『ブラック・スワン』（2010年）は、私たちが認識するランダム性と、予測を立てる際の限界についての洞察を提供します。直感に訴えかける手法に過度に依存し正確性を犠牲にしてしまうこと、ランダム性を理解し定義することの根本的な難しさ、さらには私たちの生物学そのものが、誤った意思決定の原因となり、時には「ブラック・スワン」、つまりありえないと考えられていたがゆえに世界の理解を一変させるような出来事を引き起こすのです。
あなたの「思い込み」が、なぜ手痛いしっぺ返しを生むのか？
ナシーム・ニコラス・タレブの『ブラック・スワン』は、私たちがランダムな出来事として認識しているものの本質と、私たちが「大きな絵」を見失ってしまう論理的な落とし穴を探求します。彼は、多くの場合個人や社会全体にさえ深刻な結果をもたらす、こうした一見ランダムな出来事を「ブラック・スワン」と呼びます。タレブは、私たちが予測を行う際の自らの欠点をより深く理解する手助けをしてくれます。これは、情報をきちんと整理された理解しやすい物語に当てはめたいという欲求によって、私たちの判断がいかに曇らされるかを認識するのに役立ちます。
これからご紹介する内容で、ノイズを知識と取り違えるのを避け、自らの「無知」をより良く活用する方法がわかるでしょう。七面鳥のように考えることが、なぜあなたの身を危険にさらすのかを学びます。また、カジノにとっての最大の脅威が、ギャンブルとは全く関係ないかもしれない理由も明らかになります。そして、「自分が何を知らないかを知る」ことが、いかにしてあなたの全財産を失う事態から身を守ってくれるのかを発見するでしょう。
「ブラック・スワン」とは、起こり得ないと考えられていたにもかかわらず、実際には起こってしまう出来事である。
人間は、環境からのあらゆる刺激を意味のある情報に変換する能力に特に長けています。この才能によって、私たちは科学的方法を生み出し、存在の本質について哲学し、複雑な数学モデルを発明することができました。しかし、私たちが周囲の世界を熟考し秩序立てることができるからといって、必ずしもそれが得意であるとは限りません。一つには、私たちは世界についての信念において視野が狭くなりがちだからです。
一度世界がどのように機能するかについての考えを持つと、私たちはそれに固執する傾向があります。しかし、人間の知識は絶えず成長し進化しているため、この独断的なアプローチは意味をなしません。ほんの200年前を例にとれば、医師や科学者たちは自分たちの医学知識に絶大な自信を持っていましたが、今日その自信は滑稽にさえ見えます。風邪をひいたと訴えて医者に行き、ヘビやヒルを処方されることを想像してみてください！自分の信念に固執することは、すでに真実として受け入れたパラダイムの外にある概念に対して、私たちを盲目にします。例えば、細菌の存在を知らなければ、どうやって医学を理解できるでしょうか？病気についてもっともらしい説明を思いつくかもしれませんが、決定的な情報が欠けているために、その説明には欠陥があるでしょう。
この種の独断的な思考は、大きな驚きをもたらすことがあります。私たちが時に出来事に驚くのは、それがランダムだからではなく、私たちの見通しが狭すぎるからです。このような驚きは「ブラック・スワン」として知られ、私たちの世界観を根本的に再考させる可能性があります。黒い白鳥を見るまでは、誰もが全ての白鳥は白いと思い込んでいました。そのため、白鳥の描写やイメージは全て白く、「白さ」が「白鳥らしさ」の本質的な部分を占めていました。そして、最初の黒い白鳥が発見された時、それは白鳥とは何かという理解を根本から変えたのです。これから見ていくように、ブラック・スワンは、全ての白鳥が白いわけではないと知るような些細なことから、株式市場の暴落ですべてを失うような人生を変えるほどのことまであり得るのです。
ブラック・スワン現象は、それに気づかない者にとって、衝撃的な結果をもたらす可能性がある。
ブラック・スワンの影響は、私たち全員にとって同じではありません。ある人は大きな影響を受ける一方で、他の人はほとんど影響を受けません。その影響力の大きさは、関連情報へのアクセスによって大きく左右されます。より多くの情報を持っていればいるほど、ブラック・スワンに見舞われる可能性は低くなり、無知であればあるほど、リスクは高まります。これは次のシナリオで見ることができます。あなたが大好きな馬、ロケットに賭けると想像してみてください。
