データや数字、統計が聖なる遺物のように扱われるこの世界で、『センスメイキング』（2017年）は人文学に根ざした思考への回帰を力強く提唱しています。本書は、人間文化の解釈を通じて世界を理解する方法である「センスメイキング」のプロセスと原則を解説します。目の前のことだけにとらわれず、問題を取り巻く文脈を理解する力は、独自性の高い優れたアイデアを生み出したいと考えるすべての人にとって、極めて重要なツールです。
この本から得られるもの──文化に根ざした人間的思考の力を学ぶ
多くの議論や対話は、抽象的な数字や統計によってかき乱されています。あなたも、「まあ、データが実際に示しているのはね……」と高慢にあなたの主張を退ける、知ったかぶりに出会ったことがあるかもしれません。哲学や人文学に基づく思考よりも、アルゴリズムや自動化された数値処理が優先される傾向が強まっているように思われます。
この偏った焦点は教育やビジネスを損ない、社会に悪影響を及ぼしています。本書では、私たちを取り巻く文化と向き合うためのより良い方法である「センスメイキング」に、なぜ目を向けるべきなのかを明らかにしていきます。さらに、以下のような事例も学べます。
- ビッグデータがH1N1パンデミックを予測できなかった理由
- 投資家ジョージ・ソロスがセンスメイキングによって1日で6億5000万ドルを稼いだ方法
- FBIがセンスメイキングを使って人質を解放した方法
センスメイキングは、5つの原則からなる文化的関与の一形態である
コンピューターの機械的な効率性と比較すると、人間の思考プロセスには欠陥があることは明らかです。しかし、人間には機械にはない明確な強みが一つあります。それは文化的知識です。この文化的知識を最も強力に活用できるのが、センスメイキングと呼ばれる方法です。センスメイキングとは、文化的知識を吟味することで知恵を得るプロセスのことです。
それは人文学と密接に関連した文化的関与の一種です。例えば、今日では数字に意味を求めるのが普通に思えるかもしれませんが、センスメイキングは売上高や離職率などの数字を超えて考えることを可能にしてくれます。それは世界を360度の視点で捉えさせてくれます。センスメイキングには5つの基本要素があります。第一に、センスメイキングは、人間は個々の性格だけで定義されるべきではないと理解しています。人は文化的文脈によっても特徴づけられるのです。
第二に、分厚いデータ（シックデータ）を探すことです。分厚いデータとは、特定の文化において何が重要であるかを明らかにするものです。例えば、米国の86パーセントの家庭が週に6クォート以上の牛乳を飲むかもしれないという事実は、「薄いデータ」です。分厚いデータがあれば、牛乳が彼らにとって何を意味し、なぜ牛乳を飲むのかを理解することができます。第三に、人間の行動は抽象的にではなく、社会的文脈の中で理解するのが最善であると考えます。例えば恋愛を考えてみましょう。
恋愛は、実験室で研究できる脳内の化学反応にとどまるものではありません。それを完全に理解するには、たとえば古典的なインドや現代の西洋で、恋愛がどのように経験されてきたかを見なければならないでしょう。第四に、厳密な論理プロセスだけに頼るべきではありません。洞察は、没入、直感、仮説構築を通じて得られるのです。最後の原則は、データだけに頼って方向性を定めるべきではないと私たちに思い出させてくれます。世界に心を傾ければ──GPSではなく星を見上げるように──重要な洞察に到達することもできるのです。
シリコンバレーが求めるテクノロジー的解決策は、人文学に根ざした思考と相容れない
センスメイキングは今日、かつてないほど必要とされています。シリコンバレーの思考様式が人文学に根ざした思考をどのように脅かしているかを見てみましょう。結局のところ、シリコンバレーの支持者たちは、テクノロジーがどんな問題でも解決できると考えています。しかし、このシリコンバレーの思考様式は、センスメイキングの5つの原則と完全に相容れません。
