TEDSummit 2019
Margaret Heffernan: The human skills we need in an unpredictable world
マーガレット・ヘファナン: 予測不能な世界で必要な人間らしいスキルとは
Filmed:
Readability: 4.6
2,773,555 views
効率性を目指してテクノロジーに依存すれば、それだけ予測不能な事態に立ち向かうためのスキルを失っていく、作家で起業家のマーガレット・ヘファナンはそう話します。そして予測不能な時代に、企業や政府や人生における課題を解決しようとする時、なぜテクノロジーよりも、想像力や謙虚さ、勇気といった、混沌とした人間的なスキルが必要になるのかを教えてくれます。彼女の言葉です。「私たちには見たこともないものを発明する勇気があります。私たちはどんな未来でも作り上げることができるのです」
Margaret Heffernan - Management thinker
The former CEO of five businesses, Margaret Heffernan explores the all-too-human thought patterns -- like conflict avoidance and selective blindness -- that lead organizations and managers astray. Full bio
The former CEO of five businesses, Margaret Heffernan explores the all-too-human thought patterns -- like conflict avoidance and selective blindness -- that lead organizations and managers astray. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Recently, the leadership team
of an American supermarket chain
of an American supermarket chain
0
731
3606
最近 あるアメリカの
スーパーマーケット・チェーンの経営陣が
スーパーマーケット・チェーンの経営陣が
00:16
decided that their business
needed to get a lot more efficient.
needed to get a lot more efficient.
1
4361
3456
効率性をさらに高める
必要があると判断しました
必要があると判断しました
00:19
So they embraced their digital
transformation with zeal.
transformation with zeal.
2
7841
3855
そこで 業務のデジタル化を
熱心に推進したんです
熱心に推進したんです
00:24
Out went the teams
supervising meat, veg, bakery,
supervising meat, veg, bakery,
3
12174
3948
精肉、青果、ベーカリーの
管理部門は廃止され
管理部門は廃止され
00:28
and in came an algorithmic task allocator.
4
16146
4156
アルゴリズムによる業務割り振りが
導入されました
導入されました
00:32
Now, instead of people working together,
5
20914
2103
従業員は 協力して一緒に働くのではなく
00:35
each employee went, clocked in,
got assigned a task, did it,
got assigned a task, did it,
6
23041
4241
各自が出勤し タイムレコーダーを押すと
作業が割り当てられ それを終えて戻ると
作業が割り当てられ それを終えて戻ると
00:39
came back for more.
7
27306
1578
また更なる作業が待っています
00:41
This was scientific
management on steroids,
management on steroids,
8
29429
3727
これは科学的管理法の極端な例で
00:45
standardizing and allocating work.
9
33180
2082
作業が標準化され 割り当てられ
00:47
It was super efficient.
10
35580
2090
非常に効率的なはずでした
00:50
Well, not quite,
11
38750
1366
でも 結果はいまひとつ
00:53
because the task allocator didn't know
12
41351
2326
業務割り当てアルゴリズムには
00:55
when a customer was going
to drop a box of eggs,
to drop a box of eggs,
13
43701
2922
お客さんが 卵のパックを
いつ落とすかは わかりません
いつ落とすかは わかりません
00:58
couldn't predict when some crazy kid
was going to knock over a display,
was going to knock over a display,
14
46647
3849
暴れん坊の子どもが商品ディスプレーを
いつひっくり返すかとか
いつひっくり返すかとか
01:02
or when the local high school decided
15
50520
1916
いつ地元の高校が全生徒に
01:04
that everybody needed
to bring in coconuts the next day.
to bring in coconuts the next day.
16
52460
2635
次の日ココナッツを持参するよう
指示するかまでは予測不能です
指示するかまでは予測不能です
01:07
(Laughter)
17
55119
1000
（笑）
01:08
Efficiency works really well
18
56143
2137
効率性が役立つのは
01:10
when you can predict
exactly what you're going to need.
exactly what you're going to need.
19
58304
3039
何が必要なのかが
はっきり予想できる時です
はっきり予想できる時です
01:13
But when the anomalous
or unexpected comes along --
or unexpected comes along --
20
61815
3276
でも 先ほどの例のような
例外的な事態や
例外的な事態や
01:17
kids, customers, coconuts --
21
65115
2332
予期せぬ事が起こると
01:19
well, then efficiency
is no longer your friend.
is no longer your friend.
22
67471
2873
効率は役に立ちません
01:24
This has become a really crucial issue,
23
72074
2117
予測不能な事態に対応する能力は
01:26
this ability to deal with the unexpected,
24
74215
2618
とても重要な課題となりました
01:29
because the unexpected
is becoming the norm.
is becoming the norm.
