ジョン・ケイ マーヴィン・キング 『ラディカル・アンセタインティ』 ラディカルな不確実性への称賛 「面白く、啓発的です……これは必要な批評であり、[キングとケイ]は活気に満ち、知識豊かで、数多くの物語を交えてそれを行っています。」 — フィナンシャル・タイムズ 「教養に満ちた内容が詰まっています。」 — ニュー・ステーツマン 「素晴らしい新刊です。」 — デイリー・テレグラフ 「優雅で賢明、そしてタイムリーな本です。」 — アイルランド・タイムズ 「輝かしい分析です。」 — プロスペクト ジョン・ケイとマーヴィン・キングは、後の世代の経済学者たちに忘れ去られたリスクと不確実性の古い区別を、もっと多くの人々に理解してもらいたいと考えています。 — ナイアル・ファーガソン 「判断と意思決定に興味があるなら、この本は魅力的です。それがあなたの仕事であれば、『ラディカル・アンセタインティ』は必読です。」 — エド・スミス 「この魅力的でよく書かれた本は、経済学を超えて広く共鳴するでしょう。多くの人に読まれるべきです。」 — マイク・ブリアリー 「この深遠でありながら実践的な本で、ケイとキングは明白なことを示しています。重要な領域では、私たちは何が起こっているのかを知ることができず、知りたくても知ることができないのです。それでも、どのように機能し続ける能力を保持するかを示しています。」 — ポール・ローマー 「多くの本は読者をより情報通にしたり、賢くしたりしますが、これは読者をはるかに賢くする数少ない本の一つです。ケイとキングの重要な教訓を理解した後、あなたは異なる、そしてより良い生活を送ることになるでしょう。」 — ローレンス・H・サマーズ ジョン・ケイとマーヴィン・キングによる他の著作 『イギリスの税制』 『ラディカル・アンセタインティ』 ブリッジ・ストリート・プレス 本書は2020年にイギリスで初版が発行され、2021年にペーパーバック版が出版されました。 著作権 © ジョン・ケイとマーヴィン・キング 2020 著者の道徳的権利が主張されています。すべての権利を保留します。本書のいかなる部分も、出版社の事前の書面による許可なしに、複製、保存、または伝達することはできません。また、出版された形態やカバー以外の形態で流通させることもできず、同様の条件が次の購入者に課されることもありません。 イラストのクレジット：p. 104 イングランド銀行；p. 142 Shutterstock；p. 143 WikiArtおよびHulton Archive/Getty Images。 本書のACIPカタログ記録は、英国図書館で入手可能です。 ISBN 978-1-408-71258-0 ブリッジ・ストリート・プレス リトル、ブラウン・ブック・グループのインプリント カーメライト・ハウス 50 ヴィクトリア・エンバンクメント ロンドン EC4Y 0DZ ハチェットUK社 www.hachette.co.uk www.littlebrown.co.uk ミカとバーバラに捧げる 目次 謝辞 ペーパーバック版への序文 ハードカバー版への序文 第1部 序章：不確実性の本質 1. 知り得ない未来 2. パズルとミステリー 3. ラディカルな不確実性は至る所にある 第2部 確率の魅力 4. 確率を用いた思考 5. 忘れ去られた論争 6. 曖昧さと不明確さ 7. 「確率と最適化」 不確実性を理解する 8. 大きな世界における合理性 9. 進化と意思決定 10. 物語のパラダイム 11. 不確実性、確率と法律 12. 良い物語と悪い物語 13 数字で語る物語 14 モデルで語る物語 15 合理性とコミュニケーション 16 語りの挑戦 第四部 経済学と不確実性 17 金融の世界 18 根本的な不確実性、保険と投資 19 マクロ経済学の（誤）理解 20 モデルの使用と誤用 第五部 不確実性と共に生きる 21 実践的知識 22 根本的な不確実性への適応 23 不確実性を受け入れる 付録：不確実性下の選択の公理 注釈 参考文献 索引 「私は、不確定で予測不可能なことが多く残るとしても、真実だが不完全な知識を好む。偽りの正確な知識は、間違っている可能性が高いからだ。」 — フリードリヒ・フォン・ハイエク、ノーベル賞講演、1974年 謝辞 この本の最終的な言葉は2019年の夏に書かれました。二人の著者は、プロの経済学者としての50年の人生を振り返ります。この期間に、経済や経済学の研究には多くの変化がありました。1969年に経済学のノーベル賞が初めて授与され、その後の受賞者の発表は経済学者のカレンダーの一部となっています。公的、私的、学術的な分野で、経済学者の数は大幅に増加しました。私たちは、これら三つの分野で同僚と共に働く幸運に恵まれました。この本で述べているように、進展は共同作業と他者とのコミュニケーションを通じて成し遂げられます。したがって、私たちが感謝の意を表すべき最大の相手は、世界中で私たちと交流してきた数えきれないほどのプロの同僚たちです。彼らの影響は、意識的なものも無意識的なものも含めて、非常に大きいです。私たちがこの本の執筆中に議論を交わした方々、レイチェル・バーコウ、ティム・ベスリー、アマール・ビデ、デイヴィッド・ボダニス、アラン・バッド、ポール・コリアー、サミュエル・イサカロフ、ピーター・ケルナー、リチャード・ピルデス、スチュアート・プロフィット、アダム・リドリー、ポール・シーブライト、ロバート・スキデルスキー、エド・スミス、デイヴィッド・タケット、そしてNYUスターンビジネススクールやNYUロー・スクール、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス、イングランド銀行の同僚たちに、特に感謝します。いくつかのアイデアは、オックスフォードのオールソウルズ・カレッジ、ベルゲンのノルウェー経済学校、NYUロー・スクール、イェールロー・スクールなど、いくつかの場所で数年にわたりセミナー参加者に提示されました。その他にも、このプロジェクトを実現可能にしてくれた方々がいます。イギリスのレイチェル・ローレンスとニューヨークのゲイル・トーマスが私たちの生活を整理し、本に取り組むことを可能にしてくれました。アンドリュー・ワイリーは、再び彼がどれほどエネルギッシュで支援的な文学エージェントであるかを証明してくれました。そして、私たちの出版社であるブリッジ・ストリート・プレスのティム・ホワイティングとゾーイ・ガレン、W.W.ノートンのドレイク・マクフィーリーは、あらゆる段階で励ましとアドバイスを提供してくれました。ドリス・ニコリックとマシュー・フォードは、優れた研究支援を提供するだけでなく、私たちが答えを出そうとせざるを得ない難しい質問を投げかけ続けてくれました。彼らの洞察は、この本を大いに豊かにしてくれました。 最後に、私たちの長い苦労を共にしてくれた配偶者、ミカ・オールダムとバーバラ・メランダーキングに感謝の意を表したいと思います。彼女たちは素晴らしいコメントや編集の提案をしてくれただけでなく、私たちが原稿を完成させるための時間を辛抱強く与えてくれました。 【ペーパーバック版の前書き】 この本のハードカバー版の原稿は、2019年の夏に出版社に提出されました。その際、私たちは「まだ存在しないウイルスによって引き起こされる感染症の流行に見舞われることを予想しなければならない」と書きました。2020年1月30日、世界保健機関（WHO）はCOVID-19を「国際的に懸念される公衆衛生の緊急事態」と宣言しました。世界的なパンデミックが公式に認められたのです。わずか1年余りの間に、1億5000万人以上がこの病気に感染し、300万人以上が亡くなりました。一部の読者は、私たちが異常に高い予見能力を示したと思うかもしれませんが、それは間違いです。私たちはそのような出来事が起こる可能性があることは言えますが、いつ、どこで、どのようなウイルスが出現するかを予測することは全くできませんでした。 COVIDと根本的な不確実性 COVID-19は、私たちが「根本的な不確実性」と呼ぶものの一例です。ナシーム・ニコラス・タレブが広めた「ブラックスワン」という言葉を使うなら、これは「起こるまで考えられない出来事」ではありません。私たちはパンデミックが可能であり、さらには起こる可能性が高いことを知っていました。しかし、「2019年12月に中国の武漢から高度に感染力のあるウイルスが出現する」という出来事に確率を付ける方法はありませんでした。その試みは、パンデミックがもたらす本当の課題から目を逸らすことになったでしょう。それは、こうした出来事をより良く予測することではなく、いつ発生するかにかかわらず、パンデミックに対抗するための公衆衛生サービスのレジリエンスを向上させることです。 一部の経済学者は、COVID-19のような出来事を「ショック」と呼び、予測できず、発生するまで何も知らない結果としています。彼らは、1970年代のオイルショック、今世紀初頭の「新経済」のブームとバスト、2008年のリーマン・ブラザーズの崩壊など、最近数十年でマクロ経済予測を乱した多くの類似の「ショック」を特定しています。しかし、これらの無知の告白は、単に卑屈であるだけでなく、過剰でもあります。私たちは、オイル価格が中東の不安定性に反応すること、過去に金融バブルが発生したこと、そしていつかパンデミックが起こる可能性があることを知っていました。パンデミックの一般的な特徴を知っていたので、私たちはそれに備えるための行動を取ることができたはずです。2019年末に特定のパンデミックが発生する確率を示すことができなかったからといって、私たちがまったく有用な情報を持っていなかったわけではありません。良い決定は、定量的でない情報を経験や他者からの学びと組み合わせて使用することから生まれます。 私たち - 著者たち - が前の段落で「私たち」という言葉を使うとき、私たちは誰を指しているのでしょうか？ 「私たち」という言葉は、私たちの集合的な知識、つまり人間の経験から生まれた世界の一般的な知識を指し、これは社会的学習を通じて誰もが利用できるものです。知性とは、その知識を個々の問題を解決するために応用する能力であり、集合的知性とは、その知識を社会的な制度—企業、コミュニティ、政府—を通じて社会的な問題に取り組む能力を指します。集合的な知識の規模こそが、人間を地球上の支配的な種にしている要因です。不確実性は、未来、あるいは現在、時には過去についての知識が不完全なときに存在します。この不完全さの一部は、個人が本やGoogleなどのオンライン情報源で答えを調べることで解決できます。集合的な知識へのアクセスの容易さは、私たちの時代の最も注目すべき革新の一つかもしれません。また、この不完全さは研究によっても解決できます。ウイルスを隔離し、その遺伝子配列を特定し、成功裏にワクチンの開発を始めることができたのは、非常に短期間でのことでした。集合的知性の進展により、社会はCOVID-19に対処するための状況が、歴史上の他のパンデミック—ペスト、コレラ、スペイン風邪—よりも比べ物にならないほど良くなっています。このような不確実性は、完全または部分的に解決可能です。他の不確実性は、コインを投げたりカジノでサイコロを振ったりするような、明確に定義された宝くじの結果に似ています。すべての可能な結果は事前に記述でき、それぞれの確率は確立された統計手法を用いて計算できます。これらの不確実性も解決可能であり、数学的計算によって制御できます。しかし、これらは私たちが直面する問題のほんの一部に過ぎません。 対照的に、根本的な不確実性は、将来のすべての可能な結果のリストを列挙できず、それに確率を付けることができない状況を指します。最も重要な個人的、ビジネス、財務、政治的な決定はこの種のものです。これらは、私たちが何かを知っているが、明確に定義された未来の結果に確率を付けるには不十分なユニークな状況を反映しています。COVID-19は、世界を襲った最初のパンデミックでも最後のパンデミックでもありませんが、2020年にその到来の確率を事前に計算することを不可能にするほど、過去のエピソードとは十分に異なっていました。新しいウイルスが発生するメカニズムについて私たちが十分に知らないため、その発生頻度や深刻さ、伝播の仕方を推定することはできません。もしそのような知識があれば、私たちはそれらを回避するために多くのことができるでしょう。そして、過去のパンデミックに関する歴史的データは、私たちにはほとんど役に立たないでしょう。 金融市場と根本的な不確実性には、多くの類似点があります。投機的危機と疫病はどちらも感染性のプロセスです。真実と虚偽の信念がウイルスのように人口の間で広がります。どちらも根本的な不確実性の例です。 私たちは、銀行危機やパンデミックが歴史上繰り返されることを知っていますが、それがいつ、どのように起こるかは分かりません。1929年から1933年の大恐慌の後、再びそのような出来事が起こる可能性は高いと考えられていました。そして、2008年の世界金融危機の前兆として、金融システムに多くのストレスの兆候が見られました。しかし、それらの懸念は行動を促すべきものであったにもかかわらず、たとえばリーマン・ブラザーズが2008年9月に崩壊するという形で確率を表現することはできませんでした。もしそのような確率を導き出すための知識があったなら、崩壊は起こらなかった可能性が高いのです。人類は、複雑さや根本的な不確実性に対処し、適応するのが得意であることが証明されています。私たちはパンデミックや金融危機を乗り越えてきましたが、それらは大きな損害をもたらしました。「最良の解決策」を追い求めるのをやめ、「十分に良い解決策」で満足することを学びました。私たちは個々のコンピュータのように行動するのではなく、互いにコミュニケーションを取りながら答えを見つけます。そして、そのコミュニケーションはコンピュータコードではなく、平易な言葉での物語の形をとります。多くの経済学者は、物語はコンピュータコードより劣ると考えています。なぜなら、コンピュータは人間とは異なり、数学的推論の誤りを犯さないからです。しかし、根本的な不確実性があるからこそ、数学的推論は複雑な世界で生き残り、繁栄するために必要なツールの一部に過ぎません。人間は自然な物語の語り手ですが、多くの人が数学的推論に苦労しています。この物語への偏りは人間の弱点ではなく、むしろ人間の強みなのです。 物語は私たちが複雑な世界を理解する手助けをしてくれます。経済学者は、複雑な議論の本質を伝える際に物語を語ります。そして、彼らはセミナーやワークショップで自らの物語に挑戦を招き入れます。彼らは、物語が有用であるためには挑戦されるべきであることを理解しています。特定の現象を説明するための物語は、通常一つだけではありません。私たちは、フランスの作家ジャン＝フランソワ・リオタールが「大きな物語」よりも「小さな物語」を好むことに賛同します。経済学は、モデルが小さな物語を語るときにより生産的であり、大きな物語を提供しようとする時よりも効果的です。挑戦されない物語は、真の信者にとって単なる信仰の対象となり、合理的な議論を妨げる流行やファッションを生むことになります。これは、今日のソーシャルメディアの嵐に見られるように、党派性を助長し、信念の均一性を強制しようとする現象です。そして、時にはこれらのプロセスが金融市場における投機的バブルを引き起こすこともあります。2021年に私たちが再び投機的バブルに直面しているのはそのためです。すべてのバブルに共通する本質的な類似点は、資産を購入する主な動機がその基礎的価値の評価ではなく、他の誰かに高い価格で売れるという信念であることです。 1997年から2000年にかけて、これらの資産はインターネット株でした。2003年から2008年には複雑な債務商品が主流となり、現在のバブルでは暗号通貨に関連するさまざまなデジタル資産が注目されています。2017年から2018年には「イニシャル・コイン・オファリング（ICO）」の発行が相次ぎ、初期の暗号関連事業に参加する権利が提供されました。しかし、その熱狂は収束し、最大のICOであるBlock.oneのEOSは40億ドルを調達しましたが、そのほとんどの価値をすぐに失いました。プロモーターと投資家は現在、アメリカの裁判所で対峙しています。2020年は特別目的買収会社（SPAC）の年であり、これは18世紀初頭の南海バブルのプロモーターの有名な言葉で表現されるように、「誰も何であるかを知らないが、大きな利益をもたらす事業を進めるためのもの」と言えます。多くのSPACは、テニスのスター選手セリーナ・ウィリアムズやNBAのレジェンドシャキール・オニール、元下院議長ポール・ライアンなど、著名なスポンサーを引き寄せることで信頼性を高めようとしています。 2021年初頭、デジタルアート作品の一部を表すトークンがクリスティーズで6900万ドルで売却されました。自宅のコンピュータにその画像をダウンロードすることはできますが、トークンによって与えられる「権利」は、そのトークンを所有する権利、またはアーティストのビープル（マイケル・ウィンケルマン）が説明したように、彼と共にその画像を宣伝する権利です。購入者のメタコバン（ヴィグネシュ・スンダレサン）が、さまざまなメディアに語ったように、トークンの真の価値は10億ドルだと信じる理由については、私たちにはあまり明らかではありません。バブルは、真の信者たちの物語によって決定された評価から始まります。彼らの広範なソーシャルメディア活動を掘り下げると、独自の言語、信念、論理を持つカルトに紹介されることになります。他の投資家も参加し、バブルが弾ける前に売却することを目指します。その間、物語に対する信念によって正当化された投資家には利益が蓄積されます。物語への挑戦は信者によって抵抗されるため、挑戦は困難で不人気になります。2021年5月1日に彼の投資会社バークシャー・ハサウェイの年次総会で、ウォーレン・バフェットはビットコインについて直接コメントしたくないと述べました。なぜなら、長期投資をしている人々からの反発を受けたくなかったからです。やがて物語は成功裏に挑戦され、バブルはしぼみ、新たな評価の基準が確立されます。物語が広く信じられるようになることは、真実の核を持たない限り稀です。インターネットは多くのビジネスの深い変革を予見しましたが、1999年にされた主張は誇張され、早すぎるものでした。銀行はより良い定量的リスク管理技術を開発しましたが、上級幹部たちはこれが膨れ上がったバランスシートや低品質の資産ポートフォリオを管理することを可能にすると誤解していました。そして、新しい金融技術は顧客が既存の機関を回避し、自分の事務をよりコントロールできるようにしますが、それはビープルをピカソに変えたり、ドルを無用のものにしたりするわけではありません。 増大する党派意識と、自分とは異なる信念に耳を傾けない姿勢は、歴史的に民主的で多元的な社会において、高度な教育を受けた人々を含む多くの人々に見られる特徴です。これらは、私たちの複雑な世界を理解するための一貫した物語を挑戦し、発展させるプロセスを妨げます。そのため、急激な不確実性の世界がもたらす課題に対処するための合理的な議論にとって有害です。19世紀にジョージ・エリオットは、急激な不確実性の本質をすでに理解していました。彼女は次のように書いています。 「どの優雅な歴史家も、自らの英雄たちが世界の歴史や自分自身の行動を予見していなかったという驚くべき機会を見逃すことはないだろう。例えば、アルフレッド大王が燃えるろうそくで労苦の夜を測っていたとき、未来の紳士たちが時計で怠惰な日々を測ることになるとは思いもしなかった。この真実の鉱脈は、どれほど精力的に掘り起こされても、私たちの石炭よりも長く残るだろう。」 パンデミックやバブルは、急激な不確実性の典型です。私たちはパンデミックが訪れることを知っていますが、いつそれが起こるのかを予測することはできません。私たちがハードカバーでパンデミックが起こる可能性があると書いた数日後にロックダウンが必要となり、ほぼすべてのローンチイベントがキャンセルされたことからも、その教訓を得ました。バブルが弾けることは知っていますが、いつそれが起こるのかを予測することはできません。かつての天才アイザック・ニュートンは南海バブルを見抜きましたが、ブームの終わりに近づくにつれ、取り残されることへの恐れから投機の狂乱に加わり、その後損失を嘆きました。 私たちの本で述べているように、急激な不確実性に対する適切な対応は、未知の未来を予測しようと努力を重ねることではなく、予測できない出来事に対して強靭で弾力的な戦略を開発することです。投機的なブームにおいて唯一の強靭で弾力的な戦略は参加を拒否することです。それはニュートンのようにブームを逃すことを意味するかもしれませんが、ニュートンが逃さなかったバストを逃すことにもつながります。しかし、私たちは強靭さと弾力性を求める中で創造的である必要があります。 パンデミックの直前、ジョンズ・ホプキンス大学のアナリストたちは世界中の疫病対策を調査し、最も準備が整っていた国はイギリス、オランダ、アメリカ合衆国であると結論づけましたが、これらの国はウイルスによって最も深刻な影響を受けることになりました。研究者たちは何を見落としていたのでしょうか？彼らの研究は、対応の速度と効果を決定する上で重要な社会的および政治的要因にほとんど重きを置いていませんでした。また、パンデミックの影響がそれを引き起こしたウイルスの特性にどれほど依存しているかを十分に反映していませんでした。 人口が少ない南太平洋の島国（ニュージーランド）や、北欧の端に位置する国（ノルウェー）であるか、あるいは国際的な交通のハブである人口密集都市（ロンドンやニューヨーク）であるかによって、大きな違いが生まれます。レジリエンス（回復力）やロバストネス（堅牢性）は、さまざまな角度から試されるべきです。「科学」に依存することについて、パンデミックは科学と政策の関係について多くの教訓を提供しています。2020年、イギリス政府はすべての家庭に手紙を送り、「科学的および医療的なアドバイスがそう指示するなら、コロナウイルスに打ち勝つために必要なことは何でも行う」と述べました。 「科学」というものは存在しませんが、政策立案者によってこの用語がますます多く使われるようになっています。科学の本質は、決定的なものではないということです。私たちの知識はすべて仮定的で暫定的です。数世代にわたって発展してきたニュートン力学は、人類を月に送り込むことを可能にしました。しかし、20世紀には、宇宙的または微視的なスケールで作業する際に誤解を招く可能性があることを学びました。2020年にCOVID-19に関する多くの不確実性があったことを指摘することは、関与した科学者たちを批判することではありません。彼らのワクチン開発は驚くほど効果的であり、重症患者の治療法を学ぶ上でも大きな進展がありました。この二つの組み合わせにより、執筆時点でイギリスの致死率はほぼゼロにまで低下しました。これが科学者たちの仕事であり、彼らはそれを非常にうまくやりました。しかし、モデルが使用される場合、「科学に従う」ことは特に危険です。疫病のモデルは、疫病の進行の可能性のある形を理解するのに役立ちます。疫病はゆっくりと始まり、病気の広がりが観察しにくい時期を経て加速し、ピークに達し、徐々に減少します。その後、第二波や第三波として再び現れることもあります。しかし、そのピークの大きさや上昇・下降の速度は、病気の広がりを支配する重要なパラメータに関する知識なしには正確に予測することはできません。2020年の春には、その知識が不足しており、今も少しは得られていますが、あまり増えていません。ウイルスの性質は不明であり、その広がりに関する仮定は、経済活動を制限するための政府の介入に対する公衆の反応に関する判断に依存していました。モデルから除外された他の要因は、異なる国々や各国の中での経験の大きな違いを説明するようです。モデルは洞察を提供することができますが、実際の病気の広がりを記述するものではありません。 多くの読者は、感染者一人あたりの病気が伝播する人数を示す（不名誉な）R値にすでに慣れていることでしょう。このR値は、ロックダウンに関する決定に至った過程を説明するために、政治家たちが公のブリーフィングで引用しました。しかし、R値は概念であり、数学モデルの特性であって、病気の特性である科学的定数ではありません。 スランヤ・アイヤーは、「疫学者たちが観察されたコロナウイルスの感染者数の増加率に合わせるために、何度もR値を必死に調整している現象」（ある世界的に有名な疫学チームの場合、3週間の間に4回も調整した）を説明しています。このようなデータフィッティングの作業は、経済学では一般的であり、「経済学者とは、昨日予測したことが今日起こらなかった理由を明日説明する専門家である」というジョークが生まれます。「科学が私たちに何をすべきかを教えてくれる」というのは真実ではなく、決してそうなることはありませんでした。科学的意見は、疫学モデルの洞察に基づいた判断に基づく必要がありましたが、それらの洞察をウイルスに対する不完全な知識、効果的なワクチンを開発できる可能性、ロックダウン措置に対する人々の反応といった他の関連要因と天秤にかける必要がありました。また、科学的証拠は、個人の自由への侵害、友情や家族関係に課せられた制限、ロックダウンやその他の制約による経済的コストといった、より広い社会的・経済的要因の文脈に置かれる必要がありました。私たちは、これらの決定を下し、その責任を負うために政治家を選びますが、多くの政治家はその責任を果たせませんでした。2020年の夏、政府はイングランドでの試験を中止し、教師の予測に基づいて成績を付与することを発表しました。しかし、教師の中には生徒の能力を過大評価する人もいれば、私たち自身を含め、彼らの成果に常に驚かされる人もいます。そのため、教育技能省と資格試験規制局（OFQUAL）は、人工知能を使って成績を調整しました。この作業が悲劇的な結果を招くことになる理由を、ハードカバーの読者は理解するでしょう。207ページでは、オックスフォードの法哲学者ジョナサン・コーエンが法的プロセスにおける確率の使用の限界について述べています。「個人にとっては厳しいことです…もし彼がシステム全体の成功のために自分の特定の訴訟を失わなければならない場合。したがって、システムが個々の市民の利益のために存在するのであれば、逆は成り立たないという議論は失敗します。」私たちは、アメリカの弁護士ローレンス・トライブの観察を続けました。「おそらく100人に1人の無実の人が誤って有罪判決を受けるシステムを容認することは、各陪審員ができるだけ少ない間違いを犯そうとする努力をしているのとは大きく異なります。」結果が発表された際に抗議の嵐に直面した政府は、すぐに後退し、調整されていない予測を受け入れることに同意しました。ボリス・ジョンソン首相は「突然変異したアルゴリズム」を非難しましたが、この主張はばかげていました。 問題は、個々の学生が自分の成績の下方修正が公正であると容易には信じられないことであり、たとえその修正が全体のグループにとって妥当であったとしてもそうです。パンデミックにおける誤りや失敗は避けられないものでした。しかし、政府の最大の誤りは、自分たちが知っている以上のことを知っているふりをしたことです。最初から、メディアからの relentless な圧力の下で、政府は自らの政策の有効性について根拠のない確信を表明しました。そして、状況が変わることを示唆したときには、新たな方向性を同じく確信を持って説明しました。このような方針転換が数回続くと、信頼は低下します。そして、政治的リーダーシップへの信頼は、広範なワクチン接種を促進するなどの集団行動の問題に対処するためには重要です。多くの政治家は、自らの誤った確信を専門家に従うことや「科学を信じること」として表現しました。（残念ながら、多くの科学者もこのように取り込まれることに喜んでいました。）パンデミックの対応については、間違いなく大規模な調査が行われるでしょう。その調査は、責任を追及するのではなく、未来への教訓に焦点を当てるべきです。そして、以下でアンニー・デュークに倣って説明する「結果主義」を避けるべきです。つまり、結果だけから決定の質を推測することです（第15章参照）。政府は誤りを犯したとされるでしょうが、それは根本的な不確実性の下での意思決定の性質です。その間に、私たちが知っていることと知らないことについて正直であることが重要です。そして、私たちが知らないことに対しても強靭で弾力的な政策を開発することが求められます。 経済学の未来 根本的な不確実性の重要性は、現代の英国における石炭の使用を超えて持続しています。しかし、経済学者、統計学者、ビジネススクールによって適用される意思決定理論は、解決可能な不確実性と根本的な不確実性の違いを無視し続けています。なぜなら、前者の小さな世界では、合理的な意思決定が最適化行動と同一視されるからです。そのような行動は、未来の幸福、利益、または社会的福祉の測定の数学的期待値を最大化することによって表現されます。決定は複雑に見えるかもしれませんが、発見すべき最適な解決策があります。根本的な不確実性の世界では、不完全な知識のために私たちは何も最大化することができず、次の一回限りの挑戦が来る前に「十分良い」解決策を探します。根本的な不確実性は、革新と起業家精神の本質であり、それによって可能になる生活水準の向上の源泉です。そのため、経済学の専門家がこれを長い間無視してきたのは奇妙です。これは経済研究プロジェクトの中心にあるべきです。しかし、実際にはそうなっていません。この本のハードカバー版が出版されて以来、私たちは多くの人々—経済学者と非経済学者の両方—とそのテーマについて議論する機会を得ました。私たちが予想していた通り、そしておそらく恐れていた通り、後者のグループの方が遥かに受け入れられやすい聴衆であることがわかりました。しかし、他の分野の専門家からも多くを学ぶことができました。 私たちが半世紀前に経済学を学び、教え始めたとき、私たちは二つのプロジェクトに非常に興奮していました。一つは、経済学、さらには社会科学全般に厳密さをもたらすための数学の活用です。もう一つは、マクロ経済学をミクロ経済学の基盤から構築すること、つまり成長や発展、インフレーション、景気循環の研究を、家計、企業、政府の行動を理解することに根ざすことでした。これらが一緒になって「経済」と呼ばれるものを形成しています。 しかし、今日では私たちはより懐疑的な見方を持っています。経済学の数学化には素晴らしい成果もあります。ケネス・アローとジェラール・デブレは、アダム・スミスが「見えざる手」を初めて説明して以来、結論が出なかった競争市場と経済効率の関係についての議論に明確さをもたらすために非常に洗練された数学的手法を用いました。ゲーム理論は、個人や企業がどのように相互作用するかの理解を深めました。経済成長の単純なモデルは、技術進歩や投資が発展にどのように寄与するかをより良く理解する手助けとなりました。しかし、経済生活においては収穫逓減が普遍的な現象であり、これらの分野も例外ではありませんでした。一般均衡理論は、資源をより効率的に配分することも、経済予測の質を向上させることもできませんでした。ゲーム理論は、競争市場におけるビジネス戦略を明らかにする上で限られた価値しか示しませんでした。そして、ポストコロニアル開発の成功と失敗は、経済成長が社会的および政治的要因にどれほど依存しているかを示しました。これらのすべての分野において、新しいアプローチが提供した主要な洞察は、最初の論文から得られたものでした。今日の経済学の大学院生の多くの仕事は、すでに確立されたモデルの枠組みをいじることにあります。そして、私たちが「x」について研究している学生に「あなたの研究からxについて何を学びましたか？」と尋ねると、一般的な答えは「xのモデルを開発することが可能であることがわかりました」という一つのバージョンです。この答えは、学生が博士号を取得し、おそらく最初の学術的な職を得るためには十分ですが、私たちが信じるように、経済学の研究は実践的な知識への貢献によって正当化されるべきだと考える人々にとっては不十分です。そして、マクロ経済学にミクロの基盤を与えるというプロジェクトは、広く失敗と見なされるべきです。2016年、当時世界銀行の首席経済学者であったポール・ローマーは、「30年以上にわたり、マクロ経済学は後退している」と主張しました。ローマーは、彼が「数学的な曖昧さ」と呼ぶものの文脈で彼の批判を位置づけました。これは、経済学において記号的表記が、記号が表そうとする経験的事実に注意を払わずに使用されることを指します。21世紀初頭には、過剰な自信が頂点に達しました。2000年に広く引用された記事の中で、故エドワード・ラズィアは「経済的帝国主義」と呼ぶものを説明しました。「経済学は、探求の範囲と影響力の範囲を拡大している」と彼は指摘しました。 「経済学の台頭」と彼は説明した。「それは、我々の学問が複雑な概念を比較的単純で抽象的な言葉で表現できる厳密な言語を持っていることから生じています。この言語は、経済学者が複雑さを取り除くことを可能にします。複雑さは記述の豊かさを加えるかもしれませんが、同時に分析者が本質を見失う原因にもなります。」その結果、彼は説明を続けた。「社会学者や人類学者、心理学者は問題を特定するのが得意かもしれませんが、経済学者は答えを提供するのが得意である可能性が高いのです。」もちろん、これは経済学者が提供する答えが正しいという前提に立っています。ラゼアの同僚であるロバート・ルーカスは、2003年にアメリカ経済学会で経済不況の問題は解決されたと公言した際、これに疑いを持っていませんでした。しかし、その後の金融危機は彼の主張を否定する結果となり、「大不況」が続きました。ラゼアは「経済学においては三つのテーマが基本的なものとなっている」と観察しました。第一に、経済学者は個人が最大化する合理的行動を取ると仮定します。第二に、経済学は理論の一部として均衡の重要性を厳格に守ります。第三に、経済学者は効率性の明確に定義された概念に重きを置きます。」この本では、我々は不確実性の下での意思決定にこれらの要素がどのように適用されているかに挑戦します。そして、ラゼアが逆に考えていたのではないかと疑問を持ち始めています。つまり、社会学者や人類学者、心理学者が経済学者が特定した問題に対する答えを提供するのが得意かもしれないということです。確かに、我々は経済学者がこれらの関連分野での最近の研究から多くを学ぶべきだと確信しています。ジョセフ・ヘンリック（現在は進化生物学の教授である人類学者）、ニコラス・クリスタキス（医師であり社会学者）、ヒューゴ・メルシエ（ダン・スパーバーと共同でコミュニケーションの合理性を分析した心理学者）による分析から我々は恩恵を受けてきました。このリストだけでも、社会科学の伝統的な境界が崩れつつあることを示しています。人類学は伝統的な経済学とは異なる視点を提供します。それは演繹的でも帰納的でもない推論のアプローチを採用しています。むしろ、アブダクティブな推論に近いのです（第8章参照）。ギリアン・テットが社会科学における人類学の価値について書いた本の中で、「人類学は通常、整然としたパワーポイントや厳密な科学的結論、拘束力のある証明を生み出すことはありません。それは通常、解釈的な学問であり、経験的なものではありません。しかし、最良の形であれば、質的および量的分析を組み合わせて私たちを人間たらしめるものを明らかにします」と述べています。私たちは、心理学と人類学のより厳密な組み合わせを基盤とした未来の社会科学が発展していると推測しています。これは進化生物学や神経生理学に根ざした、強力な経験的支持を持つ厳密さを意味します。これらの発展には興奮を覚えますが、現時点では主流の経済学にはほとんど影響を与えていません。 経済学は重要な進展を遂げています。情報革命が大規模なデータセットの入手可能性とそれを分析する能力を高めているからです。しかし、私たちはますます次の問いの価値を確信するようになっています。「経済学を学んでいる人が知っているのは、経済学だけなのか？」卒業式では、将来の不確実性に不安を抱える学生たちに出会うことがよくあります。私たちは彼らに、将来の現実的な道に対するリスクと、私たちの生活を支配する特異な不確実性を区別するように求めます。もし彼らが、各々に確率を付けた潜在的な人生のパートナーのリストや、追求する可能性のあるキャリア、住む可能性のある国々のリストを作成できたとしたら、未来への期待感は失われてしまうかもしれません。なぜなら、予測できないことの興奮が排除されてしまうからです。人生の喜びは新しい経験から生まれます。新しい人々と出会ったり、新しい場所を発見したり、新しい本やレストラン、さらには新しいアイデアに触れたりすることです。私たちが全く予想していなかった人生の側面を発見することが、人生のスパイスなのです。また、起業家が全く新しい製品やプロセスを発見し生み出すとき、それは市場経済の原動力でもあります。ビジネスにおいても、芸術や科学、そして人生においても、不確実性と創造性は切り離せません。私たちが解決可能な不確実性と根本的な不確実性を区別する本質は、リスクは管理されるべきものであり、できる限り避けるべきものであるのに対し、不確実性は受け入れられ、受け入れるべきものであるということです。もし人生に不確実性がなければ、人生は生きる価値がないでしょう。ウィンストン・チャーチルの言葉を借りれば、「人間には、幸いなことに、そうでなければ人生は耐え難いものになるから、出来事の展開を大きく予見したり予測したりすることはできない。」ある時期には人々が正しかったように見え、別の時期には間違っていたように見えます。そして数年後には、時間の視点が広がり、すべてが異なる設定の中に置かれます。新たな比率が生まれ、別の価値観が現れます。 チャーチルの言葉は、今日においてもこの本で提起された問題を超えて、重要な意味を持っています。ハードカバー版の序文として、40年前に私たちは「イギリスの税制」という好評を得た本を書きました。この本では、税制の知的および実務的な失敗を描写しました。私たちは、税制をゼロから考案する学者でも、詳細に没頭する税理士でもありませんでした。若い学者として、実際に税制がどのように機能しているのかを注意深く見つめ、少数の慎重に考え抜かれた原則に基づいて改善策を設計することを目指しました。40年後、私たちは経済学全体が同様の課題に直面しており、新たな視点が必要であるという見解に独自に至ったことを発見しました。そこで再び協力することに決め、この本がその結果です。 『イギリスの税制』は好評を博し、いくつかの版が出版されました。しかし、その後私たちのキャリアは異なる方向へ進みました。ジョンは財政研究所の所長となり、ビジネス経済学に特化した成功したコンサルティング会社を立ち上げ、オックスフォード大学のサイードビジネススクールの初代所長を務め、さらに20年間にわたり『フィナンシャル・タイムズ』のコラムニストを務めました。一方、マーヴィンはイギリスとアメリカのさまざまな大学で学者として活動した後、2003年から2013年までイングランド銀行のチーフエコノミストおよびその後の総裁に就任しました。この40年間、私たちは経済学が実際の問題にアプローチする手段としての力と、その限界を直接体験しました。学生や学者として、私たちは家計、企業、さらには政府が成果を最適化するために行動するという仮定を通じて経済行動を理解しようとする伝統的なアプローチを追求しました。 私たちは、経済問題に対して合理的な個人が何を最大化しているのかを問いかけることでアプローチすることを学びました。企業は株主価値を最大化し、政策立案者は社会的福祉を最大化し、家計は幸福や「効用」を最大化していると考えました。そして、もし企業が株主価値を最大化していない場合、私たちは彼らが成長や上級幹部の報酬など、別の何かを最大化しているに違いないと推測しました。最適化の能力に対する制約は、企業の場合は投入と産出の関係、政府の場合はさまざまな政策の実現可能性、家計の場合は予算制約として表されました。この「最適化」に基づく行動の説明は、社会科学における数学的手法の利用が増える中で非常に適していました。企業、政府、家庭が直面する問題が明確に定義されたモデルで表現できるならば、その問題に対する「最適な」解を評価することで行動を予測できるからです。 このように考えることで多くのことを学ぶことができる一方で、私たち自身の実務経験から言えるのは、これらの経済主体が何かを最大化しようとしているわけではなかったということです。それは彼らが愚かだったからではなく（時にはそういうこともありましたが）、非合理的だったからでもありません（時にはそういうこともありましたが）。株主価値や社会的福祉、家計の効用を最大化するようにとの指示は、行動の一貫した指針にはなり得ないのです。ビジネスパーソン、政策立案者、家庭は、株主価値や社会的福祉、家計の効用を最大化するために必要な情報を持っていると想像することすらできませんでした。また、事後にそれを達成したかどうかを知ることもできませんでした。誠実で有能な経営者や政治家は多く存在し、彼らはむしろ自分たちのビジネスを改善したり、世界をより良い場所にするために役立つと思われる漸進的な決定を下そうとします。そして、幸せな家庭は、家族のメンバーが協力して明日が少なくとも今日と同じくらい良いものであるように努める場所です。 ほとんどの経済学者は、経済モデルで説明されるような計算を実際に行う人はいないことを容易に認めるでしょう。しかし、ポール・サミュエルソンの業績以来、経済学者たちは「合理性」を構成する特定の公理を人々が観察すれば、無意識のうちに最適化を行うだろうという主張に依存してきました。これは、モリエールのM.ジュルダンが40年間も気づかずに散文を話していたのと似ています。この公理的アプローチがサミュエルソンによって消費者行動に適用されると、懐疑的な観察者が予想するよりもはるかに実り多い結果が得られます。しかし、本書では、ビジネス、政府、または家庭が不確実な未来について下す決定に公理的アプローチを適用すると、包括的に失敗することを示します。この失敗は、これらの経済主体が非合理的だからではなく、むしろ合理的であり、ほとんどの場合、持っていない知識を持っているふりをしないからです。彼らはしばしば何が起こるかを知らず、起こりうる事象の範囲を成功裏に説明することもできず、さまざまな可能な出来事の相対的な可能性を知ることもできません。2007-08年の金融危機は、未知の未来に直面した際に生じる破壊的な行動を捉えるための最適化モデルの知的失敗を浮き彫りにしました。しかし、これはその金融危機についての別の本でも、経済学についての別の本でもありません。私たちは、経済学の研究に対する影響が大きいと考えていますが、これは根本的に不確実な世界で実際の人々がどのように選択を行うかについての本です。この世界では、代替的な未来に意味のある確率を付けることができません。本書を執筆し、友人や同僚とアイデアを議論する中で、一般読者と専門家の間で非常に異なる反応に出会いました。一方では、ほとんどの人が根本的な不確実性の概念を自然で明白なものと感じています。彼らにとっての課題は、根本的な不確実性の存在を受け入れることではなく、それに対処する方法を見つけることです。私たちは、彼らがその課題に対する答えを次の章で見つけることを願っています。しかし、経済学、統計学、または意思決定理論を学んだ多くの人々は、根本的な不確実性の中心性を受け入れるのが難しいと感じています。また、コンピュータサイエンスや人工知能の分野で働く人々、あるいはこれらのことについて十分に読んで、コンピュータが得意とする推論スタイルへの人気の波に巻き込まれている人々も加える必要があります。これらの異なる二つの聴衆に根本的な不確実性の重要性を納得させようとする際に、片方は私たちが死にかけた馬を叩いていると思い、もう片方は経済学、統計学、意思決定、人工知能における思考を変革した一連の技術を非難することでケンタッキーダービーの勝者を叩いていると思うリスクがあります。私たちは一般読者が理解してくれることを願っています。 それにもかかわらず、鞭打ちの光景を楽しむことができ、専門家たちも少なからずその鞭の痛みを感じるだろう。 第1部 序章： 不確実性の本質 未知の未来 私たちが知っているのは、何も知らないということだけです。それが人間の知恵のすべてです。 —レフ・トルストイ『戦争と平和』1867年 未知の未知 1812年9月、ナポレオンの軍はボロディーノの戦いでロシア軍を打ち破り、モスクワの占領への道を開きました。フランス軍は今や人がいなくなった首都に入り、その木造建築物を根こそぎ破壊しました。しかし、この無駄な占領は皇帝の征服キャンペーンの終わりを意味しました。凍え、飢え、病に苦しむグランダルメは、パリへの長い撤退を始めました。その多くの兵士は故郷に帰ることができませんでした。ナポレオンは1814年4月に退位しました。ナポレオンはその時代の最も偉大な政治的・軍事的指導者であり、彼の権力と業績の頂点にあり、世界が見た中で最大の軍を指揮していました。しかし、彼はボロディーノで何が起こっているのかをほとんど理解していませんでした。今日においても、彼がそこにいた理由を真に理解しているわけではありません。そして、ロシアと西ヨーロッパの間の複雑で多面的な関係は、2世紀経った今でも解決されていません。 1492年8月3日、クリストファー・コロンブスはインディアへの新しい航路を見つけることを期待してスペインを出航しました。当時の経験豊富な航海者たちは、距離や十分な食料と水を運ぶ問題を考慮すると、アジアへの西回りの航路は実現不可能だと信じていました。そして彼らは正しかったです。合理的な助言に反して、スペイン王室は彼の遠征を支援することに同意しました。コロンブスは自分の旅が何を伴うのか、どれくらいの時間がかかるのかを知らず、カナリア諸島で補給を行った後、バハマに上陸しました。彼は「新世界」と呼ばれるものが存在することすら知らず、見つけたものが何であるかも分からないままでした。彼は自分が確かにアジアに上陸したと主張しました。そのため、アメリカは彼の同時代人であるアメリゴ・ヴェスプッチの名にちなんで名付けられました。彼は自分の探検がどこに導いているのかをよりよく理解していました。スペイン宮廷でのコスト・ベネフィット分析は、新世界の可能性を考慮に入れることはありませんでしたし、入れることもできませんでした。 1972年2月、リチャード・ニクソンは北京で中国の指導者毛沢東と会談しました。この会談は、アメリカ合衆国大統領と彼の国家安全保障顧問ヘンリー・キッシンジャーによって秘密裏に長い間計画されていました。その目的は明確ではありませんでしたが、ニクソンはベトナムから国を引き離そうと苦闘しており、アメリカと中国の指導者たちは、グローバル共産主義の二大指導者である中国とソビエト連邦との距離を置きたいと考えていました。この注目された会談は、グローバルサミットに特徴的な平凡な共同声明で終わりました。その年の後半、ワシントンのウォーターゲート複合施設での侵入事件で5人が逮捕され、その後の隠蔽工作がニクソンの1974年の辞任につながりました。その2年後、病に倒れた毛は亡くなりました。 ニクソンと毛沢東の会談がもたらす結果について、誰も予測できなかった。ニクソンの飛行機が到着した時点で、毛自身が大統領と会うかどうかも不確かだった。そして、ほぼ半世紀が経った今でも、その結果については誰も本当に知ることができていない。それは単なる象徴的な意義を持つ出来事だったのか、あるいは中国がグローバル経済に統合されるための重要な節目だったのか？おそらく、その後の半世紀で最も重要な経済的発展だったのだろう。皇帝や探検家、大統領は、直面している状況や自らの行動の影響を完全に理解することなく決断を下してきた。そして、私たちも同様に行動しなければならない。 グローバル金融危機 2007年8月9日、フランスの銀行BNPパリバは、3つのファンドでの取引を停止すると発表した。米国の住宅市場に関連する証券に投資家の資金が置かれていたため、実質的にその資金は凍結された。少数のヘッジファンドの失敗は、それ自体は小さな出来事だった。しかし、数日後には2007-08年のグローバル金融危機が始まっていた。この危機は、2008年9月にリーマン・ブラザーズが破綻することでピークに達し、世界中の中央銀行の並外れた努力によって西側の金融システムの崩壊は防がれた。それでも、その後の金融市場の失敗は、1930年代の大恐慌以来、工業国で最も深刻な不況を引き起こした。日が経つにつれて銀行の状況が悪化し、私たちは数世代にわたって見られなかった、あるいは見たことのない出来事を目の当たりにしていた。なぜ銀行システムは、歴史の中に埋もれていたはずの信頼の危機を経験していたのか？危機が過ぎ去り、振り返る時間ができると、両著者は私たちを驚かせた出来事の背景を説明しようとした。マーヴィン・キングは『錬金術の終焉』を書き、ジョン・ケイは『他人のお金』を著した。異なる視点から、著者たちは共通の見解に達していた。危機前の物語は崩れ去っていた。新しい複雑な金融商品市場は、リスクを最も適切に負担できる人々に分配されるはずだった。そう語られていた。しかし、危機が進行するにつれて、新たな物語が必要とされるようになった。それは、人間が自らの革新の結果を必ずしも理解していないことを認識するものであった。リスクは、最もそれを扱う能力がある人々ではなく、理解していない人々に分配されていた。そして、その金融商品を販売した機関も、ほとんど理解しておらず、市場が干上がったときにそれを保持するための財政的能力も欠いていた。 2007年8月13日、BNPパリバが3つのファンドの償還を停止してから4日後、ゴールドマン・サックスの最高財務責任者デイビッド・ヴィニアは『フィナンシャル・タイムズ』に対して、「数日間にわたって25標準偏差の動きを見ていた」と語りました。* 文字通りに受け取れば、ヴィニアの発言は信じがたいものでした。25標準偏差の出来事は、その確率が非常に低く、私たちの宇宙が存在してから十分な時間が経っていないため、25標準偏差の出来事が数日間にわたって発生することはあり得ません。ヴィニア氏はユニオン・カレッジで経済学の学位を取得し、ハーバード・ビジネス・スクールでMBAを取得しているため、彼はこのことを知っていたはずです。彼が初歩的なコースの内容を忘れていたのでなければ。しかし、彼が本当に言いたかったことは、統計的な専門用語に包まれていたものの、金融資産の価格の動きが、彼のリスク管理者がこれまで経験したことのある、あるいは可能だと思っていたものよりもはるかに大きかったということです。ゴールドマン・サックスや他の金融機関が使用していたリスクモデルは、2007年に見られた市場のストレスや、2008年により顕著に現れたストレスに対処することができませんでした。中央銀行や他の機関で経済予測を行うために使用されていたモデルも、これらの出来事を予測したり説明したりすることに失敗しました。専門家が危機を予測できなかったのは、単なる無能や意図的な盲目の結果ではなく、リスクや不確実性を理解する上でのより深い問題を反映していました。今日、私たちはロケットを打ち上げて人を月に着陸させたり、水星に探査機を送ったりすることができます。それなのに、ニューヨークで来週雨が降るかどうか、今日の選挙の結果、来年の石油需要など、地球上のより直接的で表面的には単純な問題を管理することはなぜ難しいのでしょうか？将来の不測の事態に備える計画が、銀行などの民間機関や政府や軍隊などの公的機関で意思決定を担う人々にとって、なぜこれほど困難を引き起こすのでしょうか？ テロとの戦い オサマ・ビン・ラディンは2001年9月11日にマンハッタンのワールドトレードセンターへの攻撃を指揮し、その後すぐに米国のイラク侵攻に向けた軍事準備が始まりました。翌年の2月、ドナルド・ラムズフェルド米国防長官は記者会見を行いました。ラムズフェルドは、バグダッドとテロ活動を結びつける証拠がないとの報道についてコメントを求められました。彼の有名な返答は広く嘲笑されました。「既知の既知がある。私たちが知っていることは知っている。また、既知の未知もある。つまり、私たちが知らないことがあることは知っている。しかし、未知の未知もある。私たちが知らないことを知らないものです。」® しかし、ラムズフェルドは重要なことを言っていました。ラムズフェルドの考えに対するフォローアップの質問は、彼の発言を引き起こした観察よりもあまり記憶されていません。 国防長官は、テロリズムや大量破壊兵器に関する情報が「既知の既知」「既知の未知」「未知の未知」のどのカテゴリーに当てはまるか尋ねられました。ラムズフェルドの返答は「どれかは言わない」というものでした。しかし、イラクと9.11攻撃との関連は確立されておらず、大量破壊兵器も発見されませんでした。イラク侵攻は軍事的には成功し、米軍は迅速にバグダッドに到達し、サダム・フセインを倒しました。しかし、振り返ってみると、この作戦は情報、判断、そして危機管理の面での包括的な失敗であり、政治的にダメージを与える失敗は、金融セクターにおける同様の情報、判断、危機管理の失敗が経済的に与えたダメージと同じくらい深刻でした。これらの失敗を受けて、米国政府機関は大統領に助言を提供するためのより構造化されたプロセスを実施することが求められました。アナリストたちは、自らの信頼度を定量化し、確率として表現することが期待されました。 そして、ほぼ10年後の2011年春、バラク・オバマ大統領はホワイトハウスの危機管理室で、彼の大統領職の中での重要な決断の一つになることを知っていることについて、上級安全保障顧問たちと会合を持ちました。オサマ・ビン・ラディンが隠れているとされるパキスタンのアボタバードの施設に対する米海軍SEALsの襲撃を承認すべきか？オバマは、1979年にテヘランの大使館から人質を救出するための同様に大胆な計画が失敗に終わり、ジミー・カーターが再選を逃す原因となったことを十分に理解していました。「ジョン」、CIAのチームリーダーは、ビン・ラディンがその施設にいる可能性が95%であると確信していました。しかし、他の者たちはそれほど確信を持っていませんでした。ほとんどの人はその確率を約80%と見積もりましたが、中には40%や30%と低く見積もる者もいました。大統領は議論をまとめました。「これは50-50だ。みんな、これはコインの裏表だ。これ以上の確実性に基づいてこの決断を下すことはできない。」オバマは、施設にいる人物がビン・ラディンである確率が0.5だと言っているわけではなく、コインを投げて決めるつもりもありませんでした。彼のまとめは、テロリストリーダーがその施設にいるかどうかを知らずに決断を下さなければならないことを認識していました。オバマはその議論を後のインタビューで振り返り、「この状況では、あなたが得るのは不確実性を隠す確率であり、実際により有用な情報を提供するものではなかった」と述べました。ビン・ラディンがそこにいるか、いないかのどちらかでしたが、計画には軍事的、技術的、政治的な多くのリスクと不確実性が含まれていました。オバマは同僚たちに「もし、施設にいる人物がビン・ラディンである確率が60%以上だと言えるなら、私は実行命令を出す」と言ったかもしれません。しかし、彼はそうしませんでした。それをすることは、決断の責任をオーバルオフィスから、そこに属するべきものである情報機関に移すことになるからです。 しかし、責任の移譲は金融セクターで実際に起こりました。例えば、ヴィニアール氏のような上級銀行幹部は、不確実性の管理をリスク専門家やそのモデルに実質的に委任していました。オバマはこの問題を理解していましたが、ヴィニアールや彼の同僚たちは理解していませんでした。世界的な金融危機の前夜、アボタバード襲撃の準備と同様に、政策アドバイザーたちは不確実性を確率として表現することを選択しただけでなく、そうすることを求められました。規制当局は金融機関が使用するリスクモデルを定め、議会は情報報告に基づく判断の定量化を求めました。金融と政治の両方において、この不確実性の表現は、せいぜい役に立たず、最悪の場合は誤解を招くものでした。ヴィニアールやオバマに提示された数字の精度は虚偽でした。オバマは限られた情報に基づいて決定を下さなければならないことを理解し、振り返ってみれば良い判断を下しました。彼は確率的な推論によってではなく、「ここで何が起こっているのか？」と問いかけることでそれを実現しました。この本を書くにあたり、私たちはリチャード・ルメルトの『良い戦略/悪い戦略』からの逸話にインスピレーションを得ました。この本は、過去10年間で書かれたビジネス戦略に関する最良の書籍の一つです。ルメルトは、UCLAでのケースベースのMBAクラスを観察していた同僚との会話を描写しています。「私たちは教育法について話していました…ジョンは私に横目で見て、『あなたが各ケースで本当に尋ねているのは一つの質問だけのように見える』と言いました。その質問は『ここで何が起こっているのか？』です。」ジョンのコメントは、明示的に言われたことはありませんでしたが、瞬時にして明らかに正しいものでした。多くの戦略的な仕事は、何が起こっているのかを理解しようとすることです。ただ何をするかを決めるだけでなく、状況を把握するというより根本的な問題です。「ここで何が起こっているのか？」という質問は一見平凡に聞こえますが、そうではありません。私たちのキャリアの中で、技術的な詳細に没頭し、日々の懸念に追われている人々が、「ここで何が起こっているのか？」と立ち止まって考えることに失敗する様子を繰り返し見てきました。私たち自身もその過ちを犯すことがよくありました。 退職計画 ほとんどの読者は、オバマやヴィニアールが直面したような重大な決定を下すことはないでしょうが、これらの重要な決定を下す人々のパフォーマンスを評価するよう求められることはあるかもしれません。しかし、私たち全員が未来について考える必要がある選択をしています。住宅購入や退職の準備は、ほとんどの家庭にとって最も重要な財務決定です。しかし、計画を立てる人はほとんどいません。彼らは、チェックリストではなく反応に基づいて、どの家を買うかをしばしばかなり迅速に決定します。選択肢が与えられると、年金制度に参加するかしないか、ある投資ファンドを選ぶかどうかなど、選択を避けることを好むことが多いです。何もしなくても済むデフォルトの選択肢が、通常は最も人気があります。数少ない家庭は、退職の問題に対してより体系的にアプローチしています。 ソフトウェアプログラムが役立つものとして存在しています。一部の資産管理者は無料のサポートを提供しており、また一部の経済学者は商業用のプログラムを作成しています。これらのプログラムは、個人や家庭がどれだけ貯蓄すべきか、そして快適な退職生活を送るために必要な道筋にいるかを計算します。これらのプログラムを利用するには、現在の年齢や婚姻状況といった現在の情報や、退職予定年齢や退職後に毎年必要な支出額といった将来の自分に関する情報を多く用意する必要があります。現在の給与だけでなく、将来的にどれくらいの給与を期待しているかも開示しなければなりません。さらには、自分がどれくらい長生きするかを予測するよう求められることもあります。 オバマ大統領が直面した主な不確実性は二者択一でした。すなわち、ビン・ラディンがアボタバードにいたのか、いなかったのかです。しかし、自分がどれくらい長生きするかを判断するのはもっと難しいことです。125歳まで生きる可能性は非常に低いことは分かっており、保険会社のアクチュアリーが使用する精緻に構築されたライフテーブルを参照することもできます。しかし、プログラムは将来の経済や金融市場についての見解を表明するよう求めることもあります。過去のインフレや投資収益に関するデータは、可能な答えの感覚を与えてくれるでしょう。答えを出すのに苦労するかもしれませんが、さまざまな可能性を描くことはできるかもしれません。こうした質問に対する答えとして、プログラムが一般的に許可しないのは「わからない」ということです。しかし、私たち著者たち、経済学者としてのキャリアを持つ者たちが多くの質問に対して出す答えは「わからない」です。そして正直に言えば、それがあなたが出すべき答えだと思います。「パキスタンの施設にいる男は誰か？」といった質問には、唯一の合理的な答えは「わからない」です。現在についてそうであるなら、未来についてはさらにそうです。私たちは、20年後の収入やインフレ率がどうなるか分からないにもかかわらず、退職計画について決断を下さなければなりません。もしプログラムが提示するすべての質問の答えを知っていれば、退職を楽しむためにどれだけ貯蓄すべきかを正確に決定できるでしょう。しかし、私たちは持っていない知識を持っていると主張することで良い決断を下すことはできません。プログラムを利用した後、少なくとも自分が知らないことを知ることができ、無知を少しでも減らす手助けができるかもしれません。 知的な失敗 2007-08年の危機は、明らかに経済分析と経済政策の失敗を示しています。しかし、経済危機の深刻さとコストを認識しながらも、経済学者たちは一般的に自らの知的枠組みが見直しを必要としていることを受け入れることに消極的でした。経済学者たちは、リスクを確率で説明できる未知の事象として、そして不確実性をそうでないものとして区別していました。彼らはすでに「リスク」という用語に、日常的な使い方とは異なる意味を与える数学的手法を採用していました。 この本では、「リスク」、「不確実性」、「合理性」という用語が経済学において技術的な意味を持つようになり、日常的な使い方とは異なることを認識しなかった結果、発生した大きな混乱と経済的損害について説明します。過去100年にわたり、経済学者たちはリスクと不確実性の歴史的な区別を曖昧にし、未来に対する不完全な知識のすべての事例に確率を適用しようとしてきました。リスクと不確実性の違いは、戦間期に活発な議論の対象となりました。シカゴのフランク・ナイトとイギリスのケンブリッジにいるジョン・メイナード・ケインズという二人の偉大な経済学者は、この区別の重要性を力強く主張しました。ナイトは、「測定可能な不確実性、つまり我々が使う意味での『リスク』は、測定不可能なものとは非常に異なり、実質的には不確実性ではない」と述べました。ケインズも似たような区別をしました。彼の大著『雇用、利子および貨幣の一般理論』を要約した記事の中で、彼は次のように書いています。「『不確実な』知識というとき、私は単に確実に知られていることと、単に可能性のあることを区別することを意味しているのではありません。ルーレットのゲームは、この意味では不確実性の対象ではありませんし、勝利債券が引かれる見込みもそうです。また、平均余命の期待もわずかに不確実です。天気でさえも中程度の不確実性しかありません。私がこの用語を使う意味は、ヨーロッパ戦争の見込みや、20年後の銅の価格、金利、新しい発明の陳腐化、1970年における私的富の所有者の社会システムにおける位置などが不確実であるという意味です。これらの事柄については、計算可能な確率を形成するための科学的根拠は全くありません。私たちは単に知らないのです。」この本のタイトルとその中心概念は「根本的な不確実性」です。不確実性は、私たちの世界に対する不完全な知識、または現在の行動とその未来の結果との関係に起因します。不確実性の性質によって、その不完全な知識は苦痛を伴うこともあれば、喜びをもたらすこともあります。私は裁判官が下す判決に恐れを抱いていますが、今度の休暇での新しい経験を楽しみにしています。私たちは時に完璧な先見の明があれば、未来が何をもたらしても驚くことはないと願うかもしれませんが、少し考えれば、そのような世界は退屈な場所であることがわかります。私たちはナイトとケインズが用いたリスクと不確実性の区別を、解決可能な不確実性と根本的な不確実性の区別に置き換えることにしました。解決可能な不確実性とは、何かを調べることで解消できる不確実性（例えば、ペンシルベニア州の州都がどこか分からない場合）や、結果の既知の確率分布で表現できる不確実性（ルーレットの回転など）を指します。 しかし、根本的な不確実性においては、その不確実性を解消するための類似の手段は存在せず、私たちは単に何もわからないのです。根本的な不確実性には多くの側面があります：不明瞭さ、無知、曖昧さ、あいまいさ、定義が不十分な問題、そして場合によっては将来的に解決できるかもしれない情報の欠如です。これらの不確実性の側面は、日常の経験の一部です。根本的な不確実性は、偶然のゲームに適用される確率的な用語で説明することはできません。私たちは何が起こるかを知らないだけでなく、起こりうる事柄の種類さえも知らないことが多いのです。根本的な不確実性を説明する際、私たちは「ロングテール」のような、確率が低くても想像可能で明確に定義された出来事について話しているわけではありません。たとえば、ルーレットでの長い負け続けのような事象です。また、ナシーム・ニコラス・タレブが特定した「ブラックスワン」についても、単にそれを指しているわけではありません。これらの「ブラックスワン」は、発生するまで誰も予測できなかった驚くべき出来事の例ですが、根本的な不確実性の一例に過ぎません。私たちは、確率分布を用いて説明可能なありそうもない出来事の世界と、想像を絶する世界の間に広がる無限の可能性の範囲を強調しています。これは、不確実な未来と予測不可能な結果の世界であり、そこでは必然的に推測が行われ、意見の不一致が生じます。この不一致は、しばしば解決されることはありません。そして、私たちが主に直面するのはその世界です。したがって、根本的な不確実性の影響は金融市場を超えて広がり、個人や集団の意思決定、さらには経済的および政治的な決定にまで及びます。国家元首によるグローバルな重要性を持つ決定から、この本の読者による日常的な決定に至るまでです。ナイトとケインズの両者にとって、根本的な不確実性の広がりを認識することは、資本主義経済がどのように機能するかを理解するために不可欠でした。ナイトは、根本的な不確実性が起業家に利益の機会を生み出し、彼らのスキルと運がその不確実性を乗り越えることで技術的および経済的進歩を促進すると考えていました。ケインズは「一般理論」発表の15年前に「確率論」を出版しており、彼のリスクと不確実性に関する進化する見解を理解することは、後の彼の作品を解釈する上で必要です。しかし、「一般理論」では、ナイトの考えを特徴的な文学的表現で再表現しました。「動物的精神が鈍り、自発的な楽観主義が揺らぐと、私たちは数学的期待に依存するしかなくなり、企業は衰退し死んでしまうだろう。」ケインズの関心は、イノベーションのミクロ経済的な要因よりも、大恐慌の背後にあるマクロ経済的な要因にありました。彼の見解では、それは（非数学的な）期待、すなわち「信頼の状態」であり、古典派経済学者が描いた均衡を達成または回復することを困難にしているのです。 しかし、ケインズとナイトは、根本的な不確実性を経済分析の中心に据える戦いに敗れました（その理由については第5章で説明します）。今日のほとんどの経済学者は、リスクと不確実性の違いに対して、せいぜい口先だけの敬意を表しています。根本的な不確実性の問題は、確率的推論によって制御可能だと考えられています。この信念は、統計学、社会学、心理学、さらには法律など、他の社会科学の分野にも影響を及ぼしています。そのため、根本的な不確実性を認識し、多様な未来に対して強靭な政策や戦略を採用する代わりに、銀行や企業は、私たちが持っていない、そして決して持つことができない未来の知識を主張するモデルに依存して運営されています。これらのモデルは、商業的および金融的リスクの分析がルーレットの分析に類似していると仮定することで不確実性を管理しようとします。特定のスピンがどのように転がるかはわかりませんが、ゲームを何度もプレイすれば、可能な結果とそれぞれの結果の頻度はわかります。しかし、不確実性は多くの形を取り、その多くはこのように表現することができません。この本には、三つの主要な命題が通底しています。第一に、経済、ビジネス、金融の世界は「非定常」であり、不変の科学法則によって支配されているわけではありません。これらの世界における最も重要な課題はユニークな出来事であり、したがって知的な対応は必然的に特定の状況の解釈を反映する判断となります。異なる個人やグループは異なる評価を行い、異なる決定に至りますが、事前または事後において客観的に正しい答えは存在しないことがよくあります。そして、私たちが観察するものは定常過程の結果ではないため、従来の統計的推論はほとんど適用されず、予測はしばしば変わりゆく状況に基づいています。第二に、個人は最適化を行うこともできず、行わないのです。また、彼らは非合理的でもなく、「バイアス」と呼ばれるものの犠牲者でもありません。合理的な行動の意味は状況の文脈に大きく依存しており、一般的に合理的である方法は多様です。私たちは、経済学者が用いる公理的合理性と、人々が実践する進化的合理性を区別します。多くのいわゆる「バイアス」は、根本的な不確実性の複雑な世界への反応です。この不確実な世界における進化は、主に適応的な特性が人間の推論に組み込まれる結果をもたらしました。人間は自らの環境に適応するのが得意であり、コンピュータが得意とする明確に定義された問題を迅速に計算するようには進化していません。なぜなら、人間が直面する問題は、ディナーパーティーの会話や国際貿易交渉の場面でのように、迅速な計算に適した明確に定義された問題ではないからです。第三に、人間は社会的な動物であり、コミュニケーションは意思決定において重要な役割を果たします。私たちは物語の形で思考を構築します。 有能なリーダーたち——ビジネス、政治、あるいは日常生活において——は、他者と話し合い、挑戦を受け入れることで、個人的な決定や集団的な決定を下します。人間は、特異な存在として、非常に複雑な成果物を生み出し、それを実現するためには、信頼、協力、調整のネットワークを成功裏に構築する必要があります。市場経済は、社会的文脈に埋め込まれているからこそ機能します。合理的で適応的な公共政策やビジネス戦略は、専門のモデラーたちが確率的推論を用いて行う政策やプロジェクトの定量的評価によって決定されるべきではありません。本書では、多くの賢い人々がなぜそう信じるに至ったのか、そして彼らがなぜ間違っているのかを説明します。リスクと不確実性の違いを再確認し、リスクを管理できれば、不確実性を管理するだけでなく、むしろ楽しむことができると提案します。それが逆説的に思えるなら、読み進めてください。 **謎と神秘** 最も劣った歴史家でも、彼が研究する時代については、私たちが生きる時代について形成できる見解よりも明確な視点を持っています。最も不明瞭な時代は今日です。——ロバート・ルイス・スティーヴンソン 2004年8月、NASAはケープカナベラルから探査機MESSENGERを打ち上げました。水星は地球から平均して「たった」6000万マイルの距離にありますが、ロケットは49億マイルを84,500マイルの速度で飛行し、2011年3月に計画通りにその惑星の調査軌道に入るまでに至りました。この驚くべき計算の成果は以下の理由から可能でした： - 惑星の運動の方程式は、ヨハネス・ケプラーとその後継者たちのおかげで、17世紀以来包括的に理解されています。 - 惑星の運動の方程式は静的であり、ケプラーの発見の前から数百万年にわたりその運動を支配してきたものであり、今もなおそれを支配し続けています（「静的」というのは数学や統計における専門用語であり、惑星自体の動きに関するものではなく、時間が経過しても変わらない惑星運動の根本的な要因に関するものです。この意味で「静的」という言葉を頻繁に使用します）。 - 惑星の運動は、人間の行動や信念によって大きく影響されることはありません。NASAの科学者たちが行うような正確な計算は、根本的なプロセスがほぼ完全に理解され、そのプロセスが時間を通じて一定であり、私たちの行動や信念から独立しているときに行うことができます。そして、非常に詳細な前方計画——この場合、ロケット速度で数年間にわたって移動する探査機の軌道をマッピングすること——が可能になります。MESSENGERは、NASAが6年半前に予測した正確な位置で水星の軌道に入りました。 NASAはその時代の産物です。私たちは、科学的推論が宗教的または世俗的な権威からの議論を置き換えた啓蒙の時代に生きています。 科学的証拠は新たな権威となっています。しかし、自然科学において大きな進展をもたらした分析手法を他の分野に拡張することは可能でしょうか？人間の行動に関する法則は物理法則に類似することができるのでしょうか？物理的世界や政治的世界において、本当にランダムなものは存在するのでしょうか？アインシュタインは「神はサイコロを振らない」と述べ、世界が根本的に決定論的であるという信念を表明しました。深く想像を超えた理解のレベルでは、これは真実かもしれません。しかし、宇宙の劇作家が何を意図したにせよ、私たち演者は無知や根本的なプロセスの変化によって不確実性に直面しています。第1章で出会ったゴールドマン・サックスのリスクマネージャーや情報機関の政策顧問たちは、確率的な言葉で自らの評価を表現しました。どちらの場合も、これらの評価は異なる理由で役に立ちませんでした（ゴールドマンでは確率的な推定が真剣に受け止められたため、ホワイトハウスではそうでなかったため）。いずれの場合も、表現された確率は意思決定者が必要とする情報を提供しませんでした。確率を定式化するための適切な基盤がない場合（200 West Streetや1600 Pennsylvania Avenueにはそれがありませんでした）、私たちは根本的な不確実性に直面します。金融機関や情報機関の確率論者たちは、こうした根本的な不確実性の条件は稀であり、ほとんどの関連する偶発事象について確率を推定できると信じていました。17世紀以降、不確実性を確率的な用語で表現することがますます一般的になってきました。「確率的転換」は20世紀に加速し、過去20年間、確率的推論は不確実性の下での意思決定の記述と分析をほぼ完全に支配しています。他の著者たちも、ドナルド・ラムズフェルドが述べた「知られている未知」と「知られていない未知」のような類似の区別をしています。オバマ大統領の国家情報会議の議長であり、長年にわたり米国の情報コミュニティの重要な人物であったグレッグ・トレヴァートンは、「パズルとミステリー」の違いを強調しました。パズルには明確に定義されたルールと単一の解決策があり、私たちはその解決策に到達したときにそれを知っています。パズルは明確なタスクと正しい答えを提供し、たとえ正しい答えが見つからなくても、それが存在することはわかっています。パズルは解決可能であり、答えがあります。しかし、その解決策を見つけるのは難しい場合があります。経済学者たちは、答えのある明確に定義された問題に取り組むように訓練されているため、経済の複雑なモデルを解決する難しさにおいて繁栄しています。そして、最も難しいパズルを解決した者には（ノーベル）賞が授与されます。一方、ミステリーはそのような明確な定義を提供せず、客観的に正しい解決策もありません。それらは曖昧さと不確定性に満ちています。私たちは「何が起こっているのか？」と問いかけることでミステリーにアプローチします。 「ここで何が起こっているのか？」と問いかけ、たとえその後に私たちの理解が部分的なものでしかないことを認識することが重要です。これらは「正しい」答えにたどり着くことの快適さや喜びを提供するものではありません。コロンブスはアジアに上陸したと思っていました。そして今日においても、グローバル金融危機やビン・ラディンのパキスタン滞在中に「ここで何が起こっていたのか？」という問いは激しく議論されています。中東の未来はどうなるのでしょうか？モバイルコンピューティングや自動車産業の発展は？私たちが知っている銀行は生き残るのでしょうか？資本主義や民主主義の未来はどうなるのでしょうか？謎はクロスワードパズルのように解決できるものではなく、重要な要因を特定し、それらの要因が過去にどのように相互作用してきたか、現在や未来においてどのように相互作用する可能性があるかを考えることで枠組みを作ることしかできません。パズルはもっと楽しいかもしれませんが、私たちの現実の生活では、結果が未知であるか、問題自体が明確に定義されていないために、ますます多くの謎が提示されています。政治学者フィリップ・テトロックは、30年以上にわたり「専門家」の予測者のパフォーマンスを研究してきましたが、その結果はほとんどが失望的です。専門家の判断の質を客観的に測定し、良い判断と悪い判断の決定要因を特定するために、テトロックは検証可能な結果を持つ問題を明確にする必要があります。2010年と2011年に彼が設定した質問は、「セルビアは2011年12月31日までに正式に欧州連合の候補国として認められるか？」や「イタリアは2011年12月31日までに債務を再構築するか、デフォルトするか？」といったものでした。しかし、これらの明確に定義された短期的な質問は、政策立案者が求める答えではありません。より重要なのは、アメリカと中国が増大する貿易や軍事の緊張に対して平和的な解決策を見出すことができるかどうか、または欧州連合がその拡大を続けるか、5年後の通貨同盟の形がどうなるかを知ることです。明確に正しい答えと間違った答えがあるパズルに複雑な謎を置き換えることは、問題と答えの両方の興味や関連性を制限します。確率の定量化が解決策への不可欠な指針となる問題もありますが、ビジネス、金融、政治、個人の発展におけるほとんどの決定とその結果は、あまりにも複雑で不正確に定義されているため、このようにアプローチすることはできません。これらは根本的な不確実性の影響を受けます。根本的な不確実性と実践的な知識 テレルトンのパズルと謎の際立った区別は、実践的な意思決定が求められるところで再現されます。都市計画者のホルスト・リッテルとメルビン・ウェバーは1973年に、道路や衛生などのコミュニティの明確なニーズが満たされているにもかかわらず、クライアントが不満を抱いていることに気づきました。もっと何かが必要でしたが、計画者たちはそれが何であるかを知らず、住民も自分たちのニーズを明確に表現することができませんでした。リッテルとウェバーは、解決された「飼いならされた」問題と、決して解決されないかもしれない「悪性の」問題を区別しました。 「解決され、これらの用語は現在、社会政策や医学でよく使われています。」骨折は「単純な問題」ですが、多くの患者は診断が難しい症状を呈し、治療の結果が不確実なものが必要です。医師たちは「難解な問題」に取り組まなければなりません。エンジニアもまた、パズルとミステリーを区別し、それぞれに技術的な名称を付けています。前者は「偶然的な不確実性」、後者は「認識的な不確実性」と呼ばれます。気象記録は、橋がさらされる可能性のある潮の満ち引きや風の定期的なパターンを示します（偶然的な不確実性）。しかし、すべての橋やその位置は異なるため、これらの条件が構造に与える影響は完全には把握できません（認識的な不確実性）。潮の満ち引きや風は、特定の潮位や風速の頻度分布を示す表の対象ですが、すべての複雑な構造は必然的に特異なものであるため、不確実性は残ります。この確率的に説明できる不確実性と、すべてのユニークなプロジェクトや出来事を取り巻く不確実性の区別は、実践的な知識のすべての応用において重要であり、本書の主張の中心となっています。 ドナルド・ラムズフェルドが「未知の未知」を説明した最初の人物ではありません。イギリスの科学者たちは第二次世界大戦前にジェットエンジンを発明し、1944年までにはイギリスとドイツの両国がジェット戦闘機を生産できるようになりました。最初の商業用ジェット機は、ロンドンの近郊でデ・ハビランド社によって製造されたコメットでした。ジェット推進の高速性は、国際的な旅客輸送において変革を約束し、実際に実現しました。アメリカン・アビエーション誌は「好き嫌いにかかわらず、イギリスはアメリカにジェット輸送で打撃を与えている」とコメントしました。 しかし、1954年にBOAC（現在のブリティッシュ・エアウェイズ）のコメットがローマ空港を離陸した直後に空中で分解しました。飛行機は約3ヶ月間運航停止となり、その間に「災害の可能性のある原因として想像されるすべての可能性を考慮した」改修が行われました。運航が再開されてから2週間後、南アフリカ航空のコメットも同じ運命を辿り、偶然にもローマを離陸した直後でした。墜落した航空機の残骸は地中海から回収され、ファーンボローのロイヤル・エアクラフト・エスタブリッシュメントで徹底的なテストが行われました。二つの事故は、四角い窓の角から発生した金属疲労が原因でした。このようなことが起こるとは誰も想像していませんでした。問題の恥ずかしくも些細な原因を特定するための長期にわたる調査から得られた教訓は、デ・ハビランドのアメリカの競合企業ボーイングが、すべての現代の航空機と同様に窓が楕円形である飛行機を設計するのに役立ちました。ボーイング707はジェット旅行の主力機となり、ほぼ1000機が製造されました。 ボーイングのエンジニアたちは707を開発する際、コメットが運航停止に追い込まれた問題を「未知の未知」と表現しました。この言葉は、ラムズフェルドが使うことになる約50年前のことです。ボーイングでは「unk-unks」と呼ばれるこの懸念は、それ以来、同社の思考の中心に据えられています。皮肉なことに、60年以上後の2019年、ボーイングはコメットの運命に似た事故で最新の2機の航空機を失うことになりました。エンジニアたちは、空力の流れや高高度での高速飛行によるストレスのパズルを解くことができます。しかし、時速500マイルで35,000フィートを飛ぶ金属製のチューブに何が起こるのかという謎を解決する唯一の方法は、実際に試してみることです。 チャーチルが知っていたこと 戦争の遂行は、あらゆる意味で厄介な問題です。1939年9月に第二次世界大戦が勃発した後の数ヶ月は「偽戦」と呼ばれるようになりました。大規模な陸上作戦は行われませんでした。1940年4月、イギリスの首相ネヴィル・チェンバレンは保守党の会合で「ヒトラーはバスを逃した」と発言しました。チェンバレンの不適切な演説から4日後、ドイツ軍はデンマークに侵攻し、ノルウェーに輸送されました。ノルウェー北部のナルヴィクでのイギリスの遠征は、恥ずかしい撤退に終わりました。この失敗はチェンバレンの辞任を招き、ウィンストン・チャーチルが首相に就任しました。チャーチルが国王から政府を形成するよう招かれている最中に、ナチスの電撃戦が始まりました。ドイツ軍はオランダとベルギーを駆け抜け、イギリス軍とフランス軍と交戦しました。1週間以内にフランス防衛の戦いは敗北しました。1941年6月、ナチス・ドイツはロシアに攻撃を仕掛けました。