18:37
TEDGlobal 2009

Dan Pink: The puzzle of motivation

ダニエル・ピンク 「やる気に関する驚きの科学」

Filmed:

キャリアアナリストであるダニエル・ピンクが、社会科学者が知っていて多くのマネージャが知らない「伝統的な報奨は我々が考えているほど有効ではない」という事実を手始めに、やる気の謎を調べます。啓発される話に耳を傾け、そして前に進むことにしましょう。

- Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace. Full bio

I need to make a confession at the outset here.
最初に告白させてください
00:12
A little over 20 years ago
20年ほど前にした あることを
00:16
I did something that I regret,
私は後悔しています
00:19
something that I'm not particularly proud of,
あまり自慢できないようなことを してしまいました
00:21
something that, in many ways, I wish no one would ever know,
誰にも知られたくないと思うようなことです
00:25
but here I feel kind of obliged to reveal.
それでも明かさなければならないと感じています
00:28
(Laughter)
(ざわざわ)
00:32
In the late 1980s,
1980年代の後半に
00:34
in a moment of youthful indiscretion,
私は若気の至りから
00:36
I went to law school.
ロースクールに行ったのです
00:39
(Laughter)
(笑)
00:41
Now, in America law is a professional degree:
アメリカでは 法律は専門職学位です
00:45
you get your university degree, then you go on to law school.
まず大学を出て それからロースクールへ行きます
00:48
And when I got to law school,
ロースクールで私は
00:50
I didn't do very well.
あまり成績が芳しくありませんでした
00:53
To put it mildly, I didn't do very well.
控えめに言ってもあまり良くなく
00:55
I, in fact, graduated in the part of my law school class
上位90パーセント以内という成績で
00:57
that made the top 90 percent possible.
卒業しました
01:00
(Laughter)
(笑)
01:04
Thank you.
どうも
01:08
I never practiced law a day in my life;
法律関係の仕事はしたことがありません
01:11
I pretty much wasn't allowed to.
やらせてもらえなかったというべきかも
01:14
(Laughter)
(笑)
01:16
But today, against my better judgment,
しかしながら今日は 良くないことだとは思いつつ
01:19
against the advice of my own wife,
妻の忠告にも反しながら
01:22
I want to try to dust off some of those legal skills --
この法律のスキルを
01:25
what's left of those legal skills.
再び引っ張り出すことにしました
01:29
I don't want to tell you a story.
今日はストーリーは語りません
01:31
I want to make a case.
主張を立証します
01:34
I want to make a hard-headed, evidence-based,
合理的で 証拠に基づいた
01:36
dare I say lawyerly case,
法廷におけるような論証で
01:40
for rethinking how we run our businesses.
ビジネスのやり方を再考してみたいと思います
01:43
So, ladies and gentlemen of the jury, take a look at this.
陪審員の皆さん こちらをご覧ください
01:47
This is called the candle problem.
これは「ロウソクの問題」と呼ばれるものです
01:51
Some of you might have seen this before.
ご存じの方もいるかもしれません
01:53
It's created in 1945
1945年に
01:55
by a psychologist named Karl Duncker.
カール ドゥンカーという心理学者が
01:57
Karl Duncker created this experiment
この実験を考案し
01:59
that is used in a whole variety of experiments in behavioral science.
様々な行動科学の実験で用いました
02:01
And here's how it works. Suppose I'm the experimenter.
ご説明しましょう 私が実験者だとします
02:04
I bring you into a room. I give you a candle,
私はあなた方を部屋に入れて ロウソクと
02:07
some thumbtacks and some matches.
画鋲と マッチを渡します
02:11
And I say to you, "Your job
そしてこう言います 「テーブルに蝋がたれないように
02:13
is to attach the candle to the wall
ロウソクを壁に
02:15
so the wax doesn't drip onto the table." Now what would you do?
取り付けてください」 あなたならどうしますか?
02:17
Now many people begin trying to thumbtack the candle to the wall.
多くの人は 画鋲でロウソクを 壁に留めようとします
02:21
Doesn't work.
でも うまくいきません
02:25
Somebody, some people -- and I saw somebody
あそこで
02:27
kind of make the motion over here --
手真似をしている人がいましたが
02:29
some people have a great idea where they
マッチの火でロウソクを溶かして
02:31
light the match, melt the side of the candle, try to adhere it to the wall.
