| 仕事力：既刊号 |
| ２０１７年 ９月号 ４週：学び続ける能力 |
| ３週：評価されるものは一流なのか |
| ２週：自然物と人工物：考房だより１４３ |
| １週：データ分析の妄信を避ける |
学び続ける能力
生きるということは、何かを生み出そうとして行動することです。
物事に取り組めば、その大小に拘わらず必ず行動が伴います。その行動
は間違いなく何かを生み出そうとしているのです。
仕事か遊びかは無関係です。計画も、意思決定も、情報の収集や発信も、
コミュニケーションも、何かを生み出そうとしてやっているのです。
そう考えますと、私たちの行動は“創造”だと言ってもよさそうです。
行動とは創造だと受け止めますと、そこに必要になるのは“創造力”
です。この創造力の根源を成すものは、それまでに私たちが獲得して
きたものに他なりません。それは、さまざまなな知識、さまざまな能力、
さまざまなスキル、さまざまな手法、さまざまな習慣といったものです。
判断能力、情報収集・発信能力、コミュニケーションスキル、思考法、
目標達成手法、学習の習慣、等々がこれに当たります。私たちはこう
したものを根源とする創造力から生まれる行動をし、何かを生み出して
いく訳です。
このようにして生み出されたものは、環境や状況に適合して目的を
果たすために有効なものもあれば、うまく適合せずに効果を得られない
ものもあります。この違いは創造力の根源を成すものから生じます。
こうした創造力の根源を成すものが、その時の環境や状況に適合してい
るか否かによって、行動の成果の有効性が決まると言えます。即ち、
行動の有効な成果を手にするために、私たちは環境に適合した知識や
能力や手法などを獲得しておく必要があるのです。
私たちの創造力の根源にあるものは、学ぶことを通して得られます。
学ぶこととはいわゆる勉強だけではありません。学びは多様なことを
通して行われるものです。
書物から、対話や講義から、物事を体験することから、観察から、等々。
私たち生きている環境が提供するものは全て、学びの対象であり、
学びの手段なのです。こうした学びを積み重ねることによって、私たち
は創造力の根源となるものを獲得し、維持していると言えるでしょう。
私たちの生きる環境は常に変化しています。環境が変われば、それ
までに獲得したものの価値も変わるし、その有効性も変わります。この
ことは、知識にも、能力にも、スキルにも、手法にも、習慣にも当て
はまります。
こうした現実が示しているのは、環境に適合する有効な創造力の根源を、
私たちが獲得し、維持しようとするならば、常に学ぶことが欠かせない、
ということです。
変化する環境の下では、これまでに獲得したものの中には、価値が低下
してしまうものも、陳腐化してしまうものも、有効性を失ってしまう
ものも出てきます。学ぶことを怠れば、こうしたもののリニューアルが
できませんし、環境に適合した新たなものを獲得することもできません。
変化する環境の下で生き抜くためには、単に学べばよいのではなく、
学び続けることこそ重要なのです。そして、有効な行動を生む創造力の
根源となる要素を獲得し、維持する上で最も重要な能力は、学び続ける
能力だと言えます。学び続ける能力こそ、身に付けるべき最高の能力
だと言えるでしょう。
学び続ける能力を獲得し、維持するために効果があるとされている
ことの幾つかを、次に上げておきます。
・変化する環境の中に身を置き、変化を実感しながら自分を振り返る
・変化する環境の下で、自分自身の進む方向をしっかりと考える
・新たな経験の機会を避けない
・新たな人たちとの接触の機会を避けない
・多様な人たちの中で事に取り組み、相互に学び合う
・同世代だけではなく、前後の世代の人たちとも交流する
・知識やスキルばかりを求めず、思想、考え方、生き方にも関心を持つ
・関心を持ったことには、必ず自分なりの調査を行ってまとめをする
この他にもまだまだあるはずです。自分なりに考え、調査し、まとめて
みるのも効果があると思います。
評価されるものは一流なのか
評価される人や評価される業績がある一方、評価されない人や評価
されない業績もあります。一般的には、人は評価されたいと思い、評価
された人が能力が高く、評価された業績が好業績だと受け止められます。
しかし、本物の価値を追求し、その背景や基盤をわかっている人たちに