シリコンバレーの中心的な信条を3つ見てみましょう。第一に、「破壊的イノベーション」という概念が極めて重要です。テクノロジー企業は、単に新製品を売るのではなく、市場を覆し、根本的に新しいものを生み出すことを目指しています。これは人文学の知的伝統からは最もかけ離れたものです。人文学とは、現代および過去の文化の中で、アイデアや概念がどのような位置を占めているかを理解することに尽きます。第二に、シリコンバレーはビッグデータの統計分析、つまり非常に大規模なデータセットの精査に取り憑かれています。
2008年、GoogleはGoogle Flu Trendsを開発しました。同社は、検索トレンドを使ってインフルエンザの流行を予測したいと考えていました。それは大失敗でした。2009年のH1N1パンデミックは見逃され、一方で2012年と2013年はインフルエンザの大流行年だと予測されました。しかし、そうはなりませんでした。Googleのアルゴリズムは、実際のインフルエンザの流行とはほとんど関係のない、インフルエンザの「季節」に関連する検索によって混乱させられたのです。
アルゴリズムは異なる検索間の相関関係に気づきましたが、明らかに各検索の意図を解読することはできませんでした。「チキンスープ」のような相関クエリが、誤ったインフルエンザ警報を次々と生み出し始めたのです！ 第三に、シリコンバレーは「摩擦のないテクノロジー」を好みます。それは、人間の積極的な入力を必要とせず、滑らかで直感的に動作するテクノロジーです。これは、GoogleやFacebookがあなたの好みやあなたが買いたいかもしれないものを推測しようとして、あなたに届く情報をフィルタリングする方法に見られるものです。しかし、摩擦のないテクノロジーは、私たちをフィルターバブルに閉じ込め、同じものに何度もさらされるようにしてしまいます。しかし、シリコンバレーがどれほど努力しようとも、実際の人間の相互作用はそのようには機能しません。
文化的文脈が人間をいかに定義するかを知ることは、ビジネス上の優位性につながる
センスメイキングの第一の原則──人間は文化的文脈によって定義される──は、ビジネスで大いに活用できます。フォードは、高級車リンカーンのラインナップを刷新したいと考えたとき、まさにこれを実行しました。リンカーンにとって状況は厳しく、高級車市場でのシェアはわずか5.5パーセントしかありませんでした。
もちろん、フォードには市場の状況や顧客に関する一般的なデータが豊富にありました。彼らはリンカーンのオーナーの年齢や出身地を知っていましたが、顧客の文化的文脈に関する深い理解を欠いていました。そこでセンスメイキングの出番となったのです。フォードは、顧客の「クルマ生態系」を明らかにするための包括的な調査を考案しました。つまり、典型的な顧客の社会的構造を理解したかったのです。半年以上にわたり、彼らは60人の顧客の妻、夫、姉妹、兄弟、隣人、友人に接触しました。
彼らは、顧客が本当は誰であり、何に動機づけられているのかを実感したいと考えていました。その結果、フォードがエンジニアリングや技術仕様を重視していることは、多くの顧客の心に響いていないことがわかりました。彼らのほとんどにとって、運転はクルマ体験全体のほんの一部にすぎなかったのです。データはまた、高級品を所有することが、これらのドライバーにとって私的な領域における自己表現の一形態であることも明らかにしました。このデータと文化的文脈の理解をもとに、フォードは顧客のためにはるかに総合的な製品を生み出すことに着手しました。彼らは、ラグジュアリーという概念そのものが、自動車のエンジニアリングとデザインプロセスを構築するために使われるべきだということに気づいたのです。
設計プロセスにおける当面の焦点が、アンチロック・ブレーキ・システムであれ、ウィンドウスイッチであれ、ステアリングホイールであれ、それは問題ではありませんでした。各コンポーネントが「ラグジュアリー」を強く主張している必要があったのです。フォードがセンスメイキングを用いることで、顧客の文化的文脈を理解し、リンカーンブランドを再活性化することができたのです。
分厚いデータが競争上の優位性をもたらす