ドイツ軍はモスクワに接近しましたが、政府の拠点である北部ではなく、南部の油田を確保することに誤った焦点を当てたため、到達することができませんでした。1941年12月7日、日本の航空機が真珠湾でアメリカ艦隊を沈めました。翌日、アメリカ合衆国議会は日本帝国に対して宣戦布告し、3日後にヒトラーはアメリカ合衆国に対して宣戦布告を行いました。歴史家たちは1940年の重要な不確実性について今なお議論しています。もしイギリスがチャーチルの政敵であるハリファックス卿が提案したように、交渉による平和を求めていたらどうなっていたのでしょうか。ある人々は、イギリスが武装解除されていた場合、ドイツはヨーロッパで包括的な勝利を収めることができたと主張しています。他の人々は、ヒトラーのロシア侵攻や日本の真珠湾攻撃といった重要な出来事はどのみち起こっただろうし、最終的な結果は同じだっただろうと反論します。ヒトラーがイギリス侵攻を放棄し、代わりにロシアに焦点を当てた理由は確かではありません。第二の戦線を開くことで、彼はどちらの成功の見込みも大きく減少させました。 ドイツと日本の攻撃は、それぞれスターリンとルーズベルトを驚かせました。両指導者は十分な警告を受けていたにもかかわらず、準備が整っていませんでした。彼らはこれらの攻撃が起こるとは思っていませんでした。なぜなら、それらは愚かな行為のように思えたからです。 彼らの行動は愚かでした。ソビエト連邦とアメリカ合衆国を戦争に巻き込むことの結果として、侵略者たちには壊滅的な敗北が待ち受けていました。チャーチルは短気で頑固、しばしば判断を誤る人物でした。彼の初期の政治キャリアは、1915年のダーダネルス遠征の失敗によってつまずきました。また、1924年から1929年まで財務大臣を務めていた際には、イギリス経済史上最悪の決定の一つである、戦前のパリティでの金本位制への復帰を決定しました。しかし、チャーチルはヒトラーの台頭の初期から「ここで何が起こっているのか」を理解していたため、政治家の中で正当に卓越した存在です。そして、彼が避けられないと見なした戦争が始まると、彼はただインスピレーションを与えるリーダーシップを提供しただけでなく、中心的な戦略的問題をしっかりと把握していました。チャーチルは、イギリスの生存がヒトラーに対する戦争へのアメリカの関与を確保することに依存していることを認識していましたが、その関与を引き出すことの難しさも理解していました。ルーズベルトと同様に、彼はアメリカに対する日本の攻撃やヒトラーの反応を予測していませんでした。最もせっかちな男であった彼は、事態の進展を待ち、歴史によって正当化されました。オバマ大統領のように、もっと複雑な状況においても、チャーチルは大きな決断に伴う不確実性を確率で表現できるとは考えていませんでした（オバマとは異なり、誰も彼にそのように提案しませんでした）。環境は根本的に不確実であり、彼が直面した問題は「悪質」であって「穏やか」ではありませんでした。軍事作戦は複雑であり、予測不可能な形で進展します。第二次世界大戦の五年半の歴史は、無数の予期しない展開を伴い、MESSENGERが水星に向かって複雑ではあるが完全に予測可能な軌道を進んだ六年半の進展との対比は、非常に鮮明です。それでも、戦争の作戦も明確な目的に対する反応であり、一般的には解決に向かって進展します。第二次世界大戦はナチスの侵略によって引き起こされ、その侵略をどう抑制するかが問題であり、1945年には決定的な結果が得られました。ビジネス、金融、政治における多くの問題は定義が曖昧で、決して結論に至ることはありません。それどころか、それらは軍事戦略の問題よりもさらに「悪質」であることが多いのです。 スティーブ・ジョブズが知っていたこと トーマス・ワトソン・ジュニアは、父トム・シニアの後を継いでIBMのCEOとなり、半世紀以上にわたり、1950年代から1980年代のパーソナルコンピュータ革命まで、世界のコンピュータ市場を支配する企業を築き上げました。「世界にはたった5台のコンピュータしか市場がないだろう」という観察は、ワトソン・ジュニアに広く帰されるものですが、実際には伝説的なものです。しかし、これらのIBMの機械は非常に大きなものでした。1970年代には、大学や大企業が持つのは一台のコンピュータだけでした。 著者たちは、オックスフォード大学のコンピュータにパンチカードの入った箱を運んだり、ケンブリッジ大学のコンピュータがある「ニュー・ミュージアムズ・サイト」に運んだことを思い出します。その頃、ケン・オルセンはアメリカで2番目に大きなコンピュータ会社、デジタル・エクイップメント・コーポレーション（DEC）の最高経営責任者でした。1977年、オルセンは「誰もが自宅にコンピュータを欲しがる理由はない」と宣言しました。彼はコンピュータの広範な利用を予想していましたが、多くの人々と同様に、何百万もの人々が大規模な中央施設に接続することでコンピューティング能力を得ると考えていました。これは、家庭用電化製品が大規模な発電所から電力を引き出すのと似ています。一方で、デジタル未来の別のビジョンは、特定の目的に特化した小型の機械の範囲を想像していました。1980年代初頭には、ほとんどの専門オフィスでワープロが使われるようになりました。これらの機械は文書の修正や素材のカット＆ペーストを容易にし、高品質のプリンターに接続することもできました。ワープロはコピータイピストの仕事を変革し、電動タイプライターをほぼ排除しました。ワン・ラボラトリーズはワープロ市場のリーダーでした。小型のプログラム可能な計算機は、エンジニアのスライドルールに取って代わりました。ヒューレット・パッカードやカシオの専門機械は、マーケットトレーダーの直感や経験を代替するものでした。しかし、これらの問題特化型機械は、業界が異なる方向に発展するにつれて時代遅れとなりました。1971年、インテルは汎用チップ、つまりマイクロプロセッサを開発しました。その結果、1つの小型デバイスが多くの機能を果たすことができるようになりました。インテルの革新はミニコンピュータの構築への道を開きました。1972年、ゼロックス・パークでバトラー・ランプソンはアルトという機械を作りました。これは現代のデスクトップコンピュータとほとんど見た目が変わりません。ランプソンのチームは、今日私たちが当たり前に思っている多くの機能を追加しました。しかし、ゼロックス社が商業版を市場に投入しようとするまでには数年かかり、同社はコンピュータビジネスでの地位を確立することには成功しませんでした。ゼロックスがアルトを完成させている間、パーソナルコンピュータはホビイストによって開発されました。アルタイルデスクトップは、400ドルの自己組み立てキットとして1974年12月に「ポピュラー・エレクトロニクス」誌に初めて広告が掲載されました。シアトルの2人の高校生、ポール・アレンとビル・ゲイツは、アルタイル用にシンプルなプログラミング言語BASICを適応させました。従来のコンピュータ業界以外の大企業も、小型コンピュータの可能性を認識しました。家庭用コンピュータはテープカセットをストレージに使用し、テレビをモニターとして利用しました。AT&Tやソニーはデスクトップ機を販売しましたが、これらの取り組みはすべて失敗しました。そして1981年、IBMは「パーソナルコンピュータ」を発表し、すぐにPCと略されました。IBMの評判と市場での存在感は非常に大きく、同社が支持するものは広く受け入れられることになりました。 多くのユーザーがPCの性能が市場に出ている他の機械に劣ると考えていたとしても、それは重要ではなかった。ソフトウェア開発者がどのフォーマットを使用するかを決定する際、IBMのシステムが明らかな選択肢となった。数ヶ月のうちに、「PC」は小型コンピュータの一般的な呼称となった。IBMは自社の遅い意思決定プロセスを避け、革新が自らの地位を脅かすことを正当に恐れていた管理職を回避するために、PCの開発の多くを外部に委託した。オペレーティングシステムについては、ゲイツとアレンが経営する小さな会社、マイクロソフトに目を向けた。彼らは、5万ドルで購入した既製のシステムを基に開発を行った。コンピュータの巨人であるIBMは、自らが引き起こした革命の本質を理解しておらず、MS-DOSの権利はマイクロソフトに残った。IBMが新しくより洗練されたオペレーティングシステムOS/2で制御を取り戻そうとしたときには、すでに手遅れだった。MS-DOS（Windows 3.1を動かす）は至る所に存在していた。 一方、スティーブ・ジョブズとスティーブ・ウォズニアックは、1976年にジョブズのガレージでAppleの機械を組み立て始めた。今では歴史的な場所として指定されている。ゲイツとマイクロソフトが商業的成功において使いやすさが技術的な洗練さと同じくらい重要であることを理解していたのに対し、ジョブズはこのビジョンをさらに拡張し、コンピュータについて何も理解しなくても使えるコンピュータを考案した。この目標を達成するために、ジョブズはゼロックス・パークの別の発明、グラフィカルユーザーインターフェースを活用した。Appleの機械はアイコンを持つ画面を備えており、デスクトップのような外観を作り出し、マウスやゴミ箱といった親しみやすい補助具を提供した。これらの革新は、当時のコンピュータユーザーの中で主流だったオタクたちには単なる gimmickのように思えたが、コンピュータをより広いオーディエンスに開放した。Appleの機械はより楽しかった。しかし、これらの機能にアクセスするには、Appleの統合ソフトウェアとハードウェアを購入する必要があった。Appleの独自システムを維持しようとする決意は、IBM PCのよりオープンな標準の広範な採用に直面して失敗した。Appleのグラフィカルユーザーインターフェースとマイクロソフトの普及したMS-DOSを組み合わせたWindowsが世界を席巻し、ほぼAppleをその世界から追い出した。1990年代半ばまでに、Appleは破産の危機に瀕し、市場シェアは減少し、革新は失敗していた。しかし、1997年はスティーブ・ジョブズの復活の年だった（彼は10年前に取締役会によって会社を追い出されていた）。20年前に創業した会社に戻ったジョブズは、減少していたAppleの支持者たちを興奮させたが、ビジネス界では高い期待を寄せる者は少なかった。1998年、私たちが第1章で出会ったUCLAの戦略教授ディック・ルメルトがジョブズに彼の計画についてインタビューを行った。AppleのCEOは「次の大きなことを待つつもりだ」と答えた。「次の大きなこと」は音楽であることが証明された。音楽出版社はデジタルダウンロードに抵抗し、それを海賊行為と宣言した。彼らはレコード店を通じてコンパクトディスクを販売するという確立されたビジネスを守ろうとした。ナップスターや他の違法ファイル共有サービスは繁栄した。 Appleは、iTunes Storeを通じて99セントでダウンロード可能な数百万曲の販売権を獲得し、2002年にiPodを発売しました。「ポケットに1000曲」とスティーブ・ジョブズは宣言しました。iPodは、さらに大きなもの、すなわち携帯型コンピュータの基盤を築きました。ビジネス向けの高性能ポータブルデバイスは、21世紀の初めから存在しており、Palm Pilotの後継としてBlackBerryが登場しました。しかし、Appleは消費者向けに製品をターゲットにし、開発者が「アプリ」を提供できるようにシステムを開放しました。音楽プレーヤーとますます普及する携帯電話を組み合わせ、画面を追加すれば、ポケットに収まるガジェットのためにほぼ無限のアプリケーションを考案できるのです。マイクロソフトのCEOであるスティーブ・バルマーは、iPhoneが登場した際に嘲笑しました。「誰が500ドルも払って電話を買うのか？」と彼は修辞的に問いかけました。 多くの人が払いました。10年後には、15億台以上のスマートフォンが販売されていました。スマートフォンは、エンターテインメントだけでなく、ビジネスコミュニケーションの性質も変えました。そして、ジョブズが2011年に亡くなる頃には、Appleはマイクロソフトを超えて世界で最も価値のある企業となっていました。ゲイツとその後継者バルマーは、Appleのモバイルデバイスの人気に驚かされ、フィンランドのノキアも同様でした。ノキアはかつて世界最大の携帯電話供給業者でした。2014年、これらの2社は嵐に対抗するために寄り添い、マイクロソフトはノキアの携帯電話部門の残骸を買収しました。Palmはヒューレット・パッカードの一部となり、BlackBerryは今やかつての面影を失っています。しかし、家庭用コンピュータの必要性を疑ったオルセンが、実際には正しかったのかもしれません。私たちはもはや家庭にコンピュータを必要とせず、持ち運ぶコンピュータをどこにでも持ち歩き、クラウドの無限のメモリと処理能力に接続しています。しかし、オルセンの会社は彼の遅れた正当化から利益を得ることはありません。苦境に立たされていたデジタル・エクイップメント・コーポレーション（DEC）はコンパックに吸収され、その後ヒューレット・パッカードに吸収されました。ヒューレット・パッカードは2015年に二分され、現在は主にプリンターの製造業者として知られています。ワンはワードプロセッサを普及させましたが、1992年に破産しました。パーソナルコンピューティングの歴史は、消費者の進化するニーズに応える驚異的な成功と、関与した企業が市場の発展を予測できなかったという包括的な失敗を組み合わせています。DECは、急成長する小型コンピュータ市場でのリーディングポジションから利益を得ることができませんでした。ワン、カシオ、パーム、ブラックベリー、ノキアは、太陽に向かって急上昇し、あっという間に地に落ちました。IBMは、確立されたビジネスを破壊する開発を先駆けました。Appleの独自システムへのこだわりは1980年代には失敗しましたが、20年後には成功を収めました。マイクロソフトはモバイルコンピューティングの重要性を予測できませんでした。 ゼロックス社は、モバイルコンピューティングを可能にする革新に最も多く貢献した企業でありながら、その科学者たちの創造性から商業的利益を得ることはありませんでした。コンピュータの先駆者たちは、驚異的な能力を持つパズル解決機を構築しましたが、自分たちの業界に適用されるビジネス戦略の謎を理解することには失敗しました。 未知の未知から既知の未知へ 謎は、知識の進展によって解決されることがあります。恐竜は1億3000万年もの間、地球を支配していました（人類はおそらく10万年ほどです）。しかし、約6500万年前、地球の歴史における驚くべき出来事がほとんどの種、恐竜を含む種の消失を引き起こしました。これが白亜紀—古第三紀の絶滅です。学校では、恐竜の脳は体に対して小さすぎるのが問題だと教えられましたが、それはナンセンスでした。しかし、その主張は私たちが宿題をする動機付けになったかもしれません。恐竜の絶滅は長い間解決されていない謎でしたが、科学的知識の蓄積によって、その謎は徐々に解明されつつあるパズルへと変わりました。この30年間で、科学者たちはその絶滅に関するもっともらしい説明を考案しました。直径6マイル以上の小惑星がメキシコのユカタン半島近くに衝突し、大気中に破片を放出して空を何年も覆い、気候条件を根本的に変えました。その結果、絶滅が進み、進化の過程が変わったため、私たちや他の哺乳類がここに存在し、恐竜は存在しないのです。 地球に衝突し、同時代の記録に残された最大の物体は、1908年にシベリアのトゥングスカで、幸運にも無人の地域に落下しました。その衝撃のエネルギーは広島で放出されたものの千倍であり、もしその物体がマンハッタンに衝突していたら、ニューヨーク市は壊滅していたでしょう。ユカタンの小惑星は、おそらく1万倍以上の大きさでした。黒死病やサンフランシスコ地震のような多くの歴史的な大災害は、現在では回避または最小限に抑えることが可能です。ヨーロッパの人口のほぼ半分を殺した原因の謎は、医学の知識が進むにつれてパズルとなり、現在では解決されています。私たちは地震学をよりよく理解し、揺れや火災に対してより頑丈な建物を建設できるようになりましたが、次の地震がいつ起こるかは依然として謎です。 「1879年の最後の安息日、非常に長い間記憶に残ることになるでしょう」、スコットランドに最近完成したテイ橋が強風の中で崩壊しました。この橋は北ブリティッシュ鉄道をファイフからダンディーへとつなぐものでした。崩壊の瞬間、橋の上には列車があり、90人がこの災害で命を落としました。19世紀には鉄道や鉄道網の拡大に伴い、多くの橋が建設されましたが、関連する物理学の理解が乏しかったため、多くの失敗がありました。 たった3年前、アメリカではオハイオ州のアシュタビュラ鉄道橋が崩壊するという事故がありました。この橋はレイクショア・アンド・ミシガン・サザン鉄道の社長自身が設計したものでした。より慎重な鉄道経営者たちは、エンジニアの助けを求めました。反省したノース・ブリティッシュ鉄道は、エディンバラとファイフを結ぶフォース川を横断するさらに野心的なプロジェクトを見直しました。フォース橋が1890年に完成するまで、金属に対する風の影響を確認するための多くの実験が行われました。この橋は壮大で過剰に設計された構造物でした。それでも、同様のケベック橋は1907年に建設中に崩壊しました。最も鮮明に記録された橋の崩壊は、シアトル近郊のピュージェット湾に架かるタコマナロウズ橋のもので、当時の劇的な映像が残っています。1940年には嵐のストレスについては比較的よく理解されていましたが、空力的な影響についてはまだ不明でした。今日では、同様の橋は設計段階で風洞実験を行ってテストされています。1世紀の間に、謎の範囲は縮小され、天候が橋や他の構造物に与える影響は、ほぼ解決可能なパズルとして扱えるようになりました。しかし、解決策が見つからないために、いくつかの謎はそのまま残るでしょう。 1872年12月5日、メアリー・セレステ号がアゾレス諸島沖の大西洋で放棄された状態で発見されました。この船は損傷もなく、十分な食料が積まれており、航海日誌も残っていました。しかし、救命ボートと船の書類は行方不明でした。船長、その妻と娘、そして7人の乗組員も姿を消しました。彼らの行方は二度とわかりませんでした。海の謎の中で、これほどまでに注目を集めたものはありません。海賊や反乱などの一見もっともらしい仮説は、証拠と矛盾しているように思え、海の怪物などの突飛な仮説が推測されることになりました。この事件は、シャーロック・ホームズの創造者アーサー・コナン・ドイルが起こった出来事についてのフィクション（そしてまったくあり得ない）を執筆したことでも有名です。しかし、彼の理論は多くの理論の中で最初のものでした。メアリー・セレステ号に何が起こったのかは、犯罪小説家たちがこの問題をパズルとして扱おうとする努力にもかかわらず、ほぼ確実に謎のままでしょう。答えがあるとしても、それが何であるかを知ることは決してできません。現代の意思決定理論の主張は、ほとんどの謎は確率的推論を適用することでパズルに還元できるというものです。このような推論はパズルに対する解決策を提供できますが、謎には解決策を提供できません。謎について考え、対処する方法こそが、現実の世界での生活を管理する本質であり、この本のテーマでもあります。 根本的な不確実性は至る所に存在します。 「時と運はすべての人に降りかかる。」 — エクレシアステス 9:11 予測は難しいものです。しかし、私たちが見てきたように、NASAの物理学者やエンジニアたちは、驚くべき精度でMESSENGERの位置を予測することができました。NASAは、完全に特定され、包括的に理解され、静止した問題に取り組んでいました。そして、そのシステムは人間の介入によって変わることはありませんでした。 その行動は、人々がそれをどう理解しているかや、何をするかによって影響を受けることはありませんでした。もし経済問題がNASAが直面している問題と同じであれば、経済学者たちはNASAと同じ予測能力を持つことができたでしょう。しかし、経済の関係は時間とともに変化します。これは非定常性の特性です。そして、経済の動きは私たちの期待を反映しています。社会学者ロバート・K・マートンは、反射性を社会システムの特異な特性として特定しました。つまり、システム自体は私たちの信念によって影響を受けるのです。反射性の概念は、オーストリアからの移民哲学者カール・ポパーによって発展され、ポパーの弟子である成功したヘッジファンドマネージャー、ジョージ・ソロスの思考の中心となりました。また、これはシカゴの経済学者ロバート・ルーカスとその支持者たちのマクロ経済学へのアプローチの一部を形成し、私たちは第19章でそれを説明しますが、彼らの問題に対する視点や解決策は非常に異なるでしょう。反射性は定常性を損ないます。これが「グッドハートの法則」の本質です。社会的および経済的関係の定常性を前提としたビジネスや政府の政策は、実施によって影響を受ける人々の行動を変え、その結果、定常性を破壊する可能性が高いのです。 反射性の初期の例として、ヨナは神の計画に関する内部情報を受け取り、ニネベの滅亡を予言しました（彼のニネベへの旅は、クジラとの奇妙な出会いによって中断されました）。しかし、彼が到着すると、市民たちは彼の警告を聞いて悔い改め、街は救われました。この結果は「ヨナを非常に不快にさせ、彼は非常に怒った」とされています。彼は（多くの現代の予測者とは異なり）自分の予言が公然と否定されたことに落胆しました。しかし、神はヨナに、幸せな結果が彼の予測の失敗よりも重要であることを納得させました。ニネベの王は粗布を着て灰の中に座りましたが、ウォール街の巨人たちは同様の機会や意欲を持っていませんでした。2008年9月15日のリーマン・ブラザーズの崩壊は広く予測されることはなかったでしょう。もし予測されていたら、その日には起こらなかったからです。銀行は早く崩壊していたか、規制当局やリーマン自身がその事態を避けるための措置を講じていたでしょう。そして、信念が行動に影響を与えるため、経済システムは常に変化し続けています。 確率的推論の範囲 オックスフォード辞典は不確実性を「不確かである状態」と定義し、不確かであることの意味を「信頼できない、知られていない、または明確でない」としています。このような不確実性は、過去、現在、未来の世界の状態に関する私たちの知識が不完全であることの産物です。または、行動と結果の関係に関する私たちの知識が不完全であることです。私たちは、不完全な知識が疑念の状態を引き起こす場合にのみ不確実性について話します。無知であるが疑念を抱かない人々（特に一部の政治家を思い浮かべます）には、私たちは非常に慣れ親しんでおり、したがって不確実性を経験しません。 ある人がペンシルベニア州の州都がどこかを知らなかったり、誤ってフィラデルフィアだと思っていたりすることがあるかもしれませんが、知事に会うつもりでない限り、それほど重要ではないでしょう。このような場合、私たちは参考書やインターネットを調べたり、知っている人に尋ねたりすることで不確実性を解消できます。このように解決可能な不確実性は、不明点をさらに調査することで解消できる不確実性の一端を示しています。他の解決可能な不確実性は、定常的な確率分布の産物です。例えば、公正なコインを投げることや、ブラウン運動（液体や気体中の小さな粒子のランダムな動き）などです。これらの不確実性に関して知り得るすべてのことは、すでに知られ、定量化されています。確率的推論は、ランダム性に基づくギャンブルのために考案されました。カードゲーム、ルーレット、宝くじなどがその例です。しかし、これらの問題は人工的なものです。ゲームのルールやカードの構成は完全に規定されており、未知の部分—ルーレットのスピンでボールがどこに行くか、次のカードがエースになるかどうか—は知ることができないとされています。少なくともそう意図されています。ランダム性の世界では、あるプレイヤーが優れた知識を得ることで有利になろうとする戦略は「不正」と見なされ、発覚すれば社会的な非難やゲームルームからの排除を受けます。2004年、あるグループはロンドンのリッツカジノでレーザー測定機器を使ってボールの軌道を計算し、100万ポンド以上を獲得しました—ボールが3回目のスピンを終えるまで賭けが可能でした。彼らは逮捕されましたが、9か月の調査の後、警察は違法行為は行われていないと結論づけました。1845年のギャンブル法第17条は「違法な装置」を禁じていましたが、容疑者たちはゲームの結果に干渉していなかったのです。しかし、彼らは全てのプレイヤーにとって同じであるべき「公平な競技場」の実現を妨げていました。多くのギャンブラーは自分にシステムがあると信じていますが、リッツのプレイヤーたちの特異な点は、実際にそれを持っていたことです。1960年代、MITの数学教授エドワード・ソープも、統計分析を用いてブラックジャックの勝利戦略を考案しました。彼はオペレーターによってブラックリストに載せられ、ラスベガスのカジノに入るために偽のひげや他の変装をしていました。最終的には、彼のスキルをウォール街でより簡単で利益のある形で活用することを見つけました。証券市場の規制当局も、表面的には異なるが本質的には類似した理由で、優れた情報を持つトレーダーの活動を制限しています。真のランダム性とは対照的な不確実性の極には、真に未知の未知が存在します。タレブの「ブラックスワン」の比喩は、ビジネスや金融における未知の未知を表しており、航空業界のそれと同様に重要です。 この比喩の起源は、ヨーロッパ人がすべての白鳥は白いと信じていたことにあります — 実際、すべてのヨーロッパの白鳥は白いのですが — それがオーストラリアの植民者によって黒い白鳥が観察されるまで続きました。約100年前、ポケットに収まる電話機が、写真を撮り、数の平方根を計算し、未知の目的地にナビゲートし、数百万の小説を読むことができるというのは、あり得ないことではありませんでした。ただ、それは想像の範囲外であり、可能性の限界を超えていただけです。車輪が発明される前（約紀元前3500年頃、シュメール人、古代イラク人によって）誰も車輪の発明の確率について語ることはできませんでしたし、その後は議論する余地もありませんでした。未知の未知が既知の既知になったのです。車輪の発明の確率を特定することは、車輪を発明することと同じです。「そのような出来事の確率は何だったのか？」と、出来事の前後に問うことは、理解できる質問ではありません。 真の「黒い白鳥」とは、私たちが確率を付けることができない世界の状態であり、私たちがその状態を想像することができないからです。恐竜は未知の未知の犠牲になりました — 彼らが死ぬとき、何が起こったのかを知ることはありませんでした。人類の絶滅は、別の形で起こる可能性が高いです。ケンブリッジの科学者であり、天文学者ロイヤルであるマーチン・リースは、存在的リスクの研究センターを設立し、そのような潜在的な脅威を特定し、それを軽減するための対策を提案しています。彼は、制御を失った気候変動、パンデミック、人工知能、ロボットの可能性について警告しています。これらは少なくとも私たちが認識できる脅威です。しかし、黒い白鳥の観察は低確率の出来事ではなく、ヨーロッパの白鳥に関する知識から考えると想像もできない出来事でした。囚人植民者たちがファーストフリートに乗り込む際、「オーストラリアの白鳥はすべて白い」と賭けを持ちかける人は誰もいなかったでしょう。 自然現象は、社会的な現象よりも静的なプロセスの結果である可能性が高いです — 物理的世界の構造は、グローバルなビジネス、金融、政治よりも変化が少ないからです。しかし、パンデミックの影響は、病原体の影響と同じくらい、あるいはそれ以上に医療知識の状態によって決まります。黒死病は再発しません — ペストは抗生物質で簡単に治療できます（ただし、抗生物質の効果は脅かされています） — 先進国でのコレラの大規模な発生は非常に可能性が低いです。しかし、私たちはまだ存在しないウイルスによって引き起こされる感染症の流行に見舞われることを予期しなければなりません。壊滅的なパンデミック、環境災害、核の annihilation、またはロボットへの従属を確率の観点から説明することは、自分自身や他者を誤解させることになります。私たちは物語の形でしか語ることができません。 そして、私たちの世界が終わるとき、それはおそらく、既知の頻度分布からの低確率の結果として生じる「ロングテール」イベントや、マーチン・リースやその同僚たちが仮定したいくつかの偶発的な出来事の結果ではなく、私たちが想像すらできなかったような偶発的な出来事の結果であるでしょう。1896年、当時の偉大な物理学者の一人であるケルビン卿は、「私は気球以外の航空航行に対して、また私たちが耳にする試みから良い結果が得られることに対して、微小な分子の信念も持っていない。ですから、私は航空学会のメンバーになりたいとは思わないだろう」と書きました。彼の観察は、恥ずかしいほど短い時間の後に、300ヤードをわずか1分未満で飛行する初の制御飛行によって続けられました。そして今日、初の艦隊がボタニーベイに到達した2世紀後、黒い白鳥を観察する期待もなく、360トンのエアバスA380が550人の乗客を乗せてイギリスからオーストラリアまで9000マイルを飛行することができます。これは、100年前には理解できなかったことです。次の100年も、同様に根本的に不確実なものになるでしょう。 暗いガラス越しに 半世紀以上にわたり、不確実性の下での合理的選択に関する単一のアプローチが経済学を支配し、大学やビジネススクールで教えられる「意思決定科学」の基礎を提供してきました。エージェントは、定義された制約の下で最適化を行います。彼らは可能な行動の選択肢をリストアップし、さまざまな代替案の結果を定義し、これらの結果を評価します。そして、必要に応じて他者が自分の選択にどのように反応するかを予測しながら、最良の選択肢を選びます。人々は教育から子育て、退職に至るまで、生涯にわたる消費の計画を立てます。企業は株主価値を最大化する戦略を選択します。政府は社会福祉を最大化する政策を選びます。しかし、少しの内省でわかるように、彼らは実際にはそうしていません。彼らはそのために必要な情報を持っているとは考えられません。彼らはすべての選択肢を知っているわけではなく、それらの結果がどうなるかも不確かです。彼らは、今日望んでいることが、明日それを達成したときにまだ望むものであるかどうかすらわかりません。若者たちは、自分のキャリアの進展がどうなるか、次の40年間にどれだけ稼ぐか、いつ結婚するか離婚するか、退職後に何が必要になるか、果たしてその年まで生きることができるかを知りません。CEOは、株主価値を最大化する方法を知っているわけではなく、事後的にそれが本当に最大化されたかどうかもわかりません。そして、政府が社会福祉を最大化するための計算を行うことができるという考えは、単にばかげています。政策や行動の結果はあまりにも不確実すぎます。実際の家庭、実際の企業、実際の政府は最適化を行うのではなく、対処しています。彼らは段階的に決定を下します。彼らは風景の最高点に到達するのではなく、今いる場所よりも高い場所を求めるだけです。 彼らは、より良い結果を見つけ出し、より悪い結果を避けようとします。この本の大部分は、人々が根本的に不確実な世界にどのように対処し、適応しているかを説明します。この明白に思える批判がなぜこれほど広く無視されてきたのでしょうか？意思決定の目標としての最適化の覇権は、根本的な不確実性を無視することによって成り立っています。確率論的推論が偶然のゲームを明らかにする上で成功を収めたことに基づき、意思決定理論のアプローチは不確実性を「未知」と「知り得ないもの」に分け、さらに「未知」ではあるが既知の確率分布によって特徴づけられる可能性のあるものに分けます。このアプローチの実践者たちは、前者を手放し、未知で知り得ないものを「シフト」や「ショック」と呼び、ユカタンの小惑星のように予測不可能で説明不可能なものとしています。他の不確実性は解決可能なものとして扱われ、根本的な不確実性には余地がありません。しかし、人々は不完全な情報で日常的に意思決定を行う必要があります。現実の多くは、ランダム性とブラックスワンという対立する極の間に存在しています。私たちは何かを知っていますが、十分ではなく、集団で持たれている知識は広く不均等に分布しています。規制当局や取引先（現在は存在しない銀行と取引を行っていた企業）は、リーマンが不適切に管理され、資本が不足していることを知っていたかもしれませんが、後者については議論の余地がありました。彼らは銀行が失敗する可能性が高いことを知っていたかもしれませんが、どのように、いつ失敗するのかはわかりませんでした。私たちは見ることができますが、暗いガラス越しにです。経済学者や統計学者が明確で包括的な解決策を求めて確率論的推論の範囲を広げようとする理由は理解できます。基礎となる数学には一定の単純さと美しさがあり、実際には必要な技術的スキルを身につけた人々によって適用可能です。戦後の時代における最も優れた経済学者の二人、ポール・サミュエルソンとロバート・ソローは、MITで半世紀以上隣り合ったオフィスにいました。サミュエルソンが語るように、「若い頃、彼（ソロー）は言っていました。もし確率論を世界で最も興味深いテーマだと考えないのなら、あなたが可哀想だと思います。私はいつもそれに同意していました。」確率論の魅力は理解できます。しかし、私たちは、なぜこのような数学が17世紀まで発展しなかったのかという理由は、現実の問題の多くがこのように適切に表現できないからだと疑っています。確率論的推論の最も説得力のある拡張は、可能な結果が明確に定義され、そこに至る基礎的なプロセスが時間とともにほとんど変わらず、豊富な歴史的情報がある状況に適用されます。日々の通勤時間の長さがその一例であり、自動車事故や死亡率など、保険市場で扱えるリスクも同様です。何千年もの間、農民たちは天候を予測し、それが年次サイクルに従うことを知っていましたが、その理由は全く分かりませんでした。 しかし、慎重な記録とコンピューターモデリングによって、予測はより正確になり、天気予報は成功したビジネスとなりました。しかし、気象学者やその予測は、明日雨が降るかどうかには影響を与えません。人間の行動が結果に関連する場合、確率はあまり役に立たなくなります。私たちは道路を横断する際に死亡する歩行者の数や、65歳の男性の平均余命についての統計を参照することができますが、それは道路を渡るべきか、退職後にどれだけ貯蓄すべきかを決めるのにはあまり役立ちません。事故に遭う確率や百歳まで生きる確率は、単なる集計統計だけでなく、私たち個人に特有の要因にも依存しており、それらは必ずしも私たち自身が知っているわけではありません。そして、これらの統計自体は私たちの信念によって影響を受けます。交通量が増加しているにもかかわらず、1920年代に比べて今日の車による歩行者の死亡者数は大幅に減少しています。これは、私たちが道路が危険であることを学んだからです。 集計データは、個々の要因の重要性を減少させるのに役立ちます。しかし、道路を渡ることの妥当性は、その道路の性質や私たちの機敏さ、視力、聴力に依存します。私たちは明日死ぬことはないだろう、あるいは120歳まで生きることはないだろうと合理的に自信を持つことができますが、これが私たちが貯蓄を使い果たすまで生きる確率について多くを教えてくれるわけではありません。これらの「厄介な」問題は、根本的な不確実性の領域にあります。基礎的なプロセスに関する知識は不完全であり、プロセス自体は常に変化しており、それらの動作方法は人々の行動だけでなく、人々の考えにも依存しています。確率的推論は美しく魅力的に見えるかもしれませんが、残念ながら現実の問題への適用性は限られています。時には、関連する世界の状態が現在の事実であっても、意思決定者が最善を尽くしても知られていないことがあります。例えば、「その男はビン・ラディンの敷地内にいるのか？」というように。また、時には、実際の世界の状態が現在または過去の事実であっても、誰も知らないことがあります。「メアリー・セレストに何が起こったのか？」あるいは、現代世界にとってより重要な問題として、「2000年の米国大統領選挙でブッシュとゴアはフロリダで実際に何票を得たのか？」というように。質問が知られているが、答えの範囲が無限である場合、確率の数学の適用は疑問視され、その結果はあいまいになります。質問が知られている場合—「中東で今後5年間に何が起こるのか？」や「20年後の私有財産の状況はどうなるのか？」—しかし、その質問の性質が答えを不明瞭にする場合、私たちが妥当に確率を付けることができる状態は存在しません。 不確実性の説明 ほとんどの医療処置の結果は不確実です。医者は自らの経験や医療界全体の経験から頻度分布を学びます。しかし、広範なデータが利用可能であっても、すべての患者の状況は独自のものです。 現代のインフォームド・コンセントの要件は、医師が患者に対して不確実性を伝えることを義務付けています。しかし、患者は通常、確実性を求めます。彼らは医師の判断に大きな信頼を寄せ、医師が自分たちよりも多くのことを理解していると信じたいのです。ロンドンのある医師は、異なる抗生物質療法に関する試験に参加したいと考える集中治療患者向けの情報リーフレットの文言について、患者グループからフィードバックを得ました。一般の患者グループは「医師はどの抗生物質療法が最適か分からないため、この試験を実施したい」との表現を好まず、「医師はどの抗生物質が最適かを決定するためにこの試験を実施したい」との表現を好みました。ある患者のコメントは、「集中治療ではすべてが不確実であり、医師が何をすべきか分からないのが最も嫌だ」というものでした。医師の反応は、「不確実性を表現することは時には役に立たないが、文脈が全てだ」というものでした。 ハリー・トルーマンが「片手の経済学者をください」と言ったという証拠は見つかっておらず、急進的な不確実性の重要性を理解していた賢明な元大統領がそのようなことを言ったとは考えにくいです。しかし、政治家もまた、利用可能な確実性がない場合でも確実性を求めます。著者の一人は、イングランド銀行の副総裁として、イギリスが欧州通貨同盟に参加すべきかどうかについて、下院教育・雇用選考委員会で証言を求められました。議員たちは、イギリスのビジネスサイクルが大陸のそれと収束したかどうかをどうやって知ることができるのかと尋ねました。答えは、ビジネスサイクルは約10年の期間を持ち、その問題を評価するには少なくとも20回から30回の観察が必要であるため、私たちがそのことを知るには200年以上かかるというものでした。この質問の背後には、ビジネスサイクルを駆動するプロセスが定常であり、時間が経つにつれてそのプロセスについて十分なことを学ぶことができるという前提がありました。しかし、経済サイクルが産業革命の始まりから変わらなかったと主張するのはばかげています。私たちが単に待って固定されたプロセスについてもっと学ぶことができるという根拠はありません。「サイクルが本当に収束したと自信を持てる時点には決して到達しないでしょう。それは常に判断の問題です。」このような急進的な不確実性は解決不可能です。成長や変動を生み出す経済プロセスは、経済変数の確率を有用に推定できるほど長く安定していることはありません。ブレグジットの経済的影響や次の金融危機の性質とタイミングなど、興味深いマクロ経済の問題に関しては、さまざまな可能な結果に確率を簡単に付ける基盤も、これらの結果をあいまいな言葉以外で定義する基盤も存在しません。 「今後10年間に再び世界的な金融危機が起こるか？」という質問に対する賢明な答えは「わからない」ということです。専門の経済学者や企業、家庭などの経済主体は、「ここで何が起こっているのか？」という問いに頭を悩ませています。専門家が持っていない、あるいは持つことができない知識を主張すると、人々は「専門家にはもううんざりだ」と反応することになります。 実践的な意思決定において、さまざまな不確実性の次元は、リスクや不確実性に対処するために採用する戦略が直面している特定の問題に依存することを意味します。ほとんどの仮定的な質問—「ペンシルベニア州の州都はどこか？」—は、世界のほとんどの人々にとっては関心のないことであり、その結果生じる無知は大抵の場合問題になりません。この本の著者たちは、「2020年のケンタッキー・ダービーでどの馬が勝つか？」という質問には全く興味がありません。彼らは出走馬や騎手が誰であるか、ましてやその成績やレースがいつ行われるかも知りません。また、結果に賭けるつもりも、ゴールリストが掲示された際に勝者の名前を知ろうとも思っていません。 重要な決定を下す際には、合理的な人々は、関連情報を持っているか、またはその情報を取得するために投資する意欲のある人々に決定を委ねます。「群衆の知恵」について最近語られていることが多いですが、著者たちは、乗客の平均的な意見に操縦を委ねる航空会社よりも、熟練した経験豊富なパイロットのサービスを利用する航空会社を選ぶことを好みます。最適な意思決定を行うための一般的な理論は存在しません。不確実性の下での意思決定に関する多くの学術文献は、この課題をパズルとして捉えようとします。すべての決定は数学的な問題として表現でき、コンピュータによって解決可能であると仮定されています。あなたのスマートフォンは近くのレストランを教えてくれ、そこに行く方法や昨晩何を食べたかを教えてくれるかもしれませんが、今どこで何を食べたいかは教えてくれません。 おそらく伝説的ですが、それでも示唆に富んだ話として、ある意思決定理論家がライバル大学からの就職オファーを受け入れるべきかどうかを考えているときのエピソードがあります。彼の同僚が不確実性の下での合理的な意思決定の原則を適用し、期待効用を最大化するように促したとき、彼は苛立ちをもって「冗談じゃない、これは真剣な話だ」と応じました。 人間は確率的な推論に適さない問題に対処するために進化してきました—この問題については第9章で再び触れます。私たちの脳はコンピュータのように作られているのではなく、つながりを作り、パターンを認識するための適応的なメカニズムとして構築されています。良い決定はしばしば想像力の飛躍から生まれます。創造性は、車輪を発明した未知のシュメール人、アインシュタイン、スティーブ・ジョブズに見られる特質です。そして、ナイトやケインズが強調したように、創造性は不確実性と切り離せません。 創造性はその本質上、形式化することはできず、出来事の後にのみ、方程式の有無にかかわらず説明されることができます。カリフォルニアの創設者であるヨハン・スッターは、1834年にドイツのバーデンにいる債権者や家族を捨てた自称ビジネスマンでした。多くの旅を経て、彼は1839年にアメリカの西海岸に現れ、ジョン・サッターとして知られるようになります。農業帝国を築くことを夢見て、彼は現在のベイエリアに定住しました。当時、サンフランシスコは港のある小さな交易所で、約千人が住んでいました。1848年、グアダルーペ・イダルゴ条約がメキシコ戦争を終結させ、カリフォルニアはアメリカ合衆国に併合されました。同じ年、サッターの従業員の一人が彼の土地で金を発見しました。サッターはその発見を隠そうとしました。自分がその利益を独占したいという思いと、農業事業への悪影響を感じ取ったからです。しかし、隠蔽は不可能でした。サンフランシスコ・エグザミナーが金の噂を報じ、1849年には10万人もの人々がカリフォルニアに押し寄せたと考えられています。中には大金を手に入れた者もいましたが、大半はそうではありませんでした。別の、冒険心は少ないものの成功への道を見出した人々は、’49ers（1849年の金鉱採掘者たち）にサービスを提供することでした。その一人がリーランド・スタンフォードです。スタンフォードは成功した商売を築き、若い州の知事として2年間の任期を務めましたが、1861年に中央太平洋鉄道を創設したことで最も有名です。中央太平洋鉄道はサクラメントからユタ州のプロモントリー・ポイントまでの線路を建設し、1869年にはユニオン・パシフィック鉄道と接続し、アメリカの東西を結ぶ最初の鉄道リンクを完成させました。スタンフォードは、ロッキー山脈を越える線路の地点に金のスパイクを打ち込んでこの成果を祝いました。そしてジョン・サッターはどうなったのでしょうか？彼の土地が採掘者たちに侵略されるのではないかという恐れは的中しました。彼は農業事業の負債を返済するために自らの権益を売却しました。さらに痛手を加えることに、裁判所は彼がスペインの統治下で受けた土地の権利を取り消しました。彼は東海岸に引退し、損失を抱えながら議会に救済を求め、死ぬまでその訴えを続けていました。 しかし、スタンフォードという名前は今日、金持ちの略奪者としてではなく、彼の名を冠した大学と結びついています。スタンフォードは、農業大学を設立するために、現在の10億ドルに相当する寄付を行いました。そして1世紀後、スタンフォード大学の教育と研究は、農業とはかけ離れた分野で「シリコンバレー」の発展に中心的な役割を果たすことになります。サッターもスタンフォードも、自らの決断がもたらす結果を想像することはできなかったでしょう。それこそが根本的な不確実性の本質です。彼らは、不確実性の霧の中で決断を下さなければならなかった探検家や起業家の長い系譜に従ったのです。 アメリカでの金の発見と鉄道への投資ブームを受けて、1853年に『エコノミスト』は「社会の進歩は驚くほど急速であるが、その進歩がどこに導くのか、そしてどこで終わるのか - それは神の懐の中、すなわち始まりの場所を除いては、人間の想像力では考えられない」と書きました。確率的推論がそのような想像力の代わりになる可能性はあるのでしょうか？次の章では、人間の思考における「確率的転換」と、これらのアイデアの範囲がどのように徐々に拡大していったかを説明します。21世紀の初めには、銀行の経営者たちが自らのモデルにおける確率の推定が現実の結果と無関係であることを発見するのは彼らだけではありませんでした。彼らや規制当局が解決可能だと考えていた問題は、実際には謎であることが判明しました。そして、一般市民や政治家、消費者や経営者にとって、日常の経験は、人生がパズルよりもはるかに多くの謎で構成されていることを示しています。 **第2部 確率の魅力** **確率で考える** ソクラテス：「あなたはティシアスに詳しいとおっしゃるでしょう。彼は確率を、多くの人々が考えるものと定義していませんか？」 フェードルス：「確かに、そうです。」 —プラトン『フェードルス』 人間の推論における「確率的転換」は、賭け好きのシヴァリエ・ド・メレが数学者で哲学者のブレーズ・パスカルに助言を求めたときに始まったと言われています。パスカルはさらに、より著名なフランスの博学者ピエール・ド・フェルマーに相談しました。この1653-54年の冬に交わされたパスカルとフェルマーの手紙のやり取りは、確率の最初の正式な分析を示しています。 数学の歴史家たちは、なぜパスカルとフェルマーの発見が人間の思考の歴史の中でこれほど遅れたのかを考察しています。古典アテネには、最も優れた独創的な数学者たちが存在し、アテネ人は賭けをしていました。なぜ彼らは自らの数学的スキルを一般的な娯楽に結びつけることに成功しなかったのでしょうか？結局のところ、数学の観点から見れば、確率論はそれほど難しいものではありません。 プラトンは論理の中に真実を求め、真実と人間の意見である確率との間に明確な区別を持っていました。前近代の思想においては、偶然という概念は存在せず、出来事の流れは神々の意志を反映していると考えられていました。その意志は決定的であるか、完全には知られていないものでした。不確実性を解決する手段は数学の中にはなく、神々の意志をより良く理解することにありました。そのため、私たちには不条理に思える行動、例えば犠牲動物の内臓を調べたり、神託を求めたりすることが何千年にもわたって行われてきました。そして、このアプローチの痕跡は、占星術を信じたり、茶葉を読むことに重きを置いたり、未来の出来事に関する特別な知識を持つと信じられているグルの予言に重きを置く人々の間に今も残っています。 確率の概念の数学的表現が最近のものであるだけでなく、可能な結果の一つが起こる可能性を定量的に表現するという確率そのものの概念もまた、比較的新しいものである。18世紀のエドワード・ギボンは、ハンニバルのアルプス越えについて「リウィウスの叙述にはより多くの確率があるが、ポリビウスの方がより真実に近い」と書いている。また、敗れた皇帝ジョバンの軍が勝利したペルシャ人から物資を供給されたという主張に関しては「そのような事実は確率が高いが、間違いなく虚偽である」とも述べている。ギボンは何を意味していたのだろうか。「証明する」「確率」「承認する」という言葉には共通の語源がある。この関連性は、今日私たちがこれらの言葉を使う方法からは明らかではない。しかし、中世の作家たち、そしてギボンにとって、「確率」という言葉は「大多数の正しい考えを持つ人々によって承認された」というような意味を持っていた。真実が宗教的または世俗的な権威によって確立されていた時代において、そうした正しい考えを持つ人々は、教会がガリレオの主張するものは存在しないと宣言したため、彼の望遠鏡を覗くことを正当に拒否することができたかもしれない。 1660年に設立されたイギリスの主要な科学団体であるロイヤル・ソサエティは、「nullius in verba」というモットーを掲げた。これは今日では「誰の言葉も信用するな」と非公式に訳されるもので、権威からの議論よりも実験と発見の優位性を力強く主張するものである。近代的な確率の概念は、17世紀の科学的推論の発展に深く関わっていた。このような推論は産業革命とそれによって生み出された前例のない経済成長の前提条件であった。確率論の進展は、リスクを管理する市場の創出を通じてその経済発展に寄与することになる。リスクを管理するための最初の場はロンドンのコーヒーショップであった。コーヒーはアラビアからヨーロッパに最近輸入され、紳士たちは新たに流行した飲み物を楽しみ、会話し、ビジネスを行うために集まった。歴史的なロンドン市内では、保険市場がトムのコーヒーハウスで始まり、証券はジョナサンのコーヒーハウスで取引された。これは今日、ロンドン証券取引所の起源と見なされている。清教徒の dull morality の後に王政が復活すると、ギャンブルが盛り上がった。セント・ジェームズのホワイト夫人のチョコレートハウスは、ロンドンの紳士クラブの最初のものへと進化し、主にギャンブルの場として機能した。（ファッショナブルなセント・ジェームズが今日ロンドンのヘッジファンドの中心地であるのは偶然ではないかもしれない。一方、よりビジネス志向の金融活動はシティに見られる。）最も有名なコーヒーショップはエドワード・ロイドの店で、客たちは天候、潮の動き、海上の船の運命について投機し、商人たちは外国貿易に伴うリスクを軽減することができた。1688年に設立されたロイズ・オブ・ロンドンは、今なお海上保険において世界的に卓越している。歴史は長い影を落とす。 死亡率表と生命保険 パスカルとフェルマが学問的な書簡を交わしている頃、イギリスの布商人ジョン・グラントはロンドンの墓地の記録を調査していました。グラントは報告された死因を記録し、そのデータを用いてペストの広がりを観察し、場合によっては防ぐことを試みました。彼は異なる年齢層における死亡率の記録をまとめ、その分析は今日のアクチュアリーが年金や生命保険の適切な価格を計算するために使用する表の先駆けとなりました。グラントは、彼の後援者であり友人であるウィリアム・ペティ卿の助けを借りて作業を進めました。ペティ卿の『イングランドの統計的報告』は、今日の統計学者が編纂する国民経済計算の先駆けとなりました。 グラントの研究を発展させることを望んだ学会は、ポーランドのブレスラウ（現在のヴロツワフ）にある出生と死亡の膨大な記録をユニークで有望なデータ源として特定しました。この分析は、ハレー彗星で知られるエドモンド・ハレーに委ねられました。ハレーは、寿命を推定するための最初の死亡率表を作成しました。1761年に設立されたエクイタブル生命保険協会は、科学的原則に基づいて異なる保険契約者間の公平性を実現するために保険料を設定した初めての生命保険会社としてその名を冠しました。この死亡率表は、確率の応用をギャンブルの場から引き離し、偶然の出来事によるランダムな結果ではないプロセスに適用しようとする最初の試みの一つを示しています。このようにデータを使用する能力は、死亡率の根本的な要因が安定しているという仮定に依存しています。つまり、死因の発生率は年ごとにほとんど変わらないということです。 時折、17世紀のペストや20世紀のスペイン風邪、エイズのような出来事がこの仮定を覆します。衛生状態や公衆衛生の改善、医学の進歩は、20世紀において死亡率を劇的に低下させました。最近では、人口の平均寿命が年間約3か月延びています。しかし、執筆時点では、この改善が止まったり、逆転したりしているように見えます。これはヨーロッパでもアメリカでも同様ですが、特に後者には多くの報道がなされています。これは継続する傾向の中の一時的な変動なのか、それとも根本的な変化なのか？ランダムな偏差なのか、変化や衝撃なのか？現時点では、あるいは永遠に、私たちはそれを判断することはできません。私たちには知らないことがあり、知らないことを知らないこともあります。そして時には、知っていることが実際にはそうではないこともあります。 確率としての頻度 アブラハム・ド・モワブルは、パスカルとフェルマが開拓したギャンブルの数学を発展させたフランスの数学者です。彼は、1680年代にルイ14世によるユグノー迫害の際に多くの同胞と共にイギリスに逃れました。 彼はそこでハレーと出会い、彼の頻度分布に関する研究に親しむことになりました。ド・モワブルは、彼の以前の同胞たちの確率数学と、新しいイギリスの友人たちの実験的な調査を結びつけました。彼は「多くの賭け事の結果の頻度分布はどうなるのか？」という問いを立てました。例えば、公正なコインを千回投げたとしましょう。平均的には、500回の表が出ることが期待されます。しかし、正確に500回の表が出ることは稀です。499回や510回の表が出る確率はどれくらいでしょうか？ド・モワブルが示したところによれば、その数値的な答えは、現在「正規分布」として知られているベル型の曲線で表されます。正確に500回の表が出る確率は2.523%で、約40回に1回の割合です。もしコインを千回投げて表の数を数え、その作業を何度も繰り返せば、表の数は正規分布によって与えられる理論的な確率によって決まります。もちろん、正気の人ならそんなことをするとは思わないでしょうが、今日ではコンピュータやロボットにそれを頼むことができます。約40回に1回の試行で正確に500回の表が出るでしょう。499回の表が出る確率はわずかに低く2.517%なので、499回の表も約40回に1回期待されますし、501回の表が出る確率も同じです。485回から515回の表が出るのは約3分の2の確率で、もし100回の表しか出なかった場合、それはヴィニアール氏が遭遇したと考えた出来事よりもさらに起こりにくい出来事を経験したことになります。あるいは、ヴィニアール氏が結論づけるべきだったように、物事は彼のモデル作成者たちが考えていたほど単純ではないと結論づけるかもしれません。年を通じた温度や降水量の変動など、定常過程が存在するところでは、一般的に何らかの統計分布が適合することが見つかります。抽象理論が正確で的確な予測を提供する能力に関するこれらの観察は非常に注目に値するものであり、そのため後の世代がこれらの強力なアイデアの範囲を誇張しがちであるのも驚くべきことではありません。20世紀初頭には、確率論の価値は賭け事の理解や定常過程によって生成されるデータの分析において確立されていました。その時代の偉大な古典的統計学者たちの業績は、社会科学や自然科学の多くの分野で役立つツールを提供しました。統計学者たちは科学コミュニティの中で確固たる地位を築いていました。確率的なアプローチは、現代の経済学者や他の社会科学者たちを確率の道へとしっかりと導きました。 「ポイントの問題」 シェヴァリエ・ド・メレがパスカルに投げかけた質問は、現代の確率論につながる「ポイントの問題」でした。シェヴァリエのサロンで賭け事が中断されたとしましょう。未完のゲームの結果を考慮した場合、プレイヤー間で賭け金を公正に分配するにはどうすればよいのでしょうか？例えば、2人のプレイヤーが100ルイ・ドールのポットに貢献し、7ゲームのうち最も多く勝った者がそのポットを獲得することに合意したとします。 A公爵は3回のゲームに勝ち、B侯爵は1回のゲームに勝ちました。A公爵は王様に呼ばれ、夕方の娯楽は突然終了しました。パスカル以前、この問題に対する広く受け入れられていた解決策は、実際に行われた4回のゲームのうち3回に勝ったA公爵にポットの4分の3を与えるものでした。この解決策は、会計の発明者の一人と広く見なされているイタリアの数学者ルカ・パチョーリによって15世紀末に elaborated され、一見すると妥当で公平に思えます。しかし、シェヴァリエはパチョーリが正しい答えに達したとは思っておらず、二人の偉大な数学者も彼の疑念を確認しました。もしゲームが続いていたら、B侯爵は残りの3ゲームすべてに勝つ必要がありました。どちらのプレイヤーが各ゲームに勝つ確率が1/2であるなら、B侯爵が3ゲームすべてに勝つ確率はわずか1/8です。したがって、A公爵がポットを独り占めする確率は7/8となります。このようにして、ポットはこの比率で分配されるべきだという議論が展開されました。 フェルマ・パスカルの解決策は、その後のすべての研究において基本的な3つの概念を導入します。まず、勝つ確率という数学的概念があります。次に、複合確率の計算方法 - 3回連続で勝つ確率は、単一の勝利の確率1/2を3乗したものから得られます。そして、解決策は期待値の概念を導入します - 各プレイヤーがその夜の出来事が何度も繰り返された場合に期待できた勝利の金額です。今日では、コンピュータをプログラムしてその多重繰り返しのシナリオをシミュレーションし、計算された期待値が実際にその夜の出来事が何度も繰り返された場合に何が起こったかを説明することを確認できます。（そして、シェヴァリエのサロンでは、おそらくそれが行われたでしょう。）ポイントの問題の解決は、確率的推論の力の初期の兆候でした。パスカルの直感に反する答えは、彼の考え方を理解すれば説得力があります。重要なのは、過去を分析するのではなく、未来を予測することです。もしA公爵とB侯爵が100ゲームをプレイする予定だったなら、夕方の早い段階でのA公爵の3対1のアドバンテージはほとんど意味を持たなかったでしょう。しかし、もし5ゲームしか行われないのであれば、B侯爵は確実に負けていたでしょう - 5回目のゲームの結果は無関係であり、そもそも行われなかったかもしれません。ベイズの法則を考慮する価値があります。 新しい確率論の理論の発展における最終的なステップは、意外な英雄の業績によるものでした - 18世紀のイギリスの無名の田舎の長老派の聖職者、トーマス・ベイズ牧師です。彼は偶然にも、現在のロンドンの金融地区の中心に埋葬されています。 彼の残した論文の中には、今日の統計学で最も広く教えられている定理の一つがあります。ベイズは生前は無名だったかもしれませんが、彼の名前は現在、統計学や経済学の分野で広く知られています。「ベイズ的」という用語は、単なる統計手法を超えた思考の流派を指し、ケントの田舎で働いていた一人の男の知的遺産です。ベイズの定理は、条件付き確率を計算することを可能にします。つまり、Bが起こった場合にAが起こる確率はどれくらいかということです。パスカルやフェルマーは、ケントの聖職者の分析の一般性には達していませんでしたが、シェバリエの「ポイントの問題」は条件付き確率の問題です。 ベイズ氏がシェバリエ・ド・メレのサロンで出会ったであろう環境や仲間は、彼にとってあまりにも居心地の良いものではなかったと想像するのは難しいことです。しかし、想像力を働かせて彼をそこに置いてみましょう。優雅なマントルピースの上に「ベイズ的ダイヤル」を設置し、得点を記録します。時計の文字盤には、各プレイヤーがポットを勝ち取る確率を示す指針があり、片方の端では確率がゼロであることが完全に確実であり、もう片方の端では100%の確率が完全に確実であることを示しています。ゲームが公平であるため、最初のマークは50%の真ん中に設定されています。公爵が最初のゲームに勝つと、ダイヤルは公爵に有利に動き、約67%に達します。聖職者は急いで彼の定理に必要な計算を行いました。そして、侯爵が二回目のゲームに勝つと、ダイヤルは元の50-50の位置に戻ります。しかし、その後公爵が三回目と四回目のゲームに勝ち、ダイヤルは再び動き、王が夜の集まりを中断した時には、公爵に87.5%の確率が示されていました。 ベイズ的ダイヤルは、ベイズ的推論として知られるものの視覚的表現です。私たちは不確実性に対処するために、不確実な出来事に「事前確率」を付与します。シェバリエのゲームテーブルではオッズが公平であったため、各プレイヤーが勝つ事前確率は50%でした。しかし、プレイヤーたちは新しい情報に基づいて常に事前確率を更新します。ダイヤルの最初の動きは、Aが最初のゲームに勝った場合にAが試合に勝つ確率を記録し、その後、Aが最初のゲームに勝ち、Bが二回目のゲームに勝った場合の全体の勝率に調整されていきます。 「モンティ・ホール問題」は、ベイズの定理の力を示す有名な例で、1960年代のアメリカのクイズ番組「レッツ・メイク・ア・ディール」に loosely 基づいています。この番組では、参加者がカーテンの後ろに隠された賞品を競り合い、ホストの名前にちなんで名付けられました。このパズルは、アメリカの統計学者スティーブン・セルビンによって最初に提起され、その後、広範な文献や通信の対象となりました。参加者には三つの箱が示され、そのうちの一つには車の鍵が入っており、参加者がその箱を選べば車を手に入れることができます。 他の2つの箱は空です。コンテスト参加者が選択をした後、モンティは他の箱の一つを開けますが、それは空です。そして選択肢を提示します。コンテスト参加者は最初の選択を維持するか、もう一方の箱に切り替えるかを選ぶことができます。直感的には、最初は3つの箱のどれにも鍵が入っている可能性が等しいと考えられ、今は残りの2つの箱のどちらにも同じ確率で鍵が入っていると思われるため、切り替える理由はないと感じるかもしれません。しかし、無知な判断は間違っています。モンティはどの箱に車の鍵があるかを知っています。もし鍵があなたが最初に選んだ箱に入っている場合（確率は3分の1）、彼が他の箱のどれを開けても関係ありません。しかし、もしあなたが間違った選択をした場合（確率は3分の2）、モンティは必ず残りの1つの空の箱を選ばなければなりません。そして鍵は彼が開けない箱に入っています。したがって、鍵がその開けていない箱に入っている可能性は（確率は3分の2）あなたが選んだ箱に入っている可能性（確率は3分の1）よりも高いのです。モンティは知らず知らずのうちに、鍵が他の箱に入っている確率が3分の2であるという重要な情報をあなたに与えています。したがって、切り替えるべきです。このことを信じるのが難しいと感じるなら、箱が3つではなく100個あると想像してみてください。選択をした後、モンティは98個の箱を開け、すべて空です。あなたが選んだ箱に車の鍵が入っている可能性はまだありますが、モンティが開けなかった残りの1つの箱に入っている可能性の方がはるかに高いのです。それでも納得できない場合は、コンピュータと対戦できるモンティ・ホールゲームのウェブサイトがいくつかあります。そこで、切り替えるのが最善であることをすぐに学ぶでしょう。ポイントの問題とモンティ・ホールショーの分析は、確率数学の価値を示す例です。それぞれが予想外の結果に対する完全に納得のいく議論を提供します。 無関心の原則 ポイントの問題とモンティ・ホールゲームの解決策は、無関心の原則に基づいています。これは、何かが他のものよりも可能性が高いと思う理由がない場合、各々に等しい確率を付与できるというものです。私たちは、ダ Duke と Marquis が残りのゲームで勝つ可能性が等しいと仮定し、過去の類似ゲームの結果の頻度分布が私たちの推測を導くかもしれないと考えました。モンティ・ホール問題では、3つの同一の箱があれば、鍵がどの箱に入っているかの確率は3分の1であると判断しました。 ジョン・メイナード・ケインズは、戦間期や第二次世界大戦中の英国および国際的な公共政策への多くの貢献で知られています。しかし、大戦前にケインズはケンブリッジのキングス・カレッジでフェローシップ論文、実質的には博士論文を完成させました。その作品は、1921年に出版された『確率論の論考』の基礎となりました。この中には無関心の原則に関する章が含まれています。 ケインズが原則のより一般的な適用を決定的に否定したことは、1つの例で要約できます。たとえば、世界の国々の面積や人口について何の情報も持っていない場合、ある人がイギリスの住人である可能性はフランスの住人である可能性と同じです。どちらかを選ぶ理由がないからです。また、その人がアイルランドの住人である可能性もフランスの住人である可能性と同じです。同じ原則に基づけば、その人がイギリス諸島の住人である可能性もフランスの住人である可能性と同じです。しかし、これらの結論は明らかに矛盾しています。最初の2つの命題を合わせると、その人がフランスの住人である場合の2倍の確率でイギリス諸島の住人であるという結論が導かれます。もし、イギリス諸島がグレートブリテンとアイルランドから成るという知識が、その人がフランスよりもそちらに住む可能性が高いと考える根拠であると主張しない限り、矛盾から抜け出す方法はありません。もし私たちが世界地理について何も知らないなら、「その人がフランスの住人である確率はどれくらいですか？」という質問に対する唯一の合理的な答えは、「わかりません」となります。ケインズは無関心の原則について、「論理の錬金術において、他のどの公式もこれほど驚くべき力を発揮したことはない。なぜなら、それは完全な無知から神の存在を証明したからである」と書きました。ケインズは確率論の創始者であるパスカルの有名な「賭け」を念頭に置いていたに違いありません。「神は存在する、あるいは存在しない。ここで理性は何も決定できない…あなたは賭けなければならない。それは選択肢ではない…神が存在するという賭けの利益と損失を考えよう。これら2つの可能性を評価しよう。もしあなたが勝てば、すべてを得る。もし負ければ、何も失わない。だから、ためらわずに彼が存在すると賭けなさい。」 パスカルの計算は、最も根本的な不確実性に直面して、確率と可能な結果の主観的評価を結びつけた最初のものでした。ポイントの問題やモンティ・ホールゲームは、完全に定義された問題であり、明確なルールと答えがあります。たとえば、ダイアクとマルキスが何回プレイするつもりだったかが示され、モンティ・ホールがどの箱に車の鍵が入っているかを知っていたことを私たちは知るか推測します。パズルの答えは、しばしばこの場合のように問題の定義に非常に敏感です。モンティ・ホールの結果は、モンティがどの箱に鍵が入っているかを知っているという（時には認識されていない）前提に依存しています。もし彼が知らなければ、問題は全く異なります。モンティは車の鍵を開ける箱を開けたかもしれず、その場合、参加者は手ぶらで帰ることになったでしょう。そして、もしモンティが各箱に何が入っているかを知らなければ、空の箱を開けるのは単なる偶然です。その場合、各閉じた箱が鍵を含む可能性は等しいという判断は正しいことになります。しかし、ゲームを見て楽しむのは、選択を迫られる参加者の苦悩であり、観客がアドバイスを叫ぶ中での「切り替えるべきか、そうでないか」という葛藤でした。 （「レッツ・メイク・ア・ディール」では、賑やかな観客の参加が番組の視聴者に対する魅力の重要な部分でしたが、今ではその魅力が理解しにくくなっています。） しかし、皆が問題を理解したとき、番組はどのようにして興味を持続させることができるのでしょうか？視聴者は、元のルールがまだ適用されていると自信を持てるのでしょうか？現実の世界は常に複雑です。多くの評論家や教師は、モンティ・ホール問題を用いて、パズルやモデルは前提が完全に指定されている場合にのみ「解決」できることを強調します。この観察は正しいですが、根本的な不確実性のある世界では、問題が完全に指定されることは稀です。確率の数学では、すべての可能な事象の確率の合計が1になる必要があります。したがって、車の鍵が2つの箱のいずれかに同じ確率で入っていることがわかっている場合、どちらか一方に入っている確率は0.5です。3つの箱の場合、確率は1/3になります。そして、鍵が一方の箱に入っている可能性がもう一方の箱の2倍であり、2つの箱のいずれかに必ず入っている場合、各箱の確率は2/3と1/3になります。しかし、根本的に不確実な世界では、すべての可能な事象を説明できず、それらの相対的な確率を判断することもできないとしたらどうなるでしょうか？次の章では、この問題が確率的思考の広範な応用にとってどれほど重要であるかを示します。 ベイズと診察室 モンティ・ホール問題は軽い娯楽ですが、癌の診断は生死に関わる問題です。キャンペーン団体は、乳がんや前立腺がんのスクリーニングを促進しています。これらの検査は必然的に不完全であり、時には不当な安心感を与え（偽陰性）、時には不当な懸念を引き起こします（偽陽性）。例えば、マンモグラフィーが乳がんのある女性の90%を検出し（この数値は検査の感度と呼ばれます）、また病気がない場合の90%で癌がないことを正しく確認する（この数値は検査の特異度と呼ばれます）としましょう。これらの数値はマンモグラフィーの効果の推定値の高い方に位置しています。もちろん、ほとんどの女性は乳がんを持っていません。女性人口全体の発生率が1%の場合、マンモグラムで陽性と診断された女性が実際に乳がんを持っている確率はどれくらいでしょうか？その答えはほとんどの人、特にほとんどの医師を驚かせます。1000人の女性の集団では、10人が癌を持っていると予想され、そのうち9人が検査で特定されます。しかし、残りの990人の女性のうち、99人—10人に1人—が陽性の結果を受け取ります。したがって、合計108人が陽性となり、そのうち9人が癌を正しく特定し、99人はそうではありません。陽性と診断された女性が病気を持っている条件付き確率は12分の1です；陽性の検査は、12件のケースのうち1件でしか癌を正しく診断しません。 この計算は、ドイツの心理学者ゲルト・ギーゲレンツァーが使用した例に基づいています。彼は10年以上にわたり、定期的なスクリーニングの推進者に対抗するキャンペーンを行ってきました。乳がんや前立腺がんの無作為スクリーニングは、過剰診断が無用な心配や不必要な侵襲的手続きを引き起こすため、良い結果をもたらすよりも害を及ぼす可能性があります。効果的なスクリーニングを行うためには、一般の人々よりも病気の確率が高い人々に限定する必要があります。または、より良い特異度と感度を持つ検査が必要です。ギーゲレンツァーは、ベイズの定理を知らない医療従事者が、患者に対するリスクやこれらの検査の有効性を深刻に誇張しているという証拠を蓄積しています。早期診断によって救われた命は、必要のない治療の犠牲となる患者の数よりも、彼らの心に強く残ります。ギーゲレンツァーは、乳がんスクリーニングの有効性に関する分析において、判断力と経験を示しました。彼の例は、癌の発生率の計算をパズルとして扱い、解決するモデルを展開しています。もちろん、ギーゲレンツァーは乳がんの真の発生率や検査結果の統計的有効性を測定したとは言っていません。しかし、彼の分析は、医学を理解しているが確率を理解していない専門家の意見が深刻に誤解を招く可能性があることを力強く示しています。私たちは、モデルを世界に一般化することに自信を持つことはほとんどできません。乳がんにかかりやすい女性が、そうでない女性よりもマンモグラフィーを受ける可能性が高い理由を考えるのは容易です。チャンスのゲーム、例えばシェヴァリエ・ド・メレがポイントの問題やモンティ・ホール問題を考察するきっかけとなった賭けのように、すべては既知か未知か、決定論的かランダムかのいずれかです。しかし、その二項対立はほとんどの現実世界には存在しません。私たちは何かを知っていますが、決して十分ではありません。それが根本的な不確実性の本質です。ギーゲレンツァーは、癌の無作為スクリーニングの分析において、思考実験から導かれた確率が現実世界に適用できる確率であると仮定する誤りを犯しませんでした。彼は、実際の人が乳がんにかかっている確率を計算したとは主張していません。しかし、第一章で見たように、ヴィニアール氏は25標準偏差のイベントを観察したと主張した際にその誤りを犯しました。彼は、モデル内で計算された確率を、モデルが表現する世界の確率と混同しました。現実世界における確率についての発言をするためには、モデル自体から導かれた確率と、そのモデルが真である確率を組み合わせる必要があります。そして、モデルが真であるかどうかを知る手段はありません。実際、「世界の表現が世界である確率」という概念に意味を持たせることさえ難しいのです。この失敗は… 「悪運」とは、モデルの範囲内でのあり得ない出来事を指し、モデル自体の失敗とは区別されるべきものであり、これは後の章で詳しく見ていくことになります。このモデルの失敗に関する問題を、元ゴールドマン・サックスの幹部であるヴィニアール氏にちなんで「ヴィニアール問題」と呼ぶことにしましょう。 忘れられた論争 私が見るもの、そして私を悩ませるものはこれです。周囲を見渡すと、どこにでも暗闇しか見えません。自然は私に疑念や懸念のないものを何も示してはくれません…真の道は、全く賭けをしないことです。 —ブレーズ・パスカル『パンセ』 20世紀初頭には、確率の利用が確立されており、カード、ルーレット、あるいは「レッツ・メイク・ア・ディール」といった偶然のゲームを理解するために役立っていました。この理論は、死亡率のような、ある程度定常的なプロセスから生成されるデータの分析にも有用であることが証明されていました。州や保険会社などの民間機関が情報を体系的に記録し始めると、ジョン・グラントが行ったように墓石を調べて知識を得る必要はなくなりました。そして、公正なコインを投げるといった結果を生み出すプロセスが定常的でよく理解されている場合、確率的推論から頻度分布を導き出すことができました。 確率的思考の初期から、偶然のゲームや人間の死亡率の観察可能な頻度の領域を超えて、ユカタンの小惑星やビン・ラディン襲撃のようなユニークな出来事の記述に確率的な言語や数学を適用しようとする試みが行われました。しかし、確率的思考の初期から、このような拡張には抵抗がありました。拡張に反対する者たちは長い間優位に立っていました。1843年に発表された『論理学体系』の中で、イギリスの哲学者ジョン・スチュアート・ミルは、フランスの数学者ピエール＝シモン・ラプラスが「私たちが完全に無知な事柄」に確率論を適用したことを批判しました。さらに別のフランスの数学者、ジョセフ・ベルトランは、偶然のゲームの領域外の問題に確率を適用する際に、彼の同国人が不合理な仮定をしていると非難しました。「私たちは明日太陽が昇ると信じていますが、それは『天文学的法則の発見によるものであり、同じ偶然のゲームでの成功の再現によるものではない』」と彼は述べました。この信念でさえ、天文学的法則が定常であることに依存しています。このような法則の安定性に頼れないのであれば、過去の頻度を用いて未来の出来事の確率を推測することは不可能です。ベルトランは、ダビッド・ヒュームが1世紀以上前に書いたことを念頭に置いていました。「明日太陽が昇らないということは、明日昇るということの肯定と同じくらい理解可能な命題であり、矛盾を含むものではありません。したがって、その虚偽を証明しようとしても無駄です。」そして、この有名な帰納の問題に対するヒュームの無神論的な定式化に対する反応として、これがあったのかもしれません。 ベイジアンの考え方を広めるためには、ギャンブルの場を超えた応用が必要でした。ドビンがケンタッキー・ダービーで勝つ可能性が非常に高いと思うなら、「ドビンが最初にゴールを通過する確率は0.9だ」と言うかもしれません。この発言は何を意味するのでしょうか？一つの解釈は、もし同じ天候とトラック条件、そして全く同じ出走馬と騎手でレースが100回行われた場合、ドビンは90回勝つだろうということです。しかし、ケンタッキー・ダービーは毎年1回しか行われず、過去や未来のレースでは異なる出走馬や騎手、異なるトラック条件、そして異なる観衆がそれぞれの好みの馬を応援します。したがって、「ドビンが勝つ確率は0.9だ」というのは、頻度に関する主張ではなく、ドビンが強力な候補であるという話し手の信念の表明です。 ホワイトハウスの会議でCIAの代表者であるジョンが「その施設にいる男がビン・ラディンである確率は95%だ」と言ったとき、彼は「似たような状況で95%の確率でビン・ラディンがそこにいる」と言っているわけではありません。また、歴史的だが完全には理解されていない出来事について「ユカタンの小惑星が恐竜の絶滅を引き起こした確率は90%だ」と言うとき、これは「恐竜が絶滅した90%のケースでその原因がメキシコ湾に着陸した小惑星である」との主張ではなく、自分の意見に対する自信の表現です。 これらの自信や信念の表明—「ドビンが勝つ確率は0.9だ」、「その施設にいる男がビン・ラディンである確率は95%だ」、「ユカタンの小惑星が恐竜の絶滅を引き起こした確率は90%だ」—は、今日では主観的または個人的な確率の表明として説明されます。本書では、主観的確率という用語を通して使用します。「主観的」や「個人的」という形容詞は、その評価が客観的ではなく、個人の見解に基づくものであることを認めています。 判断において、異なる人々が同じ過去、現在、または未来の出来事に対して異なる確率を付けることがあるということは、出来事が発生する前後を問わず言えることです。 主観的確率の勝利 第1章で述べたように、ジョン・メイナード・ケインズとフランク・ナイトは根本的な不確実性の重要性を強調し、確率がルーレットのゲームや死亡率、天候の観察などの既知または知り得る頻度分布の範囲外で適用されることはないと否定しました。この二人の人物の対比は、根本的な不確実性の旗手であり、主観的確率の適用に反対する者として、まさに鮮やかな対照を成しています。 ケインズはイギリスの上流中産階級のリベラルな家系に生まれ、ケンブリッジの知的で不可知論的な世界とブルームズベリーのボヘミアン文学界を自由に行き来しました。一方、ナイトはテネシー州の小さなキリスト教の大学を卒業した後、州立大学に進学し、コーネル大学で博士号を取得してアイオワ州で教職に就きました。政治的には保守的で、1927年にシカゴ大学に移りました。ナイトは個人の合理的選択と自由市場に焦点を当てたシカゴ学派の創始者としてしばしば語られます。しかし、同時代に同等の地位を持ちながら異なる見解を持っていた人物がいました。フランク・ラムゼイは哲学者であり数学者で、経済理論にも貢献した人物で、ケインズの友人でありケンブリッジのキングス・カレッジで同僚でした。彼の輝かしいキャリアは、26歳で手術後の合併症により短く終わりました。個人の確率の概念は長年にわたり暗黙のうちに存在していましたが、ラムゼイは「主観的確率」をより正式に説明した最初の人物でした。ラムゼイは、頻度に基づく確率の分析に使用されていた数学が、これらの主観的確率にも適用できると提案しました。同様の分析は、イタリアの統計学者ブルーノ・デ・フィネッティによって独立して展開されましたが、彼は奇妙にも確率に関する学問的な仕事をファシズムへの個人的な支持と結びつけました。ラムゼイとデ・フィネッティが勝利し、ケインズとナイトが敗北したこの歴史的なアイデアの戦いの結果、根本的な不確実性の概念は50年以上にわたり経済学の主流からほぼ消え去りました。主観的確率の使用とそれに関連する数学は、根本的な不確実性の謎を計算可能な解決策を持つパズルに変えてしまったのです。そして、シカゴ大学こそが、根本的な不確実性に対する主観的確率の勝利を最も熱心に祝った場所となりました。多くの偉大な経済学者がシカゴ学派の創設に貢献しましたが、より広い公衆に最も知られている人物は、1946年から1977年まで経済学の教授を務めたミルトン・フリードマンであり、20世紀の最も影響力のある経済学者の一人です。 フリードマンの価格理論 — 仮説的なもの このテキストはシカゴ学派の教義の入門書と見なすことができます。彼はその中で次のように書いています。フランク・ナイトはその先駆的な著作において、リスクを既知または知り得る確率分布に従う事象として、そして不確実性を数値的な確率を特定することができない事象として明確に区別しました。この区別について私は言及しませんでした。なぜなら、それが有効だとは思わないからです。「私たちは人々を、考え得るすべての事象に対して数値的な確率を割り当てるかのように扱うことができます。」フリードマンの支持者たちは、この点においてナイトの遺産から距離を置きました。彼らは、学派の尊敬される創始者が言ったことを本当に意味していたわけではないと説明さえしました。1987年にシカゴ学派の機関誌『政治経済学ジャーナル』に掲載された記事で、スティーブン・ルロイとラリー・シンゲルは次のように説明しました。「ナイトの古典的なリスクと不確実性の区別についての受け入れられた解釈は、エージェントが主観的確率を持っているかどうかに関するものであり、ナイトの誤読を構成します。逆に、ナイトはエージェントが常に主観的確率を持って行動することができるという現代的な見解を共有していました。」この主張は、ナイトの不確実性と起業家精神に関する記述を考えると受け入れがたいものです。ルロイとシンゲルは、「主観的確率の存在を否定することは、エージェントがロトの中から一貫して選択する能力を否定することになります。」と主張しています。しかし、それこそがケインズとナイトが否定したことです。そして、それには十分な理由があります。 ツインタワーへの攻撃の確率 「私たちは人々を、考え得るすべての事象に対して数値的な確率を割り当てるかのように扱うことができます。」では、2001年9月11日にテロリストが旅客機を世界貿易センターに突っ込ませる確率はどのくらいだったのでしょうか？アメリカの著名な政治評論家であり、主観的確率とベイズ的推論の信奉者であるネイト・シルバーは、その質問に答えようと試みました。