とって、こうした単純な受け止め方には、違和感もあるようです。
先ず、「はやぶさ」プロジェクトを成功に導いた川口淳一郎プロジェ
クトマネジャーのお話を紹介します。既に廃刊となっている、東洋経済
新報社刊の季刊雑誌、Think No39からの転載です。
ーーー転載開始ーーー
「はやぶさ」は７年にわたる旅のあいだに、何度もトラブルに見舞わ
れました。２００５年１１月にはエンジンの燃料漏れで７週間も行方
不明となり、地球帰還目前の２００９年１１月にはイオンエンジンが
異常停止してしまいました。これらのピンチを何度も切り抜けて帰還
したわけです。
おかげで「はやぶさ」は国民の皆さんから熱烈な歓迎を受けました。
しかし私は、「はやぶさ」は二流だったと思っています。
これはどういうことかというと、もし一流だったら、バックアップも
完璧ですから、不具合がそもそも起きていないはずです。
しかし、世間が評価するのは常に二流のものです。なぜなら褒める
タイミングがはっきりしているから。そのタイミングとは「ある困難を
克服した」ときです。それを見て、「私も評価されたい」と思うのは
間違いです。なぜなら、それは二流になろうとすることだからです。
ですから、たとえば部下を評価する人は「トラブルを未然に防いだ」
ということを評価してあげるようにしないといけないでしょう。
万全のリスク対策をした人は脚光を浴びないけれど、本当はそういう
人ほど評価されてしかるべきだと思います。
プロジェクトがうまくいかない場合、リーダーは最終的な責任をとる
ことになります。具体的なペナルティがあるわけではないにせよ、次に
何かするときは、「彼のあのプロジェクトは失敗だった」と思われて、
評価してもらえないかもしれません。しかし、だからといって「結果を
残してこそ」と強く言い過ぎるのは、間違いではないでしょうか。
たとえば「なでしこジャパン」がFIFA女子ワールドカップで２位の
成績に終わっていたとしたら評価は変わっていたでしょうか。もし
変わっていたら、それは国民に見る目がないのだと思います。なでしこ
ジャパンそのものの価値は同じ。努力も同じ。勝負へのこだわりも
きっと同じだったはずです。
「はやぶさ」も同じで、７年の旅を終えて地球に帰ってくる寸前で
故障してしまい、きわどいところで帰れなかったかもしれない。そうだ
としても、真の価値は変わらないのです。
ーーー転載終了ーーー
私たちの周囲を見てみますと、「はやぶさ」ほど大きなことではあり
ませんが、似たようなことが多々あります。しかも、それに適切に対応
していないことも多いようです。幾つか例を上げてみます。
・改善活動で成果が出た。その成果を実行し定着させるのに様々な困難
が生まれたが、これに適切に対処して業務プロセスの変革ができた。
改善活動を引っ張った人たちが高い評価を得る一方で、その後の困難
に対処した人たちに対する評価はそう高いものではなかった。
・過去のトラブル実績を徹底的に調査し、きめ細かなトラブル防止策を
編み出し、これを実行することによって、ことを無事に運んだチーム
があった。トラブルが起こらなかったためか、このチームの功績は
あまり注目されず、当たり前のことのように受け止められた。
一方、事前対策が不充分で、ことの推進中に大きなトラブルを起こし
たチームがあった。チームリーダーはその収拾にエネルギッシュに
奔走し、何とか大事に至らずに済ませた。このリーダーの奮闘ぶりは
人目を引き、よくやったと受け止められた。
・計画時に将来起こるであろう問題を洗い出し、それを発生させない
ようにするための行動を計画に組み込んだ人がいた。一方、現存する
問題や障害だけを対象にして計画を作成した人もいた。
前者の人は織り込み済みの問題を超えるような問題には遭遇すること
もなく、無事にことを進めることができた。後者の人は計画の推進中
に様々な問題に出くわし、それを解決しながらことを進めた。
後になって、問題解決能力があると見られたのは後者の人だった。
「はやぶさ」のマネジャーのお話や前述の事例から察するに、一般的
に目立つ評価を与えられるものは“一流”ではなさそうです。本当の
一流とは、目立つことが起こらぬよう陰で努力している中にあると言え
るようです。
自然物と人工物：考房だより１４３
＜これは２００８年夏の意見交換の記録です＞
今回の話題は多岐にわたりました。でも、その底流にある基本は、
