『スーパーシンキング』（2019年）は、複雑さを切り抜け、より良い意思決定を下すための概念的なツールキットです。起業家ガブリエル・ワインバーグと統計学者ローレン・マッキャンが、生物学から経済学まで多様な分野の洞察を駆使し、今日のトップクラスの問題解決者や意思決定者が用いる「メンタルモデル」を紹介します。ただし、これは論理学の退屈な学術書ではありません。これらのモデルを個人的・仕事上の難題に当てはめれば、あなた自身がスーパーシンカーになる道を歩み始めるでしょう。
この要約から得られること：より賢く考えるための思考ハック
世の中を渡る知恵とは何でしょうか？一語ずつ見ていきましょう。世渡りとは、日常生活に関心を持つことです。一方、知恵とは、人生全体の大局的な知識を意味します。しかし、それだけではありません。
単に多くの断片的な事実を知っていても、あまり役に立ちません。アメリカの投資家チャーリー・マンガーがかつて言ったように、「事実が理論の枠組みに結びついていなければ、使える形で持っているとは言えない」のです。
これが私たちの定義です。世渡りの知恵とは、日常の問題を照らし出す理論的モデルに、人生についての知識を組み込むことです。では、そのモデルはどこにあるのでしょうか？
まさにその問いに答えようとしたのが、ガブリエル・ワインバーグとローレン・マッキャンです。経済学、物理学、哲学など様々な分野を参考に、本書では世界を理解し、より良い決断を下し、思考を次のレベルに引き上げるためのメンタルモデルのセットを紹介します。
その過程で、次のようなことを学びます。
- 14世紀の哲学者がデートについて教えてくれること
- 正しいことよりもミスを避けることがなぜ重要なのか
- イスラエルの保育園が互恵性について教えてくれること
スーパーシンキングは、実証済みの概念を活用して世界を説明し、より良い決断を下すのに役立つ
私たちは毎日何十もの決断を下しています。すべてが大きな決断とは限りませんが、悪い判断が積み重なれば、口座の残高不足、不幸な結婚、行き詰まった仕事につながりかねません。つまり、あらゆる決断が重要なのです。
しかし、人生は複雑な難問と曖昧な証拠に満ちています。意思決定は、理性による行為というより、闇夜に鉄砲を撃つようなものに感じられることも多いでしょう。
もっと良い方法があるはずですよね？実際にあるのです――それがスーパーシンキングです。世の中の雑多なデータを理解するために、実証済みの認知的な設計図に頼る世界の捉え方です。
詳しく見ていきましょう。あらゆる業界には、実践者が問題の「心的イメージ」を作り出すためのメンタルモデルが存在します。これは一回限りのスナップショットではなく、何度も再利用できるテクニックです――それが「モデル」と呼ばれる所以です。言い換えれば、世界を説明する繰り返し現れる概念です。
ほとんどのメンタルモデルはかなり専門的で、特定の専門家だけが使います。しかし、もっと広く応用できるものもあります。こうしたスーパーモデルは、日常生活を理解するのに役立ちます。臨界量を例に取りましょう。物理学者は、核分裂の連鎖反応を引き起こす臨界状態を作り出すのに必要な最小の核物質量を表すために使います。しかし、これは技術変化のような他の文脈でも便利なモデルです。
ファックスは1840年代に発明されましたが、1世紀以上も無名のままでした。なぜでしょうか？コストが高く、裕福な個人や組織しか導入できなかったためです。これがファックスの知覚価値に影響しました。たとえ自分が機器を購入しても、知り合いと通信できないのです。
コストが下がるにつれ、より多くの人がファックスを購入し、より多くの接続が可能になりました。数字で言うと、2台の機器は1つの接続を、5台では10、12台では66の接続を作り出せます。1970年代までに、ファックスは臨界量に達しました。ネットワーク自体が有用になるだけの台数が揃い、自分が機器を持っていれば誰とでも通信できる可能性が高まったのです。
現代のビジネスは、この洞察を活用して大きな利益を上げてきました。たとえば、臨界量の考え方は、UberやLyftのようなライドシェアサービスに、人々がサービスに依存し始める前に各都市でどれだけのドライバーが必要かを教えてくれました。
これは、複雑さを解きほぐすのに使える唯一のスーパーモデルではありません。この後のセクションでは、あなたの認知能力を高めるための数多くのショートカットを見ていきます。
アンフォースドエラーを避け、第一原理から議論することで、間違いを減らせる