シルバーによれば、「私たちのほとんどは、その朝目覚めたとき、テロリストがマンハッタンの建物に飛行機を衝突させる確率をほとんどゼロに近いと見積もったでしょう…たとえば、最初の飛行機が衝突する前に、マンハッタンの高層ビルに対するテロ攻撃の可能性を1万分の1と見積もったとしましょう。」しかし、この数字が答えるべき質問は何でしょうか？その朝の攻撃の確率でしょうか？その日の？その年の？全体として？これらの異なる質問に対する答えには非常に大きな違いがあるはずです。9月11日の朝の攻撃の確率は、いつかそのような攻撃を試みる確率よりもずっと低くなければなりません。そして、私たちは「テロリストがマンハッタンの建物に飛行機を衝突させる確率」を見積もっているのか、「高層ビルに対するテロ攻撃の可能性」を見積もっているのか、どちらなのでしょうか？ 高層ビルに対するテロ攻撃の形態は、飛行機を使わないものも多く、例えば1993年に北タワーの地下で起きた爆弾事件などがあります。明確な問題の定義がなければ、確率に関する質問に対して意味のある、一貫した、または有用な答えを期待する理由はありません。シルバーは、飛行機が偶然にワールドトレードセンターに衝突する確率を具体的に示しています。「この数字は実際に経験的に推定できます」と彼は主張し、その確率を1万2500分の1としています。彼は、2001年以前にマンハッタンのビルに衝突した飛行機の事故が1945年と1946年にそれぞれ2件あったことを報告しています。したがって、1946年から2001年の間には、ニューヨークの高層ビルに飛行機が衝突しなかった日が約25,000日ありました。この期間中、航空機の運航は数桁の増加を見せましたが、航空交通管制は目を見張るほど進歩しました。シルバーが示したデータから、特定の日にそのような事故が起こる確率が1万2500分の1であると結論づける方法はわかりませんが、彼が行った計算は理解できます。彼は、1946年から2001年9月10日までの25,000日を、1945年から2001年9月10日までのマンハッタンの高層ビルに関与した航空事故の数である2で割りました。 次に、二人の子供を持つ家庭に関する問題について考えます。他に情報がない場合、子供が男の子である確率と女の子である確率はほぼ等しいです。したがって、他に情報がない場合、スミス家の最初の子供が男の子である確率は1/2、女の子である確率も1/2です。また、他に情報がない場合、二人の子供を持つ家庭の二人目の子供が男の子である確率と女の子である確率も等しく、それぞれ1/2です。これらの主張は「無関心の原則」に基づいているのではなく、生物学的研究の結果に基づいており、観察された頻度によって確認されています。二人の子供を持つ家庭は、現代の発展した経済において非常に一般的であり、BB、GG、BG、GBの順列の頻度はほぼ同じです。これは、生物学的な要因が家族内の連続する子供の性別をほぼ独立にしていることを示しており、観察によっても支持されています。男の子と女の子はほぼ同じ数で生まれます。そして、イギリスとフランスの出生数も似ており、年間約70万人ですが、二人の子供を持つ家庭の最初の子供がイギリス人で、二人目がフランス人である確率は非常に低く、両方の子供がイギリス人またはフランス人である確率よりもはるかに低いです。EEとFFは非常に一般的ですが、FEとEFはそうではありません。この明白な点は、観察されたデータを生成するプロセスを理解せずに確率について話すことが常に危険である理由を示しています。多くの人々が世界的な金融危機で驚かされたことを思い出させます。 さて、スミス家には二人の子供がいて、そのうちの一人が女の子であると知らされたとしましょう。 他の子供も女の子である確率はどれくらいでしょうか。この問題は、アメリカの数学ジャーナリストでありパズル作家のマーチン・ガードナーによって1959年に初めて提起されたようで、それ以来論争の的となり、未解決のまま残っています。「ある著者の見解では『悪名高い』問題です。」ウィキペディアのこのテーマに関する項目によれば、この問題について書いたほとんどの人は、自分たちの異なる答えが正しいと確信しています。出生の順序には4つの同じ確率の組み合わせがあります：BB（男の子・男の子）、GG（女の子・女の子）、BG（男の子・女の子）、GB（女の子・男の子）。一つの組み合わせBBは、一人の子供が女の子であるという情報によって除外されます。残りの3つは同じ確率です。残りの3つのうち、女の子に姉妹がいるのは1つだけ（GG）です。したがって、関連する確率は1/3です。これは説得力があるように思えます。しかし、別の視点からこの問題を考えてみましょう。もし最初の子供の性別について何も知らされていなかったとしたら、他の子供が女の子である確率は1/2であると簡単に同意できるでしょう。しかし、子供は男の子か女の子のどちらかである可能性が同じであり、2番目の子供の性別は1番目の子供とは独立しているため、2人の子供のうち1人が女の子であるという情報は、他の子供が女の子である確率について何も教えてくれません。したがって、関連する確率は1/2です。この議論もまた説得力があります。しかし、これらの命題のうち、正しいのはせいぜい一つだけです。では、女の子に姉妹がいる確率は1/2なのか1/3なのか？その答えは、一人の子供が女の子であるという情報がどのように得られたかに依存するかもしれません。そのような知識がなければ、この問題は十分に定義されていません。新しい隣人であるスミス家をお茶に招待し、彼らが2人の子供を連れてくると言います。道を駆け上がってきた最初の子供は女の子です。他の情報がない限り、この観察は2番目の子供の性別について何も教えてくれないと考えるのが妥当です。最初の子供の性別が2番目の子供の性別について何も教えてくれないのと同様です。したがって、質問への答えは1/2、すなわち女の子の出生頻度です。しかし、もしあなたがボーイスカウトやガールガイドのために募集をしているとしましょう。ガールガイドの集会に出席し、ちょうど1人の兄弟姉妹がいる女の子たちに、もしその兄弟姉妹が女の子であれば、メンバーシップについて声をかけるようにします。女の子たちが勧誘するために姉妹を持つ確率はどれくらいでしょうか？あなたは今、少なくとも1人の女の子がいる2人の子供の家庭だけを見ているため、BBの家庭は含まれません。他の情報がない限り、確率は1/3です。しかし、問題は完全には特定されていません。GGの家庭が過剰に代表されている可能性があります。女の子たちは兄弟から逃げるためにガイドに参加するのか、姉妹から逃げるためか、あるいは兄弟姉妹から良い報告を聞いたからか？一方の影響が他方を相殺するのでしょうか？おそらく、あるいはそうでないかもしれません。私たちは単にわかりません。そして、もしあなたが子供に計画外の場面で出会ったらどうでしょうか？これは、道を上がってくる最初の子供を見るのと似ているかもしれませんし、そうでないかもしれません。 おそらく、父親は息子をサッカーの試合に連れて行くことが多く、母親は娘を買い物に連れて行くことが多いのかもしれません。しかし、そうでない場合もあるでしょう。根本的な不確実性の中では、主観的確率は些細な情報や問題の仕様の詳細に敏感であり、そのためそれらを定式化したり行動に移したりすることにはあまり意味がありません。「主観的確率の存在を否定することは、エージェントがロッタリーの中から一貫して選択できる能力を否定することになる」と、ルロイとシンゲルは書いています。この考え方は、主観的確率が初めて用いられた時から、しばしば暗黙的に、時には明示的に存在してきました。観察者は、人々にさまざまな結果に賭ける機会を提供することで、主観的確率を推測できるというものです。「ピグニスティック確率」という用語は、フィリップ・スメッツによって、観察されたギャンブル行動から主観的確率を推測する過程を説明するために造られました。このフレーズは、ラテン語の「pignus」（賭け）に由来しています。「ドビンがケンタッキーダービーに勝つ確率は0.9だと思う」というのは、オッズがそれより良ければドビンに賭け、悪ければドビンに賭けないという意味です。このレースに勝つと思っている人がドビンに賭けないということに驚く読者もいるかもしれませんし、そうする機会を拒否することが非合理的であるかもしれないという提案にさらに驚くかもしれません。これは、多くの人々が主観的確率という観点で自然に考えていないこと、そして「合理性」の意味が争われていることを示す最初の兆候です。 ケンタッキーダービーは、アメリカで最も有名な競馬で、毎年夏にルイビル近くのチャーチルダウンズで行われ、正確に20頭の馬が出走します。しかし、2019年2月、著者たちはミルトン・フリードマンの熱心な支持者から、あらゆる考えられる出来事の主観的確率を確立するよう求められました。「今年のケンタッキーダービーでドビンが勝つ確率はどれくらいですか？」と彼は尋ねました。私たちが躊躇すると、彼はさらに執拗になりました。「ドビンが5対1で勝つのに賭けますか？」と。私たちは「いいえ」と答えましたが、彼は50対1を提示しました。私たちがそれを受け入れると、彼はオッズを下げ、そうして対話は続き、私たちが受け入れることと拒否することの間でちょうど無関心になる価格、すなわち20対1のオッズが確立されました。この数字を出発点にして、彼はピグニスティック法を用いてドビンの勝利に対する私たちの主観的確率を推測しました。この場合、0.047でした。 私たちも彼も全ての出走馬のリストを知っていたわけではありませんが、彼は他の可能性についても検討しました。「ヘラクレスは100対1ではどうですか？」と彼は尋ねました。こうして議論は続き、彼はレースに出走するすべての考えられる馬に対する私たちの主観的確率を確立しました。その時点で、彼はスプレッドシートを取り出し、計算したすべての主観的確率を合計しました。私たちが期待していた通り、彼はそれらが正確に1になることを確認することができました。ラムゼイとデ・フィネッティは私たちを誇りに思ったか、少なくとも安堵したことでしょう。 ラムゼイがケインズに対抗して提供した勝利の議論は、すべての不確実な出来事に対して一貫した主観的確率を持たない人は、そうした確率に賭けると必ずお金を失うことになるというものでした。もし私たちがケンタッキー・ダービーのドビン、ヘラクレス、その他の出走馬に対して付けた確率の合計が1未満または1以上であったなら、シカゴからの interlocutor（対話者）は私たちからお金を得ることができたでしょう。合計が1未満であれば、彼はレースのすべての馬に賭けをし、賭けた額以上の利益を得ることが確実でした。合計が1以上であれば、彼はすべての出走馬に対する私たちの賭けを受け入れ、再び利益を得ることができたでしょう。しかし、合計がちょうど1であったため、彼は私たちが一貫した個人的確率に合理的に従っていることを祝福することしかできませんでした。もちろん、この演習は実際には行われませんでした。そして、私たちが知っているほとんどの人々と同様に、私たちはその尋問者にスプレッドシートを作成する前に、早々にドアを開けて追い出していたでしょう。ラムゼイの不確実性に対する合理的行動の概念の力を示すどころか、この思考実験は、人々があらゆる考えられる出来事に確率を付けるかのように行動するという提案の不条理を明らかにしています。合理的な人々は、自分の情報が不完全であり、他の人々が持っている情報と異なる可能性がある場合、提案された賭けには参加しないでしょう。パスカルが神の存在に関する問題について賭けることは「選択肢ではない」と指摘したのは正しかったかもしれません。しかし、ケンタッキー・ダービーに賭けることは選択肢です。私たちは、今後のケンタッキー・ダービーの出走馬の名前やその成績についての関連知識を持っておらず、さらにその問題を追求する興味もありません。私たちの主観的確率が1に合計される可能性は極めて低いです。なぜなら、そうした確率を形成するための合理的な基盤がなく、その基盤を得る意図もないからです。「スミス家には女の子が二人いると賭けるよ。」 「いや、でも五対一なら取引成立だ。」 「君は賭け好きだね、チャーチル氏」 - 実際、彼はギャンブルの常連であり、成功しなかったプレイヤーでした - 「だから、ドイツが戦争に勝つと賭けるよ。」 チャーチルがその提案された賭けに対して礼儀正しい反応を示す可能性は低いでしょう。もし私たちがスミス家の構成についての賭けを開いたら、ほとんどの人は参加しないと予想されます。これらは人々が関与するような取引ではなく、冗談以外ではありません。そして、この種の賭けが通常または受け入れられる社会的行動ではない理由の一つは、金融市場におけるこの種の分析の使用に関連しています。このような賭けの反対側を引き受けることをいとわない人々は、私たちよりも異なる、そしてより良い情報を持っている可能性が高く、日常生活において私たちは彼らがその優位性を利用して金銭的利益を得ることを不名誉と見なします。 さもなければ、ギャンブラーは自分が知っている以上のことを知っていると信じている愚か者か、判断に対して根拠のない自信を持っているのです。『ガイズ＆ドールズ』の常習ギャンブラーであるスカイ・マスタソンとネイサン・デトロイトでさえ、ミンディのチーズケーキの売上やネイサンのネクタイの色に賭けることを避けました。スカイの父が警告したように、「情報が不均等に分配されているときにギャンブルをすると、耳にシードルが詰まることになる」と言います。私たちは、前の車を追い越したり、飛行機に乗ったり、薬を飲んで代謝に影響を与えたりすることで、命を賭けています。しかし、私たちは一貫した主観的確率の構造を持たず、さまざまな賭けを提示することで明らかにされることはありません。家庭や企業は、観察や意思決定を行う文脈を形成することで、根本的な不確実性に対処しています。家庭はスミス家についての知識をつなぎ合わせ、政治家や歴史家は第二次世界大戦の進展についての理解を深めます。そして、彼らは構築した物語に十分な自信を持つまで行動を起こしません。ベイズ的なダイヤルは存在しません。多くの経験豊富で情報通の観察者が同じ質問に対して非常に異なる答えを出す場合—「あの男はビン・ラディンか？」—、追加の具体的な情報を持たない正直な人は「わかりません」と答えるでしょう。私たちは「スミス家には男の子が二人いる確率は0.6だ」と言う人を聞いたことがありませんし、今後も期待しません。しかし、「彼らの子供は女の子だと思う」や「彼らの子供が男の子か女の子かはわからない」と言うのはよく耳にします。その質問が重要であれば、通常はさらなる調査を行うことで簡単に解決できます。そして、何らかの理由でそれが不可能で、答えが依然として重要であれば、両方の可能性に対して堅牢な行動が適切です。もし明日その子供を迎え入れなければならないなら、どちらの性別にも適したおもちゃやビデオを見つけます。人々がどのようにギャンブルをするかを観察することで、不確実性の下での合理的な行動についての洞察が得られるという考えは奇妙です。結局のところ、ブックメーカーやカジノは常に顧客の犠牲の上に利益を上げています。ほとんどの人は、安価な娯楽のために時折しか賭けをしません。彼らは競馬場での午後を楽しみ、村のフェテの抽選を支援し、ナショナル・ロトで勝つかもしれないという夢を見ます。慎重な投資家は、利用可能な証券の宇宙のごく一部を売買するだけで、ほとんどの証券の特性について十分に情報を得ていないと感じるため、賢明な理由からです。そして、賢い投資家が売買を行うとき、彼らはベンジャミン・グレアムが「安全マージン」と名付けた価格と価値の評価の間に必要な余裕を求めます。グレアムは、彼の著作を通じて長期的な基本的価値に基づく投資戦略を有名にした、英国生まれのアメリカの投資家でした。 彼のフォロワーであり、歴史上最も成功した投資家であるウォーレン・バフェットは、より色彩豊かにこう述べています。「私は投資を世界で最も素晴らしいビジネスだと呼んでいます…なぜなら、スイングする必要がないからです。あなたはバッターボックスに立ち、ピッチャーが47ドルのゼネラルモーターズを、39ドルのU.S.スチールを投げてくるのです。そして、誰もあなたにストライクを取ることはありません。失うペナルティは機会を逃すことだけです。あなたは一日中、自分が好きなピッチを待ち、野手が寝ているときに前に出てそれを打つのです。」 そのため、バフェットが投資銀行による企業のオークションにどのように反応するかを尋ねられたとき、彼はジョージ・ジョーンズの歌の言葉を引用してこう答えました。「電話が鳴らないとき、それは私です。」もし「人々があらゆる考えられる出来事に数値的な確率を付けるかのように扱うことができ」、その確率が彼らの経済的決定の基礎を形成するならば、実際には「スイングしなければならず」、人々はあらゆる可能な賭けの一方を選ぶことに喜んで応じるでしょう。しかし、人々が日常的にそのような取引に関与するという予測は明らかに誤りであり、慎重な個人はそのように行動することを考えもしません。 ごく少数のプロのギャンブラーが成功するのは、彼らが異常を観察したり、特に注意深く偶然のゲームのプロセスを研究したからです - エドワード・ソープやリッツの常連客などです - そしてギャンブル施設の運営者は彼らを特定し、カジノから排除しようとします。しかし、ほとんどの一般的なギャンブラーは悲しい人々であり、中には依存症に苦しむ者や、自分のスキルについて持続的な妄想に悩む者もいます。実験参加者がこれらのピグニスティックな方法を用いて主観的な確率を考え出すよう求められたとき、彼らは時には教授からの圧力や協力に対するわずかな金銭的報酬の助けを借りてそうすることができるのは確かです。しかし、そのような馬鹿げた要求に対する礼儀正しさは、そうした実験から得られた数字が一貫した主観的確率の基盤と何らかの関係があると信じる理由にはなりません。そして、第7章で見ていくように、実証的な証拠はそれらが関係していないことを示しています。 ほとんどの人がほとんどのことに賭けないこと、そして誰もが提案された宝くじの一方を選ぶことに喜んで応じるわけではないことが認められると、ラムジーがケインズに対して展開した議論は単に成り立たなくなります。根本的な不確実性の世界では、ほとんどの人は宝くじの中から選ぶことはなく、ましてやそれに参加することはありません。その理由は明白です。彼らはカードの出方、サイコロの振り方、ルーレットの回転に自分の運を賭けることはありません。彼らは偶然を避けます。特に他の人がそれをよりよく理解しているかもしれない状況では、理解できない状況でのコミットメントをためらいます。賢明なビジネスパーソンは、根本的な不確実性の重要性を理解しています。もちろん、何にでも賭ける人もいますが、それは合理性ではなく、奇妙さの印です。 エンリコ・フェルミ、マンハッタン計画において中心的な役割を果たした優れた物理学者は、1945年7月の砂漠での核実験が大気を点火させるかどうか、そしてもしそうなった場合、ニューメキシコ州だけを破壊するのか、それとも世界全体を破壊するのかについての本を開いたと言われています。これはノーベル賞受賞者にとって、最も輝かしい瞬間ではありませんでした。 「私が言葉を使うとき、ハンプティ・ダンプティは少し軽蔑的な口調で言った、『それは私が意味することを意味する — それ以上でもそれ以下でもない。』」 —ルイス・キャロル『鏡の国のアリス』より ゴルフは世界中で人気のあるスポーツです。2019年には、規則を簡素化し、プレイをスピードアップすることを目的とした新しいルールブックが導入されました。新しいルールのいくつかは、ある出来事が「ほぼ確実」であることを要求しています。例えば、「あなたのボールが動いた原因があなたであると認められるのは、それが知られているか、ほぼ確実である場合のみ（つまり、あなたが原因である可能性が少なくとも95%であること）」とされています。この数字は何を意味するのでしょうか？ルールブックには「ほぼ確実とは、... 利用可能なすべての合理的な情報が、その出来事が起こった可能性が少なくとも95%であることを示していることを意味します」と記されています。この説明は何の助けにもなりません。BBCのゴルフ担当記者がコメントしたように、「これは100%主観的です。」ボールを動かしたのか、動かしていないのか、どちらかです。ロイヤル・アンド・エイシェント・ゴルフクラブは、偽の定量化という一般的で現代的な罠に陥ってしまいました。ルールの著者たちは、自分たちの判断に数字を付けることで、定性的な評価には欠けている客観性と科学的な精度を与えられると考えました。シカゴのフランク・ナイトは、根本的な不確実性をよく理解しており、異なる見解を持っていました。 「ケルビン卿からよく引用される言葉…測定できないところでは、あなたの知識は乏しく不十分であるというのは、精神的および社会科学に適用すると誤解を招き、有害です。これは、これらの科学が物理科学の意味での科学ではなく、その本来の性質と機能を失うことなくそのようになろうとすることはできないということを別の言い方で表現しています。具体的な定量的経済学に固執することは、経済的意味と重要性が不確かで疑わしい物理的量の統計を使用することを意味します…この分野では、ケルビンの格言は実際には「測定できないなら、何とかして測定しろ！」ということを非常に大きく意味します。」ナイトは、ケルビンの格言がシカゴ大学の社会科学部の建物に刻まれていることに気づかなかったとは考えにくいですが、彼はそれに言及することを控えました。新しいゴルフのルールは、裁定者の判断に対する自信と、その判断が正しい可能性という二つの考えを混同し、その結果を確率として説明しました。不確実性についての議論は、いくつかの異なる考えを含んでいます。頻度 — 私は、公正なコインが50%の確率で表が出ると信じています。なぜなら、理論と繰り返しの観察がこの主張を支持しているからです。 自信 - 私はユカタン半島の出来事が恐竜の絶滅を引き起こしたとかなり確信しています。なぜなら、私はその証拠や尊敬される情報源の見解を確認したからです。そして可能性についてですが、ジェームズ・ジョイスとレーニンが会った可能性は低いと思います。なぜなら、一方はアイルランドの小説家で、もう一方はロシアの革命家だからです。私の世界に関する知識は、特にグローバルエリートがダボスに集まる前は、非常に異なる国籍、背景、志向を持つ二人の個人の道が交わることはないだろうと示唆しています。定常分布から引き出された頻度の文脈において、確率には明確で客観的な意味があります。人々が自分の判断に自信を持っていると表現する際、しばしば確率について語りますが、彼らが提供する数字がフェルマーやパスカルによって特定された頻度主義的確率とどのように関連しているのかは明確ではありません。ジョイスがレーニンに会ったかどうか尋ねられたとき、数値的な確率の使用は無意味です。ハリスバーグかフィラデルフィアか？フィラデルフィアはペンシルベニア州の州都ですか？サンアントニオとサンディエゴのどちらの都市の方が人口が多いですか？最近の調査では、約3分の2の回答者がフィラデルフィアがペンシルベニア州の州都であると考えていました。そして、その回答者の約3分の2は自分の答えに100%の自信を持っていました。フィラデルフィアが州都でないと考えた少数派も同様に自信を持っており、その3分の2は自分が正しいと確信していました。しかし、はいと答えたグループといいえと答えたグループの間には二つの重要な違いがありました。フィラデルフィアが州都だと思っている人々は、他の多くの人々も自分たちに同意するだろうと信じていました。一方、異議を唱えた人々は、他の人々が同じ見解を持つとは期待していませんでした。二つ目の違いは、「いいえ」と答えた人々が正しい答えを出したことです。フィラデルフィアはペンシルベニア州で最も大きな町で経済の中心地ですが、州都はハリスバーグです。おそらく「いいえ」と答えた多くの人々はこれを知っていたか、少なくとも「明らかな」答えが間違っている理由を持っていたのでしょう。同じ人々にコロンビアがサウスカロライナ州の州都かどうか尋ねたところ（実際にはそうです）、再び約3分の2の回答者が「はい」と答えました。しかし、はいといいえの投票者は自信が少なく、はいの投票者は他の人々が自分たちに同意するだろうと考える傾向が少しありました。さらに深刻なことに、同じ研究では皮膚科医に病変が悪性か良性かを評価するよう求めました。約3分の2の回答が正しかったですが、皮膚科医が表明した自信の度合いによって意見を重み付けしても、判断の正確性には何の影響もありませんでした。自分の診断に対して同僚が異なる意見を持つと思っている皮膚科医は、自分の診断が正しい可能性がわずかに高くなりました。明らかな答えに異議を唱える人々は、より情報を持っているか、より考え深いからかもしれませんが、単に間違っているだけかもしれません。そして、サンアントニオの方がサンディエゴよりも人口が多いのでしょうか？ （実際には、テキサス州の都市には約150万人が住んでおり、カリフォルニア州の都市には140万人が住んでいます。）アメリカの都市のペアを比較してどちらが大きいかを判断するよう求められた際、アメリカの学生とドイツの学生のパフォーマンスにはほとんど差がありませんでした（おそらくアメリカの地理についての知識が少ないドイツの学生たちですが）。ペアになったドイツの都市を使った場合も同様でした。少量の情報は、回答の質にほとんど、あるいは時には逆効果をもたらすことがありました。これらの実験では、回答者は「サウスカロライナ州の州都はどこですか？」や「サンディエゴはサンアントニオより大きいですか？」といった質問に対して、ほとんどの人にとって適切な答えである「わかりません。重要なら調べます」と答えることが許されませんでした。もちろん、こうした問題に関しては、答えがわからなくても大した問題ではありません。しかし、皮膚科医の患者にとって、自分の病変が悪性か良性かは非常に重要な問題であり、どんなに一時的な意見を持っていても、優れた医師は疑わしい病変に対して生検を行い、さらなる明確な判断を下すでしょう。知的な人々は、追加のデータが容易に入手できる場合、無知な事柄について重要な決定を下すことはありません。そして、どんな酒場の会話や大統領のツイートも、提案が表現される際の自信の度合いは、その提案が真実である確率とは異なることを思い出させてくれます。 したがって、確率と自信には違いがあります。私はパリがフランスの首都であることに対しては、ドビンがケンタッキーダービーで勝つことよりも自信を持っていますが、「私は50％自信がある」と言うことはどういう意味でしょうか？日常の言葉では、「可能性」という言葉はさらに異なる意味を持ちます。ジョイスとレーニンが会った可能性は低いですが、1917年に両者がチューリッヒにいたことはトム・ストッパードの戯曲『トラヴェスティーズ』の中心的なテーマです（ジョイスは中立のスイスで『ユリシーズ』を書いている間、レーニンはフィンランド駅行きの列車を待っていました）。おそらくこの追加情報によって、ベイズ的なダイヤルの読みが百万分の一から千分の一に変わるかもしれません。あるいは、ジョイスとレーニンが同じ新聞販売店を利用していたかもしれず、その追加データによってベイズ的なダイヤルは百分の一に振れるかもしれません。しかし、ジョイスはヘビースモーカーであり、レーニンはその習慣を嫌っていました - ダイヤルは再び振れます。しかし、この演習は馬鹿げています。そして、数字は恣意的です - なぜ確率が123,456分の1や1,387分の1ではないのでしょうか？したがって、意味がありません。「フィラデルフィアがペンシルベニア州の州都である確率は0.7である」という表現は馬鹿げています。フィラデルフィアはペンシルベニア州の州都であるか、そうでないかのどちらかであり、正しい答えは確認可能な事実の問題です。しかし、アメリカの政治や地理に無知な人は、「フィラデルフィアがペンシルベニア州の州都である可能性が高い」と考え、言うことは合理的です。これは、国や地域の首都は一般的にその地域の中心的な都市であるという一般的なルールを適用しているからです。 しばしばその主な都市が挙げられます。例えば、パリはフランスの首都、ミュンヘンはバイエルン州の首都、ボストンはマサチューセッツ州の首都ですが、ニューヨークはニューヨーク州の首都ではなく、ましてやアメリカ合衆国の首都でもありません。私たちの世界に対する知識は、レーニンが1918年のドイツ共産主義革命の指導者ロザ・ルクセンブルクと会った可能性が、ジェームズ・ジョイスと会った可能性よりも高いと考えさせます（興味があれば、レーニンとルクセンブルクは1908年にベルリンで列車を乗り換えた際に会っています）。フィラデルフィアはペンシルベニア州の首都ではなく、そのような質問に対して賭けを持ちかける人は悪党であり、受け入れる人は愚か者です。結局、あなたはリンゴ酒の話を聞かされることになります。「リンダの問題」は行動経済学で最も頻繁に報告される実験の一つです。ダニエル・カーネマンは彼のベストセラー『ファスト＆スロー』の中で次のように説明しています。「リンダは31歳で独身、率直で非常に頭が良い。彼女は哲学を専攻していた。学生時代、彼女は差別や社会正義の問題に深く関心を持ち、反核デモにも参加していた。次のうち、どちらがより可能性が高いか？『リンダは銀行員である』それとも『リンダは銀行員であり、フェミニスト運動に参加している』。」最も一般的な回答（主要な大学の学部生の85%から90%が示す）は、リンダがフェミニストの銀行員である可能性が高いというものです。しかし、その回答は確率の観点から見ると間違っています。なぜなら、二つの事象AとBが同時に起こる確率は、Aが単独で起こる確率を超えることはできないからです。銀行員の中にはフェミニストでない人もいるため、フェミニストの銀行員は必然的に銀行員よりも少ない頻度で観察されます。しかし、カーネマンや彼の同僚たちが驚いたことに、多くの人々はその「誤り」が指摘された後でも、二つ目の説明の方が可能性が高いと主張し続けます。私たちの経験では、確率の応用を専門とするアクチュアリーの聴衆でさえも同様のことをします。彼らは自らの「非合理性」を認めません。これは一体どういうことなのでしょうか？被験者たちは確率についてではなく、可能性について尋ねられ、カーネマンが尋ねた試験問題に答えたのです。私たちがジョイスがレーニンに会った可能性やフィラデルフィアがペンシルベニア州の首都である可能性について尋ねると、彼らは確率的に推論するのではなく、広範な文脈的知識に基づいて質問を解釈します。それはスカイ・マスタソンの父が息子に伝えた教訓であり、カーネマンの回答者たちにもよく理解されています。人々はリンダの問題を頻度や確率的推論の演習として考えません。彼らはリンダの描写を実在の人物に関する物語として捉え、銀行員としてのリンダを特定することで終わる彼女の伝記は、さらなる情報がなければ満足のいく説明とは言えません。 このような物語に直面した場合、現実の中で人々は明らかな矛盾を解決するためにさらなる説明を求め、提示された情報を信じること、ましてやそれに基づいて行動することに対して躊躇するでしょう。後の章では、不確実性を管理する上で物語と文脈的推論が果たす中心的な役割について説明します。 『ジャバウォック』 ルイス・キャロルの『鏡の国のアリス』に登場する詩『ジャバウォック』の冒頭の行は、確率に関する難しい問いを投げかけます。 「それはブリリグの時で、スリシー・トーヴたちは ウェイブの中でジレとギンブルをしていた。 すべてのミムジーなボロゴーブたち、 そしてモーム・ラスたちはアウトグレイブした。」 トーヴが夜行性である確率はどのくらいでしょうか？トーヴが哺乳類である確率は？しかし、トーヴの性質や習性に関する問いには「わかりません」という一つの合理的な答えしかありません。『ジャバウォック』は一般的にナンセンス詩とされていますが、想像力豊かな読者は何らかの意味を感じ取ることができるため、この詩は100年以上にわたって人気を保っています。言葉が理解できなくても、それは単なるランダムな文字の並びではなく、実際にはキャロルの子供時代の私的な言語から引き出されたものであると主張されています。 私たちは、真剣な同僚たちが『不思議の国のアリス』のような子供たちにとっての喜びの源から社会科学の方法論に教訓を引き出すことについて非難するだろうと予想しています。しかし、私たちは異なります。キャロルは、人生に似ているがそれをパロディ化したシンプルで自己完結した世界を創造することによって、経済モデルの最近の発展に非常に似た演習を行っていたのです。ここで、現代マクロ経済学の父であるロバート・ルーカスが、彼と彼の同僚が従事していると信じていた演習について説明しています。「私たちは物語を語る者であり、しばしば作り話の世界で活動しています。想像力とアイデアの領域が実際の現実に対する代替手段や退避ではないことがわかります。むしろ、それは現実について真剣に考えるために私たちが見つけた唯一の方法です。ある意味、この方法には想像力とアイデアが重要であるという確信を維持すること以上のものはありません。実用的な代替手段は存在しません。」 この完全に指定された類似の世界の創造は、ルイス・キャロルやトールキンが中つ国を描写する際に行った演習と直接的に平行しています（または『ゲーム・オブ・スローンズ』の現代の製作者や『フォートナイト』のようなコンピュータゲームのクリエイターたちによっても）。キャロルやトールキンは独自の言語やキャラクターを創造することによって、読者に対し彼らのモデルと現実世界との関係は類推に過ぎないことを明確にしました。実際、子供たちはそのようなつながりを持たずにこれらの本を楽しむことができます。しかし、「トーヴ」や「ボロゴーブ」のような言葉ではなく、「生産量」「インフレーション」「お金」といった実際の対応物があるように見える言葉を使用することで、ルーカスとその支持者たちは彼らの人工的な世界と複雑な現実世界との間のこの区別を曖昧にし、その分析を利用する多くの人々を誤解させました。 数学的推論が言語的推論よりも厳密で正確であるという信念は、あいまいさや曖昧さに影響されやすいと考えられているため、経済学において広く浸透しています。ノーベル賞受賞者でニューヨーク・タイムズのコラムニストであるポール・クルーグマンに対する有名な批判の中で、シカゴ大学の経済学者ジョン・コクレーンは、「経済学における数学は論理を明確に保つために役立ち、『もし～ならば』の『ならば』が本当に『もし』に続くことを確認するためのものであり、文章を書くだけではそうなることは非常に少ない」と述べました。しかし、ここには経済学において自然科学よりもはるかに深刻な問題があります。それは、数学モデルの中で記述され操作される変数を、実世界で特定され測定可能なものに関連付けることです。これは、ポール・ローマー（2018年ノーベル賞受賞者）が「数学的曖昧さ」と呼ぶ問題の側面、あるいは主な側面です。ローマーは「投資特有の技術ショック」や「賃金マークアップ」といった概念を挙げますが、これらはトーヴやボロゴーヴと同様に観察可能でも明確でもありません。これらはモデルの中にのみ存在し、そのモデルは「ジャバウォッキー」が厳密であるのと同じ意味で厳密です。各用語の意味は著者によって定義され、議論の論理はこれらの定義から自明に導かれます。 『鏡の国のアリス』の中で、アリスは自分の状況を理解するためにはもっと知識が必要だと賢明に結論づけ、近くにいる神託を持つ幸運に恵まれました。「あなたは言葉を説明するのがとても上手ですね、先生」とアリスは言いました。「詩『ジャバウォッキー』の意味を教えていただけますか？」 「聞かせてみろ」とハンプティ・ダンプティは言いました。「私は今までに発明されたすべての詩を説明できるし、まだ発明されていない多くの詩も説明できる。」 アリスは読み始めます。「それで十分です」とハンプティ・ダンプティは割り込んで言いました。「そこには難しい言葉がたくさんあります。“ブリリグ”は午後4時を意味します—夕食のために物を焼き始める時間です。」 「なるほど」とアリスは考え込みながら言いました。「では“トーヴ”は何ですか？」 「うーん、“トーヴ”はアナグマのようなもので—トカゲのようなもので—コルク栓のようなものです。」 「とても不思議な生き物ですね。」 「その通りです」とハンプティ・ダンプティは言いました。「それに、彼らは日時計の下に巣を作り—チーズを食べて生きています。」 もしアリスが個人的な確率の世界に落ちていたら、彼女はトーヴの習性に関する事前確率の評価を持ち込み、ハンプティ・ダンプティのアドバイスに照らしてベイズ的なダイヤルが揺れ動くことでしょう。もしブリリグが午後4時を意味するなら、その時間にトーヴが回転しながら動いていると報告されていることから、彼らが夜行性の生き物である可能性は低いようです。しかし、ハンプティ・ダンプティの説明がトーヴが哺乳類であるかどうかを判断するのにどのように役立つのかは明確ではありません。実際、彼の説明の信憑性のなさは、ダンプティ氏が提供するすべての情報の真実性に疑問を投げかけます。 今日、多くの経済学の学生が、教授たちが現実世界とは tenuously（ tenuously という言葉は「微妙に関連している」という意味です）関連するモデルの内部論理を説明する際に、似たような混乱を経験していることはよく知られています。避けられない曖昧さ しかし、数学的な曖昧さのすべての例がローマーの例のように極端であるわけではありません。たとえば、出力は多くのマクロ経済モデルにおいて、しばしば主要な変数となります。集計出力の実証的な対応物は、一般的にGDP（国内総生産）であると仮定されています。「GDPは、温度や速度のような、適切な器具を用いて観察できる実証的な事実とは非常に異なる種類の指標です。そして、どんな有能な観察者も同じ答えに至るでしょう。集計出力というものは存在しません。統計学者が集計出力として記録するのは、個々の財やサービスの出力の合計であり、これらの財やサービスの市場価格によって重み付けされています。明らかな問題は、多くの財やサービスにはそのような市場価格が存在しないことです。警察や消防サービス、防衛の提供、地方道路は、ほとんどの受益者に対して無償で提供されており、Facebook、Google、Spotifyのような現代のサービスも同様です。多くの国では、健康や教育が市場外で提供されています。国民所得計算の初期の頃から、金融サービスが特に深刻な問題を引き起こすことは認識されてきました。記録に残る中で、UKのGDPに対する金融セクターの報告された貢献の四半期ごとの最大の増加の一つは、2008年の第4四半期に発生しました。この時、金融セクターは崩壊から救われました。さらに、出力の構成は年ごとに、時には劇的に変化し、これは経済のGDP成長率が、基準数量と価格で計算された指数のさらなる計算の産物であることを意味します。」世界中の中央銀行はインフレの指標を目標にしています。しかし、インフレとは何でしょうか？統計機関は毎月、所定の財やサービスのバスケットを購入するためのコストを測定します。そのバスケットは、家計支出の調査に基づいて、すべての人の消費の平均を表しています。しかし、誰もが異なる商品を購入しています。裕福な人々と貧しい人々は、平均とは非常に異なる消費パターンを持っています。」毎年、時にはそれ以上に、バスケットは現在の消費パターンを反映するために改訂されなければなりません。スマートフォンは含まれていませんでしたが、今は含まれています。必然的に、バスケットは常に変化する消費パターンに遅れをとっています。お金は基本的な経済概念です。しかし、中央銀行は「マネーサプライ」のさまざまな定量的指標を報告しており、数学モデルにおけるMという表現は、多くの一般的な文献における「マネーサプライ」への混乱した言及と同じくらい不正確です。そして、「お金」とは何を意味するのかは、時間的および地理的に特定のものです。アメリカではお金はドルであり、ヨーロッパではユーロです。そう遠くない昔、お金は金や銀でした。 カロリン諸島のヤップ島の住民にとって、貨幣は「ライ」と呼ばれる、中央に穴の開いた重い石灰岩の円盤でした。一部の人々は、ビットコインやイーサリアムのような暗号通貨を「お金」と考えています。経済分析には数値が不可欠ですが、経済データや経済モデルは「実際の世界」を正確に描写するものではありません。経済的解釈は常に社会的文脈や理論の産物です。 不確実性の表現 私たちが、あの建物の中の男がビン・ラディンなのか、メアリー・セレスト号に何が起こったのか、スミス家の二人目の子供が女の子なのか、あるいはジョイスがレーニンに会ったのかを考えているとき、確率はあまり役に立ちません。確率の表現は、これらの問題に関する根本的な知識を持っているという主張であり、その不確実性の性質から、話し手はその知識を持つことができません。このような状況では、不確実性の程度を確率的でない方法で表現する方が意味を持つことがよくあります。「フィラデルフィアがペンシルベニア州の州都である可能性が高い」と言うことは理解できますが、実際にはそうではありません。また、「この証拠により、ビン・ラディンがその建物の中の男である可能性が以前よりも高くなった」と言うことも理解できますが、関連する決定が下された後には、ビン・ラディンがその男であることが分かっています。「フィラデルフィア、ピッツバーグ、ハリスバーグ、あるいは他の多くの町がペンシルベニア州の州都であると知っても驚かないが、サンフランシスコが州都であると知ったら驚くだろう」と言うこともできます。「その建物の中の男がビン・ラディンであるとは自信がないが、エルビス・プレスリーではないと自信がある」と言ったり、「メアリー・セレスト号の乗組員が海の怪物に食べられたとはほぼ確信している」と言ったりすることもできます。これらの可能性、自信、驚き、確実性の表現は、日常の言語でよく使われ、確率と同じように扱われますが、実際には確率ではありません。これらは私たちに順位を示し、数値的なスケールではなく順序を表しています。 ボ・デレクが映画『10』でダドリー・ムーアを圧倒したとき（彼は彼女を「11」と評価しました）、ムーアの女性の美しさを評価するための基準がいかに恣意的であるかを示しました。ムーアは一人の女性を他の女性よりも美しいと評価することはできても、それ以上のことはできません。 曖昧さと不明瞭さ 多くの実際の問題は明確に定義されていません。情報は、その情報が得られた文脈に照らして解釈される必要があります。異なる人々が、非常に単純なケースである二人の子供の問題のような同じ質問に対して、合理的に異なる解釈に至ることもあります。経済学者にとって最も深刻な問題の一つは、「期待」の意味です。不確実な世界において、家庭や企業の期待、さらには金融市場の参加者の期待は、経済的成果を定義する上で重要な役割を果たします。したがって、「期待」は多くの経済モデルの中心的な要素です。しかし、期待とは一体何なのでしょうか？それはどのように測定され、どのように決定されるのでしょうか？ 第19章と第20章では、経済学がこれらの質問に対して提供する満足のいかない答えについて議論します。言語は、話し手と聞き手が同じ意味を共有する場合にのみ、効果的なコミュニケーション手段となります。何かが理解可能であるかどうか自体が不確かです。「この午後、雨が降る確率はどのくらいですか？」という質問に対する唯一の合理的な答えは「わかりません」です。スコットランド・ゲール語を話す世界のごくわずかな人々を除いては、彼らは「この午後、雨が降る可能性が高い」と答えることができるでしょう。問題は、あなたがすでに知っていることや信じていることの光の中でのみ理解されます。例えば、二人の子供の問題のように、人々が状況の説明について口頭でも数値でも意見を異にすることができる場合、たとえその状況の既知の事実については合意していても、形式化された説明は私たちの知識を増やすことにはなりません。モンティ・ホール問題とは異なり、そこでの「正しい」答えを何度もゲームを繰り返すことで確認でき、客観的で頻度論的な確率を導き出すことができるのに対し、二人の子供の問題における対立者間の争いを解決する手段は存在しません。数値的な推定の見かけの精度は幻想に過ぎません。さらなる情報がない場合、「スミス家のもう一人の子供は女の子ですか？」という質問に対する唯一の満足のいく答えは「わかりません」です。もちろん、スミスさんご夫妻に尋ねることもできますし、リンダに彼女の銀行での役割やフェミニズムへの関心について質問を投げかけることもできます。未来の世界の状態の説明には、しばしば曖昧さや不明瞭さが存在します。「排中律」が満たされない場合、概念は曖昧であると呼ばれます。つまり、「それはそうであるか、そうでないか」のどちらかです。土曜日であるか、土曜日でないかは明確ですが、暖かいかどうかについては自信が持てません。このような曖昧さは、必ずしも緩いまたはいい加減な推論の問題ではありません。多くの説明は有用ですが、この意味で必然的に曖昧です。「戦争」や「不況」は有用な概念ですが、戦争と非戦争、不況と非不況の状態は正確に定義することができないため、本質的に定義が曖昧です。ベトナム戦争は、アメリカ合衆国憲法に必要とされる形でアメリカ合衆国議会によって宣言された戦争ではありませんでした（トンキン湾決議は、実際には起こらなかったかもしれないアメリカ海軍艦船マドックスへの攻撃の後に承認され、大統領に侵略に対抗するための武力行使の権限を与えました）が、ほとんどの人はそれを「戦争」と呼ぶことに異議を唱えません。しかし、ウクライナやシリアの紛争は「戦争」と呼べるのでしょうか？曖昧さは正確な定義によって減少または排除されることがありますが、そのような定義自体は恣意的です。世界銀行は「高所得国」と低・中所得国を区別していますが、時折その定義を変更します（執筆時点では年次総所得が基準でした）。 国民所得が12,056ドルを超える国々の中には、バルバドス、ポーランド、セーシェルがノルウェー、スイス、アメリカ合衆国とともに「高所得国」として分類されていることに、多くの人々が驚くかもしれません。「曖昧性」という言葉は多くの種類の不確実性を表すために使われることが多いですが、私たちはその使用を真の言語的曖昧性に限定することを好みます。「銀行」という言葉は、文脈が漁業か金融規制かによって異なる意味を持ちます。ヘンリー・キッシンジャーの「中国は一つだけで、台湾はその一部である」という言葉は、聞き手が聞きたいことを意味する外交の巧妙な例です。聖アタナシウスが追跡者に「裏切り者アタナシウスはどこにいるのか？」と尋ねられた際に「ここから遠くない」と答えたのは、真実ではあるが誤解を招く答えでした。 言語の曖昧さは、経済学で使われる言葉に関連する曖昧さがなければ、現在の文脈では重要ではないでしょう。「曖昧性」という言葉自体が曖昧であり、「ランダム」という用語も同様です。その意味は、ランダムに選ばれる母集団の正確な仕様に依存するため、「ランダムに選ばれた」子どもの意味が不明確になります。しかし、問題があいまいさであれ曖昧さであれ、議論されている世界の状態とそれを説明する言語についての共通理解がなければ、主観的な確率について知的に会話することは不可能です。あいまいさと曖昧さは、問題を説明するために使用される用語だけでなく、行動と結果の関係にも見られます。 モンティ・ホール問題には、ゲームの暗黙のルールと明示的なルールが明確に示されれば、はっきりと特定できる解決策があります（したがって、コンピュータによって再現可能になります）。また、十分な数の完了したゲームがあれば、コンピュータ（または人間）はチェスのルールを推論することができます。これは、チェスのルールが正確に定義され、客観的に合意されているからです。コンピュータや人間は、マニュアルを読む選択肢も持っています。しかし、オバマ大統領の問題には類似のルールが存在しませんでした。それは本質的に不十分に定義されていました。ケン・オルセンやスティーブ・ジョブズが直面していた戦略的選択肢も同様でした。ルールブックは存在しませんでした。 これらの根本的な不確実性から逃れようとする努力の背後には、科学的真実、すなわち「実際の世界の説明」が新しい情報が徐々に得られるのを待っているという信念があります。データは、初期の確率分布を新しい「事後」確率分布に更新するのに役立ちます。しかし、その初期分布は本質的に主観的であるため、事後分布もまた主観的でなければなりません。アメリカの著名な計量経済学者エドワード・リーマーが強調したように、「統計的推論は、そして永遠に意見でなければならないのです」。どの情報が決定に関連しているかを判断することは意見の問題であり、私たちが好む表現では「判断」と言えます。 不確実性のコミュニケーション 人々は明日の天気がどうなるかを知りたいと思っていますが、天気は不確実です。現代の気象予報士は「明日は雨が降る確率は40%です」といった表現をしますが、これは時には役立つ情報です。しかし、人々が本当に知りたいのは、傘を持って行くべきか、ピクニックを計画すべきかということです。著者たちの繰り返しの経験から、多くの人々は未来に関する正確な知識が単に存在しないことを受け入れたがらず、「一方では、他方では」と言われるよりも、「答えを知っている」と主張する詐欺師に相談したがる傾向があります。気候システムは複雑で非線形です。時速80マイルの風は、時速40マイルの風の2倍以上の損害をもたらします。そして、結果は初期条件に非常に敏感であり、それらは決して正確には知られることがありません。これらの特性は、適切に「カオス的システム」と呼ばれるものを生み出し、真に正確な予測は決して可能ではありません。40%という数字は、基本的には頻度の表現であり、「尊敬される気象学者がこのように言った場合の40%の確率で雨が降る」と解釈されるべきです。天気予報は経験、自信、判断の産物です。 しかし、さらに問題があります。「雨が降るだろう」という表現は「曖昧」であり、気象学者にとっては、予報が適用される関連地域のどこかで、関連する時間帯に何らかの降水があることを意味します。英国気象庁は「『降水』とは、少なくとも0.1mmのことを指し、これは私たちが測定できる最小の量です」と説明しています。しかし、たとえ確実に、明日イギリスのどこかで雨が降ると言われても、その量があまりにも少なくて気づかないかもしれない場合、それは傘を持って行くべきか、娘の結婚式をキャンセルすべきかを決める根拠にはなりません。もしそれが重要であれば（この本では「もしそれが重要なら」というフレーズを使う機会がよくあります）、イベントプランナーや気象予報士、将来の義理の息子の母親などの人々を集めて、娘の結婚式を進める最良の方法についてアドバイスを受けることができます。オバマはアボタバード襲撃の計画において、関連する専門家を集めました。そして、緊張した花嫁の父親は、災害的な大雨に備えて保険をかけることもできます。しかし、彼は不確実性を排除することはできません。また、確率的にそれを特徴づけることが彼の問題を解決するわけでもありません。彼は不確実性の悪影響から身を守り、未来の不完全な知識から生じる予期しない喜びを楽しむことを望むことができます。彼はイベントが計画通りに進むことを望んでいます。実際には、計画以上のものになることを望んでいます。しかし、思慮深いウェディングプランナーは予測よりも、堅牢で弾力的な適応戦略に依存しています。天気は経済のようなものでしょうか？気候システムと同様に、経済や社会システムも非線形です。 その結果、経済の進展は気候と同様に予測が難しいものです。そして、経済予測は気象予測よりも必然的に難しいのです。なぜなら、気象システムの根底にある物理法則には定常性があるのに対し、経済システムの構造にはそれが欠けているからです。経済の動きには固定された法則が存在しません。気象予測が重要なのは、農家や将来の義理の父たちの決定が彼らの期待に依存しているからです。現在の気象予測がこれほど精度を増しているのであれば、農家や他の人々の期待は広く気象学者の予測と一致するでしょう。経済に関する期待は、企業、家庭、政府の行動に影響を与えます。しかし、経済主体は正当に、経済予測にあまり重きを置きません。したがって、期待が「コンセンサス予測」を反映していると仮定することはできません（実際にそのようなものが存在するかどうかも疑問です）。私たちは期待を直接測定するか、期待が形成されるプロセスをモデル化する必要があります。経済予測の質は依然として低いですが、経済の未来を計画することは必要です。企業は投資の決定を下さなければなりません。中央銀行は、影響が現れるのは遅れてからである金利に関する決定を今日下す必要があります。今日の決定は、さまざまな未来の結果の可能性についての判断に基づかなければなりません。かつて、中央銀行は決定の理由についてできるだけ少ないことを言うことが多かったのですが、1994年以前には米国連邦準備制度は決定を発表すらしていませんでした。しかし、今日では、決定だけでなく、その理由のコミュニケーションも非常に重要視されています。金融市場の動向は、中央銀行が将来の出来事にどのように反応するかに関する期待に依存しています。そのコミュニケーションはさまざまな形を取ります。意思決定機関の議事録やそのメンバーのスピーチは、外部者が金利に関する決定を解釈するための物語を作り出します。気象庁のように、中央銀行も確実性を求める人々に対して避けられない不確実性を伝えなければなりません。イングランド銀行は、決定が目標に与える影響に関する不確実性の程度を視覚的に示す方法を最初に採用した中央銀行でした。イングランド銀行の金融政策委員会（MPC）の目的は、インフレを年間2%の目標にできるだけ近づけるために金利を設定することでした。特定の金利水準に対して、その結果としてのインフレの進行に関する不確実性は「ファンチャート」で示されました。以下の図は、2013年5月のイングランド銀行のインフレ報告書からのチャートを示しています。ファンチャートに関するイングランド銀行の説明は、頻度の観点から気象庁の確率の表現に類似していました。 今日の経済状況が100回続いた場合、MPC（金融政策委員会）の最良の集団的判断によれば、特定の四半期におけるインフレ率は、最も暗い中央帯の範囲内に収まるのはそのうち30回だけだとされています。ファンチャートは、インフレの実績が30回のうち、より明るい赤のエリアの各ペア内に収まることが期待されるように構成されています。したがって、予測期間の特定の四半期において、インフレ率は100回中90回の確率でファンの範囲内に収まると予想されています。このファンチャートの目的は、「来年のインフレ率は2.3%になる」といったポイント予測から注意を逸らし、不確実性の物語を導入することでした。金融危機の際には、より大きな不確実性を伝えるためにファンが広げられましたが、その程度を正確に定量化する根拠はありませんでした。意図的に、ファンチャートには中央予測のラインは含まれておらず、読者が不確実性の程度を視覚的に印象づけられることを目的としていました。少なくとも初期の段階では、ファンチャートは金融メディアやテレビでも使用され、将来の経済イベントに対する不確実性を強調するために用いられました。ファンチャートが数値的な確率の表明ではなく、物語を絵で語る方法として解釈される限り、中央銀行が認識する不確実性を広い聴衆に伝える有用な手段となります。今日、確率は経済、科学、一般的な会話の中で使用されていますが、根本的な不確実性は確率的推論ではうまく捉えられません。ケインズが言ったように、「『確率』の意味や、特定の命題の確率をどのように決定するかについて、理解可能な説明を見つけるのは難しい。しかし、このテーマに関する論文は、最も精密で実務的に重要な複雑な結果に到達することを主張しています。」100年後、ケインズはそのような論文がいかに多く存在するかに驚くことでしょう。 確率と最適化 多くの率直な人々は、確率の結果に直面すると、それが依拠している論理的基盤の不確実性を強く感じます。—ジョン・メイナード・ケインズ* 確率論の初期から、数学者たちはその理論を賭けるべき時とお金をポケットに入れておくべき時に関するアドバイスに変換するために、さらなる論理的ステップが必要であることを認識しました。期待値の概念は、パスカルとフェルマーのポイント問題に対する解決策の一部でした。もしポットに100ルイ・ドールが入っていて、デュークが終了時点で勝つ確率が7/8であれば、彼の期待される勝利額は87.5ルイ・ドールです。すべての可能な結果の値と確率が知られている場合、賭けの「期待値」を計算することができます。これは、その魅力を判断するための出発点となります。もし賭けが200ドルを勝つか100ドルを失う等しい確率を伴う場合、期待値は… 0.5 x $200と0.5 x -$100の合計は$50になります。| 期待値に関する問題 あなたは2つの封筒の選択を与えられ、一方にはもう一方の2倍の金額が入っていると告げられます。あなたは選択をし、封筒1を開けると$100が入っていることがわかります。審判は封筒2を選びたいかどうか尋ねます。一方の封筒にはもう一方の2倍の金額が入っているため、あなたは自分が大きい方を選んだのか小さい方を選んだのかわからないので、封筒2には$200か$50が入っていることがわかります。したがって、封筒1から封筒2に切り替えることで$100を得るか$50を失うことになります。無差別原理を適用し、これらの結果が同じ可能性であると判断すると、これは良い取引のように思えます — 期待値は$25です — だからあなたは切り替えます。しかし、もし最初に封筒2を選んでいた場合、それには$50か$200が入っています。もし$50が入っていたら、切り替えることで$50を得るか$25を失うことになります。$200が入っていた場合は、$200を得るか$100を失うことになります。どちらの場合でも、可能な利益は可能な損失の2倍です。したがって、もし封筒2を選んでいたら、今は封筒1に切り替えたいと思うでしょう。しかし、この結論は正しくありません。あなたの最初の選択はランダムであり、封筒1を選んだ場合は常に封筒2に切り替えたくなるわけではなく、封筒2を選んだ場合は常に封筒1に切り替えた方が良いということはあり得ません。しかし、切り替えを勧める理由が明確でシンプルに説明されたことはありません。隠れた前提は、封筒の中身に関係なく、切り替えることで得るか失うかの確率が50-50であるということです。しかし、それは正しいのでしょうか？お金を封筒に入れているのは誰で、その財政的資源は何でしょうか？問題を特徴づける可能性のある世界の状態を特定する一貫した方法は存在せず、したがって確率を割り当てるための合理的な基盤もありません。これは、パズルのルールが完全に説明されているように見えるにもかかわらず当てはまります。この問題を完全に定義するための仮定を立てることで、質問に取り組むことができます。たとえば、大きな金額が$1から$100万の間にあり、その間のすべての金額が同じ確率であると仮定することができます。しかし、これらの仮定をする理由は数学的な便宜以外にはありません。可能な結果の範囲に制限はなく、すべての可能な結果が同じ可能性であると考える理由もありません。選ぶべきか切り替えるべきか？私たちは単にわかりません。二つの封筒の問題は、可能な結果の範囲が完全には知られていない場合、つまり根本的な不確実性がある場合に確率的推論を適用することの難しさを際立たせる例です。また、意思決定者が期待値に焦点を当てない他の良い理由もあります。ポール・サミュエルソンは同僚に、$200を得る50%のチャンスと$100を失う50%のチャンスを提供する賭けを提案しました。 同僚は賭けを受けないと返答しましたが、サミュエルソンがそのオファーを100回繰り返すことを約束するなら興味があると言いました。期待値の観点から見ると、この返答は誤りです。同僚は50ドルの期待値を持つ賭けを断っているのです。しかし、なぜ誰かがサミュエルソンの同僚のように反応するのかは理解しやすいです。単一の賭けは100ドルを失う50%の確率を伴いますが、対象となる個人にとって100ドルが大金であるかどうかは分かりません。ただ、サミュエルソンの同僚の家族がその損失で夕食を失うことは考えにくいでしょう。しかし、もし複数回の賭けを受け入れると、1万ドルを失う可能性があります（100ドル × 100回）—これはほとんどの人が確実に後悔する額です。しかし、そのような結果は非常に起こりにくく、ほぼ25標準偏差の出来事です。100回の試行における期待値は5000ドルであり、実際にお金を失う確率は1%未満です。単一の賭けと複数の賭けは全く異なる提案です。一方は即時の管理可能な損失の高い確率を伴い、もう一方は大きな利益の高い確率、損失の低い確率、そして将来的に substantial な損失を被る極めて小さな確率を伴います。一方を受け入れ、もう一方を拒否することは本当に非合理的なのでしょうか？リスクに対する態度は、特定の恣意的な公理のセットとの整合性によって判断されるべきではありません。極めて小さな損失の確率は、リスクや損失がないこととは異なり、非常に高い勝利の確率は確実性とは異なります。人々は、こうした賭けに対する態度が異なることがあります。 サミュエルソンの同僚を非合理的だと判断する前に、私たちはその文脈や個人についてもっと多くのことを知る必要があります。ジョージ・シャクル — 不確実性に関する著作が戦後のアメリカのコンセンサスに反したイギリスの経済学者 — は、革命に参加するかどうかを考える宮殿の警備員の話をしています。彼は、任務を果たせば革命が成功した場合に死ぬ可能性が高いことを知りつつ、反乱者に加わればクーデターが失敗した場合にも死ぬことになるのです。しかし、宮殿を守りクーデターが失敗することは大きな報酬をもたらすかもしれません。成功した革命の頻度についての知識はほとんど役に立ちません。重要なのはこの革命だけです。我々が不確実な出来事の間で行う選択は、通常、単純なギャンブルで観察されるものよりもはるかに複雑です。ヴィニア問題 — 人工モデルからの結論を適用することで、実世界についての知識が実際よりも多いと信じる誤り — は深く根付いています。19世紀の経済学における「アメリカ学派」の勝利は、イギリスの哲学者ジェレミー・ベンサムやジョン・スチュアート・ミルの功利主義の文脈で発展しました。個人は自らの効用を最大化し、道徳的行動はその効用の合計を最大化することに寄与しました — 「最大多数の最大幸福」という理念です。 オックスフォードの経済学者F.Y.エッジワースは、19世紀後半に経済学における数学的推論の先駆者として、温度計が温度を測るように、快楽と苦痛を客観的に測定する「ヘドニメーター」を想像しました。しかし、これらの考えは行き過ぎており、今日ではヘドニメーターの可能性を信じる人はいませんし、買い物客がスマートフォンを使って効用を最大化する計算をしながら店内を歩き回ることもありません。しかし、基本的に功利主義的な分析は、別の源から現代経済学に取り入れられました。サミュエルソンによって最も効果的に示されたのは、家庭が合理性を定義する一連の妥当な公理に従って商品を選択するならば、彼らはある客観的な数学的関数を最大化しているかのように行動しているということでした。この公理の中で選択の一貫性が重要でした。このアプローチは、多くの現実の問題を理解する上で有益であることが証明されました。経済学者は、供給条件や経済政策の変化を反映した価格の変動が市場経済における資源の配分にどのように影響するかについて、多くの質問を分析することができました。そして、経済学の教科書には、このような技術の成功した応用の例が満載です。この考えを商品間の消費者選択から不確実性下での意思決定に拡張するには、いくつかの飛躍が必要でした。サミュエルソンは当初抵抗しましたが、その後この拡張を称賛しました。そして、その心変わりが、賭けを避ける同僚の不一致を批判する際の根拠となりました。一貫した行動とは、一度ギャンブルを受け入れ（または拒否）したら、同じギャンブルが提示されるたびに受け入れ（または拒否）すべきであることを意味します。今日、車で通勤することを好むなら、明日もその次の日も車を選ぶべきです。通勤パターンと賭けのアナロジーはあまり説得力がありません。それでも、この「合理的」選択に対する公理的アプローチの発展は広く、最終的にはほぼ普遍的に受け入れられましたが、関与する仮定の根本的な不合理性や経験的無関係性にはほとんど認識がありませんでした。スーパーマーケットの買い物客は、まるで効用を最大化しているかのようにカートを満たしました。そして、根本的な不確実性に直面した意思決定者は、主観的期待効用を最大化しているかのように行動しました。この公理的アプローチの消費者選択から不確実性下での意思決定への拡張は、アメリカの数人の学者の研究の成果でした。ジョン・フォン・ノイマンは、マンハッタン計画に関わり、その後水素爆弾の開発にも寄与した多才な天才でした。彼とプリンストンの同僚オスカー・モルゲンシュテルンは、彼らの古典的な著作『ゲームの理論と経済行動』において、確率的な... 推論は、不確実性の世界における合理的な意思決定のための一貫した厳密な枠組みを提供する可能性があります。ジミー・サヴェージは、フォン・ノイマンの研究助手を務めた後、1946年にシカゴに移り、1954年から1960年まで統計学の教授職に就きました。彼は、公理的推論が期待効用の最大化と同等である条件を最も完全に発展させましたが、これらの条件は確実性の世界との類似に大きく依存しています。シカゴで若手学者として活動していた彼は、同じく若いミルトン・フリードマンと出会い、サヴェージのアイデアに基づいてフリードマンが執筆したとされる、経済学における不確実性の扱いにおいて重要な論文を共同執筆しました。サヴェージの世界では、未来をギャンブルや宝くじの集合体として捉えることが求められます。しかし、これらの宝くじは単なる私的な賭けや偶然のゲームではありません。意思決定者が来週の天気、キャリアの進展、中国の経済成長、または技術の進歩を予測する際、彼または彼女はすべての可能な結果を視覚化し、それに確率を付与します。サヴェージは、現実の世界における行動の記述としてはこれが不合理であることを理解していました。彼の1954年に発表された古典的な著作『統計学の基礎』では、未来の分析を「飛び込む前に見る」原則として説明し、次のように書いています。「論理的に極限まで推し進めると、『飛び込む前に見る』原則は、自分の人生を政府するためのあらゆる考えうる政策を、膨大な数の未知の世界の状態を考慮に入れ、最も細かい詳細にわたって想像し、今ここで一つの政策を決定することを要求します。これは全く馬鹿げています…なぜなら、そのような決定を下すために必要な作業は、人間の可能性とは全く似ても似つかないからです。ピクニックを計画したり、チェスのゲームを『飛び込む前に見る』原則に従って行うことさえ、私たちの力を超えています。たとえ世界の状態や想定される選択肢のセットが、人工的に最も狭い合理的な限界にまで縮小されてもです。」サヴェージの意図は、個人的な主観的確率の存在の基盤を探ることであり、方法が意思決定に普遍的または一般的な関連性を持つことを暗示するものではありませんでした。実際、彼はそれが「小さな世界」にのみ適用されることを強調しました。人々が期待効用を最大化することで問題を解決できる小さな世界と、実際に人々が生きている大きな世界との区別は重要であり、今後の章でも頻繁に言及します。サヴェージは、自身のアプローチが「飛び込む前に見る」原則を適用できるほど小さな世界に注意を人工的に制限することで、比較的単純な意思決定の問題に取り組むために使用できると信じていると説明しました。彼は、自身の分析が「小さな世界」の狭い範囲を超えて適用できると主張することには慎重でした。ポイントの問題やモンティ・ホール問題は、いずれも小さな世界に関連しています。 — 繰り返し行われる偶然のゲーム。サヴェージの分析の範囲に対する慎重さは、経済学者たちには共有されず、彼らは不確実性の世界において個人が期待効用を最大化することで最適化するという仮定を喜んで受け入れ、その結果得られたモデルが大規模な世界に適した政策に直接応用できると主張しました。サヴェージとの協力は、リチャード・フリードマンのリスクと不確実性を分析するための適切な手法に関する見解を定義し、これらの見解は彼の同僚や学生たちに影響を与えました。サヴェージは当初、自身のアプローチの範囲について控えめでしたが、フリードマンはこの点についてほとんど疑いを持っていませんでした。私たちはフリードマンの『価格理論 — 暫定テキスト』をシカゴ学派の教義の入門書として説明しました。フリードマンはそこで次のように説明しています。「個人が起こりうるすべての出来事に対して明確な効用を持つかのように行動することを仮定できるのと同様に、彼はそれぞれの出来事に対して明確な確率を持つかのように行動することを仮定できます。これらの『個人的確率』は、確率の数学の通常の法則に従うとされています。」しかし、フリードマンはサヴェージの分析の文言や精神のいずれにも従っていませんでした。サヴェージの分析は「小さな世界」にのみ関連する制約的な仮定を用いていたからです。しかし、サヴェージ自身も責任を共有しなければなりません。彼自身の著作では、確率的推論の限界について明確でしたが、同僚たちとの関係においては、主観的確率やベイズ分析を推し進め、「彼に substantial agreement がないならば、敵対的であるか、愚かであるか、少なくとも重要な科学的発展に注意を払っていない」とされるまでに至りました。サヴェージと彼の同僚との人間関係は悪化し、1960年にはシカゴを離れてミシガンに移りました。そして、フリードマンの支持者たちは、少なくともこの点においてサヴェージの懸念から距離を置きました。ミルトン・フリードマンが1976年にシカゴを退職すると、ゲイリー・ベッカーがシカゴ学派の学問的リーダーの地位を引き継ぎました。ベッカーのアイデアの応用に対する野望は、フリードマンと同様に野心的でした。「すべての人間の行動は、安定した好みのセットから効用を最大化し、さまざまな市場で最適な情報や他の投入物を蓄積する参加者が関与していると見なすことができます。この議論が正しければ、経済的アプローチは、ベンサム、コント、マルクスなどが長い間求めてきた行動理解のための統一的な枠組みを提供します。」これは確かに野心的でした。期待値から期待効用へ。18世紀、ダニエル・ベルヌーイは、彼のいとこニコラウスによって定式化された「セント・ペテルブルクの逆説」を解決しようとしました。この逆説は、彼の解決策がセント・ペテルブルクの帝国科学アカデミーの議事録に初めて発表されたことから名付けられました。コインを何度も投げ続け、表が出るまで続ける賭けを想像してみてください。 あなたは、最初のコイン投げで表が出れば1ドル、2回目の投げで表が出れば2ドル、3回目で出れば4ドルといったように、賞金が増えていくゲームに参加します。このゲームに参加するためにいくら支払うべきでしょうか。簡単な算数を使うと、このゲームの期待値は次のように計算できます。最初の投げで表が出た場合の賞金（1ドル）にその確率（1/2）を掛けたもの（1 x 1/2 = 0.5）に、2回目の投げで表が出た場合の賞金（2ドル）にその確率（1/4）を掛けたもの（2 x 1/4 = 0.5）を足し合わせます。このように、賞金は増えていく一方で、勝つ確率は減少していくため、同様の計算を行った場合の答えはすべて0.5になります。この計算は無限に続くため、期待値も無限大になります。期待値の計算には、非常に大きな金額を得る可能性も含まれています。たとえば、31回の投げで億万長者になり、40回で世界一の富豪になる可能性があります。しかし、1ドルしか得られない確率は50%、2ドル以下になる確率は75%です。それにもかかわらず、期待される賞金の価値を最大化することだけを考えるなら、あなたはこのゲームをプレイする機会に対してほぼどんな金額でも支払うべきだと言えるでしょう。しかし、実際には誰も小額以上の金額を支払うことはないでしょう。天文学的な富の遠い可能性は、損失のほぼ確実性に比べてはるかに魅力が薄いのです。私たちの判断では、合理的な個人がそのようなギャンブルのために全ての資源を取引することはないでしょう。一般的に、何かを持っている量が多ければ多いほど（お金、食べ物、好きな映画の視聴回数など）、追加の単位から得られる喜びは少なくなります。ジェフ・ベゾスが普通の億万長者よりも100倍幸せであるとは誰も想像しないでしょうし、一般的なドル持ちのミリオネアよりも10万倍の喜びを享受しているとは考えられません。効用が富よりも急速には増加しない場合（関係は非線形です）、同じ金額の損失に対する不満は、得られる利益よりも大きくなるでしょう。ベルヌーイのセント・ペテルブルクの逆説の解決策は、ギャンブルは期待される富ではなく、期待される効用を最大化する場合にのみ価値があるというものでした。このように、確率的な推論を用いた意思決定は期待効用の最大化と同一視されるようになりました。パスカルは、神の存在に賭けることで、幸福という観点から得られる利益や損失をその発生確率で掛け算することでギャンブルを決定するという考えを予見していました。世俗的な選択においては、期待値と期待効用の違いは、あなたの富の程度によって変わるかもしれません。もし100ドルを失う余裕がないなら、200ドルを得るか100ドルを失うかの賭けを受け入れないかもしれません。裕福な人はその賭けを喜んで受け入れるかもしれませんが、貧しい人はその潜在的な損失が家族を飢えさせることを意味するなら、賭けをしないかもしれません。裕福な公爵はギャンブルの勝ちを単なる小遣いと見なし、彼にとってはこの二つの概念の違いはほとんどありませんでした。 しかし、50ルイ・ドールを賭けに出した貧しいマルキーズは、手ぶらで帰ることが容易ではなかったのかもしれません。 人によっては貪欲であったり、そうでなかったりします。聖フランシスは、裸を隠すのに十分な衣服と食べるためのパンのかけらがあれば、完全に幸せでした。彼が世俗的な財産が増えることで得る追加の幸せは急速に減少しました。しかし、銀行口座の残高の大きさにのみ満足を見出す貪欲な銀行家にとって、期待される富と期待される効用は同じです。賭けから得られる期待される効用と期待される金銭的利益の違いは、リスク回避の尺度として説明されます。リスク回避が大きいほど、ギャンブラーは賭けを引き受けることに対してより消極的になります。それでも、小さな世界においても、主観的期待効用最大化のモデルは私たちの行動を正確に示す指針とは言えないようです。行動経済学の実験では、被験者—主にアメリカの学生—は、金銭的報酬や教授を喜ばせるために人工的に作られた小さな世界に入るよう誘導されます。そして、彼らは主観的期待効用のルールを繰り返し破ります。 2016年、コロンビア大学のマイケル・ウッドフォードとその同僚たちは、学生が新しい情報にどのように反応するかを調べる実験の結果を発表しました。学生たちは、緑と赤のリングが入った箱からランダムに引くという課題を行いました。箱の中の緑と赤のリングの割合は時間とともに変化しました。実験の参加者には、時折、緑のリングを引く確率が変わることが伝えられました。彼らは次に引くリングが緑である確率を推定し、コンピュータ画面上のスライダーをマウスで調整してその推定値を報告するよう求められました。この実験の最も重要な発見は、おそらく、学生たちがわずかな報酬のために無意味な作業に長時間耐える驚くべき忍耐力でした。しかし、学生たちはウッドフォードの期待に応えることができませんでした。ウッドフォードは、スライダーがリングを引くたびに動くべきだと考えていましたが、実際にはそうなりませんでした。「私たちの被験者は、最適なベイズ基準から系統的に逸脱していますが、[彼らは]多くの新しい情報を受け取っているにもかかわらず、決定変数を長期間変更しないことが多いです。私たちは、彼らの失敗は...不完全な注意、限られた記憶、または関連する認知的制約を反映していると結論づけます。」ウッドフォードは、理想的な基準がベイズの解であると単純に仮定し、実験結果とモデルを調和させるために「合理的無関心」という人間の失敗の補助仮説が必要であると述べました。この失敗には共感しやすいものがあります。 哲学者アンソニー・アッピアは、「認知の天使」という用語を作り出し、期待効用を正しく最大化できる理想的なエージェントを指し、計算に時間がかかり、その過程で誤りを犯す実際の人々と対比しました。2017年にノーベル経済学賞を受賞したリチャード・セイラーも同様に「エコノミスト」と「ヒューマン」を区別しました。私たちは、根本的な不確実性の世界において期待効用の最大化を追求することを天使の特性とは考えません。コロンビア大学の学生たちが何らかの意味で天使であったとは考えにくいです。彼らは人間でした。彼らは教室でベイズ推論について学びましたが、実生活にはほとんど役立たなかったため、実際にはそれを適用しませんでした。人生やキャリアを計画する際に、期待効用を計算するために必要な情報がなかったのです。そしてウッドフォードは、「合理的に注意を払わない」学生たちが下した悪い決定を指摘することはできず、彼らの推論方法を批判することしかできませんでした。彼は、彼らがベイズのダイヤルに従うべきだったと考えていました。 オーバルオフィスのベイズのダイヤル そこで、オバマ大統領がオーバルオフィスの机に座り、ベイズのダイヤルの下にいる姿を想像してみましょう。会議が始まると、ダイヤルは根拠のない理由から50%に設定されます。これは、情報が全くない場合、ビン・ラディンがその施設にいる確率が0.5であるという誤った考えに基づいています。情報報告が入ってくるにつれて、ダイヤルの読みは揺れ動きます。あるエージェントは自信を持ち、他のエージェントはそうではありません。中には他よりも説得力のある者もいます。ついに時間が来て会議は終了しなければなりません。大統領を含む全員がダイヤルを見上げます。元の確率の1/2は、新たな事後確率に置き換えられています。おそらくそれは31%か、あるいは72%かもしれません。そして大統領は、パキスタン軍がアメリカのヘリコプターが彼らの作戦拠点である都市に到着した際にどのように反応するかを判断するよう助言者たちに求めます。この新たな問題に対して、ベイズのダイヤルは再び50%にリセットされます。この新たな不確実性に関する異なる見解が表明されると、ダイヤルは再び揺れ動きます。各反応に対して、アメリカの反応は多岐にわたります。そして大統領は、もし機材の一部が故障したらどうなるかと尋ねます。これはジミー・カーターがテヘランの人質を解放しようとした際に直面した問題です。可能性の木はさらに多くの枝を伸ばし、助手たちは可能性の組み合わせを記録するために大きなホワイトボードを持ち込みます。そして、すべての可能性の組み合わせが特定された後、大統領は各可能な結果に対して主観的期待効用、つまりアメリカ国民の社会的福祉の見積もりを付けなければなりません。これが終わると、迅速な計算によってミッションの結果の期待値が生成されます。もちろん、実際にはそんなことはありませんでした。アメリカ合衆国大統領が必要な情報を得るためにアクセスできるデータや専門知識は、これまで誰も享受したことがありません。 このようなリソースがあっても、この種の行動は不可能です。オバマは最適化を図っていたわけではなく、彼自身や国の主観的期待効用を最大化していたわけでもありません。彼がそうするために必要な情報を持っていたとは考えられません。多くの不確実性が存在する中で、彼がどのようにその情報を持つことができたでしょうか？スティーブ・ジョブズはベイジアンの指標を見ていたわけではなく、「次の大きなもの」を認識するのを待っていました。また、ウィンストン・チャーチルも、アメリカが徐々に戦争に引き込まれていくのを見ながら待ちの姿勢を取り、アメリカの参戦を加速させるために全力を尽くしました。オバマが運命の会議に臨む際に、心の中に事前の確率を持っていたかどうかはわかりませんが、そうでないことを願います。彼は対立する報告や証拠を聞き、十分な情報が得られたと感じるまで待ちました。限られた不完全な情報しか得られないことを理解しながら、決断を下すのです。これが、根本的な不確実性の世界で良い決断がなされる方法であり、意思決定者たちは「ここで何が起こっているのか？」という問いに取り組んでいます。それに対して、銀行の幹部たちはリスク専門家の判断に依存し、その専門家たちはベイジアン手法に頼っていましたが、その結果はあまり良いものではありませんでした。ウッドフォードの学生たちは、ベイジアン推論の原則には精通していたものの、実験が彼らにそうするように促していたにもかかわらず、そのタスクにこの方法で取り組むことはありませんでした。ウッドフォードの学生たちは悪い決断をしていたわけではなく、新しい情報を処理するためにベイジアン推論を使用しなかっただけです。実験結果の別の解釈は、学生たちが一連の物語を展開し、進むにつれてその物語を挑戦し修正していたというものです。学生たちは体系的に偏見を持っていたわけではなく、むしろ思慮深い人々が通常そうするように、根本的な不確実性に対処するのに苦労していました。（あるいは、セッションが終わるのを待って10ドルを受け取るのを待っていたのかもしれません。）私たちがベイジアンの指標の実用性に疑問を呈する際、私たちは新しい情報に照らして人々が自分の見解を修正すべきではないと一瞬でも示唆しているわけではありません。私たちは、オバマ大統領のように根本的な不確実性を管理すべきだと考えています。証拠を聞き、賛否を聞き、既存の物語に挑戦を招き、最終的に熟慮した決断に至るのです。そして、オバマはカーターのように、予期しなかった合意された計画の実行に関する問題を知ったときに決断を変更せざるを得なかったかもしれませんが、幸運にもその必要はありませんでした。 リスクの意味 オックスフォード辞典はリスクを「何か不快または望ましくないことが起こる可能性」と定義しており、これはJ.P.モルガンの取締役会、一般的な家庭、レーシングドライバー、または登山者が理解する意味です。リスクはその通常の意味では、不利な出来事に関するものであり、利益をもたらすものではありません。リスクは非対称的です。 「宝くじに当たるリスクがある」と言う人はあまりいません。なぜなら、宝くじに当たることはリスクとは考えられていないからです。また、「宝くじに当たらないリスクがある」とも言いません。なぜなら、現実的に宝くじに当たることを期待していないからです。日常的にリスクという言葉は、個々の家庭や機関の現実的な期待を脅かす不利な出来事を指します。したがって、リスクの意味は、その家庭や機関の計画や期待の産物です。リスクは必然的に特定のものです。J.P.モルガンにとってのリスクは、パラグライダーや登山者、あるいは退職後の生活や子供の教育のために貯蓄している家庭にとってのリスクとは異なります。 