25
77771
3457
それは不測の事態が起こることが
普通になりつつあるからです
普通になりつつあるからです
01:33
It's why experts and forecasters
are reluctant to predict anything
are reluctant to predict anything
26
81660
4077
だから専門家も予報士も
400日以上先のことを
400日以上先のことを
01:37
more than 400 days out.
27
85761
2572
予測することを躊躇します
01:41
Why?
28
89054
1446
なぜでしょう？
01:42
Because over the last 20 or 30 years,
29
90524
1924
それは この20～30年に渡って
01:44
much of the world has gone
from being complicated
from being complicated
30
92472
3810
世界の大部分は複雑な状態から
複合的に入り組んだ状態へと
複合的に入り組んだ状態へと
01:48
to being complex --
31
96306
1296
変化しているからです
01:50
which means that yes, there are patterns,
32
98431
2283
言い換えると 確かにパターンはありますが
01:52
but they don't repeat
themselves regularly.
themselves regularly.
33
100738
2296
それらが規則的に繰り返すことはありません
01:55
It means that very small changes
can make a disproportionate impact.
can make a disproportionate impact.
34
103440
4288
ごく小さな変化でも 極端に大きな影響を
与えうるということでもあります
与えうるということでもあります
02:00
And it means that expertise
won't always suffice,
won't always suffice,
35
108244
2666
また 専門的な知識が
常に役に立つとは限りません
常に役に立つとは限りません
02:02
because the system
just keeps changing too fast.
just keeps changing too fast.
36
110934
3634
システムがすごいスピードで
変化し続けるからです
変化し続けるからです
02:08
So what that means
37
116192
2632
変化が速いということは
02:10
is that there's a huge amount in the world
38
118848
2887
今や社会は 予測を超える事態で
02:13
that kind of defies forecasting now.
39
121759
2990
あふれているということです
02:16
It's why the Bank of England will say
yes, there will be another crash,
yes, there will be another crash,
40
124773
3830
だからイングランド銀行は
「大暴落はまた起こるだろうが
「大暴落はまた起こるだろうが
02:20
but we don't know why or when.
41
128627
2430
理由や時期はわからない」と言うのです
02:23
We know that climate change is real,
42
131807
2616
気候変動が事実だとわかってはいても
02:26
but we can't predict
where forest fires will break out,
where forest fires will break out,
43
134447
3076
どこで山火事が起こるかは
わからないし
わからないし
02:29
and we don't know which factories
are going to flood.
are going to flood.
44
137547
3250
どの工場が浸水するかまでは
予測できないのです
予測できないのです
02:33
It's why companies are blindsided
45
141313
2691
プラスチック製のストロー
ビニール袋や ペットボトルが
ビニール袋や ペットボトルが
02:36
when plastic straws
and bags and bottled water
and bags and bottled water
46
144028
4869
一夜にして 必需品から
忌み嫌われる品物になって
忌み嫌われる品物になって
02:40
go from staples to rejects overnight,
47
148921
3305
会社が不意打ちをくらったり
02:45
and baffled when a change in social mores
48
153488
3572
社会規範の変化によって
02:49
turns stars into pariahs
and colleagues into outcasts:
and colleagues into outcasts:
49
157084
4540
花形社員が嫌われるようになり
同僚がのけ者になって 当惑したりするのです
同僚がのけ者になって 当惑したりするのです
02:55
ineradicable uncertainty.
50
163155
3054
この不確実性は根深いものです
02:59
In an environment that defies
so much forecasting,
so much forecasting,
51
167319
4336
これほど予測が難しい環境では
03:03
efficiency won't just not help us,
52
171679
3204
効率性は 単に役に立たないだけでなく
03:06
it specifically undermines and erodes
our capacity to adapt and respond.
our capacity to adapt and respond.
53
174907
6954
特に 状況に対処し適応する能力を
蝕み 損なってしまいます
蝕み 損なってしまいます
03:16
So if efficiency is no longer
our guiding principle,
our guiding principle,
54
184055
3141
効率性が行動原理でなくなったとき
私たちは どうやって未来に
私たちは どうやって未来に
03:19
how should we address the future?
55
187220
1748
立ち向かえばいいのでしょう？
03:20
What kind of thinking
is really going to help us?
is really going to help us?
56
188992
2452
本当に役立つのは
どんな発想でしょう？
どんな発想でしょう？
03:23
What sort of talents
must we be sure to defend?
must we be sure to defend?
57
191468
5147
守らなければならないのは
どのような才能でしょう？
どのような才能でしょう？
03:29
I think that, where in the past we used to
think a lot about just in time management,
think a lot about just in time management,
58
197601
4885
かつては「必要なものを 必要なだけ
必要な時に」という経営手法が提唱されましたが
必要な時に」という経営手法が提唱されましたが
03:34
now we have to start thinking
about just in case,
about just in case,
59
202510
3884
これからは「もしものために備える」
という発想が必要だと思います
という発想が必要だと思います
03:38
preparing for events
that are generally certain
that are generally certain
60
206418
3397
概して確実に起こり得るけれども
不確実である事態を
不確実である事態を
03:41
but specifically remain ambiguous.
