration -- if we apply them. We are brave enough to invent things we've never seen before. Lose those skills, and we are adrift. But hone and develop them, we can make any future we choose.

Thank you.

(Applause)

最近 あるアメリカの スーパーマーケット・チェーンの経営陣が 効率性をさらに高める 必要があると判断しました そこで 業務のデジタル化を 熱心に推進したんです 精肉、青果、ベーカリーの 管理部門は廃止され アルゴリズムによる業務割り振りが 導入されました 従業員は 協力して一緒に働くのではなく 各自が出勤し タイムレコーダーを押すと 作業が割り当てられ それを終えて戻ると また更なる作業が待っています これは科学的管理法の極端な例で 作業が標準化され 割り当てられ 非常に効率的なはずでした

でも 結果はいまひとつ 業務割り当てアルゴリズムには お客さんが 卵のパックを いつ落とすかは わかりません 暴れん坊の子どもが商品ディスプレーを いつひっくり返すかとか いつ地元の高校が全生徒に 次の日ココナッツを持参するよう 指示するかまでは予測不能です

(笑)

効率性が役立つのは 何が必要なのかが はっきり予想できる時です でも 先ほどの例のような 例外的な事態や 予期せぬ事が起こると 効率は役に立ちません

予測不能な事態に対応する能力は とても重要な課題となりました それは不測の事態が起こることが 普通になりつつあるからです だから専門家も予報士も 400日以上先のことを 予測することを躊躇します なぜでしょう? それは この20~30年に渡って 世界の大部分は複雑な状態から 複合的に入り組んだ状態へと 変化しているからです 言い換えると 確かにパターンはありますが それらが規則的に繰り返すことはありません ごく小さな変化でも 極端に大きな影響を 与えうるということでもあります また 専門的な知識が 常に役に立つとは限りません システムがすごいスピードで 変化し続けるからです

変化が速いということは 今や社会は 予測を超える事態で あふれているということです だからイングランド銀行は 「大暴落はまた起こるだろうが 理由や時期はわからない」と言うのです 気候変動が事実だとわかってはいても どこで山火事が起こるかは わからないし どの工場が浸水するかまでは 予測できないのです プラスチック製のストロー ビニール袋や ペットボトルが 一夜にして 必需品から 忌み嫌われる品物になって 会社が不意打ちをくらったり 社会規範の変化によって 花形社員が嫌われるようになり 同僚がのけ者になって 当惑したりするのです この不確実性は根深いものです これほど予測が難しい環境では 効率性は 単に役に立たないだけでなく 特に 状況に対処し適応する能力を 蝕み 損なってしまいます

効率性が行動原理でなくなったとき 私たちは どうやって未来に 立ち向かえばいいのでしょう? 本当に役立つのは どんな発想でしょう? 守らなければならないのは どのような才能でしょう? かつては「必要なものを 必要なだけ 必要な時に」という経営手法が提唱されましたが これからは「もしものために備える」 という発想が必要だと思います 概して確実に起こり得るけれども 不確実である事態を 想定しなければならないのです

感染症流行対策イノベーション連合(CEPI)はその一例です 将来的に感染症が増えることは確かですが いつ どこで どの病気がはやるかは わからない だから計画が立てられません でも備えることはできます そこでCEPIは いろいろな病気に対する 様々なワクチンを開発しています どの病気が発生して どのワクチンが効くのかまでは 予測できないからです こうしたワクチンの一部は 使われないままでしょう 確かに効率はよくありません でもロバスト(頑強)です 選択肢をたくさん準備すれば 1つの技術的解決策だけに 頼らなくていいからです 感染症に対処するスピードは それに関わる人々の 親しさや 信頼し合っているかによって 大きく変わります ただ そのような人間関係を築くには 時間がかかるうえ 感染症が大流行すると 時間は常に足りないものです そこでCEPIは 今のうちに 人脈や友情や連携を築いています こういった関係の一部が 活用されずに終わることは織り込み済みです これは非効率的ですし おそらく時間の無駄でしょうが それでもロバストです