1979年、アメリカで活動していたイスラエルの心理学者ダニエル・カーネマンとアモス・トヴェルスキーは、マイケル・ルイスのベストセラー『ザ・アンデューイング・プロジェクト』で知られるようになりましたが、彼らは不確実性下での行動に関する「プロスペクト理論」を提唱しました。これは、フリードマン-サベージの公理に基づく従来の「合理的」見解に代わるものです。不確実性は、ある基準点に対して「コーディング」され、同じ金額の利益よりも損失の方が重視されるというものでした。しかし、カーネマンとトヴェルスキーは「意思決定の重み」というさらなる概念を導入しました。低確率の出来事は、その確率が示す以上の重要性を持ちます。これが、人々が当選確率が極めて低い宝くじに参加する理由を説明しています。しかし、私たちの意思決定に全く影響を与えない同様の低確率の出来事も存在します。著者たちは、落下する小惑星に対する予防策を講じていません。私たちが気にするリスクは、現状へのリスクではなく、その現状を変えるための計画へのリスクであることが多いです。私たちはビジネス戦略や退職後の計画を立て、貯蓄を投資したり、休暇や建設プロジェクトを始めたりします。そして、私たちは結果に対する期待を持ってこれらのことを行いますが、その期待は確率的なものではなく、物語的な形を取ります。今年の休暇が支払った金額よりも100ポンド高くなる確率が70%だと言う人は聞いたことがありませんが、今年の休暇がこれまでで最高になると期待していると言う人はよくいますし、帰ってきたときに失望したと話すこともあります。 リファレンスナラティブ リスクに対する態度を理解する最良の方法は、リファレンスナラティブという概念を通じてです。これは、私たちの現実的な期待を表現する物語です。J.P.モルガンにとって、全体的なリファレンスナラティブは、銀行が引き続き利益を上げる成長を続けるというものです。大企業は、その全体的な目標を特定のビジネス分野で達成するための多くの戦略を持ち、各ビジネスユニットに関連するリファレンスナラティブがあります。これらのビジネスユニットのリファレンスナラティブの中には非常にリスクの高いものもありますが、企業はそれらのリスクが組織全体のリファレンスナラティブを危険にさらさない限り、そうしたリスクを容認することがあります。 家庭は、幸福や安全といった高次の目標を持ち、それに付随するさまざまな物語を抱えています。たとえば、家を購入し、子供の教育費を支払い、快適な引退生活を楽しむといったことです。フォーミュラ1の世界チャンピオンにとって、リスクとはレースで勝つことを妨げる要因かもしれませんが、あまり実績のないドライバーにとっては、良い順位を獲得できないことがリスクとなります。そして、著者たちにとってのリスクは、最初のコーナーでスピンアウトすることです。また、登山者が直面するリスクは、山頂に到達することを妨げる出来事です。リスクの意味は、関係する個人、家庭、または組織によって特有のものです。 オバマ大統領がSEAL部隊にアボタバードへの出動を命じた会議では、ある参照物語が支配していました。ヘリコプターは敷地内に着陸し、隊員たちは建物に突入するというものでした。私たちは、暗黙の前提としてビン・ラディンが攻撃で殺されるだろうと推測します。生死にかかわらず、彼はアメリカの拘束下でパキスタンから連れ出されることになるでしょう。この参照物語は、実際に起こったことをおおむね説明しています。しかし、その物語を妨げる多くの要因が存在する可能性があります。作戦は、1979年のテヘラン人質救出ミッションを妨げた装備や物流の失敗に見舞われるかもしれません。ビン・ラディンがその敷地にいなかった可能性もあります。アメリカの情報が誤っていたか、襲撃の際に彼が不在だったからです。大統領と彼の顧問たちは、これらのリスクについて議論し、適切な対応を検討しました。最も難しい問題は、作戦がパキスタン軍当局に迅速に察知され、武装反応に直面した場合の対処法でした。最優先の目標は、参照物語が堅牢で弾力性のあるものであることを確保することでした。リスクを管理する鍵は、堅牢性と弾力性を持つ参照物語を特定することです。そして、異なる人々が異なる参照物語を持っているため、同じリスクが異なる人々によって異なる方法で評価されることがあります。組織で働く人々にとってのリスクは、その組織の株主にとってのリスクとは異なる場合があります。1970年代に小型コンピュータの開発に抵抗したIBMの幹部たちにとっての関連リスクは、企業の確立されたビジネスモデルに基づく彼ら自身の立場や専門知識が評価されなくなることでした。リスクとは、現実的な期待から導かれた予測された物語が、想定通りに展開しないことを指します。娘の結婚式を楽しみにしている幸せな父親は、イベントが計画通りに進むという参照物語を思い描いています。彼はさまざまなリスクを認識しています。たとえば、花婿が気が引けている、豪雨がゲストを濡らすといったことです。このような評価には、リスクの暗黙の尺度が含まれています。結果は期待をわずかに下回ることもあれば、大きく下回ることもあります。 そのリスクの規模は、事象の前後で定量化できる場合もあれば、できない場合もあります。しかし、この解釈は、リスクを結果の変動性と同一視するという、定量的金融や経済学、意思決定理論の主流の見解とは大きく異なります。 リスク回避とリスク嗜好 リスクを変動性として捉える見方が経済学者の間で人気を博している理由の一つは、期待効用と期待富の差がリスク回避の定量的な指標であるという考え方にうまく合致するからです。リスクを変動性として捉えることで、リスク回避と組み合わせてリスクのコストの金銭的価値を導き出すことができます。この計算により、リスクは商品として価格付けされ、異なるリスク嗜好を持つ人々の間で売買されることが可能になります。これは、異なる好みを持つ人々の間で果物が売買されるのと同じです。 期待効用と期待富の差は、不確実性に直面した際の行動のいくつかの側面を説明する手助けとなります。例えば、裕福な人が投機的な事業に投資する一方で、あまり裕福でない人が投資しない理由を明らかにします。また、家が火事になることに備えて保険に入るべき理由も示しています。火災による経済的および感情的な損失の期待不効用は、その確率が低いとはいえ、保険料のコストよりも大きいのです。したがって、この取引の期待効用は、期待値が負であっても正となります。逆に、保険会社にとっての期待値は正であり、リスクをプールすることで（サミュエルソンのゲームを100回繰り返すのと同等）、全体として利益を上げる高い確率を達成します。しかし、この説明はリスクに対する行動を部分的にしか説明していないようです。フリードマンとサヴェージは、保険に入る人がなぜギャンブルをするのかを説明するのに苦労しました。 もう一つの問題は、保険の説明が被保険者の既存の富に対して大きな損失に対してのみ機能することです。そうでなければ、期待効用と期待利益または損失の間にほとんど違いはありません。したがって、失っても構わないものに保険をかけるのは意味がありません。それにもかかわらず、休暇の荷物や携帯電話を買い替える余裕のある多くの人々が、損失に対して保険をかけることを選びます。イギリスの電気製品小売業者は、販売した製品の修理に対する保険を販売することで驚異的な利益を上げていましたが、最終的にはそれが事実上禁止されました。そして、裕福な家庭が洗濯機の修理費用を賄うのが難しいかもしれない貧しい家庭と同じくらい、これらの保険に加入する傾向がありました。大きな自己負担額や控除額を伴う安価な保険は、最適化を目指す家庭に人気があるはずですが、保険会社はそのようなポリシーを販売するのが難しいと感じています。また、私たちの経験からは、友人たちが彼らの非合理的な行動を経済的な説明によって修正することに納得している様子はありません。 私たちのうちの一人は、大学に対して銀器の保険をかけないように説得するために、40年間苦闘しましたが、成功しませんでした。その大学は銀器を失っても問題なく、もし失った場合でもそれを再調達することはできないでしょう。保険は期待値の計算に基づくものではなく、被保険者の物語を守りたいという欲望に基づいています。この物語とは、私たちが旅行に行くときにすべての荷物を持っていて、携帯電話がポケットにあり、洗濯機が動いていて、大学の銀器が宴会に使えるという状況です。また、ギャンブルをする人々も確率や期待効用ではなく、物語について考えています。彼らは宝くじに当たる夢を抱いているかもしれませんし、スロットマシンに縛られたり、賭け屋で希望を持って券を握りしめている悲しい人々の中にいるかもしれません。完全に合理的な個人は、たとえ実際には当たるとは思っていなくても、何百万も当たる可能性について考えることを好みます。そして、彼らはチケットを買わなければその夢は実現しないことを知っています。宝くじに参加することは、村のお祭りやヘッジファンドマネージャーが好むフォーマルなディナーでの抽選券購入と同様に、社会的な儀式の一部かもしれません。これらの取引には混乱があるかもしれません—私たちは、ある人々が保険会社が荷物を紛失した際にそれを返却するのではなく、新しい服を購入するための費用を支払うだけであることを認識していないのではないかと疑っています。しかし、保険の背後にある動機は理解しやすいものです。このような高額な保険を購入する人々は、追加の期待効用を買っているのではなく、自分たちの物語が崩れることからの保護を求めています。そして、保険はしばしば、彼らが働く組織ではなく、従業員自身の物語を守ります。大学の財務委員会のメンバーは、無保険の銀器が盗まれた場合に非難されることを知っていましたが、保険料を節約したことで感謝されることはありませんでした。私たちの一人は、非常に大きなイギリスの企業の幹部と企業保険の合理性について話し合ったことを思い出します。その企業のバランスシートはほとんどの保険会社よりも大きかったのです。返答は、保険が企業に対して、災害がビジネスに襲いかかる際に取締役や株主の反応を抑えるための保護を提供するというものでした。しかし、その後明らかになったように、それは十分ではありませんでした。そのビジネスはメキシコ湾に利権を持つ石油会社でした。リスク管理の主な目的は、しばしば組織自体ではなく、組織内の個人の物語を守ることです。 リスク回避 期待効用理論によって提供される人間のリスクに対する行動の説明は貧弱です。オスカー・ワイルドは、レンタルボーイのサービスを求めただけでなく、自身の不道徳な行動を非難したクイーンズベリー公爵を訴えることによって、社会的地位や文学的キャリアを賭け、犠牲にしました。ワイルドの愚行は、成功した多くの例の一つに過ぎません。 危険を求める人々は、低い生活の中で楽しみを見出します。山登りやパラグライダーから得られる喜びは、ベイズ的なダイヤルの下での熟考の産物ではないでしょう。この種のリスクを求める行動は特定の領域に限られているようです。ある人々は山の頂上でリスクを求め、他の人々は速い車の中で、また別の人々はトレーディングデスクでリスクを追い求めます。誰かがレーシングカーを運転していることを知っても、その人の投資目標について有益な情報を得られるわけではありません。期待効用理論によれば、欲望が容易に満たされる聖フランシスは非常にリスク回避的であり、金銭に執着する銀行家はそれほどではないとされています。しかし、ほとんどの人は世俗的な財を手放し、他人の善意に頼ることは非常にリスキーだと考えるでしょう。そして、その考えは正しいのです。 イギリスの名門校で教育を受けたエリック・ブレアは、ジョージ・オーウェルというペルソナのもと、パリのレストランで浮浪者や皿洗いとして生活することを選びました。彼は不健康な環境で感染した病気によって二度も死にかけ、最初は戦場で、次にスペイン内戦中の処刑から辛うじて逃れ、最終的には46歳で結核にかかって亡くなりました。オーウェルはリスクを求め、その過程で自らの理解を深め、他者の理解も豊かにしました。しかし、聖フランシスは自らの行動が神の意志に沿っているという信念によって確信を持っていたかもしれません。それに対して、貪欲な銀行家たちは個人の富に対する要求は尽きることがありませんが、個人的なリスクを引き受けることには慎重です。2008年に金融機関を崩壊に導いた上級幹部たちは、ほとんどがその瓦礫から裕福な男として立ち去りました。しかし、彼らのボーナスプランは、テスラとスペースXのイーロン・マスクが要求し、受け取った550億ドルのスキームに比べると取るに足らないものです。彼の現在の資産は200億ドルと推定されており、ほとんどの人にとっては十分な額です。しかし、マスクは私たちの時代の最大のビジネスリスクテイカーであり、自分の金だけでなく他人の金も使っています。 リスクを予測することについて、根本的な不確実性の世界では、私たちが心に抱ける可能性の範囲には限界があります。私たちは、ありそうもないすべての可能性を予測して行動することはできません。そこで、私たちは監視すべきありそうもない出来事を選びます。それは、すべての遠い可能性を考慮し、その相対的重要性を計算するようなメタ合理的な計算によるものではなく、私たちの判断と経験を用いて行われます。この選択は、出来事の顕著性を反映することがあります。毎週新しい宝くじの当選者について耳にしますが、落下する小惑星の犠牲者についてはあまり耳にしませんし、そもそもそれに対して私たちができることはあまりないでしょう。このような行動は、関連する確率が客観的に存在するかどうかにかかわらず、実際よりも高いまたは低いと考えて行動することとして説明できます。しかし、この解釈は、合理的な人々が持つ合理的な説明を認識していません。 実際には起こらない出来事から、宝くじの当選という夢のような利益を得たり、隕石の恐怖という不利益を被ったりすることがあります。これが、テロリストが実際に与える物理的な損害をはるかに上回るコストを課すことができる理由であり、彼らもそのことを理解しています。私たちのリスクに対する態度には、期待効用だけでは説明できない多くの要素があります。アメリカの経済学者ジョージ・ロウエンスタインの「感情としてのリスク」という視点は、リスクテイク行動の実証研究を行った数少ない経済学者の一人であり、脳内の経済的選択に対する反応を研究する神経経済学の創始者とも見なされています。彼は、個人が期待と決断の瞬間に経験する希望や恐れを強調しています。 宝くじのジャックポットの夢。エベレスト登頂の最後の大きな障害であるヒラリー・ステップに挑む登山者の高揚感と不安が入り混じった感情。ニューメキシコの砂漠で初めての核爆発を待つフェルミとロスアラモスの同僚たちが経験した複雑な感情の混合。私たちがヒラリー・ステップを踏むとき（私たちのどちらも実際にはそうするつもりはありませんが）、失敗の恐れ、あるいはそれ以上の恐れと、頂上に到達することへの期待感が交錯します。フェルミと彼の同僚たちは、文字通り世界を揺るがす重要な出来事を引き起こす際に一連の感情を経験し、その結果を知ったときには別の感情を抱いていました。リスクは私たち全員が感情的に感じるものであり、第9章ではこれに対する進化的な理由があることを示します。 繰り返しの出来事や既知の頻度分布、小さな富に対して相対的に小さい報酬の小さな世界から離れると、合理的な意思決定者が主観的期待効用を最大化すべきだという主張には根拠がなくなります。根本的な不確実性は、消費者の選択と不確実性の下での意思決定を類推する試みを致命的にします。私たちはすべての可能な未来の結果を定義することはできません。現在と未来の世界の状態についての知識は不完全であり、たとえそれに確率を付けたとしても、他の人々がより良い情報と理解を持っている可能性が高い場合に、その確率に基づいて行動するのは愚かです。不確実性の下での行動の最適化モデルは、人間の行動のいくつかの共通の側面を説明します。「小さな世界」、つまり単純なギャンブルのような状況では、期待効用を最大化することが私たちの行動の指針として有用であることがあります。しかし、そのような世界でも、個人は自らの勝利からの期待効用の最大化以外の目的を持つことが合理的です。A公爵は、余暇の夜を過ごすのにギャンブルを心地よい方法と見なしました。B侯爵は、今回こそ勝つかもしれないという期待から楽しみを得ていました。そして、宝くじのチケットを購入する人々は、人生を変えるジャックポットを受け取ることを楽しみにしていますが、実際にはそれを真剣に期待しているわけではありません。 サミュエルソンと彼の同僚とのやり取りは、どちらの答えが「より良い」またはより合理的であるかを示すことで解決できるものではありませんでした。私たちが挙げた例の中には極端なものもありますが、それらは急進的な不確実性と創造性の関係についてのナイトの中心的な洞察を強化しています。もし聖フランシス、ジョージ・オーウェル、エロン・マスクが期待効用理論で説明される合理性の原則に反しているなら、私たちはもっとそのような「非合理性」があればいいのにと思うかもしれません。より日常的なレベルでは、私たちが好きで尊敬する人々は宝くじを買い、高速道路を走り、山を登ります。彼らはバッグの紛失に備えて保険をかけ、大学の銀器の盗難に備え、油井の噴出に備えます。私たちは彼らを非合理的だとは考えません。そして、これがより一般的な問いを招きます - 急進的な不確実性の世界における合理性の意味とは何でしょうか？ **第3部 不確実性を理解する** **大きな世界における合理性** 人々が自分自身を理解できない最大の理由の一つは、ほとんどの作家が常に人々に何であるべきかを教え、実際に何であるかを伝えることにほとんど関心を持たないからです。 — バーナード・マンデヴィル『蜜蜂の寓話』 不確実性の下での意思決定に関するフォン・ノイマンとモルゲンシュテルンによって発展され、1940年代にフリードマンとサヴェージによって詳述されたアプローチは、「合理性」の定義を観察や内省に基づくのではなく、一連の先験的公理に基づいています。この考え方を「公理的合理性」と呼ぶことにします。この考え方には、「合理的」な個人が最大化しているとされる「主観的期待効用」と呼ばれるものが存在するという論理的な帰結があります。これらの公理に従うことが「合理的」な行動を定義すると主張されました。この「合理性」の定義は特に明白なものではなく、確かに唯一のアプローチではありません。しかし、経済学においては支配的な考え方となっています。 しかし、初めからこの見解に異を唱える孤独な魂が数人いました。1950年代初頭、フランスの経済学者モーリス・アリヤスは攻撃に出ました。アメリカの学者による経済学の支配の高まりに疑念を抱いたアリヤスは、自らの発見を「アメリカ学派の公理と公理の批判」として発表しました。アリヤスは1953年に、当時主要な経済学ジャーナルである『エコノメトリカ』に彼の批判を発表しましたが、彼はフランス語で書きました。彼の論文の前には（非常に珍しく）ノルウェーの編集者ラグナー・フリッシュからの英語の注釈が付されています。フリッシュは、オランダのヤン・ティンバーゲンと共に、計量経済学の創始者としばしば言及され、1969年に経済学の初代ノーベル賞を受賞した人物です。フリッシュは次のようにコメントしました。 1952年5月のパリのコロキウムのある晩、少数の著名な研究者たちが非常に快適な環境の中でテーブルを囲んでいると、会話の中での誤解を満足のいく形で解消することが意外にも難しいことがわかりました。現在『ECONOMETRICA』に掲載されているアレの教授の論文は、編集者の査読者による作業を含む多くの非公式な意見交換の結果として生まれました。このような手続きの継続から得られるものはほとんどないため、論文は著者の責任のもとにそのまま公開されることになりました。編集者は、この論文がこの重要な分野における思考の近親交配を防ぐための非常に貴重な手段になると確信しています。 アレの教授はコロキウムで他の参加者にいくつかの異なる宝くじを提示し、彼らの選択が期待効用を最大化しているという仮定に反していることを示しました。アレとフリッシュは、当時ムッソリーニへの賞賛を後悔していたかもしれないブルーノ・デ・フィネッティや、アメリカからのミルトン・フリードマン、ポール・サミュエルソン、ジミー・サベージと共にこのパリのコロキウムに参加していました。これはおそらく注目すべき出来事であり（詳細は付録に記載されています）、アレの主張は「アメリカ学派」の支持者たちに少なくとも考え直すきっかけを与えました。この学派には、母国の土俵でも批判者が存在していました。1960年代初頭のハーバード大学で、ダニエル・エルスバーグは「曖昧さ回避」と呼ばれる現象を観察しました。つまり、人々は主観的期待効用を最大化するよりも確実性を好むことがあるということです。（エルスバーグは後に、ベトナム戦争に関する隠された真実を『ニューヨーク・タイムズ』や『ワシントン・ポスト』に暴露した「ペンタゴン・ペーパーズ」をジャーナリストに渡した元国防省の職員として、より大きな名声を得ました。）1978年には、カーネギーメロン大学のアメリカの認知科学者で人工知能の先駆者であるハーバート・サイモンが「経済組織内の意思決定プロセスに関する先駆的研究」によりノーベル経済学賞を受賞しました。サイモンは、根本的な不確実性の世界での意思決定の方法を確立しました。しかし、以下で見るように、彼の研究のごく一部が主流経済学に取り入れられただけでした（ただし、前章で紹介した神経経済学の研究を行うジョージ・ローエンスタインは、サイモンにちなんだカーネギーメロン大学の椅子を保持しています）。エルスバーグが盗まれた文書を『ワシントン・ポスト』に運んでいる間、カーネマンとトヴェルスキーは共同研究プログラムを始めていました。マイケル・ルイスは、ほぼ50年後にこのコラボレーションが「世界を変えた」と主張しました。この主張はかなりの誇張ですが、確かにこのコラボレーションは学問的な経済学を変えました。 カーネマンが2002年にノーベル経済学賞を受賞した後（トヴェルスキーは6年前に59歳で亡くなっていました）、彼らの研究はより広く注目を集めるようになりました。多くの経済学者が「行動経済学」として知られるようになった研究を学び始め、これは人々の行動における広く観察された「バイアス」のリストを提供しています。これらの研究は、私たちが楽観主義や過信に悩まされ、好ましい結果の可能性を過大評価していると主張しています。私たちは「アンカリング」の罪を犯しており、問題を分析し始める際に持っている限られた情報に過剰に重きを置いてしまいます。また、私たちは「損失回避」の犠牲者でもあり、同等の利益に対しては示さない懸念を持って損失を扱います。などなど。アレ、エルスバーグ、シモンは、彼らの観察をフリードマンとサベージが提唱した不確実性下での意思決定の見解に対する反論と見なしましたが、カーネマンとトヴェルスキーが開拓したアプローチは明らかに異なる立場を取っています。彼らの批判の対象は意思決定者であり、意思決定のモデルではありません。もし世界がモデルに従わない場合、その失敗はモデルの失敗ではなく、モデルが描写しようとする人々の失敗なのです。 「バイアス」は、偏りのない「合理的」行動の反事実と対比することでのみ特定できます。「合理性」という言葉は強力であるため、慎重に使うべきです。しかし、合理的に行動するとはどういうことなのでしょうか？一般的な使い方からは、合理的な判断や行動には二つの特徴があることが示唆されます。第一に、その判断や行動は、世界についての合理的な信念に基づいている必要があります。必ずしも正しい信念である必要はありません。私たちが見てきたように、根本的な不確実性の世界では、出来事の後でさえ本当の世界の状態が何であったかを知ることができないこともあります。しかし、バスが次の10分以内に停留所に到着するだろうという信念は、たとえそれが間違っていたとしても、合理的な信念です。合理性の第二の要件は、内部の論理性や一貫性の要素です。その判断や行動は、それを引き起こす世界についての信念に照らして適切である必要があります。この命題は解釈において注意が必要です。推論の誤りと信念の誤りを区別するのは難しいかもしれません。オランダ系アメリカ人の意思決定理論家ポール・ショーメイカーは、恐らく伝説的な話を語っています。彼は、7という数字を7回夢見た後、「エル・ゴルド」、世界的に有名なスペインの宝くじに当たった男の話です。彼は7×7が彼にとってのラッキーナンバーであると結論づけましたが、たとえ彼が7の掛け算を正しく思い出していたとしても、彼の行動は非合理的だったでしょう。「合理性」の解釈に異議を唱えることは可能ですが、それはアリストテレスの実践的合理性を熟慮の卓越性として特徴づける考え方に遡ることができる線と一致しています。しかし、その異議を唱える可能性こそが重要な点を示しています。 不確実性の下での選択公理は、「合理性」という用語の独占的な権利を持っているわけではありません。ラグナー・フリッシュによって報告されたパリの夕食会でのモーリス・アリの仲間たちは、その公理と矛盾する選好を示しました。地球上で最も優れた人々の一人であるパリのシンポジウムに参加した人々が「理性や論理に従って行動していない」と結論づける根拠は何でしょうか？合理的な行動は、ジョン・フォン・ノイマンやミルトン・フリードマンのような著名な思想家によって定められた公理のセットに従うことによって定義されるわけではありません。 19世紀末、アメリカのプラグマティスト哲学の創始者であるチャールズ・サンダース・パースは、三つの広範な推論スタイルを区別しました。 演繹的推論は、述べられた前提から論理的な結論に至ります。例えば、「福音派のクリスチャンは共和党員である。共和党員はドナルド・トランプに投票した。福音派のクリスチャンもドナルド・トランプに投票した。」この三段論法は小さな世界を描写しています。「ほとんどの」という言葉を福音派のクリスチャンや共和党員の前に加えると、より大きな世界の避けられない曖昧さが結論を修正します。 帰納的推論は、「選挙結果の分析は、通常、好ましい経済状況下では現職政党を、逆境の経済状況下では野党を支持することを示している」という形を取ります。2016年のアメリカの経済状況は特に好ましいわけでも不利なわけでもなかったため、接戦になることが予想されました。帰納的推論は観察から一般化を試み、その後の経験によって支持されたり反証されたりします。 アブダクティブ推論は、特異な出来事の最良の説明を提供しようとします。例えば、アブダクティブなアプローチは、ドナルド・トランプが2016年の大統領選挙に勝ったのは、特定のスイング州における経済状況やアイデンティティに対する懸念、そして彼の対立候補が広く嫌われていたからだと主張するかもしれません。 演繹的、帰納的、アブダクティブな推論はそれぞれ、世界を理解する上での役割を果たしています。そして、より大きな世界に移行するにつれて、帰納的およびアブダクティブな推論の役割は演繹的推論に対して相対的に増加します。特に一回限りの出来事が本質的に多い、急激な不確実性の世界では、アブダクティブ推論は不可欠です。「アブダクティブ推論」という用語は馴染みがないかもしれませんが、私たちは常にこのように推論し、目に見えるものの最良の説明を探しています。「オックスフォードストリートの渋滞のせいでバスが遅れていると思う」といった具合です。しかし、前の章で説明した意思決定分析の手法は、ほぼ完全に小さな世界に関連する演繹的推論から派生しています。合理的な人々は時には間違いを犯しますが、彼らの信念や論理に誤りが指摘されたとき、合理的な人々は通常、自分の判断が間違っていたことに同意することを期待します。 私たちは、イスラエルの経済学者イツハク・ギルボアが提唱した非合理性の概念にかなりの共感を持っています。「意思決定者にとって行動様式が非合理的であるとは、彼女が自らの選択を分析されたときに、決定を変更したい、あるいは似たような将来の状況で異なる選択をしたいと思う場合です。」バスを待っている人が、通常の時刻表が運行されていると信じている場合、今日が公共の休日でサービスがないと説明されたとき、彼らは不運だった、あるいは愚かだったと同意するでしょう。しかし、これを知った後も停留所に留まっているなら、彼らは非合理的です。 それでも、小さな世界においても、被験者は自分の立場を再考するのが遅いことがよくあります。モンティ・ホール問題は今なお人々を困惑させていますし、二人の子供問題に対する「正しい」答えについての議論は未解決のままです。マーチン・ガードナーなどは、このようなパズルを考案することでキャリアを築いてきました。あるパズルは、誰もが合意できる明確な答えがあることが分かっているため、興味深く挑戦的です。他のもの、例えば二人の子供問題は、合意された解決策を受け入れるには十分に定義されていないため、難しいのです。私たちが人生で直面するほとんどの問題は、通常、十分に定義されておらず、単一の分析的解決策を持っていません。しかし、合理的に維持された前提から導かれる論理は、私たちを限られたところまでしか導くことができません。根本的な不確実性の下では、私たちが推論する前提は、世界の完全な説明を表すことは決してありません。特定の世界観に基づく信念に応じて、「合理的」と適切に表現される行動は異なるでしょう。確率や結果の評価に主観的な要素が加わると、問題は客観的に正しい解決策を持たなくなります。 アメリカの心理学者ダニエル・シモンズとクリストファー・チャブリスは、著名な実験を行い、被験者に白いシャツを着たグループと黒いシャツを着たグループがバスケットボールをパスする短いビデオを見せました。彼らは白いシャツを着たグループが行ったパスの数を数えるように求められました。ビデオを見てパスの数を数えることをお勧めしますが、黒いシャツの選手たちの動きには注意を払わないようにしてください。約9秒後に画面に現れ、ゆっくりと横切り、胸を叩いて画面外に去るゴリラの着ぐるみを着た人を見ましたか？もし見なかったのなら、あなたは一人ではありません。実験に参加した約70%の被験者がゴリラの出現に気づきませんでした。そして、ビデオが再生されたときに自分がゴリラを見逃していたことに驚いた人がほとんどでした。カーネマンは、この実験が人間は「明白なものに盲目であり、また自分の盲目さにも盲目である」ことを示していると主張しています。しかし、この結果をどのように解釈すべきでしょうか？これは人間の欠陥の結果なのでしょうか？それとも人間の強みなのでしょうか？ 特定のタスクを実行するよう求められたとき、関連のない観察を排除することは理にかなっています。この実験は、人間の集中力の力を示しました。複雑な世界での生活の課題に直面すると、私たちは目の前の問題に集中するために無視すべき多くの刺激があることを知っています。実際、「盲目」という現象は、失敗ではなく、むしろ積極的な美徳と見なされるかもしれません。ハンガリー系アメリカ人心理学者ミハイ・チクセントミハイは、個人が「フロー」の状態にあるとき、つまり難しいが報われる活動に完全に集中しているときが最も幸せであることを発見しました。高レベルのスポーツの参加者は「ゾーンに入る」という表現を使います。元イングランドクリケット選手のマイケル・ブリアリーは、この体験について次のように語っています。「瞬間に没頭することで、私たちは取るに足らないことや小さなことから解放され、自分自身の性格や慌ただしい日常生活の複雑さから解放され、余計な考えからも解放されます。」ブリアリーはイングランドチームの優れたキャプテンであったのは、観客を見たり、夕食に何を食べるか考えたり、義母の訪問について考えたり、マーガレット・サッチャーの急進的な経済政策を振り返ったりすることなく、目の前のタスクに素晴らしい形で取り組んでいたからです。彼は、自身の卓越した才能で解決できる即時の問題に焦点を絞っていました。 人間の行動におけるバイアスを特定するという主張は、偏りのない行動がどのようなものかを知っていることを前提としています。行動経済学者は、無能な被験者が特定できない正しい答えを知っていると主張します。しかし、小さな世界では、正しい答えと間違った答えが明確に識別されます。行動経済学で観察される「バイアス」のほとんどは、信念や論理の誤りの結果ではなく、ほとんどが、人々が生きる世界の正確で完全な説明がない中で意思決定をしなければならない現実の産物です。これは、実験経済学で研究される学生が参加する小さな世界とは対照的です。後者の実験では、実験者が「正しい」と考える答えが常に存在します。カーネマンは、バイアスの例として、142ページの画像に似た図を挙げています。彼の被験者は、ページ上の3つの図形のうちどれが最も大きいかを判断するよう求められ、ほとんどの人が最も奥にある図形を選びます。もちろん、図形はページ上で同じサイズになるように描かれています。しかし、ほとんどの人がこの間違いを犯す理由を理解することができます。私たちは、二次元の画像を三次元の現実として洗練された解釈を行いますが、それは私たちが人生の大きな世界で行うことだからです。ある文脈で認知の錯覚に見えるものが、別の文脈では合理的な反応を示すことがあります。 多くの類似した視覚的錯覚が存在しますが、これらのほとんどは文脈によるものであり、文脈を変えることでほとんど解消されることができます。特定の行動を認知的錯覚と呼ぶ経済学者たちは、観察している人々が自分たちが住んでいる小さな世界（または彼らがモデル化している小さな世界）に生きているわけではないという点を見落としているかもしれません。 二次元の表現の小さな世界と、実際の三次元の世界との間をどのように移動するかという問題には長い歴史があります。ギリシャ人やローマ人は、優れた幾何学者として遠近法を理解していましたが、エジプト人やルネサンス前の中世の画家たちは理解していませんでした。彼らは物体を物理的な性質に基づいて描くのではなく、特定の視点から目が実際にどのようにそれを認識するかに基づいて描いていました。15世紀初頭、ブルネレスキや他のルネサンスの芸術家や建築家たちは遠近法を再発見しました。ブルネレスキのフィレンツェのスピリト・サント教会の設計図は、その初期の例です。この教会は彼の設計に基づいて建てられ、五世紀後、写真の発明後に、私たちは彼の描いたものが実際に教会の扉を通り抜けるときに見るものをどれほど忠実に予測していたかを認識できます。ブルネレスキの洞察のスケールを理解することで、効果がどのように達成されるかを理解できます。柱は後退するにつれて小さく見え、上昇するにつれて狭くなり、わずかに外側に傾いて見えます。しかし、視覚的知覚の複雑な現実を完全に理解するには、天才的な芸術家たちの間でのコミュニケーションが必要でした。 次の三角形のテキストを声に出して読むように求められたとき、多くの人が「the」という単語の繰り返しに気づきません。しかし、ここで本当に間違いを犯しているのは誰でしょうか - 実験者なのか、それとも被験者なのか？わずかに誤ったテキストを理解することは、私たちが日常的に行っていることです。テキストを見たときの合理的な反応は、完全に文脈に依存します。もしあなたが舞台のオーディションを受けていて、定冠詞の繰り返しを見た場合、あなたはおそらく印刷ミスに気づくでしょう。その場合、テキストの意味を維持し、自分が役を得る可能性を高めるために、繰り返された単語を無視すべきです。しかし、もしあなたが眼科医に壁に掛かっているテキストを読んで視力をテストされている場合、そのテキストを文字通りに読むのが賢明です。眼科医はまさにその理由で無意味なテキストを表示します。文脈が不明確な行動実験では、実験者は参加者と同様に何が正しいか間違っているかを判断することができません。人間の失敗は見る人の目の中にあり、文脈が適切な反応を決定します。カーネマンは、彼とトヴェルスキーが英語の単語について次の質問に対して得た回答を報告しています。「Kという文字を考えてみてください。」 「Kは単語の最初の文字として現れる可能性が高いのか、それとも三番目の文字として現れる可能性が高いのか？」という問いに対して、カーネマンによれば、多くの人は誤ってKが最初の文字として現れることが多いと答えるそうです。特定の文字で始まる単語を考える方が、その文字が三番目の位置にある単語を認識するよりも簡単だからです。カーネマンとトヴェルスキーはこれを「可用性ヒューリスティック」と名付けました。これは、最も単純な記憶検索を用いて答えを導き出す方法です。しかし、この実験は質問に答えるための真剣な動機や、そもそも質問の定義を正確にするための動機を提供していませんでした。ほとんどの人は「わからないが、重要なら調べてみる」と合理的に答えるかもしれません。そして、「その前に、質問をもう少し正確に定義してもらえますか？」と尋ねるかもしれません。 英単語が何を意味するのかは全く明らかではありません。カーマ、時にはカーマと呼ばれるのは、南アフリカに見られるハーテビーストの一種を指すバントゥー語の英語訳ですが、英語を話す世界のほとんどの地域ではほとんど遭遇しません。質問者は辞書に載っている単語の数を意味していたのか、それともテキスト内の単語の頻度、つまり使用頻度によって重み付けされたものを意味していたのか？Kの相対的な頻度を知っているという主張は、1965年に発表された記事に基づいており、その中で2万の英単語における文字の配置頻度がリストアップされています。現代の検索技術を用いることで、Scrabble辞書の編纂に基づくウェブサイト「BestWordList」には、Kで始まる単語が三番目にKがある単語の2倍存在します。これはカーネマンの主張とは逆です。カーネマンの曖昧な質問に対する私たちの答えは「わからない」のままです。理性と論理に基づく合理的な個人がほとんどのギャンブルに参加しないように、現実の生活においても、答えがわからない質問には答えを避けるのが合理的な個人です。 しかし、カーネマンとトヴェルスキーの実験の被験者は、与えられたパズルの内容や文脈についてあまりにも知らないために解けないと言うことは許されませんでした。彼らはアンケートのボックスにチェックを入れるよう指示されました。実験で提示された問題には文脈がなく、意味のあるものはありませんでした。そして、行動経済学のほとんどの演習は、なぜ被験者が質問に答えるよう求められているのかを説明していません。実験者たちは、実際にKが三番目の文字である英単語がいくつあるのかを知りたかったわけではありません。誰が、たとえScrabbleのプレイヤーであっても、そのことを知りたいと思うのか想像するのは難しいです。意味のある文脈が欠如しているこれらの実験は、大きな世界についてあまり多くを教えてくれません。大きな世界では、行動は活動の目的によって駆動されます。私はバスケットボールのパスを数えているのか、それともゴリラを探しているのか？このテストは私の英語の知識を測るためのものなのか、それとも視力を測るためのものなのか？なぜ私はKが三番目の文字である単語がいくつあるのかを知りたいのか？ カーネマンが、人間の失敗を、被験者が「三つの図の錯覚」や「手の中の鳥」の実験で与えられた奇妙な指示に従わないことに帰する際、彼は重要な背景を明らかにしていません。それは「私は人々がしばしば文脈を推測するために洗練された能力を使うことを示すために、いくつかの馬鹿げた問題を提起するつもりです（二次元の表現を三次元的に解釈したり、誤字のあるテキストから著者の意図を理解したりすること）」ということです。被験者たちは、奇妙な指示に文字通り従うのではなく、漫画を解釈したりテキストを理解したりするように求められていると合理的に考えています。このような行動は、合理性が合理的な信念と内部的一貫性によって定義されるならば、非合理的ではありません。カーネマンとトヴェルスキーは、彼らの発見を「ほとんどの人々の思考における体系的な誤りを記録したもの」として説明し、1970年代の社会科学の前提である「人々は一般的に合理的である」という考えに矛盾すると主張しています。しかし、彼らは大きな世界に関連する「合理性」の定義を提示していません。問題に明確な解決策がない場合です。カーネマンとトヴェルスキーは、通常の人間の行動がしばしば直感、印象、感情によって導かれることを認めていますが、彼らは「人々が犯す誤りには特有のパターンがある」という観察のバージョンに定期的に戻ります。体系的な誤りはバイアスとして知られ、特定の状況で予測可能に再発します。このような逸脱が広範で予測可能であるとされることは、それが誤りであるという主張に対して懐疑的であるべき理由です。私たちは常にアブダクティブ推論に従事しており、知識や経験を使って複雑な状況を理解しています。シャーロック・ホームズは演繹的推論の達人であると主張しましたが、BBCシリーズ「シャーロック」に付随するウェブサイトは「演繹の科学」と題されていました。しかし、演繹についての本を書いたのはアーリストテレスであり、アーサー・コナン・ドイルではありません。ホームズは実際にはアブダクションに熟練しており、最良の説明を求めて異なる証拠をフィルタリングしていました。私たちは視点を判断し、無意味なテキストを理解可能にする際にアブダクティブ推論を使用します。このスキルは、人間が科学的発見やブルネレスキや彼の同時代の人々によって象徴される芸術的革新に関わる曖昧な問題に取り組む際に必要な想像力の飛躍を可能にしました。行動経済学は、実際の人々の行動を観察することによって、ビジネス、金融、政府における意思決定の理解に貢献しています。しかし、確率的推論の普遍的な適用を支持する伝道者たちのように、行動経済学の実践者や支持者は、彼らの発見によって正当化できる以上の主張をしています。 カーネマンは、以前の不十分な選択理論が長い間存続した理由を「理論誘発盲目」として説明しています。つまり、一度理論を受け入れ、それを思考の道具として使い始めると、その欠陥に気づくのが非常に難しくなるということです。行動経済学についても同じことが言えるでしょう。私たちは、信頼性のない先入観に基づく規範モデルから導かれた「バイアス」の判断的分類を超える時が来たと考えています。そして、代わりに、人間が不完全な知識しか持てない広大な世界でどのように行動するのかを問い直すべきです。 人々が根本的な不確実性の世界で合理的であることが何かを理解するのに苦労しているという事実を理解しないことは、彼らの「誤り」を政策介入によって修正すべきだという結論につながります。このような提言はリチャード・セイラーによってなされました。セイラーは「合理性」という言葉の使い方に慎重でした。彼のノーベル講演では「合理的」や「合理性」という言葉はわずか数回しか登場しませんでしたが、賞を授与した委員会の引用ではその言葉が47回も使われています。しかし、セイラーは合理的行動について何を意味しているのかは明確でした。彼はMBAの授業で学生たちに「期待効用を最大化する」よう促し、より適切な選択をするために「ナッジ」を必要とする人々のバイアスを避けるように指導しています。 彼が提案する「ナッジ」によって人々をより適切な行動に導くための介入のいくつかは、理にかなっているように見えます。たとえば、人々を年金制度に自動的に登録し、その後にオプトアウトできるようにすることは、複雑に思える決定を簡素化し、大きな間違いを避けるのに役立つかもしれません。このような政策には一定の理解を示しますが、限界があります。人々がもっと貯蓄すべきか、もっと運動すべきか、食事や飲酒を控えるべきかと尋ねられたとき、彼らは期待される答えを返すでしょうが、そのような調査から何を学ぶのかは明確ではありません。 私たちはギルボアのテストを適用する傾向があります。人々は、自分たちが「ナッジ」された行動が本当に自分たちの最善の利益にかなっていると同意するでしょうか？また、彼らのナッジされていない行動が非合理的であったと認めるでしょうか？「正しい」決定が説明されたとき、多くの人々がもっと野菜を食べるべきだとか、自転車に乗るときは安全ヘルメットを着用すべきだと認める可能性は高いですが、ナッジなしではこれらの認識に基づいて行動するのは難しいでしょう。しかし、ナッジの哲学には、ナッジを行う側が不確実な世界について自分たちやナッジを受ける側よりも多くを知っていると主張するリスクがあります。第1章で説明したように、特定の個人が年金プランにどれだけ投資すべきかを評価するのは非常に難しいのです。そして、行動経済学における多くの記述の処方的な口調は、善意の非自由主義の危険性を明らかにしています。 トヴェルスキーは「自然な愚かさ」と呼ぶものに興味を持ち、彼に反対する人々の中にそれを見出す傾向がありました。制約された合理性という概念は、複雑さがすべての可能な結果の影響を評価し、最も有利な選択をすることを不可能にするという観察に基づいて、経済学者ハーバート・サイモンによって導入されました。私たちは考えられるすべての選択肢の結果を評価することはできません。オバマがベイズ的なダイヤルの下に置かれ、無限に分岐する可能性の配列を描いたホワイトボードの前に立たされるという仮想的な演習は、結局のところ幻想に過ぎません。大きな世界で良い決定を下す問題は、合意された前提と明確に定義された代替行動のセットに基づいて論理的な結果を計算することの難しさではなく、文脈の問題です。すなわち、すべての実行可能な選択肢と、それらの選択肢が効果を発揮する環境の詳細を知ることが不可能であるということです。人間の脳は公理的な意思決定プロセスを実行するコンピュータではなく、そのため多くの複雑な状況においてはより良い意思決定者となります。サイモンは、根本的な不確実性が人々を事前に定義された公理に基づいて最適化的に行動することを妨げることを認識しました。したがって、彼は「既存の最適化理論に対する小さな改変以上のものが求められている」と主張しました。彼は、そのような小さな改変に基づく大規模な文献の発展を予見していましたが、それを防ぐことはありませんでした。サイモンは学際的な関心と研究を持ち、人工知能の先駆者でもありました。彼は、根本的な不確実性のある世界で人々が意思決定にアプローチする一つの方法として、「十分良い」結果を求めるための経験則を使うことを提案しました。このような行動は「サティスファイシング」と呼ばれ、実際には最適化行動によって選ばれた行動よりも優れた結果をもたらすことがあります。その理由は、根本的な不確実性のある世界で最適化を装うためには、現実世界についての単純化した仮定を行う必要があるからです。これらの仮定が間違っている場合—根本的な不確実性のある世界ではほぼ確実に間違っている—最適化は誤った結果をもたらします。まるで街灯の下で鍵を探している人が、そこが最も明るいからといって、実際に直面している問題よりも明確だが無関係な問題に置き換えてしまうように。これは、ミスター・ヴィニアールが行ったことと、ほとんどの金融サービス業界やその規制当局が行ったことでもあります。経済学者たちは「制約された合理性」というフレーズを、サイモンの根本的な不確実性の結果としての説明とは非常に異なる意味に適応させました。彼らはむしろ、情報処理のコストを説明するためにこの言葉を使い、それが最適化問題における追加の制約として作用するのです。 限界合理性は、この意味において、私たちが持たないことを選んだ情報を得るためのコストと利益を最適化計算に加えます。もちろん、これはサイモンが意図したことではありません。また、実際の応用プロセスの説明としてもあまり意味を成しません。限界合理性の含意は、最適化問題に計算コストを加えることで表現されるものではありません。サイモンが提唱した限界合理性は、計算可能な解が存在しない急激な不確実性の下で、理性と論理に基づいて意思決定を行う際の課題を反映しています。サイモンは、自身の用語を誤用し、彼の洞察を無視した後継者に対して法的措置を取るべきだと冗談を言ったと報じられています。 ゲイリー・クラインは、アメリカの心理学者で、キャリアを米空軍で始め、その後、経験豊富な実践的意思決定者の行動を研究しました。彼の研究対象は、軍人、消防士、救急医療士など、通常はプレッシャーの下で、しばしば時間が限られた状況で意思決定を求められる人々です。このような活動には、優れた能力を持つ人々が存在します。戦闘に導いてほしい指揮官、クルーから崇敬される判断を下す消防署長、事故に遭ったときに駆けつけてくれることを願う救急医療士などです。クラインの中心的な発見は、彼自身の言葉で最もよく要約されています。「経験豊富な意思決定者は、選択肢を比較するのではなく、状況を評価し、それを馴染みのあるものとして判断することに焦点を当てています。行動の選択肢は、正式な分析や比較によってではなく、どのように実行されるかを述べることで迅速に評価されます。意思決定者は通常、最良の選択肢を探すのではなく、見つけた最初の実行可能な選択肢を探します。彼らが考慮する最初の選択肢は通常実行可能であるため、良い選択肢を得るために多くの選択肢を生成する必要はありません。彼らは選択肢を一つずつ生成し評価し、代替案の利点と欠点を比較することはしません。」 クラインは、最適化プロセスではなく、実行可能な解決策を探す必要がある複雑な状況における意思決定の現実を描写しています。私たち二人は、常にテーブルにある選択肢よりも良い選択肢が存在する可能性があるため、決定に至れない学術委員会の経験があります。「最良は良いの敵である」という言葉が示すように、実際の人々は最適化を行ったり、主観的な確率を計算したり、期待効用を最大化したりすることはありません。それは彼らが怠けているからでも、時間がないからでもなく、そうした計算に必要な情報を持つことができないと知っているからです。それでも、クラインの消防士や救急医療士、あるいはウォーレン・バフェットやスティーブ・ジョブズのような優れた意思決定者は、その判断力に対して正当に尊敬されています。 カーネマンとトヴェルスキーの研究と同時期に、しかしあまり注目されず評価もされていないドイツの心理学者ゲルト・ギーゲレンツァーは、ベルリンのマックス・プランク研究所で研究者のグループを率いています。ギーゲレンツァーと彼の同僚たちは、「バイアス」よりも、実際の人々が限られた情報に基づいてどのように意思決定を行うかに焦点を当てています。このグループは、根本的な不確実性に特徴づけられる状況を解決するために、シンプルなヒューリスティックス（経験則）の価値を強調しています。ギーゲレンツァーと彼の同僚たちは、「迅速かつ簡潔な」ヒューリスティックスからなるツールボックスを提唱しています。進化は人間が根本的な不確実な世界に対処するために必要なさまざまなスキルを発展させ、適用するのを助けてきました。今日、根本的な不確実性はかつてないほど広がっているため、私たちは幸運です。ヒューリスティックの選択は、直面している問題の文脈と、成功したヒューリスティックを選択する進化の結果の両方に依存します。この考え方において、限られた合理性は生態的または進化的合理性として捉えられ、根本的な不確実性に対処する方法として私たちの生存の可能性を高めるものとされています。自然の知性は最適化能力によって説明されるのではなく、複雑で定義が曖昧な問題に取り組むために必要な特性の進化の結果です。複雑なモデルを用いて最適化を行う専門家は、新たな課題に直面するとしばしば失敗しますが、普通の人々はより良い結果を出します。ロングターム・キャピタル・マネジメントは崩壊しましたが、バークシャー・ハサウェイは世界最大の投資会社となりました。生態的合理性は最適化された合理性よりも優れているようです。なぜそうなのでしょうか？ 進化と意思決定について、計算は思考ではありません... あなたはサイボーグよりも、むしろ家猫に近いのです。—ブルース・スターリング 行動経済学は、人間が公理的合理性からどのように逸脱するかを示す多くの方法を特定しています。これらの行動は「バイアス」と呼ばれ、人間の失敗の兆候とされています。私たちの種の高度に発達した認知能力は、共通の普遍的な欠陥を示しているという主張があります。まるで神が私たちに二本の足を与えたのに、一方の足をもう一方より短くして、うまく走ったり歩いたりできないようにしたかのようです。知的な創造者はそんなことをしないでしょうし、進化もそうではありません。行動経済学が語る物語とは異なる別の物語があります。それは、行動経済学がバイアスとして説明する人間の推論の多くの特性が、実際には適応的であり、成功にとって有益であるということです。たとえそれが経済モデルや実験心理学のために作られた小さな世界では時に誤解を招くものであったとしても、実際の大きな世界では有益です。これは、公理的合理性の代わりに進化的合理性を置き換える説明です。不確実性に対処することは、人間の進化において重要な部分でした。 数千年にわたる根本的な不確実性の中で、人間は多くの対処戦略を学び、初めて出会う世界に対して不完全な知識の中で意思決定を行う能力を発展させてきました。その世界に再び出会うことがないかもしれないのです。私たちは、現実の世界に対処するために、曖昧で定義が不十分な問題に対処する思考プロセスを発展させてきました。人間の思考は、コンピュータとは明らかに異なる方法で問題にアプローチします。特に、コンピュータが明確に定義されたパズルを効率的に解決するのに対し、人間はオープンエンドの謎に対処する方法を見つけるのが得意です。そして、人間の物語を語る能力とその楽しみは、その能力の中心的な要素です。私たちは、参照物語を中心に生活を組織することで未来に対処します。これらの参照物語は必ずしも具体的な詳細にまで練り上げられているわけではありませんが、計画の基盤や日々の選択の枠組みを提供します。クラインの消防士やウッドフォードの学生のように、私たちは反証的な出来事に応じて参照物語を変更しますが、それは頻繁ではなく、不連続に行われます。また、私たちはこれらの物語を孤立して構築するわけではありません。家族や友人と話し合い、専門家からアドバイスを受けます。私たちは、住んでいるさまざまなコミュニティに蓄積された集団知性の恩恵を受けています。私たちは、小さな世界の問題を最適化するように訓練された欠陥のあるコンピュータではなく、何千年にもわたって進化してきた個々の知性と集団知性を持つ人間なのです。 進化は経済学者よりも賢い 進化論の発見は、人間の思考における画期的な瞬間でした。しかし、チャールズ・ダーウィンの著作が発表された後の世紀の間、進化論の生物学への適用、さらにはそれ以外の分野でも、厳密さに欠けていました。1960年代になって、フランシス・クリックとジェームズ・ワトソンがDNAの構造を解明し、W.D.ハミルトンやジョン・メイナード・スミスといった科学者が進化プロセスのより洗練された数学モデルを発展させたことで、生物学的進化のメカニズムがより適切に説明されるようになりました。進化は、遺伝子の突然変異、選択、複製の結果でした。遺伝子が自らを複製する能力を高める遺伝子の突然変異は、集団内に広がっていきます。リチャード・ドーキンスの「利己的な遺伝子」という比喩は、そのような考えを一般の意識に押し上げました。ドーキンスの比喩において、利己的なのは個体ではなく遺伝子であり、その違いは重要です。明らかに、遺伝子には意識や方向性はありませんが、進化は遺伝子が利己的に自らを促進できるかのような結果をもたらします。「利己的な遺伝子」は、啓発的な「もしも」の仮説です。私たちは子孫や親族と遺伝子を共有しているため、親族選択は私たちに彼らを助けるよう促します。それは、私たち自身にとってコストがかかる場合でもです。 ハミルトンは自己中心的遺伝子の数学を示し、彼の理論の含意について皮肉を交えた説明を行い、「私たちは、誰もが特定の一人のために命を犠牲にする準備はないが、二人の兄弟、四人の異母兄弟、あるいは八人のいとこを救うことができるなら、誰もが命を犠牲にすることを期待する」と提案しました。しかし、親族関係が遠くなるにつれて、遺伝的な親族同士の支援は次第に減少していきます。 あなたは見知らぬ場所にいて、目的地を見つける方法がわからずにいます。そこで、通りすがりの人に助けを求めます。あなたはその人が道を教えてくれるだろうと期待しますが、その期待は一般的に満たされます。もし満たされない場合、その人も道を知らないことが多いのです。なぜ見知らぬ人は私たちを助けようとするのでしょうか？結局のところ、その人に再び会う可能性は低く、私たちがその助けに対してお返しをすることができる可能性もほとんどありません。無関係で知らない人に道案内をすることが、私たちにどのように役立つのでしょうか？経済学者でない人々は、この行動の説明に疑問を抱くことはありません。一般的な常識として、多くの人間は親切で助け合いを好むため、そのような社会で生活する方が快適であるというのが答えです。知らない人に助けを提供するコストがそれほど大きくない限り、一般的には助けを提供するでしょう。しかし、この日常的な観察を進化論の根底にある理論と調和させることは問題があるとされています。この親切さは、私たちの遺伝子が自己を再生産するのにどのように役立つのでしょうか？もし遺伝的選択の生物学的メカニズムが進化の唯一のメカニズムであるなら、進化論は合理的な個人が自らの効用を独立して最大化するという経済モデルを支持するように思えます。自己中心的な遺伝子から自己中心的な個人へとつながるのは、そう遠くないように思えます。 進化的思考の始まりから、この考えがチャールズ・ダーウィンの『種の起源』で扱われた生物的多様性の発展を超えて多くの応用があることは明らかでした。今ではほとんど忘れ去られた社会哲学者ハーバート・スペンサーは、19世紀後半の主要な知的存在でした。スペンサーは「適者生存」という言葉を造り、彼の十巻からなる『合成哲学の体系』では、進化の概念がほぼすべての学問にどのように適用できるかを説明しようとしました。進化論を経済学に現代的に応用したのは、1950年代初頭のアーメン・アルキアンで、彼はシカゴ学派の一員として、企業は利益を最大化するかのように行動すると主張しました。彼の主張によれば、適者生存は競争市場に内在しているのです。生物学的なもの以外にも進化のメカニズムが存在し、競争市場がそのような進化のメカニズムの一つであるという観察は正しく、重要なものでした。 優生学の不名誉な歴史は、ナチスや白人至上主義者、その他の人種差別者によって採用された疑似科学であり、そのために今日でも社会的行動の進化的説明を提供する人々は激しい抵抗に直面しています。生物学者E.O.ウィルソンは、アリなどの社会性昆虫の研究に専念しており、生物学と社会科学の統一を主張した人物ですが、彼の理論に対する反対は非常に激しく、講演中にデモ参加者がハーケンクロイツを振りかざし、彼の頭に水をかけるという事態にまで至りました。生物進化と人間の親切さの調和は、遺伝子が集団内で「自己中心的であるかのように」自らを広める可能性があることを示していますが、それは必ずしも個人が自己中心的であることを意味するわけではありません。互いに親切な人々の集団は、互いに冷淡な集団に対して相対的に繁栄する可能性があります。したがって、親切さの遺伝子は広がることになります。しかし、イギリスの数学的遺伝学者ジョン・メイナード・スミスは、時には親切さではなく冷淡さが集団内で繁栄することもあると示しました。2007-08年の金融危機の出来事は、この問題を浮き彫りにし、同時にその解決策を示唆しています。投資銀行グループのベア・スターンズとリーマン・ブラザーズは、冷淡な（彼らの従業員）人々のために利益を上げていましたが、その代償として親切な（彼らの顧客）人々を犠牲にしていました。しかし、グループ内の冷淡さや他のグループに対する過去の冷淡さが原因で、彼らは必要な時にほとんど同情や支援を受けられずに崩壊しました。もし「適者生存」が金融機関に対してあまり厳しく適用されていなかったなら、他の多くの企業も2007-08年の金融危機を乗り越えることはできなかったでしょう。冷淡な個人が繁栄し、その行動が冷淡な人々と親切な人々の両方のほぼ崩壊を引き起こしました。人間は集団で行動するため、他の集団との相対的な成功が遺伝子複製の生物学的プロセスの結果に影響を与えます。私たちが個人がリーマン・ブラザーズから神を崇拝する閉鎖的な修道院までの組織内で行動していることを認識すれば、ヒトの進化が重視する「適応度」の尺度は、単に繁殖の成功にとどまらず、はるかに広く定義されるべきであることを認めざるを得ません。私たちはコミュニケーションと言語の能力によって他の種と区別される人間動物であり、その社会的相互作用は自己中心的遺伝子の単純な解釈によって示唆される個人主義的行動の厳しいイメージを変えます。英語を話す親の子供は英語を話す傾向があり、フランス語を話す親の子供はフランス語を話す傾向がありますが、これは彼らのDNAとは無関係です。集団で協力することの経済的利点は非常に大きいため、集団内の相互作用に成功をもたらす特性—例えば「言語本能」や他のメンバーに対して助けを差し伸べる傾向—は遺伝子と文化の両方によって重視されます。 古生物学者たちは、社会的親族グループ、つまり互いに密接に関連している必要はないが相互に支え合う人々の集まりが、約3万年から5万年前の上部旧石器時代に誕生したと考えています。このような社会における無償の利他主義の出現の主な要因の一つは、急激な不確実性に対処する能力が向上することでした。彼らの文化は、良い行動を期待し、悪い行動を罰するように進化しました。助けを提供する可能性のある人々のプールが大きく多様であればあるほど、個人や家庭は予期しない出来事に対して脆弱性が低くなります。旧石器時代のグループの行動についての知識は限られており、私たちの最も良い洞察は、最近まで私たちの遠い祖先の生活様式とあまり変わらない、あの遠い部族の人々に関する人類学的研究から得られます。 東アフリカのマア語を話す人々は、現代の債務や保険の概念とは異なるが関連するリスク共有のシステムを通じて不確実性に対処しています。彼らのオソトゥアの枠組みは、将来の不特定の状況において互いに助け合うという相互の約束に基づいており、これらの義務は受け継がれます。オソトゥアの関係はさまざまな方法で始まりますが、通常は贈り物や好意のリクエストから始まります。このようなリクエストは本当の必要から生じ、実際に必要な量に制限されます。オソトゥアが確立されると、それは広範囲にわたるものであり、そこから逃れることはできません。また、オソトゥアは永遠です。一度確立されると、関係を築いた個人が亡くなっても消えることはなく、その関係は子供たちに受け継がれます。 オソトゥアの関係の暗黙の契約は、家庭の参照物語の安全性を高めるように設計されたコミュニティの規範によって強制されます。急激な不確実性、つまり未来の世界の状態や行動の結果に関する不完全な知識は、すべての可能な結果に基づく契約を作成することができないことを意味します。近親者を超えた親族関係を拡大することから得られる経済的利益は大きいです。リスク管理のコストの削減は、直接的な利益を提供するだけでなく、すべての革新にはリスクが伴うため、革新を促進します。大きなグループで生産的な活動を行う能力は、専門化と交換を通じた労働の分業の機会を増やします。残りは歴史です。現代の世界は、革新、リスクのプール、労働の分業を、過去のどの世代も想像できなかったレベルにまで引き上げました。1800年以降、アメリカの一人当たり国民所得は25倍以上に増加し、イギリスではほぼ20倍になり、平均寿命は倍増しました。経済的および社会的生活は変革を遂げました。 これらの進展は、技術やビジネスプロセスの継続的な進化を生み出した集合的知性なしには実現できなかったでしょう。また、個人や自然の災害から人々が生き延びる手助けをする公共および民間の医療の向上や社会的リスクの分担なしには、何も可能ではありませんでした。現代の人間は、深刻な病気、失業、関係の破綻といった多くのリスクを緩和するために、社会的な親族ネットワークに依存しています。そして、19世紀後半のドイツにおけるビスマルクの社会保険制度の創設以来、国家はこれらのリスクを管理するために存在し、相互支援を提供するグループの規模を大きく広げてきました。このように、進化を極右の原因、例えば人種差別や極端な市場原理主義、さらには他者を踏みにじって自分たちや子孫のために道を切り開く攻撃的な自己中心主義と結びつけることは、まったく的外れです。人間の進化は、他者とコミュニケーションを取り、学び合い、説得し合う能力を私たちに与えました。この能力は、種の中でも特異なものです。人間は通常、グループで機能します。他の霊長類もグループを形成しますが、利他主義、協力、共感といった特性を示し、これらは「合理的」行動の公理的な説明では説明しきれないものです。ある程度まで、霊長類学者リチャード・ラングハムは、チンパンジーの間でもオスは攻撃的で自己中心的であり、性的に多様なボノボだけが人間が見知らぬ人に道を示すような優しさを示すことを説明しています。しかし、人間が言語を通じてコミュニケーションを取る能力は、他の種と私たちを区別する要因の一つであり、おそらく最も重要な要因です。このコミュニケーションの重要性は、個々の問題解決行動における「バイアス」が、実際には不確実性によって引き起こされる不明瞭な問題のグループ解決において有利であるという考えを強化します。ソクラテスの対話法は、対立する主張を明らかにすることで真実を探求するための長年の方法です。これらのプロセスの目的は、グループの相互作用を通じて、全員が賛同できる物語を見つけ出し、その物語に基づいて未来の行動の方針を定めることです。参加者の観察はその物語に寄与し、これらの観察の意味は、それが行われる文脈から導き出されます。進化は、2017年にフランスの認知科学者ヒューゴ・メルシエとダン・スパーバーによる著書が説明しているように、「孤独な使用に向けられていない」推論の能力を私たちに与えました。進化は、私たちの成功の秘密である集合的知性や社会的規範、制度を生み出しました。これらの社会的能力があるからこそ、人間は地球を支配しているのです。社会的グループが労働の分業やリスクの相互分担を発展させた場合、そして その後の千年にわたり、これらの社会経済的な革新は比類のないレベルに達し、その結果、同様に比類のない繁栄がもたらされました。また、広く定義された親族集団の出現には、多くの経済的および社会的な利点がありました。現代生活の多くは、ある程度の信頼がなければ成り立たず、経済活動はほぼ不可能です。世界価値調査によれば、国ごとに一人当たりの所得と「ほとんどの人を信頼できると思いますか？」という質問への回答との間には強い正の相関関係が見られます。社会的および文化的進化の重要性の認識はダーウィンよりもずっと前から存在しており、スコットランド啓蒙時代の思想家たちの作品の中にも見られます。「国々は、確かに人間の行動の結果である制度に偶然出くわすが、それは人間の意図の実行ではない」と1782年にアダム・ファーガソンは書いています。また、アダム・スミスの「人は目に見えない手によって、自身の意図とは無関係な目的を促進するよう導かれる」という同時代の観察は、経済学について何も知らない人々によって今日でも広く引用されています。これらの18世紀のスコットランド啓蒙時代の人物たちは、社会的および文化的慣習が進化の過程の産物であることを認識していました。社会は、非協力的な行動を抑制するための道徳規範や宗教的慣習を確立してきました。また、社会的排除から刑務所まで、非協力者に対する制裁を強化するための制度を創造してきました。そして、企業やその他の多くの制度や組織は、その特性が生存に寄与する場合にのみ成功します。競争市場、さらには宗教や道徳規範も競争市場の中で機能し、進化の特徴である修正、複製、選択のプロセスを示していますが、こうした進化は私たちの遺伝子とは無関係です。したがって、進化にはさまざまな種類があり、その結果は多くのレベルでの自然選択の産物です。私たちは共進化を観察します。これは、異なる進化のメカニズムが並行して働くことを意味します。たとえば、ほとんどの大人が牛乳を消化するのが難しいにもかかわらず、乳製品の生産が一般的な地域に住む人々の間では乳糖耐性が広く見られます。これは、遺伝的素因と文化的慣習が共に進化してきたためです。「私はニュージーランド人で、ニュージーランドには人よりも牛が多いので、乳糖耐性があることは私にとって有利だ」という理由は正しいですが、これがなぜほとんどのニュージーランド人が乳糖耐性を持っているのかの説明にはなりません。ほとんどのニュージーランド人はヨーロッパの移民の子孫であり、その結果、乳糖耐性を促進する遺伝子変異を受け継ぎ、乳製品の生産の慣習を持ち込んできました。そして、彼らがこの国が乳製品の生産に非常に適していることに気づいたとき、ニュージーランドの500万頭の牛の祖先を持ち込んだのです。 ニュージーランドのポリネシア系やアジア系の人々の間では、乳糖不耐症が依然として比較的一般的です。しかし、時間が経つにつれて、異人種間の結婚や自然選択によって、これらの遺伝的な違いは徐々に薄れていくでしょう。進化は、乳製品を豊富に含む食事を摂る傾向や他人を信頼する傾向を生み出し、これが行動に影響を与えます。このような傾向は、意識的な努力によって克服することができますが、その難易度は様々です。たとえば、サソリとカエルの寓話があります。サソリがカエルに川を渡らせてほしいと頼みます。カエルは刺されるのを恐れてためらいますが、サソリは、もし自分を刺せば二人とも溺れてしまうと主張します。それを考慮してカエルは同意しますが、川の途中でサソリは実際にカエルを刺し、二人とも運命を共にします。カエルがサソリにその理由を尋ねると、サソリは「それが自分の本性だからだ」と答えます。ヨーロッパ系の人々は牛乳を飲み、世界中の人々は見知らぬ人を助けようとします。これは「それが彼らの本性だから」であり、自己利益を計算して行動しているわけではありません。また、彼らは道徳規範を構築し、それを破る人々を罰するのも同様の理由からです。ほとんどの行動は、自然と育成の両方の産物です。「すべては遺伝子にある」という生物学的決定論と、「心は白紙であり、何でも書き込むことができる」という行動主義者の主張は、どちらも成立しません。 自己利益のために何かをすることと、「自分の本性だから」として同じことをすることの違いは重要です。「誠実さを装うことができれば、成功する」と言われますが、偽りの誠実さを維持することは難しいです。もっと重要なのは、ウィトリー大司教の言葉で、「正直が最良の政策かもしれないが、その政策を採用する者は正直な人ではない」ということです。心理学者であり人類学者でもあるレダ・コスミデスとジョン・トゥービーは、私たちには偽りの誠実さや偽装された正直さを見抜くための特定の詐欺検出メカニズムが備わっていると主張しています。彼らの提案は物議を醸していますが、私たちの多くは保険の営業マンを避け、中古車販売業者を信用しないことを学んできました。営業トークを拒否したり、同僚が自分の財布を盗まないと信じたりすることは、一般的には、しかし必ずしも常に、私たちの最善の利益にかなった行動です。根本的に不確実な世界では、こうした行動が最適かどうかはわかりません。保険の営業マンがこの機会に魅力的な提案をしているかもしれませんし、同僚の一人がギャンブル依存症や薬物依存症を抱えているかもしれません。不確実性はどこにでも存在します。そして、行動経済学者によって「私たちの本性にある」とされる非合理的な「バイアス」は、一般的な意味での非合理的ではありません。それらは、カジノや心理学の実験室という「小さな世界」以外で有利な特性です。そして、これらには進化的な起源があります。損失回避の概念もその一例です。 進化は、人間が広大な世界で遭遇するさまざまな種類の根本的な不確実性に対処できるように適応させてきました。不確実性に対する異なる態度は、個人や集団の生存の可能性に影響を与えます。ビジネスやスポーツのような環境では、安全策を取ることは成功の可能性を手放すことになります。成功の可能性を過大評価することが、逆に有利になる場合もあります。一方で、他の環境ではリスクを避けることが理にかなっていることもあります。人類が生き残ってきた理由の一つは、私たちの祖先が捕食者に食べられなかったからであり、著者たちがこの本を書くことができたのも、道路を渡る際に轢かれなかったからです。現代の世界では、ライオンやトラから逃げる必要はあまりありませんが、暗い通りを避けたり、接近する車を避けたり、テロリストから逃げたりする反応は一般的に妥当です。これらの反応には化学的および神経生理学的な基盤があります。これらは、幼少期に親から受けた警告によって強化されました。大きな損失を避ける傾向は有用な特性です。これらの行動は、計算の結果ではありません。主観的期待効用を計算するための時間や情報がないからだけでなく、タレブが強調しているように、進化は生き残る者を優遇し、必ずしも期待値を最大化する者を優遇するわけではないからです。合理的な経済人が絶滅するのは、誰も彼と交配したがらないからかもしれません。もし私たちが単純で静的な小さな世界に住んでいたなら、最適化や小さな世界のパズルを解くスキルが進化的成功の鍵となったでしょう。しかし、私たちはほとんどの場合、小さな世界には住んでいません。現実の世界では、極端な出来事—分布の尾部—が生存に関連しています。作物が失敗したり、疫病が流行したりすると、最も適応した者だけが生き残りますが、普通の退屈な生活では、最も不運な者や不注意な者だけが飛行機事故や凶悪なパートナーの犠牲になります。黒死病で平均的な人が亡くなったとしても、交通事故では亡くなりません。進化は、私たちが生き残り、繁殖し、同じ特性や制度を子供たちに引き継ぐことを可能にする特性や制度を与えてきました。そして時には、この生存の必要が私たちを最良の結果を求める方向に導き、時には平均的に最良の結果を、時には最悪を避けることに向かわせます。そして最も多くの場合は、何とかやり過ごすことになります。クラインが称賛した消防士たちは最適な解決策を見つけたわけではなく、何度も「十分に良い」解決策を見つけました。そしてルーズベルトやチャーチルも同様の方法で成功しました。個人にとって、最も成功する可能性の高い戦略を選ぶことは期待される利益を最大化します。しかし、そのような最適化を行う個人から成る集団は、最終的には稀な災害によって滅びてしまいます。 その結果、遺伝子が支配的になるグループは「混合戦略」を採用し、生息地を変化させるグループである。アメリカの政治学者ジェームズ・スコットは、「科学的」林業の歴史におけるこの現実を描写している。「最良の」木を植えることは単一作物を生み出し、やがて未知の寄生虫によって壊滅的な打撃を受けた。アイルランドのジャガイモ疫病は、その国の農業を壊滅させ、病気や飢餓によって少なくとも100万人の死者を出し、島からの大規模で長期的な移住を引き起こした。これは、ジャガイモがその国の条件に最適な作物として認識されていたため、食料生産が十分に多様化されていなかったからである。人間は皆異なるからこそ、皆がより良い状況にあり、合理的であるための唯一の方法は存在しない。私たちは、現在の状況に感謝し、聖フランシスやオスカー・ワイルド、スティーブ・ジョブズ、そして自分の専門的な日常業務に熟練した何百万もの人々に感謝する。 楽観主義と自信 公理的合理性の支持者や行動経済学者にとって、楽観主義は「バイアス」であり、主観的期待効用の計算に誤りをもたらす。しかし、私たちはそれに確信が持てない。アメリカの海軍士官ジェームズ・ストックデール提督は、ベトナムで投獄され拷問を受けた経験から、自信と楽観主義の進化的価値を証明した。外の世界がどうなっているのか全く知らない捕虜たちは、身体的な苦痛とともに、根本的な不確実性の精神的苦痛を経験した。彼は次のように観察した。「最終的に勝利するという信念を失ってはいけない。それは決して失ってはならないものであり、現在の現実の最も厳しい事実に直面するための規律と混同してはいけない。」ストックデールは、自らの生存を、解放につながる特定の結果を想像した人々の運命と対比させた。彼らの士気は、予測が実現しなかったことで打ち砕かれた。 1940年、イギリスがドイツの侵攻の脅威に直面していたとき、ウィンストン・チャーチルは議会で彼の最も有名な演説の一つを行った。「私たちは最後まで戦い続ける。フランスで戦い、海や大洋で戦い、空でますます自信を持って力強く戦う。私たちは、どんな犠牲を払っても島を守る。私たちはビーチで戦い、上陸地点で戦い、野原や街で戦い、丘で戦う。私たちは決して降伏しない。」ストックデールと同様に、チャーチルも楽観主義に満ちていたが、その楽観主義の根拠を定義することはできず、またしようとも思わなかった。逆境に対するチャーチルの力強い反抗は、彼の揺るぎない自信と自己信念の産物であり、熟慮された推論の結果ではなかった。時には、しかしそれは時々だけ、彼の自己確信は正当化されることがあった。 彼はボーア戦争での驚くべき冒険、ガリポリ遠征のような悲惨な政策への熱意、そしてギャンブルに対する執拗で成功しない試みを経て、過剰な自信が政治指導者にとって危険な特性であることを示しました。しかし、1940年のような適切な状況下では、チャーチルの楽観主義と自信は非常に重要でした。 スティーブ・ジョブズもまた、不確実性の下での「合理的」行動の従来の描写に従うことはありませんでした。チャーチルが戦争の進展に関する具体的な計画なしに首相になったのと同様に、ジョブズも「次の大きなもの」を待つことに満足してアップルに戻りました。ジョブズの伝記作家であるウォルター・アイザックソンは、彼の「現実歪曲フィールド」について書いています。このフレーズは、アップルの初期のソフトウェアデザイナーの一人によって『スタートレック』から採用され、彼のCEOとしてのアプローチを「カリスマ的な修辞スタイル、揺るぎない意志、そして目的に合わせて事実を曲げる熱意の混合」として特定しました。これは、チャーチルの伝記作家が特定した特性に似ています。しかし、アイザックソンの本の前半部分、つまりジョブズが1997年にアップルに戻る前の期間については「現実歪曲フィールド」に関する言及が16回あり、残りの部分ではわずか3回しかありません。ニューヨーク・タイムズはジョブズの死後に次のようにコメントしました。「1985年に追い出されるまで、ジョブズ氏は非常に手を出し、細部に干渉し、同僚を叱責していました...彼のアップルでの2度目の任期では、彼は他者に頼り、より多く聞き、デザインやビジネスチームのメンバーを信頼するようになりました。」明らかに、楽観主義は生産的ですが、抑制されて方向付けられることでさらに効果を発揮します。過信は一般的にギャンブルテーブルでは災難ですが、リーダーがチームメイトやビジネス仲間、部隊を鼓舞するためには重要です。チャーチルの1940年の偉大な演説は、彼自身の個性と見解の表現でしたが、それは議会とより広い聴衆に向けて行われました。その重要な局面で、チャーチルの業績は内閣の同僚たちを説得し、戦争を続けることが必要かつ可能であると示し、英国民にそのためのインスピレーションを与え、敵対的なドイツや同情的なアメリカに英国の決意を保証することでした。 バージン・グループの創設者リチャード・ブランソンは、チャーチルよりも成功したギャンブラーでした。無許可の伝記作家トム・バウアーによると、ブランソンの初期の事業は財政的失敗の瀬戸際にあり、彼はキャッシュフローや予算の細部には興味がありませんでした。ブランソンと同僚は、ノッティングヒルのレコードショップから500ポンドを持ち出し、プレイボーイ・クラブというパークレーンのカジノで一晩を過ごしました。ブランソンの成功したシステムの主張は根拠がないように思えましたが、午前5時に彼は残りのチップを最後の賭けに賭け、ペアが失った金額よりもはるかに多くを取り戻しました。こうしてビジネス帝国が誕生したのです。 確かに、ブランソンの行動は無謀であり、チャーチルの勇ましさはしばしば愚かであり、ジョブズのキャリアには繰り返しの失敗が含まれていました。しかし、彼らも世界も、もし彼らが「バイアス」を制御し、「非合理性」を抑え込むことを学んでいたなら、より良い状況になっていたとは言えません。この観察は、公理的合理性という概念の限界を浮き彫りにします。チャーチル、ジョブズ、ブランソンは、合理的な行動が明確に定義された問題の文脈で数学的計算に還元できる小さな世界ではなく、大きな世界に生きていました。彼らの業績は、フランク・ナイトが一世代前に述べた洞察を思い出させます。それは、根本的な不確実性と起業家精神との関係です。ケインズが指摘したように、数学的期待が支配する時、企業精神は死んでしまいます。公理的合理性とは矛盾するように見えるリスクを取る行動は、資本主義社会の中心的なダイナミクスであり、「私たちの成功の秘密」の重要な部分です。 行動経済学の巨星ダニエル・カーネマンは、「システム1」と「システム2」について書いており、直感的な反応と意識的思考の合理的プロセスを区別しています。行動経済学の「バイアス」は、システム1が私たちを導く結果が、より慎重な判断を行うシステム2によって拒否されるときに生じます。左脳と右脳の異なる影響について、民間心理学には広く信じられている考え方がありますが、システム1とシステム2の区別が比喩として意図されているのか、実際の精神的プロセスの説明として意図されているのかは明確ではありません。現代の神経心理学は、これらの二重性の理論を大部分で否定しています。脳の異なる部分は、私たちの思考や意思決定において異なる役割を果たしているようであり、リスクを取るときに活発になる部分もあれば、愛を交わすときに活発になる部分もあります。しかし、認知のプロセスは単一であり、脳だけでなく身体も関与しています。1980年代に神経生理学者ベンジャミン・リベットは、私たちが行動を始めるのは、行動を指示する脳の活動が始まる前であることを確立しました。脳は委員会ではなく、一つの存在です。 有名な研究で、神経科学者アントニオ・ダマシオは、脳の損傷により感情を体験できなくなった患者について報告しました。その結果、被験者は大きな世界の超合理的な住人ではなく、小さな世界でしか機能できませんでした。日常生活では、彼は全く決定を下すことができず、次の約束の時間など、実際には重要でない事柄について長時間悩むことになりました。彼の問題は、どんな決定にも潜在的に関連する情報が無限にあるということでした。このすべての情報を処理しようとすることが、彼の意思決定を麻痺させてしまったのです。私たち全員が、同様の問題に直面する可能性があります。 私たちが取る可能性のあるすべての行動の結果を分析しようとすると、何も決定できなくなります。なぜなら、根本的な不確実性があるため、ベイズ的推論の木の枝が無限に増えてしまうからです。来週の水曜日の天気はどうなるでしょうか？バスは時間通りに到着するでしょうか？それは、2025年の株価がどのようになるか、2030年の中国とアメリカの関係がどうなるかを考え始める前の話です。