ABOUT THE SPEAKER
Geoffrey West - Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed.

Why you should listen

Trained as a theoretical physicist, Geoffrey West has turned his analytical mind toward the inner workings of more concrete things, like ... animals. In a paper for Science in 1997, he and his team uncovered what he sees as a surprisingly universal law of biology — the way in which heart rate, size and energy consumption are related, consistently, across most living animals. (Though not all animals: “There are always going to be people who say, ‘What about the crayfish?’ " he says. “Well, what about it? Every fundamental law has exceptions. But you still need the law or else all you have is observations that don’t make sense.")

A past president of the multidisciplinary Santa Fe Institute (after decades working  in high-energy physics at Los Alamos and Stanford), West now studies the behavior and development of cities. In his newest work, he proposes that one simple number, population, can predict a stunning array of details about any city, from crime rate to economic activity. It's all about the plumbing, he says, the infrastructure that powers growth or dysfunction. His next target for study: corporations.

He says: "Focusing on the differences [between cities] misses the point. Sure, there are differences, but different from what? We’ve found the what."

More profile about the speaker
Geoffrey West | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Geoffrey West: The surprising math of cities and corporations

ジェフリー・ウェスト:都市および組織の意外な数学的法則

Filmed:
1,583,030 views

物理学者ジェフリー・ウェストは、シンプルな数学的な法則が都市の特徴を支配していることを発見しました。都市の富、犯罪率、住民が歩くスピード、その他様々な都市に関する特色が、たった一つの数字から推論することができるということです。この数字とは人口です。この思いもよらないTEDGlobalのプレゼンテーションでは、ジェフリー・ウェストはこの方程式の構造を明らかにして、同じ法則が生物や組織にも当てはまる事を説明します。
- Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed. Full bio