壁にくっつけるというアイデアを思いつく人もいます
02:33
It's an awesome idea. Doesn't work.
いいアイデアですが うまくいきません
02:37
And eventually, after five or 10 minutes,
5分か10分すると
02:40
most people figure out the solution,
たいていの人は解決法を見つけます
02:43
which you can see here.
このようにすればいいのです
02:45
The key is to overcome what's called functional fixedness.
鍵になるのは「機能的固着」を乗り越えるということです
02:47
You look at that box and you see it only as a receptacle for the tacks.
最初あの箱を見て 単なる画鋲の入れ物だと思います
02:50
But it can also have this other function,
しかしそれは別な使い方をすることもでき
02:54
as a platform for the candle. The candle problem.
ロウソクの台になるのです これがロウソクの問題です
02:56
Now I want to tell you about an experiment
次にサム グラックスバーグという科学者が
03:00
using the candle problem,
このロウソクの問題を使って行った
03:02
done by a scientist named Sam Glucksberg,
実験をご紹介します
03:04
who is now at Princeton University in the U.S.
彼は現在プリンストン大学にいます
03:06
This shows the power of incentives.
この実験でインセンティブの力がわかります
03:08
Here's what he did. He gathered his participants.
彼は参加者を集めて こう言いました
03:12
And he said, "I'm going to time you. How quickly you can solve this problem?"
「この問題をどれくらい早く解けるか時計で計ります」
03:14
To one group he said,
そして1つのグループには
03:17
"I'm going to time you to establish norms,
この種の問題を解くのに
03:19
averages for how long it typically takes
一般にどれくらい時間がかかるのか
03:22
someone to solve this sort of problem."
平均時間を知りたいのだと言います
03:24
To the second group he offered rewards.
もう1つのグループには 報酬を提示します
03:26
He said, "If you're in the top 25 percent of the fastest times,
「上位25パーセントの人には
03:29
you get five dollars.
5ドルお渡しします
03:33
If you're the fastest of everyone we're testing here today,
1番になった人は
03:36
you get 20 dollars."
20ドルです」
03:39
Now this is several years ago. Adjusted for inflation,
これは何年も前の話なので 物価上昇を考慮に入れれば
03:41
it's a decent sum of money for a few minutes of work.
数分の作業でもらえる金額としては 悪くありません
03:44
It's a nice motivator.
十分なモチベーションになります
03:46
Question: How much faster
このグループはどれくらい早く
03:48
did this group solve the problem?
問題を解けたのでしょう?
03:51
Answer: It took them, on average,
答えは 平均で―
03:53
three and a half minutes longer.
3分半 余計に時間がかかりました
03:56
Three and a half minutes longer. Now this makes no sense right?
3分半長くかかったのです そんなのおかしいですよね?
04:00
I mean, I'm an American. I believe in free markets.
私はアメリカ人です 自由市場を信じています
04:03
That's not how it's supposed to work. Right?
そんな風になるわけがありません
04:06
(Laughter)
(笑)
04:09
If you want people to perform better,
人々により良く働いてもらおうと思ったら
04:10
you reward them. Right?
報酬を出せばいい
04:12
Bonuses, commissions, their own reality show.
ボーナスに コミッション あるいは何であれ―
04:14
Incentivize them. That's how business works.
インセンティブを与えるのです ビジネスの世界ではそうやっています
04:17
But that's not happening here.
しかしここでは結果が違いました
04:21
You've got an incentive designed to
思考が鋭くなり
04:23
sharpen thinking and accelerate creativity,
クリエイティビティが加速されるようにと インセンティブを用意したのに
04:25
and it does just the opposite.
結果は反対になりました
04:29
It dulls thinking and blocks creativity.
思考は鈍く クリエイティビティは阻害されたのです
04:31
And what's interesting about this experiment is that it's not an aberration.
この実験が興味深いのは それが例外ではないということです
04:34
This has been replicated over and over
この結果は何度も何度も
04:37
and over again, for nearly 40 years.
40年に渡って再現されてきたのです
04:40
These contingent motivators --
この成功報酬的な動機付け―If Then式に
04:43
if you do this, then you get that --
「これをしたら これが貰える」というやり方は
04:46
work in some circumstances.
状況によっては機能します
04:48
But for a lot of tasks, they actually either don't work
しかし多くの作業ではうまくいかず
04:50
or, often, they do harm.