このように、根本的な不確実性の本質があり、人間がすべての可能な結果を体系的に評価する方法とは異なる選択をする方法を進化させてきた理由です。 私たちは、熱いストーブから手を引っ込めるとき、困っている子供や怪我をした見知らぬ人を助けるとき、新しい従業員やビジネスパートナーに不信感を抱くときに行うことを、反射、直感、感情、直観といった言葉で表現します。これらは「非合理的」な反応ではなく、私たちが根本的に不確実な世界に対処するために進化によって磨かれ、社会的学習によって強化された行動です。人間は、公理的合理性とは異なる進化的または生態的合理性の恩恵を受けており、私たちが機能する広大な世界により関連しています。それでも、システム1とシステム2の区別には一定の妥当性があります。この点については第15章で再び触れ、私たちの判断や行動の基盤である進化的合理性と、他者に私たちの判断や行動を説明するために使う言語であるコミュニケーション的合理性を区別します。人間は、コミュニケーションと調整の能力によって他の哺乳類と区別されます。この協力の傾向は人間に限られたものではありませんが、その規模と範囲は自然界では稀です。「ユーペソーシャリティ」は、動物が繁殖と育成の労働を共同で分担し、複数の世代が共に生活し、集団の子供を育てる行動を指します。ユーペソーシャリティは労働の分業を生み出し、その経済発展における重要性をアダム・スミスは『国富論』の最初のページで認識しました。ユーペソーシャルな種は非常に生産的で、複雑な作業を行い、精巧な人工物を作り出すことができます。ユーペソーシャリティは、二つの異なる進化の道筋を通じて現れました。ユーペソーシャリティの現れは人間の中に見られ、他のいくつかの哺乳類の中にもごくわずかに存在し、コミュニケーションの産物です。人間では、高度に洗練された言語能力の発展が労働の分業を達成する能力において桁違いの変化をもたらしました。ユーペソーシャリティは、特にアリ、シロアリ、いくつかのハチなどの昆虫種にも見られます。アリのコロニーでは、すべての働きアリが女王と関連しており、女王は繁殖を専門としています。そのため、遺伝的メカニズムは哺乳類とはまったく異なりますが、労働の分業は広範囲にわたります。 受精卵は寮に運ばれ、そこで世話をされ、成長した幼虫は作業者によって餌を与えられます。他の作業者は資源を集めたり管理したりし、兵士たちは敵から巣を守ります。人間と機械の知能の違いについて、進化的合理性は私たちにコンピュータを作る能力を与えましたが、コンピュータになる能力は与えませんでした。コンピュータは、最も計算に優れた人間よりも遥かに正確かつ迅速に計算を行うことができます。現在、コンピュータはチェスや囲碁を人間のプレイヤーよりも上手にプレイすることができ、熟練したプログラマーの助けを借りて金融市場で利益を上げる取引戦略を実行したり、多くの診断スキャンをほとんどの放射線科医よりも良く読み取ったりすることができます。これらの問題に対しては、コンピュータが学習できる大規模な既存データベースがあります。すべてのチェスや囲碁のゲームの記録、証券市場の価格に関する膨大なデータ、そしてすでに行われた何千ものスキャンとその最終結果が知られています。人工知能（AI）は、経験から学ぶことができるコンピュータを活用します。多くの人々は、これが最終的にすべての謎を解く手段になると信じています。AI企業のDeepMindは、宇宙に存在する原子の数よりも多くのボードポジションの組み合わせを持つ囲碁の現チャンピオンを打ち負かすプログラムを作成しました。これは、コンピュータが自己対戦を通じて膨大なゲームデータベースを構築することを可能にしたからです。DeepMindのコンピュータは、歴史的データにアクセスする必要はありませんでした。しかし、これは囲碁が非常に複雑でありながら、そのルールによって包括的かつ正確に定義されている問題であるために可能でした。囲碁を自ら学習したDeepMindのコンピュータは、囲碁のルールにアクセスし、自己対戦で行った何千ものゲームの終わりにどちらが勝ったかを知っていました。これまでの人工知能の成功は、コンピュータがこのように自己訓練する能力に基づいており、その計算速度により、コンピュータは個人が一生のうちにプレイできるよりも遥かに多くのチェスや囲碁のゲームを非常に短時間でプレイできます。 オバマ大統領が直面した問題は全く異なりました。彼がアクセスできる情報は避けられないほど限られていました。彼の決定の結果は多くの既知の要素と未知の要素に依存しており、それらに確率を付けるための根拠はほとんどありませんでした。彼らが誰であれ、複合施設内の人々やパキスタン政府、軍の反応を支配するルールは存在しませんでした。状況はユニークであり、大統領はその決定を何千回も行って結果を見ることで自らを訓練することはできませんでした。せいぜい、彼が直面した状況や他の政治指導者が経験した状況との緩やかな類似を利用することができるだけでした。しかし、どんな歴史的な類似も無理がありました。 アンソニー・イーデンは、1938年にチェンバレン内閣を辞任し、1957年にはヒトラーとナセルを誤って類似させたことや、スエズでの失敗した侵攻を行ったことで首相の地位を失いました。オバマは、彼の決定の直接的な結果を学ぶ機会が少なくともありましたが、これは大きな政治的またはビジネス上の決定においてはしばしばそうではありません。しかし、彼の問題は計算の失敗ではありませんでした。私たちは、アメリカ合衆国の大統領としてコンピュータがその状況で実際に何を始めるのかを理解するのが難しいと言うことが、単なる想像力の欠如だとは考えていません。 チェスや囲碁をプレイするコンピュータも最適化するようにはプログラムされていません。ハーバート・サイモンが1950年代に想定したように（彼はグランドマスターに勝てる機械を作るのにかかる時間を過小評価していました）、これらの機械は「サティスファイシング」します。つまり、最善の手を見つけるのではなく、十分に良い手を見つけるのです。原理的には、チェスには「最善」のプレイ方法が存在します。それは、白も黒もどの手も改善できない完璧なゲームです。これがチェスの「解」であり、経済学者たちはこれをサブゲーム完全ナッシュ均衡と呼びます。しかし、私たちはそのゲームを見つけるのに十分な計算能力を持つコンピュータを持っておらず、おそらく今後も持つことはないでしょう。2019年の世界チャンピオンであるマグヌス・カールセンもディープブルーも完璧なチェスのゲームをプレイできないのですから、一般の人々や企業が経済生活のゲームを最適化できると考えるのは想像力を超えています。 カーネマンは、人間の行動を理解する上で、ノイズ—ランダム性—が「バイアス」よりもさらに重要であると主張しています。彼は、人工知能が私たちの自然な愚かさを排除する日を楽しみにしています。「十分なデータがあれば、人間にしかできないことが残るとは考えにくい」と述べています。その結果、彼は「可能な限り人間をアルゴリズムに置き換えるのが良いアイデアだ」と提案しています。このようにして、人間の行動が公理的に合理的な行動から系統的かつランダムに逸脱することを示すバイアスやノイズを避けることができます。しかし、数学的推論は小さな世界には適用されますが、私たちが実際に生きている大きな世界には適用されず、コンピュータがその世界で「合理的」とされるものをどのように学ぶのかは明確ではありません。 コンピュータは多くのタスクを人間よりも迅速かつ信頼性高く実行できますので、私たちはそれらのタスクにコンピュータを利用すべきです。しかし、コンピュータはナポレオンやオバマが直面した問題を解決することはできず、ヴィニア問題に対しても間違った答えを出しました。根本的な不確実性の世界に対処するために必要な知性は、長い間過小評価され、十分に育成されていませんでした。バイアスやノイズの概念は行動経済学の多くの基盤を成していますが、一般理論にまで持ち込むと、根本的な不確実性や進化、そして多くの人間の意思決定の集合的性質と矛盾します。 判断は、根本的な不確実性の世界では避けられません。古いことわざを思い出してください：「あなたにしかできないことだけをしなさい」。私たちはこれを、根本的な不確実性の世界における人間の推論に適用する必要があります。コンピュータを恐れる必要はありません。私たちはそれらを活用すべきです。そのためには判断力が必要です。良い判断力は、人生のための十二のルールや、効果的な人々の七つの習慣、さらには21世紀のための21の教訓に要約することはできません。人間の知性と人工知能は異なり、後者は前者を置き換えるのではなく、強化します。現在まで、コンピュータが誰も読みたいと思うような詩や小説を書くことはできていません。2018年にクリスティーズで432,500ドルで販売されたエドモン・ド・ベラミの肖像画は、その好奇心からその価格を達成しましたが、それ自体は良いものでも独創的なものでもありません。コンピュータによる言語翻訳も、元の文の意味を完全に維持することはできず、そのスタイルを保つことはなおさら難しいのです。なぜなら、コンピュータはテキストが指す文脈を「理解」していないからです。私たちの行動は、私たちが行動する文脈と、その文脈に関する共有された物語を反映しています。そして、コンピュータが中国の外交官と交渉したり、テロリストの insurgency を打倒するための戦略を構築したりできないのは、その文脈が欠けているからです。だからこそ、「特異点」—人工知能が人間の自然、文化、社会の進化の産物を超える時点—は、遠い夢に過ぎません。人工知能は複雑なパズルを解くためのますます迅速な方法を提供しますが、謎を解決することはできません。宇宙を設計した力は、私たちが予期しないユニークな出来事に対処するために重要な能力を最も容易かつ迅速に獲得できるように私たちを装備しました。もし非常に広範な計算を迅速に行う能力が現実の「大きな」世界で必要不可欠な特性であったなら、進化はおそらく人間がその能力を発展させるのを助けていたでしょう。代わりに、私たち人間は他のスキルを身につけました。定義があいまいで複雑な状況を理解するために、定量的および定性的な情報を統合する能力や、人間の行動や未来の可能性について洞察に満ちた想像力豊かなエッセイや物語を通じて自分自身や他人の思考を刺激する能力などです。 物語のパラダイム 物語そのものが、読者に秘密裏に教え、教訓によって行うことができる以上に効果的に指導します。 —トマス・ホッブズ、『トゥキディデスの生涯と歴史』 人間はコミュニケーションと学習を通じて知識を獲得します。チンパンジーやボノボは学校に通いません。第1章では、カリフォルニア大学ロサンゼルス校のビジネス戦略教授であるディック・ルメルトが、彼のクラスに「ここで何が起こっているのか」を引き出すように招待する様子を説明しました。 MBAクラスのケーススタディ方式では、学生は毎週のセッションに向けて、事前に知識のない企業の意思決定に関する資料を読み込む必要があります。「ここで何が起こっているのか」を理解するための多くの作業は、ケースを準備したティーチングアシスタントによってすでに行われています。クラスではその資料について議論し、教授の助けを借りて「ここで何が起こっているのか」という見解を形成し、推奨される行動方針に向かって進んでいきます。ケースはほとんどが実際のものではなく、企業はすでに良くも悪くも次のステップに進んでいます。 「ここで何が起こっているのか」という問いから意思決定が始まることは明らかであり、ささいなことのように思えます。しかし、数十年の関連経験を持つラムルトがすぐに認識したように、それはそうではありません。この分析の方法は、孤独な意思決定者が一連の先入観から始まり、新しい情報が得られるにつれてダイヤルが前後に動くベイズ的アプローチとは大きく異なります。コースの初めに一つか二つの過去の経験から導き出された事前確率を持っている学生や、空港の書店に並ぶありふれたビジネス書から選んだ学生は、よく構成されたMBAクラスでこれらの先入観がすぐに打ち砕かれるのを目の当たりにするでしょう。行動に関する知的な見解や、可能な行動の範囲は、「ここで何が起こっているのか」を明らかにするプロセスの終わりに表現されるものであり、始まりではありません。私たちは、ビジネス、政治、金融の分野で、優れた意思決定者と悪い意思決定者の両方を目の当たりにする幸運に恵まれました。そして、すべての事柄について先入観を持つことが、悪い意思決定者を特徴づける主な特性の一つであることを観察しました。イデオロギーや傲慢の犠牲者であり、しばしば聞くよりも話すことが多い彼らは、ほとんどすべてのテーマにおいて他の誰かが自分よりも多くのことを知っていることを認めることができません。彼らは、自分の知識の限界、そして複雑で進化する状況に関する人間の知識の限界を認識していません。彼らは、すべての不確実な賭けをランク付けできると信じています。バフェットとは異なり、彼らは常にすべてのピッチに対してスイングする準備ができています。 対照的に、良い意思決定者は敬意を持って耳を傾け、関連するアドバイスや事実を広く求めてから初期の見解を形成します。そして、見解に達したときには、それに対する挑戦を招き、議論を結論に導きます。ビジネススクールのケースメソッドは、将来の経営者にこのように考えることを教えるための演習としてうまく運営されれば、非常に有効です。同様の演習は、法科大学院や医療訓練の見習い段階のカリキュラムにも含まれています。ラムルトの学生たちは、最高の教授の一人の前に座る幸運に恵まれましたが、大多数はそうではありません。また、コンサルティング会社に採用された他の学生たちは、プレゼンテーションごとにタイトルだけを変更すればよいパワーポイントの資料を与えられています。 ビジネスにおける戦略策定と呼ばれる現実は、「ここで何が起こっているのか」を把握するプロセスとはしばしば大きく異なり、落胆させられることが多いです。 **戦略ウィークエンド** 戦略ウィークエンドは、経営陣が郊外のホテルに集まり、豪華な食事と良質なワインに酔いしれながら、特別な距離感を持って会社の未来を考える儀式です。私たちのうちの一人は、古い絵画が飾られたパネル張りの部屋の食堂テーブルに座っていました。テーブルの両側には、計画マネージャーと、会社の主要な事業の一つの最高経営責任者（CEO）がいました。CEOは分厚い戦略計画書を手に取り、計画マネージャーに対して怒りを露わにしました。「この文書のために、私たちは3人年分の労力をかけて情報を提供してきたが、これを参照したのは一度も思い出せない。ここにある数字は何を意味しているのか？予測なのか？目標なのか？」その頃には、計画マネージャーも同様に怒っていました。「あなたは今、2万人のビジネスを任されているのです。そんなふうに運営を続けるわけにはいきません。」後にバーで彼らはお互いに正しかったことを認めました。CEOは日々の考慮事項以上に、ビジネスの行く先を広く理解する必要がありましたが、計画の責任を負う者たちが提示した文書は、彼のニーズを満たしていませんでした。 別の時、別の場所：自分たちのイメージが全く異なる会社で、進行の様子にもそれが反映されていました。場所は静かなイギリスの田舎ではなく、大きな空港の近くでした。部屋にはアンティークではなく、視聴覚機器が満載でした。この会社は、アメリカから「ファシリテーター」と呼ばれる人物を招き、日の進行を取り仕切ることにしました。彼はプラットフォームで自信満々に振る舞い、注意を引こうとしていました。まるで、リスキーなナイトクラブに客を引き込もうとするポン引きのようでした。「私たちは自問しなければなりません」と彼は言いました。「私たちはどんな会社になりたいのか。業界のリーダーになりたいのか、そうでないのか？」聴衆はこれを考え込みました。「投票をしましょう。」その頃には、何人かの人々は恥ずかしさから床を見つめていました。投票が行われ、結果は想像がつくでしょう。しかし、会社が業界のリーダーになるという決定の実行計画を立て始めると、すぐに問題に直面しました。会社はドイツ市場のわずか2%しか持っていませんでした。以前のドイツ進出の試みは成功しませんでした。業界のリーダーになるためには、ドイツで少なくとも15%のシェアが必要であることが合意されました。これは明らかにドイツの企業買収を意味しました。このギャップを埋めるために利用可能で十分な規模の企業は2社しかありませんでした。選択肢はすぐに1社に絞られました。 30分以内に、この企業はドイツでの買収を決定し、その後実行に移しました。しかし、買収にかかる費用や期待されるリターン、関係にどのような価値を加えるかについては一切議論されませんでした。この企業は1980年代のビジネス思考の支配的な伝統を体現していました。ビジョンやミッションステートメントに基づくアプローチであり、企業が何であるかではなく、何になりたいかに基づいた願望駆動の戦略で、子供たちが脳外科医になるか機関士になるかを議論する様子を思い起こさせます。 別の戦略の週末、別の企業。観客は「品質は無料」というタイトルのビデオを見ていました。このビデオは、より良い品質が高い需要につながることを説明していました。それは、単位コストの低下と収益の増加を意味し、結果として利益が増え、さらなる品質向上が可能になるというものでした。この好循環は永遠に続くとされていました。対象となった企業は水供給会社でした。プレゼンテーションの終わりに、著者の一人がビデオを見せたコンサルタントに対して、建設的な批判を述べました。彼は、水業界で一般的に「品質」と言われるものは飲料水の品質であると指摘しました。しかし、消費される水のうち飲まれるのは2%未満であり、大部分は洗浄、トイレの洗浄、産業や農業、ゴルフコースやウィンブルドンのコートの保護に使われています。したがって、飲料水の品質向上が飲料水の需要を倍増させたとしても、総消費量は2%未満しか増えません。その増加さえ楽観的に思えます。人々は「もう一杯あなたの水道水をください、それはとても美味しい」とは滅多に言いません。 さらに、水供給業界では、より多くの量が単位コストの低下につながるわけではなく、むしろその逆です。水会社は最も安価でアクセスしやすい水源を最初に利用します。これが、需要が増加している地域で水道料金が高く、上昇している理由です。そして、その水供給会社の顧客の大多数、ほぼすべての飲料水顧客は、消費量に関係なく支払う料金が決まるタリフに基づいています。したがって、より良い品質から単位コストが低下することはなく、その会社にとって収益が増加することもありません。品質の循環が適用されるビジネスがあるとしても、水供給業界はその一つではありませんでした。このモデルは、その会社が直面している問題には単に関連性がありませんでした。しかし、コンサルタントたちはその観点で議論に参加することを拒否しました。彼らはコストや需要、収益に関する主張を否定しませんでしたが、著者を面倒なペダントと見なしました。提示されていたのは比喩やインスピレーショナルなメッセージであり、それはその会社や他のどの会社についても文字通りの声明として意図されていませんでした。著者がそれを現実世界に関する主張として扱い、評価や検証の対象としたことで、彼はこの演習の本質を誤解していたのです。 そして、そこにいた経営者たちも同様でした。これらの企業は、自分たちが最高のアドバイスを受けていると信じて、かなりの金額を支払っていました。彼らは真剣に知識を求めていましたが、実際に得られたものは、せいぜい彼らにとって無価値なものでした。彼らは、ビジネス戦略の策定だけでなく、分析や問題解決全般においても、最も一般的な三つの誤りの犠牲者でした。 最初の企業は、偽の祖先の肖像画の下に座り、定量化を理解と誤解し、予測と計画を混同していました。このため、ほとんど役に立たない情報が提供され、作り上げられた数字の氾濫を助長する結果となりました。これは1970年代のビジネス戦略における一般的なアプローチであり、ほとんどの企業は今やそれを超えています。国家も五カ年計画を超えて進んでいます。しかし、公的セクターは、モデルや指標であふれかえっており、「数えられるものが重要である」というマントラが浸透しています。つまり、数えられるものだけが重要であり、重要なものは数えられ、数えられなければならないという考え方が、公共政策やビジネス政策のすべての領域に影響を与えています。 二番目の企業は、ドイツの企業の買収に乗り出しましたが、願望と戦略を混同していました。この混乱は、戦略の策定は簡単で、実行が問題だという不満につながります。上記の例よりも悪い実例はたくさんありますが、少なくともその議論は行動を促すきっかけにはなりました。今日では、小規模でも大規模でも、民間でも公的でも、組織が何らかの空虚なビジョンやミッションの声明を採用することがほぼ義務化されています。あなたもそれらを目にし、通り過ぎたことでしょうが、その文言を議論するのに浪費された時間を過小評価しないでください。あるいは、もっと深刻なことに、その浪費された時間が、組織の性格や目的、そしてその性格や目的の発展と達成についての真剣な議論の代わりになってしまった程度を考慮してください。 そして、三番目の企業は、「クオリティは無料」というビデオを30分間見ていた取締役たちが、水産業におけるその無関係さに気づかなかったため、従業員への動機付けのための説得と、取締役会での議論の違いを認識できませんでした。ウィンストン・チャーチルは、議会や公衆に向けた演説で感動的な演説者でしたが、彼の内閣の同僚たちが、全てを征服する敵と単独で戦う際の無限の実務的困難に直面して、同様の大言壮語に良い反応を示したとは考えにくいです。 診断について、ラムルトは「ここで何が起こっているのか？」と問いかけるプロセスを診断と呼び、医療から引き出された用語だと説明しています。作家であり実践医でもあるジェローム・グループマンは、「医者はどう考えるか」というタイトルの本でその探求を試みています。グループマンは、彼自身や同僚が診断で犯したミスを説明し、多くを行動経済学の読者にとって馴染みのある「バイアス」の標準リストに起因していると述べています。 しかし、実際にはほとんどが過去の確率に過剰に注意を払った結果です。「手術室に入ってきたとき、彼は健康そうに見えた」「周りに多くの人がいる」「症状xを持つ私の患者のほとんどは病気yを抱えている」といった具合です。優れた医師は、患者の話を聞き、検査を行い、質問をし、そしてその後に仮診断に至ります。これは、仮診断を支持する症状を正しく特定することと、期待する結果を早急に特定することとの間で微妙なバランスを取ることを意味します。そのため、優れた医師は難しい症例について同僚と議論し、多くの医療グループはその実践を制度化しています。 私たちの中で、診断において自信と慎重さの両方を示さない医師に相談したいと思う人はいるでしょうか？また、診察中にベイジアンのダイヤルが前後に揺れ動く医師に相談したいと思う人はいるでしょうか？初期設定が「わからない」または「ほとんどの人はどうせ数日で良くなる」となっている場合でも、両方の発言が真実である可能性が高いとしてもです。あるいは、診断の理由を選択的にでも共有しようとしない医師はどうでしょうか？コミュニケーションは優れた医師のスキルの中心です。そして、多くの人々がコンピュータによる治療を受けることに対して消極的であると私たちは考えています。なぜなら、実際に飛行機を操縦しているのはコンピュータであっても、制服を着たパイロットの姿に安心感を覚えるからです。もし一群のガチョウがエンジンを破壊した場合、乗客は人間がコンピュータよりも急激な不確実性に対処できることを認識します。コンピュータやそれが使用するアルゴリズムは、医療の質を大幅に改善することができます。毎年数十億人が治療を求めており、人工知能が学ぶための訓練基盤は膨大です。そして、チェスや囲碁をプレイする機械と同様に、患者の進行状況はプログラムのパフォーマンスに対するフィードバックを提供しますが、そのフィードバックはこれらのゲームのように迅速または明確ではありません。コンピュータは、最も優れた医療学者よりも、医学知識の全体を維持し、迅速に検索することができます。これらの方法の力は、診断プロセスを改善し加速させ、明確に定義された「小さな世界」の問題において医師を置き換える可能性すらあります。 しかし、私たちは、アルゴリズムやデータ駆動の治療プロトコルに支えられた、高度なスキルと経験を持つ医師が引き続き患者を惹きつけると期待しています。著者の一人は、初めは懐疑的に見ていた古風で直感的だが経験豊富な医師のおかげで生き延びています。その医師は「ここで何が起こっているのか？」という問いを追求し、若くて科学的に訓練された医師の正確だが不完全な診断が見逃した問題を特定しました。歴史的な物語について、私たちが第4章で述べたように、ギボンはハンニバルのアルプス越えについて、リウィウスの記述は「より確率が高いが、ポリビウスの記述はより真実である」と言いました。このコメントは、確率の意味が変わることを示すだけでなく、歴史に対する異なるアプローチをも示しています。 リウィウスは、ローマの包括的な歴史を書くことを決意し、ローマのアイデンティティと文化に寄与した伝説を一つの物語に織り交ぜました。そして彼は、その文学的傑作を通じて、今から二千年後の学生や学者たちに今なお研究されています。リウィウスが本当にローマがティベリス川に捨てられ、雌オオカミに救われ育てられた双子の一人によって創設され、名付けられたと信じていたとは考えにくいですが、彼の目的にとっては、その物語が実際に起こった出来事の正確な記録であるかどうかは重要ではありませんでした。民族性は神話、伝説、そして実際の歴史的出来事の選択的な記録の混合に基づいています。アルフレッドはケーキを焼き、ハロルドはヘイスティングズの戦いで目を突かれ、マグナ・カルタは民主的制度の創設文書です。おそらくそうでしょう。私たちが学校で学んだスコットランドの歴史は、略奪者たちの小競り合いをイギリスの敵に対する勝利の戦いに高めましたが、スコットランド啓蒙時代については一切触れませんでした。その画期的な出来事は、スコットランドだけでなく世界の歴史においても、ロマンティックで英雄的なナショナリズムの支配的な民族物語を強化するのではなく、矛盾していました。そして、もう一人の著者は、イギリスが何世紀にもわたって野蛮で未開なスコットランド人に抵抗した後、18世紀初頭のスコットランド経済の崩壊がハイランドの平和化への道を開き、平和で繁栄した民主的なイギリスの創出を可能にしたと学びました。第二次世界大戦において、ウィンストン・チャーチルは彼特有のスタイルで「我々が単独で戦い続けるべきかという究極の問題は、戦争内閣の議題に載ることはなかった。それは当然のこととして受け入れられていた... 我々はそのような非現実的で学術的な問題に時間を浪費するほど忙しかった」と書きました。しかし、現在入手可能な当時の記録は、この発言が完全に誤りであることを示しています。戦い続ける決定は、戦争内閣で激しい議論の対象となっていました。ポリビオスはリウィウスやチャーチルとは非常に異なる目的を持っていました。ポリビオスは、権威よりも物的証拠を重視した数少ない古典的著者の一人であり、ヘロドトスもその一人です。チャーチルはリウィウスのスタイルでインスピレーショナルな物語を作成していたのであって、ポリビオスのスタイルで歴史を書いていたわけではありません。啓蒙時代の頃には、フランス王の生涯はまだヴォルテールの歴史的著作の大部分を占めていましたが、彼は彼らの勝利を記録し、その繁栄を称賛することを超えて、彼が描写する時代の経済、文化、社会に関心を持っていました。そしてギボン自身は、『ローマ帝国の衰退と崩壊』において、非常に異なる歴史のスタイルのモデルを設定しました。19世紀初頭、ドイツの歴史家レオポルト・フォン・ランケは、現代歴史学の目的を「wie es eigentlich gewesen ist」と表現し、しばしば英語に「how it really was」と翻訳されるものとして有名になりました。 ジョージ・イッガーズは、ランケの現代的な編集者として、この翻訳が元のドイツ語の精神を十分に捉えていないことを強調しています。ランケの観察を文脈に置いて、彼は「歴史的な記述を成り立たせるのは事実性ではなく、本質に対する強調である」と述べています。イッガーズは「wie es eigentlich gewesen ist（実際にどうだったのか）」は「ここで何が起こっているのかを明らかにする」ことに相当し、「世界が実際にどうであったかを説明する」ことではないと主張しています。さらにイッガーズは続けます。「ランケは、価値、意図、違反に関わる歴史的および文化的科学が自然科学とは根本的に異なり、歴史的現象の具体的理解を目指す独自の方法を必要とすることを強調した19世紀のドイツの思想家たちの伝統に属していました。」 この視点から見ると、二つの重要な区別があります。第一に、価値、意図、違反に対する強調は、数学的な言語で表現するのがより難しい概念を呼び起こしますが、必ずしも不可能ではありません。第二に、より重要なのは、歴史は主にユニークな出来事に関心を持っているということです。シャクルが強調したように、革命の結果の頻度分布は宮廷警備員には関係ありません。彼は一度しか処刑されることはありませんでした。ゲティスバーグやワーテルローのような偉大で激闘の歴史的戦闘を表現したボードゲームが存在しますが、もしロバート・E・リー将軍やナポレオンがそれらの戦いで勝つことが現実的でなければ、これらのゲームは継続的な関心を集めることはないでしょう。おそらく、これらの戦闘が何度も行われ、ボードゲームのように結果の頻度分布を構築できたなら、リーやナポレオンが勝つ確率を推測することができたでしょう。しかし、ゲティスバーグとワーテルローが実際に行われた唯一の機会において、リーとナポレオンは敗北し、アメリカの奴隷制は終わり、イギリスはフランス語を話す国ではなくなったのです。 人類学者と経済学者のグループが互いに学び合うために会合しましたが、違いはすぐに明らかになりました。人類学者たちはパプアニューギニア、アマゾン流域、イギリスの警察署でフィールドワークを行っていましたが、経済学者たちは工場や取引所を訪れるというアイデアを面白おかしく異国的だと感じていました。人類学者たちは観察し、耳を傾け、経済学者たちは数字を求めました。人類学者たちはフィールドワークを持ち帰り、物語を書きましたが、経済学者たちはデータセットに出会う前にモデルを描いていました。それでも、フロリダ州の元共和党知事（現上院議員）リック・スコットが言ったように、「フロリダには健全な経済のために何人の人類学の学位が必要なのか？」という疑問が浮かびました。 その後、グループはパブに移動し、誰かが一杯の飲み物を買いました。会話は自然にこの社会現象の起源と理由に移りました。人類学者たちはこれを儀式的な贈与交換の一例と見なし、社会的関係を強化し、相互の返礼を期待するものと考えました。 彼らは、アフリカのマア語話者たちのオソトゥアの慣習だけでなく、アメリカ北西部の先住民族のポトラッチ（大規模で時には破壊的な贈り物の交換を伴う儀式）や、現代のアメリカおよびヨーロッパにおける高価な婚約指輪を用いた結婚の提案の慣習も引用しました。経済学者たちは、飲み物を一杯ごちそうすることに対してまったく異なる説明を見出しました。この慣習は取引コストを最小限に抑え、バーでお金を渡す必要がある場面や、バーテンダーが釣り銭を渡す頻度を減らすことに寄与します。彼らは、ロナルド・コースの有名な市場を通じて取引を行うべき時と、企業内で取引を内部化する方が良い時の分析と類似性を引き合いに出しました。 もちろん、代替仮説の実証的なテストを提案したのは経済学者でした。もし自分が買った飲み物よりも多くの飲み物を買った場合、どうなるのでしょうか？人類学的な説明では、将来の相互の好意の交換を期待して、贈り物が受け入れられたときの幸せな新郎のように、喜びを感じるべきだと示唆しています。一方、経済学者は最適でない夜を過ごしたことに対して後悔を感じます。しかし、テストの結果は決定的ではありませんでした。人類学者たちは人類学的研究が予測する通りの反応を示し、経済学者たちの反応は彼らの経済理論と一致していました。おそらく一つの教訓は、人類学者—そしておそらく他の人々も—は経済学者と社交をしない方が良いということです。経済学者は満足感を得る一方で、人類学者は自分の寛大さが将来返ってくるという期待が裏切られる可能性が高いのです。「経済学者は他人に飲み物を買わせる、他の誰かは？」というのが広く注目された研究のタイトルでした。（他人に飲み物を買わせる経済学者は、同僚から「フリーライダー」と呼ばれますが、非経済学者はあまり中立的ではない言葉を使うかもしれません。）著者たちは、非経済学者は主にフリーライドしないが、経済学者はそうであると結論づけました。著者たちが両グループの理由を探ろうとした際、「経済学の大学院生との比較は非常に難しい。経済学者の三分の一以上は、公平とは何かという質問に答えることを拒否したり、非常に複雑で解読不可能な回答をした。」と述べています。この文脈における「公平」の意味は、このグループにとってはやや異質なものであったようです。 その夜の出来事は、著者たちに人類学者と経済学者はそれほど遠くないことを認識させました。アダム・スミスは『国富論』の冒頭で「物々交換や取引、交換の傾向はすべての人に共通である」と観察しました。人間関係における相互性の古典的な人類学的研究は、マルセル・モースの1925年のエッセイ『贈与』です。 モースは「物の中にどんな力が宿っていて、それが受け取る側に返礼を促すのか？」と問いかけました。「物は、それを交換する人々から完全に切り離されることは決してない。」モースの主張は、「タダ飯は存在しない」という一般的な格言で要約され、これは50年後にミルトン・フリードマンの著書のタイトルにもなりました。 愛情深い祖父母が孫にプレゼントを贈るとき、子どもがその恩返しをすることが期待されますが、その恩返しが同等の価値を持つことが期待されるわけではありません。誰もが贈り物をすることが社会的関係を築き、強化するプロセスの一部であり、これらの関係が経済的な目的と社会的な目的の両方を果たすことを理解しています。（ただし、経済学者の中にはそうでない人もいるかもしれません。ジョエル・ワルドフォーゲルが『アメリカン・エコノミック・レビュー』に掲載した短い記事「クリスマスの死重損失」では、受取人が贈り物に付ける金銭的価値がそのコストよりも大幅に低いことが示されました。この主張は、少なくとも現在の著者たちには冗談として書かれたものだと考えられていましたが、ワルドフォーゲルはその後、より詳細にこの主張を展開した本を出版しました。） モースが説明したように、贈り物には一般的に相互性の概念が伴います。しかし、コミュニティや親族の絆が遠くなるほど、交換において何らかの等価性が求められます。純粋な商業的交換に達するまで、取引は匿名的なものとなり、当事者同士は互いに誰であるかを知らないため、他の関係を持つことができません。このような交換には、クレジットとデビットが記録される何らかの会計システムが必要です。動物たちは互いに毛づくろいをしますが、スミスが指摘したように、「犬が他の犬と骨を公平かつ意図的に交換するのを見た人はいない。」計算し、正確な記録を作成する能力は、現代の商業生活の産物であり、遠く離れた当事者間での長い取引の連鎖を可能にします。しかし、現代経済における取引のほとんどは匿名ではありません。私たちは信頼できるブランドを購入し、友人やウェブサイトのレビューからの推薦に頼ります。私たちのスーパーマーケットや医者も、私たちとの関係を築こうとします。現代資本主義の最も凄まじい過剰の中でも、社会的な絆や相互性は重要です。トム・ウルフの1980年代のニューヨークを描いた代表作『バニティ・フェアの焰』の一章には「恩の銀行」というタイトルが付けられ、債券取引の反英雄であるトム・キリアン弁護士は、「みんなが互いに恩を施し合っている。彼らはチャンスがあれば、恩の銀行に預金をする。」と保証します。LIBORや他のロンドン証券市場の操作に関与したトレーダーたちの間のひどいメールのやり取りには、「お前に借りがある」といったコメントが溢れています。彼らが詐欺に関与している間も、参加者たちは人類学者が贈り物の交換として認識するような形で互いに関わり合っていました。『ゴッドファーザー』を見たことがある人なら、驚くことはないでしょう。 社会集団内での緩やかな相互作用は特に重要です。なぜなら、根本的な不確実性が、頻度主義的な確率分布に基づいてリスクの公正な価格を算出することを不可能にするからです。実際には、私たちは家族や友人、親しいグループ、その他の相互扶助のメカニズム、そして社会保険の概念に基づく国家機関を通じて、ほとんどのリスクに対処しています。 ユニークな出来事と複数の説明 私たちは、ビジネスの学生、歴史家、そして人類学者が「ここで何が起こっているのか？」という問いにどのようにアプローチするかを説明しました。彼らの説明はエクレクティックで多元的です。人類学者クリフォード・ギアーツがギルバート・ライルに倣って呼んだ「厚い記述」が必要です。これは、社会的（経済的）現象の説明において複数のレベルの説明が求められることを意味します。ドアベルが鳴ります。それは電気回路が完成し、ハンマーが金属を叩くからです。誰かがベルを押したから鳴ります。また、隣の人類学者が私たちを飲みに誘いたいから鳴ります。これらはすべて有効な説明の要素です。飲み物を回し飲みするという行為に関する経済学的および人類学的理論は、競合するのではなく補完的です。贈り物の交換に関する研究は、バーでの友人同士の社会的相互作用の性質に明らかに関連しています。しかし、もしこの回し飲みの慣習が非効率的であれば、それが生き残る可能性は低くなります。1884年、カナダ政府はポトラッチの開催を犯罪としました。政府は、その慣習がそれを行う部族の経済に深刻な損害を与えると考えていました。現代人類学の父と広く称されるフランツ・ボアズは、たとえその法律が適切であったとしても、その慣習は部族文化に深く根付いているため、禁止が実行可能でないと強く抗議しました。政府もボアズもそれぞれの主張には一理ありました。また、ウォルドフォーゲルがクリスマスのデッドウェイトロスを説明した際にも一理ありました。私たちは皆、一度は本当に欲しくないプレゼントを受け取ったことがあり、その贈り物にかかった費用を静かに後悔したことがあります。しかし、私たちはクリスマスプレゼントの交換を犯罪化することを支持したり、人々がその慣習を放棄するよう「押し出す」べきだと提案したりすることはありません。贈り手から受け手への価値の移転は、「ここで何が起こっているのか」のほんの一部に過ぎません。より厚い記述が必要です。「厚い記述」は、2007-08年の金融危機のような経済的出来事を理解するために必要です。これらの出来事の説明が、当時の証券取引活動の機能不全の文化に対する人類学的な理解を含まない場合、金融機関が自らのバランスシートや評判に対して非常に有害な行動をとった理由を明らかにすることはできません。また、マクロ経済の発展が銀行の貸出や取引の過剰な拡大を許した理由を説明する余地を持たせることも重要です。 ポトラッチ、クリスマス、家族生活、あるいは経済危機に関わる場合でも、適切な対応は「ここで何が起こっているのか」を評価することから始まります。この診断段階は、分野によって異なる形を取ります。人々は自分が病気だと信じて医者を訪れます。エンジニアは特定のプロジェクトについて相談されます。歴史家は通常、特定の時代や歴史の側面を研究しますが、しばしば彼らの博士課程の指導教員の興味がキャリアの方向性を決定します。人類学者も同様に、特定のユニークなフィールドワークにおいて専門的なスキルを磨きます。航空工学のエンジニアは、月に人を送るプロジェクトや、500人をオーストラリアに運ぶ航空機を作るプロジェクトに取り組みます。戦略的な週末の参加者たちは、自分たちに問題があるとは本当に信じていなかったため、無意味な議論に流されやすかったのです。オフサイトでの議論は、現代の企業の形式的な儀式に過ぎませんでした。自己啓発書の読者のように、参加者たちは月曜日の朝にオフィスに戻り、仕事を続けるつもりでした。ビジネスリーダーたちはしばしば「私たちはあなたのような人に私たちのアイデアに挑戦してほしい」と言いますが、私たちの経験では、その発言はほとんど真実ではありません。必要としていることはあるかもしれませんが、欲していることは稀です。法律は少し異なります。弁護士に相談するクライアントは、問題を抱えていない場合もありますが、しばしば問題を抱えています。彼らは「課題」を持っています。多くの法科大学では、法律の学生はIRACという構造に従うことを教えられます：問題、規則、分析、結論。優れた弁護士の印象的なスキルは、問題を特定し、しばしば偏った形で提示される曖昧な事実の配列に構造を与えること、つまり「ここで何が起こっているのか」を明確にすることです。診断段階が完了すると、残りの段階は論理的に続きます。規則 - 関連する法的原則を確立します。分析 - その法的原則のセットがこの特定のケースの事実とどのように関連しているか。結論 - クライアントは何をすべきか、または裁判所は何を決定すべきか。弁護士はこれを冷静で感情的でない方法で行うべきです。IRACは、実践的な知識を探求する人にとって有用な頭字語です。法的文脈では、効果的な実践的推論の次の2つの段階、すなわち物語の伝達と既存の物語への挑戦へと自然に導きます。最も重要で熟練したストーリーテラーの中には、法廷で活動する弁護士が含まれています。 不確実性、確率、そして法律 弁護士のように考える上で最も難しいことは、不確実性に直面したときに合理的であろうとする欲望を克服することです。—ジェフリー・リプショー 何千年もの間、法廷は根本的な不確実性の中で決定を下すことが求められてきました。ソロモン王は、同じ赤ちゃんの母親を主張する二人の娼婦の事件において、記録に残る最も古い法的判断を下したかもしれません。現代においては、弁護士は確率論的数学やベイズ推論から多くを学ぶべきだと主張されています。 この見解には一定の妥当性があるが、逆の意見にももっと多くの真実がある。すなわち、確率的推論の信奉者たちは、法律実務の蓄積された知恵から多くを学ぶべきであるということだ。サリー・クラークとO.J.シンプソンの事例を見てみよう。 サリー・クラークはイギリスの弁護士で、1999年11月に二人の息子の殺人で起訴された。彼女の最初の息子は1996年9月に生まれて数週間後に突然死し、1998年12月には二人目の息子も同様の方法で亡くなった。検察は、コンサルタント小児科医のロイ・メドウ教授が提示した統計的証拠を提出した。メドウは、クラークの社会的背景を持つ家族における「乳幼児突然死症候群」（SIDS）の発生頻度は約8500分の1であり、したがって二人の死が起こる確率は8500×8500分の1、つまり約7300万分の1であると説明した。メドウは「一つの突然死は悲劇、二つは疑わしい、三つは殺人」という格言を繰り返した。メドウの証拠を用いて、検察は同じ家族で二回の乳幼児突然死が起こる確率は非常に低く、百年に一度しか起こらないと主張した。複雑で矛盾する医学的証拠がある中で、この際立ったシンプルな統計が陪審員の有罪判決に影響を与えなかったとは考えにくい。クラークは終身刑を宣告され、イギリスのメディアによって評判を傷つけられた。2003年、彼女は控訴に成功し釈放されたが、その理由は主に手続き上のものであり、裁判での統計の誤用によるものではなかった。それでも、ロイヤル・スタティスティカル・ソサエティはこのような裁判における統計の誤用について正式に懸念を表明した。残念ながら、クラークはその苦難の結果、深刻な精神的問題を抱え、2007年にアルコール中毒で亡くなった。 クラークのケースや他のいくつかの類似のケースの結果、メドウ教授は2005年に一般医療評議会から重大な職業上の不正行為により医療登録から除名された（ただし、彼は2006年に裁判所の命令によって復職し、統計の誤解と誤用が重大な職業上の不正行為には当たらないと判断された）。このケースの重要な側面については、ジャーナリストのジェフリー・ワンセルが「現代イギリス法史における大きな司法の誤りの一つ」と表現したことを後で取り上げる。 アメリカのフットボールの伝説O.J.シンプソンは、妻ニコールの殺人を捜査していた警察に自首せず、CNNで生中継されたカーチェイスの末に逮捕された。彼のその後のテレビ中継された裁判と無罪判決は、現代史において最も広く注目された刑事手続きの一つかもしれない。裁判で最も記憶に残る瞬間は、検察がシンプソンに犯罪現場で見つかった血のついた手袋を試着させた時だった。「合わなければ、無罪にしなければならない！」とシンプソンの派手な弁護士ジョニー・コクランが口を挟んだ。手袋は合わなかった。しかし、この事件はDNA証拠に依存しているように見えた。 当時、DNAの法医学的利用はまだ始まったばかりでしたが、裁判所は、無作為に選ばれた二人の人間がDNAで一致する確率は約500万分の1であると伝えられました。検察側はこの数字を用いて、シンプソンのDNAが犯罪現場に存在したことが彼の有罪を合理的な疑いを超えて示していると主張しました。一方、弁護側はロサンゼルス地域には3000万人が住んでいるため、ロサンゼルスだけで6人がその殺人に関与している可能性があると指摘しました。このような主張に対して陪審員はどのように評価すべきだったのでしょうか？ 法的推論 17世紀に確率的推論が発展した際、新しいアプローチの最前線にいた多くの数学者や哲学者は、自らの考えが法に適用されるべきであると強く感じていました。実際、契約の解釈、証人の証言の信頼性、裁判官パネルの設計といった法的問題は、新しい確率論の主な応用の一つでした。サンクトペテルブルクの逆説を提唱したニコラウス・ベルヌーイは、法における数学的確率の応用についての論文を書きました。また、フランスの著名な統計学者であり確率論者であるコンドルセ、ラプラス、ポアソンは、明示的な確率的推論に基づいて法制度がどのように機能すべきかについての理論を生み出すために多くの努力を注ぎました。トゥールーズのプロテスタント商人ジャン・カラスの悪名高い事件のような明らかな不正義に触発され、彼は1762年に息子の殺人で裁判にかけられ、拷問され、処刑されました（宗教的理由から息子の自殺を隠そうとしたため）が、後にヴォルテールのキャンペーンによって無罪が証明されました。啓蒙時代のこれらの人物は、確率を用いてフランスの法制度を改革できると信じていました。 コンドルセは、ベルヌーイの論文のフランス語への注釈付き翻訳において、司法の誤りのリスクを最小限に抑えるために、司法裁判所の規模や有罪判決に必要な過半数の数値目標を設定する方法を示そうとしました。彼の基準は、無実の人が有罪判決を受ける確率が、日常生活を送る人が予期しない致命的な事故に遭う確率よりも高くあってはならないというものでした。この確率は、コンドルセがチャンネル横断中の死亡事故に関する統計に基づいて推定したところ、144,768分の1とされました。各裁判官が正しい判断を下す確率を0.9と仮定すると、コンドルセは裁判所は30人の裁判官で構成され、有罪判決には23票の「有罪」票が必要であると計算しました。このように精緻に調整された提案は、司法の運営にはほとんど影響を与えませんでした。フランス革命の際、コンドルセは重要なジロンド派の人物であり、彼らの草案憲法の著者であり、一時は国民議会の書記を務めました。 反乱者の勢力によって作成された代替憲法を批判したために反逆罪で告発された彼は、革命的な裁判所を信頼しないことを賢明に決断し、隠れ家に身を潜めましたが、逮捕され、処刑を逃れるために自殺したと考えられています。確率論者たちは法制度を彼らの科学の有益な応用と見なしましたが、彼らのアプローチは最初に見えたほど単純ではありませんでした。 確率の合成 コンドルセは、彼の30人の裁判官が同僚やその意見に関係なく独立して判断を下すと仮定することで、司法裁判所の最適な規模を計算しました。同様に、メドウ教授の8500を自ら掛け合わせて7300万分の1に達する合成確率の計算も、2つの事象が互いに独立であることを前提としています。コンドルセの計算は夢想的であり、メドウの仮定は信じがたいものでした。乳幼児突然死症候群に寄与する環境的または遺伝的要因が何であれ、それらは同じ家庭の同じ親の子供たちに共通している可能性があります。1990年代後半のイングランドとウェールズでは、過去に乳幼児突然死を経験した家庭の赤ちゃんは、別の家庭の赤ちゃんに比べて同じ運命をたどる可能性が10倍から20倍高いとされています。また、1人の子供を殺すことができる母親は、別の子供を殺す能力も平均以上である可能性が高いです。私たちは、2つの持続性の源の相対的な強さを知りません。しかし、メドウの「2は疑わしい、3は殺人」という主張は、殺意が他の乳幼児死亡の要因よりも持続的であるという判断に依存しています。しかし、この点に関する証拠は法廷に提出されておらず、そのような証拠を見つけることも解釈することも難しいでしょう。私たちは単に知りません。メドウが証言したケースにもかかわらず、クラーク夫人だけでなく他の悲しむ母親たちに対しても、乳幼児が病気や事故の兆候もなくベビーベッドで死亡する理由についてはほとんど知られていません。信頼できる情報を得るためのデータベースは存在しませんでした。シンプソン裁判では、検察と弁護側の確率に関する主張はどちらも非常に誤解を招くものでした。検察は、犯罪現場にシンプソンのDNAが存在することが彼の有罪を示すと主張し、弁護側はシンプソンがロサンゼルス地域だけで犯罪を犯し、現場にDNAを残した可能性のある6人のうちの1人に過ぎないと反論しました。どちらの計算も、OJが亡くなった女性の夫であるという重要な事実を考慮に入れていませんでした。法医学的証拠は、殺害された女性の大多数が夫やパートナーによって殺されるという認識と結びつける必要がありました—特にこのケースのように、家庭内暴力の歴史がある場合はなおさらです。 陪審員は「ニコール・シンプソンが夫と同じDNAを持つ誰かに殺された可能性はどのくらいか？」という質問を考慮したかもしれませんが、その確率は非常に低いため、現場にあった血液がシンプソン以外の襲撃者から来た可能性があるという弁護側の主張は合理的な疑いとは言えませんでした。DNAの一致は弁護の一つの線を決定的に否定することを可能にしましたが、他の証拠がなければ、有罪判決の根拠にはなり得ませんでした。弁護側の他の主張は、警察の保管下にある法医学的証拠の取り扱いに疑問を投げかけました。ヨーロッパの警察は、40以上の犯罪現場で見つかったDNAを持つ仮想的な国際連続殺人犯を数年にわたり追い求めましたが、そのDNAが汚染された綿棒を製造していた施設の従業員のものであることを確認しました。 「検察官の誤謬」 サリー・クラークの裁判では、メドウ教授、彼の証拠を用いた弁護士、そしてそれを陪審員に提出することを許可した裁判官が多くの誤りを犯しました。しかし、これらの誤りの中で最も根本的なものは、「検察官の誤謬」と呼ばれることが多いものです。検察側は、二つの偶発的なベビーベッドでの死亡の確率が非常に低いため、被告は有罪であるに違いないと主張しました。しかし、母親が二人の息子を連続して殺す確率も非常に低いということもまた真実です。この二つ目の主張を無視し、最初の主張が合理的な疑いを超えて有罪を示唆していると論じるのは、統計的推論の誤りです。幸いなことに、犯罪手続きが発生する確率は非常に低いのです。物語の各要素に関連する確率を掛け合わせると、確率論の数学が要求するように、物語に記述された特定の出来事の連鎖が発生する確率は着実に減少します。紙を丸めると何らかの形になりますが、その特定の形になる確率は極めて低いのです。 25の標準偏差の出来事を観察したと結論づけるのは、ばかげているか、少なくとも取るに足らないことです。犯罪は稀で独特な出来事です。第5章では、ネイト・シルバーが「ありそうもないユニークな出来事が起こる確率はどのくらいか？」という質問を理解できなかったことを見ましたが、その出来事が実際に起こったことを知っているときです。シルバーはワールドトレードセンターへの攻撃の文脈で書いていましたが、デビッド・ヴィニアーも世界金融危機に関する確率について同様に苦労しました。公正なコインが今まさに表を出した場合、そのコインが再び表を出す確率は1/2です。なぜなら、コインを投げることは明確に定義された定常的な頻度分布の対象だからです。しかし、ほとんどの出来事は、明確に定義された定常的な確率分布からのランダムな抽出ではありません。 したがって、シルバーの確率計算は意味をなさなかった。ヴィニアールの発言はゴールドマン・サックスのモデル内では真実であったかもしれないが、複雑な金融商品が存在する不明瞭で非定常な世界においては真実ではなかった。そして、争われている法的手続きの多くの問題について、同様の確率に関する発言をすることはできない。確率的推論やベイズの定理は、法律事件における狭い問題が小世界問題として表現できる場合には有用であり、時には不可欠である。たとえば、シンプソンの主張を却下する際には、他の加害者が現場に残したDNAが彼自身のものと完全に一致するという主張があった。しかし、法廷での確率の使用はしばしば混乱を招き、混乱を引き起こすことがあり、サリー・クラークのケースにおける検察官の誤謬の適用のように、時には悲惨な結果をもたらすこともあった。それにもかかわらず、確率的推論の熱心な支持者たちは、弁護士が実際に複合確率の詳細な計算を行うべきだと提案し続けている。サリー・クラークの事件や他の法的事例における確率の誤用を受けて、ロイヤル・スタティスティカル・ソサエティは経験豊富な弁護士と協議し、法廷で統計的専門知識をどのように活用すべきかを説明する一連の報告書を作成した。しかし、これらの報告書の著名な著者たちは、個人的な確率やベイズ的推論が幅広い不確実性を扱うための適切な手段であると単純に仮定している。彼らの分析は、法廷での問題を二つの相互排他的かつ包括的な主張の相対的確率を決定することとして扱っている。一方では、検察または原告の主張が真実であるということ、他方では、弁護側の主張が真実であるということだ。モンティ・ホール問題はそのような包括的かつ排他的な構造を持っている。鍵は一つの箱かもう一つの箱の中にあり、参加者はベイズの定理の助けがあろうとなかろうと、相対的な確率を評価する。しかし、シンプソン裁判における検察と弁護の両方の曖昧な主張がこのように構成されることは難しい。実際、シンプソンの弁護側は、代替の説明を提案する権利を利用し、検察の事件の説明の妥当性に疑問を投げかけるだけで済ませた。サリー・クラークの事件では、問題は相対的確率の観点から提示されるかもしれなかった。すなわち、クラーク夫人の二人の息子が説明のつかない状況で亡くなったことを考慮した場合、彼女が彼らを殺害した確率（検察の主張）と、両方が乳幼児突然死症候群で亡くなった確率（弁護の主張）を比較するとどうなるか。** あるいは、クラーク夫人を裁いた法廷は、条件付き確率の観点から質問を構成することもできた。「両方の幼い子供が亡くなったというあり得ない事実を考慮した場合、クラーク夫人が彼らを殺害した確率はどのくらいか？」しかし、これらの計算は多くの困難を伴う。幼い子供の死には、殺人以外にも多くの説明が存在する。 「乳幼児突然死症候群」という言葉は、死の説明ではなく、説明がないことの認識です。私たちは、こうした議論を確率的な観点から意味のある形で構築するために必要な知識を十分に持っていません。しかし、少なくともモンティ・ホール問題のような質問に対しては、ベイズの定理の知識が役立ちます。この決定は「小さな世界」の問題として提示され、明確な解決策があります。このアプローチは、特定のケースの側面、例えばDNA証拠の関連性について考えを整理するのに役立ちますが、ケース全体を理解するためには役立ちません。『薔薇の名前』の中で探偵に転身した見習い僧アドソが発見したように、「論理は入るときには特に有用だが、出るときにはそうではない」：法的決定を下すためには、常に包括的な物語が必要です。裁判所の仕事は、ユニークなケースにおいて「ここで何が起こっているのか」を明らかにすることです。それは物語であり、統計的な質問ではありません。 確率的推論と法的推論の違い 裁判手続きは、不完全な知識の下で決定を下すための最も体系的なプロセスです。過去に対する部分的な無知や未来に対するより大きな無知の中で行われます。そして、これらの手続きは古典的な統計の方法とは非常に異なる推論のスタイルに従います。イギリス、アメリカ合衆国、その他のいくつかの国の裁判所は「コモン・ロー」制度の下で運営されています。これらの法域では、民事（当事者間の私的な争い）と刑事事件において異なる証明基準があります。民事事件では、「確率の均衡」（イギリス）または「証拠の優越性」（アメリカ合衆国）に基づいて事件の妥当性を示す必要がありますが、これらの表現は本質的に同じ意味を持つと一般的に考えられています。しかし、刑事事件では、被告の有罪を「合理的な疑いを超えて」示さなければなりません。経済学や統計学を大学で学んだ私たちのような人々にとって、これらのフレーズには明白な解釈があります。「確率の均衡」とは、命題が真である可能性が、そうでない可能性よりも高いことを意味します。その真実である確率は50％を超えなければなりません。しかし、「合理的な疑いを超えて」命題を示すことは、その真実を非常に高い確率、たとえば95％以上のレベルで確立することを意味します。しかし、弁護士との会話を通じて、実際にはそうではないことが明らかになりました。実際、アメリカの裁判官に「証拠の優越性」を満たすために必要な確率について尋ねたところ、さまざまな回答が返ってきただけでなく、ほとんどの回答は50％を超えるものでした。アメリカの陪審員の見積もりも異なりました。そして、コモン・ローの法域で判決を下したり陪審員に助言したりする際、裁判官は陪審員に対して不確実性の程度について数値的な回答を提供することを頑なに拒否しています。 「合理的疑念」を構成するものとは何か。犯罪の証明基準は厳格であり、無実の人を罰することによる不正は、有罪の者を解放することによる不正よりも大きいと考えられている。しかし、どれほど大きいのか？創世記18章では、アブラハムが神に対して、ソドムが救われるためには何人の正しい者が必要かを尋ねる。アブラハムはその数を10人まで交渉するが、結局、ロトの家族の4人だけが正しさの基準を満たし、ソドムは滅ぼされてしまった。神は、真の仮説を拒否する「タイプ1」エラーと、偽の仮説を受け入れる「タイプ2」エラーのバランスを取る必要があり、現代の統計学者も同様の問題に直面している。医療検査もまた、感度（偽陰性を避けること）と有意性（偽陽性に対する脆弱性）を区別し、それらを測定しようとする - 第4章のギゲレンツァーによるマンモグラフィーの批判を参照。なぜ弁護士は同様の定量化に抵抗するのか？多くの経済学者や統計学者が支持する一つの説明は、弁護士が統計的方法について十分な理解や知識を欠いているということだ。そして、その点には一定の真実がある。裁判所は、統計的証拠が重要な役割を果たす事件を満足に解決するのに苦労してきた。クラーク事件やシンプソン事件がその例である。これらの事件のように、提示された統計的証拠自体が混乱していることが多い。裁判官は統計の専門知識を持っておらず、陪審員にその専門知識を期待することはできない。しかし、弁護士の数理的無知を非難する人々は、確率論的な議論が法的判断において限られた役割しか果たさない強力な理由を認識していない。イギリスとアメリカの法制度は、検察側または原告、そして弁護側にそれぞれ自らの主張を展開する機会を提供するが、結果を選択肢の相対的な真実性に基づいて決定することはない。1977年にオックスフォードの哲学者ジョナサン・コーエンが提起した「ロデオ問題」や、アメリカの法学者ローレンス・トライブが説明した「青いバス問題」は、その問題を提起する。ロデオには1000席あり、499枚のチケットが販売されている。しかし、フェンスに穴が開いており、アリーナは満員である。ロデオの主催者は1000人の参加者全員を訴え、確率のバランスに基づいてすべての訴訟に勝つ。しかし、どの裁判所もそのような判決を下すことはなく、私たちはほとんどの人がそれが正しいとは思わないと想像する - 法学者たちはこの問題について40年間議論してきた。コーエンが指摘したように、「長期的な真実の進展は、各個別のケースにおける正義の施行と必ずしも同じではない。ロデオの非ゲートクラッシャーのような個人にとっては、システム全体の成功の確率を維持するために自らの訴訟に敗れなければならないのは厳しいことだ。したがって、システムが個々の市民の利益のために存在し、逆ではないのであれば…」 「議論は失敗する」2* トライブも同様の点を指摘しています。「各陪審員ができるだけ少ない誤りを犯そうと努力しているにもかかわらず、100人に1人の無実の人が誤って有罪判決を受けるようなシステムを容認することは、陪審員に1%（あるいは0.1%）の誤判率を目指すよう指示することとは、これに関しては大きく異なります。」* 統計的推論の限界 コーエンとトライブが指摘した問題は、司法プロセスへの重要な応用を超えて、より広い意義を持っています。「統計的差別」という用語は、人々を所属するグループの全体的な特性に基づいて判断する行為を指します。例えば、特定の地域に住む人々に対して、彼らの具体的な信用履歴に関係なく、クレジットなどのサービスに対して高い料金を請求する「レッドライニング」というかつて一般的だった慣行は、1977年のコミュニティ再投資法によってアメリカ合衆国で違法とされました。統計的差別の適用には、個人に対する不正義が内在しています。たとえレッドライニングされた地区が一般人口よりも高いデフォルト率を示しているとしても、そこに住む個人の中には、債務をきちんと支払うことができる人がいるかもしれません。さらに、レッドライニングは確実にアフリカ系アメリカ人に対する差別を助長する効果を持ち、場合によってはその意図があったかもしれません。統計的差別は、もし公然と実施されれば違法または受け入れられない政策を間接的に実施するメカニズムとなることがあります。私たちは警察が犯罪を解決するためにより効果的であることを望みますが、「いつもの容疑者を一網打尽にする」方法でそれを行ってほしくはありません。文明的な司法制度は、人々を統計的分布からの抽出物としてではなく、個人として扱います。 ビッグデータの利用可能性は、因果関係については必ずしも学べないものの、相関関係についてははるかに多くを学ぶことを可能にし、統計的差別の新たな機会とその使用から生じる新たな危険を生み出します。機械学習の発展からも関連する問題が生じます。歴史的データで訓練されたコンピュータは、過去の選択パターンを反映するアルゴリズムを開発しますが、それがもはや適切でも受け入れられるものでもない場合があります。性別や人種などの情報の明示的な使用が禁止されていても、アルゴリズムはその結果をもたらす可能性があります — 誰の意図もなくそのような差別を引き起こすことがあるのです。 それでも、統計的差別を放棄することは不可能です。雇用者は数百の応募から候補者を選ばなければならず、大学は入学希望者の中から何千人もの学生を選びます。彼らは過去に成功と相関のあった基準に基づいて履歴書を特定します。雇用者は関連する経験を求め、大学は高い試験成績を重視します。警察におけるプロファイリングやストップ・アンド・サーチ技術には望ましくない結果がありますが、犯罪が発生する可能性の高い場所に警察のリソースを集中させる必要性に異議を唱えることは合理的ではありません。 私たちの一人は、ある大学でのことですが、資格を持った会計士を募集することが差別的だという不満を聞いたことを思い出します。会計資格を持つ人々が、持たない人々よりも会計職に必要なスキルを持っている可能性が高いという主張には、比較的容易に同意が得られました。もちろん、資格を持っている会計士の中には無能な人もいますし、資格を持たない人でも会計に関する知識を持っている場合もあります。しかし、私たちの多くは、医療知識を評価するために無作為に選ばれた人々にインタビューするよりも、資格を持った医者に相談することを好みます。私たちは、専門的な知識や能力を評価するテストを実施するのにより適した資格を持つ人々による事前の選別から恩恵を受けていますが、その一方で、これらのテストを実施する人々がどのように選ばれるのかという疑問が生じます。差別は避けられないものであり、問題は不適切な差別をどのように防ぐかということです。しかし、何が適切で何が不適切かは議論の余地があり、時間とともに変わる可能性があります。そのため、会計資格を持つ人々が性別、人種、年齢、その他の特性に関して全体の人口を代表していないという主張に対処するのは難しいことが分かりました。確かに、彼らは全体を代表していませんし、資格を持つ会計士を育成する過程で不適切な差別があった歴史もあります。しかし、会計職に必要な要件を省略することは、採用を行う人々や多くの不合格者の時間を無駄にすることになります。そして、少数派グループを排除しようという意図は、広告を作成した人々の頭には全くありませんでした。ケースをそのメリットに基づいて評価する実践的なアプローチ以外にあまり選択肢はありません。統計情報や確率的推論は、そのメリットに関連することが多いですが、それでも私たちには「ここで何が起こっているのか？」という問いを問うという重要な要件が残ります。これらの問題については、第18章で保険における根本的な不確実性の影響を論じる際に再び触れます。法廷の裁判官の頭上にベイズ的なダイヤルは存在しません。裁判の初日に先入観を持って法廷に入る裁判官は良い裁判官ではなく、陪審員は自分たちが持っているかもしれない先入観を無視するよう明示的に警告されています。また、陪審員は、全ての証拠と当事者の主張を聞く前に結論を出さないように求められることが多いです。これは非常に重要な理由からです。裁判所は、事件の結果を決定するために使用される議論の性質を制御したいと考えています。他の分野の思慮深い意思決定者も同様にすべきです。そして、被告の有罪の合理的な先入観は高いです。なぜなら、人々は通常、理由もなく被告席に座ることはないからです。 しかし、正義は統計的な方法ではなく個別に適用されるべきだという原則に従い、法律は無罪の推定を採用しています。これは、証拠が提示される前に有罪と無罪に同じ重みを付けるべきだという考えとは大きく異なります。実際、無罪の推定は、事件における有罪の特定の数値的確率、ゼロを含む、に変換することはできません。事件はその本質に基づいて判断されるべきです。有罪の事前確率をベイズ的に更新する原則は、初期の無罪推定とは相容れません。また、民事訴訟において原告が証明責任を果たす必要があるという要件とも相反します。 正義は平均的にではなく個別のケースで適用されるため、物語がない単なる統計的証拠は決して十分ではありません。殺害される女性の多くは、彼女たちのパートナーによって殺されています。これは、警察がそのパートナーの所在を調査する理由になるかもしれません—多くの人がそのような調査を不適切な統計的差別の適用と見なすことはないでしょう。しかし、確率に関する統計が何を示していても、そのような統計は物語の文脈なしには有罪判決の根拠にはなり得ません。私たちは物語が必要です。物語は、裁判官や陪審員、あるいは日常生活を営む人々が私たちの思考を整理し、与えられた証拠を理解する手段です。 法的推論のスタイルは本質的に帰納的であり、「最良の説明」を探求することを含みます—事件に関連する出来事の説得力のある物語的説明です。偉大な法学者であり、アメリカ合衆国最高裁判所の判事であるオリバー・ウェンデル・ホームズ・ジュニアは、法哲学の説明を「法の生活は論理ではなく、経験である」との観察から始めました。「法は、何世紀にもわたる国の発展の物語を体現しており、数学の教科書の公理や補題だけを含むかのように扱うことはできません。」 最良の説明を探すことは、検察または原告に証明責任を課すことから始まります。彼らは関連する出来事の説明を提供し、その説明が裁判所にとって説得力があると認められれば、有罪または責任を立証するための法的要件を満たすことを示さなければなりません。弁護側は代替の説明を提供したり、提示された物語の妥当性に異議を唱えたり、単に証明責任が満たされていないと否定することができます。したがって、物語的推論は法的意思決定の中心にあります。検察または原告は、関連する出来事の説明を提示する必要があります。その結果は、その説明の質に依存します。民事訴訟においては、その物語が良いものでなければならず、他のどの代替物語よりも優れている必要があります。そうであれば、原告は確率のバランスにおいて成功します。 刑事手続きにおいては、物語が十分に説得力を持っていなければならず、事実の異なる説明が真剣に考慮されることはない — 検察の主張は合理的な疑いを超えて確立されなければなりません。「良い」説明は、信頼性と一貫性という二つの基準を満たします。それは、利用可能な証拠の（ほとんどすべての）内容と、裁判官や陪審員が持つ一般的な知識と一致しています。彼らは、人々が胸をナイフで突き刺すことや、夜に家に侵入して紛失した物を本来の持ち主に返すことを選ぶことは稀であることを知っています。（裁判官は陪審員に対して、証拠に基づいて評決を下さなければならないと伝えますが、このような「常識的」な文脈の知識の適用は、陪審による裁判の理論と運営において中心的な役割を果たします。）良い説明は内部の一貫性を示し、全体として出来事の説明が意味を成します。最良の説明は他の説明と区別でき、これらの他の説明とは互換性がありません。統計的推論にはその役割がありますが、それは全体の物語や最良の説明に統合されている場合に限ります。 根本的な不確実性は、可能な説明の完全なセットを知ることがほとんど不可能であることを意味します。「最良の説明」が証拠と調和するのが難しい場合、たとえそれが利用可能な最良の説明であっても、法的な案件、民事であれ刑事であれ、成功することはありません。そのため、「確率のバランス」または「証拠の優越性」というさらなる要件は、最良の説明が他の代替説明よりも著しく優れていることを求めます。そして「合理的な疑いを超えて」という意味は、陪審員の心の中に他のもっともらしい説明が残っていないことを意味します。排除による推論は、可能性の完全なセットが知られている場合にのみ成立します。したがって、シャーロック・ホームズの「不可能なものを排除した後、残ったものはどんなにありそうもなくても真実でなければならない」という格言は、法廷での決定の根拠にはなりません。また、他の現実の状況でその格言を使うのも賢明ではありません。ホームズがこの格言を口にしてから数分後、偉大なフィクションの医師サー・ジェームズ・ソーンズは、謎の出来事の真の説明が別の、より幸せなものであることを明らかにしました。それは、シャーロック・ホームズが知らなかった病気の医学的診断でした。「私たちがあまり知らない微妙な力が働いているのではないか？」とサー・ジェームズは意見を述べました。サー・ジェームズは根本的な不確実性の概念に敏感でした。「最良の説明」が法的推論の基礎であるという理解は、比較法の学者たちを悩ませてきた問題を解決します。フランスやドイツの民法管轄区域では、イギリスやアメリカのコモンロー制度において重要な、民事と刑事の証明責任の区別を認めていません。 確率的な観点から見ると、この明らかな手続きの違いは意味を成さない。誰もが、殺人者を有罪にするためには契約の争点を解決するよりも高い証拠基準が必要であることに同意している。そしてこれは、フランスやドイツにおいても、イギリスやアメリカにおいても同様である。コモンローの法域では、対立する当事者が競合する物語を提供し、他方の物語に挑戦する対抗的なプロセスに焦点を当てており、裁判官はこれらの主張を聞いた上で、当事者間の判断を下すか、陪審員の評決を求めるという比較的受動的な役割を果たす。偉大なイギリスの法学者サー・ウィリアム・ブラックストーンは、陪審員を「12人の善良な男と真実から成る裁判所」と表現した。この慣行は、イギリス法とアメリカ法の中で今も維持されている。一方、民法国では、裁判官に調査的かつ尋問的な役割が与えられている。裁判官が適切だと考える調査や尋問の深さは、問題の重大性に依存する。例えばフランスでは、陪審員は最も深刻な刑事事件にのみ選任され、彼らが召集される際には、3人の専門的な裁判官と共に座ることになる。したがって、民法国においては、「証明責任」の意味は契約の争いと殺人裁判の間で全く異なる。大きな単純化のリスクを冒すなら、コモンローの法域では、請求者または起訴側が説明を提供し、裁判所がそれが必要な基準を満たしているかどうかを判断するのに対し、民法国では裁判官が最良の説明を構築しようとする、と要約できるだろう。これら二つのプロセスの実際的な違いは、制度の違いが示唆するほど明確ではないことが予想される。 アメリカの著名な国際法学者で、オバマ政権のホワイトハウスで働いたアン＝マリー・スローターは、プリンストン大学の学生たちに対して力強い講演を行い、次のように主張した。「弁護士のように考えることは、あらゆる問題のあらゆる側面で議論を展開できることを意味します。多くの人がこの教えに抵抗し、私たちがあなたの個人的な原則や信念を奪い、雇われた銃撃手に変えていると考えています。逆に、異なる側面で議論を展開する方法を学ぶことは、両側に議論が存在することを学び、それを聞くことを学ぶことです。それは寛容というリベラルな価値の核心であり、言葉で対立に関与することを選ぶ社会における秩序の前提条件でもあります。それは、合理的な熟慮のための最良の希望であり、対立を根絶するのではなく、生産的にそれを導き、可能な限り協力するために問題を共に解決するためのものです。」 その合理的な熟慮の過程において、統計的な推論は助けにはなるが、決して物語的な推論に取って代わることはない。私たちは物語を展開し、それを用いて他者を自分の視点に納得させる。 根本的な不確実性に満ちた世界は、統計的分布ではなく、独自の出来事や個人によって支配されています。正義を実現するためには、その独自性を尊重する法的推論のプロセスが必要です。法廷は物語が語られ、評価され、判断される場所ですが、それだけではありません。 **良い物語と悪い物語** 「誰も数字だけで決断を下したことはない。彼らには物語が必要だ。」—ダニエル・カーネマン 私たちが第二次世界大戦の曲折やコンピュータ業界のテクノロジー起業家たちの浮き沈みを語るとき、私たちは統計学者が使う確率的な用語ではなく、歴史家が用いる物語的な方法でこれらの出来事を語りました。確率的推論は比較的新しいツールであり、数世紀の歴史しかありません。一方、物語的推論は数万年の歴史を持ち、今日でも非常に重要です。文学にも数学や科学と同様に真実があります。マイケル・ルイスがカーネマンとトヴェルスキーの実験結果の意味を説明しようとしたときに述べたように、「私たちが作り上げる物語は、記憶に根ざし、実質的に確率判断を置き換える」のです。 第9章では、旧石器時代における拡張された社会的親族グループの発展について説明しました。協力的な人間の行動の始まりから、狩猟採集民は自己防衛を提供し、労働の分業を利用するためにグループを形成しました。そして人間がコミュニケーションを始めると、彼らはキャンプファイヤーの周りに集まり物語を語り始めました。ラズコーの洞窟壁画のように、2万年前に物語の始まりが見られます。上部旧石器時代の部族は、英雄的な叙事詩を elaborated し、理解できない自然の力を説明するために幻想的な神話を創造しました。人類学者ポリー・ウィスナーは、旧石器時代の社会に最も似ていると考えられる現代のコミュニティである！Kungブッシュマンの会話の詳細な記録をまとめています。昼間のコミュニケーションの1/3は経済的な問題に関連しており（同じくらいの時間が口論に費やされています—典型的な現代のオフィスも同様です）、しかし「夕食後、暗くなると、日中の厳しい気分は和らぎました…会話の焦点は劇的に変わり、経済的な関心や社会的な不満は脇に置かれました。この時、81%の長い会話が多くの人々に関わる物語に費やされ、これらの物語は主に知っている人々や面白く、刺激的、または愛らしい出来事についてでした。」 物語を語ることは、人間が複雑な状況を解釈しようとする通常の方法です。そして、そのような物語は普遍的です。ブッシュマンたちは火の周りに集まり、マンハッタンやロンドンの人々はミュージカル「ハミルトン」のチケットを手に入れるために争います。人間は自然な物語の語り手です。そして、人間はこれらの物語を用いて、類推を使い、議論やプロセス、事実の理解を試し、良い決定を下し実行するために他者の協力を引き出します。物語は理解と説得の両方を助けます。 ほとんどの人は抽象的なものよりも具体的なものに親しみを感じます。若い教師や経験豊富なスピーカーとして、私たちはすぐに、良い物語で聴衆を引き込むことができ、統計や一つの方程式で部屋の雰囲気を失ってしまうことを学びました。「良い」物語とは何でしょうか？プレゼンテーションの質は、私たちに最も直接的な印象を与えます。ブッシュマンの間では、男性も女性も物語を語り、特にその技術を習得した年配の人々が多くいました。キャンプのリーダーはしばしば優れたストーリーテラーでしたが、必ずしもそうではありませんでした。1970年代における最高のストーリーテラーの二人は盲目でしたが、彼らのユーモアと語彙力が評価されていました。聞き手は、他者の経験を集めながら楽しむことができましたが、それには直接的なコストはかかりませんでした。そして西洋においては、実行力とパフォーマンスの素晴らしさが、私たちをジェーン・オースティンの小説に引き寄せ、ロイヤル・シェイクスピア・カンパニーや『ハミルトン』のパフォーマーを称賛させます。O.J.シンプソンの弁護を担当したジョニー・コクランは、雄弁で派手な訴訟弁護士の長い系譜の中で最新の人物に過ぎませんでした。しかし、物語の力は、最終的には私たちが複雑で混乱した世界を理解する手助けをする能力にかかっています。コクランの確率に対する理解は弱かったかもしれませんが、彼の成功は、シンプソン事件をロサンゼルス警察とアフリカ系アメリカ人コミュニティとの間の持続的な敵対関係という大きな物語の中に位置づけることで、主に黒人の陪審員の前で得られました。パフォーマンスは物語を引き立てますが、パフォーマンスがすべてのように見える場合でも、芸術作品のように、物語の文脈が完全な理解には欠かせません。学校の公演であっても、『お気に召すまま』は素晴らしい劇です。信頼性とは、物語が現実または想像上の人間の経験と一貫していることです。この意味での信頼性は真実とは異なります；『高慢と偏見』は真実ではありませんが、信頼性があります。『鏡の国のアリス』は明らかに可能な出来事の記録ではありませんが、キャロルの幻想が現実の現象と関連していることで一定の信頼性を持っています。赤の女王は同じ場所に留まるためにより速く走らなければならず、これは強力な経済的メタファーです。また、『ジャバウォック』は無意味ではありませんが、私たちはそれをナンセンス詩と呼びます。信頼性は一貫性と密接に関連しています：物語が一貫しているのは、その構成要素が内部的に整合している場合です。第5章の終わりで崖の端にぶら下がっている乙女は、第6章で救出されなければならず、第7章で再登場する必要があります。シェイクスピアは第5幕で緩んだ糸を結びます。私たちは物語の終わりに満足し、「ここで何が起こっているのか」を理解していると感じます。信頼性と一貫性は、説得力のある説明の特徴です。物語は単に言葉によるコミュニケーションの同義語ではありません。また、言葉によるコミュニケーションが代数的または他の象徴的なコミュニケーションよりも「科学的」でないわけでもありません。 根本的な不確実性に対処するために、私たちは「ここで何が起こっているのか？」という問いに対して、一貫性があり信頼できる答えを形成しようとします。この物語の効果的な利用は、物語が計算よりもストーリーテリングを好む無知で「偏った」人々の手段であるという考えとは対照的です。 多くの人にとっての謎が、NASAの水星探査ミッションや『シャーロック・ホームズの冒険』のように、少数の人にとっては解決可能な問題であることがあります。古典的な犯罪小説のパズルを解くために必要なすべての手がかりはテキストに埋め込まれていますが、偉大な探偵だけが手がかりを偽の匂いから見分け、パズルを解くことができます。犯罪小説は、クロスワードパズルのように、編纂者によって考案された人工的な構造です。読者は、著者が本の最後に解決策を提供することを知っています—ただし、トニー・ハンコックがBBCのラジオシリーズで経験したように、最後のページが破れていることに気づくまでには至らない場合もあります。しかし、私たちが日常生活の中で直面する多くの問題や公共政策においては、最終章で解決が約束されているわけではありません。最後のページはまだ書かれておらず、私たちはそれに到達することがないかもしれません。主観的な確率で物語の複雑さを捉えることが不可能であることは、『鏡の国のアリス』によって示されていますが、現実の世界にも同様に当てはまります。想像上の生き物との遭遇よりもはるかに重大な問題に直面したルーズベルトは真珠湾攻撃を予測できず、スターリンもドイツの侵攻に対して盲目でした。両者は攻撃が差し迫っているという具体的な情報を与えられていたにもかかわらずです。ルーズベルトとスターリンの予測の失敗は、確率に関する誤判断ではなく、未来に何が待っているかについての想像力の欠如を反映しています。ケルビン卿は飛行機の存在を想像できませんでした。レオナルド・ダ・ヴィンチは有人飛行を考案していましたが、地に足のついた科学者であるケルビンはそれがどのように実現されるかを見抜くことができませんでした。サイエンスフィクションは未来への想像上の旅の出口であり、誰もそのような推測が描く出来事に確率を適用することはできません。それらは、物語が世界の仕組みに関する既存の考えに挑戦するためにどのように使われるかを示しています。 私たちが生きるメタファー 物語への必要性は非常に強く、多くの人々は包括的な物語—非常に一般的な適用性を持つ統一的な説明テーマや関連するテーマのグループ—を求めることを経験します。これらの大きな物語は、複雑さが管理可能であると信じる手助けをし、「世界が本当にどうであるか」を描写する物語が存在することを示唆します。新しい経験や情報は、その包括的な物語の光の中で解釈されることができます。 