ロケットの体格、戦績、騎手の技術、そして手薄な競争相手から、ロケットが最も安全な賭けだとあなたは確信し、全財産を彼女の勝利に賭けます。ここで、スタートのピストルが鳴った瞬間、ロケットがゲートから飛び出さないどころか、ただコースに寝そべってしまったら、あなたはどんなに驚くでしょうか。これがブラック・スワン現象です。あなたが集めた情報に基づけば、ロケットの勝利は安全な賭けだったのに、レースが始まった瞬間、あなたはすべてを失いました。しかし、この出来事は誰にとっても悲劇ではありません。例えば、ロケットの馬主は、自分の馬に賭けることで大儲けしたかもしれません。
あなたとは違い、彼はロケットが動物虐待に抗議してストライキを起こすことを知っているという、追加情報を持っていました。ほんの少しの情報が、彼がブラック・スワン現象に苦しむのを防いだのです。ブラック・スワンの影響は、その規模も大きく異なります。個人だけでなく、時に社会全体がブラック・スワンを経験することがあります。
これが起こると、ブラック・スワンは世界の仕組みを一変させ、哲学、神学、物理学といった社会の多くの領域に影響を与えます。例えば、コペルニクスが地球が宇宙の中心ではないと提唱した時、その結果は計り知れませんでした。彼の発見は、支配的なカトリック教会の権威と、聖書自体の歴史的権威の両方に挑戦したからです。最終的に、この特定のブラック・スワンは、ヨーロッパ社会全体の新たな始まりを確立するのに貢献しました。
私たちは、最も基本的な論理的誤謬にさえ、いとも簡単に騙されてしまう。
人間は地球上で最も知的な動物のように思えますが、すべての悪い習慣を克服するまでには、まだ長い道のりがあります。そうした習慣の一つは、過去について知っていることに基づいて物語を創り出すことです。私たちは過去が未来の良い指標になると信じがちですが、これはしばしば誤謬です。私たちの物語に反する可能性のある未知の要因が単純に多すぎるため、これは私たちを誤りに陥れやすくします。
例えば、あなたが農場に住む七面鳥だと想像してください。何年もの間、農家はあなたに餌を与え、自由に歩き回らせ、住む場所を提供してきました。過去を指針とするならば、明日が今日と異なるはずだと期待する理由はありません。悲しいかな、明日は感謝祭です。あなたは首を切られ、香辛料を詰められ、オーブンに放り込まれ、そしてあなたに住処と餌を与えていた人々によって食べられてしまうのです。この例が示すように、過去の知識に基づいて未来を予測できると信じることは、悲惨な結果を招く可能性のある誤謬なのです。同様の誤謬に確証バイアスがあります。私たちはしばしば、すでに形成した信念に対する証拠だけを探し求め、それに反する証拠を無視するところまで行ってしまいます。
すでに信じていることに反する情報に遭遇した場合、私たちはそれを受け入れる可能性は低く、さらに調査する可能性はさらに低くなります。もし調査したとしても、おそらくその情報を弱体化させるような情報源を探すでしょう。例えば、「気候変動」は陰謀だと強く信じている人が、「変わりゆく気候の否定できない証拠」というドキュメンタリーをたまたま見た場合、おそらく動揺するでしょう。もしその後、気候変動に関する情報をウェブ検索したとしても、検索に使う言葉は「気候変動 証拠 賛成 反対」ではなく、「気候変動 でっち上げ」になる可能性が高いでしょう。これらの誤謬はどちらも非科学的ですが、私たちはこのような悪しき推論を避けるために多くのことをすることはできません。それは単に私たちの本質に組み込まれているのです。
脳が情報を分類する方法が、正確な予測を極めて困難にしている。
進化の過程で、人間の脳は情報を分類する特定の方法を発達させました。これは、危険な環境について迅速に学び適応する必要があった野生で生き延びるのには優れていましたが、今日の複雑な環境ではひどいものです。例えば、情報を誤って分類する方法の一つに、いわゆる物語的誤謬があります。これは、私たちが現在の状況を説明するために直線的な物語を作り出すことです。これは、私たちが日々直面する膨大な量の情報に起因します。
すべてを理解するために、私たちの脳は重要と考える情報だけを選択します。例えば、今朝の朝食に何を食べたかは覚えているでしょうが、地下鉄で乗り合わせた人全員の靴の色を覚えていることはおそらくないでしょう。これらのつながりのない情報の断片に意味を与えるために、私たちはそれらを首尾一貫した物語に変えます。例えば、自分の人生を振り返るとき、おそらく特定の出来事だけを意味のあるものとして選び、それらの出来事を、あなたが今の自分になった理由を説明する物語へと順序立てます。例えば、「母親が毎晩ビートルズの歌を歌ってくれたから、音楽が好きなのだ」というように。しかし、そのような物語を作ることは、世界について有意義な理解を得るには貧弱な方法です。