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00:16
Cities都市 are the crucible坩堝 of civilization文明.
0
1000
3000
都市は文明のるつぼです
00:19
They have been expanding拡大する,
1
4000
2000
都市は拡大し続けていて
00:21
urbanization都市化 has been expanding拡大する,
2
6000
2000
都市化が広がり
00:23
at an exponential指数関数的 rateレート in the last 200 years
3
8000
2000
この200年では爆発的な成長です
00:25
so that by the second二番 part of this century世紀,
4
10000
3000
今世紀後半には
00:28
the planet惑星 will be completely完全に dominated支配
5
13000
2000
この惑星は都市によって
00:30
by cities都市.
6
15000
3000
完全に支配されることになるでしょう
00:33
Cities都市 are the origins起源 of globalグローバル warming温暖化,
7
18000
3000
都市は温暖化の根源であり
00:36
impact影響 on the environment環境,
8
21000
2000
環境に悪影響を及ぼし
00:38
health健康, pollution汚染, disease疾患,
9
23000
3000
健康 公害 疾病
00:41
financeファイナンス,
10
26000
2000
財務
00:43
economies経済, energyエネルギー --
11
28000
3000
経済 エネルギーなどを含め
00:46
they're all problems問題
12
31000
2000
これらはすべて
00:48
that are confronted直面した by having持つ cities都市.
13
33000
2000
都市化に起因する問題で
00:50
That's where all these problems問題 come from.
14
35000
2000
都市化こそ原因なのです
00:52
And the tsunami津波 of problems問題 that we feel we're facing直面する
15
37000
3000
「持続可能性」がキーワードとなる
00:55
in terms条項 of sustainability持続可能性 questions質問
16
40000
2000
我々が現在直面している
00:57
are actually実際に a reflection反射
17
42000
2000
数多くの問題もまた
00:59
of the exponential指数関数的 increase増加する
18
44000
2000
地球規模の急激な都市化がもたらす
01:01
in urbanization都市化 across横断する the planet惑星.
19
46000
3000
問題なのです
01:04
Here'sここにいる some numbers数字.
20
49000
2000
いくつかの数値を紹介しましょう
01:06
Two hundred years ago, the Unitedユナイテッド States
21
51000
2000
200年前 アメリカの都市化は
01:08
was lessもっと少なく than a few少数 percentパーセント urbanized都市化された.
22
53000
2000
数パーセント以下でした
01:10
It's now more than 82 percentパーセント.
23
55000
2000
今では82パーセントを超えています
01:12
The planet惑星 has crossed交差した the halfway中途半端 markマーク a few少数 years ago.
24
57000
3000
地球全体では 都市化は数年前に50%を過ぎました
01:15
China's中国の building建物 300 new新しい cities都市
25
60000
2000
中国では これから20年間の間に
01:17
in the next 20 years.
26
62000
2000
300もの都市が新たに作られます
01:19
Now listen to this:
27
64000
2000
驚くなかれ
01:21
Everyすべて week週間 for the foreseeable予見可能な future未来,
28
66000
3000
当分の間 毎週
01:24
until〜まで 2050,
29
69000
2000
2050年までの間 毎週
01:26
everyすべて week週間 more than a million百万 people
30
71000
2000
100万人以上もの人が
01:28
are beingであること added追加された to our cities都市.
31
73000
2000
都市に移り住んで行きます
01:30
This is going to affect影響を与える everything.
32
75000
2000
影響を受けないものはありません
01:32
Everybodyみんな in this roomルーム, if you stay滞在 alive生きている,
33
77000
2000
みなさんも-もし生き延びているとしてですが
01:34
is going to be affected影響を受けた
34
79000
2000
都市で起きている
01:36
by what's happeningハプニング in cities都市
35
81000
2000
この並外れた現象により
01:38
in this extraordinary特別な phenomenon現象.
36
83000
2000
影響を受けます
01:40
Howeverしかしながら, cities都市,
37
85000
3000
しかしながら都市は
01:43
despite何と having持つ this negative aspectアスペクト to them,
38
88000
3000
このようなマイナスの要素を持つ一方
01:46
are alsoまた、 the solution溶液.
39
91000
2000
解決策でもあります
01:48
Because cities都市 are the vacuum真空 cleanersクリーナー and the magnets磁石
40
93000
4000
都市は独創的な人々を引き付ける
01:52
that have sucked吸い込まれた up creative創造的な people,
41
97000
2000
吸引機であり 磁石だからです
01:54
creating作成 ideasアイデア, innovation革新,
42
99000
2000
彼らは アイディア 革新 そして富を
01:56
wealth and so on.
43
101000
2000
新たに創出します
01:58
So we have this kind種類 of dualデュアル nature自然.
44
103000
2000
つまり ある種の二面性があるわけです
02:00
And so there's an urgent緊急 need
45
105000
3000
そして 現在早急に必要とされているのが
02:03
for a scientific科学的 theory理論 of cities都市.
46
108000
4000
都市に関する科学的理論です
02:07
Now these are my comrades同志たち in arms武器.
47
112000
3000
こちらは 共に研究に取り組む仲間達です
02:10
This work has been done完了 with an extraordinary特別な groupグループ of people,
48
115000
2000
この研究には 素晴らしい人々取り組んでおり
02:12
and they've彼らは done完了 all the work,
49
117000
2000
彼等が実際のすべての研究を行い
02:14
and I'm the great bullshitterウサギ
50
119000
2000
私はそれらを取りまとめようとする
02:16
that tries試行する to bring持参する it all together一緒に.
51
121000
2000
大ほら吹きというわけです
02:18
(Laughter笑い)
52
123000
2000
(笑)
02:20
So here'sここにいる the problem問題: This is what we all want.
53
125000
2000
ということで問題はこれです
02:22
The 10 billion people on the planet惑星 in 2050
54
127000
3000
2050年には 地球上の100億人が
02:25
want to liveライブ in places場所 like this,
55
130000
2000
このような場所に住み
02:27
having持つ things like this,
56
132000
2000
こういったモノを所有し
02:29
doing things like this,
57
134000
2000
こういった生活をしたいと望み
02:31
with economies経済 that are growing成長する like this,
58
136000
3000
その間 経済は右肩上がりを期待してます
02:34
not realizing実現する that entropyエントロピ
59
139000
2000
しかしながら エントロピーの増加は
02:36
produces生産する things like this,
60
141000
2000
こうした結果を招くことは理解されていません
02:38
this, this
61
143000
4000
これとか これとか
02:42
and this.
62
147000
2000
こういうことです
02:44
And the question質問 is:
63
149000
2000
考えてみて下さい
02:46
Is that what Edinburghエジンバラ and Londonロンドン and New新しい Yorkヨーク
64
151000
2000
これが エジンバラ ロンドン 及びニューヨークの
02:48
are going to look like in 2050,
65
153000
2000
2050年の姿か?
02:50
or is it going to be this?
66
155000
2000
それともこうか?
02:52
That's the question質問.
67
157000
2000
これが問題です
02:54
I must必須 say, manyたくさんの of the indicators指標
68
159000
2000
そして 残念ながら多くの指数は
02:56
look like this is what it's going to look like,
69
161000
3000
このような結末の可能性が高いことを示しています
02:59
but let's talk about it.
70
164000
3000
詳しく話しましょう
03:02
So my provocative挑発的な statementステートメント
71
167000
3000