金融業界でも ロバスト性志向が見られます かつては銀行の自己資本は 現在 要求されているより はるかに少ないものでした わずかな自己資本しか持たず 過度に効率を追求したことこそ 銀行が弱体化した元凶でした 自己資本を増やすことは 一見 効率が悪そうですし 実際そうです でもロバスト性は増します まさかの事態から金融システムを守るからです

気候変動に真剣に取り組む国々は さまざまな解決策と 多様な再生可能エネルギーを 採用する必要があることを よく理解しています 1つだけではなく 最も取り組みが進んでいる国では 何年も前から 水や食料の供給源と医療制度の 改革に取り組んでいます 何かが起こると ある程度予測できる頃には すでに手遅れになっている 可能性が高いことを 理解しているからです

貿易戦争でも 同じアプローチがとれますし 多くの国が実践しています 一国の巨大な貿易相手国に頼るのではなく あらゆる国と関係を保とうとするのです どのマーケットが急に不安定になるか 予測できないことを理解しているからです 協定をすべて締結するのは 時間もお金もかかりますが ロバストです 経済全体が恐慌に対する 備えを固められるからです これは特に小国が採る戦略で 優位に立てるほどの 経済力が 自国にはないので 友人は多いに越したことはないと わかっているのです 一方 もし「効率の神話」に いまだに囚われているような 組織から逃れられないなら どうやって変化を起こせばいいでしょう? ぜひ実験してみてください

オランダでは 以前 訪問介護はまるでスーパーのように 経営されていました 業務は分刻みで 規格化され 指示されていました 月曜は9分間 水曜は7分間 金曜は8分間という感じで 看護師はみんな それを嫌っていました そこで看護師の1人 ヨス・デ・ブロックが ある実験を提案したのです 利用者は一人一人違うものだし 何が必要なのかを正確には 把握できません では 看護師に決めさせてはどうでしょう?

無謀でしょうか?

(笑)

(拍手)

ヨスの実験を通じて 利用者の健康状態が 半分の時間で改善し コストを3割削減できたことが 分かりました 私がヨスに 実験をして 何が意外だったか尋ねると 彼はちょっと笑って こう言いました 「これほど大きな改善を こんなに簡単にできるとは 思いませんでした いくら机に向かおうと コンピュータの画面を睨もうと 予測できそうにないことでしたから」 現在では このような介護のやり方は オランダ中 そして世界中に 急速に広まっています ただ 国が変われば また試行錯誤から始めます どの場所にもわずかな そして 予測不能な違いがあるからです

当然 実験が全部 成功するとは限りません ヨスは消防署でも 似たアプローチを試しましたが 集中型の組織だったために うまくいかないことがわかりました 実験が失敗すると 効率が悪かったように見えますが 失敗は 現実の世界が どう回っているかを理解する 唯一の方法であることも多いのです ヨスは今 教師たちと この手法を試しています このような実験には 創造性と かなりの勇気が必要です

イングランドで ― イギリスと言いそうになりました イングランドで ―

(笑)

(拍手)

イングランドで 有数のラグビー・チームが サラセンズです マネージャーとコーチは このチームが採用している体力トレーニングや データを活用したコンディション調整が 平凡になっていることに 気づきました どのチームも まったく同じことを しているのですから そこでリスクを承知で 実験を試みました シーズン中でもメンバー全員を スキー旅行や シカゴの社会事業の視察に 連れて行ったのです 確かにお金も時間もかかる 取り組みでしたし ラグビー選手の大軍を ゲレンデに送り込むのは ちょっと危険だったかもしれません

(笑)

ただ マネージャーたちが 気づいたのは 選手が忠誠心と団結力という 絆を新たにしたことでした そして 強烈なプレッシャーを 感じながらピッチに立つ選手たちは マネージャーの言葉を借りると 「落ち着き」に満ちてくるそうです これは 確固として 揺らぐことのない 選手相互の献身の表れです 相手チームは その様子に 畏れすら感じますが 効率性に囚われ過ぎていて 試せません

