TED@IBM
Eric Berridge: Why tech needs the humanities
エリック・バーリッジ: テクノロジー企業に人文系が必要な理由
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創造力に富む問題解決者のチームを作りたいなら、科学と同じくらい人文にも価値を置くべきだと、起業家のエリック・バーリッジは言います。テクノロジー企業は科学技術分野の人ばかり採用すべきではなく、芸術や人文分野の人がいかに技術系の職場に創造性やひらめきをもたらすかを説明します。
Eric Berridge - Entrepreneur
Eric Berridge is an entrepreneurial humanist who believes our society is overly obsessed with STEM. Full bio
Eric Berridge is an entrepreneurial humanist who believes our society is overly obsessed with STEM. Full bio
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みんなバーに行ったこと
ありますよね？
ありますよね？
00:12
You've all been in a bar, right?
0
647
2242
00:14
(Laughter)
1
2913
1491
(笑)
00:16
But have you ever gone to a bar
2
4759
2694
でも バーに行ったお陰で
00:19
and come out with a $200 million business?
3
7477
2952
２億ドルのビジネスを
ものにしたことはありますか？
ものにしたことはありますか？
それが 10年前
私たちに起きたことなんです
私たちに起きたことなんです
00:24
That's what happened to us
about 10 years ago.
about 10 years ago.
4
12276
2280
それは ある
ついてない日のことでした
ついてない日のことでした
00:27
We'd had a terrible day.
5
15445
1705
00:30
We had this huge client
that was killing us.
that was killing us.
6
18012
4064
私たちは大口顧客から
切られようとしていました
切られようとしていました
00:34
We're a software consulting firm,
7
22100
2604
私たちはITコンサル会社ですが
その顧客が ある最先端のクラウドシステムを
展開できるようにするための
展開できるようにするための
00:36
and we couldn't find
a very specific programming skill
a very specific programming skill
8
24728
2982
00:39
to help this client deploy
a cutting-edge cloud system.
a cutting-edge cloud system.
9
27734
3158
プログラミング技術を
見出せずにいました
見出せずにいました
エンジニアなら
たくさんいますが
たくさんいますが
00:43
We have a bunch of engineers,
10
31798
1421
00:45
but none of them could please this client.
11
33243
2594
誰もその顧客を満足させることが
できませんでした
できませんでした
そして契約を
失いかけていました
失いかけていました
00:49
And we were about to be fired.
12
37274
1657
00:51
So we go out to the bar,
13
39888
2335
それでバーに行ったんです
00:54
and we're hanging out
with our bartender friend Jeff,
with our bartender friend Jeff,
14
42247
4047
バーテンをしている友人の
ジェフとおしゃべりし
ジェフとおしゃべりし
彼は良いバーテンが
することをしました
することをしました
00:58
and he's doing
what all good bartenders do:
what all good bartenders do:
15
46318
2001
01:00
he's commiserating with us,
making us feel better,
making us feel better,
16
48343
3022
私たちに同情し
慰めてくれ
慰めてくれ
私たちの悩みを理解し
言いました
言いました
01:03
relating to our pain,
17
51389
2292
01:05
saying, "Hey, these guys
are overblowing it.
are overblowing it.
18
53705
2048
「ちょっと大げさに
言ってるだけですよ
言ってるだけですよ
心配いりませんって」
01:07
Don't worry about it."
19
55777
1183
それから まじめな顔をして
言いました
言いました
01:08
And finally, he deadpans us and says,
20
56984
2214
「なんなら俺を
送り込んでくださいよ
送り込んでくださいよ
01:11
"Why don't you send me in there?
21
59222
2293
どうにかしますから」
01:13
I can figure it out."
22
61539
1507
01:15
So the next morning,
we're hanging out in our team meeting,
we're hanging out in our team meeting,
23
63585
3081
その翌日
私たちは会社の会議室にいて
私たちは会社の会議室にいて
01:19
and we're all a little hazy ...
24
67901
2555
みんな少し
ぼーっとしていました
ぼーっとしていました
01:22
(Laughter)
25
70480
1150
(笑)
私は冗談半分に提案しました
01:24
and I half-jokingly throw it out there.
26
72504
2120
01:26
I say, "Hey, I mean,
we're about to be fired."
we're about to be fired."