何をどう見るかによって、考え方は決まります。19世紀ドイツの数学者カール・ヤコビの言葉を借りましょう。彼のモットーは「常に逆転させよ、逆転させよ」。つまり、問題を反対、あるいは「逆」の視点から捉えると、解決が容易になることが多いという意味です。
例えば、投資家は通常、お金を儲けることが目的だと考えます。しかしヤコビなら、実際はお金を失わないことだと言うでしょう。これは意思決定にも当てはまります。常識では、より良い判断を下すとは、より頻繁に正しいことを意味しますが、逆転の考え方では、実際にはより間違いを少なくすることなのです。
つまり、テニスプレーヤーが言うところのアンフォースドエラー（相手の巧妙さではなく、自分の不注意によるミス）を避けることです。弱いサーブをネットにまっすぐ打ち込む場面を想像すれば、理解できるでしょう。
アンフォースドエラーを避けるには、自分の推論の仕方に注意を払う必要があります。これを第一原理から議論すると言い、確実に真実だと言える前提から出発し、ボトムアップで思考することです。自動車・エネルギー企業テスラの創業者イーロン・マスクは、これを「根本的な真理」にまで分解し、そこから考え始めることだと定義しています。
たとえば、マスクが自動運転車用のバッテリーパックを検討していた際、1キロワット時あたり600ドルを下回る価格は絶対に不可能だと言われました。彼は納得しませんでした。第一原理に基づき、彼は2つの問いを立てました。バッテリーパックを作るには何が必要か？そして、それらの材料の市場価格はいくらか？
その答えは、コバルト、ニッケル、アルミニウム、カーボン、ポリマー、そして封止缶であり、それぞれ1キロワット時あたり80ドル相当でした。マスクは、材料を直接購入して自社でバッテリーセルを製造すればいいと気づきました。その結果？誰もが不可能だと考えていたよりも安価なバッテリーが実現したのです。
このボトムアップの推論は、日常の決断にも応用できます。就職活動を考えてみましょう。多くの人は、あまりに多くの求人に応募してエネルギーを浪費し、最初に来たチャンスに飛びつきます。第一原理は、異なるアプローチを示唆します。
履歴書を送る前に、腰を据えて自分の価値観を定義しましょう。独立性、地位、お金のうち、どれが最も重要ですか？次に、譲れない一線を定めます。たとえば、通勤できる距離や、受け入れ可能な最低限の役職などです。最後に、それらの価値観を既存の求人と照らし合わせます。これが逆転の発想の実践です。どんな仕事があるかではなく、どの仕事が自分のニーズに合うかを問うているのです！
オッカムの剃刀があなたの恋愛の鍵を握っているかもしれない
堅実な推論は根本的な真理の上に築かれることを見てきましたが、それらが正しいとどうやって分かるのでしょうか？これは古くからの問いです。2世紀のローマの天文学者プトレマイオスは、「可能な限り最も単純な仮説によって現象を説明するのが良い原則である」と主張しました。
1200年後、イギリスの哲学者オッカムのウィリアムも同じ結論に達しました。同じようにもっともらしく、競合する仮説がある場合、より単純な方が真実である可能性が高いというものです。これをオッカムの剃刀と呼びます。考え方としては、不必要に込み入った説明を「剃り落とす」ことです。言い換えれば、蹄の音が聞こえたら、シマウマではなく馬を思い浮かべるのです。
これは多くの実用的な応用が利くモデルです。デートを例に取りましょう。デートアプリやウェブサイトの台頭により、見込みのある相手に極めて詳細なフィルターをかけることがかつてないほど容易になりました。少し大げさに言うと、多くの人が、ホットヨガとラズベリーアイスクリームが好きな青い目のブラジル人を探しています。不可能な組み合わせではありませんが、出会いのプールは確実に狭まります。
オッカムの剃刀は、これは物事を複雑にしすぎだと言っています。チョコレートよりラズベリーが好きな人や、青い目ではなく茶色の目の人とも十分うまくやっていけることは、過去の経験から誰もが知っています。一方で、面白くなく、魅力的でもなく、興味深くもなければ、うまくいく可能性は低いでしょう。そして、たとえホットヨガが好きでないことが絶対に譲れない条件だとしても、そのフィルターは後から追加する方が理にかなっています。最初は基本に絞るべきです。
これは、よくある論理の罠を打ち負かす素晴らしい方法でもあります。1983年、心理学者のエイモス・トヴェルスキーとダニエル・カーネマンは、現在では有名な思考実験を提示しました。次のようなものです。リンダは31歳、独身、はっきりものを言い、聡明です。大学では哲学を専攻し、デモに参加していました。可能性が高いのはどちらでしょう？リンダが銀行員であること、それとも、リンダが銀行員であり、女性運動の活動家でもあること？