私の挑発的な命題は 都市についての
03:05
is that we desperately必死に need a serious深刻な scientific科学的 theory理論 of cities都市.
72
170000
3000
真面目な科学的理論が早急に必要だというものです
03:08
And scientific科学的 theory理論 means手段 quantifiable定量化可能な --
73
173000
3000
そして科学的理論とは 数値化可能であり
03:11
relying信頼 on underlying根底にある genericジェネリック principles原則
74
176000
3000
基礎となる一般化された法則に基づき
03:14
that can be made into a predictive予測的 frameworkフレームワーク.
75
179000
2000
予測が可能となるフレームワークを
03:16
That's the questクエスト.
76
181000
2000
作れる事が必要です
03:18
Is that conceivable考えられる?
77
183000
2000
実現可能でしょうか?
03:20
Are there universalユニバーサル laws法律?
78
185000
2000
普遍的な法則など存在するのか?
03:22
So here'sここにいる two questions質問
79
187000
2000
私がよく頭の中で投げかける
03:24
that I have in my head when I think about this problem問題.
80
189000
2000
二つの質問があります
03:26
The first is:
81
191000
2000
まず第一には
03:28
Are cities都市 part of biology生物学?
82
193000
2000
都市は生物学の一部なのではないのか?
03:30
Is Londonロンドン a great big大きい whale?
83
195000
2000
ロンドンは大きなクジラではないか?
03:32
Is Edinburghエジンバラ a horseうま?
84
197000
2000
エジンバラは馬ではないか?
03:34
Is Microsoftマイクロソフト a great big大きい anthill蟻塚?
85
199000
2000
マイクロソフトは巨大な蟻塚ではないか?
03:36
What do we learn学ぶ from that?
86
201000
2000
このような例えから何を学ぶことが出来るのでしょうか?
03:38
We use them metaphorically比喩的に --
87
203000
2000
私たちは 会社の「DNA」 都市の「代謝」など
03:40
the DNADNA of a company会社, the metabolism代謝 of a cityシティ, and so on --
88
205000
2000
こういった言葉を比喩的に使います
03:42
is that just bullshitいやらしい, metaphorical比喩的 bullshitいやらしい,
89
207000
3000
こうした比喩は戯言に過ぎないのか?
03:45
or is there serious深刻な substance物質 to it?
90
210000
3000
それとも検討に値するものでしょうか?
03:48
And if that is the case場合,
91
213000
2000
もしあるのであれば
03:50
how come that it's very hardハード to kill殺します a cityシティ?
92
215000
2000
どうして都市を殺すのがこんなに難しいのでしょうか?
03:52
You could dropドロップ an atom原子 bomb爆弾 on a cityシティ,
93
217000
2000
都市に原子力爆弾を落としても
03:54
and 30 years later後で it's surviving生き残る.
94
219000
2000
30年後 まだ生き残っています
03:56
Very few少数 cities都市 fail失敗します.
95
221000
3000
消滅する都市というのは非常に稀です
03:59
All companies企業 die死ぬ, all companies企業.
96
224000
3000
会社はというと すべての会社は必ず死に絶えます
04:02
And if you have a serious深刻な theory理論, you should be ableできる to predict予測する
97
227000
2000
真面目な理論があれば 例えばいつGoogle社が破綻するか
04:04
when GoogleGoogle is going to go bustバスト.
98
229000
3000
予測が可能な筈です
04:07
So is that just another別の versionバージョン
99
232000
3000
つまり ここにお見せしているものは
04:10
of this?
100
235000
2000
これの一種なのでしょうか?
04:12
Well we understandわかる this very well.
101
237000
2000
こっちの方は我々はよく理解しています
04:14
That is, you ask尋ねる any genericジェネリック question質問 about this --
102
239000
2000
一般的な質問への答えは持ち合わせています
04:16
how manyたくさんの trees of a given与えられた sizeサイズ,
103
241000
2000
ある特定のサイズの木は何本あるか だとか
04:18
how manyたくさんの branches of a given与えられた sizeサイズ does a tree have,
104
243000
2000
木には特定の太さの枝が何本あるか だとか
04:20
how manyたくさんの leaves,
105
245000
2000
葉っぱの数だとか
04:22
what is the energyエネルギー flowing流れる throughを通して each branchブランチ,
106
247000
2000
枝を流れるエネルギーの量だとか
04:24
what is the sizeサイズ of the canopyキャノピー,
107
249000
2000
林冠の面積だとか
04:26
what is its growth成長, what is its mortality死亡?
108
251000
2000
成長の早さ 死亡率についてなど
04:28
We have a mathematical数学 frameworkフレームワーク
109
253000
2000
一般化された普遍的な法則に基づいた
04:30
basedベース on genericジェネリック universalユニバーサル principles原則
110
255000
3000
数学的なフレームワークがあり
04:33
that can answer回答 those questions質問.
111
258000
2000
これらの質問に答えることができます
04:35
And the ideaアイディア is can we do the same同じ for this?
112
260000
4000
同じ事を都市に対してできるのでしょうか?
04:40
So the routeルート in is recognizing認識
113
265000
3000
解決への糸口は 生物の驚くべき事実の一つ
04:43
one of the most最も extraordinary特別な things about life,
114
268000
2000
を認識することにあります
04:45
is that it is scalableスケーラブルな,
115
270000
2000
生物はスケーラブル(拡大縮小可能)だということです
04:47
it works作品 over an extraordinary特別な range範囲.
116
272000
2000
そして これは驚くほど幅広い範囲で働きます
04:49
This is just a tiny小さな range範囲 actually実際に:
117
274000
2000
これは全体を見れば比較的小さな範囲ですが
04:51
It's us mammals哺乳類;
118
276000
2000
私たち哺乳類を示しています
04:53
we're one of these.
119
278000
2000
人間は 哺乳類の一部なので
04:55
The same同じ principles原則, the same同じ dynamicsダイナミクス,
120
280000
2000
同じ原理 同じ力学
04:57
the same同じ organization組織 is at work
121
282000
2000
そして同じ体系が働いています
04:59
in all of these, includingを含む us,
122
284000
2000
人間を含めたこれらの動物全てに
05:01
and it can scale規模 over a range範囲 of 100 million百万 in sizeサイズ.
123
286000
3000
そして 理論は1億倍まで拡大可能です
05:04
And that is one of the mainメイン reasons理由
124
289000
3000
そしてこれが 拡大縮小可能性(スケーラビリティ)こそが
05:07
life is so resilient弾力のある and robustロバストな --
125
292000
2000
生物の生命力の源であり 強固である
05:09
scalabilityスケーラビリティ.
126
294000
2000
主たる理由です
05:11
We're going to discuss話し合います that in a moment瞬間 more.
127
296000
3000
これについてまた後ほど話します
05:14
But you know, at a local地元 levelレベル,
128
299000
2000
しかしご存知かと思いますが 身近なレベルでは
05:16
you scale規模; everybodyみんな in this roomルーム is scaled縮尺.
129
301000
2000
あなた この部屋にいる全員が拡大可能です
05:18
That's calledと呼ばれる growth成長.
130
303000
2000
成長とも言います
05:20
Here'sここにいる how you grew成長しました.
131
305000
2000
人間はこんな感じに成長します
05:22
Ratラット, that's a ratラット -- could have been you.
132
307000
2000
これはラットですが 同じです
05:24
We're all prettyかなり much the same同じ.
133
309000
3000
哺乳類の成長は大体のところ同じです
05:27
And you see, you're very familiar身近な with this.
134
312000
2000
グラフを見ると よくご存知かと思いますが
05:29
You grow成長する very quickly早く and then you stop.
135
314000
2000
急激に成長して 成長が止まります