27
74648
2584
「どうせ切られそうなことだし
バーテンのジェフを
送り込んでみたら？」
送り込んでみたら？」
01:29
So I say,
28
77256
1302
01:30
"Why don't we send in
Jeff, the bartender?"
Jeff, the bartender?"
29
78582
2082
01:32
(Laughter)
30
80688
3077
(笑)
しばらく沈黙があり
呆れたような視線がありましたが
呆れたような視線がありましたが
01:35
And there's some silence,
some quizzical looks.
some quizzical looks.
31
83789
4061
01:39
Finally, my chief of staff says,
"That is a great idea."
"That is a great idea."
32
87874
3542
それからボスが言ったんです
「そりゃいい考えだ」
「そりゃいい考えだ」
01:43
(Laughter)
33
91440
1737
(笑)
「ジェフは世知に長けているし
頭がいい
頭がいい
01:45
"Jeff is wicked smart. He's brilliant.
34
93201
2094
どうにかできるかもな
01:48
He'll figure it out.
35
96168
1150
あいつを送り込んでみよう」
01:50
Let's send him in there."
36
98328
1413
ジェフはプログラマーではありません
01:52
Now, Jeff was not a programmer.
37
100189
2526
01:54
In fact, he had dropped out of Penn
as a philosophy major.
as a philosophy major.
38
102739
3889
ペンシルベニア大学の
哲学科を中退していますが
哲学科を中退していますが
01:59
But he was brilliant,
39
107491
1994
地頭が良く
本質的なところを
突くことができ
突くことができ
02:01
and he could go deep on topics,
40
109509
2627
どの道 私たちは
切られようとしていました
切られようとしていました
02:04
and we were about to be fired.
41
112160
2032
02:06
So we sent him in.
42
114216
1150
それで彼を
送り込んだんです
送り込んだんです
02:09
After a couple days of suspense,
43
117839
1986
ハラハラしながら
２日過ごしましたが
２日過ごしましたが
02:11
Jeff was still there.
44
119849
2157
ジェフはまだ
向こうでやっていて
向こうでやっていて
02:15
They hadn't sent him home.
45
123002
2140
追い返されはしませんでした
02:17
I couldn't believe it.
46
125166
2066
信じられませんでした
02:19
What was he doing?
47
127256
1491
「あいつ一体何やってんだ？」
02:21
Here's what I learned.
48
129281
1150
分かったのはこういうことです
ジェフは顧客のプログラミング技術についての
こだわりを解きました
こだわりを解きました
02:23
He had completely disarmed
their fixation on the programming skill.
their fixation on the programming skill.
49
131318
4210
02:29
And he had changed the conversation,
50
137004
2921
彼は話題を変え
私たちが作るべきものさえ
変えました
変えました
02:31
even changing what we were building.
51
139949
2016
02:33
The conversation was now
about what we were going to build and why.
about what we were going to build and why.
52
141989
4552
いまや議論の対象は
何を何のために作るのかということになりました
何を何のために作るのかということになりました
02:41
And yes, Jeff figured out
how to program the solution,
how to program the solution,
53
149059
5358
そしてジェフは技術的な
解決策を見出したのです
解決策を見出したのです
その顧客は我が社にとって
一番の推薦者となりました
一番の推薦者となりました
02:46
and the client became
one of our best references.
one of our best references.
54
154441
2365
02:50
Back then, we were 200 people,
55
158782
1977
当時は社員200人で
02:52
and half of our company was made up
of computer science majors or engineers,
of computer science majors or engineers,
56
160783
6320
その半分はコンピューターサイエンスか
工学の専攻でした
工学の専攻でした
02:59
but our experience with Jeff
left us wondering:
left us wondering:
57
167127
2261
でもジェフの一件で
思うようになりました
思うようになりました
03:02
Could we repeat this through our business?
58
170627
2071
こういうのを
もっとできないか？
もっとできないか？
03:06
So we changed the way
we recruited and trained.
we recruited and trained.
59
174017
4261
それで私たちは採用や
トレーニングのやり方を変えました
トレーニングのやり方を変えました
03:11
And while we still sought after computer
engineers and computer science majors,
engineers and computer science majors,
60
179766
5984
今でもソフトウェアエンジニアや
コンピューターサイエンス専攻者は求めていますが
コンピューターサイエンス専攻者は求めていますが
03:17
we sprinkled in artists,
musicians, writers ...
musicians, writers ...