なぜなら、このプロセスは過去を振り返ることによってのみ機能し、どんな一つの出来事に対しても可能な、ほぼ無限の説明を考慮に入れないからです。実際には、ごく小さな、一見取るに足らない出来事が、予測不可能で重大な結果をもたらすことがあります。例えば、インドで蝶が羽ばたくことが、1か月後にニューヨーク市でハリケーンを引き起こすと想像してみてください。このプロセスの因果関係の各段階を発生の都度記録していけば、出来事の間に明確な因果関係を見ることができます。しかし、私たちは結果、この場合はハリケーンしか見ていないので、同時に発生している出来事のうち、どれが実際にその結果に影響を与えたのかを推測することしかできません。
私たちは、スケーラブルな情報と非スケーラブルな情報を容易に区別できない。
人間は、情報を分類し世界を理解するための多くの方法やモデルを開発してきました。しかし残念ながら、私たちは異なるタイプの情報、中でも「スケーラブルな」情報と「非スケーラブルな」情報を区別するのがあまり得意ではありません。しかし、これらのタイプ間の違いは根本的なものです。非スケーラブルな情報、例えば体重や身長などは、統計的に明確な上限と下限があります。
体重が非スケーラブルであるのは、人がどれだけの重さになれるか物理的な限界があるからです。誰かが450kgになることは可能ですが、誰もが4.5トンになることは物理的に不可能です。このような非スケーラブルな情報の特性は明らかに制限されているため、平均値について意味のある予測をすることが可能です。一方、非物理的または基本的に抽象的なもの、例えば富の分布やアルバムの売上などは、スケーラブルです。例えば、アルバムをiTunesを通じてデジタル形式で販売する場合、販売数に制限はありません。流通が、製造できる物理的なコピーの数によって制限されないからです。さらに、取引はオンラインで行われるため、物理的な通貨の不足が1兆枚のアルバムを販売するのを妨げることもありません。スケーラブルな情報と非スケーラブルな情報のこの違いは、世界を正確に把握したい場合に極めて重要です。
そして、非スケーラブルな情報に有効なルールをスケーラブルなデータに適用しようとすれば、間違いを犯すだけです。例えば、イングランドの人口の富を測定したいとしましょう。これを行う最も簡単な方法は、総所得を合計し、その数字を国民の数で割って、一人当たりの富を算出することです。しかし、富は実際にはスケーラブルです。人口のごく一部が信じられないほど大きな富の割合を所有することが可能です。単に一人当たりの所得に関するデータを収集するだけでは、イングランド市民の実際の現実を正確に反映していないかもしれない所得分布の表現に行き着いてしまいます。
私たちは、自分が知っていると信じていることに対して、あまりにも自信過剰である。
私たちは皆、危害から身を守りたいと思っており、その方法の一つがリスクの可能性を評価し管理することです。これが、私たちが傷害保険のようなものを購入し、「すべての卵を一つのバスケットに入れない」ようにする理由です。私たちのほとんどは、機会を逃さないようにする一方で、後で後悔するようなことをしないように、可能な限り正確にリスクを測定しようと最善を尽くします。これを達成するには、起こりうるあらゆるリスクを評価し、それからそれらのリスクが顕在化する確率を測定しなければなりません。
例えば、あなたが保険を購入しようとしていると想像してください。最悪のシナリオからあなたを守ってくれるが、無駄金にもならないような保険を購入したいと考えています。この場合、病気や事故の脅威と、それらの出来事が起こった場合の結果を比較検討し、情報に基づいた決定を下す必要があります。残念ながら、私たちは、自分が身を守る必要のあるすべての可能なリスクを知っていると信じることに関して、あまりにも自信過剰です。これはゲーム的誤謬と呼ばれ、これによれば、私たちはリスクをゲームのように扱う傾向があります。つまり、プレイする前に決定できる一連のルールと確率があるかのように扱うのです。しかし、リスクをゲームのように扱うこと自体がリスクの高いビジネスです。
例えば、カジノはできるだけ多くのお金を稼ぎたいので、精巧なセキュリティシステムを持ち、勝ちすぎたり勝率が高すぎたりするプレイヤーを出入り禁止にします。しかし、彼らのアプローチはゲーム的誤謬に基づいています。カジノにとっての主な脅威は、運のいいギャンブラーや泥棒ではなく、例えば、オーナーの子供を誘拐する者や、従業員がカジノの収益をIRS（国税庁）に申告しそこなうことかもしれません。カジノの最大の脅威は完全に予測不可能かもしれません。これが示すように、どんなに努力しても、すべてのリスクを正確に計算することは決してできないのです。次に、自分の無知を自覚することが、それを自覚しないままでいるよりもはるかに優れている理由を見ていきましょう。
「知らないこと」の棚卸しをすることで、リスクをより良く評価できるようになる。