最先端の科学、特に理論物理学において、すべてを統一する理論の探求は、20年以上にわたり弦理論という論争の的となっている物語に取り憑かれてきました。「物理的世界が本当にどうあるべきか」を包括的に説明できる可能性があるという考えは、物議を醸すものではありますが、全く馬鹿げたものではありません。しかし、人間の行動に適用すると、その主張は明らかに馬鹿げています。 それでも、虚偽の物語が社会的に有益である場合もあります。カラハリのブッシュマンたちは、多くの前科学的文化の人々と同様に、雷や稲妻は神々の怒りを表していると信じています。しかし、この信念は、神々が不快に思うかもしれない行動を抑制する影響を持つことがあるのです。また、研究されたほとんどの前科学的文化では、理解されていない自然現象を「説明」するために、迷信的でしばしば拡張された物語が用いられています。死後の生命への信念や、悪天候を避けるために神々をなだめる必要性は、主に行動に対して有益な影響を与え、死にゆく人々やその友人、親族に慰めを提供してきました。しかし、次のより良い生活の物語が、ジハーディの自爆テロリストが楽園で歓迎される処女たちに出迎えられるという主張に発展すると、甚大な被害をもたらすことがあります。宗教はほとんどの社会において包括的な物語の源であり、多くの人々にとって今でもそうであり、今日では主に善良な力として、信者に道徳的な規範や方向性を提供しています。宗教的信念が衰退した地域や社会のセグメントでは、宗教的信仰の後退によって空いたスペースは、多くの場合、最初はマルクス主義、最近では市場原理主義や環境主義によって埋められました。ジョージ・エリオットは、すべての神話の「鍵」を見つけたと想像する、 pompous で pedantic なエドワード・カサボンの物語を見事に風刺しました。 私たちの個々の生活はしばしば個人的な物語、すなわち「私たちが生きるためのメタファー」に中心を置いています。「物語のパラダイム」という用語は、アメリカのコミュニケーション学者ウォルター・フィッシャーに由来します。彼の物語の役割に関する重要な著作の中で、アーサー・ミラーの『セールスマンの死』とF・スコット・フィッツジェラルドの『グレート・ギャツビー』が中心的な作品として挙げられます。これらの作品は20世紀アメリカ文学の偉大な成果の一つに数えられ、両者ともに中心人物が自らのために構築した虚偽の物語が崩壊する様子を描いています。そして、戯曲と小説の両方が、その崩壊に続く荒廃を示しています。同じテーマは、カズオ・イシグロの小説『日の名残り』でも感動的に展開されています。アメリカの政治学者フィリップ・テトロックは、20年以上にわたり、主に地政学的な出来事に関する専門家の予測を収集し、その正確性を評価しました。 この評価では、予測者に対して投げかけられる質問が具体的で、時間軸に結びついている必要があります。そうでなければ、予測者は混乱要因を理由に失敗を正当化しやすくなります。失敗した専門家たちは、自分たちの予測が本質的には正しかったと主張することがありますが、私たちにはそう見えないこともあります。また、彼らは自分たちの主張が確認される日がまだ来ていないと語ることもあります。だからこそ、テトロックは「2014年4月1日時点で国連難民高等弁務官事務所が報告するシリア難民の登録者数は260万人未満になるか？」のように、結果が二者択一で定量化可能な質問を設定します。第2章で観察したように、この明確な検証の要件は、私たちが答えを求める多くの質問を排除します。テトロックは、このような小さくてしばしば興味深くない質問に答えることで、私たちが本当に気にかけている質問に対する見解を形成できると主張しています。しかし、シリア内戦の地政学的影響に対するアメリカの対応が何であるべきかといった大きな質問への答えは、小さな質問への答えの合計以上のものです。テトロックの歴史的予測の正確性に関する評価は、信頼できる予測者とそうでない予測者を特徴づける要素についての有益な洞察を提供します。テトロックが初期の研究から学んだことは、彼のサンプルにおける予測者たちがあまり優れていなかったということです。チンパンジーがダーツを投げるのとほとんど変わらない程度でした。おそらく最も驚くべきことは、良い予測者と悪い予測者を区別する主な要因が、その予測者の知名度であることがわかったことです。個人が著名であればあるほど、その予測者がメディアに取り上げられる頻度が高く、政治家やビジネスリーダーに相談される回数が多くなるほど、その個人の予測に対してはあまり信頼を置くべきではないということです。テトロックの興味深い説明は、ギリシャの詩人アルキロコスによって初めて提唱され、トルストイによって発展し、アイザイア・バーリンによって広められた「ハリネズミ」と「キツネ」の区別に基づいています。ハリネズミは一つの大きなことを知っており、キツネは多くの小さなことを知っています。ハリネズミは何らかの包括的な物語に従い、キツネはそのような物語の力に懐疑的です。ハリネズミはほとんどの不確実性に対して強い先入観を持ってアプローチし、キツネは「ここで何が起こっているのか」を理解するために証拠を集めようとします。私たちはラジオやテレビ番組のために研究者と接する経験を持っています。もしあなたが明確で、できれば極端な意見を述べれば、スタジオに向かう車が手配されます。しかし、問題が複雑であると示唆すれば、彼らはあなたのアドバイスに感謝し、後で連絡すると言いますが、実際にはほとんど連絡は来ません。人々は明確な意見を好むのは理解できますが、実際には多くの問題が「一方では、しかし他方では」と言わざるを得ないことが多いのです。世界はハリネズミとキツネの両方から恩恵を受けています。 ウィンストン・チャーチルとスティーブ・ジョブズは「ハリネズミ」でしたが、正確な予測を求めるのであれば「キツネ」を活用する方が良いでしょう。テトロックの現在の良好な判断プロジェクトは、予測に優れ、経験を積むことでさらに成長するチームを作ることを目的としており、キツネを育成するために設計されています。 未来の物語 | フランス人のピエール・ワックは、元ジャーナリストで東洋の神秘主義者を学んだ異色の石油会社の幹部でした。1960年代、彼はシェル社で、同社の将来の運営環境に関する代替シナリオを構築するチームを作りました。特に有名なのは、1973年初頭に中東の石油生産国がカルテルを形成し、独占的な力を行使するというシナリオを上層部に提示したことです。その年の10月、イスラエルとその隣国との間でヨム・キプール戦争が勃発しました。アラブ諸国は、イスラエルの支持者と見なされたアメリカや他の西側諸国に対して石油禁輸を課しました。石油価格は急騰し、翌年禁輸が緩和された後も上昇を続けました。ワックと彼のチームは、シェルが「オイルショック」を予測するのに貢献したと評価されました。それ以来、シナリオプランニングはシェルの戦略的思考の中心となり、他の企業も同様の取り組みを行っています。シェルのシナリオは、定量データを広範に活用し、内部の整合性が重視されていますが、基本的には物語です。役立つ物語は、文学的な傑作ではなく、冗長な文章であることもあります。たとえば、洗濯機の取扱説明書のようなものであり、『高慢と偏見』のようなものではありませんが、ワックの独特なバックグラウンドは彼の考えに注目を集める助けとなりました。シナリオは、不確実な未来に対処するための有効な手段です。しかし、特定のシナリオに確率を割り当てることは誤解を招くものです。私たちは、代替的な未来の経済シナリオを説明し、「どれが実際に起こると思いますか？」と尋ねられる経験をしたことがあります。質問者は正しい答えに驚くことが多いです。「これらのシナリオのいずれかが私が説明したように展開する可能性は非常に低いと思います」と答えるからです。シナリオプランニングは、未来についての考えを整理する方法であり、予測する方法ではありません。 新しいビジネスを立ち上げる際には、ビジネスプランを持つことが期待されます。そのプランは、通常5年間の予想コストと収益を示します。銀行や「ビジネスエンジェル」から資金を求める場合、彼らはそのような文書を提示することを求めます。商業用のスプレッドシートが数字を埋める手助けをしてくれます。会計士やビジネスアドバイザーも喜んで支援してくれるでしょう。ビジネスプランは予測として提示されますが、実際にはそうではありません。私たちは、スプレッドシートの数字に少しでも似た結果を持つビジネスプランを見たことがほとんどありません。その目的は予測することではなく、ビジネスが対処しなければならない問題を整理するための包括的な枠組みを提供することです。市場の特定、競争への対処、人材の採用、施設や設備の整備などです。 ビジネスプランは主に数字で構成されているため、多くの人がスプレッドシートをモデルとして捉えますが、実際には物語として考えるのが最も適切です。プランを作成する過程は、著者にビジョンを言葉と数字に翻訳させ、一貫性があり信頼できるストーリーを語ることを強いるものです。一貫性があり信頼できるビジネスプランを作成できない新興の起業家は、支援を受けるに値せず、一般的に支援を受けることもありません。 フィクションから学ぶ - il n’y a pas de hors-texte（テキストの外には何もない） 物語は真実である必要はなく、洞察をもたらすことができます。夜に吠えなかった犬は、特に科学において非常に広い意義を持つメタファーであり、すでにクリシェとなっています。インスペクター・グレゴリー：「他に私の注意を引きたい点はありますか？」 ホームズ：「夜の犬の奇妙な出来事についてです。」 グレゴリー：「犬は夜に何もしませんでした。」 ホームズ：「それが奇妙な出来事だったのです。」 コナン・ドイルは、犬や探偵とは無関係な考えを促す観察をしました。ジェーン・オースティンは、彼女のフィクションのキャラクターたちの生活を簡潔に描写し、社会史の学術的な記述を読むことのない何百万もの人々に影響を与えました。『高慢と偏見』は深い意味で現実に忠実ですが、「ベネット夫妻が住んでいた家を訪れることはできますか？」と尋ねるイギリス訪問者は誤解の犠牲者です。また、ロンドンの221bベイカー街の外でシャーロック・ホームズの部屋を訪れるために列を作る観光客は、偉大な探偵がそこにいるという誤解の犠牲者ではなく、楽しいファンタジーの参加者です。オーストラリアの哲学者マーク・コリバンは、「シャーロック・ホームズがグッジストリートを正確に7回歩いた確率はどれくらいか？」という問いを投げかけます。シャーロック・ホームズはフィクションのキャラクターであるため、彼がグッジストリートを歩いた頻度に関する事実は確認できません。私たちが持っている、または持ち得るシャーロック・ホームズに関する知識は、コナン・ドイルが書いたシャーロック・ホームズに関する物語のテキストに含まれていますが、これは後の著者がシャーロック・ホームズの他の活動を語ることで複雑化しています。英文学の学者たちの間では、フィクションの作品を「現実の世界」と誤解することから生じる問題は、ライオネル・ナイツが彼の有名なエッセイ『レディ・マクベスには子供が何人いたか？』でほぼ1世紀前に風刺されました。シェイクスピアの戯曲は野心の本質と限界についての洞察を提供しますが、スコットランドの歴史の記録ではなく（それは悲劇です）、ましてやマクベス家の家庭事情についてのものではありません。 私たちが小説を読み、シェイクスピアの戯曲を観たり、寓話を聞いたりする時、私たちは「ここで何が起こっているのか」を複数の補完的な方法で理解しようとすることができます。自閉症の天才ジェデダイア・バクストンは、リチャード3世についてどう思うか尋ねられた際、戯曲には…と観察しました（正しく）。 12,445語。** 一部の読者は、テキストの中に広範なテーマを語る寓話を探し、彼らが知っている文学全体の中でそのテキストがどのように位置づけられるかを考え、単にそれが自分にどのような感情をもたらすかを考えるかもしれません。さらに深く掘り下げると、彼らは作品の背景を検討するかもしれません：著者の生涯、当時の歴史的条件、他の人々がそこから引き出したと主張するアイデアなどです。解釈は常に個人的であり、常に文脈に依存しています。アイルランドの文学批評家デニス・ドノヒューは、これがどのように機能するかを説明しています。「理論は…推測の雰囲気を持っている…私たちは理論をその価値に応じて使い、役に立たなくなったら捨てるのです。」* フランツ・カフカの『審判』は、20世紀で最も影響力のある小説の一つです。この作品は、理由もなく逮捕されたヨーゼフ・Kの経験と、彼が自らの有罪判決に抵抗し理解しようとする苦闘を描いています。この物語は、オーストリア・ハンガリー帝国の不透明な官僚制に対する批評なのか、カフカ自身の人生に対する困難や恐れの表現なのか、それとも単に暗い不条理の悲喜劇なのか？この小説はこれらすべての解釈として読むことができ、どの解釈もテキストを新たに評価する方法を提供しますが、どれも「本当に何についてなのか」ということではありません。ガブリエル・ガルシア・マルケスは、カフカの『変身』を読むことで自らの執筆観が変わったと述べています。「私は、自分がそんなことを書くことを許されているとは知らなかった。もし知っていたら、ずっと前に書き始めていただろう。」* フィクションの物語の質を測る基準は、それが真実であるかどうかではなく、どれだけ啓発的であるかです。そして、他の芸術作品と同様に、解釈は編纂者だけでなく、観る者の問題でもあります。私たちは、まず言語と舞台技術の質によって『マクベス』を評価し、その後、野心の原因と結果について得られる洞察によってより反省的に評価します。政治小説、例えばジョージ・オーウェルの『1984年』やアイン・ランドの『肩をすくめるアトラス』に描かれる出来事が何であれ、その作品の質は、まず語りの優雅さに依存し、その後に暗黙の主張の効果と説得力に依存します。 物語と感情 人間はコンピュータではありません。私たちは判断、直感、感情を使って決定を下します。そして、私たちが下した決定を自分自身や他者に説明する際、その説明は通常物語の形を取ります。社会科学者で精神分析家のデイビッド・タケットは、決定には「予想される結果について十分に確信を持つことが必要であり、それによって行動する」と主張しています。* 物語は、確信が形成されるメカニズムです。物語は私たちのアイデンティティの基盤を支え、過去の決定を再構築し、未来に直面するであろう決定を想像することを可能にします。感情と人間の認知は別々のプロセスではありません。確信の物語の概念を発展させる中で、 タッケットは、「ナラティブシミュレーション中に引き起こされる感情を管理することが、提案された決定に対する十分な確信を持つために必要である」と提案しています。タッケットの論文は、金融市場の参加者が実際にどのように意思決定を行ったかを長々と語るのを聞いた後に形成されました。ベイジス神父はほとんど言及されることはありませんでした。成功するビジネスは物語を中心に構築されています。ビル・ゲイツとスティーブ・ジョブズは、オルセンの「誰が自宅にコンピュータを欲しがるだろうか」という懐疑的な意見に抵抗し、パーソナルコンピューティングに関する新たな物語を展開しました。ジョブズは成功裏にその物語を受け入れ、ゲイツの後継者であるスティーブ・バルマーは、コンピュータが電話からクラウド、そしてポケットへと進化する後の物語を拒否しました。ウォルマートの創業者サム・ウォルトンは、「私は常に、できる限り素晴らしい小売会社を築くことに集中してきた。個人的な富を築くことは、私の目標ではなかった」と振り返りました。 ビル・アレンは、意に反してCEOのオフィスに引きずり込まれた控えめな人物でしたが、物語の持つインスピレーションの力を理解していました。彼は、航空業界の世界的リーダーであるボーイングを築くために、「航空宇宙の世界を食べ、呼吸し、眠る」ことを選びました。彼の会社が世界最大の商業機747を製造するプロジェクトに着手した際、財務予測を求めた非執行取締役は、いくつかの調査が行われたが、責任者が結果を思い出せなかったと告げられました。アレンの任期の後、フィル・コンディットが引き継ぎ、「価値に基づく環境」の必要性を強調し、エアバスを強力なライバルに育て上げ、株主に対しては何の価値も生み出しませんでした。アレンの下でボーイングは737を導入し、これは航空史上最も売れた飛行機となりました。その後50年が経過し、より現代的なエアバスA320と競争するために苦しんでいたボーイングは、新しい飛行機を設計するのではなく、老朽化したヒット作に燃費効率の良いエンジンを取り付けることを選びました。この改造は予想以上に難航し、航空機の操縦に複雑な調整が必要となり、2018年と2019年の737 Maxの2回の墜落は、1954年のコメットの惨事を思い起こさせるものでした。これは、以前の設計を新しい状況に適応させる決定から生じた予期しない結果の結果でした。航空業界では不可避な「アンカンクス」が存在し、システムの理解はその複雑さに必ずしも追いつかないのです。私たちは、1999年のドットコム狂騒や、現在のシリコンバレーにおけるスタートアップの「ビジネスプラン」を観察してきました。これらは、顧客からの収益ではなく、投資家からの資金調達を目的とした事業を説明しています。これらのビジネスプランは、後の資金調達ラウンドを超えることはほとんどなく、これらの企業はその段階まで生き残ることは稀です。そして、説得力のある物語がすべての違いを生むのです。若く魅力的でカリスマ的なエリザベス・ホームズは、750百万ドルの資金を確保し、彼女の会社テラノスを通じて一時的に個人の億万長者のように見えました。 その製品は、血液の小さな一滴から多くの病気を検出できるとされていました。テラノスはそのサービスを薬局を通じて提供し、最高で90億ドルの市場資本を誇っていました。しかし、その技術は存在しませんでした。2018年、ホルムズはSEC（証券取引委員会）によって提起された証券詐欺の告発に対して巨額の罰金を支払い、公開企業の取締役や役員としての職務を行わないという合意に達しました。その結果、テラノスは解散しました。ホルムズは、企業の検査の有効性についての虚偽の主張により、依然として刑事訴追に直面しています。10年間、この物語は取締役や投資家、規制機関によって疑問視されることはなく、ウォール・ストリート・ジャーナルの調査報道記者が鋭い質問を続けるまで明らかになりませんでした。成功した物語は常に挑戦を乗り越え、生き残りますが、失敗した物語は時には早すぎるほどに排除されます。 現代の金融界は騒音に満ちています。トム・ウルフは、取引フロアの喧騒を「若い白人男性が金を求めて吠えている音」と表現しました。至る所にスクリーンがあり、その絶え間ない点滅が新しいデータの到来を告げています。画面の下部には、ニュースと称される情報を流すティッカーが表示され、上部では話し手たちが主張と反論を繰り広げています。「金利は第3四半期に上昇するだろう」「年末まで変わらないだろう」。現代の金融の主な特徴は、競合する物語の絶え間ない相互作用です。投資銀行における経済学者の役割は、営業マンが顧客に語るための物語を提供し、顧客がランチの際に楽しむための材料を提供することです。金融における物語の使用の最悪の、しかし珍しくない過剰な例では、トレーダーが「ドクター・イーブル」や「ダース・ベイダー」といった虚偽の物語を広め、正当な債券や電力取引を妨害して自らの利益を得ようとします。真実であれ虚偽であれ、物語は金融市場において中心的な役割を果たしています。アメリカの経済学者ロバート・シラーは、金融市場における物語の重要性とその感染力を最近文書化しました。また、タケットの「確信の物語」は、トレーダーの行動に関する広範なインタビュー資料に基づいています。 金融やビジネスにおける物語は真実であったり虚偽であったり、害を及ぼしたり無害であったりしますが、無害であることはほとんどありません。雷が超自然的な説明を持っているという誤った信念や、太陽系が地球の周りを回っているという考えは、株価や他の経済現象に大きな影響を与えることはありませんでした。しかし、金融市場には、自らの利益のために虚偽の物語を広める悪しきイマームの類似物があります。シラーは、広く注目を集めた些細または虚偽の物語の多くの例を挙げています。そのような虚偽の物語は、一時的に流布することがあります。セーラムには魔女はいなかったし、1920年のアメリカ経済の不況は戦争の利益追求者によって引き起こされたものではなく、1950年代にアメリカの民主主義が広範な共産主義の陰謀によって脅かされることはありませんでした。 2001年のツインタワーへの攻撃がアメリカ政府によって orchestrated（計画された）ものであると信じる人々がいるという事実は、物語が広がる最も一般的な理由が証拠や経験と一致しているという、より重要な観察を見失わせるべきではありません。今や合理的な人々は、地球が太陽の周りを回っていること、エイズが汚染された血液を通じて伝染するウイルスによって引き起こされること、人種隔離が不正義であるだけでなく、誤った科学に基づいていることを信じていますが、かつては多くの合理的な人々が異なる考えを持っていました。そして、これらの問題に関する一般的な意見—古代ギリシャの修辞学者が用いた意味での「確率」—は、アイデアの市場が存在し、そこでは有効な新しいアイデアが古い誤ったアイデアを駆逐する傾向があるために変化しました。知識自体が進化のプロセスの対象です。すべての可能な結果とその確率を列挙することが不可能に複雑な世界において、物語は私たちの推論の重要な一部です。しかし、物語は単に「最良の説明」を提供する方法ではありません。物語は、私たちが互いにコミュニケーションを取り、集団的な決定に至る方法において重要な役割を果たします。物語は時間とともに変化し進化し、常に挑戦される必要があります。これからの章では、私たちが物語を創造し提示するプロセス、物語がどのように進化し、挑戦され、変化するのかについて議論します。 数字を通じて物語を語る 今日の科学者たちは実験の代わりに数学を用い、方程式の連なりを通り抜け、最終的には現実とは無関係な構造を築いてしまいます。—ニコラ・テスラ、「ラジオパワーが世界を革命する」『モダン・メカニクスと発明』(1934年7月) 確率は、人間が常に（おおまかに）知っていた事柄の理解を深めてきました。最初の死亡率表、例えばジョン・グラントのものは、死亡時の年齢に関する多くの観察を集めることによって構築され、特定の年齢で死亡する確率や特定の年齢まで生きる確率を計算することができました。驚くべき発見は、比較的少数の数学的公式が多くの異なる観察された現象を説明できることでした。分布について少し知識があり、その分布のクラスに適した公式を知っていれば、その情報を使って分布全体を計算することができました。第4章で紹介されたド・モアブルの鐘型「正規分布」は、その形状からこの名前が付けられました。 「非常に頻繁に遭遇することがあった。」最初の応用は物理科学、特に天文学において行われましたが、19世紀にベルギーのアドルフ・ド・ケトレが多くの社会現象も正規分布に従うことを示しました。この発見は、自然科学の基盤であった定量的手法の社会科学への応用を開くものであったと言っても過言ではありません。1977年から1987年の間に生まれたアメリカの男性の半数は身長が5フィート9.5インチ（約177.8センチメートル）を超えており、この5フィート9.5インチがその10年間に生まれたアメリカの男性の平均身長でもあります。正規分布はアメリカの男性の身長を表し、株価の1日のパーセンテージ変動の分布にも近似します（ただし、リスク管理の目的には十分ではなく、正規分布は金融結果の極端な値、いわゆる「尾」の部分をうまく説明できません）。20世紀に量子力学が発展した際には、正規分布が素粒子の位置と運動量を理解する上で重要な役割を果たしました。では、アメリカの男性の平均身長が5フィート9.5インチであることをどのように知っているのでしょうか？実際には、私たちは知りません。誰もがすべてのアメリカ人を測定したわけではなく、それを行うことは実際には不可能です。19世紀後半から20世紀初頭にかけて発展した古典的統計学の手法により、母集団の特性をサンプルの特性から推測することが可能になりました。国勢調査局は、毎年約5000人のアメリカ人に包括的な健康診断を提供する国民健康栄養調査（NHANES）から、身長の分布やアメリカ人口のその他の特性の推定値を導き出しています。統計学に初めて触れるほとんどの人は、小さなサンプルに基づいて推定が行われる際の自信に驚くことでしょう。毎年、60,000人のアメリカ人のうち1人だけがNHANESに参加するため、個人が参加する可能性は非常に低く、参加した人を知っている可能性も低いのです。しかし、選ばれた人々が母集団のランダムな選択である限り（これを達成することは難しく、達成されたことを確認することも難しいですが）、平均身長の計算における誤差は無視できるものとなります。このような統計分析により、平均身長だけでなく、平均身長の推定における誤差の分布を推定することも可能になります。アメリカの男性の身長は、親の身長、妊娠期間、早期の栄養など、多くの要因の集積の結果です。確率の中心極限定理によれば、もしある変数が多くの要因の合計であり、それらの要因が互いに独立でランダムであるなら、その変数の分布は正規分布になります。 独立に加算される影響の仮定は、アメリカ人の身長の分布がほぼ正規分布であることを示すプロセスを説明しています。アメリカの男性のうち、6フィート以上の身長の人は20％、5フィート7インチ未満の人も20％です。分布の平均、つまり平均身長は5フィート9.5インチで、標準偏差（変動の尺度）は2.75インチです。この2つのパラメータは、その集団の身長分布について知っておくべきすべての情報を提供します。分布の表を利用すれば、特定の身長以上または以下の人口の割合を推定することができます。男性の約3分の2は平均から1標準偏差以内に収まっています。これは正規分布の特性です。6フィート4インチ以上または5フィート3インチ未満の男性の数は、アメリカ合衆国国勢調査局が行ったサンプルでは信頼できる人口割合の推定を行うにはあまりにも少ないです。これらの極端な値は分布の尾を表しています。もし11フィート6インチの男性を見かけたら（実際には見かけないでしょうが）、それは25標準偏差の出来事であり、金融価格の動きに関するヴィニアール氏の観察と同じくらい稀なことです。しかし、正規分布は19世紀に発展した統計分布のファミリーの中で最も一般的なものでした。ロシアの統計学者ラディスラウス・ボルトキエヴィチは、1875年から1894年の20年間にプルシア軍の14の異なる軍団における馬の蹴りによる死亡の分布を分析しました。ボルトキエヴィチが予想したように、彼はフランスの数学者シメオン＝ドニ・ポアソンにちなんで名付けられたポアソン分布を用いて、全体の死亡数を一致させることができました。平均して、1つの軍団では馬の蹴りによる死亡は年間0.7件で、死亡が発生しない年も2年に1回の割合でした。軍団の規模を知ることで、ボルトキエヴィチは各軍団ごとの年間死亡発生率を予測することができました。このような分析は、多くの学生にとって（著者たちを含む）社会科学の可能性を示す人生を変える啓示でした。最も平凡な人間の事柄でさえ、科学の方法で扱えるように思えました。ギリシャの神々の気まぐれは制御されたのです。統計分布は、演繹的推論と帰納的推論の相互作用の産物です。演繹法の方法は、観察された変数（アメリカ人男性の身長やプルシアの将校の死亡数）を生じさせるプロセスを説明します。帰納法の方法は、そのようなデータを検討し、データがどのように生成されたかについての仮説を形成します。仮説は分布を予測し、観察によって検証されるか、観察に基づいて導き出されます。いずれの場合でも、分析の適用可能性は、基礎となるモデルの継続的な妥当性に依存します。ボルトキエヴィチが使用したモデルは、1918年以降は関連性を失いました。 敗北したプロイセン軍は消え去り、もし後継者が存在するならば、それはドイツ連邦共和国の軍隊であり、その軍隊はもはや騎兵に依存せず、将校たちが馬の蹴りの犠牲になる可能性は非常に低い。神々の気まぐれを強調した人々には、やはり一理あったのかもしれない。人間の事柄に対するモデルの関連性は、自然現象に対するそれよりも偶発的で、一時的なものである。物理学者は定常性に依存しており、物理法則は何世紀にもわたって変わらない。経済や社会の現象は同様には定常ではない。20世紀の二つの大戦は社会を多くの面で変え、その中でプロイセンの騎兵連隊の消失は一つの要素に過ぎず、最も重要なものではなかった。世界経済におけるこれらの根本的な変化は、経済学者が「シフト」または「構造的変化」と呼ぶものである。 英語で最も一般的な単語は「the」であり、この本では9742回使用され、全体の約7%を占めている。次に多く使われる英単語は「of」で、その次が「and」である。「gadzooks」「valetudinarian」「antidisestablishmentarianism」といった単語は、スペルチェッカーには認められているが、この本や私たちが書いた他の本や記事には全く登場しない。アメリカの言語学者ジョージ・ジップは、コンピュータがそのような作業を引き受けるずっと前から単語の頻度を研究し、「ジップの法則」として知られるものを定式化した。単語の頻度を対数スケールでプロットすると、結果はほぼ直線となり、単語の人気と同様の人気を持つ単語の数との間に安定した関係が見られる。n番目に頻繁に使われる単語は、最も頻繁に使われる単語の頻度の1/n倍の頻度で現れる。また、単語の数はマイクロソフトの辞書にある数やオックスフォード英語辞典のリストに限られない。非常に稀にしか使われない単語も多く存在し、毎日新しい単語が生まれている。この種の分布は「パワー・ロー」として知られ、広く適用可能な数学的公式の一つであり、古典的統計の分布とは著しく異なる特性を持つ。正規分布では、平均（平均値）、中央値（中央の値）、最頻値（最も頻繁に観測される値）は同じである。分布が対数正規分布であれば、これらの中心傾向の指標は多少異なるが、ほとんどの観測値が中心に集まる基本的なパターンはすべてに共通している。しかし、パワー・ロー分布の特性は著しく異なる。特に、極端な結果がはるかに頻繁に現れ、一部のパワー・ロー分布の平均値は計算できない場合がある。もし身長が単語の使用法と同じように分布していたら、ほとんどの男性は小人になり（大多数の単語はほとんど使われない）、一部は数百フィートの高さになるだろう（「the」や「of」に相当する人間の例）。 パワー法則は、単語の頻度以上に幅広い応用があります。オーストラリアのドン・ブラッドマンはクリケットの歴史の中で最も偉大なバッツマンであり、フィッティングされたパワー法則を使うことで、ブラッドマンと同じくらい優れたバッツマンが現れるためには何人のバッツマンが必要か、著者たちと同じくらい下手なバッツマンがどれくらいいるか、さらには他のスポーツの優れた選手と比較してブラッドマンがどれほど優れていたか（驚くほど優れていた）を推測することができます。 正規分布には多くの応用がありますが、バッツマンの能力には当てはまりません。もし当てはまるなら、ブラッドマンのような選手は存在しなかったでしょうし、優秀な相手の初球で簡単にアウトになる無数の初心者クリケット選手も存在しなかったでしょう。また、正規分布は地震を説明することもできません。もしできるなら、1960年にチリのバルディビアを襲った、現代の記録機器で測定された中で最も大きな地震は存在しなかったでしょう。地震はパワー法則に従い、毎日気づかれないほど小さな地震がたくさん発生しています。小惑星も同様で、ユカタンのクレーターは私たちが知る中で最大のものによって作られましたが、地球は宇宙からの物体に定期的に衝突しています。1987年10月19日は、主要なアメリカの株価指数がその日に約20%下落した日であり、バルディビア地震の金融的アナロジーと言えます。極端な出来事はパワー法則においては一般的であり、正規分布では稀です。パワー法則の経済学への応用は、1960年代初頭にポーランド・フランス・アメリカの数学者ブノワ・マンデルブロによって先駆けられました。彼は、綿花の価格の動きがパワー法則で説明できることを確立しました。 パワー法則には「スケール不変性」という特性があります。強力な顕微鏡で雪の結晶を見ると、目で見える形と同じ形を持つ小さな部分が見えます。この美しい構造を生み出す特性はフラクタル幾何学と呼ばれています。証券価格の動きのグラフは、毎分のものも毎日のものも非常に似ています。パワー法則は、市場の変動の極端な部分を捉える点で、正規分布や対数正規分布よりも優れており、リスク管理や長期的なリターンのパターンを理解する上で重要です。パワー法則は、Kという文字の使用頻度を理解する上でも関連があるかもしれません。 パワー法則の明らかな広範囲な適用性や、その背後にある数学の美的魅力にもかかわらず、この種の分析は、正規分布のような日常的な統計の伝統的な分布に比べて、経済学者や統計学者からははるかに少ない注目を集めています。多くの知的資本が、ほとんどの状況で十分であるものの、金融危機やその他の極端で重要な結果を引き起こす状況では失敗する仮定に投資されています。 非常に大量のデータを取得し操作する能力が高まることで、フラクタル数学やパワー法則を適用し、通常の結果と極端な結果の両方を共通の形で説明する刺激となる可能性があります。しかし、パワー法則は地震の頻度や規模をうまく説明する一方で、人々が本当に知りたいこと、すなわち「いつ、どこで地震が起こるのか、そしてどれほどの規模になるのか？」という質問にはほとんど寄与しません。これらの質問に答えるには、地下地質の科学や化学に関する知識と、地球の地殻の下で何が起こっているかを観察する能力が必要ですが、これは現在の関連科学の範囲を超えています。同様のことが、技術、ビジネス、金融における地震にも当てはまります。観察は、これらの観察を引き起こすプロセスを理解しなければほとんど価値がなく、プロセスに関する知識も理論に基づいた観察なしには限られています。 確率数学は、多くの経済的および社会的現象を説明するための強力なツールであることが証明されています。NHANESのような健康と栄養に関する小規模なグループの調査は、3億人のアメリカ人の特性について貴重な情報を提供します。データの質が良好であることは、結果が年ごとにあまり変動しないことからもわかりますし、変動の性質も理解できます。平均身長は時間とともに増加しますが、その増加はそれほど大きくありません。また、データは他の情報源から得られた情報とも一致しています。国勢調査局は、NHANESの回答者がアメリカ人のランダムサンプルであることを確保するために努力しています。しかし、「アメリカ人」とは具体的に何を指すのでしょうか？市民？居住者？特定の日にアメリカにいる人々？これらのいずれかの包括的な登録簿は存在しません。そして、誰もこの医療検査に応じるよう強制されることはないため、招待された人口がランダムに選ばれていても、調査された人口がすべてのアメリカ人が同じように代表されることを期待することはできません。NHANESの手続きは結果によって正当化されているように見えますが、サンプルから推定された人口は、そのサンプルを構築するために用いられた方法の良さに依存します。大規模な個人の集団からのランダムサンプリングは、他の多くの目的にも使用されており、最近では選挙結果を予測するための世論調査が最も議論を呼んでいる例です。世論調査が始まったとき、これらのサンプリングの難しさの規模は十分に理解されていませんでした。世論調査の歴史の中で最大の失敗の一つは、1936年のアメリカ大統領選挙の結果を予測したリテラリー・ダイジェストの予測でした。この雑誌は、共和党候補のアルフ・ランドンが圧勝すると予想し、その予測は230万人の有権者の投票意向に基づいていました。 その結果はまさに圧勝でした。現職のフランクリン・ルーズベルト大統領は、メイン州とバーモント州を除く全ての州で勝利を収めました。この雑誌は約1,000万人にアンケートを送り、自社の購読者リストや電話加入者、自動車所有者の記録を利用しました。しかし、特に大恐慌の影響を受けた後では、これらのグループはアメリカの人口を代表するものではありませんでした。ルーズベルトは分裂を招く人物でもありました。リテラリー・ダイジェストの調査に応じた230万人の中には、彼のニューディール政策に対して憤慨している人々が、支持している人々（通常は貧しい家庭）よりもはるかに多く含まれていました。 この圧勝によってリテラリー・ダイジェストは打撃を受け、すぐに閉鎖されました。しかし同時に、当時あまり知られていなかったジョージ・ギャラップの名声が確立されました。彼は「クオータサンプリング」という手法を用いて結果を正確に予測し、数十年のうちにギャラップという名前は政治調査とほぼ同義になりました。クオータサンプリングは、回答者の特性をアメリカ全体の人口の既知の特性に合わせることを目指します。調査員が成功裏に接触した人々の回答から始めて、クオータサンプリングは受け取った回答を基に、もし回答者が人口からのランダムな選択であった場合の回答を推定するモデルを使用します。現代の調査員は、しばしば低い回答率に直面し、自らのサンプルが決してランダムではないことを知っています。そのため、彼らはランダム性を達成できなかったことを調整するために、洗練された複雑なモデルを使用しています。しかし、これは調査員やその結果を利用したい人々に「ヴィニアール問題」を突きつけます。モデルから導かれる確率は、そのモデル自体が真である確率と掛け合わされなければなりません。「調査員は非常に経験豊富だ」とか「そのモデルは過去にうまく機能した」といったことは言えますが、これは確率に関する声明ではなく、判断です。したがって、意見調査の結果に統計的な信頼区間を付けることは非常に難しいのです。 さらに問題は続きます。投票意向に関する質問への回答は、投票行動の予測に変換する必要があります。人々はある質問にはより正直な回答をすることがあります。集計された販売統計は、彼らがアルコールの消費について報告するよりも、牛乳の消費について報告する方がはるかに信頼性が高いことを示しています。そして、予測された人気投票のシェアを期待される選挙結果に変換する必要もあります。例えば、2016年6月の英国のブレグジット投票のような国民投票では、重要なのは各側の投票数だけであり、この投票から結果への変換は簡単です（とはいえ、多くの調査員が投票数の推定を誤りました）。 しかし、大統領が選挙人団によって選ばれる場合や、政府の構成が各選挙区の結果に依存する場合、追加のモデル化作業が必要になります。2016年の2つの大きな選挙、アメリカの大統領選挙とブレグジットの国民投票では、世論調査会社が結果を予測できなかったのは、彼らのモデルが生データを正確な予測に変換できなかったためであり、これは「ヴィニア問題」の現れです。 2015年のイギリス総選挙では、保守党が予測を覆して圧倒的多数を獲得し、ブレグジット国民投票の予想外の結果を受けて、多くのイギリスの世論調査会社はモデルをさらに調整しました。特に、彼らの手法が保守党の強さを過小評価していたことを認識しました。その結果、2017年の総選挙キャンペーン中には、異なる世論調査グループによる予測の幅が異常に広がりました。最終的に、正確な予測に近づいたのは、YouGovとSurvationの2社だけでした。YouGovは、2015年に世論調査会社のパフォーマンスを改善するために必要だったモデルの調整が、2017年の異なる状況や問題に対して必要なものとは大きく異なると正しく判断しました。この年、学生や他の若年層、国際的な有権者が予想外に多く投票に参加し、テリーザ・メイの保守党に反対票を投じました。一方、Survationは競合他社よりも2015年の元のモデルに対する調整を少なく行い、最終結果に最も近い予測を出しました。予測は何らかの基盤となるモデルに依存していることは明らかであり、予測の妥当性とそれに対する信頼度は、そのモデルの経験的関連性に依存します。問題が純粋に統計的であるように見える場合でも（多くの世論調査会社がそう信じていました）、根本的な不確実性とその非定常性の影響が介入し、予測を単なる統計的なものではなくします。 虚偽のストーリーと偽の統計 2015年3月、イギリスのタブロイド新聞「デイリー・エクスプレス」は「チョコレートが体重減少を加速する；研究によればコレステロールを下げ、睡眠を助ける」との見出しを掲載しました。** 同様のストーリーが他のメディアにも登場しました。これらは、国際医学アーカイブに掲載された記事に基づいており、このジャーナルはピアレビューされたオープンアクセスのジャーナルと自称しています。デジタル出版の時代に登場した多くのジャーナルの一つであり、中には信頼できるものもあれば、そうでないものもあります。この報告は、ある種の研究に基づいており、著者たちは実際に、低炭水化物ダイエットをチョコレートで補ったグループが、チョコレートを与えられなかった類似のグループに対して体重を減らしたことを確認しました。体重減少は「統計的に有意」とされ、コレステロールや睡眠に対する有益な効果も観察されましたが、古典的な頻度主義統計が有意と見なすレベルには達していませんでした。 この研究は結果を正確に報告しましたが、実際にはドイツの科学者とジャーナリストによって作られたジョークであり、いわゆる科学的なジャーナルが運営するピアレビューの低い基準や、新聞やそのジャーナリスト、編集者の軽率さを暴露することを目的としていました。そして、彼らの信じやすさは、科学や経済学における確率的推論の広範な乱用を極端な形で示しています。この「研究」における「統計的に有意」という言葉は、研究で観察された体重減少が偶然の産物である確率が5%未満であることを意味していました。しかし、上で示したように、確率に関する主張は観察データがどのように生成されたかを説明するモデルから導かれ、その主張の妥当性はモデルの妥当性に依存します。ここでのモデルは何でしょうか？ この実験は「無作為化比較試験」（RCT）と呼ばれる、薬の安全性と有効性を判断するための研究の「ゴールドスタンダード」とされるものの、質の低い実施例でした。RCTは現在、経済研究でもますます人気を集めています。目的は、チョコレートの摂取量だけが異なる2つのグループを選ぶことです。この他のすべての点でグループが同一であることを確保するのは非常に難しく、臨床研究者はこの結果を達成するために極端な努力をします。例えば、患者も医師も誰が薬を受け取っているのか、誰がプラセボだけを受け取っているのかを知らない「二重盲検試験」を強く求めます。しかし、最もよく設計された無作為化比較試験でも、試験の被験者と対照群の間には避けられない多くの違いがあります。研究者たちは、チョコレートをたくさん食べた被験者がよりよく眠ったと指摘しました。これは彼らのチョコレート消費量の増加による結果かもしれませんが、おそらくそうではありません。彼らは単に平均してよりリラックスした個人だったのかもしれません。暗黙の前提は、2つの研究グループがチョコレート消費以外のすべての関連する点で同一であるということです。「関連する」とは、体重の増減に影響を与える可能性のあるすべての要素を指します。この前提が真であれば、観察された違いは20回の試験のうち1回だけ記録されることになります。しかし、この前提が真であるとは考えにくく、またそれが真であることをどうやって知ることができるのかも疑問です。 また、人々がたくさんのチョコレートを食べて体重を減らせなかった、より非公式な試験も多く存在しますが、これらは『デイリー・エクスプレス』の見出しにはなりません。研究者は、ネガティブな結果は興味深くないため、ポジティブな結果のみを報告する傾向がありますが、これはチョコレートの「研究」よりも真剣な科学研究にも当てはまります。新聞が安全な通りや事故のない道路の報告をしないのと同様に、学術雑誌はチョコレートを食べても痩せないことを示す論文を受け入れません。 研究者たちは、自身が研究する化合物のポジティブな効果を示す研究を強調するのは理解できますし、製薬会社は自社製品の効果を広める強いインセンティブを持っており、失敗については文字通り、また比喩的に隠そうとします。チョコレートに関する「研究」は、たとえ薬が全く無意味で、研究が本当にランダム化されていたとしても、平均して20回の試験のうち1回は「統計的に有意な」結果が得られることを思い出させます。すべての試験が報告されない限り、統計的有意性の主張は無意味です。そして、誰もすべての試験を報告することはありません。なぜなら、期待できない研究の終わりまで時間とお金を無駄にする人はいないからです。このような批判に応じて、一部の製薬会社は臨床試験のポジティブな結果だけでなく、ネガティブな結果もより広範に公表することに同意しました。このような透明性の向上は問題を軽減する助けにはなりますが、完全には解決しません。スタンフォード大学で医学と統計学の教授を務めるジョン・イオアニディスが15年前に発表した論文は「なぜほとんどの発表された研究結果は誤りなのか」というタイトルで、最も広く引用される科学論文の一つとなりました。イオアニディスは、学術雑誌に掲載された論文の大多数の主張が、その後の研究で再現できないことが証明されたと主張しました。イオアニディスの研究は主に医学や関連分野に関するものでしたが、彼の批判は金融や経済に関する同様の研究にも当てはまります。経済学者はしばしば大規模なデータセットから結果を導き出します。ある大規模な研究では、著者の協力を得て、著者が使用したのと同じデータを用いても、発表された結果の半分以下しか再現できませんでした。経済学の実験結果に関する小規模な研究では、約60%の結果が再現可能であることがわかりました。しかし、実験経済学は通常、実験室条件下で行われる経済研究であり、被験者に「テキスト中にKの文字はどれくらいの頻度で現れますか？」といった質問をすることを含みます。同じ仮定された「バイアス」が異なる実験で調査された場合、成功裏に再現された結果の割合は確実にもっと低くなったでしょう。また、独自のデータセットの使用が増えることで、再現性の問題は悪化する可能性があります。チョコレートダイエットとそれに基づく「研究」は明らかに無価値ですが、このジョークは、より真剣な科学研究に蔓延する問題を極端な形で示しています。別の研究では、著名な心理学雑誌に発表され、ペンシルベニア大学の学部生がビートルズの「When I’m 64」を聴くと若返るという結果が示されました。もちろん、著者たちはそのような効果が実際に存在するとは一瞬たりとも考えていませんでした。しかし、彼らはその尊敬される雑誌で結果を報告するための標準的なプロトコルに従ったのです。 基本的な考え方は、経済学や心理学に共通しており、説明しようとしている変数を特定し、その「従属変数」に影響を与える可能性のある要因をリストアップすることです。ここでの従属変数は年齢であり、「説明変数」は学生の年齢に関連する可能性のある要因、例えば学生の父親の年齢などです。一方で、学生がビートルズの曲を聴いたかどうかのように、関連性がない要因も含まれます。研究者たちは、異なる説明変数が従属変数、つまり学生の年齢にどのように寄与するかを統計的に検証しました。その結果、音楽の影響が重要であり、標準的な統計テストにおいても有意であることが確認されました。具体的には、その録音に触れることで年齢が1年以上若返ることが示されました。もし研究者たちが使用した基礎モデルが有効であったなら（つまり、年齢が最近聴いた音楽を含む要因のリニアな関数であるなら）、著者たちは「When I’m 64」の年齢を減少させる効果が1年であると正しく結論づけたでしょう。しかし、著者たちも十分に理解していたように、そのモデルはナンセンスでした。統計的確率に関する主張は、それらの確率が導き出されるモデルの質に依存しており、しばしば（チョコレートダイエットや「When I’m 64」のケースのように）不十分に定義されているか、まったく定義されていないことが多いのです。他のケースでは、ゴールドマン・サックスのリスクモデルのように、モデルは経験的に検証されておらず、不確実性の下での選択の公理に類似した一連の仮定から単に導き出されています。1世代前、古典的統計学の創始者たちは、偶然のゲームに類似した小さな世界の問題に対する推論方法を開発しました。これらの方法のいくつかは、日常生活の意思決定を改善するために利用できることが期待されていました。確率的推論の範囲に対するこの楽観的な期待は完全には打ち砕かれていません。定常過程が観察可能な頻度分布を生成する限られたクラスの問題があり、そのような場合には統計的方法が強力です。しかし、これらの成果は、見かけ上似た技術の不適切な応用をもたらしました。 モデルを通じて物語を語る 「すべてのモデルは間違っているが、いくつかは役に立つ。」 — ジョージ・ボックス 1950年、プリンストン大学の数学科の主任であるアルバート・タッカーは、一般の社会科学者を対象にセミナーを行うよう依頼されました。タッカーは、ゲーム理論の基礎についてランダム社のメルビン・ドレッシャーやメリル・フラッドと共同研究を行っていました。聴衆が方程式で埋め尽くされた黒板を歓迎しないだろうと考えたタッカーは、「囚人のジレンマ」という物語を考案しました。これは、別々の独房に収監された二人の犯罪者の架空の物語です。互いに信頼し合い、秘密を漏らさないことでしか、彼らは長い刑期を避けることができませんでした。その信頼がなければ、最善の戦略はより軽い刑罰を期待して自白することでした。 今日、ドレッシャー、フラッド、タッカーの名前を忘れた、あるいは知らない何百万もの人々が、狡猾な保安官の物語を思い出しています。そして、その後の理論化によって、囚人のジレンマは経済モデルの中で最も洞察に満ち、実りあるものの一つとなりました。この種のモデル化の目的は、謎をパズルに変えることです。つまり、より単純で、明確な解決策がありながら、実質的な問題に十分に似ている問題を見つけ出し、洞察を得て最良の行動方針を明らかにすることです。サベージに倣い、私たちはこれを「スモールワールド」モデルと呼びます。経済理論の有用性は、初めからこのようなものでした。アダム・スミスは『国富論』の冒頭で、ピン工場のスタイライズされた描写を通じて労働の分業の概念を示しました。彼が実際のピン工場を描写していた証拠はありません。19世紀初頭、デイヴィッド・リカードは比較優位に基づく国際貿易のモデルを提案し、これは今でも経済学の中心的な洞察の一つです。ドナルド・トランプの大統領職の250年前、アダム・スミスは、外国貿易を一方の国が弱いまたは愚かなパートナーの犠牲の上に利益を得るゼロサムゲームとする重商主義の見解を否定しました。貿易は両者に利益をもたらす可能性があるのです。リカードは、スミスの議論を発展させ、すべての物を生産するのにより効率的な国でも、効率の悪い国との貿易から利益を得ることができることを示しました。その逆もまた然りです。彼は当時のスタイルで、数値例に基づいた物語で自らの主張を示しました。リカードは仮定しました。ポルトガルは80人の労働者で一定量のワインを生産できる一方、90人のポルトガル人が一定量の布を製造できるとします。イギリスでは、気候が湿潤で日照が少ないため、同じ量のワインを生産するのに120人の労働者が必要ですが、同等の布の量は100人で生産できます。この例では、イギリスはワインと繊維の両セクターでポルトガルよりも生産性が低いにもかかわらず、ポルトガルがワインに特化し、イギリスが布に特化すれば、両国に利益がもたらされるのです。一見すると、効率の悪い国との貿易が有益であるという命題は直感に反するように思えるかもしれませんが、効率の良い国との貿易が可能であるという命題も同様です。しかし、リカードのモデルは、個人間や国間に能力の違いがある限り、貿易が大きな利益をもたらすことを示しました。異なる商品やサービスを生産する際の国の絶対的な優位性は、その比較優位性よりも重要ではありませんでした。つまり、どのセクターまたはセクター群でその国が相対的により生産的であるかが重要なのです。 このモデルは貿易の量を予測することはできませんが、人工的な障害がない場合に、経済発展の段階が非常に異なる国々の間で貿易が繁栄する理由を理解する手助けをしてくれます。また、未熟な直感がどのように誤解を招くかについても示しています。経済学の正式な教育を受けていない人々でさえ、価格は供給と需要の相互作用によって決まることを理解しています。商品が売れ残る場合、価格が下がれば需要が刺激され、市場がクリアされるはずです。しかし、一部の市場では、物事がそのように機能しないことがあります。その理由の一つは、売り手が自分が販売している商品の質について、買い手よりもはるかに多くの情報を持っている場合があるからです。そして、買い手はその事実を認識しています。1970年、ジョージ・アカー ロフは、この「非対称情報」の存在下では、取引が行われる価格を見つけることが難しいことを示しました。中古車の潜在的な買い手は、特定の車両が高品質か低品質かを知りません。彼らはおそらく、平均的な品質の車に対して特定の価格を支払う意欲があります。しかし、そのようなオファーを受け入れるのは、平均以下の品質の車を持っている売り手だけです — いわゆる「レモン」です。このことに気づいた潜在的な買い手は、オファー価格を下げます。その結果、より良い品質の車の所有者は市場から撤退し、さらに低品質の車だけが販売されることになります。このプロセスは「逆選択」として知られています。このプロセスが続くと、市場は完全に崩壊する可能性があります。買い手と売り手の間の情報の違いは、供給と需要のバランスをもたらす価格を見つけることを不可能にします。逆選択は多くの市場で発生する可能性があります。健康保険はリスクをプールすることに依存していますが、健康な人々は脱退しようとし、健康でない人々はカバレッジを取得したがります。実際には、健康保険は参加するための強制がある場合にのみうまく機能します。多くの良いアイデアと同様に、逆選択の問題は説明されると明白に思えるかもしれませんが、この概念はさまざまな市場を理解する上で非常に役立ち、なぜこれらの市場のいくつかがうまく機能しないのかを説明するのに役立っています。リカード、タッカー、アカー ロフのようなモデルは、基本的な経済的アイデアを示す分かりやすい説明に基づいています。これらのモデルは、方程式、数値例、または面白い物語として提示され、経済学において特に実を結んでいます。経済問題に対する包括的または定量的な答えを提供するものではありませんが、パズルに明確な答えがある小さな世界との類似を引き出すことで、謎の本質をよりよく理解するための議論を構築する手助けをしてくれます。リカード、タッカー、アカー ロフは、聴衆が共感できる物語を語ることによって、市場の運営に対する人々の考え方を変えました。イギリスとポルトガルの布とワインの貿易、保安官事務所での空想的な出会い、中古車市場の不満足な状況などです。モデルや物語における真実と虚偽について、これらの物語のいずれも、一般的な意味で言えば真実ではありません。 実際のところ、19世紀初頭のイングランドはポルトガルよりもはるかに効率的に繊維を生産していました。「囚人のジレンマ」の中の保安官は、間違いなく二人の犯罪者の憲法上の権利を数多く侵害しました。また、私たちは一般の聴衆にアカーロフモデルを説明した経験を語ることができますが、その際、英国の中古車ディーラーの業界団体である小売自動車連盟の代表者から、彼の誠実な会員に対する名誉毀損だと激怒された反応に直面しました。しかし、タッカーはアメリカの刑事司法制度について話していたわけではなく、アカーロフが小売自動車連盟のメンバーの誠実さを疑っていたわけでもありません。また、繊維工場の生産コストに関する情報は、リカードの比較優位の原則の説明を否定するものではありません。効率的市場仮説は、経済学において最も物議を醸すモデルの一つであり、2013年にはこのモデルを開発したユージン・ファマが、これを否定しようとしたロバート・シラーと共にノーベル賞を受賞するほどです。この仮説の本質的な洞察は、公に利用可能な情報が証券価格に組み込まれているということです。一見矛盾する称賛の説明は、自然科学で同様の賞が授与されるとは信じがたいということですが、この仮説が真実であると信じること、あるいはそれが偽であると主張することは誤りです。ほとんどの公的情報は証券価格に組み込まれていますが、常に、または完璧にそうであるわけではなく、その事実が成功した投資戦略を設計する可能性を生み出します。効率的市場仮説の支持者と批判者の両方が、このモデルが「現実の世界を正確に描写している」と信じるという誤りを犯しているようです。効率的市場仮説は、「真実」でなくとも啓発的なモデルの典型です。マクベスのような偉大な舞台劇と同様です。小世界モデルはフィクションの物語であり、その真実は特定の詳細よりも広範な洞察に見出されます。「代表的なエージェント」、「消費者」または「企業」は、経済モデルにおいて実在の人物やビジネスではなく、著者の創作物であり、シャーロック・ホームズと同じように著者の思考の産物です。そして、そのようなエージェントが持つかもしれない期待は、モデルの仮定であり、現実の特性ではありません。シャーロック・ホームズの冒険がアーサー・コナン・ドイルの創作であり、現実の世界の描写ではないのと同様です。経済学は、リカードの比較優位の説明のように、時には仮想の数字で構成された物語として表現された単純なモデルから始まりました。「国富論」の著者アダム・スミスは、経済史家のジョン・クラッパムから「アダム・スミスがもう少し進んでいれば良かったのに」と批判されました。 カークカルディからキャロン工場までの距離は、彼が愚かなピン工場ではなく、大砲の製造と穴あけを行っている様子を見に行くためのものでした。キャロン工場は、実際にはカークカルディから日帰りの距離にあり、英国産業革命の初期の偉大な工場の一つでした。スミスの同時代のスコットランドの詩人ロバート・バーンズは実際に訪問し、「我々はあなたの工場を見に来たのではない、賢くなるためでもなく、ただ地獄に行かないために来たのだ」とコメントしました。 クレイハムの言うことには一理あるかもしれません。古今の経済学者は、抽象的に書いていることについて実際に見て回るべきです。しかし、あまり説得力はありません。スミスはピンの製造について書いていたわけではなく、エイカーラフが小売自動車連盟の活動を説明していたわけでも、タッカーがアメリカの刑事司法制度の機能を説明していたわけでもありませんでした。彼らはこれらのモデルを、より一般的な適用可能性を持つ原則の例として使用していたのです。その後、経済学はこの種の小世界モデルを通じて進展を遂げました。スミスの二十年後、トマス・マルサスは人口と成長に関する悪名高いモデルを提供しましたが、これは第20章でさらに詳しく議論します。デビッド・リカードは比較優位の原則に加えて、経済的地代のモデルを発展させました。これは、供給を確保するために必要な額を超えて、投入物の供給者が受け取る金額を指します（スポーツや金融サービス業界の多くの人々は、現在受け取っている報酬よりも低い報酬で働くこともあるでしょう）。スミスやリカードのように、例示的な計算を用いて物語を語ることはもはや流行ではありません。より形式的な数学的表現が求められ、時には数学が高度になることもあります。1950年代初頭、アメリカのケネス・アローとフランスのジェラール・デブレは、最新のトポロジーの進展から導き出された不動点定理を用いて、特定の仮定の下で競争市場経済の均衡の存在と効率性を証明しました。 彼らの数学は複雑ですが、結論は明確です。著者たちは、分散型経済が供給と需要をうまく一致させることができる条件を明確に示し、その均衡がある意味で効率的である条件をさらに表現しました。多くの人々にとって、アローとデブレはスミスの「見えざる手」の物語に形式的な数学的基盤を提供したのです。 レモン以上のもの 小売自動車連盟にとって不快であったかもしれませんが、エイカーラフの研究は非対称情報によって特徴づけられる市場の多くのモデルの発展をもたらしました。その中には有用なものもあれば、そうでないものもあります。マイケル・スペンスは、複雑な商品の価格が単に供給と需要を一致させるのではなく、製品の特性に関する情報を伝えるために使用されることを説明しました。 スティグリッツは、効率的市場仮説に内在する矛盾を強調しました。もしすべての情報が「価格に反映されている」のであれば、そもそも誰が情報を得るために投資するのでしょうか？これらのモデルは、小さな世界の類推であり、私たちをより大きな世界の重要な特徴へと導いてくれます。ある一人は、未使用の不動産リースの残り部分を処分しようとして失敗した経験を思い出します。「供給と需要」という経済学者のマントラを唱えながら、彼は価格を下げることを主張しました。しかし、リースがその低価格で売れなかったため、彼はモデルを切り替えました。もしかしたら、価格は供給と需要を等しくするためのメカニズムだけでなく、シグナルとしても機能しているのかもしれません。価格を元の水準に戻すと、小さなインセンティブが興味を持った購入者を引き寄せ、リースを手放すことができました。 リカードは、実践的な成功を収めるために彼の知的才能を駆使しました。彼は金融市場における非対称情報の重要性を直感的に理解していました。彼は債券投機で巨額の富を得たとされ、非常に迅速に債券を売却して市場のパニックを引き起こし、その後、パニックが収束した際に低価格で債券を買い戻すというグループを率いていました。2004年8月、シティバンクのトレーダーたちは「ドクター・イービル」と名付けられた同様の戦略を採用しましたが、これは金融サービス庁からの巨額の罰金につながり、銀行のCEOによって「愚かな行為」と評されました。 オークションの実施方法はいくつかあります。最も一般的なのは、オープンビッディングによる販売で、価格が上昇し、最終的に一人の購入希望者だけが残ります。eBayはこの方法の変種を使用しています。次に、封印入札オークションがあり、これは公共契約の競争入札でよく使用されます。入札者は提案を提出し、指定された日に封筒が開かれ、最低入札者が契約を獲得します。別の封印入札手続きでは、最低入札者に契約が与えられますが、価格は次点の入札者が提示した金額になります。これにより、入札者は成功した場合に支払う価格に影響を与えることを心配せずに、真の評価を明らかにすることができます。第四の手続きである「ダッチオークション」は、アムステルダム空港近くのアールスメール市場で使用されるため、この名前が付けられました。ここでは、世界中から集められた花が売買されており、大きな時計が徐々に価格を下げていき、入札者が購入に同意することで時計が止まります（アムステルダムにいるなら、早起きすれば、時計が非常に大量の花をどれだけ早く処理するかに驚くことでしょう）。1996年のノーベル賞受賞者ウィリアム・ビックリーは、妥当な仮定の下では、これら4つの方法が平均して同じ結果を生むことを示しました。もしこれが明白だと思うなら、なぜ売り手が最高入札を受け入れるのと同じくらい、次点の入札を受け入れることで同じだけの利益を得ることができるのか、自問してみてください（その答えは、さまざまな方法が異なる入札パターンを生むことに起因しています）。 ビックリーのアプローチは本質的に演繹的でした。しかし、アメリカ政府がオフショアの石油ブロックを行政的に配分するのではなく、オークションで売却し始めると、一部の石油技術者たちは「ここで何が起こっているのか？」と疑問を持ち始めました。彼らは、オークションで権利を購入した油田から石油会社が得ている低いリターンに注目しました。ウィナーの呪いモデルは、特定の経験から一般原則を導き出す帰納的推論の一例であり、これを最初に開発したのはこれらの石油会社の従業員のうちの3人でした。このモデルでは、油田の価値はほとんどの会社にとって似たような金額であるものの、掘削が始まる前にはその価値を正確に見積もることが難しいとされています。オークションの前に、各企業は油田の価値を見積もるために調査を委託します。調査が偏りなく行われれば、その平均値は真の価値に近いはずですが、見積もり自体は大きく異なる可能性があります。企業は自社の見積もりしか知らず、最も高い見積もりを出した企業が最も多く入札し、オークションに勝つ可能性が高いですが、実際にはその油田の価値が彼らの予想よりも低いことを発見することになります。彼らが勝ち取るブロックは、地質学者が誤った判断をしたものです。この問題はビジネスや金融の世界でも繰り返し発生します。企業の買収において、入札が成功するのは、入札者が過剰に支払った場合が最も多いのです。2007年には、イギリスの2つの銀行、ロイヤルバンク・オブ・スコットランドとバークレイズが、オランダの銀行ABN AMROに対してどちらが最も高く支払うかを競い合いました。バークレイズの株価が下落し、株主が不安を抱く中、RBSが入札に勝利しましたが、ウィナーの呪いに苦しみ、2008年には失敗しました。 オークション理論の最もよく知られた応用の一つは、スペクトラムオークションです。ここでは、アメリカとヨーロッパの政府が競争する携帯電話事業者に帯域幅を販売することで、非常に大きな収益を上げました。この時点で、大学院生の世代がコアモデルの複雑なバリエーションを開発していました。しかし、こうしたモデルの詳細な elaboration に過度の注意が払われる一方で、実際の大規模な世界でこれらのプロセスがどのように機能するかの実証研究にはあまり焦点が当てられていませんでした。イギリスや他の国のモバイルネットワークのスペクトラムオークションの設計に関与したポール・クレンプラーは、「オークション設計で本当に重要なのは、主に良い基本的な経済学です。それに対して、広範なオークション文献のほとんどは実際のオークション設計にとっては二次的な重要性しか持たない」と述べています。フリードマンとサベージが認識した方法論に関する唯一の記事では、彼らのアプローチが成功した将軍や政治家、ビジネスリーダーが意思決定のプロセスを説明する方法とは異なることを認めています。しかし、彼らはこの理論と観察との間の一見する矛盾は、実質的な異議ではなく、ましてや致命的なものではないと主張しました。フリードマンとサベージは、専門的なビリヤードプレイヤーとの類似性を引き合いに出しました。 これらの専門家たちは、最適なショットを決定するために必要な複雑な方程式を計算することも、理解することもできなかったが、その判断は、もし計算を行っていたとしてもほとんど変わらなかった。したがって、ビリヤードの腕前は良くないが、微分方程式には秀でている観察者は、プレイを正確に予測することができた。専門家たちは、あたかも合理的な最大化を目指すエージェントであるかのように行動する。だが、このアナロジーにはいくつかの問題がある。最も明白な点は、ビリヤードの理論が試合の結果を予測するのに全く役に立たないということだ。専門家が微分方程式が予測する理想的なショットをほぼ正確に打つことは確かだが、ある選手が勝ち、別の選手が負ける理由は、実際のプレイにおいて両者がその完璧なショットからわずかに逸脱するからである。これらの小さな不完全さは、ナイトが市場経済の機能にとって重要であると特定した現象を代表している。ほとんどの利益機会が利用されている一方で、利用されていない機会が起業家に報酬をもたらし、技術やビジネス慣行における革新を促進する。逆説的に、シカゴ学派が市場を完全競争のように扱おうとした結果、彼らは不確実で常に変化する環境における利益追求から生じる革新の能力を強調した以前のシカゴの洞察に盲目になってしまった。市場経済の革新的な成功は、個人や企業が「最適化」しようとすることから生じるのではなく、根本的な不確実性の世界を試行錯誤で乗り越えようとする試みから生じる。実際には、成功した人々は最適化する方法を見つけるのではなく、不確実性に対処し管理する方法を見出している。ビリヤード台の「かのように」という議論は、フリードマンによってさらに発展され、彼は理論の妥当性に対して仮定の現実性を考慮することは不適切であると主張した。代わりに、彼は「理論の『仮定』について尋ねるべき関連する質問は、それらが記述的に『現実的』であるかどうかではなく、目的に対して十分に良い近似であるかどうかである。そしてこの質問は、理論が機能するかどうか、つまり十分に正確な予測をもたらすかどうかを見ることでしか答えられない」と述べた。フリードマンの議論は経済学者の間で影響力を持ち、不確実性の下での選択を超えてその適用が主張された。科学哲学者のダニエル・ハウスマンは、フリードマンの論文を「多くの経済学者が読んだ唯一の方法論に関する論文」と表現しており、この本の著者たちにとっても長年その通りであった。ハウスマンは、他の多くの人々と同様に、フリードマンの議論をすぐに打ち砕き、理論の前提はその理論の予測であると指摘した。 フリードマンの論文は、ポパーの反証主義の一形態が流行していた知的歴史の短い時期に発表されました。反証主義とは、仮説が科学的な地位を得るためには、それが反証される可能性があることが必要だという考え方です。この反証主義は、1919年5月にフランク・ダイソンが考案した実験が、イギリスの天文学者アーサー・エディントンによって西アフリカのプリンシペ島で行われた際に、ひとときの注目を浴びました。この実験では、アインシュタインの相対性理論が光の進路を正しく予測し、ニュートンの重力場に関する見解がそれに反することが示されました。アインシュタインは国際的な有名人となり、2年後にはノーベル物理学賞を受賞しました。しかし、物理学においてもこのような決定的なテストは稀です。この実験では、太陽の光線を完全に遮断する必要がありました。また、ニュートン力学は「実際の世界の描写」ではありませんが、さまざまな状況で非常に有用です。物理法則が成り立ち、変わらないという前提のもとで生活することは理にかなっていますが、人間の事柄の世界が静的であるという前提のもとで生活することは理にかなっていません。この反証主義的見解の決定的な拒否は、今日哲学者たちがデュエム＝クワイン仮説として知られているものに要約されます。すなわち、反証はほとんど決定的ではなく、どんなテストも一連の補助的仮定、つまり世界に関する追加の仮定を必要とし、これらの仮定が満たされていないと主張することは常に可能です。たとえば、ニュートンの落下物の軌道に関する法則は、羽毛のゆっくりとした落下を観察することで反証されますが、彼の法則の適用は物体が真空中で落下することに依存しています。したがって、見かけ上の反証を、主張された法則の失敗ではなく、普遍的な法則の適用を示すために必要な仮定の失敗に帰することは常に可能です。この特定のケースでは、現実の世界は明らかに真空ではありませんが、ニュートンの方程式がほとんどの時間で良い答えを出すためには、十分に真空に近いのです。2007-08年の危機の後、多くの人々がそれが避けられないものであった理由を説明しましたが、予測していた人はほとんどいませんでした。元連邦準備制度理事会議長のアラン・グリーンスパンは、「私は、世界がどのように機能するかを定義する重要な構造に欠陥があることを発見した」とほぼ唯一の観察者でしたが、ほとんどの人々はその危機が彼らが常に言っていたことを確認したと気づきました。多くの経済問題において、予想された結果が実現しなかった理由の説明は常に存在し、その説明に異議を唱える手段は嘲笑以外にはありません。経済学者たちはこの言い訳を繰り返し使い、その結果嘲笑を受けてきました。 しかし、偽造主義者の議論の変種は、経済学者たちが自らのモデルが人々の行動の現実に対処できていないという批判をかわし、予測の失敗に対する批判を補助仮説を引き合いに出して退けることを可能にしてきました。このような見方は、科学というよりも宗教に近いものです。数値は政策ではない 私たちの一人は、中央銀行や財務省での豊富な経験を持つ著名なマクロ経済学者が書いた論文を見せられました。そのモデルは、中央銀行が今日、数年先の異なる日付における金利を発表すれば、インフレ目標が達成されることを示していました。* 論文の著者に「このモデルからどんな洞察を得られるのですか？」と尋ねると、答えは「モデルから導き出された数値が政策であるべきだ」というものでした。この答えは、経済学者が自らのモデルが「現実の世界を正確に描写している」と信じている場合にのみ意味を持ち始めます。しかし、小さな世界のモデルはそれを実現するものではなく、その価値は問題を枠組み化し、政策立案者が直面する大きな世界の問題に対する洞察を提供することにあります。モデルから確率や予測、政策提言を導き出すことはできません。確率は意味を持ち、予測は正確で、政策提言はモデルの文脈内でのみ根拠を持つのです。 他の分野はこの問題に対してより敏感なようです。橋梁建設者や航空工学のエンジニアは、より確立された知識の体系に基づいているため、自身の経験と一致しない定量的な答えには慎重になるでしょう。そして、経済学における私たちの経験では、驚くべき結果の最も一般的な説明は、誰かが誤りを犯したということです。金融、経済、ビジネスの分野では、モデルは決して「現実の世界を正確に描写する」ことはありません。モデルの出力を理解し解釈し、広い世界の状況で使用するには、常に情報に基づいた判断が必要です。 合理性とコミュニケーション アイデアの世界全体の目的は、現実を描写することではなく（これは全く不可能な課題です）、むしろ世界の中でより容易に道を見つけるための手段を提供することを忘れてはなりません。—ハンス・バイヒンガー『仮に』1911年 バラク・オバマは、SEALsを派遣してビン・ラディンの隠れ家を襲撃させるという良い決断をしました。ジミー・カーターは、テヘランの人質を救出するための失敗したデルタフォースの試みを承認したことで悪い決断をしました。結果は明らかです：2011年の行動ではビン・ラディンが殺され、特に問題は起こらず、全ての米国の戦闘員が無事に帰還しました。一方、1979年にはイランの人質は解放されず、2機のヘリコプターが衝突し8人のアメリカ軍人が死亡し、アメリカの軍事的な能力に対する評判は大きく傷つき、カーターは再選されませんでした。しかし、オバマが良い決断を下し、カーターが悪い決断を下したと確信しているのでしょうか？ それとも、オバマが運が良く、カーターが運が悪かっただけなのでしょうか？私たちには分かりません。アボタバードの襲撃には多くの問題が起こる可能性がありましたが、実際に起こった問題は作戦の成功に致命的ではありませんでした。一方、イランの襲撃には多くの問題が起こる可能性がありましたが、実際に起こった問題は致命的でした。根本的な不確実性に特徴づけられる世界では、私たちが知っていることもあれば、知っていると思っていることもありますが、後から振り返ってみても分からないことが多いのです。しかし、私たちは根本的な不確実性や運が人間の出来事において果たす役割を認めることに消極的なので、後知恵を適用してしまいます。私たちはオバマの優れた判断を称賛し、カーターがリスクを過小評価したことを批判します。 運とは、ポーカーはスキルのゲームか、それとも運のゲームか？もちろん両方です。結果はプレイヤーの能力とカードの引きによって決まります。アニー・デュークは、ポーカーのプロたちが「結果論」について語る様子を説明しています。これは、結果の質を決定の質に帰属させることです。ポーカーは、ルールが完全に定義されていて変わらない小さな世界の問題であり、コンピュータが強力です。ポーカーをプレイするコンピュータ「リブラタス」は、現在ではトッププロのポーカープレイヤーと同等の実力を持ち、次世代の機械はさらに優れたものになる可能性があります。 イングランドのテストクリケット選手エド・スミスは、選手たちが対戦相手に向かうバッツマンに「幸運を」と言い、早期にアウトになった場合には「運が悪かった」と言う様子を描写しています。しかし、彼の所属チームであるケントは、「チームビルダー」を雇って、数日間の真剣なトレーニングから離れた時間を使って「コア・コヴナント」を合意しました。この「コア・コヴナント」では、励ましや同情の表現を禁止しました。運がスポーツの結果に寄与する要因であることを否定したのです。その哲学は、根本的な不確実性は意志の力によって克服できるというものでした。スミスは当時からこれがナンセンスであることに気づいており、クリケットを引退した際には「運」というタイトルの本を書き、根本的な不確実性は避けられず、運がスポーツだけでなく人生の多くの側面において重要な役割を果たすことを説明しました。 オーストラリアのドン・ブラッドマンは、私たちが第13章で述べたように、史上最高のバッツマンでした。彼は卓越した技術を持っていましたが、運もありました。ニューサウスウェールズ州のボウラルチームが人手不足で彼にプレーのチャンスを与えたこと、テニスよりクリケットを選んだこと（彼はおそらく史上最高のテニス選手になっていたかもしれません）、そして第二次世界大戦が彼のキャリアの最良の年を奪ったことは不運でした。ブラッドマンの技術は、彼の卓越した集中力とフォーカスによって強化されました。クリケットほどその技術を必要とし、報いるスポーツは少なく、ブラッドマンの最高のイニングの一つである1930年のリーズでのトリプルセンチュリーや、ニューサウスウェールズでの世界記録スコア459は、彼が1日以上バッティングを続けることを必要としました。 第8章では、著名で教養のあるクリケット選手マイケル・ブリアリーが「フロー」の体験について述べていることに触れました。これは、ミハイ・チクセントミハイが多くの優れた実践的スキルの持ち主に特徴的だと記録している、明確に定義された（小さな世界の）問題に対する習得感からくる刺激的な感覚です。ブリアリーのキャリアの中で最も重要な試合の一つは、1979年のローディーズで行われたワールドカップ決勝で、彼とジェフリー・ボイコットが、非常に優れたバルバドスの速球投手ジョエル・ガーナーのボウリングに、運と技術を駆使して成功裏に抵抗し、イングランドの割り当てられた時間の三分の二をフィールドに留まった試合でした。しかし、リスクを取ることに消極的だったため、イングランドの残りのバッツマンに急いで得点を上げるプレッシャーがかかり、二人がアウトになると、ガーナーは残りのイングランドのバッティングラインアップを次々と打ち崩し、ウエストインディーズに優勝をもたらしました。ブリアリーのリスク回避戦略は正しかったのか、間違っていたのか？彼自身も、私たちも、決して知ることはできません。 良い決断が悪い結果を招くこともあれば、悪い決断が良い結果をもたらすこともあります。2019年、昇格したばかりのプレミアリーグのサッカーチーム、カーディフ・シティは、アルゼンチンの才能あるストライカー、エミリアーノ・サラを獲得して得点力を強化しようとしました。2019年1月、カーディフはサラに対してクラブ記録となる1500万ポンドの移籍金を支払いました。2日後、サラはナントからカーディフへ新しいクラブとのトレーニングセッションのために軽飛行機で飛び立ちましたが、その飛行機はチャンネル諸島上空で行方不明になり、後に海底でサラの遺体が発見されました。カーディフ・シティは1500万ポンドの負債を抱え、ストライカーを失い、シーズンの終わりにはプレミアリーグから降格しました。しかし、7×7が48になるという誤った信念から「エル・ゴルド」を当てたスペイン人は、自分の誤りを笑い飛ばすことができました。「結果論」は、決定の質をその結果によって誤って判断します。サッカークラブのオーナーは、数回の悪い結果の後に監督を解任することが常です。結果論は金融市場でも非常に一般的で、「あなたは最後の取引が良ければ良いということだ」という馬鹿げた格言がその例です。優秀な監督を解任する気まぐれなサッカークラブのオーナー、例えばチェルシー・フットボールクラブのロマン・アブラモビッチが世界的な名監督ジョゼ・モウリーニョを唐突に解任したのは、一般的に間違いを犯していると言えます。決定の質を結果によって判断するのではなく、その決定の背後にある推論の質を評価する方が良いようです。もし私が「7×7が48になる」と思って宝くじのチケットを買い、ジャックポットを当てた場合、私は自分が良い決断をしたと納得するかもしれません。しかし、その決定の背後にある推論は誤っていました。私の経験をあなた自身の選択に適用するのは賢明ではありません。しかし、ここでも少し異なる形の結果論が一般的です。チェスプレイヤーたちは、このエラーを「結果に基づく分析」と呼ぶことがあります。 決定に至る推論の評価は、その結果に対する私たちの知識によって決まります。ベンチャーキャピタリストは、すべての投資候補のビジネスプランを慎重にレビューしますが、選ばれた中で成功するのはごくわずかであることを期待しています。これらの失敗は、評価方法そのものを否定するものではありません。「歴史は勝者によって書かれる」と言われており、今日の過去に対する理解は、その後の出来事の知識をもとに解釈されます。私たちは、1930年代のイギリスとフランスの政治指導者たちが重大な過失と自己満足に陥っていたと自信を持って主張しますが、それは彼らが知らなかったヒトラーのその後の行動を知っているからです。1940年夏に戦い続ける決断を下したチャーチルの二党制の戦争内閣での議論については、より好意的な見方をしています。しかし、ナチス・ドイツはフランスで達成されたような迅速な勝利をロシアでも収めていたかもしれませんし、日本が真珠湾でアメリカを攻撃しなかった可能性もあります。実際には、ドイツはそうせず、日本は攻撃しました。私たちはチャーチルを20世紀の偉大な政治家の一人として称賛し、ヒトラーを無能な軍指導者かつ悪人として軽蔑します。 私たちの歴史解釈は結果に大きく影響されます。リンカーン、チャーチル、ルーズベルトが持つアイコニックな地位は、南北戦争や世界大戦が起こらなかったら得られなかったでしょうし、ピケットの突撃が成功していたり、ノルマンディー上陸作戦が失敗していたら、彼らの評価は異なっていたかもしれません。しかし、私たちはまた、自らの過失を否定するために歴史を書き換え、災害を偶然に帰することもあります。2008年に世界金融システムが崩壊寸前に追い込まれた際、銀行家たちはその崩壊を予測できた者はいなかったと私たちに保証しました。それは25標準偏差の出来事だったのです。リーマン・ブラザーズの破綻を見守ったディック・フルドは、上院の委員会に対して「毎晩、何を違ってやっていたらよかったのか考えています」と説明しました。その質問には明白な答えがありますが、フルドは自らの会社の失敗の設計者ではなく、被害者であると本気で自分を納得させているようです。