ほとんどの人は後者を選びます。これは連言錯誤が働いている例です。この錯誤は、2つの出来事が「連言」（同時に）起こる確率は、常に1つの出来事が単独で起こる確率以下であると述べています。思い出してください。すべての銀行員がフェミニストとは限りません。デートに話を戻すと、どちらがより可能性が高いでしょうか――笑わせてくれる相手を見つけること、それとも、面白く、かつアイスクリームのフレーバーに至るまであなたの文化的嗜好を完全に共有する相手を見つけること？その答えが、仮定を単純化することがなぜ報われるかを教えてくれます！
他人の立場に立つことは難しいが、「無知のベール」がより公正な決断を助ける
他人の動機を理解するのは厄介で、特に相手が見知らぬ人の場合はそうです。その結果？私たちは不公平な結論に飛びついてしまいます。同僚から素っ気ない1行のメールが届けば、彼は急いでいるだけかもしれないのに、見下されていると考えてしまいます。
心理学者はこれを根本的な帰属の誤りと呼びます。私たちは自身の行動を意図や外的状況によって説明する一方で、他人の行動は本質的な特性に帰するのです。あなたが赤信号を無視するのは病院へ急ぐ必要があるからですが、別のドライバーがそうすれば、その人が本質的に向こう見ずだからだと考えてしまいます。
だからこそ、自分の前提を考え直すのが良いのです。ここでハンロンの剃刀が役に立ちます。このモデルは、不注意で簡単に説明できることを、悪意によるものと見なしてはならないと述べます。隣人がうるさい音楽をかけているのはあなたを困らせるため？ありえません――彼は壁が薄いことを忘れているだけでしょう。
さらに一歩進んで、より客観的に考えたいなら、無知のベールを使うことができます。これは、アメリカの哲学者ジョン・ロールズが1971年の著書『正義論』で展開したモデルの名前です。その仕組みは以下の通りです。
誕生はくじ引きです。恵まれた機会に祝福される人もいれば、何も持たない人もいます。だからといって、私たちは自分の特権や他者の不遇が当然だと思い込むことをやめません。ロールズは、これが公平さの理解を歪めると論じました。
しかし、自分がその社会のどこに位置するか知らされずに、公正な社会を設計しなければならないと想像してみてください。ロールズは、自分が奴隷として生まれるか自由人として生まれるか確信が持てなければ、奴隷制そのものが不公平だと判断するだろうと結論付けました。言い換えれば、自分の利益だけでなく、その決断によって影響を受けるすべての人の感情と利害を考慮に入れるのです。
これはあなた自身の意思決定に応用できる有益なモデルです。たとえば、あなたが会社のマネージャーで、従業員のリモートワークを認める確立されたポリシーを廃止しようと考えているとします。あなたの見解では、そうする正当な理由がたくさんあります。しかし、無知のベールの背後に自分を置いたらどうでしょう？自分が誰であろうと、そのポリシーに反対するでしょうか？もしあなたが高齢の親族の世話をする従業員だったら？あるいはシングルペアレントだったら？
たとえ最終的に自分の意見を曲げなくても、これは価値のある実験です。なぜなら、他者の視点や課題を理解する助けになるからです。
社会の変化に取り残されたくなければ、適応力を身につけよう
オオシモフリエダシャクは温暖な気候に生息する夜行性の蛾で、イギリスではよく見られる種です。産業革命以前、イングランド北西部のオオシモフリエダシャクのほとんどは薄い色をしており、これは明るい樹皮にカモフラージュするのに役立つ形質でした。しかし1811年から1895年の間に、暗色のオオシモフリエダシャクの割合は0.01%から98%に上昇しました。何が起きたのでしょうか？
これはダーウィンの「適者生存」理論の古典的な例です。炭鉱からの汚染が樹木を厚いすすの層で覆いました。すると、薄い色の蛾は捕食者に見つかりやすい獲物となり、暗い色の蛾は隠れたままで繁殖したのです。
アメリカの科学者レオン・メギンソンが指摘したように、人々はしばしば「適者」を、強さや知性、優れた遺伝子と混同します。しかし鍵となるのは適応力、つまり変化する環境に合わせて調整する能力です。それこそが、暗色のオオシモフリエダシャクの物語が教える教訓です。社会もまた時間とともに進化します。自分の社会環境で繁栄したいなら、あなたも適応力を身につける必要があります。では、どうすればいいのでしょうか？