61
209839
2543
想定しなければならないのです
03:45
One example of this is the Coalition
for Epidemic Preparedness, CEPI.
for Epidemic Preparedness, CEPI.
62
213110
5198
感染症流行対策イノベーション連合
（CEPI）はその一例です
（CEPI）はその一例です
03:50
We know there will be
more epidemics in future,
more epidemics in future,
63
218332
4096
将来的に感染症が増えることは確かですが
03:54
but we don't know where or when or what.
64
222452
3886
いつ どこで どの病気がはやるかは
わからない
わからない
03:58
So we can't plan.
65
226362
1941
だから計画が立てられません
04:00
But we can prepare.
66
228942
1651
でも備えることはできます
04:03
So CEPI's developing multiple vaccines
for multiple diseases,
for multiple diseases,
67
231257
5768
そこでCEPIは いろいろな病気に対する
様々なワクチンを開発しています
様々なワクチンを開発しています
04:09
knowing that they can't predict
which vaccines are going to work
which vaccines are going to work
68
237866
3547
どの病気が発生して
どのワクチンが効くのかまでは
どのワクチンが効くのかまでは
04:13
or which diseases will break out.
69
241437
2020
予測できないからです
04:15
So some of those vaccines
will never be used.
will never be used.
70
243481
2973
こうしたワクチンの一部は
使われないままでしょう
使われないままでしょう
04:18
That's inefficient.
71
246478
1472
確かに効率はよくありません
04:20
But it's robust,
72
248794
1911
でもロバスト（頑強）です
04:22
because it provides more options,
73
250729
1935
選択肢をたくさん準備すれば
04:24
and it means that we don't depend
on a single technological solution.
on a single technological solution.
74
252688
5010
１つの技術的解決策だけに
頼らなくていいからです
頼らなくていいからです
04:30
Epidemic responsiveness
also depends hugely
also depends hugely
75
258566
3368
感染症に対処するスピードは
それに関わる人々の 親しさや
それに関わる人々の 親しさや
04:33
on people who know and trust each other.
76
261958
2917
信頼し合っているかによって
大きく変わります
大きく変わります
04:36
But those relationships
take time to develop,
take time to develop,
77
264899
2787
ただ そのような人間関係を築くには
時間がかかるうえ
時間がかかるうえ
04:39
time that is always in short supply
when an epidemic breaks out.
when an epidemic breaks out.
78
267710
4225
感染症が大流行すると
時間は常に足りないものです
時間は常に足りないものです
04:43
So CEPI is developing relationships,
friendships, alliances now
friendships, alliances now
79
271959
5088
そこでCEPIは 今のうちに
人脈や友情や連携を築いています
人脈や友情や連携を築いています
04:50
knowing that some of those
may never be used.
may never be used.
80
278197
3196
こういった関係の一部が
活用されずに終わることは織り込み済みです
活用されずに終わることは織り込み済みです
04:53
That's inefficient,
a waste of time, perhaps,
a waste of time, perhaps,
81
281949
3153
これは非効率的ですし
おそらく時間の無駄でしょうが
おそらく時間の無駄でしょうが
04:57
but it's robust.
82
285126
1294
それでもロバストです
04:59
You can see robust thinking
in financial services, too.
in financial services, too.
83
287161
3805
金融業界でも ロバスト性志向が見られます
05:02
In the past, banks used to hold
much less capital
much less capital
84
290990
3754
かつては銀行の自己資本は
現在 要求されているより
現在 要求されているより
05:06
than they're required to today,
85
294768
2223
はるかに少ないものでした
05:09
because holding so little capital,
being too efficient with it,
being too efficient with it,
86
297015
3741
わずかな自己資本しか持たず
過度に効率を追求したことこそ
過度に効率を追求したことこそ
05:12
is what made the banks
so fragile in the first place.
so fragile in the first place.
87
300780
3150
銀行が弱体化した元凶でした
05:16
Now, holding more capital
looks and is inefficient.
looks and is inefficient.
88
304581
5489
自己資本を増やすことは
一見 効率が悪そうですし 実際そうです
一見 効率が悪そうですし 実際そうです
05:22
But it's robust, because it protects
the financial system against surprises.
the financial system against surprises.