良い結果とは文脈に依存します。そして、ある人にとって良いことが他の人にとって良いとは限りません。フルドは非常に裕福なままでしたが、リーマンの従業員は職を失い、納税者は自らのポケットに手を入れざるを得ませんでした。不確実性の下での意思決定を評価するためには、意思決定そのもののプロセスを見直す必要があります。行動することは説明することではなく、説明することは行動することではありません。 2001年、イングランドはギリシャとの重要な予選試合で引き分け、サッカーのワールドカップの決勝トーナメント進出を確定させました。その試合の最後の数秒でデビッド・ベッカムが決めた驚くべきゴールがその要因です。試合の早い段階でいくつかのフリーキックを外していたにもかかわらず、チームキャプテンのベッカムは最後のチャンスを自ら取ることを決めました。彼の極度のプレッシャーの中でのカーブしたシュートは、サッカー史上最も素晴らしいものの一つです。 シェフィールド大学のスポーツ工学部のマット・カレ博士は、ベッカムがボールに与えたスピンによって、ボールが前進する過程でゴールの片側からもう一方の側へと3メートル横に移動したと説明しました。そして、ボールの飛行の終わりに近づくにつれて、空気の流れが乱流から層流に変わり、抵抗が100％以上増加したため、ボールはゴールの左上隅に落ち込みました。カレ博士は「ベッカムはその素晴らしいゴールを決めるために、本能的に非常に高度な物理学の計算を行っていた」と観察しました。前の章では、ミルトン・フリードマンがビリヤードプレイヤーが複雑な微分方程式を解いているように見えると正しく指摘していました。しかし、私たちはビリヤードのチャンピオンの多くが微分方程式の専門家ではないこと、そしてベッカムが高度な物理学の計算を行うことができないことを知っています。また、カレ博士はそのような計算ができるにもかかわらず、そのゴールを決めることはできなかったでしょう。ベッカムは自分の行動の説明を正確に理解しなくても効果的に行動できましたが、カレ博士はその行動が成功につながる理由を説明できても、自らその状況で効果的に行動することはできませんでした。ナサン・リーモンが小説『ザ・テスト』の中で、プロの国際クリケット選手としての生活について「完璧なカバードライブを打つためには、完璧なカバードライブの打ち方を知る必要はない」と書いています。 しかし、ベッカムのシュートを本能的または直感的と呼ぶことは、効果的な行動に至るプロセスを軽視することになります。ベッカムのサッカーの才能は、何年もの経験、トレーニング、練習、そして並外れた自然の才能の結果であり、試合の初めに外したシュートを考えると、運も少なからずあったでしょう。複雑なスキルを学ぶには集中的な練習が必要です。試行錯誤の進化的プロセスが、身体と心を求められることに適応させます。そして、他の進化的プロセスと同様に、それを経験する人々は、自分に何が起こっているのかをあまり理解していなくても構いません。推論と意思決定は同じものではありません。推論は意思決定の一部ですが、推論は意思決定そのものではなく、意思決定も推論ではありません。意思決定は行動の選択を表し、推論はその選択を自分自身や他者に説明する方法です。私たちは、ベッカムがそのゴールだけでなく、他にも多くのゴールを決めたからこそ、彼が素晴らしい選手であることを知っています。同じ理由で、アニー・デュークがポーカーに非常に優れていることも知っています。私たちはベンチャーキャピタリストを長期的な実績で判断します。証券トレーダーは、ポーカーのプレイヤーとは異なり、小さく静止した世界で活動しているわけではなく、確率を計算するための同等の基準はありませんが、同様の決定を下す機会は頻繁に訪れ、その結果は明確です。したがって、成功した結果の長い連続から学ぶことが可能です。ヘッジファンドマネージャーのジム・シモンズの取引アルゴリズムは、全体として非常に利益を上げています。 私たちは、長期間にわたる失敗の結果からも多くを学べるかもしれませんが、そうした機会を得られるトレーダーは少数です。しかし、ファンドマネージャーの「スキル」を測るために広く用いられている「アルファ」の計算は、一般的に投資収益が定常的な確率分布からの抽出であると、根拠なく仮定しています。チャーチル、リンカーン、ルーズベルトは、可能な限り広範な状況の中で多くの異なる決定を下しました。リンカーンは奴隷解放宣言を発布し、チャーチルはイギリスで金本位制を復活させ、ルーズベルトはアメリカでそれを放棄しました。ケインズはチャーチルの決定について「彼には間違いを犯さないための本能的な判断力がない」と書きましたが、ルーズベルトについては「見事に正しい」と述べ、その後の経験は両者の評価を支持しました。私たちは良い意思決定と良い意思決定者の両方に興味があります。チャーチルはそのキャリアの記録が不安定であるため、良い意思決定者として評価されるかは不明ですが、彼のインスピレーショナルなリーダーとしての地位は疑いようがありません。一方で、悪い決定を下し、それから学び回復したリンカーンとルーズベルトは、良い意思決定者と見なされるでしょう。そして、結果だけを基に彼らを判断するのは簡単すぎます。デビッド・ベッカムも、自身の選択の理由を明確にするのが難しいと感じている一人です。 マルコム・グラッドウェルは、彼の著書『ブリンク』の冒頭で、ゲティ美術館が本物と信じていたギリシャの彫刻「ゲティ・コウロス」の例を挙げていますが、専門家たちはすぐにそれが偽物であると特定しました。グラッドウェルが説明するように、専門家の判断の根拠は曖昧で、「正しく見えない」といったものでした。しかし、時が経つにつれて、同様の彫刻が見つかり、それが確実に偽物であると特定され、さらに調査が進むと、ゲティ彫刻の由来を示す文書が偽造されていたことが明らかになりました。その真偽を疑った専門家たちは本物の専門家であり、ベッカムは最高のイングランドのサッカー選手の一人です。彼らのパフォーマンスは、長年の経験と訓練の成果でした。しかし、彼らの専門知識は、判断の理由を簡単に明確にすることを許しませんでした。ゲイリー・クラインは、熟練したインタビュアーが良い決定の背後にある理由、あるいは少なくとも説明を引き出す方法を示しています。彼は多くの例の中で、1991年の湾岸戦争の終わり頃に、イギリスの駆逐艦HMSグロスターの士官が艦船を狙ったイラクのシルクワームミサイルを撃墜した事件を説明しています。空はアメリカのA-6戦闘機で混雑しており、数時間の間、艦長や乗組員は友軍機を撃墜してしまったのではないかと恐れていました。しかし、その士官は、自分が脅威を特定したと確信していたと強調しました。彼の最初の合理化、すなわち加速する飛行経路がミサイルであり、飛行機ではないというものでしたが、それは分析に耐えませんでした。 しかし、彼がレーダー信号から直接情報を得ることなく高度を推測できたことを示唆する、より詳細な説明が他の人々、そして最終的にはその将校自身を納得させました。我々は偶然に惑わされているわけではなく、結果に基づいてこれらの意思決定者に行動の結果を評価することに従事しているわけでもありません。デビッド・ベッカムは、イングランドとギリシャの試合の前に何度も素晴らしいサッカー選手であることを示していました。ゲティのコウロスについて意見を述べた美術の専門家たちは、長年にわたりその資格を磨いてきました。その海軍士官は経験豊富で評価の高い航海者であり、彼の艦船を救いました。これらの人々は、自分たちが行っていることに優れていましたが、なぜそうしているのかを常に説明できるわけではありませんでした。 コミュニケーションの合理性 クラインはその士官の決定の理由を発見したのでしょうか？一見すると重要な問いのように思えますが、それが何を意味するのか、またなぜ重要なのかは分かりにくいです。熱いストーブに触れると、私たちは手を引っ込めます。それは痛いからでしょうか、それとも手を置いておくと組織が損傷するからでしょうか？シルクワームミサイルを撃墜する決定は良いものでした。戦闘の熱気の中で、撃つか撃たないかの決定は即座に下されなければなりませんでした。もしその士官に同僚と話し合う時間があったなら、彼はなぜその物体がミサイルだと思ったのかを説明する必要があったでしょう。彼の説明は挑戦されるかもしれず、グループは合意に達するか、意見の不一致を艦長に委ねることになったかもしれません。ゲティのコウロスを評価した専門家たちは、お互いに意見を交換し、彼らの見解とその理由について合意に達する機会がありました。HMSグロスターの場合、この相談は仮想的に行われ、事件のずっと後になってからであり、「結果に基づく評価」によって我々はその士官の判断を称賛することができます。正しいか間違っているかは別として。推論のプロセスは意思決定のプロセスとは異なります。カーネマンの「システム1/システム2」の区別における真実の要素は、我々が意思決定を行うプロセスと、これらの決定を他の人々に説明する方法との違いにあります。我々は行動を正当化するためにそのような説明を必要とします — 試合後のスポーツインタビュアーの興奮した質問に答えるため、HMSグロスターの艦長に行動を説明するため、ゲティのキュレーターに助言するためです。我々は他の人々の意見を求める過程で、必要に応じて自分の意見を修正するためにそのような説明を必要とします。我々の選択を実行するために他者を協力させるためには、行動の説明が必要です。ほとんどの決定、そしてほぼすべての重要な決定は社会的な文脈の中で行われます。私たちは家庭の決定に家族や友人を巻き込み、ビジネスの決定に同僚を巻き込みます。 経済活動は協力的なプロセスであり、そのコミュニケーションは人間の行動にとって不可欠な部分です。同じ情報に直面した場合でも、異なる人々は異なる判断を下します。これは、根本的な不確実性があるため、同じデータに対して多くの異なる解釈が可能だからです。良い意思決定には、他者とのコミュニケーションや意見交換が含まれます。最終的な決定が一人の責任であったとしても（ホワイトハウスのように）、その個人は通常、より広い議論から利益を得ることができます。私たちがすべての物語を評価する基準である一貫性と信頼性は、決定の理由を伝えるコミュニケーションの質を判断するための基準でもあります。そして、現代の西洋文化では、論理や理性との整合性という合理性のテストをそのようなコミュニケーションに適用します。ナラティブパラダイムは、ユーゴ・メルシエとダン・スパーバーが強調するコミュニケーションの合理性へと私たちを導きます。私たちの行動は進化的合理性の結果であり、コミュニケーションの合理性は、これらの行動を他者に説明する手段です。ベッカムのゴールとHMSグロスターの生存は、これらの概念が同じではないことを示しています。効果的に行動することは必ずしも効果的に説明することではなく、効果的に説明することは必ずしも効果的に行動することではありません。しかし、コミュニケーションの合理性は私たちの進化的合理性に寄与します。 人間の知性は集合的な知性です。ベッカムは、大勢の観衆の前でボールに向かって走り、イングランドのワールドカップ決勝進出の希望が彼の肩にかかっている中で、孤立した存在のように見えます。しかし、彼の成果は純粋に個人的なものではなく、チームメイトやクラブの監督であるアレックス・ファーガソンのようなメンターからの貢献を含む社会的プロセスの集大成です。ポーカーやチェスのような非常に個人主義的なゲームでさえ、成功は他者とのコミュニケーション能力と、そのコミュニケーションから利益を得る能力に依存しています。アニー・デュークは、他の熟練したプレイヤーとのポーカーに関する知識や経験の交換の重要性を説明しています。マグヌス・カールセンは、13歳の頃から彼のキャリアを支援しているマイクロソフトのサポートを受けたチーム・カールセンと共に活動しています。カールセンのメンターは、ノルウェーのエリートスポーツアカデミーであるノルゲス・トッピドレッツギムナスでチェスとサッカーを教えるシメン・アグデスティーンです。1924年のオリンピックでハロルド・アブラハムズが100メートルで金メダルを獲得した際（映画『炎のランナー』で不朽の名作として描かれたレース）、彼がプロコーチのサム・ムサビーニを雇ったことは、ほとんど不正行為と見なされました。映画の感動的な瞬間において、スタジアムから排除されたムサビーニは、彼の弟子が成功したことをイギリス国歌の音色がスタジアムから漂ってくるのを聞いて知ります。 しかし、そこからの100年間で、スポーツ医学、栄養学、工学の進歩、そしてドクター・カレと彼の同僚たちの努力やプロのコーチたちの活動によって、アブラハムスがその日10.6秒で走った100メートルを、ウサイン・ボルトは9.58秒で走ることができるようになりました。また、トップのプロコーチたちは今や高い報酬を得る人気のセレブリティとなっています。統計を野球に導入したビリー・ビーンは、名声を得ただけでなく、スポーツの成功を祝う映画『マネーボール』でブラッド・ピットに演じられる栄誉も手にしました。このスポーツの比喩は単なるメタファーではありません。ベッカムがスポーツの専門家やコーチの貢献を受けたように、オバマも情報機関の評価やスタッフの知恵に依存していました。俳優、メンター、アナリストは、良い意思決定に独自の貢献をします。そして、これらは異なるスキルです。人間は共生的な種であり、個々の能力を超えた成果を達成します。この共生性の経済的重要性は強調しすぎることはありません。他の共生的な種、主に一部の昆虫は、非常に異なる方法で複雑な人工物を作り出しますが、女王蜂は実際には巣の行動を指揮することはありません。ウディ・アレンの『アントz』は誤った擬人化です。各個体の昆虫は遺伝的にプログラムされた行動ルールに従います。エージェントベースのモデリングは、経済学や他の社会科学でいくつかの応用が見られ、人間の行動を理解するために社会的昆虫の行動を再現しようとしています。そして、そうしたモデルから学べる教訓もあります。しかし、私たちは社会的昆虫ではなく、コミュニケーションと協力の能力によって他の種と区別される高度な霊長類です。チンパンジーの行動に関する専門家マイケル・トマセロは、「2匹のチンパンジーが一緒に丸太を運ぶのを見ることは考えられない」と指摘しています。チンパンジーは、空間認識能力、簡単な計算の理解、因果関係の理解において幼児と競い合いますが、幼児が優れているのは社会的学習の能力です。だからこそ、大人の人間は幼児よりもはるかに知的ですが、成長したチンパンジーは幼いチンパンジーと同じくらいの知能しか持っていません。他の種は小さな世界の問題を解決することができ、時には人間よりも優れています。ゲーム理論家が混合戦略での解決を必要とすることを説明する子供のゲーム「じゃんけん」は、チンパンジーの能力の範囲内です。鳩はモンティ・ホール問題のバージョンを解決することができます。ある意味で、知的な非人間の生物は、経済学者が提案する合理的行動の表現に対して人間よりも適合することがあります。そして、鳩は飛ぶことができるのに対し、人間は飛ぶことができません。しかし、人間はエアバスA380を建造することができます。 イギリス、フランス、ドイツ、スペインでそれぞれ製造された部分を持つ航空機の胴体は、トゥールーズの組立工場で部品を一つにまとめるための驚異的な物流作業を実現しています。また、世界中の航空交通管制官と連携して飛行機を運航するための乗員や地上スタッフを編成することも可能です。このようなことを成し遂げるために必要なスキルや知識を一人の個人が持つことはできません。誰もがエアバスをどのように作るか、ロンドンからシドニーまでどう飛ぶかを知っているわけではありませんが、多くの人々が協力して働くことでそれが可能になります。人間の知性は集合的な知性であり、商業用航空機のような複雑な人工物を構築する能力は、自然の力の代わりにエンジンが使われるようになってから200年以上にわたって蓄積された集合的な知性の産物です。エアバスのすべてのフライトに貢献している数万の人々は、他の貢献者が誰であるかを知りません。彼らは小さなグループでコミュニケーションを取り、そのグループがさらに他の小さなグループとつながっています。経済活動をグループの視点以外から見ることは非常に制限的であり、現代経済がどのように機能しているかの中心的なポイントを見逃すことになります。エアバスを建造し、飛ばすという驚異的な調整の業績はどのように達成されるのでしょうか？一つの見方は、現代の産業組織理論に起因するもので、市場と階層を調整を達成するためのメカニズムとして特定しています。起業家はジェット機を構築するために必要な部品やスキルを購入します。プロセスのどの側面についても不確実な場合（部品の組み立て方からシドニー空港への着陸方法まで）、彼らは適切な補助的商品を購入することで対処します。第二の見方は、階層を利用して調整を達成します。大ボスがジェット機を作ることを決定し、数多くの小ボスにタスクを委任します — 一人には翼を、別の人には胴体を、という具合です。大ボスは、すべての小ボスとその部下に適切なインセンティブ契約を設計するためのアドバイスを受けるためにコンサルタントを雇います。これらの二つの風刺にはいくつかの真実が含まれていますが、起業家や大ボスに課せられた課題は明らかに不可能なものです。私たちは、孤立した個人ではなく協力的な種であるからこそ、飛行機を作ることができるのです。ソビエト連邦は大ボスの指導の下で民間航空機を製造しましたが、非常に質の悪いものでした。また、ハイチやナイジェリアのように生産活動に適応した社会は、社会的組織の深みが欠けているため、航空機を全く作ることができません。私たちはモデルの多様性の必要性を強調してきましたが、ここでも管理された多様性の必要性は明らかです。 エアバスのコンソーシアムは、市場と階層の二項対立には簡単には当てはまりません。単一の企業未満でありながら、独立した企業が契約を結ぶ以上の存在です。また、市場と階層の分類がアメリカ以外に輸出された際には、日本の系列（けいれつ）や韓国の財閥、さらには北イタリアの町や都市に見られるクラスターのような構造を説明するのに苦労しました。私たちは、能力に重点を置く別の企業理論の助けが必要です。エアバスのようなコンソーシアム、シリコンバレーにおける情報技術関連活動の集積、あるいはゼネラル・エレクトリックのような多角的コングロマリットなど、複雑なビジネス組織は、能力の集合体として最も有意義に説明されるかもしれません。ビジネスや経済は、新しい能力を開発し、既存の能力を変化する市場や技術に適用することで進展します。こうした能力は、購入、販売、交換され、階層的に整理されることもありますが、何よりも単に利用可能です。「商業の神秘は空気中にある」という言葉は、アルフレッド・マーシャルが19世紀末のより原始的な産業組織のレベルを説明するために作り出したものです。ポール・コリアーのような経済学者は、これらの能力のクラスターがポスト産業都市の復活に不可欠であり、政府とビジネスの間の広範な協力の文脈でのみ実現可能であると主張しています。人間の知性は集合的な知性であり、それが驚異的な人間の経済的成果の源です。私たちは共に不確実性を乗り越えることができます。個々の人々は異なる、そして避けられないほど不完全な知識を提供します。そして、ホワイトハウスの会議の準備の際のように、その知識を交換したとしても、同じ証拠に対して異なる評価を下します。また、特定の行動の可能な結果についても異なる判断を下します。オバマの決定は、確率の計算に基づいていたのではなく、競合する物語の信頼性と一貫性を天秤にかけたものでした。そして、彼は経験豊富で知識のあるアドバイザーたちと時間をかけて話を聞き、コミュニケーションを取ることで、慎重に行動を選択しました。コミュニケーションは物語を展開するための重要な部分です。 「紳士の皆さん、ここでの決定については全員が完全に合意していると考えます。それでは、次回の会議までこの問題についてのさらなる議論を延期し、意見の相違を発展させ、決定が何であるかを理解する時間を持ちましょう。」—アルフレッド・P・スローン 1961年1月、ジョン・F・ケネディがアメリカ合衆国の大統領に就任した際、彼は史上最年少の当選者でした。就任から3ヶ月以内に、CIAは彼にキューバ侵攻とフィデル・カストロの overthrow（打倒）を提案する計画を提示しました。カストロは2年前に独裁者フルヘンシオ・バティスタを追放した急進的な人物です。 侵攻は、キューバ軍の一部によるクーデターとして、亡命した政権の反対派の支援を受けて行われることになっていました。しかし、その結果は大失敗に終わりました。アメリカ海軍の支援を受けて上陸した亡命者たちは、すぐに捕らえられ、殺されたり投獄されたりしました。バイ・オブ・ピッグスの上陸作戦がアメリカ政府によって計画され、主に実行されたものであるという真実がすぐに明らかになりました。この作戦はカストロを追放することに失敗しただけでなく、彼の地位を強化し、ソビエト連邦からの外部支援を求める結果となりました。フィデル・カストロは、ほぼ50年間にわたりキューバを率いることになります。 10年後、アメリカの心理学者アーヴィング・ジャニスは、「グループシンク」という用語を広めました。これは、グループが主流のナラティブに挑戦することをためらったりできなかったりするために、悪い決定に至るプロセスを指します。ジャニスの代表的な例の一つは、バイ・オブ・ピッグスの上陸を承認するに至った経緯でした（真珠湾攻撃を予見する情報に対する反応の失敗ももう一つの例です）。事件後、統合参謀本部は侵攻計画に対して懸念を抱いていたが、アメリカの優位性という主流のナラティブに反することを表明することに躊躇していたと述べました。新しく経験の浅い大統領が、そのナラティブに対する挑戦が抑制される会議を主宰していました。ケネディはその経験から学び、同じ過ちを繰り返さないことを決意しました。前大統領のドワイト・アイゼンハワーは、重要な事後検証の質問をケネディに投げかけました。「大統領、あなたがこの計画を承認する前に、皆を前にして議論を行い、賛否を自分で把握してから決定しましたか？」 キューバが再び大統領の議題の中心となったとき、ケネディは意思決定のプロセスを非常に異なる方法で管理しました。1962年10月16日火曜日、ケネディはU-2偵察機の飛行がキューバで建設中のロシアのミサイル基地の証拠を示したことを知らされました。CIAによってホワイトハウスで行われた会議にその写真が提示されました。出席者は高官や内閣のメンバーからなるグループで、後にエクスコムと呼ばれることになります。このグループは、キューバミサイル危機として知られる13日間、ほぼ継続的に会合を持ちました。アメリカ本土にこれほど近い場所に核ミサイルが配備される可能性は受け入れられませんでした。大統領はどのように対応すべきか？選択肢はすぐに二つに絞られました：キューバに向かうロシアの船を阻止する海上封鎖、またはキューバのすべての軍事施設に対する空爆とその後の侵攻です。グループ内の意見は大きく分かれました。封鎖ではすでにキューバにあるミサイルを取り除くことはできず、空爆は全面的な核戦争にエスカレートするリスクを伴いました。両側から力強い議論が展開されました。エクスコム内での議論は昼夜を問わず続きました。 ピッグス湾の経験は、ケネディにアドバイスを無批判に受け入れることへの不安を抱かせました。彼は重要な決断を下す前に、アドバイスを求める際に二つの原則に従うことを決めました。第一に、根本的な不確実性の重要性を認識し、軍が理解していない形で「エスカレーションの恐ろしい予測不可能性」を恐れました。彼はフルシチョフ議長を追い詰めることを避けるためにあらゆる努力をしました。1962年の初めに、ロシアがキューバに攻撃的な武器を輸送しないと四度も助言した情報の弱さを意識し、情報の解釈や軍からのアドバイスを受け入れる際には慎重でした。 第二に、彼は二つの行動方針について受け取る物語が挑戦されることを確実にしました。彼はエクスコミ（Ex-Comm）を二つのグループに分け、それぞれが自分たちの選好する選択肢を支持する文書を作成し、文書を交換して互いの物語を批評するよう指示しました。また、彼はエクスコミの全ての会議に出席しないことを決めました。彼は自分の存在が出席者に自分が聞きたいことを予測させることを望まなかったのです。彼は彼らが本当に何を考えているのかを知りたかったのです。ロバート・ケネディ、彼の兄であり司法長官でもあった人物が後に書いたように、「私たちが話し合い、議論し、意見が異なり、さらに議論を重ねることができたという事実は、最終的な方針を選ぶ上で不可欠でした…意見、さらには事実そのものも、対立や議論によって最もよく判断されるのです。」 エスカレーションのリスクを懸念したケネディは、海上封鎖の選択肢を選びました。一部の軍事顧問は空爆を好みました。彼らは、著名なゲーム理論家トーマス・シェリングの見解に同意し、「アメリカとソ連が大規模な核戦争に巻き込まれる見通しは全くない」と考えていました。彼らは、合理的な指導者がキューバでの局地的な紛争を全面的な核戦争にエスカレートさせることを許可することはないと信じていました。危機は、フルシチョフがケネディがエスカレーションを避けたいと考えていることを理解し、後にトルコからの米国のミサイルを撤去するという秘密の約束と引き換えに、キューバのミサイルが解体されロシアに戻されたことで終息しました。その後公開された文書は、世界が核ホロコーストにどれほど近づいていたかを示しています。その時、キューバのロシアの指揮官が、モスクワとの通信が途絶えた場合に米国の侵攻に対して戦術核兵器を使用する権限を与えられていたことが明らかになりました。この本を読むことができる理由の一つは、ケネディ大統領が良い決断を下したからです。一年後、ケネディは暗殺され、彼が学んだ教訓は彼と共に消えたように思われました。現代の歴史家たちは、ケネディが大統領であり続けていたらアメリカのベトナムでの悲惨な関与がどのように展開していたかを議論していますが、結論は出ていません。しかし、私たちが知っているのは、「グループシンク」が再び顕在化したこと、そしてアメリカの軍事的優位性の物語も同様に再浮上したことです。「ドミノ理論」に対する挑戦は歓迎されませんでした。 優れた技術だけでは、確固たる独立運動を打ち負かすことができないという現実は認識されていなかった。技術者出身の国防長官ロバート・マクナマラが証拠に基づく政策を求めていたにもかかわらず、あらかじめ決められた政策を支持するための証拠は常に作り出すことができた。これがペンタゴン・ペーパーが抑圧された理由であり、ダニエル・エルズバーグと彼の告発を助けた人々がアメリカ政府の怒りに直面した理由でもある。また、40年後に別の政権がイラクの侵攻後の未来を計画する際には、重要な前提に対する挑戦が悲しいことに欠けていた。未来が不確実な中での意思決定は、しばしば集団活動である。私たちは他の人々の意見を求めずに大きな選択をすることはほとんどなく、それをすることは賢明である。コミュニケーションの合理性は、他者を説得するためと、挑戦を招くために設計されている。賢明な手にかかれば、他の人々の意見を求めることは真の相談と議論のプロセスとなる。しかし、能力の低いリーダーは、単に自分の知恵に対する称賛を求めることがある。ケネディは、経験豊富なアイゼンハワーの助けを借りて、その違いを理解するようになった。彼の後継者全員がそのことを理解したわけではなく、前任者の助言から同様の利益を見出すこともなかった。 数世代にわたり、産褥熱は多くの母親とその新生児を出産時に死に至らしめていた。17世紀と18世紀のヨーロッパの新しい産院での死亡率の上昇は、母親を助けるために設計されたその施設内での産褥熱の流行を反映していた。1795年、スコットランドの産科医アレクサンダー・ゴードンは、この病気が助産師や医師によって伝染されると主張する論文を発表した。1842年、イギリスの医師トーマス・ワトソンは、感染が一つのケースから別のケースに伝染するのを防ぐために医師が手を塩素溶液で洗うことを推奨した。そして1843年、オリバー・ウェンデル・ホームズ・シニア（第11章で出会った偉大な法学者の父）は、「産褥熱の伝染性について」というタイトルの論文を『ニューイングランド四半期医学ジャーナル』に発表し、多くの死亡の原因は医師による細菌の拡散であると主張した。産褥熱の原因と予防に関する最も体系的な研究は、ウィーンの医師イグナーツ・ゼンメルワイスによって行われた。1847年、彼は自宅で出産する女性の感染率が病院でのそれよりもはるかに低く、医師が塩素水で手を洗った場合には大幅に減少することを発見した。ゼンメルワイスは、なぜそうなるのかを本当に理解していたわけではなく、部分的には正しく「死体の粒子」の移動が原因だと推測した。 これらの発見や助言は、医療界から強く抵抗された。その理由は理解しやすいが、共感しにくいものである。医師たちは、自分たちが治療できない病気を引き起こしているという考えに抵抗し、実際にそれを恨んでいた。最終的には狂気に至るほど怒りを募らせたゼンメルワイスは、精神病院で亡くなった。 しかし、彼の分析は正当化され、今日では病院で出産する方が自宅で出産するよりも安全であることがわかっています。1854年、ジョン・スノー博士はロンドンのソーホー地区にあるブロードストリートのポンプのハンドルを取り外すことで、コレラの蔓延を劇的に減少させました。これにより、地元の住民は他の場所から水を調達せざるを得なくなりました。当時の主流の考え方は、感染症は「ミアズマ」、つまり空気中の有害な粒子によって広がるというものでした。ロンドンや他の大都市で漂っていた悪臭を考えると、この説明は信じやすいものでした。ゼンメルワイスと同様に、スノーも自分の強引な介入がなぜ効果的だったのか理解していませんでした。彼は単に、病気の発生率とブロードストリートの施設の利用との相関関係を観察していただけでした。疫病が収束した後、ポンプのハンドルは利用者の要求に応じて元に戻され、彼らは再び水を使い始めました。しかし、その水は依然として糞便由来のバイ菌に汚染されていましたが、コレラの流行は終わっていました。科学においても、私たちは物語に依存しています。良いストーリーは、詳細な研究結果の発表よりも説得力があることがあります。そしてこれは21世紀でも変わりません。長年、医師たちの間では、胃潰瘍はストレスや不適切な生活習慣によって引き起こされ、胃の酸が蓄積されることが原因だと考えられていました。オーストラリアの病理学者ロビン・ウォーレン博士は、潰瘍が実際には細菌感染の結果であると主張しようと何年も努力しました。1980年代、彼は同じくオーストラリア人のバリー・マーシャルと共に、100人の患者からの生検を研究し、そこから「ヘリコバクター・ピロリ」として知られる細菌を培養しました。彼らはこの微生物が胃の炎症や十二指腸・胃潰瘍を持つほぼすべての患者に存在することを発見しました。しかし、支配的な物語を変えるのは難しいことがわかりました。潰瘍の従来の治療法は、日々の投薬を必要とし、場合によっては生涯続くものでした。そのため、制酸薬は製薬会社の利益の主要な源でしたが、抗生物質のコースは数ドルで済みました。したがって、業界や医療界は、潰瘍が抗生物質で治癒できるという考えに抵抗しました。実際、多くの専門家はH.ピロリが病原体であることを否定しました。そこでマーシャルは、細菌を含む溶液を飲み込むことに決め、すぐに潰瘍を引き起こすことが多い胃炎の発作に見舞われました。この過激な実験は物語を変えました。現在では、ほとんどの胃潰瘍はH.ピロリによって引き起こされると認められており、しばしば幼少期に感染します。マーシャルとウォーレンは2005年にノーベル医学賞を受賞し、彼らの粘り強い挑戦のおかげで、何百万人もの人々がより痛みの少ない生活を送ることができるようになりました。 知識は、ベイズ的なダイヤルの動きを見ながら、既知の未来の結果のリストに人々が付ける確率を機械的に修正するプロセスを通じて進展するものではありません。 現在の従来の知恵は、議論や挑戦に応じて変化する集団的な物語に体現されています。主に、この物語は徐々に変化し、「ここで何が起こっているのか」という一般的な説明がより完全なものになっていきます。時には、アメリカの科学哲学者トーマス・クーンが述べたパラダイムシフトのプロセスのように、物語が不連続に変化することもあります。F・スコット・フィッツジェラルドは、自身の精神的崩壊を描写し、「一流の知性の試金石は、対立する二つの考えを同時に心に留めておき、なおかつ機能し続ける能力である」と述べました。そして、根本的な不確実性に直面した一流の意思決定者の特徴は、参照物語を中心に行動を組織しつつ、この物語が誤りである可能性や、他の物語が関連するかもしれないという可能性に対してもオープンであることです。これは、ベイズ的更新とは非常に異なる推論のスタイルです。医師たちが従来の物語に反する経験的観察を受け入れるのが遅れたために、何百万人もの人々が命を落とし、さらに多くの人々が苦しみました。しかし、私たちは一流の知性や意思決定者に出会えるのは、時折の幸運に過ぎません。ポール・サミュエルソンが書いたように、「偉大なマックス・プランクが言ったように、科学は葬式ごとに進歩する。古い人々は新しい教義によって改宗することはなく、単に新しい世代に置き換えられるだけである」と。プランク（サミュエルソンと同様に、パラダイムシフトへの貢献でノーベル賞を受賞した人物）は、実際にはこのようには言っていませんが、彼はこの感情をより簡潔でない形で表現していました。 ミアズマの物語が病原菌の物語に取って代わるには数十年を要し、特にフランスの科学者ルイ・パスツールの忍耐強い実験的な作業が必要でした。真実に近づくにつれて、パスツールは「私は神秘の縁に立っており、ベールが薄くなってきている」と書き、さらに「運は準備された心に味方する」と付け加えました。物語に挑戦する意欲は、科学の進歩だけでなく、良い意思決定においても重要な要素です。ほとんどの中央銀行は、金利に関する決定を長い委員会の議論の後に行います。この議論の目的は、「ここで何が起こっているのか？」（経済において）を問い、金利の変化によって影響を受ける人々に決定を伝えるための物語を構築することです。著者の一人が経験したように、このプロセスの利点は、経済の状態に関する従来の物語に挑戦することです。イングランド銀行の金融政策委員会内での議論は、すべてのメンバーが現在の見解に挑戦し、アイデアを提案するのに役立ちました。注目すべきは、政策決定がほとんど一致しないことが多く、9人の委員による多数決で決定されるにもかかわらず、ほぼすべてのメンバーが他のメンバーと「ここで何が起こっているのか」を議論したいと考えていたことです。 ほぼ20年の間に、ただ一人のメンバーが議論を避けて銀行に投票をメールで送ることに喜んで同意すると言いました。ビジネスの物語として、アルフレッド・スローンは、この章の冒頭で述べられた観察を行った人物であり、1923年から1946年までゼネラルモーターズの最高経営責任者（CEO）を務めました。この期間中、同社は世界最大の産業企業へと成長しました。この時代のビジネス組織の中で、ゼネラルモーターズほど広範に研究されたものはないかもしれません。ピーター・ドラッカーの1946年の著書『企業の概念』は、初のベストセラーとなったビジネス書であり、現在も印刷され広く読まれています。また、アルフレッド・チャンドラーの『戦略と構造』は、企業やそのリーダーたちの英雄的な描写から、今日の真剣な学問分野へとビジネス史を変革しました。スローン自身の著書『ゼネラルモーターズとの年月』は、シニアエグゼクティブによる数少ない価値ある自伝の一つです。ロナルド・コースの企業理論の描写は、1991年にノーベル経済学賞を受賞したもので、戦間期のゼネラルモーターズを薄く隠した形で描いています。 スローンの経営スタイルの本質は、緊密に結びついたシニアエグゼクティブグループとかなりの組織の分権化の混合でした。スローンが企業の指揮を執ると、彼は多くのシニアエグゼクティブを自分の選んだグループに置き換え、これらの人物は企業の全盛期を通じて支配的な存在であり続けました。しかし同時に、ビュイック、キャデラック、シボレー、フィッシャーボディなどの各部門は、自律的なユニットとして運営され続け、ゼネラルモーターズのブランド名が付けられた車は存在しませんでした。スローンは、相談、同僚性、そして「ここで何が起こっているのかを理解すること」に対する関心を強調しました。「私は決して命令を出しません。できるだけ自分のアイデアを同僚に売り込みます。彼らが私を納得させるなら、私は彼らの判断を受け入れます。彼らがしばしば私が間違っていると納得させるのです。私は人に権威を行使するよりも、その知性に訴えることを好みます。」 もちろん、これらの関与とレビューのプロセスは、経営陣の運営を描写したものであり、組織全体を示すものではありません。ゼネラルモーターズの従業員の大多数は、組み立てラインで働き、指示されたことを実行していました。ドラッカーは「ゼネラルモーターズで経営者と見なされるための唯一の定義は、『彼が反対する政策決定に対して公式に抗議することが期待される人』である」と説明しました。このような批判は、罰せられるどころか、奨励されていました。経営と労働の間に明確に区切られた境界内では、既存の物語に対する挑戦が歓迎されました。これが哲学であり、ある程度の現実でもありました。そして、50年間、それは機能しました。 アルフレッド・スローンが20世紀の最高のCEOであったと強く主張できるなら、エディ・ランパートは21世紀の最悪のCEOであると主張しつつあります。ランパートは2005年にアメリカの象徴的な小売業者シアーズを掌握し、苦境にある低価格のKマートと合併しました。 ランペルトは、以前はヘッジファンドマネージャーを務めていたが、小売業やその他の非金融ビジネスの経験は全くない。彼は会議を極端に嫌うことで知られており、フロリダとコネチカットにある自宅からビデオリンクを通じて指示を出し、進捗を確認している。会社の本社はイリノイ州にあり、店舗はアメリカ各地に散らばっている。ランペルトは物語的な論理の力を理解している。「支配的な物語は、主に繰り返しによって、そして次にそれに反対する人々への攻撃によって守られる…それらは、異なる見解や思考の誤りの可能性がないかのように繰り返される」と、彼は2010年に株主に対して語り、規制や政府の支出を批判した。おそらく、彼の支配的な物語に対するその認識は内省から来ているのだろう。ランペルトは、自分の物語に対する異議を歓迎しないことで知られている。元ビジネスパートナーのリチャード・レインウォーターは、バニティ・フェアにランペルトをこう語った。「彼は自分が進みたい方向に向かうことに夢中になりすぎて、時には人々が傷ついたり、踏みつけられたり、ぶつかったりすることがある…彼は、接触したほとんど全ての人々から自らを孤立させてしまったと思う。」ランペルトの壮大な288フィートのヨットは「ファウンテンヘッド」と名付けられており、これはアイン・ランドの小説に由来しており、個人主義と規範や慣習への持続的な抵抗を称賛する作品である。ランペルトの経済的な物語は、ランドの影響を受けたリバタリアン的なものであり、その精神に則って、彼は会社を競争する別々の利益センターに分割した。これらの利益センターは、個々の店舗や地域ではなく、店舗内で競争する利益センターである。ランペルトの小売に関する物語は、「ショップ・ユア・ウェイ」と呼ばれるロイヤリティプログラムに焦点を当てている。「私たちは、ショップ・ユア・ウェイがシアーズ・ホールディングスの変革の礎となることを想定していました。単に商品を販売するのではなく、私たちのメンバーが日常生活を送る中でのワンストップの目的地となることを目指していました。」私たちは、この物語からランペルトがシアーズビジネスにもたらそうとしている変革の本質について、ほとんど何も理解できていないようだ。そして、シアーズの顧客も同様に困惑しているようだ。ランペルトが就任した時、株価は100ドルを超えていたが、それ以来売上は半分に減少し、店舗の3分の1が閉鎖された。彼が株主に宛てた年次書簡での長々とした論考は中止された。この原稿を完成させる頃、シアーズはチャプター11の破産を申請し、失敗したチェーンの資産を引き継いだ入札者がランペルトのファンドのグループであることが債権者に知られることとなった。アメリカで最も成功していない小売業者の物語に対する見解は、アメリカで最も成功した現代の小売業者であるアマゾンのCEO、ジェフ・ベゾスの見解とは対照的である。アマゾンでは、各会議の前に、幹部たちは一人が準備した6〜7ページのメモを静かに30分間読み、その後にその内容についての議論を始める。 これらのメモは「物語的に構成されており」、提案された製品のプレスリリースの形を取るものもあります。ベゾスは、物語が重要であると考えており、それは彼が世界最大の書店を運営しているからだけではありません。高品質なメモを書くための時間は数時間や数日ではなく、1週間以上かかることもあります。会議以外の場面では、彼は「逸話とデータが矛盾する場合、逸話が正しいことが多い」と指摘しています。「測定方法に問題があるのです。」これらの経営手法は、わずか23年でアマゾンを世界で最も価値のある企業の一つにする上で重要な役割を果たしました。私たちの経験でも、データが直感に反する結果を示す場合、最も一般的な説明はデータに何らかの問題があるということです。もちろん、常にそうとは限らず、ガリレオからゼンメルワイス、パスツール、アインシュタインに至るまでの科学の進歩は、データが当時の物語を覆す重要な実験の結果です。しかし、すべての若い研究者は「そのデータはどこから来たのか？」という問いを常に持つべきです。データと物語は常に挑戦にさらされるべきです。 リンカーンとサッチャー エイブラハム・リンカーンは、内閣のテーブルを囲んで同僚たちと deliberating（審議）していました。決断の時が来ました。リンカーンは投票を求めました。全ての大臣が反対の手を挙げました。するとリンカーンは自ら手を挙げ、「紳士たち、賛成が多数です」と言いました。この話は広く伝えられていますが、実際には真偽不明のものです。しかし、このフィクションの物語には多くの洞察が含まれています。リンカーンは挑戦を求めつつ、結果に対する個人的な責任を受け入れました。彼は、強力なライバルたちの間で行き詰まった共和党の候補者として大統領に選出されましたが、その後、これらのライバルの中で最も著名な人物を内閣に任命しました。ウィリアム・スワードのように、彼の国務長官は、彼らが大統領の椅子に座るべきだと信じ続けました。リンカーンは周囲の才能を活かし、これらの人物が提起する挑戦に応じました。最も根本的には、彼は解放の必要性を認識した後も、植民地化—解放された奴隷をアフリカに帰還させること—がこの対立の最終的な結果であるべきだという以前の信念を克服し、「勝利の鷲が飛び立つ」までその宣言を遅らせるよう説得されました。リンカーンがアメリカの大統領の中で最も偉大な一人であり、彼の政権が最も効果的であったことに異論はありません。 マーガレット・サッチャーは、依然として物議を醸す人物です。 彼女は、当時の他の誰も成し遂げることができなかった英国政治の変革を実現しました。それは、インフレの克服と健全な財政の復活、規制緩和、労働組合の権力制限、民営化のプログラム、そしてアルゼンチンの侵攻後に南大西洋の小さなフォークランド諸島を取り戻すためのキャンペーンの成功です。しかし、1987年の3回目の選挙勝利の後、彼女のスタイルはますます独裁的になっていきました。彼女の雇用長官であるノーマン・ファウラーによれば、「彼女は今や、より慎重な声が常に反対してきた政策を実施することを決意していました...新しい大臣が何を期待されているのか疑問を抱いている場合、マーガレット・サッチャーはその大臣のカードに消えない印をつけるでしょう。ある会議では、彼女は提出された部門の提案を見下ろし、他の大臣たちに「この文書に賛成するのは大臣以外に誰かいますか？」と尋ねました。」 ファウラーは1990年初頭に「家族ともっと時間を過ごすために」内閣を辞任しました。このフレーズは、その後、辞任の理由を説明したくない退任する幹部の間でクリシェとなりました（ファウラーは新しいリーダーの下で保守党の党首になるために再び家族を離れることになります）。財務大臣のナイジェル・ローソンは、6ヶ月前に突然内閣を辞めていました。1990年10月に副首相のジェフリー・ハウが辞任した後、彼は下院で激しい演説を行い、「他の人々が私が長い間苦しんできた忠誠心の悲劇的な葛藤に対する自らの反応を考える時が来た」と述べました。4年後、サッチャーの首相としての行動を振り返ったハウは、「彼女の悲劇は、彼女の多くの業績の素晴らしさよりも、彼女が後に自らのますます妥協を許さない見解を押し付けようとした無謀さで記憶されるかもしれないということです」と述べました。 ハウの辞任演説は彼女のリーダーシップに対する挑戦を引き起こし、1990年11月末までにサッチャーのダウニング街での任期は終了しました。もちろん、サッチャーは民主主義の中で活動しており、彼女の挑戦への抵抗の結果、彼女の首相職は早期に終わりました。競争市場で活動するビジネスパーソンにも同じことが言えます。エディ・ランパートの下でのシアーズの物語は、常に衰退し続けるものであり、彼が会社の支配権を持っていなければ、数年前に追放されていた可能性が非常に高いです。このような是正メカニズムが欠如した体制の独裁的リーダーは、現職のリーダーに挑戦する者たちのキャリアや命、そして彼らが支配する国の政策に計り知れない損害を与えることができます。ヒトラー、スターリン、毛沢東の任期は、リーダーの死によってのみ終わりました。アイゼンハワーとマッカーサーは、それぞれヨーロッパと太平洋戦線で連合軍を勝利に導いた将軍たちでした。 両者は大統領になる野望を抱いていたが、アイゼンハワーは控えめに、マッカーサーはより公然とその意向を示していた。一方は1952年に両党から大統領候補として求められ、共和党から立候補を表明すると圧倒的多数で当選した。もう一方は、トルーマン大統領によって、韓国戦争を中国との潜在的な核戦争に拡大しようとした無謀な行動のために解任された。マッカーサーのアメリカ全土を巡る初期の演説は一定の熱意をもって迎えられたが、聴衆が彼の苦々しさや非難に対する関心を失うにつれて、その熱意は次第に薄れていった。両者は優れた指揮官であったが、リーダーシップスタイルは大きく異なっていた。アイゼンハワーはさまざまな視点を求めたのに対し、マッカーサーは挑戦を避け、他者の権威に屈することを拒んだ。アメリカの兵士であり政治家でもあるジョージ・マーシャルはかつて彼に「あなたにはスタッフではなく、宮廷がある」と言った。トルーマンは、軍が「ロバート・E・リー、ジョン・J・パーシング、アイゼンハワー、ブラッドレーのような人材を生み出しながら、同時にカスター、パットン、マッカーサーのような人材を生み出すことができるのか理解できない」と述べた。（カスターの「最後の抵抗」は彼の部隊全体の死を招き、パットンのスタイルは「どんな野郎も国のために死ぬことで戦争に勝ったわけではない。彼は他の愚かな野郎を国のために死なせることで勝った」という有名な言葉に表れている。）イギリス陸軍のモンゴメリー将軍はアイゼンハワーを軽蔑し、「彼には自分の計画がなかった…アイゼンハワーはアイデアを集めるために会議を開いたが、私は命令を出すために会議を開いた」と主張した。モンゴメリー自身もマッカーサーに匹敵する傲慢さを持っており、ウィンストン・チャーチルは彼について「敗北時には打ち負かせないが、勝利時には耐え難い」と語った。チャーチルは、提案されたアメリカの将軍の中からアイゼンハワーを最高司令官（ヨーロッパ）に選び、モンゴメリーも彼が連合軍の最高指導部をまとめるための人材であることを認めざるを得なかった。 大統領として、アイゼンハワーは内閣、特に国務長官のジョン・フォスター・ダレスに操られていると批判された。しかし、アイゼンハワーは現代の大統領の中でも最も成功した人物の一人であり、彼のアプローチはある歴史家によって「隠れた手のリーダーシップ」と表現された。マッカーサーは優れた軍事戦略家であり、第二次世界大戦における彼の太平洋キャンペーンは成功を収め、日本の行政を有能に管理した。しかし、韓国戦争の後半では誤りを犯し、その戦役が勝利に至らなければアジアだけでなく西ヨーロッパも共産主義者の手に落ちるだろうという警告は完全に誤りであった。彼のアプローチは、韓国の紛争をエスカレートさせることを考えたアイゼンハワーの冷静な判断とは対照的であり、アイゼンハワーは他の意見に説得され、外交官ジョージ・ケナンの封じ込め戦略を成功裏に推進し追求した。その結果、アイゼンハワーの大統領としての8年間は平和と経済成長の時代となった。 韓国で休戦が成立した際、冷戦がさらに36年間も冷たいままであるとは誰も予想していませんでした。そして、アイゼンハワー大統領が行った退任演説では、軍産複合体の力が増大していることに対する予見的な警告が意外にも発せられました。物語の保護 | 物語に挑戦することの価値は、単に何が起こっているのかの最良の説明を見つけることではありません。それは提案された行動計画の弱点を検証し、堅牢性と回復力を確保することです。アイゼンハワーは、1944年6月にフランスに侵攻した連合軍を指揮しました。この作戦は歴史上最大かつ最も綿密に計画された物流作戦でした。Dデイ当日には16万人の兵士が上陸し、300万人の兵力が侵攻を支援するために待機していました。偽の情報や戦術的な動きがドイツ軍を説得し、作戦がパ・ド・カレーで行われると信じ込ませた結果、ドイツ軍は英仏海峡と大西洋沿岸に薄く広がっていました。アイゼンハワーのアプローチはパットンのそれとは対照的でした。「我々は早くあそこに行きたい。こんなクソみたいな状況を早く片付ければ、紫色のクソ野郎どもに対しても早く出撃できるし、彼らの巣も掃除できる。クソったれの海兵隊がすべての栄光を手に入れる前に。」しかし、アイゼンハワーは多くのことがうまくいかない可能性があることを理解していました。侵攻の前日、彼は失敗した場合に発表される手紙を用意しました。彼がその手紙が必要になる確率をベイズ的に計算したかどうかは疑わしいですが、結果的にはその手紙は不要でした。確率的推論の重要性を主張するフィリップ・テトロックとダニエル・ガードナーは、予測の評価者であり「良い判断プロジェクト」の設計者として、「数十年にわたり、アメリカは同時に二つの戦争を戦う能力を維持する政策を持っていた。しかし、なぜ三つではないのか？四つでは？エイリアンの侵略に備える必要はないのか？」と問いかけます。しかし、答えは確率には依存しません。エイリアンの侵略の確率を形成する基盤は存在しません。アメリカが「二つの戦争」戦略を維持していたのは、別の理由からです。この政策を策定した人々の心にあったのは第二次世界大戦の物語であり、アメリカはドイツに対してヨーロッパでの地上戦と、日本に対して太平洋での海上戦を同時に戦わなければならなかったのです。しかし、その後の数十年でその物語の重要性は薄れ、特にベトナム戦争やイラク戦争の教訓を吸収した後には、戦後の時代がアメリカ軍の能力に対して異なる多様な要求を突きつけていることが明らかになりました。ドナルド・ラムズフェルドがジョージ・W・ブッシュによって国防長官に任命されたとき、彼は この二つの戦争政策に対する懐疑的な見解が表明され、最終的にオバマ政権下でその戦略は放棄されました。確率を構築しようとする試みは、実際には多くの不測の事態に対処するための堅牢で弾力的な防衛能力を生み出すという、より有益な作業からの気を散らすものです。その多くは、詳細に説明することができるのはごくわずかです。1982年にアルゼンチンがフォークランド諸島に侵攻した際、イギリスは驚かされ、その影響はイギリスの防衛能力に今も響いています。戦争の勃発やその遂行を予測することは難しく、もしそれが容易であれば、戦争は起こりにくくなるでしょう。軍の指導者たちは、実際には起こるとは期待していないさまざまな仮想状況に対処する能力を試すために、戦争ゲームを行います。これは、シェル社のシナリオプランニングと哲学的に似たプロセスです。異星人の侵略がどのようなものになるかを想像するのは難しいです。そのような侵略を描いた小説や映画は、人間の想像力の限界を示しています。異星人やその技術は、私たちが馴染みのある人々やガジェットとはあまり異なりません。地球上で進化したさまざまな生命体を考えると、他の惑星の知的生命がどのようなものであるかは誰にもわかりません。私たちは根本的な不確実性の限界を広げていますが、そのような不確実性は確かに存在します。おそらく他の場所にも生命は存在しますが、正直な答えは「わからない」ということです。イスラム過激派テロリストからの具体的な脅威があり、宇宙からの想像を超えた脅威もあります。しかし、堅牢性と弾力性こそが、根本的な不確実性に対する慎重な軍事的対応の重要な特性であり、私たちはビジネスや金融における戦略策定にも同じことが当てはまると考えています。第10章で説明されたオフサイトのビジネスミーティングの目的は、ビジネスの戦略を見直すことでした。もしそれらのイベントがより良くファシリテートされていたなら、参加者は「ここで何が起こっているのか」を把握し、ビジネス戦略の参照物語を描くための診断フェーズから始めたでしょう。ビジネス戦略家のヘンリー・ミンツバーグの言葉を借りれば、「外の懸念に引っ張られるのではなく、内の懸念に押し出される」ことが重要です。彼は続けて「私たちは決してすべてを見通すことはできませんが、確実により良く見ることはできます」と述べています（これは根本的な不確実性の世界に対する賢明な評価です）。効果的なビジネス戦略は、参照物語であり、定性的および定量的なシナリオの一部で、会社の現実的な期待を定義し、それを達成する手段を説明します。このように進めた後、参加者はそのビジネス戦略や物語に対するリスクを考慮し評価し、それが多様な（そしておそらく未知の）不測の事態に対して堅牢で弾力的であるかどうかを確認したでしょう。 スティーブ・ジョブズがディック・ルメルトに次の大きな出来事を待つと言ったとき、彼は単に何かが起こることを期待していたわけではありませんでした。彼は、世紀の変わり目における消費者エレクトロニクスの急速に進化する世界では、刺激的な展開があることを知っていましたが、それが何になるかを正確に予測できると考えるのは傲慢だとも理解していました。彼は自社の競合他社に対する強みを把握し、それを活かすためにビジネスを位置づけました。成功する戦略は、企業の独自の能力を、（時には静的で、時には急速に変化する）運営環境に適合させることを含みます。 私たちが休暇を計画する際、まずは楽しんでリラックスできる体験に対する期待という基準となる物語から始めます。そして、空港への道中での遅延や、慣れない食べ物による胃の不調といった可能性のあるリスクを認識し、これらの特定のリスクに対して基準となる物語が堅牢で弾力性を持つように対策を講じます。私たちは余裕を持って家を出発し、薬を荷物に入れます。建設プロジェクトを行う際も同様に、スケジュールの計画を建設業者と話し合い、何がうまくいかない可能性があるかを説明しようとします。 「ベイズ的更新」に最も近い一般的な近似は、企業の取締役会に提示することがほぼ義務付けられているリスクマップです。通常、これらのマップは「リスク要因」と呼ばれる長いリストで構成され、相対的重要性の評価が付され、赤や緑の信号で示されます。これらの文書は標準的なデザインに従い、ビジネス戦略の声明とはせいぜい tenuous に関連しています。報告書は通常、静まり返った中で受け取られ、その受領が議事録に記録されます。その目的は、リスクが現実化しないことを確実にすることよりも、リスクが考慮された、あるいは少なくとも説明されたという証拠を提供することです。この証拠は、リスクが現実化した場合に活用される可能性があります。 より良いアプローチは、基準となる物語を深刻に妨げる可能性のある少数のリスクを特定し、それに対処するために展開できる緊急対策を考慮することです。もしパキスタン軍が介入した場合、SEALチームは武力で脱出するのか、それとも大統領が政治的解決を交渉するのを待つのか？（この作戦を監督したウィリアム・マクレイヴン提督は交渉を支持しましたが、別のアメリカ人グループが外国の力に人質にされることで生じる新たなリスクを恐れたオバマによって覆されました。）もしその重要なリスクのリストが小さくない場合、その長さは基準となる物語自体に疑問を投げかけますが、これは重要性の判断を必要とします。現実の世界では、どんなに小さく、どんなにありそうもないことが起こる可能性があるリストは、ほぼ無限です。ロバート・マクナマラと彼の悔いについて。 新しい証拠に直面して自分の意見を変える意欲は良いことですが、問題は何が新しい証拠であるかを見極めることです。コインが公平で、表と裏が同じ確率で出るという信念は、連続して表が出ることで疑問を投げかけられます。特定の結果が起こる確率を計算することは可能ですが、ベトナム戦争はゲームの千回目の繰り返しではありませんでした。ロバート・マクナマラは「ウィズキッズ」と呼ばれる若手の一人で、数値的な運営管理を先駆けて行い、第二次世界大戦における軍事物流を変革しました。1946年、ヘンリー・フォード・ジュニアは父親からフォード・モーターズの経営を引き継ぎ、新しい才能を採用する必要性を認識し、「ウィズキッズ」を一括で雇いました。マクナマラは運営管理の手法を適用し、会社内で急速に昇進し、社長に就任しました。1961年、ジョン・F・ケネディ大統領は彼を国防長官に任命しました—二人は同い年でした—そしてマクナマラは1968年までリンドン・ジョンソン大統領の下で仕続けました。彼はキューバに対する空爆ではなく海上封鎖を行う決定に重要な役割を果たしました。しかし、データに執着するあまり、彼は外部の議論をほとんど行わずに迅速に決定を下しました。国防長官としての彼の主な課題はベトナムであり、彼は大統領の後にアメリカの政策において最も影響力のある声でした。1962年、マクナマラはある記者に「私たちが持っているすべての定量的な測定は、私たちが勝っていることを示しています」と語りました。ベトナム戦争がエスカレートする中、マクナマラは軍事的成功を追求するこの政策の支柱でした。しかし1966年までには、アメリカが軍事的解決を強いる能力に疑念を抱き始めていました。1967年5月にマクナマラがジョンソン大統領に送ったメモの中で、彼は「ベトナムの戦争は自らの勢いを持ちつつあり、それを止めなければならない」と書きました。1968年、世界銀行での職に就くために辞任する直前、彼は爆撃の「圧倒的な無意味さ」について私的に語りました。 興味深いのは、アメリカの歴史の中で最も悪い政策の災害の一つに巻き込まれたのが、最も知的な人物の一人であったマクナマラである理由です。歴史家マックス・ヘイスティングスは、なぜ政権内でほとんど議論や論争がなかったのかという疑問を提起しています。長い間引退していたマクナマラは、ジョンソン大統領が「彼の最も上級のアドバイザーたちを鋭く明確に分ける問題について、完全でオープンな議論を奨励しなかった」と観察しました。しかし1968年には議論が公に爆発し、ジョンソンは大統領の座から追われました。ベトナムの失敗を振り返り、マクナマラは回顧録の中で「何度も何度も...私たちは根本的な問題に対処することに失敗し、それを特定することができなかったことは認識されず、大統領のアドバイザー間の進むべき道についての深い対立は表面化することも解決されることもなかった」と書いています。ジョンソン政権は、ベトナムに関する物語を真剣に調査することなく採用し、支配的な物語に対する挑戦を拒否しました。 マクナマラは、敵の性質や動機についての深い問いを投げかけることなく、武器の在庫や死者数といった定量的な評価に紛争を還元しようとしました。つまり、「ここで何が起こっているのか？」という問いを無視したのです。アメリカはベトナムでの経験から学んだのでしょうか？2003年、アメリカはイラクに侵攻しました。 **第4部 経済と不確実性** **金融の世界** 方程式で表現できることは、印象的であり、時には傲慢ささえ感じさせるものですが、言葉にするとあまりにも無意味で、著者自身が恥ずかしく思うような内容もあります。—J. フーバー・マッキン ミレトスのタレスというギリシャの哲学者は、幾何学において重要な発見をし、自然現象の頻度について注意深い観察を行いました。彼の紀元前585年の太陽の皆既日食の予測は、アイザック・アシモフによって「科学の誕生」と表現されました。タレスはまた、特に豊作となるオリーブの収穫を予測し、ミレトスのすべてのオリーブ圧搾機のオプションを購入しました。そして需要が急増した際に、それらを高い利益で貸し出しました。アリストテレスによれば、タレスの動機は主に金銭的なものではなく、哲学者や経済学者にしばしば投げかけられる「そんなに賢いなら、なぜお金持ちではないのか？」という問いに対する答えを提供することだったと言われています。この話の多くは真実ではないかもしれませんが、それでも教訓的です。小さなモデルの慎重な使用、よく構成された物語、そして理性と論理に基づく合理性は、世俗的な成功や学問的な評価の源となり得ます。 ヴェニスの商人アントニオは、ポール・サミュエルソンが単一の賭けと複数の賭けの違いについて論じたことを予見していました（サミュエルソンは、同僚が一度だけ提示された場合には期待値が正の賭けを断るかもしれないのに、何度も提案されると受け入れることに困惑していました）。アントニオは、個別のリスクにさらされることを心配しているサラリーノに対して、分散ポートフォリオの利点を説明しました。 「私の事業は一つの船に頼っているわけではないし、特定の場所にも依存していない。私の全財産がこの年の運にかかっているわけでもない。だから、私の商売は私を悲しませることはない。」 アントニオは資本の十分性に自信を持っていました。シャイロックの債券の保証人として立っていた彼は、こう述べます。「心配するな、男よ；私はそれを放棄しない。債券が満期になる1ヶ月前のこの2ヶ月の間に、私はこの債券の価値の3倍のリターンを期待している。」 しかし、アントニオの計画は狂ってしまいます。まず、悪い事態が連続して起こる低い確率が現実のものとなります（結果として、アントニオの富の市場価値の評価は、彼の信用評価を傷つけるほど悲観的であり、劇の終わり近くに彼の船の一部が港に戻ります）。次に、根本的な不確実性が介入します。モデル外の出来事—シャイロックの娘ジェシカの駆け落ち—が復讐心に燃える金貸しを促し、流動性の豊富な最後の貸し手の介入にもかかわらず、債券の履行を求めることになります。 第三に、ポーシャの介入というさらに異なるモデルの出来事が、アントニオに有利な形で問題を解決します。しかし、根本的な不確実性を無視し、自身の確率モデルに過度に影響されてしまったアントニオは、自らの命を危険にさらします。この物語は、分散投資のモデルの本質を捉えています。そして、分散投資は根本的な不確実性に直面したリスク管理の中心的な要素です。 リスクとリスク回避の意味 著者の一人は、大手防衛請負業者を代表するビジネス関係者と、最近経済学とファイナンスを学び、名門大学を卒業した財務省の経済学者たちとの会議に出席しました。議題は、請負業者が大規模プロジェクトに伴う多大なリスクを引き受けることに対して、どの程度報酬を受けるべきかというものでした。多くのプロジェクトはその性質上、ユニークなものでした。経済学者たちは、特異なプロジェクトのオーバーランのリスクは、企業やその株主が直面する他のリスクとは相関がないため、またその金額は株主の総資産に対して小さいため、そのリスクに対する補償は必要ないと主張しました。中には、安全な国債の利回りが適切なリターンの水準であると提案する者もいました。最近、大きな損失を出した請負業者たちは、まるで異星人を相手にしているかのように、経済学者たちを incredulously（信じられない様子で）見つめました。両者は「リスク」という言葉を使っていたものの、全く異なる意味を与えていたため、議論は成立しませんでした。経済学者たちは、根本的な合理性の視点から不確実性を捉えるよう教えられており、リスクは資産のリターンの変動性によって説明されました。一方、請負業者にとってリスクとは、プロジェクトが期待通りに完了しない可能性を意味していました。つまり、彼らの参照物語において、作業が成功裏に完了するという展開が実際には実現しないことを指していました。彼らは、プロジェクトが期待を上回って進行する可能性は低いと考えており、そのような結果は「リスク」について話す際に彼らが思い描いていたものではありませんでした。プロジェクトがうまくいかなかった場合、自分たちの立場に対するリスクも考慮していたことでしょう。 リスクの意味は、個人と文脈の両方に依存します。リスクの両方の解釈は潜在的に関連性がありますが、請負業者が持つ解釈は日常言語におけるリスクの意味を再現しています。そして、私たちがこの本や日常生活で引き続き使用する解釈は、リスクを参照物語の中心的な要素を果たせないこととして捉えるものです。前の章では、社会を変えたリスクを好む人々について述べました。リチャード・ブランソン、ウィンストン・チャーチル、スティーブ・ジョブズ、イーロン・マスク、ジョージ・オーウェル、そして自らの正しさに対する教条的な確信が彼を狂気に追いやったが、数百万の女性の命を救ったイグナーツ・ゼンメルワイス。医学の実践を変え、細菌に自ら感染することでノーベル賞を受賞したバリー・マーシャルなどです。 この行動は、これらの個人の富の効用とは何の関係もありません。そして、神経生理学についての理解が深まるにつれて、私たちは前頭前野の活動や化学物質ドーパミンの取り扱いを監視することで、こうした行動をよりよく理解できるようになるかもしれません。公理的な合理性を説くよりも、です。リスク回避型の人々は、自らの確立された参照ナラティブの快適ゾーンから外に出ることをためらう人々です。彼らは、根本的な不確実性の世界の中で確実性を求め、小さく安定した世界に留まろうとします。彼らは、『日の名残り』の執事スティーブンス氏や、ディズニーの『メリー・ポピンズ』のバンクス氏のような人々です。東ドイツの国家の崩壊が多くの人々に機会をもたらした一方で、他の人々はその抑圧的な体制が提供していた安全の喪失に戸惑いました。対照的に、マスクやオーウェルのようなリスクを好む人々は、新しい参照ナラティブを常に探し求めており、その探求を通じて、他の人々の参照ナラティブを良くも悪くも変えていきます。 大きな世界の中の小さな世界モデル 上記のリスクへのアプローチは、防衛請負業者の考え方と一致しています。リスクは、個人や企業の状況や参照ナラティブによって決まります。一方、財務専門家、特に財務省の経済学者たちは異なる考え方をします。彼らの世界では、リスクは資産の無私的で客観的な特性です。このような考え方の大きな貢献は、1950年代にシカゴ大学のハリー・マルコウィッツの研究に由来しています。彼の中心的なアイデアは、投資ポートフォリオに関連するリスクを判断する際には、各資産のリスクだけでなく、異なる資産のリターンの関係も考慮すべきだというものでした。これは、アントニオがサラリーノに説明しようとした問題です。異なる資産のリターンが密接に連動している場合（リターンが高い相関を持つ場合）、分散投資のメリットはほとんどありません。しかし、リターンが無相関であれば、資産を追加することでポートフォリオ全体の変動性が減少します。「効率的ポートフォリオ」とは、特定の平均リターンに対してポートフォリオのリターンの変動性を最小化するものです。 ミルトン・フリードマンはマルコウィッツの審査官の一人であり、彼の研究を称賛しつつも、経済学ではなく数学として説明されるべきだと懸念していたと言われています。いずれにせよ、マルコウィッツは博士号を取得し、学界と投資管理の両方でキャリアを築き、1990年にはその効率的ポートフォリオモデルによりノーベル賞を受賞しました。 そのモデルは、現代の金融経済学の柱の一つとして今日も残っています。資本資産価格モデル（CAPM）とともに、資産が効率的ポートフォリオアプローチに従って価格付けされる場合、金融市場の均衡がどのように見えるかを問いかけます。また、第14章で説明されている効率的市場仮説は、市場価格が利用可能なすべての情報を反映していると主張しています。効率的ポートフォリオモデル、資本資産価格モデル、効率的市場仮説は、シンプルなモデルが複雑な問題を明らかにするためにどのように使えるかの良い例です。ポートフォリオアプローチの重要な洞察は、リスクがポートフォリオ全体の特性であり、ポートフォリオの各要素に関連するリスクを単純に足し合わせることで判断できないということです。リスクは文脈に依存し、ある文脈でリスクが高い行動が別の文脈ではリスクを減少させることもあります。「リスクのある資産」というものは存在せず、リスクのある資産の集合体があるだけです。この点は、今日でも多くの投資家や金融アドバイザーに十分に理解されていません。マルコビッツの数学は、実際にはそれほど難しくなく、この洞察を優雅に示し、明確にしています。資本資産価格モデルは、任意の金融資産の価値がその資産の特性と他のすべての利用可能な資産との関係に依存することを示し、これらの関係を理解するための枠組みを提供します。 アービトラージ、つまり関連性はあるが必ずしも同一ではない特性を持つ資産間の取引は、多くのトレーダーにとって利益を上げる戦略の基盤となっています。CAPMは、特定の証券に関連する特有のリスク（防衛契約が時間通りに予算内で完了するか？薬が臨床試験を通過するか？石油会社の井戸が生産的か？）と、すべての証券に関連する一般的な経済状況に関連する市場リスクとの区別を行います。もし景気後退があれば、ほとんどの証券の価値が下がることが予想されます。市場リスクは避けられませんが、特有のリスクは分散可能であるため、市場リスクは特有のリスクよりもより寛大に報われるべきです。これは財務省の経済学者たちの直感に反する主張でした。効率的市場仮説は強力な現実チェックです。誰もがアマゾンが成功した小売業者であり、アップル製品が消費者に魅力的であることを知っていますが、これらの企業の株価はすでにそのことを反映しています。未開発のビジネスや投資機会を提供されたり、見つけたと信じたりした場合、他の人々がその機会を利用していない理由を自問するべきです。もちろん、その質問には良い答えがあるかもしれません。しかし、その質問をすることで高額な間違いを避ける手助けになります。ポートフォリオ理論、資本資産価格モデル、効率的市場仮説は有用で、実際には不可欠なモデルですが、どれも「現実の世界」を正確に描写しているわけではありません。 人々がこれらの金融モデルをあまりにも文字通りに受け取り、架空の数字で埋めて重要な意思決定を行うと、モデルは誤解を招き、時には危険なものになります。これは、世界的な金融危機の際にも見られましたし、他の多くの場面でも同様です。1998年に大手米国ヘッジファンドのロングターム・キャピタル・マネジメント（LTCM）が崩壊したのは、同ファンドとノーベル賞受賞のアドバイザーたち、特にロバート・C・マートンが自らのモデルに過信しすぎたためです。（マートンは、私たちが第3章で述べた社会学者ロバート・K・マートンの息子であり、彼は反射性の一般的な問題を最初に定式化した社会科学者として知られています。この問題は、LTCMの戦略を意識したトレーダーたちが、ファンドがそれを維持できないことを利用して利益を得るためにポジションを取る際に非常に重要になりました。）誤りは、小さな世界のモデルを「風洞」モデル（第19章参照）と誤解することにあります。私たちが住む大きな世界を再現するものです。私たちはこれらの小さな世界のモデルについて知っていることを嬉しく思っており、それを知ることでより良い投資家になれると考えています。しかし、私たちはそれらをあまり真剣に受け止めるという誤りを犯すことはなく、決して「現実の世界を正確に描写している」とは信じていません。マルコビッツとサベージの両者は、自らの理論がそのような小さな世界にのみ適用されることを十分に理解していましたが、彼らの警告はほとんど無視されてきました。マルコビッツ自身、退職計画における自身のポートフォリオの決定について尋ねられた際に、「資産クラスの歴史的共分散を計算し、効率的フロンティアを描くべきだった」と答えました。「しかし、私は株式市場が急上昇した場合に自分がそこにいなかったことへの悲しみや、急降下した場合に完全に投資していたことへの悲しみを想像しました。私の意図は、将来の後悔を最小限に抑えることでした。だから、私は債券と株式に50/50で分けて投資しました。」* マルコビッツの自己行動の説明は、ロウェンスタインの「リスクは感情である」というモデルに対応しており、彼の決定は自身のモデルに示された主観的期待効用の最大化ではなく、期待に対する希望と恐れを反映したものでした。 金融規制について、上記の財務省の経済学者たちは、学術的な金融の常識に洗脳されていました。同じコースの他の卒業生たちは、規制機関での職を見つけていました。彼らはリスクを資産価格の変動性と同一視していました。リスクの異なる意味の間の緊張が、金融規制においてこれほど明確で、かつ有害であったことはありません。2007年春、英国の銀行ノーザン・ロックは、株主総会で英国で最も資本が充実した銀行であり、「余剰」資本を株主に還元することを発表しました。® そして、年初に施行されたバーゼル規制に基づく国際的に合意されたリスク計算によれば、確かにそれは英国で最も資本が充実した銀行でした。新しい規制によって義務付けられたリスクウェイトは、住宅ローンが銀行が投資できる最も安全な資産の一つであると仮定していました。しかし、リスクウェイトを取り除くと、 ノーザンロックの負債は自己資本の80倍に達していました。さらに悪いことに、「資本適正性」を定義する非常に詳細な規制は、銀行のバランスシートの負債側の構造、つまり住宅ローンの融資を支えるための銀行自身の借入金については考慮していませんでした。若き野心的なCEO、アダム・アップルガースのもと、ノーザンロックは10年前の伝統的な建設金融機関から大きく変貌を遂げていました。当時は小口の預金を集めて住宅購入者に融資を行っていましたが、今や銀行は日々の資金調達をマネーマーケットで行い、証券化された住宅ローンのパッケージを他の金融機関に売却することで融資の大部分を賄っていました。2007年8月、短期借入市場とローンパッケージの再販市場が干上がり、銀行は単に資金が尽きてしまいました。預金者たちが残っている現金を求めて銀行の支店の外に列を作りました。政府が預金を保証し、イングランド銀行が金融支援を行った後、パニックは収まりましたが、2008年2月、ノーザンロックは救済の手を超えて国有化されました。 バーゼルに集まった賢い人々は、1980年代から銀行規制のためのグローバルな枠組みを設定しようとしていました。しかし、彼らが考案したリスクへのアプローチは誤解を招くものでした。彼らは、不確実性が歴史的な経験に基づいた固定的な数値リスクウェイトで表現できると信じていましたが、卸売市場からの資金調達が単に利用できなくなる可能性や、住宅担保証券に対する投資家の需要が急激に減少することは考慮されていませんでした。商業銀行と規制当局は、小口の資金調達が突然枯渇する可能性はあるが、卸売資金調達は常に価格次第で利用できると信じていました。この合理的な仮定は間違いであることが判明しました。ノーザンロックはモデルから外れた出来事によって打撃を受けました。グローバル金融危機におけるモデルの完全な失敗は、規制当局の間での人気を損なうことはありませんでした。ソルベンシーIIとして知られる欧州の指令は、保険セクターに類似のモデルの使用を拡大し、年金基金の制度も続く可能性があります。しかし、保険会社はリスクモデルによって描かれる低確率の出来事によって失敗することは稀であり、詐欺やノーザンロックのように経営陣や規制当局が想定していなかったストーリーの実現といったモデル外の問題によって失敗することが多いのです。 年金モデルに関しては、1991年に陽気な詐欺師ロバート・マクスウェルがカナリア諸島のヨットから姿を消し、彼の崩れかけたビジネス帝国を支えるためにデイリーミラーの年金基金を横領していたことが発覚しました。この事件を受けて、職業年金に対する規制が大幅に強化されました。「確定給付」制度は、過去の拠出金ではなく、過去の収入に基づく年金を約束します。イギリスの2004年年金法は、これらの制度に対して負債の「技術的評価」を計算することを求めています。 これは、スキームの寿命が50年以上にわたるため、価格、収益、投資リターンの予測を用いた割引キャッシュフロー計算を必要とします。スキームの受託者は、この数値を現在の資産と比較し、いかなる赤字も解消するための措置を講じなければなりません。もちろん、50年後の価格、収益、投資リターンがどうなるかは誰にも分かりません。必要な数値のほとんどを知らないまま、これらのスキームに助言を行うアクチュアリーたちは、すべての数値を創造します（技術的には、彼らの仮定を検証する責任はスキームの受託者にありますが、受託者も関連する数値が何であるかをほとんど理解していません）。彼らは、クライアントのもとに標準的なテンプレートをコンピュータに載せて訪問します。このテンプレートは、クライアントが50人のスタッフを持つ小規模な雇用主であろうと、英国全体の大学システムであろうと、基本的に同じです。第20章では、避けられない無知に直面した際に、似たような創造性がどれほど広がっているかを説明します。年金規制機関によって強制される「技術的評価」によって示された「赤字」を解消するための計画を立てる必要性は、スキームが閉鎖される場合に年金の約束を保証するための十分な資金が確保されるようにするために導入されました。一見すると称賛に値するこの要件は、今や拠出金を手の届かない水準に引き上げる脅威となっています。そして、すでに英国の民間セクターにおいてほぼすべてのスキームが閉鎖される原因となっています。この規制体制はリスクを減少させようとしていますが、根本的な不確実性の世界ではリスクを完全に排除することはできません。非常に要求が厳しく、財政的に魅力のない基準的な物語を定めることで、誰もそれを現実的に目指そうとはしないのです。善意ではあるが誤った規制とモデルの誤用が相まって、英国の大多数の人々にとって安全な退職の見通しを大きく減少させています。ロバート・マクスウェルは、彼の不名誉な生涯以上に、死後に多くの損害を与えました。年金スキームがその負債を満たすことができるようにすることや、銀行が予想される損失を吸収するために十分な自己資本を発行することが求められることよりも、もっと理にかなったことは何でしょうか？しかし、デイリー・ミラーで働いていた年金受給者たちは、拠出金が低すぎたからではなく、マクスウェルがそれを盗んだから苦しんだのです。同様に、金融危機においてリスク調整後の資本は、どの銀行が破綻するかを予測するには非常に不十分でしたが、単純なレバレッジ比率はより良い指標でした。過去の行動を考慮すると、金融サービス業界が強力な規制なしに銀行システムを運営したり、投資家の資金を扱ったりできるとは信じていません。しかし、善意の規制は、非常に複雑で詳細なルールブックを作成することで道を外れてしまいました。このような規制は、根本的な不確実性の世界において、すべての、あるいは多くの関連する状況を考慮することはできません。 しかし、このようなルールの不十分さを示すデモンストレーションに対する典型的な反応は、さらなるルールを作成することでした。最近の金融規制の経験は、知識の仮面を避けることの重要性を示しています。次の危機がいつ訪れるのか、またそれがどのような形を取るのかはわかりません。私たちには、他人のお金を適切に管理するための精神よりもコンプライアンスの義務を重視するような、何万ページにも及ぶ詳細なルールではなく、シンプルで堅牢な原則が必要です。私たちは、以前の著作の中でそのような改革の提案を行ってきました。規制当局が正確で詳細なルールを定義しようとすればするほど、それが混乱を招き、明確さを欠く結果をもたらす可能性が高まります。「ここで何が起こっているのか？」と一歩引いて考える人がいればいいのですが、そうではなく、独自の抵抗力を持つプロセスを微調整し続けるのです。 第12章では、ロバート・シラーが感情の揺れが経済行動の大きく破壊的な変化を理解する上で重要であると主張していることを説明しました。株式市場のバブルやクラッシュ、あるいは不況時の生産の急激な落ち込みなどです。しかし、シラーの物語への焦点は一面的です。彼はこの概念を使って、他の人々が「流行やファッション」と呼ぶ行動を説明しています。言い換えれば、彼は物語を「合理的」な最適化行動からの逸脱と見なし、したがって非合理的で感情的なものと捉えていますが、それでも行動を説明する上での重要性は認めています。彼の言葉を借りれば、「普通の人々の間では、物語はしばしばやや不誠実で操作的である」とし、「経済的な物語は、他の人々がこれらの行動を取るという物語を聞いたという理由だけで行動を取ることを含む傾向がある」と述べています。しかし、物語の重要性は人間の行動の弱さから生じるのではなく、根本的な不確実性の世界における意思決定の性質から来ています。確かに、特定の金融市場では物語が時折「不誠実で操作的」であることもありますが、普通の人々は根本的な不確実性の中で自分の環境を理解し、意思決定を導くために物語を正直に利用します。「ここで何が起こっているのか？」という問いに答えるためには物語が必要です。 感染力のある物語は、実際の出来事が経済の基盤を真に変えた後に金融市場に広がることがよくあります。物語の広がりは必然的に徐々に進行するため、最初にそれを採用した人々は、後から参加する人々がその流れに乗るにつれて豊かな利益を得ることができます。そして、評論家たちは経済の発展の結果がどれほど迅速かつ大規模に影響を及ぼすかを誇張します。広く認識されているように、人々は新しい技術の短期的な影響を過大評価し、長期的な影響を過小評価する傾向があります。金融バブルに関する先駆的な著作は、チャールズ・マッケイの『非常に人気のある妄想と群衆の狂気』です。 この本は、1840年代の鉄道狂騒の時代に書かれ、1630年代のオランダのチューリップ狂騒や、1世紀後の南海泡沫事件を通じて、金融の狂気の初期の歴史を辿っています。最近の研究では、オランダのチューリップ狂騒の性質や規模について、より懐疑的な見方が広がっていますが、それは特に愚かな現象であったようです。