時には害にすらなります
04:53
This is one of the most robust findings
これは社会科学における
04:56
in social science,
最も確固とした発見の1つです
05:00
and also one of the most ignored.
そして最も無視されている発見でもあります
05:03
I spent the last couple of years looking at the science of
私はこの数年というもの
05:05
human motivation,
動機付けの科学に注目してきました
05:07
particularly the dynamics of extrinsic motivators
特に外的動機付けと内的動機付けの
05:09
and intrinsic motivators.
ダイナミクスについてです
05:11
And I'm telling you, it's not even close.
大きな違いがあります
05:13
If you look at the science, there is a mismatch
これを見ると 科学が解明したことと
05:15
between what science knows and what business does.
ビジネスで行われていることに食い違いがあるのがわかります
05:17
And what's alarming here is that our business operating system --
ビジネス運営のシステム
05:21
think of the set of assumptions and protocols beneath our businesses,
つまりビジネスの背後にある前提や手順においては
05:24
how we motivate people, how we apply our human resources --
どう人を動機付け どう人を割り当てるかという問題は
05:27
it's built entirely around these extrinsic motivators,
もっぱら外的動機付け
05:32
around carrots and sticks.
アメとムチにたよっています
05:35
That's actually fine for many kinds of 20th century tasks.
20世紀的な作業の多くでは これは実際うまくいきます
05:37
But for 21st century tasks,
しかし21世紀的な作業には
05:41
that mechanistic, reward-and-punishment approach
機械的なご褒美と罰というアプローチは
05:43
doesn't work, often doesn't work, and often does harm.
機能せず うまくいかないか 害になるのです
05:47
Let me show you what I mean.
どういうことか説明しましょう
05:51
So Glucksberg did another experiment similar to this
グラックスバーグはこれと似た別な実験もしました
05:53
where he presented the problem in a slightly different way,
このように若干違った形で
05:56
like this up here. Okay?
問題を提示したのです
05:58
Attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table.
机に蝋がたれないようにロウソクを壁に付けてください
06:01
Same deal. You: we're timing for norms.
条件は同じ あなたたちは平均時間を計ります
06:03
You: we're incentivizing.
あなたたちにはインセンティブを与えます
06:06
What happened this time?
どうなったのでしょう?
06:09
This time, the incentivized group
今回は―
06:11
kicked the other group's butt.
インセンティブを与えられたグループの方が断然勝ちました
06:13
Why? Because when the tacks are out of the box,
なぜでしょう? 箱に画鋲が入っていなかったら
06:17
it's pretty easy isn't it?
問題はバカみたいに簡単になるからです
06:21
(Laughter)
(「サルでもわかる」ロウソクの問題) (笑)
06:25
If-then rewards work really well
If Then式の報酬は
06:27
for those sorts of tasks,
このような作業にはとても効果があります
06:30
where there is a simple set of rules and a clear destination
単純なルールと
06:33
to go to.
明確な答えがある場合です
06:35
Rewards, by their very nature,
報酬というのは
06:37
narrow our focus, concentrate the mind;
視野を狭め 心を集中させるものです
06:39
that's why they work in so many cases.
報酬が機能する場合が多いのはそのためです
06:41
And so, for tasks like this,
だからこのような
06:43
a narrow focus, where you just see the goal right there,
狭い視野で 目の前にあるゴールを
06:45
zoom straight ahead to it,
まっすぐ見ていればよい場合には
06:48
they work really well.
うまく機能するのです
06:50
But for the real candle problem,
しかし本当のロウソクの問題では
06:52
you don't want to be looking like this.
そのような見方をしているわけにはいきません
06:54
The solution is not over here. The solution is on the periphery.
答えが目の前に転がってはいないからです
06:56
You want to be looking around.
周りを見回す必要があります
06:58
That reward actually narrows our focus
報酬は視野を狭め
07:00
and restricts our possibility.
私たちの可能性を限定してしまうのです
07:02
Let me tell you why this is so important.
これがどうしてそんなに重要なことなのでしょうか
07:04
In western Europe,
西ヨーロッパ
07:07
in many parts of Asia,
アジアの多く
07:09
in North America, in Australia,
北アメリカ オーストラリアなどでは
07:11
white-collar workers are doing less of
ホワイトカラーの仕事には
07:14
this kind of work,
このような種類の仕事は少なく
07:16
and more of this kind of work.