89
310094
6053
でもロバスト性は増します
まさかの事態から金融システムを守るからです
まさかの事態から金融システムを守るからです
05:29
Countries that are really serious
about climate change
about climate change
90
317078
2994
気候変動に真剣に取り組む国々は
05:32
know that they have to adopt
multiple solutions,
multiple solutions,
91
320096
3554
さまざまな解決策と
多様な再生可能エネルギーを
多様な再生可能エネルギーを
05:35
multiple forms of renewable energy,
92
323674
3028
採用する必要があることを
よく理解しています
よく理解しています
05:38
not just one.
93
326726
1329
１つだけではなく
05:40
The countries that are most advanced
have been working for years now,
have been working for years now,
94
328079
4860
最も取り組みが進んでいる国では
何年も前から
何年も前から
05:44
changing their water and food supply
and healthcare systems,
and healthcare systems,
95
332963
3666
水や食料の供給源と医療制度の
改革に取り組んでいます
改革に取り組んでいます
05:48
because they recognize that by the time
they have certain prediction,
they have certain prediction,
96
336653
4612
何かが起こると ある程度予測できる頃には
すでに手遅れになっている
すでに手遅れになっている
05:53
that information may very well
come too late.
come too late.
97
341289
3311
可能性が高いことを
理解しているからです
理解しているからです
05:57
You can take the same approach
to trade wars, and many countries do.
to trade wars, and many countries do.
98
345458
4456
貿易戦争でも 同じアプローチがとれますし
多くの国が実践しています
多くの国が実践しています
06:01
Instead of depending on a single
huge trading partner,
huge trading partner,
99
349938
3823
一国の巨大な貿易相手国に頼るのではなく
06:05
they try to be everybody's friends,
100
353785
2104
あらゆる国と関係を保とうとするのです
06:07
because they know they can't predict
101
355913
2338
どのマーケットが急に不安定になるか
06:10
which markets might
suddenly become unstable.
suddenly become unstable.
102
358275
3754
予測できないことを理解しているからです
06:14
It's time-consuming and expensive,
negotiating all these deals,
negotiating all these deals,
103
362053
4237
協定をすべて締結するのは
時間もお金もかかりますが
時間もお金もかかりますが
06:18
but it's robust
104
366314
1158
ロバストです
06:19
because it makes their whole economy
better defended against shocks.
better defended against shocks.
105
367496
5411
経済全体が恐慌に対する
備えを固められるからです
備えを固められるからです
06:24
It's particularly a strategy
adopted by small countries
adopted by small countries
106
372931
3679
これは特に小国が採る戦略で
06:28
that know they'll never have
the market muscle to call the shots,
the market muscle to call the shots,
107
376634
4086
優位に立てるほどの
経済力が 自国にはないので
経済力が 自国にはないので
06:32
so it's just better to have
too many friends.
too many friends.
108
380744
3154
友人は多いに越したことはないと
わかっているのです
わかっているのです
06:37
But if you're stuck
in one of these organizations
in one of these organizations
109
385922
2407
一方 もし「効率の神話」に
06:40
that's still kind of captured
by the efficiency myth,
by the efficiency myth,
110
388353
4895
いまだに囚われているような
組織から逃れられないなら
組織から逃れられないなら
06:45
how do you start to change it?
111
393272
1762
どうやって変化を起こせばいいでしょう？
06:48
Try some experiments.
112
396011
1556
ぜひ実験してみてください
06:50
In the Netherlands,
113
398421
1366
オランダでは
06:51
home care nursing used to be run
pretty much like the supermarket:
pretty much like the supermarket:
114
399811
4714
以前 訪問介護はまるでスーパーのように
経営されていました
経営されていました
06:56
standardized and prescribed work
115
404549
2778
業務は分刻みで 規格化され
06:59
to the minute:
116
407351
1768
指示されていました
07:01
nine minutes on Monday,
seven minutes on Wednesday,
seven minutes on Wednesday,
117
409143
3656
月曜は９分間
水曜は７分間
水曜は７分間
07:04
eight minutes on Friday.
118
412823
1714
金曜は８分間という感じで
07:06
The nurses hated it.
119
414561
2382
看護師はみんな それを嫌っていました
07:08
So one of them, Jos de Blok,
120
416967
2372
そこで看護師の１人
ヨス・デ・ブロックが
ヨス・デ・ブロックが
07:11
proposed an experiment.
121
419363
1581
ある実験を提案したのです
07:13
Since every patient is different,
122
421564
1632
利用者は一人一人違うものだし
07:15
and we don't quite know
exactly what they'll need,
exactly what they'll need,
123
423220
2414
何が必要なのかを正確には
把握できません
把握できません
07:17
why don't we just leave it
to the nurses to decide?
to the nurses to decide?
124
425658
2687
では 看護師に決めさせてはどうでしょう？
07:21
Sound reckless?
