急速に発展するコンピュータの世界は、将来私たちの仕事にどのような影響を与えるのか？ 本書『人間は過小評価されている』（2015年）で、ジェフ・コルヴィンはコンピュータが人間を上回る領域と、決して追いつけない領域を探る。これからの時代に経済的価値を保つために磨くべきスキルと、テクノロジーという怪物を味方につける方法を明らかにする。
この本の内容：コンピュータとあなたの違いとは？
コンピュータがますます賢くなっていることは誰もが知っている。 しかし、実際どのくらい賢くなっているのだろうか？ あなたよりも？ ありえない、と思うかもしれない。
それは正しいかもしれない。 だが、コンピュータが人間の感情を検出し始めたらどうだろう？ そして、感情を備えたコンピュータがストーリーテリングの戦いで、果たしてあなたに勝てないと言い切れるだろうか？ この要約では、ここ数十年でコンピュータが遂げた重要な進歩を紹介する。
それらは小さなものではない。 しかし同時に、本書のタイトルが示すように、コンピュータのそれとは比べものにならない、あるいは代わりがきかない人間ならではのスキルについても学ぶことができる。 人間は確かに過小評価されているのだ。 この要約で明らかになるのは、以下のようなことだ。
- 「ラブ・マシン」とは何か
- コンピュータが人の感情を検出する方法
- 画面の前に長時間いることがなぜ非常にまずいのか
- ストーリーテリングの戦いで勝つのは人間かコンピュータか
自分をコンピュータと比べてはいけない。負けてしまうから。
2年ごとに脳のパワーを100％向上できたら素晴らしいと思わないだろうか？ 不可能に思えるが、コンピュータにとっては違う。 ムーアの法則によれば、ITシステムの処理能力は2年ごとに2倍になる。
長い目で見れば、それは莫大な増加だ。 例えば、ソニーの最初のトランジスタラジオはトランジスタが5個で、ポケットにやっと入る大きさだった。 今日、インテルの最新プロセッサは50億個のトランジスタを搭載し、手のひらに収まる。 では、コンピュータは無限に強力になるのか？ そうとは言えない。 ムーアの法則も物理的な限界、すなわち一定の空間に詰め込めるトランジスタの数には限りがあるという理由で、いずれ終わりを迎える。
しかしそれまでは、自分の脳の力をコンピュータと比べないほうがいい。 事実、現在ではコンピュータは、私たちが普通「人間にしかできない」と思う作業でも人間を上回る。 たとえば、コンピュータは人間より効果的に感情を検出できる。 有名な心理学者ポール・エクマンは、微小表情を発見した。表情を作り出す40の顔面筋肉のごく小さな動きだ。
長年の研究の末、エクマンは3000種類の異なる微小表情のどれがどの感情に結びつくかを明らかにした。 その成果が顔面動作符号化システムである。 これはこう使う。この感情データをカメラ付きのコンピュータに入力し、人の顔に向ければ、コンピュータは85％の精度で感情を正しく認識できる。 一方、訓練を積んでも人間の正解率はわずか55％だった！
テクノロジーは私たちが考える以上に私たちを変えている――悪い方向に。
スマートフォンやタブレットがどれほど自分に影響を与えているか考えたことがあるだろうか？ 電話、コンピュータ、その他の「画面」の使用は、私たちの社会的スキルを低下させることがわかっている。 今の世界では、気づかぬうちに何時間も画面の前にいることは簡単だ。 問題は、画面の前にいる時間が長ければ長いほど、ボディランゲージを読んだり感情を理解したりといった社会的スキルが劣化していくことだ。
実際、小学6年生を画面のないキャンプに5日間だけ参加させたところ、子供たちの感情理解能力が大幅に向上したことが研究で示された。 研究者は結果を確認するためにさらに2つのテストを行い、いずれも統計的に有意な差が認められた。 ではソーシャルメディアはどうか？ 距離を縮めてくれるのではないのか？ 残念ながら違う。 結局のところ、ソーシャルメディアはそれほど社会的ではないのだ。