このような種類の仕事が増えています
07:18
That routine, rule-based, left-brain work --
ルーチン的 ルール適用型 左脳的な仕事
07:22
certain kinds of accounting, certain kinds of financial analysis,
ある種の会計 ある種の財務分析
07:25
certain kinds of computer programming --
ある種のプログラミングは
07:27
has become fairly easy to outsource,
簡単にアウトソースできます
07:29
fairly easy to automate.
簡単に自動化できます
07:31
Software can do it faster.
ソフトウェアのほうが早くできます
07:33
Low-cost providers around the world can do it cheaper.
世界中に低価格のサービス提供者がいます
07:36
So what really matters are the more right-brained
だから重要になるのは もっと右脳的で
07:38
creative, conceptual kinds of abilities.
クリエイティブな 考える能力です
07:42
Think about your own work.
ご自分の仕事を考えてみてください
07:45
Think about your own work.
あなた方が直面している問題は
07:48
Are the problems that you face, or even the problems
あるいは私たちが―
07:51
we've been talking about here,
この場で議論しているような問題は
07:53
are those kinds of problems -- do they have a clear set of rules,
こちらの種類でしょうか? 明確なルールと
07:55
and a single solution? No.
1つの答えがあるような? そうではないでしょう
07:57
The rules are mystifying.
ルールはあいまいで
08:00
The solution, if it exists at all,
答えは そもそも存在するとしての話ですが
08:02
is surprising and not obvious.
驚くようなものであり けっして自明ではありません
08:04
Everybody in this room
ここにいる誰もが
08:07
is dealing with their own version
その人のバージョンの
08:09
of the candle problem.
ロウソクの問題を扱っています
08:12
And for candle problems of any kind,
そしてロウソクの問題は どんな種類であれ
08:14
in any field,
どんな分野であれ
08:17
those if-then rewards,
If Then式の報酬は―
08:19
the things around which we've built so many of our businesses,
企業の多くはそうしていますが―
08:22
don't work.
機能しないのです
08:26
Now, I mean it makes me crazy.
これには頭がおかしくなりそうです
08:28
And this is not -- here's the thing.
どういうことかというと
08:30
This is not a feeling.
これは感情ではありません
08:32
Okay? I'm a lawyer; I don't believe in feelings.
私は法律家です 感情なんて信じません
08:35
This is not a philosophy.
これは哲学でもありません
08:38
I'm an American; I don't believe in philosophy.
私はアメリカ人です 哲学なんて信じません
08:42
(Laughter)
(笑)
08:44
This is a fact --
これは事実なのです
08:47
or, as we say in my hometown of Washington, D.C.,
私が住んでいるワシントンDCでよく使われる言い方をすると
08:50
a true fact.
真実の事実です
08:52
(Laughter)
(笑)
08:54
(Applause)
(拍手)
08:56
Let me give you an example of what I mean.
例を使って説明しましょう
09:00
Let me marshal the evidence here,
証拠の品を提示します
09:02
because I'm not telling you a story, I'm making a case.
私はストーリーを語っているのではありません 立証しているのです
09:04
Ladies and gentlemen of the jury, some evidence:
陪審員の皆さん 証拠を提示します
09:06
Dan Ariely, one of the great economists of our time,
ダン アリエリーは現代における最高の経済学者の1人です
09:08
he and three colleagues, did a study of some MIT students.
彼は3人の仲間とともに MITの学生を対象に実験を行いました
09:11
They gave these MIT students a bunch of games,
学生たちにたくさんのゲームを与えます
09:15
games that involved creativity,
クリエイティビティや 運動能力や
09:18
and motor skills, and concentration.
集中力が要求されるようなゲームです
09:20
And the offered them, for performance,
そして成績に対する報酬を
09:22
three levels of rewards:
3種類用意しました
09:24
small reward, medium reward, large reward.
小さな報酬 中くらいの報酬 大きな報酬です
09:26
Okay? If you do really well you get the large reward, on down.
非常にいい成績なら全額 いい成績なら半分の報酬がもらえます
09:31
What happened? As long as the task involved only mechanical skill
どうなったのでしょう? 「タスクが機械的にできるものである限りは
09:35
bonuses worked as they would be expected:
報酬は期待通りに機能し
09:39
the higher the pay, the better the performance.
報酬が大きいほど パフォーマンスが良くなった
09:41
Okay? But one the task called for
しかし認知能力が多少とも
09:45
even rudimentary cognitive skill,
要求されるタスクになると
09:47
a larger reward led to poorer performance.