125
429267
1370
無謀でしょうか？
07:22
(Laughter)
126
430661
1395
（笑）
07:24
(Applause)
127
432080
2120
（拍手）
07:26
In his experiment, Jos found
the patients got better
the patients got better
128
434224
4134
ヨスの実験を通じて
利用者の健康状態が
利用者の健康状態が
07:30
in half the time,
129
438382
2529
半分の時間で改善し
07:32
and costs fell by 30 percent.
130
440935
3679
コストを３割削減できたことが
分かりました
分かりました
07:37
When I asked Jos what had surprised him
about his experiment,
about his experiment,
131
445920
4212
私がヨスに 実験をして
何が意外だったか尋ねると
何が意外だったか尋ねると
07:42
he just kind of laughed and he said,
132
450156
1793
彼はちょっと笑って こう言いました
07:43
"Well, I had no idea it could be so easy
133
451973
3192
「これほど大きな改善を
こんなに簡単にできるとは
こんなに簡単にできるとは
07:47
to find such a huge improvement,
134
455189
2590
思いませんでした
07:49
because this isn't the kind of thing
you can know or predict
you can know or predict
135
457803
3623
いくら机に向かおうと
コンピュータの画面を睨もうと
コンピュータの画面を睨もうと
07:53
sitting at a desk
or staring at a computer screen."
or staring at a computer screen."
136
461450
2830
予測できそうにないことでしたから」
07:56
So now this form of nursing
has proliferated across the Netherlands
has proliferated across the Netherlands
137
464734
3774
現在では このような介護のやり方は
オランダ中 そして世界中に
オランダ中 そして世界中に
08:00
and around the world.
138
468532
1734
急速に広まっています
08:02
But in every new country
it still starts with experiments,
it still starts with experiments,
139
470290
3220
ただ 国が変われば
また試行錯誤から始めます
また試行錯誤から始めます
08:05
because each place is slightly
and unpredictably different.
and unpredictably different.
140
473534
4858
どの場所にもわずかな そして
予測不能な違いがあるからです
予測不能な違いがあるからです
08:11
Of course, not all experiments work.
141
479246
3950
当然 実験が全部
成功するとは限りません
成功するとは限りません
08:15
Jos tried a similar approach
to the fire service
to the fire service
142
483220
3056
ヨスは消防署でも
似たアプローチを試しましたが
似たアプローチを試しましたが
08:18
and found it didn't work because
the service is just too centralized.
the service is just too centralized.
143
486300
3537
集中型の組織だったために
うまくいかないことがわかりました
うまくいかないことがわかりました
08:21
Failed experiments look inefficient,
144
489861
2563
実験が失敗すると
効率が悪かったように見えますが
効率が悪かったように見えますが
08:24
but they're often the only way
you can figure out
you can figure out
145
492448
3183
失敗は 現実の世界が
どう回っているかを理解する
どう回っているかを理解する
08:27
how the real world works.
146
495655
2274
唯一の方法であることも多いのです
08:30
So now he's trying teachers.
147
498280
3033
ヨスは今 教師たちと
この手法を試しています
この手法を試しています
08:34
Experiments like that require creativity
148
502746
3747
このような実験には 創造性と
08:38
and not a little bravery.
149
506517
2307
かなりの勇気が必要です
08:41
In England --
150
509613
1563
イングランドで—
08:43
I was about to say in the UK,
but in England --
but in England --
151
511978
2905
イギリスと言いそうになりました
イングランドで—
イングランドで—
08:46
(Laughter)
152
514907
1742
（笑）
08:48
(Applause)
153
516673
4314
（拍手）
08:53
In England, the leading rugby team,
or one of the leading rugby teams,
or one of the leading rugby teams,
154
521363
4086
イングランドで
有数のラグビー・チームが
有数のラグビー・チームが
08:57
is Saracens.
155
525473
1360
サラセンズです
08:59
The manager and the coach there realized
that all the physical training they do
that all the physical training they do
156
527299
5065
マネージャーとコーチは
このチームが採用している体力トレーニングや
このチームが採用している体力トレーニングや
09:04
and the data-driven
conditioning that they do
conditioning that they do
157
532388
2714
データを活用したコンディション調整が
平凡になっていることに気づきました
平凡になっていることに気づきました
09:07
has become generic;
158
535126
1154
09:08
really, all the teams
do exactly the same thing.
do exactly the same thing.
159
536304
2790
どのチームも まったく同じことを
しているのですから
しているのですから
09:11
So they risked an experiment.
160
539683
2332
そこでリスクを承知で
実験を試みました
実験を試みました
09:14
They took the whole team away,
even in match season,
even in match season,
161
542039
4245
シーズン中でもメンバー全員を
09:18
on ski trips
162
546308
1415
スキー旅行や
09:19
and to look at social projects in Chicago.