61
185774
4976
それに加えて絵描きや音楽家や
ライターも採るようになり
ライターも採るようになり
03:24
and Jeff's story started to multiply
itself throughout our company.
itself throughout our company.
62
192818
4374
会社中でジェフの例が
幾度も再現されることになりました
幾度も再現されることになりました
03:29
Our chief technology officer
is an English major,
is an English major,
63
197216
3333
うちの最高技術責任者は
国文専攻で
国文専攻で
03:34
and he was a bike messenger in Manhattan.
64
202168
2214
マンハッタンで自転車便の
配達係をしていました
配達係をしていました
03:38
And today, we're a thousand people,
65
206680
1946
今では千人の社員がいますが
03:41
yet still less than a hundred have degrees
in computer science or engineering.
in computer science or engineering.
66
209935
5452
コンピューターサイエンスや
工学専攻だった人は百人足らずです
工学専攻だった人は百人足らずです
03:48
And yes, we're still
a computer consulting firm.
a computer consulting firm.
67
216984
3183
私たちは今も
ITコンサル企業です
ITコンサル企業です
03:52
We're the number one player in our market.
68
220191
2126
この分野では
ナンバーワンの企業で
ナンバーワンの企業で
03:54
We work with the fastest-growing
software package
software package
69
222341
2353
年間売上げが
百億ドルに達する
百億ドルに達する
最も早く成長しているソフトウェア
パッケージを擁しています
パッケージを擁しています
03:56
to ever reach 10 billion dollars
in annual sales.
in annual sales.
70
224718
2293
このやり方は
成功だったということです
成功だったということです
04:01
So it's working.
71
229015
1626
04:05
Meanwhile, the push for STEM-based
education in this country --
education in this country --
72
233426
5731
一方で 米国における
STEM教育—
STEM教育—
科学 技術 工学 数学を中心とした
教育の推進は
教育の推進は
04:11
science, technology,
engineering, mathematics --
engineering, mathematics --
73
239181
3334
凄まじいばかりです
04:14
is fierce.
74
242539
1212
04:15
It's in all of our faces.
75
243775
1880
誰にとっても避けがたく
そして大きな間違いだと思います
04:18
And this is a colossal mistake.
76
246355
1674
04:21
Since 2009, STEM majors
in the United States
in the United States
77
249707
4229
2009年以来
米国のSTEM専攻者の数は
43%増えていますが
43%増えていますが
04:25
have increased by 43 percent,
78
253960
2056
04:28
while the humanities have stayed flat.
79
256040
2428
人文専攻の数は
変わっていません
変わっていません
04:30
Our past president
80
258492
1365
オバマ前大統領は
04:33
dedicated over a billion dollars
towards STEM education
towards STEM education
81
261047
3503
他の分野を犠牲にして
STEM教育に
10億ドル以上注ぎ込み
10億ドル以上注ぎ込み
04:36
at the expense of other subjects,
82
264574
2839
04:39
and our current president
83
267437
2876
トランプ現大統領は最近
教育省の予算２億ドルを
04:42
recently redirected 200 million dollars
of Department of Education funding
of Department of Education funding
84
270337
4867
コンピューターサイエンスに
割り当てることを決めました
割り当てることを決めました
04:47
into computer science.
85
275228
1469
04:49
And CEOs are continually complaining
about an engineering-starved workforce.
about an engineering-starved workforce.
86
277788
6381
企業のCEOは絶えず
技術者不足を嘆いています
技術者不足を嘆いています
このような動きや
04:57
These campaigns,
87
285717
1445
否定しがたい 技術方面の
経済的成功があり—
経済的成功があり—
05:00
coupled with the undeniable success
of the tech economy --
of the tech economy --
88
288583
3548
05:04
I mean, let's face it,
89
292155
1248
認めましょう
05:05
seven out of the 10 most valuable
companies in the world by market cap
companies in the world by market cap
90
293427
5508
世界で時価総額が
最も高い企業10社のうち
最も高い企業10社のうち
７社までがテクノロジー企業です
05:10
are technology firms --
91
298959
1511
05:13
these things create an assumption
92
301662
1976
そういったことから
05:16
that the path of our future workforce
will be dominated by STEM.
will be dominated by STEM.