私たちは皆、「知識は力なり」という言葉を聞いたことがあります。しかし、時に私たちは知っていることによって制約を受けることがあり、そうした時に、知らないことを認識する方がはるかに有利です。実際、知っていることだけに焦点を当てることで、ある出来事の起こりうるすべての結果に対する認識を制限し、ブラック・スワン現象が発生する肥沃な土壌を作り出してしまいます。例えば、ある会社の株を購入したいと思っているが、あなたの株価統計に関する知識が1920年から28年の期間、つまり米国史上最大の株式市場の大暴落の1年前までに限られているとしましょう。
その場合、あなたはいくつかの小さな下落と上昇を観察するでしょうが、一般的にトレンドは上向きであることに気づくでしょう。そこで、このトレンドは続くに違いないと考え、あなたは全財産を株に注ぎ込みます。ところが翌日、市場が暴落し、あなたはすべてを失います。もう少し市場を研究していれば、歴史を通じて数多くの好況と不況を観察できたはずです。知っていることだけに焦点を当てることで、私たちは自らを大きく、測定不能なリスクにさらすのです。一方で、少なくとも自分が知らないことを明確にできれば、リスクを大幅に減らすことができるでしょう。
優れたポーカープレイヤーはこの原則をよく理解しています。これはゲームでの成功に不可欠だからです。彼らはゲームのルールと、対戦相手が自分より良いカードを持っている確率を知っていますが、同時に、彼らが知らない特定の関連情報、例えば対戦相手の戦略や、対戦相手がどこまで負けを許容できるかなど、についても自覚しています。これらの未知の要素に関する知識が、自分のカードだけに集中しない戦略に貢献し、それによってリスクをはるかに情報に基づいて評価することを可能にするのです。
人間としての限界をよく理解することが、より良い選択をする助けになる。
これまで見てきたような認知的罠に陥るのを防ぐ最善の防御策は、おそらく、私たちが予測に使うツールとその限界をよく理解することでしょう。自分の限界を知ることは、犯すであろうすべての過ちから確実に救ってくれるわけではありませんが、少なくとも悪い意思決定を減らす助けにはなります。例えば、他の誰もがそうであるように、自分も認知バイアスの影響を受けると認識していれば、すでに正しいと信じていることを確認する情報だけを探している時に、それをはるかに容易に認識できます。同様に、人間はすべてをきちんとした因果関係の物語に整理したがるものであり、この種のアプローチは世界の複雑さを単純化しすぎるということを知っていれば、「全体像」をより良く把握するために、さらなる情報を探そうとする可能性が高くなります。
このわずかな批判的自己分析だけで、自分の分野で他の人よりも競争上の優位性を得ることができるのです。自分の欠点を自覚していることは確かに好ましいことです。例えば、どんなに有望に見える機会でも、それを追求する際には常に予見不可能なリスクが伴うことを知っていれば、おそらくそれに多額の投資をすることに慎重になるでしょう。私たちはランダム性や、世界の広大な複雑さを理解するための限られた能力に打ち勝つことはできませんが、少なくとも自分たちの無知によって引き起こされる損害を軽減することはできるのです。
最終的なまとめ
私たちは未来について常に予測を立てているにもかかわらず、実際にはそれが非常に苦手です。私たちは自分の知識に過度の自信を持ち、自らの無知を過小評価しています。理にかなっているように思える手法への過度の依存、ランダム性を理解し定義することの根本的な不能、さらには私たちの生物学さえもが、誤った意思決定の一因となり、時には「ブラック・スワン」、つまり私たちがありえないと信じているが、結局は世界の理解を再定義することになるような出来事を引き起こすのです。実践的なアドバイス: 「なぜなら」を疑え。
この複雑な世界を理解するために、出来事の間に直線的な因果関係を探すのは、絶対に私たちの性ですが、現実には、私たちは未来を予測することも、現在の原因を確立することも、まったくもって悲惨なほど下手です。出来事を明確な原因と結果で見たいという欲求を満たすよりも、むしろ、単一の考えに固執せずに、複数の可能性を検討する方が良いのです。自分が何を知らないかを知れ。未来について意味のある予測をしたいなら、それは保険を購入する時、投資をする時、大学に進学する時、転職する時、研究を行う時、あるいはただ人間であるだけの場合にも、確かにそうする必要がありますが、単にすべての「既知」を考慮に入れるだけでは不十分です。それでは、あなたの予測に伴うリスクを部分的にしか理解できません。代わりに、自分が知らないことを意識的に認識し、それによって、扱っている情報を不必要に制限しないようにすべきです。