05:31
And that lineライン there
136
316000
2000
そしてこの線は
05:33
is a prediction予測 from the same同じ theory理論,
137
318000
2000
さきほどの森林の成長と
05:35
basedベース on the same同じ principles原則,
138
320000
2000
同じ原理であり
05:37
that describes説明する that forest森林.
139
322000
2000
同じ理論から予測できます
05:39
And here it is for the growth成長 of a ratラット,
140
324000
2000
こちらはラットのグラフです
05:41
and those pointsポイント on there are dataデータ pointsポイント.
141
326000
2000
このグラフは
05:43
This is just the weight重量 versus the age年齢.
142
328000
2000
年齢と体重の関係を示します
05:45
And you see, it stops停止 growing成長する.
143
330000
2000
ある程度成長すると 止まります
05:47
Very, very good for biology生物学 --
144
332000
2000
生物にとってはとても良いことで
05:49
alsoまた、 one of the reasons理由 for its great resilience反発力.
145
334000
2000
生物の素晴らしい生命力の理由のひとつです
05:51
Very, very bad悪い
146
336000
2000
しかし経済だとか 会社 都市にとっては
05:53
for economies経済 and companies企業 and cities都市
147
338000
2000
現在のパラダイムでは
05:55
in our presentプレゼント paradigmパラダイム.
148
340000
2000
とてもとても悪いことです
05:57
This is what we believe.
149
342000
2000
これが考えられていることです
05:59
This is what our whole全体 economy経済
150
344000
2000
これが経済全体が私たちに
06:01
is thrusting突き刺す upon〜に us,
151
346000
2000
突きつけているものです
06:03
particularly特に illustratedイラスト in that left-hand左手 cornerコーナー:
152
348000
3000
特に左下側の
06:06
hockeyホッケー sticksスティック.
153
351000
2000
ホッケースティックが象徴的です
06:08
This is a bunch of softwareソフトウェア companies企業 --
154
353000
2000
これらはソフトウェア会社の
06:10
and what it is is their彼らの revenue収入 versus their彼らの age年齢 --
155
355000
2000
設立からの年数に対する売上をグラフ化したものです
06:12
all zoomingズーミング away,
156
357000
2000
すべてグングン伸びていて
06:14
and everybodyみんな making作る millions何百万 and billions何十億 of dollarsドル.
157
359000
2000
何百万もの収益を得ています
06:16
Okay, so how do we understandわかる this?
158
361000
3000
この現象はどうやって理解したら良いのでしょうか?
06:19
So let's first talk about biology生物学.
159
364000
3000
まず生物学について話しましょう
06:22
This is explicitly明示的 showing表示 you
160
367000
2000
この表が 実際どのように
06:24
how things scale規模,
161
369000
2000
ものが拡大縮小するかを示しています
06:26
and this is a truly真に remarkable顕著 graphグラフ.
162
371000
2000
このグラフは本当に驚嘆に値するものです
06:28
What is plottedプロットされた here is metabolicK K K K rateレート --
163
373000
3000
このグラフで描かれているのは 代謝率です
06:31
how much energyエネルギー you need per〜ごと day to stay滞在 alive生きている --
164
376000
3000
一日生きるのに必要なエネルギー量です
06:34
versus your weight重量, your mass質量,
165
379000
2000
これが体重・質量に対して示されています
06:36
for all of us bunch of organisms生物.
166
381000
3000
私たち様々な生物のデータが表示されています
06:39
And it's plottedプロットされた in this funny面白い way by going up by factors要因 of 10,
167
384000
3000
面白いですが 軸は10倍ずつ増加するように描かれています
06:42
otherwiseさもないと you couldn'tできなかった get everything on the graphグラフ.
168
387000
2000
こうしないと すべてのデータがグラフに収まらないからです
06:44
And what you see if you plotプロット it
169
389000
2000
そして このようにちょっと面白い方法で
06:46
in this slightly少し curious好奇心 way
170
391000
2000
データをグラフ上に表すと
06:48
is that everybodyみんな lies on the same同じ lineライン.
171
393000
3000
すべてが同じ直線上にあることが分かります
06:51
Despiteにもかかわらず the fact事実 that this is the most最も complex複合体 and diverse多様 systemシステム
172
396000
3000
世界でもっとも複雑で 多様な
06:54
in the universe宇宙,
173
399000
3000
システムであるのに関わらず
06:57
there's an extraordinary特別な simplicity単純さ
174
402000
2000
信じられないほど簡素な法則が
06:59
beingであること expressed表現された by this.
175
404000
2000
ここに示されています
07:01
It's particularly特に astonishing驚く
176
406000
3000
特に驚愕すべき点は
07:04
because each one of these organisms生物,
177
409000
2000
それぞれの生物
07:06
each subsystemサブシステム, each cell細胞 typeタイプ, each gene遺伝子,
178
411000
2000
サブシステム 細胞の種類 遺伝子は
07:08
has evolved進化した in its own自分の uniqueユニークな environmental環境 nicheニッチ
179
413000
4000
独特のニッチな環境で進化を経ており
07:12
with its own自分の uniqueユニークな history歴史.
180
417000
3000
ユニークな歴史を持っています
07:15
And yetまだ, despite何と all of that Darwinianダーウィニア人 evolution進化
181
420000
3000
しかし それぞれのダーウィン進化 そして
07:18
and naturalナチュラル selection選択,
182
423000
2000
自然淘汰に関わらず
07:20
they've彼らは been constrained拘束された to lie嘘つき on a lineライン.
183
425000
2000
直線上に並ぶように不思議に制約されています
07:22
Something elseelse is going on.
184
427000
2000
何か他の因子が働いています
07:24
Before I talk about that,
185
429000
2000
その事について話す前に
07:26
I've written書かれた down at the bottom there
186
431000
2000
ここの下にも書いてありますが
07:28
the slopeスロープ of this curve曲線, this straightまっすぐ lineライン.
187
433000
2000
この線 直線の傾きに注目してください
07:30
It's three-quarters4分の3, roughly大まかに,
188
435000
2000
直線の傾きは おおよそ4分の3です
07:32
whichどの is lessもっと少なく than one -- and we call that sublinear準線形の.
189
437000
3000
1以下の傾きのこのような線を 準線形と言います
07:35
And here'sここにいる the pointポイント of that.
190
440000
2000
これは何を意味するのでしょうか
07:37
It says言う that, if it were linearリニア,
191
442000
3000
もし傾きが1で
07:40
the steepest急な slopeスロープ,
192
445000
2000
完全に線形だったとしたら
07:42
then doubling倍増する the sizeサイズ
193
447000
2000
体重が2倍になると
07:44
you would require要求する doubleダブル the amount of energyエネルギー.
194
449000
2000
エネルギーも2倍必要になることになります
07:46
But it's sublinear準線形の, and what that translates翻訳する into
195
451000
3000
しかし準線形なので これはどういうことかというと
07:49
is that, if you doubleダブル the sizeサイズ of the organism生物,
196
454000
2000
生物の体重が2倍になっても
07:51
you actually実際に only need 75 percentパーセント more energyエネルギー.
197
456000
3000
必要なエネルギー量は75%しか増加しません
07:54
So a wonderful素晴らしい thing about all of biology生物学
198
459000
2000
つまりすべての生物において素晴らしいのは
07:56
is that it expresses表現する an extraordinary特別な economy経済 of scale規模.