163
547747
3294
シカゴの社会事業の視察に
連れて行ったのです
連れて行ったのです
09:23
This was expensive,
164
551065
1526
確かにお金も時間も
かかる取り組みでしたし
かかる取り組みでしたし
09:24
it was time-consuming,
165
552615
1952
09:26
and it could be a little risky
166
554591
1681
ラグビー選手の大軍を
09:28
putting a whole bunch of rugby players
on a ski slope, right?
on a ski slope, right?
167
556296
3774
ゲレンデに送り込むのは
ちょっと危険だったかもしれません
ちょっと危険だったかもしれません
09:32
(Laughter)
168
560094
1047
（笑）
09:33
But what they found was that
the players came back
the players came back
169
561165
3344
ただ マネージャーたちが
気づいたのは
気づいたのは
09:36
with renewed bonds
of loyalty and solidarity.
of loyalty and solidarity.
170
564533
5266
選手が忠誠心と団結力という
絆を新たにしたことでした
絆を新たにしたことでした
09:41
And now when they're on the pitch
under incredible pressure,
under incredible pressure,
171
569823
3409
そして 強烈なプレッシャーを
感じながらピッチに立つ選手たちは
感じながらピッチに立つ選手たちは
09:45
they manifest what the manager
calls "poise" --
calls "poise" --
172
573256
4426
マネージャーの言葉を借りると
「落ち着き」に満ちてくるそうです
「落ち着き」に満ちてくるそうです
09:50
an unflinching, unwavering dedication
173
578515
4159
これは 確固として
揺らぐことのない
揺らぐことのない
09:54
to each other.
174
582698
1475
選手相互の献身の表れです
09:56
Their opponents are in awe of this,
175
584824
3753
相手チームは その様子に
畏れすら感じますが
畏れすら感じますが
10:00
but still too in thrall
to efficiency to try it.
to efficiency to try it.
176
588601
4152
効率性に囚われ過ぎていて
試せません
試せません
10:05
At a London tech company, Verve,
177
593783
2032
Verveという ロンドンの
テック企業では
テック企業では
10:07
the CEO measures just about
everything that moves,
everything that moves,
178
595839
3343
CEOが ありとあらゆる
データを集めましたが
データを集めましたが
10:11
but she couldn't find anything
that made any difference
that made any difference
179
599206
3024
生産性に影響を与えうるものは
10:14
to the company's productivity.
180
602254
2127
何も見つけられませんでした
10:16
So she devised an experiment
that she calls "Love Week":
that she calls "Love Week":
181
604405
3755
そこで 始めたのが
「Love Week」という実験です
「Love Week」という実験です
10:20
a whole week where each employee
has to look for really clever,
has to look for really clever,
182
608184
4537
１週間 従業員１人１人が
その週ペアになった相手の行動の中に
その週ペアになった相手の行動の中に
10:24
helpful, imaginative things
183
612745
2279
気の効いたことや
10:27
that a counterpart does,
184
615048
1800
役に立つこと—
10:28
call it out and celebrate it.
185
616872
2464
想像力豊かなことを
探し出して称賛するのです
探し出して称賛するのです
10:31
It takes a huge amount of time and effort;
186
619360
2117
これには 相当の時間と
労力が必要ですし
労力が必要ですし
10:33
lots of people would call it distracting.
187
621501
3037
気が散ると言う人も多いでしょう
10:36
But it really energizes the business
188
624562
2232
でも 会社が活性化し
10:38
and makes the whole company
more productive.
more productive.
189
626818
3638
会社全体の生産性が
高まります
高まります
10:44
Preparedness, coalition-building,
190
632048
3306
備えること 連帯
10:47
imagination, experiments,
191
635378
3582
想像力 実験
10:50
bravery --
192
638984
1167
勇気
10:53
in an unpredictable age,
193
641028
1597
予測できない時代には
10:54
these are tremendous sources
of resilience and strength.
of resilience and strength.
194
642649
5668
こういったものが
しなやかさと力の源になります
しなやかさと力の源になります
11:00
They aren't efficient,
195
648673
2568
効率は悪いかもしれませんが
11:04
but they give us limitless capacity
196
652278
2669
私たちに 順応し
変化し 発明する能力を
変化し 発明する能力を
11:06
for adaptation, variation and invention.
197
654971
4495
無限に与えてくれます
11:12
And the less we know about the future,
198
660284
2422
未来のことがわからなければ
わからないほど
わからないほど
11:14
the more we're going to need
these tremendous sources
these tremendous sources
199
662730
5402
それだけ 必要になってくるのが
人間的で 混沌とした
人間的で 混沌とした
11:20
of human, messy, unpredictable skills.