もともと人間は、安全と食料を提供してくれる部族とつながり続けるために社交的に進化した。 しかし今日では、自宅のコンピュータからつながりを維持でき、食料は冷蔵庫にある。 一見すると画期的な進歩に見えるが、実際はその逆だ。 たとえば、ある研究では、ソーシャルメディアを多用する米国の10代の若者は、親や仲間との良好な関係を築く傾向が低く、不幸であることが多いと示されている。
これは、ソーシャルメディアを介した絆が、対面や電話によるものより効果が薄いからかもしれない。 もう一つの理由として、ソーシャルメディアの利用者は一般的に人を信頼しなくなり、人間関係の質が低下することも考えられる。 このようにコンピュータは多くの面で私たちの生活を向上させるが、共感力のような社会的スキルがますます重要性を増していることを踏まえると、利用には注意が必要だ――次の章で見てみよう。
知識より社会的スキルが人間にとってより重要な資産になりつつある。
「知識は力なり」という古い格言がある。 しかし近頃は、知識はますますコンピュータに蓄積され、頭の中に留めておく必要性が薄れている。 では人間はどうすればいいのか？ 知識の獲得から、他の人間固有の能力、すなわち社会的スキルへと主眼を移さなければならない。
弁護士を考えてみよう。事件の分析から、自分の立場を支える戦略立案まで、時間と費用のかかる多くのスキルが求められる。 しかし今日では、コンピュータが数百万件の判例を分析し、関連する文献をあっという間に見つけ出すことができる。 最高裁判所の判決予測でさえ、法律の専門家より高い精度で行えるのだ！ では弁護士は不要なのか？ 必要とされているが、その焦点はコンピュータでは代替できないスキルへと移りつつある。すなわち、依頼人と感情的なつながりを築き、彼らが自らの最善の利益のために行動する手助けをするといった社会的スキルだ。 社会的スキルがますます重要になるもう一つの理由がある。
世界の相互接続が進むにつれ、異なる文化の人々が交流する機会が増えている。 ほんの少しの踏み外しが深い侮辱と受け取られ、悪い状況では致命的になりかねない。 たとえば2004年、イラク戦争中に米海兵隊員がシーア派イスラム教で第三の聖地であるイマーム・アリー・モスクに近づき過ぎ、大騒動を引き起こした。 もし当該兵士にもっと知識があれば、衝突を回避できただろう。
しかし、社会的スキルが活用されれば、驚くほど強力なものとなる。 数週間前、アメリカ兵の一団が怒り狂う数百人のイラク人に包囲された。 だが彼らは攻撃する代わりに、現地文化の知識を活かしてひざまずき、銃口を地面に向けた。 このシンプルなボディランゲージの行使でイラク人は落ち着き、兵士たちは平和的に撤退できたのだ。
共感力は常に人間に必要とされるスキルだ。
コールセンターで嫌な思いをしたことはないだろうか？ その一因は、オペレーターが決められた台本に従わされ、あなたの問題に対する真の共感を欠いているからだ。 これに苛立ちを覚えるのは、共感がビジネスを含むあらゆる人間関係の基本要素だからだ。 実際、相手が何を感じているかを理解する共感力は、経済のあらゆる分野でますます重要になっている。
医師であれコールセンターの担当者であれ、共感はすべての意味ある関係の第一歩だ。 たとえば、アメリカン・エキスプレスは共感をビジネスにどう活かしているか。 ジム・ブッシュがアメックスのコールセンターを任されたとき、彼は台本をすべて廃止した。 代わりに、各顧客の情報をオペレーターに渡し、各自が正しいと思うように行動させた。 その結果、顧客推奨スコアの向上、利益率の上昇、従業員離職率の50％減少につながった。 共感力の良い知らせは、誰でも習得可能で、おそらくコンピュータに取って代わられることは決してないスキルだということだ。
共感は二つの要素から成る。他者の思考や感情を理解すること、そして適切に反応することだ。 たとえば、共感力のある医師は、患者が経験していることを理解しようと努め、適度な懸念を示す。 ここに人間がコンピュータより優れている点がある。 私たちは最も強力な形の共感を人間同士でしか受け入れないように配線されているため、コンピュータがどれほど精巧に問題に対応しようと、私たちは納得しないのだ。