199
461000
3000
とても驚くべきスケールメリットがあるということです
07:59
The biggerより大きい you are systematically体系的に,
200
464000
2000
つまり 大きければ大きいほど
08:01
accordingに従って to very well-defined明確に定義された rulesルール,
201
466000
2000
この明確に定義されたルールに従って
08:03
lessもっと少なく energyエネルギー per〜ごと capita一人.
202
468000
3000
単位毎のエネルギー消費量が少なくなるのです
08:06
Now any physiological生理学的 variable変数 you can think of,
203
471000
3000
さて 考えうるあらゆる生理学的な特徴
08:09
any life history歴史 eventイベント you can think of,
204
474000
2000
生命の歴史上の出来事
08:11
if you plotプロット it this way, looks外見 like this.
205
476000
3000
これらを同様に グラフで示すと 同じ結果が得られます
08:14
There is an extraordinary特別な regularity規則性.
206
479000
2000
これは驚くべきほどの規則性です
08:16
So you tell me the sizeサイズ of a mammal哺乳類,
207
481000
2000
なので ある哺乳類の大きさから
08:18
I can tell you at the 90 percentパーセント levelレベル everything about it
208
483000
3000
生理学 生活史 などについて その動物について
08:21
in terms条項 of its physiology生理, life history歴史, etc.
209
486000
4000
全てのことを90%の誤差で推測できます
08:25
And the reason理由 for this is because of networksネットワーク.
210
490000
3000
この理由はネットワークに起因します
08:28
All of life is controlled制御された by networksネットワーク --
211
493000
3000
すべての生命はネットワークによって支配されています
08:31
from the intracellular細胞内 throughを通して the multicellular多細胞性の
212
496000
2000
細胞内ネットワークから 細胞間ネットワーク
08:33
throughを通して the ecosystem生態系 levelレベル.
213
498000
2000
そしてエコシステムレベルまで
08:35
And you're very familiar身近な with these networksネットワーク.
214
500000
3000
これらのネットワークについて皆さんよくご存知でしょう
08:39
That's a little thing that lives人生 inside内部 an elephant.
215
504000
3000
これは象の中にある小さなネットワークです
08:42
And here'sここにいる the summary概要 of what I'm saying言って.
216
507000
3000
私が言いたいことは次のようにまとめることが出来ます
08:45
If you take those networksネットワーク,
217
510000
2000
これらのネットワークに着目し
08:47
this ideaアイディア of networksネットワーク,
218
512000
2000
ネットワークの観点を
08:49
and you apply適用する universalユニバーサル principles原則,
219
514000
2000
普遍的な原則を当てはめ
08:51
mathematizable数学的な, universalユニバーサル principles原則,
220
516000
2000
数学的 普遍的な原則を当てはめると
08:53
all of these scalingsスケーリング
221
518000
2000
これら全ての縮小拡大
08:55
and all of these constraints制約 followフォローする,
222
520000
3000
および制約が導かれます
08:58
includingを含む the description説明 of the forest森林,
223
523000
2000
森林についての説明然り
09:00
the description説明 of your circulatory循環器 systemシステム,
224
525000
2000
細胞システム然り
09:02
the description説明 within以内 cells細胞.
225
527000
2000
細胞内のシステムについてもです
09:04
One of the things I did not stress応力 in that introduction前書き
226
529000
3000
冒頭で深くは追求しませんでしたが
09:07
was that, systematically体系的に, the paceペース of life
227
532000
3000
生命のペースというのは 体系的に
09:10
decreases減少する as you get biggerより大きい.
228
535000
2000
大きくなるにつれてゆっくりになります
09:12
Heartハート rates料金 are slowerもっとゆっくり; you liveライブ longerより長いです;
229
537000
3000
心拍は遅くなり 寿命が長くなります
09:15
diffusion拡散 of oxygen酸素 and resourcesリソース
230
540000
2000
酵素や栄養が細胞膜に浸透する
09:17
across横断する membranes is slowerもっとゆっくり, etc.
231
542000
2000
速度もよりゆっくりになります
09:19
The question質問 is: Is any of this true真実
232
544000
2000
問題は 同じ法則が
09:21
for cities都市 and companies企業?
233
546000
3000
都市や会社にも適応するかということです
09:24
So is Londonロンドン a scaled縮尺 up Birminghamバーミンガム,
234
549000
3000
ロンドンはバーミンガムを拡大したものか
09:27
whichどの is a scaled縮尺 up Brightonブライトン, etc., etc.?
235
552000
3000
バーミンガムはブライトンを拡大したものなのか?
09:30
Is New新しい Yorkヨーク a scaled縮尺 up Sanサン Franciscoフランシスコ,
236
555000
2000
ニューヨークはサンフランシスコを拡大した物なのか?
09:32
whichどの is a scaled縮尺 up Santaサンタ FeFe?
237
557000
2000
サンフランシスコはサンタフェの拡大なのか?
09:34
Don't know. We will discuss話し合います that.
238
559000
2000
分かりません またこれについて話します
09:36
But they are networksネットワーク,
239
561000
2000
しかし都市もネットワークには変わりありません
09:38
and the most最も important重要 networkネットワーク of cities都市
240
563000
2000
そして 都市におけるネットワークで一番重要な要素は
09:40
is you.
241
565000
2000
みなさんです
09:42
Cities都市 are just a physical物理的 manifestation現れ
242
567000
3000
都市とは 単純に言えば
09:45
of your interactionsインタラクション,
243
570000
2000
人々の相互関係
09:47
our interactionsインタラクション,
244
572000
2000
私たちの相互作用
09:49
and the clusteringクラスタリング and groupingグループ化 of individuals個人.
245
574000
2000
そして個人の集まりやグループを具象化したものです
09:51
Here'sここにいる just a symbolicシンボリック picture画像 of that.
246
576000
3000
これは それを象徴した絵です
09:54
And here'sここにいる scalingスケーリング of cities都市.
247
579000
2000
そしてこれが都市の拡大縮小です
09:56
This showsショー that in this very simple単純 example,
248
581000
3000
この図では とてもシンプルな例として
09:59
whichどの happens起こる to be a mundane世俗 example
249
584000
2000
ちょっとつまらないですが
10:01
of number of petrolガソリン stations
250
586000
2000
都市の大きさを変数とした
10:03
as a function関数 of sizeサイズ --
251
588000
2000
ガソリンスタンドの数のグラフです
10:05
plottedプロットされた in the same同じ way as the biology生物学 --
252
590000
2000
生物学と同じようにプロットされていますが
10:07
you see exactly正確に the same同じ kind種類 of thing.
253
592000
2000
まったく同じ現象が見られます
10:09
There is a scalingスケーリング.
254
594000
2000
拡大縮小性があります
10:11
That is that the number of petrolガソリン stations in the cityシティ
255
596000
4000
つまり 都市の大きさから
10:15
is now given与えられた to you
256
600000
2000
その都市にあるガソリンスタンドの数が
10:17
when you tell me its sizeサイズ.
257
602000
2000
求められるということです
10:19
The slopeスロープ of that is lessもっと少なく than linearリニア.
258
604000
3000
この線の傾きは1より小さいです
10:22
There is an economy経済 of scale規模.
259
607000
2000
スケールメリットが見られます
10:24
Lessもっと少なく petrolガソリン stations per〜ごと capita一人 the biggerより大きい you are -- not surprising驚くべき.
260
609000
3000
1人あたりの給油所の数は 都市が大きいほど小さい