より大きな報酬は より低い成績をもたらした」
09:51
Then they said,
それで彼らはこう考えました
09:56
"Okay let's see if there's any cultural bias here.
「文化的なバイアスがあるのかもしれない
09:58
Lets go to Madurai, India and test this."
インドのマドゥライで試してみよう」
10:00
Standard of living is lower.
生活水準が低いので
10:02
In Madurai, a reward that is modest in North American standards,
北アメリカではたいしたことのない報酬が
10:04
is more meaningful there.
マドゥライでは大きな意味を持ちます
10:07
Same deal. A bunch of games, three levels of rewards.
実験の条件は同じです たくさんのゲームと 3レベルの報酬
10:10
What happens?
どうなったのでしょう?
10:13
People offered the medium level of rewards
中くらいの報酬を提示された人たちは
10:15
did no better than people offered the small rewards.
小さな報酬の人たちと成績が変わりませんでした
10:18
But this time, people offered the highest rewards,
しかし今回は 最大の報酬を提示された人たちの成績が
10:21
they did the worst of all.
最低になったのです
10:25
In eight of the nine tasks we examined across three experiments,
「3回の実験を通して 9つのタスクのうちの8つで
10:29
higher incentives led to worse performance.
より高いインセンティブがより低い成績という結果となった」
10:32
Is this some kind of touchy-feely
これはおなじみの 感覚的な
10:37
socialist conspiracy going on here?
社会主義者の陰謀なのでしょうか?
10:40
No. These are economists from MIT,
いいえ 彼らはMITに カーネギーメロンに
10:43
from Carnegie Mellon, from the University of Chicago.
シカゴ大学の経済学者です
10:46
And do you know who sponsored this research?
そしてこの研究に資金を出したのはどこでしょう?
10:49
The Federal Reserve Bank of the United States.
合衆国連邦準備銀行です
10:51
That's the American experience.
これはまさにアメリカの経験なのです
10:55
Let's go across the pond to the London School of Economics --
海の向こう ロンドン スクール オブ エコノミクス (LSE) に
10:57
LSE, London School of Economics,
行ってみましょう
11:00
alma mater of 11 Nobel Laureates in economics.
11人のノーベル経済学賞受賞者を輩出しています
11:03
Training ground for great economic thinkers
偉大な経済の頭脳がここで学んでいます
11:06
like George Soros, and Friedrich Hayek,
ジョージ ソロス、フリードリヒ ハイエク、
11:09
and Mick Jagger. (Laughter)
ミック ジャガー (笑)
11:12
Last month, just last month,
先月 ほんの先月のこと
11:14
economists at LSE looked at 51 studies
LSEの経済学者が 企業内における
11:18
of pay-for-performance plans, inside of companies.
成果主義を導入した工場 51の事例を調べました
11:21
Here's what the economists there said: "We find that financial incentives
彼らの結論は 「金銭的なインセンティブは…
11:24
can result in a negative impact on overall performance."
全体的なパフォーマンスに対しマイナスの影響を持ちうる」ということでした
11:27
There is a mismatch between what science knows
科学が見出したことと ビジネスで行われていることの間には
11:33
and what business does.
食い違いがあるのです
11:36
And what worries me, as we stand here in the rubble
この潰れた経済の瓦礫の中に立って
11:38
of the economic collapse,
私が心配するのは
11:41
is that too many organizations
あまりに多くの組織が
11:43
are making their decisions,
その決断や
11:45
their policies about talent and people,
人や才能に関するポリシーを
11:47
based on assumptions that are outdated, unexamined,
時代遅れで検証されていない前提に基づいて行っている
11:49
and rooted more in folklore than in science.
科学よりは神話に基づいて行っているということです
11:55
And if we really want to get out of this economic mess,
この経済の窮地から抜けだそうと思うなら
11:58
and if we really want high performance on those
21世紀的な答えのないタスクで
12:01
definitional tasks of the 21st century,
高いパフォーマンスを出そうと思うのなら
12:03
the solution is not to do more of the wrong things,
間違ったことを これ以上続けるのはやめるべきです
12:05
to entice people with a sweeter carrot,
人をより甘いアメで誘惑したり
12:11
or threaten them with a sharper stick.
より鋭いムチで脅すのはやめることです
12:14
We need a whole new approach.