分厚いデータは、文化の中で何が重要であるかを表現します。それは文脈を提供することで、単なる事実以上のものを捉えます。投資家ジョージ・ソロスは、分厚いデータを使って富を築いた代表的な例です。1992年、ソロスは「イングランド銀行を破綻させた男」として知られるようになりました。彼は、同行が英国通貨を切り下げざるを得なくなることに賭けました。それが実現したとき、彼は1日で6億5000万ドルの富を得ました。
しかし、彼はどのようにしてそれがわかったのでしょうか？ 彼はソロス・ファンド・マネジメントの思考文化に導かれていました。ソロス自身が哲学を学んでいたため、彼にとってデータは単なる数字以上の意味を持っていました。彼が活用したのは、経験、新聞記事、会話という分厚いデータだったのです。
では、データを分厚くするのは何でしょうか？ それは客観的知識というよりも、データの文脈を認識することです。よりよく理解するために、知識の性質について考えてみましょう。知識には4つのタイプがあります。第一に、客観的知識があります。これは自然科学の基礎となるものです。
「1+1は2である」「水は水素と酸素からできている」といったものは客観的知識の例です。客観的知識は普遍的に真です。第二に、主観的知識があります。これは「寒い」とか「アップルパイが食べたい」といった個人的な意見や感情に基づく知識です。第三に、共有知識があります。これは公的で文化的なものです。
それは共有された人間の経験です。例えば、ユダヤ人の経験について語ることができます。第四に、感覚的知識があります。これはしばしば「第六感」と呼ばれるものです。
この知識は直感的です。兵士は近くにブービートラップがあることを「感じ取り」、それを回避できるかもしれません。センスメイキングは、4つのタイプの知識すべてを、どれかを優先させることなく統合することを必要とします。
現象学はセンスメイキングとビジネスリサーチの枠組みを提供する
センスメイキングの第三の原則は、抽象的な領域ではなく、現実の世界で分厚いデータを集めるように私たちを導きます。動物園ではなくサバンナを選びましょう！ 例えば、哲学は現象学という概念を私たちに提供してくれます。これは、現象を私たちが考えるべき姿ではなく、実際にあるがままに記述すべきだということを意味します。
センスメイキングを現実世界の実践に移すための枠組みを提供するのが現象学です。それは、外に出て人々が実際に何をしているのかを観察しようという呼びかけです。檻の中のライオンを精査するのではなく、サバンナでライオンを観察すべきなのです。一般的に言って、私たちのほとんどは、オフィスや企業戦略会議という比喩的な動物園に閉じ込められています。そうではなく、私たちは現実の世界に出て行き、感覚を使って何が起きているかを体験すべきです。抽象的な理論や習慣的な思い込みに囚われることは避けるべきです。
著者は、経営難に陥っていたヨーロッパの大手食料品チェーンを立て直すために、センスメイキングに基づく現象学を用いました。そのチェーンの技術的データは優れていましたが、その用途は限られていました。同社は、顧客が来店ごとにいくら使うか、25歳から38歳の女性が何を好んで買うかについてはすべて把握していました。しかし、実際の買い物体験や、食品が家に持ち帰られた後にどうなるかについては知りませんでした。答えは、経営陣が顧客に投げかける質問を捉え直すことにありました。収益を増やす最善の方法は、人々が料理をどのように経験しているかを尋ねることだったのです。
この質問への回答がまとまると、顧客が店内でどのような意思決定をしているかをよりよく理解できるようになりました。ほどなくして、同社は再び全機能をフル稼働させることができるようになったのです。アイデアが浮かんだときの感覚をどのように表現するでしょうか？ 「それが私のところにやってきた」とか「ピンときた」といった表現を使うかもしれません。それは、アイデアが外部の源から私たちに明かされるように感じることが多いからです。
創造的なアイデアは、没入と感受性から始まる
しかし、厳格な精神的プロセスに従うことでアイデアが生み出されると信じる「デザイン思考」と呼ばれる学派があります。このようにすれば、創造性は本質的に製造できるというのです。まるで知識や専門性は何の関係もないかのように！ このアプローチの最も有名な提唱者は、スタンフォード大学デザイン研究所の創設者デイビッド・ケリーが率いるデザイン会社IDEOです。