10:27
But here'sここにいる what's surprising驚くべき.
261
612000
2000
これ自体は驚くことではありませんが
10:29
It scalesスケール in the same同じ way everywhereどこにでも.
262
614000
2000
驚くべきなのは 同じ法則が世界中どこでも同じだということです
10:31
This is just Europeanヨーロッパ人 countries,
263
616000
2000
ここではヨーロッパの国だけを示していますが
10:33
but you do it in Japan日本 or China中国 or Colombiaコロンビア,
264
618000
3000
日本や中国 コロンビアなどで同じ分析をしても
10:36
always the same同じ
265
621000
2000
結果は同じで
10:38
with the same同じ kind種類 of economy経済 of scale規模
266
623000
2000
同じようなスケールメリットが
10:40
to the same同じ degree.
267
625000
2000
同程度に見られます
10:42
And any infrastructureインフラ you look at --
268
627000
3000
同様に 他のインフラを見ても
10:45
whetherかどうか it's the length長さ of roads道路, length長さ of electrical電気 lines --
269
630000
3000
例えば道路の総距離や電線の量など
10:48
anything you look at
270
633000
2000
すべてが
10:50
has the same同じ economy経済 of scale規模 scalingスケーリング in the same同じ way.
271
635000
3000
同様のスケールメリットを示します
10:53
It's an integrated統合された systemシステム
272
638000
2000
これは 個々の都市計画などに関係なく
10:55
that has evolved進化した despite何と all the planningプランニング and so on.
273
640000
3000
進化した統合システムです
10:58
But even more surprising驚くべき
274
643000
2000
さらにびっくりするのは
11:00
is if you look at socio-economic社会経済的 quantities,
275
645000
2000
生物学への類似がまったくない
11:02
quantities that have no analogアナログ in biology生物学,
276
647000
3000
8千年〜1万年前にコミュニティを形成しはじめてから進化した
11:05
that have evolved進化した when we started開始した formingフォーミング communitiesコミュニティ
277
650000
3000
社会経済の数値に
11:08
eight8 to 10,000 years ago.
278
653000
2000
注目したときです
11:10
The top one is wages賃金 as a function関数 of sizeサイズ
279
655000
2000
一番上のグラフは都市の規模に対する収入を
11:12
plottedプロットされた in the same同じ way.
280
657000
2000
同じようにグラフで表した物です
11:14
And the bottom one is you lot --
281
659000
2000
下のグラフでは 同様に
11:16
super-creativesスーパークリエイティブ plottedプロットされた in the same同じ way.
282
661000
3000
聴衆のみなさん 超独創的な人の人口を表しています
11:19
And what you see
283
664000
2000
ここで見られるのは
11:21
is a scalingスケーリング phenomenon現象.
284
666000
2000
拡大縮小の現象です
11:23
But most最も important重要 in this,
285
668000
2000
しかし もっとも重要なのは
11:25
the exponent指数, the analogアナログ to that three-quarters4分の3
286
670000
2000
傾きが 生物の代謝では4分の3であったものに
11:27
for the metabolicK K K K rateレート,
287
672000
2000
相当するものが
11:29
is biggerより大きい than one -- it's about 1.15 to 1.2.
288
674000
2000
なんと1より大きい 1.15〜1.2くらいです
11:31
Here it is,
289
676000
2000
このグラフは
11:33
whichどの says言う that the biggerより大きい you are
290
678000
3000
都市が大きければ大きいほど
11:36
the more you have per〜ごと capita一人, unlike違う biology生物学 --
291
681000
3000
人口1人あたりの富が多いということを示します生物学の場合とは逆に
11:39
higher高い wages賃金, more super-creative超創造的 people per〜ごと capita一人 as you get biggerより大きい,
292
684000
4000
収入がより高く 超独創的な人の人口あたりの数が増え
11:43
more patents特許 per〜ごと capita一人, more crime犯罪 per〜ごと capita一人.
293
688000
3000
人口1人あたりの特許数 犯罪件数も同じです
11:46
And we've私たちは looked見た at everything:
294
691000
2000
他の特徴もすべて確認しました
11:48
more AIDSエイズ cases症例, fluインフルエンザ, etc.
295
693000
3000
AIDSの件数 インフルエンザ などなど
11:51
And here, they're all plottedプロットされた together一緒に.
296
696000
2000
ここにすべてグラフ化されています
11:53
Just to showショー you what we plottedプロットされた,
297
698000
2000
なにをグラフ化したかというと
11:55
here is income所得, GDPGDP --
298
700000
3000
ここでは収入 およびGDP
11:58
GDPGDP of the cityシティ --
299
703000
2000
都市のGDP
12:00
crime犯罪 and patents特許 all on one graphグラフ.
300
705000
2000
犯罪件数 および特許を一つのグラフで表示しています
12:02
And you can see, they all followフォローする the same同じ lineライン.
301
707000
2000
すべて同じ直線を形成することが分かります
12:04
And here'sここにいる the statementステートメント.
302
709000
2000
そしてこれが結論です
12:06
If you doubleダブル the sizeサイズ of a cityシティ from 100,000 to 200,000,
303
711000
3000
都市の規模を10万から20万へと倍にしても
12:09
from a million百万 to two million百万, 10 to 20 million百万,
304
714000
2000
100万から200万に倍にしても
12:11
it doesn't matter問題,
305
716000
2000
結果は同じです
12:13
then systematically体系的に
306
718000
2000
いずれも機械的に
12:15
you get a 15 percentパーセント increase増加する
307
720000
2000
15%の増加が見られます
12:17
in wages賃金, wealth, number of AIDSエイズ cases症例,
308
722000
2000
収入 富 AIDS件数
12:19
number of police警察,
309
724000
2000
警察の数
12:21
anything you can think of.
310
726000
2000
その他思いつくこと全てに関して です
12:23
It goes行く up by 15 percentパーセント,
311
728000
2000
15%の増加です
12:25
and you have a 15 percentパーセント savings節約
312
730000
3000
そしてインフラに関して
12:28
on the infrastructureインフラ.
313
733000
3000
15%の効率化が期待できます
12:31
This, no doubt疑問に思う, is the reason理由
314
736000
3000
これが 毎週100万人もの人々が都市に集まる
12:34
why a million百万 people a week週間 are gathering集まる in cities都市.
315
739000
3000
明白な理由です
12:37
Because they think that all those wonderful素晴らしい things --
316
742000
3000
彼等は クリエイティブな人々 富 収入だとか
12:40
like creative創造的な people, wealth, income所得 --
317
745000
2000
素晴らしいものが
12:42
is what attracts引き付ける them,
318
747000
2000
魅力的で集まっているのであり
12:44
forgetting忘れる about the ugly醜い and the bad悪い.
319
749000
2000
汚いもの 悪いものには目を背けてしまいます
12:46
What is the reason理由 for this?
320
751000
2000
何故でしょうか?
12:48
Well I don't have time to tell you about all the mathematics数学,
321
753000
3000
数学的なことをすべて語る時間はありませんが
12:51
but underlying根底にある this is the socialソーシャル networksネットワーク,
322
756000
3000
根底にはソーシャルネットワークがあります
12:54
because this is a universalユニバーサル phenomenon現象.
323
759000
3000
何故なら これは普遍的な現象だからです
12:57
This 15 percentパーセント ruleルール
324
762000
3000
この15%の法則は
13:00
is true真実
325
765000
2000
地球上のどこにいても