200
668156
5621
予測不能なスキルなのです
11:27
But in our growing
dependence on technology,
dependence on technology,
201
675336
4060
一方 テクノロジーへの依存が
強まっていくということは
強まっていくということは
11:32
we're asset-stripping those skills.
202
680318
3350
そういうスキルを
手放すようなものです
手放すようなものです
11:36
Every time we use technology
203
684642
3565
テクノロジーを使って
11:40
to nudge us through a decision or a choice
204
688231
4192
決定や選択をするように仕向けたり
11:44
or to interpret how somebody's feeling
205
692447
2314
人の気持ちを読み取ろうとしたり
11:46
or to guide us through a conversation,
206
694785
2177
会話を誘導したりすれば
11:48
we outsource to a machine
what we could, can do ourselves,
what we could, can do ourselves,
207
696986
5114
私たち自身で出来ることを
機械の手に委ねることになり
機械の手に委ねることになり
11:54
and it's an expensive trade-off.
208
702124
2524
その代償は高くつきます
11:57
The more we let machines think for us,
209
705847
2902
自分で考える代わりに
機械に考えさせようとすれば
機械に考えさせようとすれば
12:01
the less we can think for ourselves.
210
709780
2869
その分自分の頭で考えなくなります
12:05
The more --
211
713661
1153
そして—
12:06
(Applause)
212
714838
4570
（拍手）
12:11
The more time doctors spend
staring at digital medical records,
staring at digital medical records,
213
719432
4721
医師が電子カルテを見つめる時間が
長くなれば
長くなれば
12:16
the less time they spend
looking at their patients.
looking at their patients.
214
724177
3386
それだけ 患者と向き合う時間は減り
12:20
The more we use parenting apps,
215
728325
2788
育児アプリを使えば それだけ
12:23
the less we know our kids.
216
731137
2157
自分の子どものことは
わからなくなります
わからなくなります
12:26
The more time we spend with people that
we're predicted and programmed to like,
we're predicted and programmed to like,
217
734310
5086
自分が気に入ると予測され好むように
選別された相手と過ごす時間が
選別された相手と過ごす時間が
12:31
the less we can connect with people
who are different from ourselves.
who are different from ourselves.
218
739420
3710
長くなれば それだけ
自分とは違う人々と繋がる可能性は減り
自分とは違う人々と繋がる可能性は減り
12:35
And the less compassion we need,
the less compassion we have.
the less compassion we have.
219
743154
5027
人を思いやる必要がなくなるにつれて
思いやりの気持ちは消えていくのです
思いやりの気持ちは消えていくのです
12:41
What all of these
technologies attempt to do
technologies attempt to do
220
749825
3534
こういったテクノロジーは
どれも
どれも
12:45
is to force-fit a standardized model
of a predictable reality
of a predictable reality
221
753383
6797
無限の驚きに満ちた世界を
予測可能な現実という規格化されたモデルに
予測可能な現実という規格化されたモデルに
12:52
onto a world that is
infinitely surprising.
infinitely surprising.
222
760204
3368
無理やり押し込めようとするものです
12:56
What gets left out?
223
764926
1352
そこで見過ごされるのは？
12:58
Anything that can't be measured --
224
766965
2603
測定できない あらゆるもの—
13:02
which is just about
everything that counts.
everything that counts.
225
770451
2359
価値のあるものすべてです
13:05
(Applause)
226
773810
6965
（拍手）
13:14
Our growing dependence on technology
227
782854
4087
テクノロジーへの依存が強まるにつれて
13:18
risks us becoming less skilled,
228
786965
3773
私たちは どんどん複雑さを増す
現実世界の中で
現実世界の中で
13:22
more vulnerable
229
790762
1595
生きるスキルを次第に失い
13:24
to the deep and growing complexity
230
792381
2951
脆弱になっていくのです
13:27
of the real world.
231
795356
1373
13:29
Now, as I was thinking about
the extremes of stress and turbulence
the extremes of stress and turbulence
232
797951
5384
以前 私は
いつか我々が直面するであろう
いつか我々が直面するであろう
13:35
that we know we will have to confront,
233
803359
2656
極度のストレスと混乱について
考えていく過程で
考えていく過程で
13:39
I went and I talked to
a number of chief executives
a number of chief executives
234
807412
2952
多くの経営者に
話を聞きに行きました
話を聞きに行きました
13:42
whose own businesses had gone
through existential crises,
through existential crises,
235
810388
4168
自分の会社が存亡の危機に晒されて
今にも破産しそうになった
今にも破産しそうになった
13:46
when they teetered
on the brink of collapse.
on the brink of collapse.
236
814580
2888
経験を持つ人ばかりです
13:50
These were frank,
gut-wrenching conversations.
gut-wrenching conversations.
237
818594
4808
率直で
心が張り裂けそうな話でした
心が張り裂けそうな話でした
13:56
Many men wept just remembering.