93
304805
4214
将来の労働力はSTEM分野の人で
満たされるという予想が生まれます
満たされるという予想が生まれます
それは分かります
05:24
I get it.
94
312583
1150
05:26
On paper, it makes sense.
95
314692
1621
理屈は通っているし
05:29
It's tempting.
96
317498
1212
興味深い考えですが
05:33
But it's totally overblown.
97
321597
1933
ちょっと度を過ぎています
05:35
It's like, the entire soccer team
chases the ball into the corner,
chases the ball into the corner,
98
323554
6051
サッカーでチームの
全員が１箇所に向かって
全員が１箇所に向かって
ボールを追いかけている
ようなものです
ようなものです
05:41
because that's where the ball is.
99
329629
1778
05:44
We shouldn't overvalue STEM.
100
332841
2246
STEMを過大評価
すべきではありません
すべきではありません
05:48
We shouldn't value the sciences
any more than we value the humanities.
any more than we value the humanities.
101
336133
3573
科学に対し 人文以上に
重きを置くべきではありません
重きを置くべきではありません
05:52
And there are a couple of reasons.
102
340544
1722
それには いくつか
理由があります
理由があります
05:55
Number one, today's technologies
are incredibly intuitive.
are incredibly intuitive.
103
343058
5986
第一に 今日のテクノロジーは
非常に直感的であること
非常に直感的であること
06:01
The reason we've been able
to recruit from all disciplines
to recruit from all disciplines
104
349068
4000
私たちが あらゆる分野の人を
採用しながら
採用しながら
専門的な技術を
まかせられるのは
まかせられるのは
06:05
and swivel into specialized skills
105
353092
2119
06:08
is because modern systems
can be manipulated without writing code.
can be manipulated without writing code.
106
356377
4754
現代のシステムは
コードを書かずに扱えるからです
コードを書かずに扱えるからです
06:13
They're like LEGO: easy to put together,
easy to learn, even easy to program,
easy to learn, even easy to program,
107
361155
5854
レゴブロックのように 容易に組み立てられ
容易に学べ 容易にプログラミングさえできます
容易に学べ 容易にプログラミングさえできます
06:19
given the vast amounts of information
that are available for learning.
that are available for learning.
108
367033
3491
学ぶための情報が
膨大にあるためです
膨大にあるためです
06:23
Yes, our workforce
needs specialized skill,
needs specialized skill,
109
371173
2835
専門技術が必要なのは
確かですが
確かですが
06:27
but that skill requires a far less
rigorous and formalized education
rigorous and formalized education
110
375242
4794
そのような技術に必要とされる
厳格で正式な教育は
厳格で正式な教育は
昔に比べてずっと
少なくなっています
少なくなっています
06:32
than it did in the past.
111
380060
1856
06:34
Number two, the skills
that are imperative and differentiated
that are imperative and differentiated
112
382876
5739
第２に 直感的技術の世界において
不可欠な差別化できる
スキルというのは
スキルというのは
06:40
in a world with intuitive technology
113
388639
3149
人間として一緒に
働く力であり
働く力であり
06:43
are the skills that help us
to work together as humans,
to work together as humans,
114
391812
3587
06:49
where the hard work
is envisioning the end product
is envisioning the end product
115
397184
3984
難しい部分は
最終的な製品や
最終的な製品や
その有用性を
イメージするということで
イメージするということで
06:54
and its usefulness,
116
402193
1492
06:55
which requires real-world experience
and judgment and historical context.
and judgment and historical context.
117
403709
6214
そのためには現実の世界における
経験や判断力や歴史的文脈が必要となるのです
経験や判断力や歴史的文脈が必要となるのです
07:03
What Jeff's story taught us
118
411232
2286
ジェフの話が
教えてくれたのは
教えてくれたのは
07:05
is that the customer
was focused on the wrong thing.
was focused on the wrong thing.
119
413542
3531
顧客が間違ったものに
とらわれているということです
とらわれているということです
07:10
It's the classic case:
120
418160
1507
よくある話です
技術屋は ビジネス系の人や エンドユーザーと
うまくコミュニケーションが取れず
うまくコミュニケーションが取れず
07:12
the technologist struggling to communicate
with the business and the end user,
with the business and the end user,
121
420661
4262
07:16
and the business failing
to articulate their needs.
to articulate their needs.