13:02
no matter問題 where you are on the planet惑星 --
326
767000
2000
当てはまります
13:04
Japan日本, Chileチリ,
327
769000
2000
日本 チリ
13:06
Portugalポルトガル, Scotlandスコットランド, doesn't matter問題.
328
771000
3000
ポルトガル スコットランドどこでも関係ありません
13:09
Always, all the dataデータ showsショー it's the same同じ,
329
774000
3000
データは必ず同じ傾向を示します
13:12
despite何と the fact事実 that these cities都市 have evolved進化した independently独立して.
330
777000
3000
これらの都市が独自の進化を遂げたという事実に関わらず
13:15
Something universalユニバーサル is going on.
331
780000
2000
普遍的な何かが起きています
13:17
The universality普遍, to repeat繰り返す, is us --
332
782000
3000
繰り返しますが この普遍性とは 私達自身です
13:20
that we are the cityシティ.
333
785000
2000
私達自身が都市なのです
13:22
And it is our interactionsインタラクション and the clusteringクラスタリング of those interactionsインタラクション.
334
787000
3000
私達の相互関係と交流 そして 相互関係の集合です
13:25
So there it is, I've said it again.
335
790000
2000
繰り返しましたが お分かりでしょうか
13:27
So if it is those networksネットワーク and their彼らの mathematical数学 structure構造,
336
792000
3000
もしこれらのネットワークおよび数学的構造が
13:30
unlike違う biology生物学, whichどの had sublinear準線形の scalingスケーリング,
337
795000
3000
生物では準線形に拡大
13:33
economies経済 of scale規模,
338
798000
2000
つまりスケールメリット
13:35
you had the slowing減速する of the paceペース of life
339
800000
2000
体を大きくなるにつれて生活のペースが
13:37
as you get biggerより大きい.
340
802000
2000
緩やかになっていました
13:39
If it's socialソーシャル networksネットワーク with super-linear超線形 scalingスケーリング --
341
804000
2000
ソーシャルネットワークが超線形
13:41
more per〜ごと capita一人 --
342
806000
2000
つまり 人口1人あたりの値の増加が事実であれば
13:43
then the theory理論 says言う
343
808000
2000
理論的には
13:45
that you increase増加する the paceペース of life.
344
810000
2000
大きくなるにつれて生活のペースが増加します
13:47
The biggerより大きい you are, life gets取得 fasterもっと早く.
345
812000
2000
都市が大きければ大きいほど生活のペースは早まります
13:49
On the left is the heartハート rateレート showing表示 biology生物学.
346
814000
2000
左側には生物における心拍を
13:51
On the right is the speed速度 of walking歩く
347
816000
2000
右側には ヨーロッパの諸都市における歩行速度が
13:53
in a bunch of Europeanヨーロッパ人 cities都市,
348
818000
2000
増加していることを
13:55
showing表示 that increase増加する.
349
820000
2000
表しています
13:57
Lastly最後に, I want to talk about growth成長.
350
822000
3000
最後に 成長について言及します
14:00
This is what we had in biology生物学, just to repeat繰り返す.
351
825000
3000
繰り返しになりますが 生物学では
14:03
Economies経済 of scale規模
352
828000
3000
スケールメリットがあり
14:06
gave与えた rise上昇 to this sigmoidalシグモイド behavior動作.
353
831000
3000
S字形の成長が見られました
14:09
You grow成長する fast速い and then stop --
354
834000
3000
素早く成長して それから成長が止まります
14:12
part of our resilience反発力.
355
837000
2000
これは生物を強固にしている要素です
14:14
That would be bad悪い for economies経済 and cities都市.
356
839000
3000
しかし 経済や都市にとっては悪いことです
14:17
And indeed確かに, one of the wonderful素晴らしい things about the theory理論
357
842000
2000
実際のところ この理論の素晴らしいところは
14:19
is that if you have super-linear超線形 scalingスケーリング
358
844000
3000
もし富の形成および革新が
14:22
from wealth creation創造 and innovation革新,
359
847000
2000
超線形的にスケールする場合
14:24
then indeed確かに you get, from the same同じ theory理論,
360
849000
3000
同じ理論より
14:27
a beautiful綺麗な rising上昇する exponential指数関数的 curve曲線 -- lovely美しい.
361
852000
2000
美しい指数増加の曲線が予測されます
14:29
And in fact事実, if you compare比較する it to dataデータ,
362
854000
2000
実際に実データと比較すると
14:31
it fitsフィット very well
363
856000
2000
都市や経済の発展と
14:33
with the development開発 of cities都市 and economies経済.
364
858000
2000
良くフィットすることが分かります
14:35
But it has a terribleひどい catchキャッチ,
365
860000
2000
しかし これには恐ろしい落とし穴があります
14:37
and the catchキャッチ
366
862000
2000
落とし穴とは
14:39
is that this systemシステム is destined運命の to collapse崩壊.
367
864000
3000
システムは崩壊する運命にあるということです
14:42
And it's destined運命の to collapse崩壊 for manyたくさんの reasons理由 --
368
867000
2000
幾つもの理由で 崩壊する運命なのです
14:44
kind種類 of Malthusianマルサス reasons理由 -- that you run走る out of resourcesリソース.
369
869000
3000
理由はマルサス的なもので つまり資源の枯渇です
14:47
And how do you avoid避ける that? Well we've私たちは done完了 it before.
370
872000
3000
どうやってこれを回避するのか?以前にも成功しています
14:50
What we do is,
371
875000
2000
なにが起きるかというと
14:52
as we grow成長する and we approachアプローチ the collapse崩壊,
372
877000
3000
人口が増加して 崩壊が近づくと
14:55
a majorメジャー innovation革新 takes place場所
373
880000
3000
大きな革新が起き
14:58
and we start開始 over again,
374
883000
2000
またスタートに戻ります
15:00
and we start開始 over again as we approachアプローチ the next one, and so on.
375
885000
3000
そしてまた次の崩壊の危機に近づくと再スタートするのです
15:03
So there's this continuous連続 cycleサイクル of innovation革新
376
888000
2000
ここに 革新の継続的サイクルがあり
15:05
that is necessary必要
377
890000
2000
これは 持続可能な成長と崩壊の回避には
15:07
in order注文 to sustainサスティーン growth成長 and avoid避ける collapse崩壊.
378
892000
3000
必要なものなのです
15:10
The catchキャッチ, howeverしかしながら, to this
379
895000
2000
しかし 落とし穴は
15:12
is that you have to innovate革新的
380
897000
2000
革新が次々と
15:14
fasterもっと早く and fasterもっと早く and fasterもっと早く.
381
899000
3000
加速しなければならないということです
15:17
So the image画像
382
902000
2000
イメージとしては
15:19
is that we're not only on a treadmillトレッドミル that's going fasterもっと早く,
383
904000
3000
加速しているトレッドミルの上を走っているという他
15:22
but we have to change変化する the treadmillトレッドミル fasterもっと早く and fasterもっと早く.
384
907000
3000
トレッドミル自体もどんどんと早く交換しなければならないということです
15:25
We have to accelerate加速する on a continuous連続 basis基礎.
385
910000
3000
我々は継続的に加速し続けなければなりません
15:28
And the question質問 is: Can we, as socio-economic社会経済的 beings存在,
386
913000
3000
問題はこれです 我々は 社会経済の存在として
15:31
avoid避ける a heartハート attack攻撃?
387