ゴルフからビジネスまで、チーム構築の重要性が増している。
何かがうまく噛み合わないチームで働いた経験はないだろうか？ チームの各メンバーが素晴らしいスキルを持ち寄っても、異なる個性が相性の悪さを生むことがある。 では、チームの成功を決めるのは何か？ 規模や安定性、適切な報酬など多くの要素が重要だが、それら以上に重要なのが社会的感受性、すなわち被験者の社会的な能力だ。
2008年の米国ゴルフチームを考えてみよう。 監督のポール・エイジンガーは、ライダーカップで優勝できるチームを編成したいと考えた。 それ以前の6大会のうち5大会で米国は負けていたが、その原因はチームプレーができなかったからだ。 そこでエイジンガーは新しいアプローチを試みた。最もスキルの高い選手を選ぶのではなく、互いの個性が最も適合する選手を選んだのだ。 彼は各ゴルファーがチーム内で快適に感じ、理解されていることを確実にした。 その結果は？
過去25年間で最大級の米国チームの勝利となった。 F・スコット・フィッツジェラルドはかつて「会議から偉大なアイデアが生まれたことはない」と言ったが、今日なら間違いかもしれない。チームで協力できることは、あらゆる組織の成功に不可欠だ。 科学研究の世界では、最も影響力のある仕事は一般的にチームによって行われる。 このシステムによって各メンバーが特定のトピックに特化でき、新たな領域への到達が早まる。
チームワークはビジネスの世界でも極めて重要だ。 CEOだけでなく、通常は事業を運営するチーム全体が存在する。1970年代に登場した最高財務責任者（CFO）や、1980年代に現れた最高情報責任者（CIO）など、多くの調整役がいる。 このようなチーム構成が現在の成功には欠かせない。
良いストーリーは論理よりも説得力がある。
誰もが、感動で涙を誘う素晴らしいプロットの映画を観終えた経験があるだろう。 しかし、そのような良いストーリーを語る能力があれば、純粋に論理的な主張よりも人々を説得しやすく、何百万人もの人生を変えられると言ったら？ 世界銀行アフリカ地域のディレクター、スティーブン・デニングの例を考えてみよう。 彼は、世銀がマラリアのような重要なテーマに関する驚くほど大量の情報を保有していることに気づいた。
この情報を、たとえばザンビアの医療従事者が利用できるようにすれば、何百万人もの人々を助けられる。 当初、デニングはロジック、チャート、スライドを使って同僚にアイデアを売り込もうとしたが、耳を傾けてもらえなかった。 そこで彼は新しい方法を試み、ザンビアの医療従事者が世銀のサイトにログインし、マラリアに関するすべての情報にアクセスする話をした。 問題は、その従事者が情報にアクセスできなかったことだ。 つまり、世銀が膨大な情報を保有していても、実際には何の変化も生み出せていなかったのだ。 このストーリーが世銀の戦略変更につながり、結果として何百万人もの人々が救われた。
デニングは、人間がコンピュータより明らかに優位に立つスキル、すなわち良い物語を話すことを使ったのだ。 物語は「人を動かして変化させる」ために存在するが、コンピュータが書いた物語は信憑性に欠けるため、決してこれを達成できない。 私たち人間は語り手を知り、評価したいと思うもので、コンピュータが書いたとわかれば本能的に疑惑を抱く。 近年、コンピュータはスポーツの試合の単純なレポートからより複雑な物語まで、文章作成が上手になってきているが、それでも人間の物語を凌駕するには至っていない。
コンピュータも創造的になれるが、真のブレイクスルーは人と人との交流から生まれる。
コンピュータが考案したレシピで料理を作ったことはあるだろうか？ ない？ では、機会があればぜひ試してみてほしい！ コンピュータは実際に創造的になれ、料理はその好例だ。