122
424947
4186
ビジネス系の人は 何が必要なのか
明確に述べることができない
明確に述べることができない
07:22
I see it every day.
123
430033
1706
そういうのを
いつも目にしています
いつも目にしています
07:25
We are scratching the surface
124
433448
1922
コミュニケーションを取って
共に生み出すという人間としての能力を
共に生み出すという人間としての能力を
07:27
in our ability as humans
to communicate and invent together,
to communicate and invent together,
125
435394
4809
私たちはまだ
本当に生かせていません
本当に生かせていません
07:32
and while the sciences teach us
how to build things,
how to build things,
126
440227
4580
どうやって作ればいいのかを
科学が教えてくれる一方
科学が教えてくれる一方
何をなぜ作るのかを
教えてくれるのは人文です
教えてくれるのは人文です
07:36
it's the humanities that teach us
what to build and why to build them.
what to build and why to build them.
127
444831
5410
07:43
And they're equally as important,
128
451612
2604
どちらも同じくらいに重要で
同じくらいに難しいのです
07:46
and they're just as hard.
129
454240
1507
うんざりするのは—
07:50
It irks me ...
130
458476
1995
07:54
when I hear people
treat the humanities as a lesser path,
treat the humanities as a lesser path,
131
462532
5493
人文が何かより劣った
簡単な道のように
簡単な道のように
言われているのを
聞いたときです
聞いたときです
08:00
as the easier path.
132
468049
1184
08:01
Come on!
133
469840
1150
そんなことありません
08:04
The humanities give us
the context of our world.
the context of our world.
134
472258
4150
人文は世界における
文脈を与えてくれます
文脈を与えてくれます
08:10
They teach us how to think critically.
135
478573
3437
批判的に考える方法を
教えてくれます
教えてくれます
科学が意図して
構造化されているのに対し
構造化されているのに対し
08:14
They are purposely unstructured,
136
482034
1969
08:16
while the sciences
are purposely structured.
are purposely structured.
137
484027
2546
人文は意図して
構造を持たないのです
構造を持たないのです
08:19
They teach us to persuade,
they give us our language,
they give us our language,
138
487745
3588
説得する方法を教え
言葉を与えてくれ
言葉を与えてくれ
08:23
which we use to convert our emotions
to thought and action.
to thought and action.
139
491357
6839
それによって私たちは
感情を思考と行動に変えるのです
感情を思考と行動に変えるのです
08:32
And they need to be
on equal footing with the sciences.
on equal footing with the sciences.
140
500267
4264
人文にも科学と対等の地位を
与える必要があります
与える必要があります
08:36
And yes, you can hire a bunch of artists
141
504555
3992
芸術家をたくさん雇って
テクノロジー企業を作り
08:40
and build a tech company
142
508571
1333
素晴らしい結果を
出すことだってできるんです
出すことだってできるんです
08:43
and have an incredible outcome.
143
511166
1770
08:46
Now, I'm not here today
to tell you that STEM's bad.
to tell you that STEM's bad.
144
514616
4722
STEMが悪いと言おうと
しているのではありません
しているのではありません
女の子はプログラミングなんて
するもんじゃないと言うのではありません
するもんじゃないと言うのではありません
08:52
I'm not here today
to tell you that girls shouldn't code.
to tell you that girls shouldn't code.
145
520778
3984
08:57
(Laughter)
146
525111
1039
(笑)
08:58
Please.
147
526174
1150
違います
09:00
And that next bridge I drive over
148
528355
2568
車で橋を渡ろうというときや
09:02
or that next elevator we all jump into --
149
530947
3550
エレベーターに
乗り込もうというときには
乗り込もうというときには
それが間違いなく 技術者の
手になるようにしましょう
手になるようにしましょう
09:07
let's make sure
there's an engineer behind it.
there's an engineer behind it.
150
535602
2207
09:09
(Laughter)
151
537833
3642
(笑)
09:14
But to fall into this paranoia
152
542233
3295
しかし将来の仕事が
STEM分野の人で占められる
という思い込みは
という思い込みは
09:17
that our future jobs
will be dominated by STEM,
will be dominated by STEM,
153
545552
4872
09:22
that's just folly.