優れた方法の一つは、実験的思考法を採用することです。これは、科学的な観察を行い、仮説を立て、検証し、データを分析し、新しい理論を形成するというサイクルです。最も成功している人々や組織は、まさにその思考法を取り入れています。彼らは常に、生産性、幸福、フィットネスを高める新しいツールを探し求めているのです。
たとえば、あなたの健康を考えてみてください。この食事法があらゆる食事法の中で体に一番良いと示唆する膨大なデータがあふれています。ビーガンになるべきか、パレオか、それとも断食がより良い選択肢でしょうか？それを知る唯一の方法は実験することです。これは単にいろいろなことをランダムに試す以上のものです。一つひとつ異なる食事法を試し、結果を分析して自分に合うものを見つける、厳密な試行錯誤のアプローチを取ることを意味します。
同じことがあなたの「知的ダイエット」にも当てはまります。新しいアイデアを試していなければ、おそらく古くて時代遅れのアイデアにしがみついているでしょう。何しろ、考え方は常に変わります。あなたはおそらく、小惑星が恐竜を絶滅させたとか、ティラノサウルス・レックスは滑らかな肌の爬虫類だったと教えられたでしょう。しかし今日、多くの専門家はその理論を時代遅れと見なし、ほとんどの古生物学者はTレックスが部分的に羽毛で覆われていたと信じています！古い考えに固執すれば、すすけた木にしがみつく明るい色の蛾のように、あなたの思考も同じくらい時代遅れになってしまうでしょう。
逸話的証拠と相関関係を因果関係と誤る誤謬が、統計データの理解を歪める
私たちはデータ駆動型の世界に生きています。かつては科学者やエンジニアの専売特許だった定量化が、気候変動から私生活に至るまで、あらゆることの理解の仕方を形作っています。日々の運動量や睡眠時間を集計して教えてくれるアプリを使っている人もいるでしょう。
それは良いことですよね？ええ、良い面も悪い面もあります。アメリカの作家マーク・トウェインが好んで指摘したように、「嘘、大嘘、統計」というものがあります。言い換えれば、数字は情報を与えるのと同じくらい容易に誤解を招くのです。だからこそ、統計上のつまずきを避けることが非常に重要です。
結局のところ、栄養学であれ政府の政策であれ、数字が自分の味方だと主張する人々が至る所にいます。彼らが故意に誤解させようとしていなくても、その「証拠」が誤って解釈されたり誇張されたりしている可能性は十分にあります。
最も一般的な誤りの原因は、逸話的証拠に頼ることです。これは基本的に伝聞や個人的な経験です。進化的に見れば、こうした部分的なデータを信頼するのは理にかなっています。誰かがベリーを食べて病気になるのを見たら、管理されたベリー摂取実験を行うよりも、問題の低木を避けるでしょう。しかし、他の文脈では混乱の元になります。
例えば、1日に1箱のタバコを吸いながら90歳まで生きた祖父について人々が語る話を考えてみてください。これらは平均的な経験について何も教えてくれない、並外れたケースです。それはレストランに行くのに少し似ています。極端に美味しかったりまずかったりした場合、単に普通だった場合よりも、その食事について友人に話す可能性が高いでしょう。喫煙はすべてのケースで肺がんを引き起こすわけではないかもしれませんが、だからといって平均的なリスクを有意に高めないわけではないのです。
次に、相関関係は因果関係を含意するという誤った考え方があります。つまり、2つの出来事が連続して起こると、一方が他方を引き起こしたに違いないというものです。この誤謬が現実に作用するのを毎年見られるのが、人々がインフルエンザの予防接種を受ける時期です。必ず、誰かが同時に風邪をひき、それをインフルエンザと間違えて、自分が接種した注射のせいにします。
この説明で欠けているのは交絡因子、つまりあまり明白ではないが正しい説明です――すなわち、人々が予防接種を受けるのは、より多くの人が通常より病気になる時期に集中しているということです。インフルエンザの注射が免疫を与えてくれない風邪が誤認され、ワクチンは自分が防いだはずの病気を引き起こしたと非難されるのです！これこそがデータの問題点です――世界の理解を助けることもあれば、時に誤解させることもあるのです。
社会的規範と市場の規範を混同すると互恵性が損なわれる
現実を直視しましょう。人生は対立に満ちています。経済学では、こうした敵対的な状況は、利己的な「プレイヤー」同士が対戦する「社会的ゲーム」として説明されることがあります。ほとんどの従来のゲームはゼロサムです。あなたが勝てば、私が負けます。しかし、チェスと違って、現実の人生は白黒はっきりしていません。時には全員が勝つこともあります。