IBMは自社のスーパーコンピュータ、ワトソンに究極のクリエイティブ・クックになるよう学ばせた。 最初に、ワトソンは既存の何千ものレシピと、トマトとオレガノのように含まれる食材の組み合わせすべてをスキャンした。 さらに、数千の食材の化学プロファイルも「食べさせられた」。 そして、まったく新しいレシピを作るよう指示された。 その結果の一つが「オーストリアン・チョコレート・ブリトー」で、牛ひき肉、ダークチョコレート、潰した枝豆、アプリコットピューレ、チーズという驚くべき組み合わせを含み、オースティンのサウス・バイ・サウスウエスト・フェスティバルでフードトラックから販売され、人々に愛された。 このように、コンピュータが創造的タスクを遂行できることは明らかだ。
しかし、真に画期的な創造はやはり人間の相互作用から生まれるようだ。 アップル、グーグル、ピクサーのような本当に創造的な企業を考えてみよう。 これらの企業は、従業員間の「ランダムな」交流、すなわちイノベーションの火花を散らすような交流を増やすことで、積極的に創造性を促している。 たとえば、グーグルは社員食堂で本当においしい食事を提供している。 すると皆がそこに行く。 列に並んでいる時、普段は話さないような相手と会話が始まることがよくある。
また、小さなテーブルではなく長テーブルを配置することで、知らない人の隣に座る可能性が高まる。 さらにスティーブ・ジョブズの手法もある。彼はピクサーの本社に中央の集合場所を設け、全員が交流するように設計した。 アップルでは、顔を合わせたミーティングで有名で、全員の意見を直接引き出した。
コンピュータのパワーを活用して知識と社会的スキルを高めよう。
この要約で見てきたように、人間は多くの領域で依然としてコンピュータより優れている。 しかし、さらに良いことに、コンピュータは私たちが卓越するのを助けてもくれる。 教育を例にとろう。コンピュータでの学習は、混雑した教室での学習より効果的であることがわかっている。 たとえば、米海軍は船舶の技術システムを修理する方法を学生に教えるためにソフトウェアを使用している。これは純粋に知識ベースのタスクで、人間の相互作用を必要としない。
次にスタンフォード大学は2011年、人工知能に関する最初のMOOC（大規模公開オンライン講座）を開設し、世界中の自宅から誰でも参加できるようにした。 最終的に190カ国から約16万人の学生が登録したが、最大の衝撃は、上位400人の成績優秀者は並行して行われた教室講座のエリート学生ではなく、オンライン参加者だったことだ！ 今日では、成功に不可欠な社会的スキルでさえ、ソフトウェアを使うだけで学習する方法がある。 例えば、「ラブ・マシン」と呼ばれるソフトウェアは、従業員同士の交流を促し、互いに助け合うインセンティブを与えることで、より良い社会的スキルを構築する手助けをする。 これを使うと、助けてくれた同僚に感謝のメッセージを送ることができる。 ひねりは、他の従業員全員もその感謝メッセージを見られることだ。
その狙いは、従業員が自分の知識を隠して守るのではなく、共有して他者を助けるよう促すことにある。 その結果、感謝のメッセージが他の人が助けることへのインセンティブを生み出すことがわかった。 時には、誰が一番助けになるかを競い合うような展開になることさえある！
最終的なまとめ
本書の核心的なメッセージ： 技術の進歩は不可避であり、プラスとマイナス両方の結果をもたらす。 人間が仕事を維持したいならば、共感力など、コンピュータには発達させられない人間的スキルを磨き、テクノロジーの悪影響を管理する行動を取る必要がある。 今日から実践できるアドバイス： テクノロジーを使って自分のスキルセットを強化しよう。 膨大なオンライン学習コミュニティを活用し、自分のスキルと履歴書の価値を高める何かを無料で学んでみよう。
例えば、リーダーシップ、意思決定、プロジェクトマネジメントのスキルを他の大勢の学習者と共に学び、コースを無事に修了すれば大学から証明書を取得することもできる。