まったく新しいアプローチが必要なのです
12:16
And the good news about all of this is that the scientists
いいニュースは 科学者たちが
12:18
who've been studying motivation have given us this new approach.
新しいアプローチを示してくれているということです
12:20
It's an approach built much more around intrinsic motivation.
内的な動機付けに基づくアプローチです
12:23
Around the desire to do things because they matter,
重要だからやる
12:26
because we like it, because they're interesting,
好きだからやる 面白いからやる
12:28
because they are part of something important.
何か重要なことの一部を担っているからやる
12:30
And to my mind, that new operating system for our businesses
ビジネスのための新しい運営システムは
12:32
revolves around three elements:
3つの要素を軸にして回ります
12:36
autonomy, mastery and purpose.
自主性 成長 目的
12:38
Autonomy: the urge to direct our own lives.
自主性は 自分の人生の方向は自分で決めたいという欲求です
12:41
Mastery: the desire to get better and better at something that matters.
成長は 何か大切なことについて上達したいということです
12:44
Purpose: the yearning to do what we do
目的は 私たち自身よりも大きな何かのために
12:48
in the service of something larger than ourselves.
やりたいという切望です
12:51
These are the building blocks of an entirely new operating system
これらが私たちのビジネスの全く新しい
12:54
for our businesses.
運営システムの要素なのです
12:57
I want to talk today only about autonomy.
今日は自主性についてだけお話ししましょう
12:59
In the 20th century, we came up with this idea of management.
20世紀にマネジメントという考えが生まれました
13:03
Management did not emanate from nature.
マネジメントというのは自然に生じたものではありません
13:06
Management is like -- it's not a tree,
マネジメントは木のようなものではなく
13:08
it's a television set.
テレビのようなものです
13:10
Okay? Somebody invented it.
誰かが発明したのです
13:12
And it doesn't mean it's going to work forever.
永久に機能しつづけはしないということです
13:14
Management is great.
マネジメントは素晴らしいです
13:16
Traditional notions of management are great
服従を望むなら 伝統的なマネジメントの考え方は
13:18
if you want compliance.
ふさわしいものです
13:20
But if you want engagement, self-direction works better.
しかし参加を望むなら 自主性のほうがうまく機能します
13:22
Let me give you some examples of some kind of radical
自主性について少し過激な考え方の
13:25
notions of self-direction.
例を示しましょう
13:27
What this means -- you don't see a lot of it,
あまり多くはありませんが
13:29
but you see the first stirrings of something really interesting going on,
非常に面白いことが起きています
13:32
because what it means is paying people adequately
人々に適切に 公正に
13:35
and fairly, absolutely --
間違いなく 支払い
13:37
getting the issue of money off the table,
お金の問題はそれ以上考えさせないことにします
13:39
and then giving people lots of autonomy.
そして人々に大きな自主性を認めます
13:41
Let me give you some examples.
具体的な例でお話しします
13:43
How many of you have heard of the company Atlassian?
Atlassianという会社をご存じの方はどれくらいいますか?
13:45
It looks like less than half.
(誰も手を挙げない) …半分もいない感じですね
13:49
(Laughter)
(笑)
13:51
Atlassian is an Australian software company.
Atlassianはオーストラリアのソフトウェア会社です
13:53
And they do something incredibly cool.
彼らはすごくクールなことをやっています
13:57
A few times a year they tell their engineers,
1年に何回か エンジニアたちに言うのです
13:59
"Go for the next 24 hours and work on anything you want,
「これから24時間何をやってもいい
14:01
as long as it's not part of your regular job.
普段の仕事の一部でさえなければ何でもいい
14:05
Work on anything you want."
何でも好きなことをやれ」
14:07
So that engineers use this time to come up with
エンジニアたちはこの時間を使って
14:09
a cool patch for code, come up with an elegant hack.
コードを継ぎ接ぎしたり エレガントなハックをしたりします
14:11
Then they present all of the stuff that they've developed
そしてその日の終わりには
14:14
to their teammates, to the rest of the company,
雑然とした全員参加の会合があって
14:17
in this wild and wooly all-hands meeting
チームメートや会社のみんなに
14:20
at the end of the day.
何を作ったのか見せるのです
14:22
And then, being Australians, everybody has a beer.
オーストラリアですからみんなでビールを飲みます
14:24
They call them FedEx Days.
彼らはこれを「FedExの日」と呼んでいます
14:26
Why? Because you have to deliver something overnight.