首題に掲げたことであったように思います。
私たちは多くの人工物に取り囲まれて生きています。仕事でも生活
でも大して変りありません。そんな環境の下で、前頭葉の大脳新皮質
ばかりが発達し、生きることそのものが人工物的になってきて、諸々の
障害が発生しているのではないか、と思われるのです。
・医師が勧める断食、というものがある。人間は空腹の時のほうが
集中力を発揮できるものらしい。そういう風に考えると、成長期の
青少年以外の大人は朝食断食をするのがよい。
こうすれば、１日に１回は集中力の増す時間を確保でき、そこで
大事なことを行うことができる。空腹時に得られる集中力も、人工物
の中での生活で失われた、人間の貴重な能力の一つである。
・抗菌や滅菌に関する意識過剰が、人間の健康を阻害している。著名な
細菌学者によれば、人間の体表は多くの微生物で覆われ、この微生物
によって守られているとのことだ。体表の微生物を除去してしまうと、
人間はまともに生きられないらしい。
腸内微生物についても同じことが言えるようだ。食物の消化の過程で
発生する発ガン物質は、腸内微生物によって分解されるのだ。塩素が
残留する水道水の害が伝えられていたのも、腸内微生物を殺してして
しまうという理由からだ。
肺癌の原因として、煙草や大気汚染が上げられているが、腸内で発生
する発ガン物質の微生物による分解が阻害されることも小さくない
だろう。腸からはこうした発ガン物質も吸収され、血液の流れに
乗って全身を巡るからだ。
・過度の抗菌や滅菌と類似のことをやっている企業などの組織もある。
一見有害そうに見えるがそうではない微生物的なものを、除去して
しまうのだ。そういった組織は強さを失っていくようだ。自然科学者
でなくても生態学を学び、生き物の在り方を知るべきだろう。組織は
生き物なのだから。
・物事の在り方を解き明かすのが物理学、生き物の世界の在り方を解き
明かすのが生態学、生き物の命の反応を解き明かすのが化学、即ち
物理学と生態学と化学は世界を知るための基本なのだろう。ところが、
現代は工学的な思考が全盛で（金融も生命も工学化している現状）、
何でも人工物と同じように扱おうとしている。
・１７世紀、デカルトは「我思う、ゆえに我あり」と言い、ジョン・
ロックは「人間悟性論」を著し、人間の理性を最上のものと宣言した。
理性は大切だが、理性偏重が行き過ぎたために、大脳新皮質ばかりが
発達し、本能的な感覚を支配する旧皮質の機能が抑制された社会に
なってしまった。
今必要なのは、旧皮質が司る感覚、即ち、感じることを重視すること
であり、感じることを通して人間と他の生命や自然物と交感すること
であろう。“我交感す、ゆえに我あり”と言いたい。
「我思う、ゆえに我あり」では、自分だけの世界が成り立つ。一方、
“我交感す、ゆえに我あり”では、交感する相手、即ち、他者が存在
しなければ世界が成り立たない。これが大切なのだ。
・脳は使えば使うほどよい、と言われる。その通りだろう。しかし今、
現代人は脳疲労を起こしているという。異常な事件や鬱に陥る人々の
増大などがそれを象徴している。
この脳疲労は脳を使って起ったものではない。脳と身体と外部現象
とのアンバランスから起ったのだろう。人工物にばかり触れる生活の
中で、自然物との交感が欠如した結果ではなかろうか。
・ネットカフェ族の若者たちは、なぜ農業地帯へ行かないのだろうか。
農業地帯では人手不足の地域も多く、一応の収入と食住は獲得でき、
ものを生み出す喜びや働く喜びも感じられる。“我交感す”の環境
にも身を置くことができる。
都会での彼らの現状の収入では、都会ならではの楽しい生活もでき
ないはずだ。大した収入も得られず、脳疲労を溜め込むばかりの
そんな都会からは脱出したほうが良いのに。
・将来のことを考えれば、今の原油高騰や食料の高騰は好ましいのかも
しれない。石油の消費を最小限に押さえ、自然との交感に近づく生活
の追求、食料の確保に関心が向き、農林漁業の興隆に目を向ける機会
との遭遇などが考えられる。
日本が人工物を対象に培ってきた多くの技術を、農林漁業の興隆に
活かすこともできる。農林漁業の構造改革の時至る、と考えたいが
如何なものだろうか。
大方こんな議論で２時間が過ぎました。改善活動に直接取り入れる
ことができるような具体的なテーマではありませんでしたが、産業界の