同社は、最高のデザイナーは特定分野の専門知識や専門的知見に縛られずに仕事をすべきだという考えを推し進めています。デザイナーが歯ブラシを作るか、トラクターを作るか、椅子を作るかは問題ではないとしています。同じデザインプロセスがどんな状況でも適用でき、毎回驚くほどうまくいくはずだと考えているのです。しかし、このアプローチは明らかにナンセンスです。創造性はこのようには機能しません。
著者は友人や同僚を対象に、創造的プロセスについてどう考えるかを尋ねました。その結果、創造的なアイデアは、対象となる分野への没入と感受性によって喚起されることがわかりました。没入とは、本質的に、別の世界への共感的な飛び込みです。関連する物語や逸話を受け入れることによって理解される受容性と開放性は、解決策を生み出すために必要な文脈をしっかりとつかむための不可欠なツールであることがわかりました。アイデアに対してオープンでなければならない、と著者の友人たちは言いました。
創造的なアイデアは、彼らが最も予期していなかったときに降り注いできました。ヘンリー・フォードが有名な自動車組立ラインを生み出したのもそうでした。屠殺場で豚が部分ごとに処理されていく様子を観察したことが、自動車産業における彼の創造的衝動を引き起こしたのです。
センスメイキングには文化的解釈が必要である
アメリカ海軍兵学校では、学生はGPS衛星技術を使って航行する訓練を受けるだけではありません。夜空を使って針路を描く方法も教えられています。それには理由があります。最高の航海士は、テクノロジーだけでなく、利用可能なさまざまな情報源から情報を解釈できるべきだからです。
センスメイキングもこのように機能します。それは、社会的直感、積極的傾聴、文化的文脈を通じて世界を解釈することを私たちに促します。FBI捜査官クリス・ボスは、2006年に誘拐されたアメリカ人ジャーナリスト、ジル・キャロルを解放するために、まさにそのような方法を用いました。彼と彼のチームは、センスメイキング、具体的にはアラブ文化の解釈によってこの危機を乗り切りました。
2006年1月7日、ジル・キャロルはバグダッドで誘拐されました。数日後、彼女と誘拐犯のビデオがアルジャジーラで放映されました。通常の慣行として、FBIは熟練した交渉人のチームを招集しました。その中にクリス・ボスがいました。彼らは、イラクの反乱者たちにとって最も重要な文化的事柄について理解を深めることに着手しました。まず、中東文化における家族と家族の名誉の重要性を認識しました。そこで、キャロルの父親が誘拐犯に直接語りかける映像を撮影しました。彼らはまた、誘拐犯のビデオの中の細部にも気づきました。誘拐犯はキャロルの頭を覆わずに放置していたのです。これは、アラブ文化では失礼の印とされるため、異例のことでした。
そこで、ボスのチームはこの点を利用して、イラクのメディアで誘拐犯の評判を傷つけました。次の身代金要求ビデオでは、誘拐犯はキャロルに全身イスラム服を着せました。FBIの戦術は、誘拐犯の弱点を露呈させたため、うまくいきました。やがて、誘拐犯たちは、アラブ文化を軽視していると批判されることに敏感だったため、面目を失わずにどうやって彼女を解放するかだけを考えるようになりました。3月30日、ジル・キャロルは解放されました。必要だったのは、中東文化を航行するための少しの努力だけでした。航海には、ご覧の通り、芸術があるのです。
最終的なまとめ
本書の重要なメッセージ：センスメイキングとは、人間の文化とそれが機能する文脈を理解することです。 自然科学が私たちに促すデータ駆動型の世界解釈とは対照的に、センスメイキングは人文学に根ざし、人間の文化、人々の物語、芸術、哲学、歴史の豊かさを認めます。
おすすめの関連書籍：『アルゴリズムと暮らす』 ブライアン・クリスチャン＆トム・グリフィス著 『アルゴリズムと暮らす』（2016年）は、アルゴリズムが日常生活と、思っている以上に深く関わっていることを示す実用的で有益なガイドです。それだけではなく、問題解決や意思決定、物事の遂行を助けることで、より良い人生につながることも教えてくれます。