なぜかって? それは何かを一晩で送り届けなければならないからです
14:29
It's pretty. It's not bad. It's a huge trademark violation,
素敵ですよね 商標権は侵害しているかもしれませんが
14:35
but it's pretty clever.
ピッタリしています
14:37
(Laughter)
(笑)
14:39
That one day of intense autonomy
この1日の集中的な自主活動で生まれた
14:40
has produced a whole array of software fixes
多数のソフトウェアの修正は
14:42
that might never have existed.
この活動なしには生まれなかったでしょう
14:44
And it's worked so well that Atlassian has taken it to the next level
これがうまくいったので次のレベルへと進み
14:46
with 20 Percent Time --
「20パーセントの時間」を始めました
14:48
done, famously, at Google --
Googleがやっていることで有名ですね
14:50
where engineers can work, spend 20 percent of their time
エンジニアは仕事時間の20パーセントを
14:52
working on anything they want.
何でも好きなことに使うことができます
14:54
They have autonomy over their time,
時間、タスク、チーム、使う技術
14:56
their task, their team, their technique.
すべてに自主性が認められます
14:58
Okay? Radical amounts of autonomy.
すごく大きな裁量です
15:00
And at Google, as many of you know,
そしてGoogleでは よく知られている通り
15:02
about half of the new products in a typical year
新製品の半分近くが
15:06
are birthed during that 20 Percent Time:
この20パーセントの時間から生まれています
15:08
things like Gmail, Orkut, Google News.
Gmail、Orkut、Google Newsなどがそうです
15:11
Let me give you an even more radical example of it:
さらに過激な例をご紹介しましょう
15:14
something called the Results Only Work Environment,
「完全結果志向の職場環境」と呼ばれるものがあります
15:17
the ROWE,
ROWE (Results Only Work Environment)
15:19
created by two American consultants, in place
アメリカのコンサルタントたちにより考案され
15:21
in place at about a dozen companies around North America.
実施している会社が北アメリカに10社ばかりあります
15:23
In a ROWE people don't have schedules.
ROWEでは 人々にはスケジュールがありません
15:25
They show up when they want.
好きなときに出社できます
15:29
They don't have to be in the office at a certain time,
特定の時間に会社にいなきゃいけないということがありません
15:31
or any time.
全然行かなくてもかまいません
15:33
They just have to get their work done.
ただ仕事を成し遂げれば良いのです
15:35
How they do it, when they do it,
どのようにやろうと いつやろうと
15:37
where they do it, is totally up to them.
どこでやろうと かまわないのです
15:39
Meetings in these kinds of environments are optional.
そのような環境では ミーティングはオプショナルです
15:42
What happens?
どんな結果になるのでしょう?
15:46
Almost across the board, productivity goes up,
ほとんどの場合 生産性は上がり
15:48
worker engagement goes up,
雇用期間は長くなり
15:51
worker satisfaction goes up, turnover goes down.
社員満足度は上がり 離職率は下がります
15:54
Autonomy, mastery and purpose,
自主性 成長 目的は
15:57
These are the building blocks of a new way of doing things.
物事をする新しいやり方の構成要素なのです
15:59
Now some of you might look at this and say,
こういう話を聞いて
16:01
"Hmm, that sounds nice, but it's Utopian."
「結構だけど 夢物語だね」と言う人もいることでしょう
16:04
And I say, "Nope. I have proof."
違います 証拠があるのです
16:07
The mid-1990s, Microsoft started
1990年代半ば Microsoftは
16:12
an encyclopedia called Encarta.
Encartaという百科事典を作り始めました
16:14
They had deployed all the right incentives,
適切なインセンティブを設定しました
16:16
all the right incentives. They paid professionals to
何千というプロにお金を払って
16:18
write and edit thousands of articles.
記事を書いてもらいました
16:21
Well-compensated managers oversaw the whole thing
たっぷり報酬をもらっているマネージャが全体を監督し
16:23
to make sure it came in on budget and on time.
予算と納期の中で出来上がるようにしました
16:25
A few years later another encyclopedia got started.
何年か後に 別な百科事典が開始されました
16:30
Different model, right?
別なモデルを採っていました
16:32
Do it for fun. No one gets paid a cent, or a Euro or a Yen.
楽しみでやる 1セント、1ユーロ、1円たりとも支払われません
16:35
Do it because you like to do it.