これからを考え、その中での自社の経営の在り方を追究する上で、
大変重要なテーマではないかと思います。
データ分析の妄信を避ける
ビッグデータの解析が声高に叫ばれ始めてから、もう５年以上が過ぎ
ました。今もその勢いは持続していますし、システムベンダーの有力な
事業分野でもあります。
こうした状況の背景を見直してみますと、次のようなことが言えます。
・統計を知らずに、直感に基づく意思決定をすると、大きな間違いを
犯すことがある。
・データマイニングを用いると、膨大なデータ群から何か面白い事象を
探し出してきてくれる。これをモデル化することにより、将来予測に
役立てることができる。
・従来の勘と経験に基づいた意思決定から、データに基づいたより合理
的な意思決定に変えていこうという動きが加速している。
以上のようなことは、現代の情報化社会では当り前のことだと言って
もよいでしょう。しかし、データとその分析手法や統計手法を妄信する
ことに対する不安が、統計の専門家から提示されています。
データとその分析手法や統計手法を妄信せずにこれを上手に活用する
ためには、データ分析に対する姿勢が大切なようです。この対応姿勢に
ついてその一部をお伝えします。
データ分析と一口に言われることが多いようですが、様々なタイプの
分析手法があり、異なるビジネス局面では異なるデータ分析が必要に
なります。従いまして、どのような状況においてどの種のデータ分析が
適しているのか、そのためにはどのような前提が必要なのか、といった
ことを理解しておかなければなりません。
データ分析を目的に基づいて分類してみますと、次のようになります。
・何が起こったかを見出す
・将来に対する予測の手段を手に入れる
・よりよい意思決定のために最適解を見出す
データ分析をこのように大きく捉えた上で、データ分析への対応姿勢に
ついて専門家が語るものの中から、幾つかを拾い上げてみました。
データ分析を自動化するのはむずかしいようです。データ群から何か
面白いものを発見しようとする際、何が面白い発見であるかを予め決め
ておくことは困難だからです。
面白さを決めるのは人間であり、分析するのは機械（解析プログラム）
であるとすれば、データ分析は人間と機械の協業と受け止めるべきなの
でしょう。データは「見える化」するのが良いとされる傾向が強いのは
そんな理由からだとも言えそうです。
データ分析に際して人間に要求されているのは、データの裏にある
ストーリーを描き出してみせる想像力です。想像力を働かせて仮説を
立て、それをデータで検証するという作業の繰り返しが重要なのです。
データマイニングという手法があります。この手法を使って、データ
の中から面白い事象を見つけ出すことができます。しかし、そのような
事象が常に起こるかどうかは保証の限りではありません。
過去のデータから法則性を導き出すことを「モデル化」と呼んでいます。
モデル化は将来に対する予測を与えてくれますが、完璧なモデルはあり
得ませんから、モデルによる予測が外れることもあります。
よりよい意思決定のために最適解を求めてデータ分析を行いますが、
何が最適であるかは目的によって違います。意思決定をしようとする
当事者が目的を明確に示さない限り、データ分析によって最適解を手に
入れることはできません。
例えば、目的がクリック数を最大化することなのか、それとも売上を
最大化することなのか、それぞれ最適解は違いますからデータ分析の
内容も違ってくるのです。
最後に重い一言を上げておきます。「データはファクトではない」と
いうものです。データは必ず或る意図を持って収集され、加工されます。
従いまして、データは事実そのものを表している訳ではなく、事実の
一部を特定の手法によって観測したものに過ぎません。当然、そこには
ノイズ、歪み、偏りなどが含まれています。
そういった状況の下でも適切な意思決定が求められます。そこで必要に
なるのが、“データリテラシー”と呼ばれるものです。これを持ち合わ
せている人たちは、データを活用するだけではなく、データの偏りや
限界を知った上で、適切な意思決定をすることができるのです。
このページで解説されている内容の実践について、無料相談を承っております。
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