916000
3000
心臓発作を回避することができるのでしょうか?
15:34
So lastly最後に, I'm going to finish仕上げ up in this last minute or two
388
919000
3000
終わる前に 最後の2, 3分で
15:37
asking尋ねる about companies企業.
389
922000
2000
会社の事について問いたいと思います
15:39
See companies企業, they scale規模.
390
924000
2000
会社も拡大縮小性があります
15:41
The top one, in fact事実, is Walmartウォルマート on the right.
391
926000
2000
一番右上の点は 実はウォルマートのものです
15:43
It's the same同じ plotプロット.
392
928000
2000
同じグラフです
15:45
This happens起こる to be income所得 and assets資産
393
930000
2000
これは 収益と資産を
15:47
versus the sizeサイズ of the company会社 as denoted表示される by its number of employees従業員.
394
932000
2000
社員数で表した企業の大きさを変数としてプロットしています
15:49
We could use sales販売, anything you like.
395
934000
3000
売上高でも他の指数を使っても結果は同じです
15:52
There it is: after some little fluctuations変動 at the beginning始まり,
396
937000
3000
ご覧の通りです 初期の方の変動―
15:55
when companies企業 are innovating革新的,
397
940000
2000
企業が革新を起こしている時期の後は
15:57
they scale規模 beautifully美しく.
398
942000
2000
美しく拡張しています
15:59
And we've私たちは looked見た at 23,000 companies企業
399
944000
3000
23,000もの米国の会社のデータを
16:02
in the Unitedユナイテッド States, mayかもしれない I say.
400
947000
2000
収集しました
16:04
And I'm only showing表示 you a little bitビット of this.
401
949000
3000
お見せしているのは その全データのほんの一部です
16:07
What is astonishing驚く about companies企業
402
952000
2000
これらの企業の驚くべきところは
16:09
is that they scale規模 sublinearly準線形に
403
954000
3000
生物と同じように
16:12
like biology生物学,
404
957000
2000
準線形に拡大しているということです
16:14
indicating指示する that they're dominated支配,
405
959000
2000
つまり 企業は 超線形の
16:16
not by super-linear超線形
406
961000
2000
革新やアイディア
16:18
innovation革新 and ideasアイデア;
407
963000
3000
ではなく
16:21
they become〜になる dominated支配
408
966000
2000
スケールメリットによって
16:23
by economies経済 of scale規模.
409
968000
2000
支配されているということです
16:25
In that interpretation解釈,
410
970000
2000
この解釈では
16:27
by bureaucracy官僚 and administration投与,
411
972000
2000
経営官僚制や事務・管理が
16:29
and they do it beautifully美しく, mayかもしれない I say.
412
974000
2000
その要因と言えます
16:31
So if you tell me the sizeサイズ of some company会社, some small小さい company会社,
413
976000
3000
ですので ある企業の 例えば小さい会社の大きさから
16:34
I could have predicted予測された the sizeサイズ of Walmartウォルマート.
414
979000
3000
ウォルマートの大きさを推測することができるわけです
16:37
If it has this sublinear準線形の scalingスケーリング,
415
982000
2000
もし準線形に拡大しているとしたら
16:39
the theory理論 says言う
416
984000
2000
理論的には
16:41
we should have sigmoidalシグモイド growth成長.
417
986000
3000
S字形の成長が見られる筈です
16:44
There's Walmartウォルマート. Doesn't look very sigmoidalシグモイド.
418
989000
2000
ウォルマートの成長を見ると S字にはあまり見えません
16:46
That's what we like, hockeyホッケー sticksスティック.
419
991000
3000
期待通り ホッケースティックのように成長しています
16:49
But you notice通知, I've cheated騙された,
420
994000
2000
ズルにお気づきですか?
16:51
because I've only gone行った up to '94.
421
996000
2000
1994年までのデータしか表示していません
16:53
Let's go up to 2008.
422
998000
2000
2008年までのばしてみましょう
16:55
That red lineライン is from the theory理論.
423
1000000
3000
赤の線が理論上のものです
16:58
So if I'd have done完了 this in 1994,
424
1003000
2000
もしこの分析を1994年にしたとしたら
17:00
I could have predicted予測された what Walmartウォルマート would be now.
425
1005000
3000
現在のウォルマートがどういう状況か推測できたでしょう
17:03
And then this is repeated繰り返し
426
1008000
2000
そしてこれは全ての規模の会社を通して
17:05
across横断する the entire全体 spectrumスペクトラム of companies企業.
427
1010000
2000
繰り返されます
17:07
There they are. That's 23,000 companies企業.
428
1012000
3000
ご覧の通りです23,000の企業の成長です
17:10
They all start開始 looking like hockeyホッケー sticksスティック,
429
1015000
2000
全て 最初はホッケースティックのように成長しますが
17:12
they all bend曲げる over,
430
1017000
2000
そこから曲がってしまい
17:14
and they all die死ぬ like you and me.
431
1019000
2000
あなたや私のようにすべて死んでしまいます
17:16
Thank you.
432
1021000
2000
ありがとうございました
17:18
(Applause拍手)
433
1023000
9000
(拍手)
Translated by Shuichi Sakai
Reviewed by SHIGERU MASUKAWA

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ABOUT THE SPEAKER
Geoffrey West - Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed.

Why you should listen

Trained as a theoretical physicist, Geoffrey West has turned his analytical mind toward the inner workings of more concrete things, like ... animals. In a paper for Science in 1997, he and his team uncovered what he sees as a surprisingly universal law of biology — the way in which heart rate, size and energy consumption are related, consistently, across most living animals. (Though not all animals: “There are always going to be people who say, ‘What about the crayfish?’ " he says. “Well, what about it? Every fundamental law has exceptions. But you still need the law or else all you have is observations that don’t make sense.")

A past president of the multidisciplinary Santa Fe Institute (after decades working  in high-energy physics at Los Alamos and Stanford), West now studies the behavior and development of cities. In his newest work, he proposes that one simple number, population, can predict a stunning array of details about any city, from crime rate to economic activity. It's all about the plumbing, he says, the infrastructure that powers growth or dysfunction. His next target for study: corporations.

He says: "Focusing on the differences [between cities] misses the point. Sure, there are differences, but different from what? We’ve found the what."

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Geoffrey West | Speaker | TED.com