アメリカの心理学者ロバート・チャルディーニの1984年の著書『影響力の武器』で引用された、チップに関する研究を例に取りましょう。それによると、顧客に小さな贈り物をするウェイターはチップが増えることが分かりました。食後のミント1つで3%の増加。ミント2つで14%、そしてミント2つに「素敵なお客様に、もう1つミントを」という一言を添えると、23%に跳ね上がりました。
これは互恵性、つまり親切に報いなければならないという知覚された義務の好例です。これはかなり普遍的な文化的概念です。ローマ人はこれをクイド・プロ・クオ、つまり「何かを何かで」と呼びました。現代英語では、「君が僕の背中をかいてくれたら、僕も君の背中をかく」と言い換えます。
互恵性は社会的規範であり、社会生活を規制する明文化されていないが認識されたルールです。もちろん、私たちは常に互恵的に振る舞うわけではありません。時には市場の規範に従う方が適切な場合もあります。何かを「市場の視点」から見るとき、あなたはそれを個人的な利益の観点から考えます。対照的に「社会的な視点」は、それが正しい行いかどうかを問います。それは「この60ドルのベビーシッターの仕事は自分の時間を使う価値があるか？」と「友達の子供を4時間見てあげるべきか？」の違いです。
どちらも貴重な視点です。しかし、それらが混同されると物事は厄介になります。経済学者ダン・アリエリーの2008年の著書『予想どおりに不合理』で引用されたイスラエルの幼稚園のケースを取り上げましょう。保護者が子供を迎えに来る際に遅刻することが多く、園は遅刻に対する罰金を導入することにしました。この方針は逆効果でした。保護者の遅刻はさらに頻繁になったのです！
その理由はこうです。罰金が導入される前、遅刻者は罪悪感を感じ、時間を守ろうと努力していました。市場の規範の導入は、彼らが幼稚園の先生に何か借りがあるという感覚を損なわせました――結局、お金を払っているのだから、悪いと感じる理由はありません。興味深いことに、幼稚園が罰金を廃止した後も、保護者の行動は元に戻りませんでした――この実験は両方のタイプの規範を損なってしまったのです。
これは、状況に正しい概念モデルを適用することがいかに重要かを示しています。そのイスラエルの保育園の例が示すように、物事を正しい枠組みで捉えているか確認することは報われるのです！
最後のまとめ
スーパーシンキングは、実証済みの概念的モデルを活用して意思決定を改善し、よくある論理の落とし穴を避ける手助けをします。物理学、経済学、哲学など多様な分野から集められたこれらの「スーパーモデル」は、複雑さを切り抜け、最も厄介な難問に光を当てます。オッカムの剃刀を使って見込みのある伴侶を選んだり、臨界量を応用して新興市場を理解したり、無知のベールを使って他人の立場に立ったり、これらの超適応性の高いツールは、あなたの認知ゲームを確実に向上させてくれるでしょう。
実践的なアドバイス：
番号付きの賛否リストで決断を評価しましょう。
大きな問題にアプローチする最もシンプルな方法は、賛成と反対のリストを作ることです。しかし、異なる要素に異なる価値を置く可能性が高いでしょう。そこで役立つのが番号付きの賛否リストです。ここでは、各要素をマイナス（-10から0）とプラス（0から10）のスケールで評価し、それぞれの相対的な価値を把握します。たとえば、新しい仕事のオファーがあったが、それを受けるには新しい街に引っ越す必要があるとします。その場所と改善された給与、どちらが高いスコアを得るでしょうか？単純に聞こえるかもしれませんが、これは思い切った行動を取る前に体系的な費用便益分析を行うための強力なメンタルモデルです。
次に読むべき本：Thinking in Bets（アニー・デューク著）
この要約で探求してきたメンタルモデルは、世界を理解し、より良い決断を下すのに役立ちます。しかし、人生は予測不可能で混乱に満ちています。最高の決断でさえ期待した結果をもたらさず、一見悲惨な計算違いが思いがけない恩恵を生むこともあります。時に私たちにできるのは、サイコロを振って賭けに出ることだけです。
しかし、それは盲目的な運任せではありません。ポーカーチャンピオンでビジネスコンサルタントのアニー・デュークが、賢い賭け方について書いた本があります。彼女が主張する鍵は、結果ベースの思考への依存から脱却することです。その方法を知りたければ、アニー・デューク著『Thinking in Bets: Making Smarter Decisions When You Don’t Have All the Facts』（2018年）をお読みください。