みんな好きだからやるのです
16:39
Now if you had, just 10 years ago,
ほんの10年前に
16:42
if you had gone to an economist, anywhere,
経済学者のところへ行ってこう聞いたとします
16:45
and said, "Hey, I've got these two different models for creating an encyclopedia.
「ねえ 百科事典を作る2つのモデルを考えたんだけど
16:47
If they went head to head, who would win?"
対決したらどっちが勝つと思います?」
16:51
10 years ago you could not have found a single sober economist anywhere
10年前 この地球上のまともな経済学者で
16:54
on planet Earth
Wikipediaのモデルが勝つという人は
16:58
who would have predicted the Wikipedia model.
1人もいなかったでしょう
17:00
This is the titanic battle between these two approaches.
これは 2つのアプローチの 大きな対決なのです
17:02
This is the Ali-Frazier of motivation. Right?
モチベーションにおけるアリ vs フレージャー戦です
17:05
This is the Thrilla' in Manila.
伝説のマニラ決戦です
17:08
Alright? Intrinsic motivators versus extrinsic motivators.
内的な動機付け vs 外的な動機付け
17:10
Autonomy, mastery and purpose,
自主性 成長 目的 vs アメとムチ
17:13
versus carrot and sticks. And who wins?
そしてどちらが勝つのでしょう?
17:15
Intrinsic motivation, autonomy, mastery and purpose,
内的な動機付け 自主性 成長 目的が
17:17
in a knockout. Let me wrap up.
ノックアウト勝利します まとめましょう
17:20
There is a mismatch between what science knows and what business does.
科学が解明したことと ビジネスで行われていることの間には食い違いがあります
17:24
And here is what science knows.
科学が解明したのは
17:27
One: Those 20th century rewards,
1. 20世紀的な報酬―
17:29
those motivators we think are a natural part of business,
ビジネスで当然のものだとみんなが思っている動機付けは
17:31
do work, but only in a surprisingly narrow band of circumstances.
機能はするが驚くほど狭い範囲の状況にしか合いません
17:34
Two: Those if-then rewards often destroy creativity.
2. If Then式の報酬は 時にクリエイティビティを損なってしまいます
17:38
Three: The secret to high performance
3. 高いパフォーマンスの秘訣は
17:42
isn't rewards and punishments,
報酬と罰ではなく
17:44
but that unseen intrinsic drive --
見えない内的な意欲にあります
17:46
the drive to do things for their own sake.
自分自身のためにやるという意欲
17:48
The drive to do things cause they matter.
それが重要なことだからやるという意欲
17:51
And here's the best part. Here's the best part.
大事なのは―
17:53
We already know this. The science confirms what we know in our hearts.
私たちがこのことを知っているということです 科学はそれを確認しただけです
17:55
So, if we repair this mismatch
科学知識とビジネスの慣行の間の
17:58
between what science knows and what business does,
このミスマッチを正せば
18:01
if we bring our motivation, notions of motivation
21世紀的な動機付けの考え方を
18:03
into the 21st century,
採用すれば
18:06
if we get past this lazy, dangerous, ideology
怠惰で危険でイデオロギー的な
18:08
of carrots and sticks,
アメとムチを脱却すれば
18:12
we can strengthen our businesses,
私たちは会社を強くし
18:14
we can solve a lot of those candle problems,
多くのロウソクの問題を解き
18:17
and maybe, maybe, maybe
そしておそらくは
18:20
we can change the world.
世界を変えることができるのです
18:24
I rest my case.
これにて立証を終わります
18:26
(Applause)
(拍手)
18:28
Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Masaaki Ueno

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About the Speaker:

Dan Pink - Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace.

Why you should listen

With a trio of influential bestsellers, Dan Pink has changed the way companies view the modern workplace. In the pivotal A Whole New Mind, Pink identifies a sea change in the global workforce -- the shift of an information-based corporate culture to a conceptual base, where creativity and big-picture design dominates the landscape.

His latest book, The Adventures of Johnny Bunko, is an evolutionary transformation of the familiar career guide. Replacing linear text with a manga-inspired comic, Pink outlines six career laws vastly differing from the ones you've been taught. Members of the Johnny Bunko online forum participated in an online contest to create the seventh law -- "stay hungry."

A contributing editor for Wired, Pink is working on a new book on the science and economics of motivation for release in late 2009.

More profile about the speaker
Dan Pink | Speaker | TED.com