154
550448
1635
単に馬鹿げています
09:24
If you have friends or kids
or relatives or grandchildren
or relatives or grandchildren
155
552526
4091
もし友人なり 子供なり
親戚なり 孫なり
親戚なり 孫なり
09:28
or nieces or nephews ...
156
556641
1799
姪なり 甥なりがいるなら
09:30
encourage them to be
whatever they want to be.
whatever they want to be.
157
558464
3150
「なりたいものになれ」と
言ってください
言ってください
09:34
(Applause)
158
562336
6896
(拍手)
09:41
The jobs will be there.
159
569607
2015
仕事はあります
09:45
Those tech CEOs
160
573741
1477
STEMの卒業生を求めている
09:48
that are clamoring for STEM grads,
161
576235
3334
テクノロジー企業のCEOが
誰を採用しているか
分かりますか？
分かりますか？
09:51
you know what they're hiring for?
162
579593
1784
09:54
Google, Apple, Facebook.
163
582430
2025
Googleや Appleや Facebook
そういった企業で
求人している職の
求人している職の
09:57
Sixty-five percent
of their open job opportunities
of their open job opportunities
164
585468
3627
65%は非技術系です
10:01
are non-technical:
165
589119
1721
10:03
marketers, designers,
project managers, program managers,
project managers, program managers,
166
591845
4889
マーケティング担当者 デザイナー
プロジェクトマネージャー プログラムマネージャー
プロジェクトマネージャー プログラムマネージャー
10:08
product managers, lawyers, HR specialists,
167
596758
3381
プロダクトマネージャー 法務担当
人事管理専門家
人事管理専門家
10:12
trainers, coaches, sellers,
buyers, on and on.
buyers, on and on.
168
600163
3325
トレーナー コーチ 販売担当
購買担当 その他
購買担当 その他
10:15
These are the jobs they're hiring for.
169
603512
3438
求められているのは
そういった職です
そういった職です
10:20
And if there's one thing
that our future workforce needs --
that our future workforce needs --
170
608602
5405
将来の人材に求められるものが
何かあるとしたら—
何かあるとしたら—
10:26
and I think we can all agree on this --
171
614031
1952
これについては同意して
もらえると思いますが
もらえると思いますが
多様性です
10:29
it's diversity.
172
617056
1150
10:31
But that diversity shouldn't end
with gender or race.
with gender or race.
173
619706
4074
多様性というのは
男女や人種に限りません
男女や人種に限りません
10:35
We need a diversity of backgrounds
174
623804
2103
経歴やスキルについても
10:39
and skills,
175
627192
1150
多様性が必要です
10:42
with introverts and extroverts
176
630100
3738
内向的な人も
外向的な人も
外向的な人も
10:45
and leaders and followers.
177
633862
2953
リーダーもフォロワーも
必要です
必要です
10:48
That is our future workforce.
178
636839
1689
それが将来の人材です
10:51
And the fact that the technology
is getting easier and more accessible
is getting easier and more accessible
179
639767
5699
テクノロジーが
より易しく
より易しく
使いやすいものに
なっていることで
なっていることで
10:57
frees that workforce up
180
645490
1818
みんな何だって
好きなことを学べるのです
好きなことを学べるのです
10:59
to study whatever they damn well please.
181
647332
3372
11:03
Thank you.
182
651273
1151
ありがとうございました
11:04
(Applause)
183
652448
6623
(拍手)
ABOUT THE SPEAKER
Eric Berridge - EntrepreneurEric Berridge is an entrepreneurial humanist who believes our society is overly obsessed with STEM.
Why you should listen
As the co-founder of global consulting agency and Salesforce strategic partner Bluewolf, an IBM Company, Eric Berridge has applied his passion for the humanities over the past 17 years to pioneer a cloud consulting practice with less than 10 percent of employees holding engineering or computer science degrees. The way he sees it, as technology becomes easier to use and build, the humanities offer skills that are becoming increasingly valuable to the success of business everywhere. And today’s AI-driven discussion holds the key to freeing the human condition to be balanced, healthy, creative and productive.
Eric Berridge | Speaker | TED.com