Verveという ロンドンの テック企業では CEOが ありとあらゆる データを集めましたが 生産性に影響を与えうるものは 何も見つけられませんでした そこで 始めたのが 「Love Week」という実験です 1週間 従業員1人1人が その週ペアになった相手の行動の中に 気の効いたことや 役に立つこと ― 想像力豊かなことを 探し出して称賛するのです これには 相当の時間と 労力が必要ですし 気が散ると言う人も多いでしょう でも 会社が活性化し 会社全体の生産性が 高まります

備えること 連帯 想像力 実験 勇気 予測できない時代には こういったものが しなやかさと力の源になります 効率は悪いかもしれませんが 私たちに 順応し 変化し 発明する能力を 無限に与えてくれます 未来のことがわからなければ わからないほど それだけ 必要になってくるのが 人間的で 混沌とした 予測不能なスキルなのです

一方 テクノロジーへの依存が 強まっていくということは そういうスキルを 手放すようなものです テクノロジーを使って 決定や選択をするように仕向けたり 人の気持ちを読み取ろうとしたり 会話を誘導したりすれば 私たち自身で出来ることを 機械の手に委ねることになり その代償は高くつきます 自分で考える代わりに 機械に考えさせようとすれば その分自分の頭で考えなくなります そして ―

(拍手)

医師が電子カルテを見つめる時間が 長くなれば それだけ 患者と向き合う時間は減り 育児アプリを使えば それだけ 自分の子どものことは わからなくなります 自分が気に入ると予測され好むように 選別された相手と過ごす時間が 長くなれば それだけ 自分とは違う人々と繋がる可能性は減り 人を思いやる必要がなくなるにつれて 思いやりの気持ちは消えていくのです

こういったテクノロジーは どれも 無限の驚きに満ちた世界を 予測可能な現実という規格化されたモデルに 無理やり押し込めようとするものです そこで見過ごされるのは? 測定できない あらゆるもの ― 価値のあるものすべてです

(拍手)

テクノロジーへの依存が強まるにつれて 私たちは どんどん複雑さを増す 現実世界の中で 生きるスキルを次第に失い 脆弱になっていくのです

以前 私は いつか我々が直面するであろう 極度のストレスと混乱について 考えていく過程で 多くの経営者に 話を聞きに行きました 自分の会社が存亡の危機に晒されて 今にも破産しそうになった 経験を持つ人ばかりです 率直で 心が張り裂けそうな話でした 思い出しただけで 涙を流す人も たくさんいました そして尋ねたのです 「なぜ乗り越えられたのですか?」

すると誰もが同じように こたえました 「データやテクノロジーではなく 友達や同僚のおかげで 頑張ってこられました」

「単発の仕事が中心のギグ・エコノミーとは 正反対だ」と言う人もいました

一方 若くて勢いのある 会社役員たちのところに行って こう尋ねました 「職場での友人は誰ですか?」 すると ぽかんとした表情をするんです

「時間がない」

「忙しすぎる」

「効率的じゃない」

私は思いました 苦境に陥った時 彼らに想像力やスタミナや 勇気を与えてくれるのは 一体 誰なのだろう?

自分には未来がわかっていると 言う人は みんな 単に未来を ― まがいものの運命を 手に入れようとしているに過ぎません より厳しく深遠な真理 それは 未来とは未知の領域であり そこにたどり着くまで 地図は描けないということ

でも いいんです 私たちには 豊かな想像力があります それを使えばいいんです 私たちには 発想し探求する 豊かな才能があります それを活用すればいいのです 私たちには 見たこともないものを 発明する勇気があります そういうスキルを失えば 行き先を見失ってしまいます でも スキルに磨きをかけ 伸ばしていくことで どんな未来でも 作り上げることができるのです

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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