238
824302
3277
思い出しただけで 涙を流す人も
たくさんいました
たくさんいました
14:00
So I asked them:
239
828214
1514
そして尋ねたのです
14:02
"What kept you going through this?"
240
830603
2065
「なぜ乗り越えられたのですか？」
14:05
And they all had exactly the same answer.
241
833328
2654
すると誰もが同じように
こたえました
こたえました
14:08
"It wasn't data or technology," they said.
242
836006
3110
「データやテクノロジーではなく
14:11
"It was my friends and my colleagues
243
839926
3385
友達や同僚のおかげで
14:15
who kept me going."
244
843335
1336
頑張ってこられました」
14:17
One added, "It was pretty much
the opposite of the gig economy."
the opposite of the gig economy."
245
845173
5315
「単発の仕事が中心のギグ・エコノミーとは
正反対だ」と言う人もいました
正反対だ」と言う人もいました
14:24
But then I went and I talked to a group
of young, rising executives,
of young, rising executives,
246
852056
3734
一方 若くて勢いのある
会社役員たちのところに行って
会社役員たちのところに行って
14:27
and I asked them,
247
855814
1807
こう尋ねました
14:29
"Who are your friends at work?"
248
857645
1542
「職場での友人は誰ですか？」
14:31
And they just looked blank.
249
859211
1778
すると ぽかんとした表情をするんです
14:33
"There's no time."
250
861765
1850
「時間がない」
14:35
"They're too busy."
251
863639
1809
「忙しすぎる」
14:37
"It's not efficient."
252
865472
1438
「効率的じゃない」
14:39
Who, I wondered, is going to give them
253
867906
3572
私は思いました
苦境に陥った時
苦境に陥った時
14:43
imagination and stamina and bravery
254
871502
4539
彼らに想像力やスタミナや
勇気を与えてくれるのは
勇気を与えてくれるのは
14:48
when the storms come?
255
876065
1516
一体 誰なのだろう？
14:51
Anyone who tries to tell you
that they know the future
that they know the future
256
879694
3643
自分には未来がわかっていると
言う人は みんな
言う人は みんな
14:55
is just trying to own it,
257
883361
2198
単に未来を—
14:57
a spurious kind of manifest destiny.
258
885583
3308
まがいものの運命を
手に入れようとしているに過ぎません
手に入れようとしているに過ぎません
15:01
The harder, deeper truth is
259
889794
2321
より厳しく深遠な真理 それは
15:05
that the future is uncharted,
260
893126
2409
未来とは未知の領域であり
15:07
that we can't map it till we get there.
261
895559
2244
そこにたどり着くまで
地図は描けないということ
地図は描けないということ
15:10
But that's OK,
262
898734
2063
でも いいんです
15:12
because we have so much imagination --
263
900821
3017
私たちには 豊かな想像力があります
15:15
if we use it.
264
903862
1447
それを使えばいいんです
15:17
We have deep talents
of inventiveness and exploration --
of inventiveness and exploration --
265
905333
5477
私たちには 発想し探求する
豊かな才能があります
豊かな才能があります
15:22
if we apply them.
266
910834
1777
それを活用すればいいのです
15:24
We are brave enough to invent things
we've never seen before.
we've never seen before.
267
912635
5517
私たちには 見たこともないものを
発明する勇気があります
発明する勇気があります
15:31
Lose those skills,
268
919175
1615
そういうスキルを失えば
15:33
and we are adrift.
269
921810
1722
行き先を見失ってしまいます
15:36
But hone and develop them,
270
924384
2725
でも スキルに磨きをかけ
伸ばしていくことで
伸ばしていくことで
15:40
we can make any future we choose.
271
928498
2458
どんな未来でも
作り上げることができるのです
作り上げることができるのです
15:44
Thank you.
272
932382
1174
ありがとうございました
15:45
(Applause)
273
933580
6086
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Margaret Heffernan - Management thinkerThe former CEO of five businesses, Margaret Heffernan explores the all-too-human thought patterns -- like conflict avoidance and selective blindness -- that lead organizations and managers astray.
Why you should listen
How do organizations think? In her book Willful Blindness, Margaret Heffernan examines why businesses and the people who run them often ignore the obvious -- with consequences as dire as the global financial crisis and Fukushima Daiichi nuclear disaster.
Heffernan began her career in television production, building a track record at the BBC before going on to run the film and television producer trade association IPPA. In the US, Heffernan became a serial entrepreneur and CEO in the wild early days of web business. She now blogs for the Huffington Post and BNET.com. Her latest book, Beyond Measure, a TED Books original, explores the small steps companies can make that lead to big changes in their culture.
Margaret Heffernan | Speaker | TED.com