しかし、妄想への言及は、これらの物語に共通する真実の核を認識していません。18世紀からの国際貿易の成長、19世紀の鉄道建設、1920年代のラジオや商業航空の発展が、いずれも変革的な経済イベントであったことに疑いの余地はありません。同様に、1970年代と1980年代の日本の製造業者の成功が、その国の主要な経済大国としての台頭をもたらしただけでなく、新興市場経済の成長というより広範な現象の前触れであったことを投資家が認識するのは正当でした。しかし、これは日本の株式や不動産に付けられた価値が、資産価格バブルが膨らむ中で正当化されるものではありませんでした。このような過剰な期待とそれに対する反応は、その後の10年間に他の新興市場でもほぼ即座に繰り返され、1999年の「新経済」バブルや、ユーロ導入に伴う大陸全体の金利の収束時にも見られました。そして、これらのケースでは、より現実的な見方が広がる中で、投資家は非常に多額の損失を被りました。物語の崩壊は、その伝達よりも迅速なプロセスです。そして、私たちがこの文章を書いている今、金融メディアは、チューリップ以来のバブルを引き起こすかもしれない最も薄っぺらな物語、すなわち暗号通貨による世界の金融システムの未来の支配を想像する話で溢れています。他の人気のあるフィクションと同様に、ビットコイン現象は、国家の介入のない自由な世界というリバタリアンのビジョン、魔法の技術の力、そして「お金の創造」の神秘という、いくつかの永遠の物語を組み合わせています。 1980年代には、かつては金融システムの静かな隅にあった債券市場が、証券化に基づく新しい刺激的な物語の焦点となりました。融資機関—銀行、住宅ローン提供者、金融会社—が自らの融資を取引可能な証券にパッケージ化し、主に他の金融機関に販売することができるという考え方です。こうすることで、彼らは債券市場で以前には得られなかった、より魅力的なリスクとリターンの組み合わせを提供できるとされました。このような取引には、2つの可能な理論的根拠があります。一つの物語は、証券化を通じて貸し手が融資リスクを分散・多様化できるメカニズムと見なし、これにより資金調達コストを低下させ、ひょっとするとこれらの低い資金調達コストの一部の利益を住宅購入者や小規模企業に還元できる可能性があるとしています。 別の見方として、証券化はリスクを理解している、あるいは理解すべきだった元の引受人から、リスクをあまり理解していない人々へと移転するメカニズムを提供したというものがあります。しかし、どのような説明であれ、直接的な結果として、これらの証券をパッケージ化し取引した人々が多くの利益を得ることになりました。このような金融商品は指数関数的に増加し、さらに多くの利益を得ることができたのは、証券のパッケージから新たなパッケージを構築する人々（例えば、「担保付債務義務の二重化」）でした。そして市場が成長するにつれて、営業担当者は新たな借り手を見つけるためにますます積極的に動き、利益を上げられる形で貸付を証券化できる相手を探しました。彼らは、資産や収入がほとんどない個人の中にもそのような借り手を見つけ、これがアメリカのサブプライム住宅ローン市場となりました。 毎年8月の終わりに、ワイオミング州ジャクソンホールで、グランド・ティトン山脈の壮大な景色の中、中央銀行の関係者がカンザスシティ連邦準備銀行が主催する経済政策シンポジウムに集まり、世界経済が直面する最新のアイデアや課題について議論します。2005年、当時IMFのチーフエコノミストで後にインド準備銀行の総裁となるラグラム・ラジャンは、金融の規制緩和と新しい金融商品が、投資家に対して十分に理解していないリスクを取るインセンティブを高めたと主張しました。この警告は先見の明がありましたが、あまり好意的には受け入れられませんでした。出席者のほとんどは、アラン・グリーンスパン議長の「近年のリスクの分散に大きく寄与したのは、証券化された銀行融資、クレジットカード債権、商業用および住宅用モーゲージ市場の広範な発展である」という以前の判断に賛同する傾向がありました。グリーンスパンはデリバティブ商品について、「これらのますます複雑な金融商品は、特に過去数年間のストレスの多い時期に、25年前には存在しなかった、より柔軟で効率的、かつ弾力性のある金融システムの発展に特に寄与してきた」と述べました。 支配的で広く共有された物語は、効率的な市場がリスクを最も理解し、最も負担できる人々に分散させているというものでした。しかし、この物語は2008年の出来事の衝撃を乗り越えることはできませんでした。2005年のジャクソンホール会議は、18年間連邦準備制度の議長を務めたアラン・グリーンスパンに別れを告げる特別な機会でした。金融危機が始まってからわずか2年後、グリーンスパン氏には多くの不当な非難が向けられましたが、彼の退任挨拶では「歴史は長期にわたる低リスクプレミアムの余波に優しく対処してきたわけではない」と警告しました。その点に関しては、彼は確かに正しかったのです。 金融理論の限界 著者の一人は、ビジネススクールで10年以上を過ごしました。彼は、金融分野を潜在的な支援者に「ビジネススクールの宝石」と表現したことを思い出します。その主張には一定の正当性がありました。この分野は知的に厳格であり、主要な実務家たちは権威ある学術誌に論文を発表し、金融機関のコンサルティングも行っていました。また、学生たちは政府や金融業界で興味深く報酬の高い職を見つけるのに苦労しませんでした。この分野は学問的な実質と実用性を兼ね備えているように見えました。しかし、より広い意味では、50年前にハリー・マコウィッツ、ウィリアム・シャープ、ユージン・ファマの貢献に基づいて始まったこのプロジェクトは失敗に終わっています。その失敗の二つの異なる例を挙げます。一つは、規制当局や金融機関が使用するモデルが、金融学の学術研究から直接導き出されたものでありながら、2007-08年の危機を防ぐことができなかったばかりか、むしろそれに寄与してしまったことです。もう一つは、この時代の最も成功した投資家たちの業績を見てみることです。ウォーレン・バフェット、ジョージ・ソロス、ジム・シモンズの三人は、それぞれ数百億ドルの富を築いています。彼らは非常に異なる投資スタイルを代表しています。バフェットの投資会社であるバークシャー・ハサウェイは、さまざまなビジネスにおいて大規模で、しばしば支配的、場合によっては100%の持ち株を保有しています。バフェットの哲学は、強い競争優位を持つ企業に投資し、優れた経営者を配置すること、あるいは多くの場合、社内で見つけ出すことです。そして、彼らにほぼ完全な裁量を与えます。彼は株式の好ましい保有期間は「永遠」であると述べています。ソロスは、1992年にイギリスの通貨ポンドが欧州通貨制度にペッグされていた際にその反対賭けで有名になり、最近ではリベラルな民主主義の促進や新しい経済アプローチに向けた慈善活動で知られています。彼は、根拠のない経済的な物語としっかりとした根拠のある物語を見分ける能力に依存しています。シモンズは、かつて数学の教授であり、優れた数学や物理の博士号を持つ人材を雇い、アルゴリズミック取引戦略を考案して非常に短期的なポジションを取ります。しかし、これらの男性のアプローチには、初めて見るとわからない共通点がいくつかあります。彼らの卓越した知性が一つです。「そんなに賢いなら、なぜお金持ちではないのか？」という挑戦に応えています。ソロスの著作からは、彼がミレトスのタレスと多くの共通点を持ち、富よりもアイデアで記憶されることを望んでいることが明らかです。バフェットの手紙やネブラスカ州オマハでのバークシャー・ハサウェイの年次総会でのパフォーマンスは、素朴な田舎の知恵の形を借りて真の洞察を提供しています。シモンズは、トップの数学雑誌に論文を発表しています。もう一つの共通の特徴は、ある種の謙虚さです。バフェットとソロスは、自らの知識の限界を繰り返し強調しています。 シモンズは、自身のアルゴリズムを覆すことは決してしないと主張しています。彼は、自分が数学者であり、市場心理学やビジネス戦略、マクロ経済学の学生ではないことを強調しています。そして、彼らはポートフォリオ理論、資本資産価格モデル、効率的市場仮説に基づく金融理論の体系を無視し、さらには軽蔑さえしています。実際、その知識体系は、彼らがこれほど成功を収めることはできなかったことを示唆しています。これらの金融モデルは、すべての投資家が認識すべきポイントを強調しています。すなわち、分散投資の利点、異なる資産が本当に分散投資の機会を提供する程度、そして情報が証券価格にどのように組み込まれているかということです。しかし、経験から得られる教訓は、金融市場においてお金を生む単一のアプローチや「ここで何が起こっているのか」を説明する単一の物語は存在しないということです。「金融の世界が本当にどうなっているか」という単一のナarrativeはありません。多様な有効なアプローチが存在し、適切なツールやモデル、物語は文脈や投資家のスキル、判断に特有のものです。私たちは確かにミレトスのタレスとハリー・マコウィッツの洞察から利益を得ることができ、ジーン・ファマとボブ・シラーが広めた金融の世界に関する矛盾した物語の両方から学ぶことができます。しかし、彼らの小さな世界モデルから得られる洞察には限界があることも認識しなければなりません。 金融業界には、リスク調整後のリターンを最大化する戦略を定義するプログラムを作成する者たちがいますが、これらのプログラムはそのようなことを何も行っていません。根本的な不確実性は、最適な行動を妨げます。現実の世界では、私たちは最適化するのではなく、対処するのです。これらの計算に使用された数字は創作されたものであるか、歴史的データ系列から導き出されたものであり、存在しない定常性を前提としています。彼らが不完全にしか理解できない大きな世界に対処しようと苦しむ中で、これらの計算の支持者たちは、明確な答えを得る満足感を与える小さな世界を創り出しました。そして、金融システムのリスクを監視すると主張する金融規制当局も同様のことを行いました。自分ができない仕事を与えられた人々が、代わりに自分ができるより限られたタスクを見つけるのは理解できます。 ロンドンのロイズ保険市場の引受人たちは、大きな部屋に座り、それぞれ自分のキュービクル、いわゆるボックスにいます。彼らは何世紀もそのようにしてきました。ブローカーたちは部屋を歩き回り、リスクを引き受けようとしています。著者の一人はボックスに座り、そのプロセスを聞いていました。最も興味深い提案は、数億ドルの価値がある貴重なプライベートアートコレクションの保険で、スイスのどこかにある非常に安全な施設に保管されているものでした。 ブローカーは所有者の身元を明かさなかったが、必要な財政的資源と芸術的関心を持つのはごく少数の個人だけである。特にこの種の保険を専門とする引受人は、クライアントの名前について鋭い私的な推測を行い、価格を提案した。ブローカーは他のいくつかのボックスに移動した。市場の慣行として、尊敬される引受人がリスクを受け入れ（スリップに名前を記入すること）、他の人々が提案された価格でリスクの一部を引き受けることを真剣に検討することがある。著者は引受人に、どのように価格を決定したのか尋ねた。彼が損失の確率や損失額を計算するための根拠はなかった。勇敢な泥棒がコレクションを持ち去る可能性はあるが、それはあまり現実的ではなく、むしろ一部の絵画が消え、身代金を要求されたり、信頼できる悪友以外には知られずに所有を楽しむ変わり者に売られる可能性の方が高い。引受人はこれらのことを考えながらも、具体的な計算はしなかった。彼は、この種のリスクに対してこれが適正な価格だと感じていると説明した。どうしてそう思ったのか尋ねられると、彼は過去におおよそ似たようなリスクに対して提示された価格を上下に調整したと、やや消極的に説明した。さらに追及されると、最近の美術品盗難に関する請求や、美術とはあまり関係のない異常な請求があった場合には、価格が上がるだろうと認めた。しかし、これはベイズ的なダイヤルではなく、引受人の思考過程は統計的というよりも物語的であった。彼の評価は情報に基づく判断の問題であったが、それを直感や勘と表現するのは彼の能力を十分に表しているとは言えない。保険市場でそのような判断を行うことが信頼されているのはごく少数の個人だけである。その日の終わりに、引受人は、彼と彼の同僚がロンドンの拠点からうまく行えることが二つあると説明した。一つは、アートコレクションのような非常に特異なリスクを引き受けること、もう一つは、モーター事故のような非常に一般的なリスクを引き受けることであり、そこには分析できる確立されたデータベースが存在する。1990年代まで、ロイズは「ネーム」と呼ばれる無限責任を受け入れた裕福な個人たちによって運営されていた。彼らの多くは保険や金融に専門的に関与していなかった。ネームたちは、彼らが所属するシンジケート（引受グループ）が被った損失を分担し、それに応じた保険料の一部を受け取ることに同意していた。したがって、リスクを負うコストは、比較的裕福な多くの個人の間でプールされていた。 実質的に、市場の資本はイギリスの上流中産階級の資源でした。しかし、1970年代から、ロンドンのシティの金融システムを支えていた社会関係の構造がグローバリゼーションや meritocracy（実力主義）の影響で崩壊し、ロイズは腐敗と無能の組み合わせによって崩壊に追い込まれました。その時代の残存損失は、ウォーレン・バフェットのバークシャー・ハサウェイによって引き受けられ、ロイズからの大きな支払いと引き換えにされました。バフェットの会社は、リスクの多様化と、予想される負債に対処するのに十分な資源を持っており、そのシンプルな意思決定構造は、アンダーライターのそれと同様に、より官僚的な組織では管理が難しい複雑で困難な義務を引き受けることができました。ロイズや一般的な保険会社は、ほぼ無作為な状態と極端な不確実性の二つの極端で運営することができますが、その中間に位置する部分的かつ非対称な知識のケースはより難しいものです。従来の保険会社は極端な不確実性に苦しんでおり、従来の金融の知恵に懐疑的なロイズやバークシャー・ハサウェイのような組織がその分野を占めています。 リスクの相互化 リスクを社会的に結びついたグループ間で共有することによる相互化は、今日私たちが保険と呼ぶ正式な慣行の発展よりもずっと前から存在していました。!Kung（カラハリ砂漠に住む狩猟採集民）の間での不確実性の管理は、互恵的な好意の交換とその見返りの期待との間に計算された関係は存在しませんでした。今日私たちが馴染みのある保険契約は、17世紀になって初めて存在するようになりました。しかし、それは一部のリスクに限られました。商業保険会社は火災、死亡率、そして最終的には自動車事故といったリスクをカバーしましたが、それらのリスクの多くは、同じ職業に従事する人々や近隣に住む人々の間で、連帯感が支配する親密なグループで管理されていました。スコティッシュ・ウィドウズ基金は1812年3月に始まり、スコットランドの紳士たちがエディンバラのロイヤル・エクスチェンジに集まり、「未亡人、姉妹、その他の女性に対する保障のための一般基金を設立する」ことを目的としました。19世紀の保険会社の大多数は相互保険であり、所有者は顧客でした。相互性が保険セクターから消え始めたのは1980年代になってからであり、金融全般からも同様でした。2000年、スコティッシュ・ウィドウズ基金はロイズ銀行に買収され（ロイズ保険市場とは名前だけの共有）、銀行の保険および資産管理の子会社となりました。 一部の特異な不確実性は特別に作成された契約を通じて保険にかけられます。匿名のアートコレクターは、自身の購入品を保険にかけるためにロイズに行くことができます。ウイスキー生産者のカティ・サークがロッホ・ネスの怪物を見つけた人に約束した100万ポンドの報酬について不安を感じた際、彼らもこの「リスク」をロイズで保険にかけることができました。もし必要なら、2025年までに地球にエイリアンが着陸することに対して保険をかけることも可能です。 スイス再保険やバークシャー・ハサウェイのような大手国際再保険会社は、小規模な保険会社や小売向けの保険会社から大きな損失のリスクを引き受けることで、リスクプーリングと相互扶助の仕組み、すなわち「ミューチュアライゼーション」をグローバルな規模で実現しています。彼らは特異なリスクの主要な引受人であり、ロンドンやニューヨークの金融センターの外に本社を置く大手再保険会社が存在することは偶然ではないと考えています。これらの都市では、従来の確率に基づくリスク管理の慣行が支配的です。1954年、国際アクチュアリー会議第14回大会が開催され、「リスクが保険可能であるために必要な条件」について議論されました。400ページ以上にわたる規則とその根拠が示され、ロッホ・ネスの怪物を保険にかけることはその範疇を大きく外れていました。スイス再保険は、リスクが再保険可能であるためには「保険対象の事象が発生する確率を定量化できる必要がある」と主張しています。それにもかかわらず、ロイズはその怪物リスクを引き受けました。大手再保険会社は、モデラーの大軍を雇っています。私たちは多くの特異なリスク、スイス再保険が引き受けるリスクを含めて、確率を合理的に割り当てることはできません。しかし、フランク・ナイトの「測定できないなら、何でも測定せよ」という言葉は、チューリッヒでもシカゴでも真実です。オバマは、さまざまな推定値を提示された際に、「得られたのは不確実性を隠す確率であり、実際により有用な情報を提供するものではなかった」と鋭く指摘しました。情報機関は、その複合施設にいる男がビン・ラディンであるかどうかは分かりませんでしたが、多くのことを知っていました。私たちが予測できない、または確率分布を特定できないと言うことは、未来について何も知らないということではありません。どの再保険会社も、来夏にフロリダにカテゴリー5のハリケーンが上陸する確率を知りません。しかし、それは気候モデルや過去のハリケーンによる被害記録が彼らの評価に役立たないということではなく、引受人が良い判断を下す必要があるということです。彼が美術品コレクションのリスクを価格設定する際に行ったように。そして、経済学者や銀行家、ビジネス戦略家も同様のことをしなければなりません。商業保険が可能である理由は、データベースが良好であるが、あまりにも良すぎないからです。個々の結果は不明ですが、よく文書化され、ほぼ一定の頻度分布があります。スポーツカーを持つ若い男性は、数十年の無事故記録を持つ高齢女性よりもはるかに高い保険料を支払います。しかし、各リスククラス内で、どの若い男性とどの高齢女性が事故を経験するかは不明です。この情報は被保険者にも保険者にも知られていません。そうでなければ、逆選択の問題が発生し、高リスクの個人だけが保険を求め、低リスクの個人だけが保険を提供されることになり、保険市場の成立を妨げることになります。 保険は、特定の未来の結果に対する無知がかなり大きく、その無知が保険会社と被保険者の両方に共通している場合にのみ成立します。しかし、ビッグデータの進展により、このランダム性の要素は徐々に減少していきます。保険会社はすでに、個人の運転行動を監視するデバイスを通じて情報を取得できるようになっており、その行動から生じる損失に対して、保険料がますます正確に反映されるようになっています。保険が個々のニーズに合わせて正確に調整され、ランダム性の要素が減少すると、それはもはや保険とは言えなくなります。医療診断のためのデータが増えるにつれて、私たちは個々の健康の見通しについてますます多くのことを知ることになるでしょう。また、アレクサが雇い主に報告することで、あらゆる事柄に関するデータがますます入手可能になります。リスクが確実性になると、それは保険の対象ではなくなります。このため、現在アメリカを含むほとんどの国では、保険会社が保険契約者を選択したり、保険料を差別化したりする能力を厳しく制限しています。これにより、保険料の確率的評価に基づく精算計算の範囲が制限され、保険はコミュニティ内での相互扶助のシステムに戻ります。 年金について言えば、退職した人が今日必要とするパンは、現在働いている誰かによって焼かれたものです。年金は通常、暗黙的または明示的な世代間の共有を伴い、相互の義務が世代を超えて引き継がれることを前提とした相互化のプロセスです。歴史のほとんどの期間、このような支援は主に大家族内で行われており、身体的なニーズのケアの大部分は今でもこの方法で処理されていますが、コミュニティがバックアップとして機能することが一般的でした。コミュニティが大きくなるにつれて、これらの相互の義務は拡大し、正式な形が求められるようになりました。ロンドンの布商人であり、死亡統計の収集を先駆けたジョン・グラントは、貿易を規制し相互扶助を提供する多くの組織の一つであるドレーパーズ・カンパニーのメンバーでした。スコットランドの紳士たちはエディンバラに集まり、お互いの未亡人を支えるための基盤を合意しました。また、確率論的数学の発展により、そのような義務を定量化することが可能になりました。第4章でその崩壊を目の当たりにしたエクイタブル生命保険協会は、1761年に保険料を確率論的原則に基づいて決定することを目的に設立されました。確率的推論と相互義務の認識という二つの原則の間の緊張は、保険と年金提供の進化において中心的な役割を果たし続けています。 世代間のリスク共有の形態に対するもう一つの変化は、雇用の性質の変化から生じました。貴族の土地所有者は、土地で働く者に対する義務がその労働者の死まで続き、土地と共に相続されることを理解していました。国家や銀行、鉄道などの大規模な父権的雇用主も同様の見解を持っていました。 これらの組織は、自らが永遠に存続することを当然のことと考え、約束を支えるための信託基金を設立しました。年金の提供に関する利益と義務は、さまざまな方法で相互化することができます。例えば、19世紀初頭のエディンバラのように、共通の社会的つながりを持つ人々のグループによって管理されることがあります。また、フランスのように、主に国家が引き受ける場合もあります。雇用主が個別に、あるいは特定の業界に関連するグループとして、または共通の関心や地域を持つ人々の親和グループとして管理することもあります。このような相互化が効果的であるためには、2つの条件があります。まず、グループは投資収益、個々の死亡率、全体的な平均余命の変化に関連するさまざまなリスクを共有するのに十分な大きさでなければなりません。次に、退職後の保障を提供するグループが無期限に存続するという信頼の根拠が必要です。今日、世界中の年金制度を見てみると、ほぼすべての可能な組み合わせの制度が存在しています。一般的な分類法では、3つの柱が特定されています。1つ目は国家によって提供される基本的な水準、2つ目は雇用に関連することが多い第二の層、3つ目は個々の家庭の貯蓄を通じて資金提供される第三の層です。第三の柱、あるいは場合によっては第二の柱は、投資の決定を必要とします。コンピュータ産業の進展が示すように、技術の進歩は企業の寿命が無限ではないことを意味します。そのため、個々の雇用主による年金提供は、ほとんどの場合、非効率的またはリスクの高い基盤となります。その結果、今後の相互化は、国家や他の集団的な組織を通じて、他の基準に基づくことになるでしょう。 確実性は安全性とは異なる 期待効用の世界では、結果に不確実性がなければリスクは存在しません。しかし、確実性はリスクの不在とは異なります。明日処刑されることが分かっている人は確実性を持っていますが、その命は明らかに危険にさらされています。アドミラル・ストックデールは、ベトナムでの投獄からどのように生き延びるかは不確かでしたが、決して生き延びることを疑ったことはありませんでした。彼が生き延びることを可能にした唯一の物語は、最終的に解放されることを想定したものでした。年金の文脈において、幻想的な確実性を求めることは、何百万もの人々をリスクにさらし、現実的な退職保障の期待を満たす機会を奪っています。確実性は達成不可能であり、ほぼ確実性の代償は手の届かないものです。代表的な年金の約束は、例えば30歳の人に対して、50年後にその人が80歳になったときに消費者物価指数に連動した金額を提供するというコミットメントを含みます。このような約束をどのように保証または引き受けることができるのでしょうか。 政府が発行するインデックス連動債は、イギリス、アメリカ、ドイツを含む多くの国で存在し、こうした保証の可能性を提供しているようです。これらの政府に対する貸付に伴う信用リスクは非常に小さいですが、格付け機関や政府支出の抑制を支持する人々によって過大評価されています。これらの証券は、リターンが非常に低いのが特徴です。特にイギリスの状況は極端です。2019年1月に2062年満期のインデックス債を購入するためのコストは208ポンドでした。この債券は2062年に100ポンド（これは誤植ではありません）で償還され、消費者物価指数に連動しています。また、年利は0.2%で、これも消費者物価指数に連動しています。しかし、このわずかなリターンを再投資する条件は不確実であるため、確実性を求めるなら、全額208ポンドを確保しておくのが最良です。また、この取引は、インデックスの編纂に対する政府の干渉など、他の政治的リスクにもさらされています。1974年、イギリス政府はインデックスに含まれる製品に対して補助金を導入し、インデックス連動の賃金調整の規模を縮小する明確な意図がありました。そして2011年には、多くの私的契約における消費者物価指数への言及を代替指標に置き換える法律が成立しました。独立した統計機関が少ない国では、インデックスへの干渉は一般的です。年金の提供には、個人または年金基金自体の税制がさらに改訂される可能性が伴います。したがって、負債のマッチングは決して正確なものにはなりません。しかし、2062年の2062年債の実質価値の変動性が、さまざまな物理的資産を含むポートフォリオの実質価値の変動性よりも大きいか小さいかを問うのは妥当です。そのようなポートフォリオには、シドニー湾のホテル、カリフォルニアのオフィスビル、開発可能なイギリスの農地、ベルリン中心部のアパートメントビルなどが含まれるかもしれません。このポートフォリオは、インデックス債を大幅に上回る利回りを提供し、今後50年間で実質価値が半分以上失われる可能性は極めて低いでしょう。核の黙示録が起こらない限り。極端なパーセンタイルに焦点を当てることは、より根本的な「ヴィニア問題」を提起します。極端な結果は、25の標準偏差の観測から生じることは稀であり、モデル外の出来事から生じます。イギリスとアメリカの株式市場の歴史的な極端な動きは、それぞれ1972-74年と1929-33年の下落でした。これらは、基礎となる定常的な確率分布からの不利な引き出しではありませんでした。各時期において、資本主義システムが終わりを迎えるという物語が広まり、それには正当な理由もありました。結局、これらの恐れは誤りであることが示され、市場は回復しました。 1926年から1936年まで眠り続けたアメリカの投資家や、1972年から1982年まで同様の無反応状態にあったイギリス人は、自分のポートフォリオに何の異常も感じなかったでしょう。しかし、当時イギリスやアメリカで懸念されていたような終末的な出来事は、実際には20世紀の中国、ドイツ、ロシアなどの国々で発生しました。ビジネスや金融の世界には確実性は存在しません。そして、得られる確実性は、一つの「安全な」資産タイプに依存するのではなく、分散投資を通じて堅牢性と回復力を達成することから生まれます。リスクは個人的な体験であり、資産の特性ではありません。 前の章では、現代金融理論の三本柱である効率的ポートフォリオ理論、資本資産価格モデル、効率的市場仮説について説明しました。そこで示唆したように、根本的な不確実性の世界における合理的な投資家はこれらのモデルを理解する必要がありますが、それをあまりにも文字通りまたは真剣に受け取るべきではありません。マルコビッツのポートフォリオフロンティアモデルの中心的な洞察は、リスクはポートフォリオ全体の産物であり、個々の投資に関連するリスクの合計ではないということです。この観察が実際の投資戦略に与える重要性は計り知れません。この洞察は、リスクの概念に付与される意味が、私たちが好むように「現実的な期待に応えられないこと」としての辞書の定義に基づく場合でも、金融経済学者の「確率分布の分散」としての定義に基づく場合でも有効です。 ポートフォリオ理論の中では、ポートフォリオ内の各証券のデイリーの利益または損失の確率分布の分散を知ることが必要であり、またこれらの証券間の共分散も把握する必要があります。つまり、一つの証券にとって悪い日が、他の証券にとって良い日または悪い日と関連する可能性があるかどうかです。共分散の分析において、「ベータ」は特定の証券の株価の動きと市場全体の動きとの相関関係を示します。したがって、先進国の顧客に販売する消費財会社は、ベータが1に近いと予想されます。しかし、そのビジネスが大幅にレバレッジを増加させ、株主リターンをより変動的にした場合、ベータは1を超えることになります。一方、一般経済のパフォーマンスとは無関係な活動を行うビジネスは、低いベータを持つかもしれません。これは、前の章で議論した防衛請負業者との会話で財務省の経済学者が使用していた議論です。実際のベータ係数の計算を見てみると、企業の活動やレバレッジが非常に異なっていても、多くが1に近いことがわかります。 その理由は、ベータ係数が通常、比較的短い期間にわたって計算されるためであり、その期間中はすべての株式が市場のナラティブの変化によって、プラスにもマイナスにも影響を受けるからです。成長率は予想以上に良好で、失業データは悪化しています。中央銀行による市場への大規模な流動性支援は、すべての資産の価格に影響を与え、その結果、最近のすべての資産間の相関関係が高く見えるようになっています。 しかし、根本的な不確実性は、歴史的データセットに基づく相関関係の計算が無駄な努力であることを意味します。ほとんどの場合、私たちは関連する確率分布の分散や共分散を知らないのです。投資のリターンは、既知の定常的な基盤プロセスからのランダムな抽出ではありません。それにもかかわらず、多くの金融分析や金融規制は、これらがそうであるという前提に基づいています。おそらくそのため、効率的なポートフォリオフロンティアを構築する多くの人々を知っているにもかかわらず、自分自身の個人財務を管理するためにそのアプローチを使用している人は誰もいないのです。それでも、マルコビッツ自身の決定、すなわち退職金の半分を株式に、半分を債券に投資するという選択よりも良い結果を出すことは可能です。異なる種類の資産の長期的なパフォーマンスに関連するファンダメンタルズに注意を払いましょう。「新興市場株式」や「不動産」といった広範な資産カテゴリーは、投資コンサルタントの分析には便利ですが、分散の実際の影響を理解するには十分に詳細ではありません。短期間を除けば、ベトナムの小売業者やブラジルの石油サービス会社、ベルリンのアパートブロックやオーストラリアの農地のパフォーマンスに影響を与える要因は非常に異なる可能性があります。数値シミュレーションは示唆に富むかもしれませんが、「ここで何が起こっているのか？」という問いを投げかけることの代わりには決してなりません。効率的なポートフォリオフロンティアや資本資産価格モデルの背後には、個人が基盤となる確率分布を類似に評価するという考えがあります。このモデルは、この小さな世界のすべての人がリスクを同じように解釈し、「リスク嗜好」のみが異なると仮定しているため、高いリスクが高いリターンを意味し、その逆もまた然りという命題が必然的に続きます。しかし、リスクは人によって異なる意味を持ちます。政府にとってのリスクは、防衛請負業者にとってのリスクとは大きく異なり、住宅の頭金を貯めている人にとってのリスクは、安定した退職生活を提供しようとしている人にとってのリスクとは異なります。資産運用者にとってのリスクは、同僚と比較してパフォーマンスが劣ることで解雇されるリスクです。そして、資本資産価格モデルの信奉者にとってのリスクは、短期的な株価変動の分散です。 リスクに対するあなたの考え方が市場全体のそれと大きく異なる場合、他人の犠牲を払ってリスクを最小限に抑えることができます。広範な分散投資は「タダ飯」となり、コストをかけずにリスクを減少させることができます。日々の価格変動がリスクの指標ではなく、市場における無意味なノイズの測定であることを認識すれば、そのような変動を無視することで、より低コストで長期的な目標を達成することが可能です。リスクは伴いますが、あまりリスクを伴わない報酬を得ることができるのは、分散ポートフォリオを構築し、コンピュータをオフにして、「ここで何が起こっているのか」をじっくり考えることによってです。 広範な分散投資は、予測不可能な出来事に対して堅牢で弾力性のあるポートフォリオを構築することを含み、根本的な不確実性に対する最良の防御策です。なぜなら、根本的に不確実な出来事は、あなたが所有する資産の中で長期的に大きな影響を与えるのはごく一部だからです。シリコンバレーの巨人たちが、終末を生き延びることを期待してニュージーランドの田舎の不動産を購入するというような分散投資は、やや幻想的かもしれませんが、その考え方自体は理にかなっています。 ボラティリティは投資家の味方 約100年前、ベンジャミン・グレアムは、株価のランダム性が知恵ある投資家にとって問題ではなく、むしろ利益であるという命題を提唱しました。グレアムは、日々ランダムに売買のオファーをする「市場の男（Mr. Market）」という比喩を用いました。第5章では、バフェットの異なる野球の比喩を紹介しました。「ピッチャーがあなたにゼネラル・モーターズを47ドルで、U.S.スチールを39ドルで投げてくる！ そして、誰もあなたにストライクを取らせない」。彼は、全くスイングしなくても良いと強調しました。この比喩は、過大評価された株と過小評価された株を認識する能力を前提としていますが、グレアムとバフェットはその能力を豊富に持っていました。しかし、グレアムはまた、ドルコスト平均法の利点を認識し称賛しました。これは、投資家が株式の評価原則や企業の基本を何も知らなくても、定期的に一定額を市場に投資することで利益を得られるという考え方です。このシステムは、価格が低いときにより多くの株を購入し、価格が高いときには少なく購入します。 市場のボラティリティに対するこのアプローチは、過去50年間の金融理論で支配的だった従来の見解とは正反対です。従来の見解では、リスクとボラティリティを同一視し、価格が変動する証券からは距離を置く傾向があります。バフェットの言葉を借りれば、「ボラティリティはほぼ普遍的にリスクの代理として使われています」。 この教育的前提は教える上では簡単ですが、まったく間違っています。多様化の利点は、投資リターンの分布におけるランダム性の要素によって生じるものです。「特定の種類の投資をポートフォリオから除外することのコストは何ですか？」とよく尋ねられます。例えば、ある投資家はタバコや武器を扱う企業の株を保有することに対して原則的な反対意見を持っているかもしれません。しかし、その答えは「わかりません」となるべきです。もし私たちがそれを知っていたら、そうした株をポートフォリオから除外するか、他の何も投資しないでしょう。しかし、私たちは多様化が、信頼できる緊急資金、退職後の安定、大学の基金の継続的な成長といった参照ナラティブが実現しないリスクを減少させることを知っています。 効率的市場仮説を文字通り受け取ると、ジョージ・ソロス、ウォーレン・バフェット、ジム・シモンズの投資成功は不可能であることを意味します。根本的な不確実性が利益機会を生むことを認識したフランク・ナイトは、これらの人々が蓄積した驚異的な富によって正当化されました。そして、効率的市場仮説は真実ではないにもかかわらず、啓発的であり、不可欠なモデルであることが示されています。歴史上最も成功した投資家であるバフェットは、このことをよく理解していました。彼は効率的市場仮説の支持者について次のように書いています。「市場が頻繁に効率的であることを正しく観察した彼らは、それが常に効率的であると誤って結論づけました。この二つの命題の違いは昼と夜の違いです。」バフェットにとって、その違いの価値は700億ドルであり、ナイトが根本的な不確実性と起業家精神の関係を洞察したことを利用した報酬です。 マクロ経済学の（誤）理解 私は、いくつかの名門大学で行われたセミナーに多く参加しましたが、それらは閉じられた言語ゲームに堕ち、現実との誠実な関わりよりも、曖昧な自己参照的な称賛を重視する一群のイニシエートたちによって行われました。—マイケル・イグナティエフ 2003年、ノーベル賞受賞者ロバート・ルーカスは、アメリカ経済学会の大統領講演で次のように主張しました。「この講演の主題は、マクロ経済学が成功したということです…その中心的な問題である不況防止は、実質的には解決されており、実際には数十年にわたって解決されてきました。」 2007-08年の金融危機の後、先進国は1930年代の大恐慌以来最も深刻な景気後退を経験し、その後の10年間は異常に遅い経済成長の長期にわたる期間を迎えました。金融危機は、戦争と同様に何度も発生しています。しかし、危機も戦争も静的なプロセスの結果ではなく、それぞれがユニークな出来事です。ルーカスが称賛した経済理論の進展は、世界経済の大きな後退を防ぐことはできず、その後退に対処するために政策立案者が必要とするツールを提供することもありませんでした。 彼が説明したモデルは、経済の安定した不変の構造を前提としており、市場経済の本質的な非定常性から生じるユニークな出来事には対応できませんでした。 「風洞」モデルとマクロ経済学 戦後の時代に数学的および統計的手法が経済学に広まると、多くの経済学者は「風洞」タイプの経済モデルを構築できると信じていました。1950年代と1960年代のモデルは大規模でしたが、本質的には機械的なものであり、中には文字通りそういったものもありました。ニュージーランドのエンジニア、ビル・フィリップスがロンドン・スクール・オブ・エコノミクスで学びながら設計したMONIAC（貨幣国民所得アナログコンピュータ）という機械は、ケインズの『一般理論』に基づいた水圧モデルでした。このような機械は約12台が製作され、世界中の経済学部で使用されました（そのうちの1台はロンドン・スクール・オブ・エコノミクスで見事に再構築され、現在はロンドンのサイエンス・ミュージアムの数学ギャラリーに展示されています。また、別の動作するモデルはケンブリッジ大学の工学部にあります）。コンピュータがより強力になるにつれて、電子工学が水圧を代替し、ケインズモデルはコンピュータ上で開発され、運用されるようになりました。ケインズ時代のアプローチは本質的に実用的で、経済の集計値間の単純な関係が安定していると仮定していました。そして1950年代と1960年代は、世界経済における安定と成長の黄金時代のように見えました。しかし、その基盤は見かけほど堅固ではありませんでした。インフレーションは戦後の多くの期間にわたってゆっくりと加速し、1970年代にはケインズ主義の需要管理が経済の不安定性を排除できるという自己満足的な見方に挑戦しました。フィリップス曲線（同名の機械の創造者による別の発明）は、賃金の上昇と失業率を関連付け、消費関数のように安定した経験的関係であると主張しました。それは、インフレーションと失業の間に長期的なトレードオフがあることを示唆しており、一方を減少させる代償としてもう一方が増加するというものでした。しかし、これらの観察が定常過程の結果であるという考えは、1960年代と1970年代におけるインフレーションと失業の両方の水準が着実に上昇した経験によって否定されました。 著者の一人は、イギリス経済の初期の計量経済モデルの構築に関与していたケンブリッジ成長プロジェクトに雇われていました。このようなモデルは、経済の異なる部分が完全に独立して進化することはできないことを強調します。消費、投資、輸出、政府支出に対する支出が、国民所得と生産の合計に一致することを保証する会計上の制約を捉えています。1930年代から1950年代にかけて世界中で開発され採用された国民経済計算のシステムは、経済データを整理し理解するための不可欠な枠組みを提供し続けています。しかし、ケンブリッジ成長プロジェクトのモデルは、賃金や価格の変動、または総生産の短期的な動きについて説明することができませんでした。 これらは将来のインフレと成長に関する期待に依存していました。もしケインズがまだ生きていたなら、彼はケンブリッジの同僚たちに、根本的な不確実性が経済を理解するための基本であり、不確実な未来に対する期待はコンピュータで簡単にモデル化できるものではないと伝えたことでしょう。1939年、ケインズはオランダのヤン・ティンバーゲンによる先駆的な統計研究のレビューを発表しました。この研究は新しい経済学の分野である計量経済学の基礎の一つでした。ケインズがこの新しいアプローチに対して主に批判したのは、関係の定常性を前提としていたことです。「最も重要な条件は、私たちが特に考慮する要因の変動を除いて、すべての関連する側面において環境が時間の経過にわたって均一で均質であるべきだということです。」ケインズはティンバーゲンについて「彼の最悪な点は、仕事を続けることに関心があるあまり、その仕事が続ける価値があるかどうかを決める時間を費やすことに興味がないことです」と述べました。ケインズは、後の世代が抵抗できない誘惑を予見していました。 合理的期待の革命 | 橋を建設する者たちは、スコットランドの東海岸やタコマナロウズの風の条件が、建設が完了したときには計画の基礎となった条件とそれほど異ならないと正当な理由で信じていました。しかし、風がシミュレーションの結果に反応するのであれば、そのような仮定は成り立ちませんでした。そして、経済は予測やシミュレーションに反応しました。期待に経済モデルにおいてより大きな役割を与える必要がありました。この推進力は、シカゴにいるルーカスによって主導され、彼の1976年の「ルーカス批判」は前の10年間の計量経済学的マクロ経済モデルの終焉を告げるものでした。もし政策が期待に影響を与えるのであれば、政策立案者は基礎的な経済プロセスの定常性に依存することはできませんでした。風が構造物に与える影響などの物理的関係との類似は成り立ちませんでした。期待の軽視に対する明白な対応策は、消費者やビジネス、金融に従事する人々が実際に持っている未来に対する信念や、それらの信念を確立し変化させるプロセスについての実証的な研究を行うことでした。しかし、そのような研究はほとんど行われませんでした。新しいマクロ経済理論家たちは代わりに異なるアプローチを取りました。シカゴの経済学者ロナルド・コースは、イギリスの経済学者エリー・デボンズによる皮肉的な説明を引用しました。「もし経済学者が馬を研究したいのであれば、馬を見に行くことはしないだろう。彼らは自分の書斎に座り、『もし私が馬だったらどうするだろうか？』と自問するだろう。」これらの理論家たちは、シカゴがその思考の中心であったように、主観的確率の普遍的適用性という支配的なパラダイムに従いました。期待に関する仮定は、公理的な合理性に基づく行動に関する推論でした。 「合理的期待」の理論は、企業、家庭、政府といったすべての主体の期待が、互いに一致するだけでなく、それを説明するモデルとも一致している必要があることを要求します。このアプローチは、「現実の世界」に関する真のモデルが存在し、経済学者たちがそのモデルを理解しており、ウォール街の巨人から最も humble な農民まで、誰もがそのモデルを知っていると仮定しています。そして、彼らはその知識に基づいて一貫した期待を形成し、その期待に基づいて行動するのです。1979年に新しい考え方についての教科書を著したトーマス・サージェントの言葉を借りれば、「モデルの共産主義」が存在します。モデル内のすべての主体、計量経済学者、そして神は同じモデルを共有しているのです。合理的期待に基づくモデルは、政府が失業を持続不可能な低水準に引き下げようとする試みが、出力を高めるのではなく、賃金や物価の期待が高まることで加速するインフレを引き起こす理由を説明するなど、いくつかの重要な問題に光を当てるのに役立ったかもしれません。他の分野と同様に、このような「小さな世界」のモデルは有用な寓話となることがあります。しかし、それらは現実の世界を描写するものではなく、景気後退や金融危機を理解する手助けにはなりません。したがって、私たちは経済学者が馬を観察し、期待がどのように形成され、それが行動にどのように影響を与えるかを研究するべきだと考えています。1970年代の批評家たちが、個々の選択が集計結果にどのように影響するかにもっと注意を向けるべきだと指摘したのは正しいですが、「私たち人間の成功の秘密」は、個々の知性と集団の知性の両方から利益を得ることにあります。人間は社会的な動物であり、集団の行動は独立した個々の決定の合計以上のものがあるのです。期待は個人レベルと集団レベルの両方で研究される必要があります。 完全性と大オークション 18世紀以来、アダム・ファーガソンが「自発的秩序」を描写し、アダム・スミスが「見えざる手」を称賛したとされるように、分散型市場が中央計画よりも資源をより効率的に配分できるという考えは、経済分析のテーマの一つでした。19世紀には、ローザンヌ大学で働いていたフランスの経済学者レオン・ワルラスが、何百万もの人々の非調整的な決定が、単に整合的であるだけでなく効率的な集計結果を生み出す可能性があるという考えを方程式のシステムで表現しようとしました。しかし、ワルラスの分析は、ケネス・アローとジェラール・デブレによって経済学に新しく強力な数学的手法が適用されたときに初めて実を結びました。この分析は、自由放任主義の信奉者たちが待ち望んでいたものであり、「市場に逆らうことはできない」という格言の厳密な数学的証明だったのです。 ウォラスの理論を基に、アローとデブリューは「大規模オークション」を想定しました。このオークションでは、消費者が需要曲線を持ち、労働者や資源の所有者が供給曲線を持ち、生産者が技術的能力を持ち寄ります。この「大規模オークション」では、価格メカニズムがすべての需要と供給を調和させる均衡を確保し、誰も他の誰かを不幸にすることなく自分をより良くすることができない状態、つまりすべての相互に有利な取引が実現されるのです。しかし、根本的に不確実な世界では、市場は必然的に不完全です。たとえば、2075年の石油の納品に関する市場は存在しません。なぜなら、あまりにも多くの不確実性があるため、誰も取引を行うことを望まないからです。航空会社がリスクヘッジのために事前に航空燃料を購入したいと思っても、チケットを事前に販売できないリスクを考えると躊躇してしまいます。2030年8月3日に特定の空港へのフライトを、当時の天候やその国の政治状況に依存して購入することを考える人はどれくらいいるでしょうか？2025年の雨の日に傘のサービスを提供する市場も存在しません。なぜなら、そのような市場を構築するコストが、その利益をはるかに上回るからです。また、1997年にはスマートフォンの現在や未来の市場も存在しませんでした。なぜなら、その時点でスマートフォンを考えた人はいなかったからです。アローとデブリューは、自分たちが描いているのは「鏡の国のアリス」のような想像上の世界であることを認識しました。そして彼らは、その世界を修辞的な装置として解釈しました。これは、現実の世界で真実であるかもしれない、あるいはそうでない命題を示す文学的フィクションのようなものです。二十年後、ケンブリッジの経済理論家フランク・ハーンと共に書かれたそのモデル化された世界に関する権威ある調査の中で、アローは彼と彼の同僚が試みていたことを次のように述べました。「個人の欲望によって動かされ、非常に多くの異なるエージェントによって制御される経済はどのようなものかという質問に対する即座の「常識的」な答えは、おそらく『混沌としたものになるだろう』ということです... しかし、長い間、まったく異なる答えが真実であると主張されてきました... この質問に対する答えを探る過程で、私たちはそれが真実でない可能性について多くのことを学びます。」キャリアの初期に、ルーカスもまた、私たちはそのようなモデルを文字通り受け取るべきではないと説明しました。私たちは「経済学が通常研究する相互作用するロボットで構成された機械的な人工世界の構築」に従事すべきだと述べました。経済理論とは「コンピュータに載せて実行できるもの」です。ルーカスはこのような構造を「アナログ経済」と呼びました。なぜなら、ある意味では完全な経済システムだからです。それらは世界に緩やかに似ていますが、すべてが知られているか、作り上げることができるほどに単純化された世界です。このような寓話は現実の世界に対する貴重な洞察を提供するかもしれませんが、それを描写するものではなく、「実際の世界」を表すものでもありません。アロー・デブリューの世界は、サベージが描いた「小さな世界」の一例です。 実際、彼らの経済はサヴェージが描いた小さな世界であり、彼の確率的推論が適用されるものである。その世界では、彼が説明したように、「行為や決定は、出来事のように時を超越している。人は一度だけ“今”を決定し、待つ必要はない。なぜなら、その一つの決定がすべての偶発事象に備えているからだ。」完全な市場と確率的推論の公理的基盤との間のこの同等性は、単なる学術的な注釈ではない。今日、多くの経済学者は市場が不完全であることを受け入れつつ、完全な主観的確率の集合が存在し、人々は自らの主観的期待効用を最大化するかのように行動することができると考えている。しかし、これらの見解は本質的に矛盾している。サヴェージの合理的な意思決定者は「大きな決定」を下し、それは「大きなオークション」と同時に行われた。サヴェージの世界はアローとデブリューの世界でもあり、アローとデブリューと同様に、サヴェージもモデルが現実の世界を密接に再現しているという命題が「全く馬鹿げている」と明言していた。 小さな世界での政策形成 ルーカスの支持者たちの多くは、モデルを構築する目的は想像力を使って現実世界についてもっともらしい物語を語ることであることを忘れてしまった。彼らは、完全に定義されたルールの中で生きることから得られるチェスプレイヤーの喜びを共有し、勝者には賞や昇進がある世界を楽しんでいた。アリスの不思議の国の幻想的な世界はさらに素晴らしいものであり、ドードーが説明したように「皆が勝ち、全員が賞を受け取らなければならない」。こうした経済学者たちが設計したモデルは、企業や人々が未知の未来の課題に取り組む世界を描くよりも、知的なゲームを楽しむためにより役立つものであった。合理的期待モデルは世界を知られているもの—「モデルの共産主義」—と知られていないもの—誰も予測できない力や出来事—に分割する。経済予測は、モデルが恒久的な変化や一時的なショックによって混乱する際に失敗する。しかし、変化やショックは知られざる力の産物であるため、残念ながら、これ以上有用なことは言えない。 ティンバーゲンは計量経済学の先駆者であり、経済データに厳密な統計手法を適用することを行っていた。経済モデルにおける実績と予測の差—誤差項の特性—はその主題の中心であった。マクロ経済学では、誤差項は「ショック」として再ブランド化された。しかし、「ショック」が単にモデルの予測と現実の世界との間の偏差であるならば、これらの誤差項に「ショック」というラベルを付けても何も学ぶことはできない。さらに進むためには、ショックの起源について洞察を得る必要があり、もしかしたらその発生の確率分布や物語的な説明を形成することができるかもしれない。19世紀の経済学者W.S. ジェボンズは類似の主張を提唱しました。彼の議論は、当時は完全に経験的な裏付けがあったわけではありませんが、ビジネスサイクルは自然の変動の結果であるというものでした。特に、太陽黒点の活動の変動が気候条件に影響を与え、それが農産物の価格や取引量に影響を及ぼし、さらには経済の他のセクターにも波及効果をもたらすというものでした。ジェボンズの物語は、ショックの源を特定し、それがどのように経済サイクルを引き起こすかを説明しました。そして、太陽黒点の決定要因は理解されていなかったものの、その発生に関する経験的な情報は存在していました。最近では、経済の変動は、予期しない需要や供給の変化—「嗜好ショック」や「生産性ショック」—、さらには賃金や価格、期待が均衡値に調整されるのを遅らせる「摩擦」に起因するとされています。経済の基礎的な成長トレンドは、これらのショックによって時折中断され、均衡への復帰はこれらの摩擦によって遅れました。もちろん、消費者の嗜好は変化し、新しい製品やファッションに反応します。また、生産性は破壊的なイノベーションの影響を受けます。しかし、嗜好の変化や破壊的イノベーションの源、さらにはその規模や変動性についての説明はなく、その発生を特定するための確率分布も存在しませんでした。モデルと観察データを調和させるためには、何らかの「デウス・エクス・マキナ」が必要でした。生産性は私たちの無知の尺度と表現されています。したがって、生産性ショックの分布は、私たちの無知の無知の尺度となります。政策立案者、ビジネスパーソン、テレビ視聴者の期待に応えようとする立派な願いから、経済学の専門家は正確な予測を行うマクロ経済モデルという聖杯を追い求めてきました。初期の試みは、政府が政策介入の性質を変えたときに、表面的には安定しているように見える経験的関係が突然崩れることを理解できなかったために失敗しました（ルーカス批判）。個人や経済の行動を説明する厳密な理論的基盤に基づいて予測を行うという知的魅力は容易に理解できます。しかし、安定した基礎的な構造関係を探求するモデル構築のプログラムは、何も有益に語ることができないショックや変化を導入することによってのみ、経済の観察と整合性を持たせることができました。その結果、金融危機や大恐慌のような現象は、予期しない技術の発展や、仕事よりもレジャーを好む突然の嗜好の変化によってのみ説明されることになりました。 いわゆる「実際のビジネスサイクル」モデルは、経済の大きな動きに対する説得力のある説明をほとんど生み出していません。このようなモデルにおける「摩擦」の存在、つまり何百万もの個人が経済構造の変化に適応し学習する複雑な世界は、特に何も起こっていないときには予測が比較的正確である一方で、金融危機のような重要な出来事に直面すると非常に不正確になることを意味しています。経済の単一の包括的な予測モデルを探すことは無駄です。多くの人にとって驚きかもしれませんが、ほとんどの中央銀行が使用している予測モデルは、銀行の存在を考慮せず、ほとんどの金融資産を無視し、すべての人が同一であると仮定しているため、借入や貸出を説明する能力がありません。要するに、これらのモデルは金融システムを欠いた経済を前提としており、したがって金融システムに起因する経済危機は不可能とされていました。このような小さな世界のモデルは、中央銀行の独立性やインフレ目標の役割についての洞察を生むかもしれませんが、金融危機において「ここで何が起こっているのか？」という質問に対しては合理的な答えを提供することはできませんでした。すべての重要なマクロ経済問題を単一のモデルで説明できるという幻想は大きな誤りでした。根本的な不確実性と非定常性は密接に関連しています。過去の経験から学び、未来の行動を外挿するための安定した世界の構造は存在しません。私たちは、効率的な均衡に戻るための価格信号がまったく存在しない不完全市場の世界に生きています。期待が独自の生命を持つこともあります。その結果、中央銀行が使用するモデルは、特に何も起こっていないときにはかなりうまく機能しますが、大きな出来事が発生すると劇的に失敗します。まさにその瞬間に、モデルは単なる過去の外挿以上のものを提供できるかもしれないのです。 謝罪なしの予測 経済予測者は、経済の重要な低迷を予測する能力が特に乏しい実績を持っています。2016年、The Economistは国際通貨基金（IMF）が春の世界経済見通しで行った国別予測を調査しました。207件の景気後退（予測が行われた年と翌年の間に生産が減少したことを定義）について、世界経済見通しは一つも予測していませんでした。この結果は、私たちが総合的な経済活動の動きを予測する能力に対する驚くべき非難です。実際には何も変化がないときにはGDPの変化を予測できるようですが、大きな経済活動の変動を予測することはできないようです。大きな経済危機の際には、誰かがその発生を予測していたと主張することになります。悲観的な予測を専門とする人々もおり、止まった時計のように時折正しいこともあります。しかし、2007-08年の金融危機を予測した経済学者はほとんどいませんでした。 中央銀行や民間の予測機関が使用するモデルは、1990年代初頭から危機の発生までの経済安定期において、出力やインフレの予測においてより優れた結果を示しました。この期間では、最近の過去からの外挿が最も良い予測とされていましたが、彼らは先進国の銀行システムが崩壊しそうになる兆候を予測することには失敗しました。しかし、後者を予測することが前者よりも明らかに重要でした。予測に対する需要は、その価値に対する懐疑心と同様に持続的なようです。それでも、経済予測への依存やその成功を主張する声は続いています。2010年、欧州中央銀行は自らの欧州経済モデルのパフォーマンスをレビューした技術論文を発表し、その予測性能は「非常に印象的」であったと結論づけました。この論文では、2007-08年の危機については言及されていませんでした。モデルを構築し、論文の著者を雇っていた当時の同機関の総裁ジャン＝クロード・トリシェは、異なる見解を持っていました。「危機の際の政策立案者として、私は利用可能なモデルが限られた助けしかならなかったと感じました。実際、私はさらに言います。危機の中で、私たちは従来のツールに見捨てられたと感じました。」彼の経験は、世界中の中央銀行や財務省でも同様に再現されました。 国際機関や中央銀行が使用するモデルでは、信念は時間とともにモデルによって定義された正しい合理的期待に導かれます。そして、どのモデルが正しいのか不確かであれば、統計的学習が正しい選択へと導きます。これは定常的な世界では意味があるかもしれません。しかし、非定常的な世界では、発見すべき基盤となる確率分布やモデルは存在しません。期待を形成するプロセスでは、友人や同僚の意見、デイリーメールやニューヨークタイムズのストーリー、フォックスニュースやBBCのニュースや予測が重要な役割を果たします。私たちは社会的な動物であり、特に投資銀行のトレーディングルームではその傾向が強いです。人々は互いに話し合い、学び合います。同じデイリーメールやニューヨークタイムズを読み、フォックスニュースやBBCは同じ映像をすべての画面に映し出します。ソーシャルメディアはこのプロセスを加速させました。トレーダーたちは互いに模倣し、時には互いを出し抜こうとします。他人の失敗から学ぶことは理にかなっており、待って自分自身の失敗からのみ学ぶよりも合理的です。信念は物語に体現されており、支配的な物語は、十分な数の人々が自らの見解を変える証拠を見たときに急激または不連続に変化することがあります。そのような証拠は、新たな回帰分析から得られることもあれば、段ボール箱に自分の持ち物を詰め込んで街に出る困惑した元リーマン社員の映像を見て得られることもあります。また、ソーシャルメディアを通じて伝えられるメッセージから得られることもあります。 2008年9月の出来事は、従来の物語を変え、期待における断続的な変化をもたらしました。誰も、洗練されたアメリカの金融システムが崩壊の瀬戸際に立たされるとは想像していませんでした。中央銀行は、そのような失敗の結果に対処する準備が整っていませんでした。世界中の多様な金融商品と比べると、教科書モデルにおける単一の金融資産の単純さは洞察を生み出さず、中央銀行は経済計量モデルの予測よりも金融史の研究に依存するようになりました。スティーブ・ジョブズが次の大きなアイデアを発見する際、彼は既存の選択肢から選ぶのではなく、想像力を使って全く新しいものを創造していました。これが根本的な不確実性の本質です。同様に、ノーベル経済学賞は、既知の条件の論理的な帰結を展開することだけでなく、他の経済学者の研究を刺激するインスピレーションのひらめきを生む想像力豊かな新しいアイデアに対して授与されます。経済学者が研究を行う世界を正確に捉えている根本的な不確実性が、彼らの世界の働きの形式化からはほとんど欠如しているのは奇妙です。 エンジニアリングと経済学の対比 実ビジネスサイクル理論の設計者であるエドワード・プレスコットは、「航空宇宙工学とマクロ経済学で用いられる定量的予測の方法論は驚くほど似ている」と主張しています。この主張を支持するために、彼はミネソタ大学の元同僚であり、NASAのコンサルタントでもある工学教授グラハム・キャンドラーの言葉を引用しています。キャンドラーは、航空宇宙工学へのアプローチを次のように説明しています。「私は宇宙船が惑星の大気に入るときに何が起こるかを予測しようとします...問題を2つの側面から攻めます。まず、問題を明確に定義された部分に分け、理論と実験を用いて制御された条件下で特定のパラメータを決定します...流れ場のモデリングに対する2つ目のアプローチは、設計に本当に重要なパラメータを特定することです...通常、このパラメトリック不確実性分析によって、特別な注意を要するいくつかの重要なパラメータを特定することが可能です...私たちは、世界の表現が決して100パーセント正確にはならないことを完全に認識しています。」エンジニアは、理解可能な小さな世界の一連を仮定することで複雑な現実の問題に取り組み、宇宙船の性能やその挙動を理解する上で本当に重要な要素を特定します。これが実践的な知識の進展の仕方です。読者は、キャンドラーの説明とプレスコット自身の研究の一例に関する平行した説明を比較することで、航空宇宙工学と経済学の方法が「驚くほど似ている」という主張の妥当性を判断できます。1999年末に始まった研究は、株式市場が過大評価されており、崩壊しようとしているのかという疑問から動機づけられました。その当時、人々はこの理論をどのように使うべきかを知りませんでした。 この質問に対する正確な答えを得るために、価格収益比率などの歴史的関係に依存しました。税制と規制システムは明示的にモデル化する必要がありました。例えば、モデルの法人分配に対する税率を分配に対する平均限界税率と等しく設定しました。これはキャリブレーションであり、モデルの世界ではこの税率はすべての個人に対して同じですが、実際にはそうではありません。私たちは、企業が測定されていない生産的資産を大量に保有している事実に対処し、これらの資産が企業の価値の重要な部分であることを認識しています。これらは研究開発、組織資本、ブランド資本への投資から生じる知識のストックです。私たちは、国民経済計算データと、測定された資本と測定されていない資本の税引後のリターンが等しいという均衡条件を用いて、この測定されていない資本のストックを推定する方法を考え出しました。理論は成功した使用を通じて検証されます。この理論は、GDPに対する株式市場の価値の大きな変動を正しく予測します。1960年から2000年の間に、アメリカでは2.5倍、イギリスでは3倍の変動がありました。 キャンダーの説明の謙虚さとプレスコットの傲慢さの対比はすぐに明らかです。しかし、より重要なのは、二人の著者の方法の間には、両者が不完全に理解されているシステムを扱っているという事実を超えて、何の同等性もないことが、表面的な読みでも明らかになることです。エンジニアは何が機能するかを発見するために実証研究を行っており、経済学者は先入観に基づく主張を支持するためにデータを操作しています。キャンダーは「世界の表現は決して100パーセント正確にはならない」と認識していますが、彼は重要な不確実性を特定できると正しく信じています。しかし、株式市場は根本的な不確実性に満ちています。その結果、NASAは非常に複雑なミッションを成功裏に実行していますが、プレスコットは、暗黙の主張にもかかわらず、特定の時点で株式市場が過大評価されているかどうかについて全く見当がついていません。航空工学者は「ここで何が起こっているのか」を知っています—完全ではありませんが、飛行が安全である（私たちが指摘した不幸な例外を除いて）航空機やミッションを完了する宇宙船を構築するのに十分な知識を持っています。キャンダーは、自身の専門知識の範囲を定義することから始めます。「私は宇宙船が惑星の大気に入るときに何が起こるかを予測しようとしています。」プレスコットも予測を試みます。「1999年末に始まった研究は、株式市場が過大評価されて崩壊しそうかどうかという疑問から動機づけられました。その時、人々はこの理論を使ってこの質問に対する正確な答えを得る方法を知りませんでした。」この比較は、二つのタスクの根本的な違いを明らかにします。 もし「成功した利用を通じて検証された」理論が存在し、株式市場が過大評価されており、崩壊しそうかどうかを判断できるものであれば—もちろん、そのような理論は存在しませんが—その知識自体が株式市場の価値を変えることになるでしょう。これが、前述したルーカス批判の本質であり、効率的市場仮説の核心でもあります。（歴史的に見ると、1999年末の株式市場は過大評価されており、崩壊寸前でしたが、数ヶ月後に実際に崩壊しました。しかし、いつ崩壊するかを特定する問題は、崩壊するかどうかを判断する問題とは全く異なり、より難しいものでした。）キャンダーは、宇宙ミッションという大きな世界の中で、より小さな問題を特定し、彼の予測を支配する二つの重要な要素—熱移動のレベルと機体の空力性能—を明らかにします。これは、全体の問題を明確に定義された部分に分解し、それぞれを別々に分析するという、より広範な戦略の始まりであり、マクロ経済学者が求める単一の一般均衡モデルを、計算可能にするための単純化された仮定を伴って求めるアプローチとは正反対のものです。キャンダーは、空力流れの基本方程式は確立されているが、完全なモデルには100以上のパラメータが関与することを述べています。しかし、以前の研究では、これらのパラメータの中で実際に結果に大きな影響を与えるのは限られた数であることが示されています。特定のケースにおいて、これらのパラメータの最良の推定を行うための研究が行われます。「例えば、高温の酸素分子が特定の熱シールド材料にどのように作用するかが問題になるかもしれません。この特定の問題に対処するために、できるだけ飛行条件に近い条件で実験を委託します。」エンジニアは、「モデリングパラメータの不確実性には計算されたリスクが伴います。もちろん、この不確実性を減らすよう努めますが、興味深いミッションを実施したい場合、最終的には常にある程度のリスクを抱えざるを得ません」と結論づけます。キャンダーの説明は、不確実性（不完全な知識の産物）とリスク（成功したミッションの基準となる物語を達成できないこと）との区別を再現しており、これは本書で使用しているものです。「ここで何が起こっているのか？」という大きな問いは、キャンダーの職務の範囲を超えたものであり、政治家やNASAの上級スタッフは未来の宇宙プログラムを見直し、火星へのミッションを提案し、その政策の実施に関する重要な側面についてキャンダーの助言を求めました。この委任は、実行可能な政策の観点から戦略的方向性を定義する一般的なアプローチの第一歩です。戦略的目的は具体的であり、「宇宙を征服する」や「世界で最も尊敬される宇宙探査機関になる」といった、今日の多くの公共機関が採用するような陳腐なスローガンではありません。 次のステップは、キャンダーの具体的な予測の指針に基づき、比較的大きな世界の問題を解決可能な小さな世界の問題に分解することです。これらの小さな世界の問題は、一般的なモデル（空気力学的流れの方程式）や、その特定の大きな世界に特有のモデル（火星の大気に入る際に発生する熱移動）を適用することで解決できます。この分解のプロセスは、研究のための重要な課題を特定します。最終段階は、その研究結果とモデルを再構成し、一貫性のある物語としてまとめることです。これにより、技術的な問題に対する理解がキャンダーほど深くない政策立案者に、ミッションを中止するか続行するかを慎重に判断するために必要な情報を提供します。このアプローチは、一般的に経済的アドバイスが準備され、提示される方法とは異なりますが、私たちはそうあるべきだと考えています。私たちは、プレスコットの「航空宇宙工学とマクロ経済学で用いられる定量的予測の方法論は驚くほど類似している」という主張が確固たるものとなり、マクロ経済モデルがNASAのモデルと同じくらい実用的になる時を楽しみにしています。 ある世代の経済学者たちによる根本的な不確実性の無視は、現代のマクロ経済学をグローバル金融危機を理解する上でほぼ無意味なものにしてしまいました。ケインズが「仕事を続ける」ことについて「その仕事を続ける価値があるかどうかを問わずに」という批判は、新しいマクロ経済理論にも古い計量経済モデルにも当てはまることが証明されました。金融危機やその他の危機を理解するための最も有用な貢献のいくつかは、正式なモデルからではなく、過去の事例に関する歴史的研究から得られました。例えば、2008年に中央銀行は、商業銀行に緊急融資を受け入れるよう説得するのが難しかったのは、そのような支援を受け入れることに伴うスティグマがあったからです — それは、関係する銀行が困難な状況にあることを示唆していました。ほとんどの中央銀行は、1906年の米国銀行危機の後に同じ問題が発生したことを忘れていました。米国財務省が創設した新しい施設を利用した銀行は、第一次世界大戦の勃発まで存在せず、その時にはすべての銀行が必要としており、どの銀行にもスティグマは付きませんでした。M. トリシェが指摘したように、経済研究の具現化となったモデルは、2007-08年の危機とその後の状況において、実用性と関連性のテストに失敗しました。ノーベル賞受賞者のポール・ローマーがマクロ経済理論家について書いたように、「彼らのモデルは、集計変数の変動を、誰かが取る行動によって影響を受けない想像上の因果力に帰属させています」。物理学の弦理論との類似は、尊敬されるリーダーへの敬意が権威への服従に進化し、客観的事実が科学的真実の最終的な決定要因としての地位を失うときに引き起こされる科学の一般的な失敗モードを示唆しています。 40年以上にわたり、著者たちは新しい厳密な経済学アプローチに対する明るい楽観主義を見守ってきました—彼ら自身もその楽観主義を共有していましたが、それが2007-08年の世界金融危機における予測と分析の失敗に溶け込んでいく様子を目の当たりにしました。そして、この問題の根源は、根本的な不確実性の広がりにあります。 **モデルの利用と誤用** 「リーダーのどんな愚かなビジネスの欲求も、彼の部下たちが用意した詳細なリターン率や戦略的研究によってすぐに支持される。」—ウォーレン・バフェット 18世紀には、特に知性の高い地方の聖職者たちが時間を持て余していました。彼らは安定した参照物語から恩恵を受けていました。トーマス・ベイズがその一人で、トーマス・マルサスがもう一人です。1798年、マルサスは経済学における最初の成長モデルと見なされるものを提唱しました。彼は、人口が「情熱」と彼が控えめに呼んだものの結果として指数関数的に増加する傾向がある一方で、食料供給は線形的にしか増加しないと仮定しました。増加する人口は食料供給に圧力をかけ、その結果として生じる貧困が人口を減少させるというサイクルが、悲惨な進行を繰り返すとしました。予測者としてのマルサスは、まったく的外れだったと言えます。その後の2世紀で確かに人口は指数関数的に増加しましたが、世界の食料生産はそれ以上に増加しました。それでも、マルサスの元々の主張はその後何度も再生産されました。1968年に広く知られ称賛された『人口爆弾』の中で、生物学者ポール・エールリッヒは「人類全体を養う戦いは終わった。1970年代には数億人が餓死するだろう」と主張しました。多くの予測者と同様に、エールリッヒは自らの予測の失敗に対して日付を先延ばしにしました。彼は正しかったが、まだその時ではありませんでした。プロの悲観主義者にとって、終末は常に先延ばしされるが、決して回避されることはありません。「ここで何が起こっているのか」にもっと注意を払っていれば、マルサスはイギリスの田舎での革命を認識できたかもしれません。作物の輪作、新しい機械、選択的繁殖は、彼の悲観的な期待を覆す農業生産性の向上の前触れでした。マルサスは、同時代のウィリアム・ゴドウィンが提唱したように、「情熱」が経済成長、知的啓蒙、より良い教育によって抑えられる可能性を考慮しました。これにより人々はより高い目標に意識を向けるようになると。しかし、マルサスは懐疑的で、むしろ遅婚までの独身生活を提唱しました（彼自身は38歳で結婚し、3人の子供を持ちました）。しかし、時が経つにつれて、女性がより高い収入とより良い教育を享受し、避妊の利用が助けとなることで、彼女たちはより少ない子供を産むようになりました—これは、ウォーレン・トンプソンが1世紀前に最初に説明し、その後多くの場所で観察された「人口転換」です。 国々。もしアールリッヒが「ここで何が起こっているのか」にもっと注意を払っていれば、彼は人口動態の移行だけでなく、農業生産性に劇的な新たな向上をもたらしたハイブリッド種子の「緑の革命」も観察していたかもしれません。ビクトリア時代の経済学者スタンリー・ジェボンズは1865年に『石炭の問題』を出版し、石炭資源の制約がイギリスの経済成長を必然的に制約することを説明しました。 マルサスのモデルでは、指数関数的な人口増加が線形に拡大する食料生産と出会い、ジェボンズの著書では、指数関数的に成長する工業生産が有限の石炭資源と対峙しました。ジェボンズは石炭消費の長期的な予測を勇敢に行いましたが、彼が行ったのは過去50年間の経験を予見可能な未来に外挿したに過ぎません。彼の予測は以下の図で現実と対比されています。ジェボンズはこれらの数字が予測ではなく例示であることを強調し、自身の予測の不可能性を認識していました。 マルサスと同様に、ジェボンズの後には同様の分析を繰り返す人々が現れましたが、同じような注意深さはありませんでした。19世紀後半には、マルサスの恐れが根拠のないものとなった農業生産性の向上が、主にペルーから供給される肥料グアノの有限な供給によって止まるのではないかという懸念がありました。ドイツの化学者フリッツ・ハーバーは大気中の窒素を固定するプロセスを発見し、第一次世界大戦によってドイツの港が封鎖されると、その発見は工業規模で展開されました。食料生産はもはや海鳥の排泄物に依存しなくなりました。 アメリカの地質学者マリオン・キング・ハバートは「ピークオイル」の概念を広め、1950年代にはアメリカの石油生産が1965年に持続不可能なピークに達し、世界全体の生産も2000年頃に同様のピークを迎えると予測しました。アメリカは1970年にピークオイルを迎え、その後国内生産は減少しましたが、シェールのおかげで、執筆時点では2018年にアメリカの石油生産のピークが経験され、2019年にはさらに高くなると予想されています。2000年の世界の石油生産量はハバートの予想の約2倍であり、成長を続けています。今日の悲観的な予測者たちは、世界が石油を使い果たすとはもはや言わず、化石燃料の拒絶が貴重な石油や石炭の埋蔵量を永遠に地中に残す「取り残された資産」につながると主張しています。 「成長の限界」という1972年の出版物は、環境問題に関心を持つ国際的なグループであるローマクラブによって委託され、あらゆる種類の鉱物資源の制約により、経済成長は次の世紀のうちに終わらなければならないと主張しました。この本は3000万部が販売されました。 公平を期すために、彼らが正しいと証明されるまでにはあと50年の猶予があることを認めなければなりません。ここで何が起こっているのでしょうか？これらの予測者たちへの注目が続き、彼らの著作が人気を博していることは、彼らが間違っていたことが明らかになった後でも続いていますが、これは人間が持つ終末的な物語への共通の傾向を反映しています。ロトはソドムから逃れることで神の怒りを免れ、ヨナの予言によってニネベは同様の運命を回避しました。今日、ペイパルの創設者である億万長者ピーター・ティールは、サイバー技術による社会組織の崩壊から生じるかもしれない終末に備えて、ニュージーランドの遠隔地に大きな土地にバンカーを建設しました。これまでのすべての終末予言が失敗したことは、新たな予言に対するかなりの懐疑心を正当化しますが、すべてのこうした物語が虚偽であるとは結論づけられません。人間の地球支配はいつか終わるでしょうが、それはおそらく石炭やグアノ、リチウムの不足によってではありません。マルサスやジェボンズのような小世界モデルは議論を構築する上で価値がありますが、予測ツールとしては無用です。アールリッヒの予測は滑稽でしたが、彼が成長する人口をどのように養うかという問題を提起したのは正しかったと言えます。アールリッヒやハバート、ローマクラブの報告書の著者たちが自然科学のバックグラウンドを持ち、石油や電気、水などの資源の需要が商品間の物理的関係によって決まるという誤った仮定を適用しているのは偶然ではありません。彼らは需要と供給のバランスの変化が価格に与える影響を無視しています。また、予測不可能ではありますが、技術は新たな課題に応じて反応する可能性が高いという事実も無視しています。価格と競争は発見や革新だけでなく、嗜好や期待の変化も促進します。マルサスは論争者であり経済学者でもありましたが、彼のモデルが描く危機を予測できると信じるほど愚かではありませんでした。そして、適切に分析すれば、彼が提示する枠組みは農業生産性や人口動態の移行に影響を与える要因を理解することを促します。ジェボンズは彼の時代の偉大な思想家の一人でしたが、資源の不足に対する執着から紙を蓄える偏屈な人物でもありました。彼はマルサスの後に長生きし、マルサスの食料供給に関する懸念のいくつかの弱点を理解しました。彼は「北アメリカとロシアの平原は我々の穀倉であり、シカゴとオデッサは我々の穀物倉庫であり、カナダとバルト海は我々の木材の森であり、オーストラリアには我々の羊の牧場があり、アルゼンチンや北アメリカの西部草原には我々の牛の群れがいる…ヒンドゥー教徒や中国人は我々のためにお茶を育てており、コーヒー、砂糖、香辛料のプランテーションはすべてインドにある。スペインとフランスは我々のぶどう畑である」と書きました。 「地中海の果樹園」彼は、同様の議論が燃料にも当てはまるかもしれないことを理解していないようだった——サウジアラビアは私たちの石炭鉱山であり、太陽と風は私たちの機関車である。しかし、ジェボンズは、まだ知られていない資源や資源の埋蔵量を予測モデルに組み込むことはできなかっただろう。そのモデルは「実際の世界」を描写するものだ。 イギリスにおける交通モデリングでは、交通プロジェクトへの投資決定はWebTAGというモデルを用いて評価される。交通プロジェクトの州政府からの資金を得るためには、WebTAGに含まれる非常に詳細な公式ガイダンスや財務省の「グリーンブック」に基づいて評価を行う必要がある。WebTAGの世界では、時間には個人が利用する13種類の交通手段に応じて金銭的価値が与えられる。タクシーの乗客の時間は、2018年時点で時給£13.57（2002年の価格で測定）だが、タクシー運転手の時間はそれよりも価値が低く、時給£9.94である。通勤するヘッジファンドマネージャーや自転車でオフィスに向かうジャーナリストの時間の価値は時給£7.69だが、バイクで配達をするデリバリーの配達員の遅れは、タクシーの乗客と同様に£13.57（自転車を使う場合はそれ以下）で評価される。このモデルは、将来にわたってこの精度を維持することを要求する。成長予測は、2052年に各グループの時間の価値がどれほどになるかを、1ペニー単位で予測する。2036年の平日夜に車で移動する人の数を知りたい場合、WebTAGのスプレッドシートがその答えを提供する。この空想の演習は、スプレッドシートのすべてのセルを埋めることを保証し、プロセスの最後にはいくつかの数字が提供される。読者は、それらの数字にどれだけの信憑性を持たせるべきかを自分で判断できる。ほとんどの数字は創作されたものであるため、通常は望ましい結果を得るために選択されることが多い。 ロンドンからバーミンガム、さらにはその先への高速リンクの価値はどれほどか？WebTAGモデルに関する議論は、これらの時間の評価に集中している。ビジネスパーソンは、ノートパソコンを使って電車の中で時間を生産的に使えるのか？それとも、既存の非高速電車でよく耳にする無意味なオフィスへの電話に£xx.xx（読者は自分で数字を考えてみてください）を無駄にしてしまうのか？どうやってそれを知ることができるのか？50分で到着する電車に乗るために、人々はいくら支払うだろうか？驚くべきことに——しかし、これはすべてを標準的なテンプレートに当てはめる結果である——新しいサービスの運賃構造に関する問題は、モデリング演習の過程で提起されない。しかし、ロンドンとバーミンガムの間には、異なる速度と異なる価格での旅を提供する既存の競合ルートがすでに2つ存在する。そして、高速リンクが地域開発のインセンティブをどのように変えるか、あるいはロンドンへの通勤の機会をどのように拡大するかという大きな問題は、スプレッドシートに適切に組み込むことはできない。 エディンバラのトラムは2014年から空港と市中心部を結んでいます。（同じ公共交通機関が運営するバスサービスは、より安価で一般的に早く、はるかに多くの利用者を引き付けています。）部分的に完成したトラムプロジェクトの建設費は約8億ポンドで、予想の約2倍に達し、約1200万ポンドの収益に対して小さな運営損失を出しています。このプロジェクトが非常に無駄であったことを示すのは、数分の簡単な計算で十分です。しかし、あるコンサルタント会社の高額なモデリング作業は、真逆の結論に達しました。この作業は、「モンテカルロシミュレーション」を行うことで不確実性を考慮することを目的としていました。 モンテカルロシミュレーションは、核物理学者によって考案された手法で、各変数の基礎となる確率分布が知られている場合に、二つ以上の変数の共同確率分布を推定するために使用されますが、共同確率分布を解析的に計算するのは非常に難しいのです。私たちが強調しているように、確率分布は、使用される観測が何らかの既知の定常過程の産物であり、歴史的データがその分布のパラメータに関する証拠を提供する場合にのみ推測できます。このトラムプロジェクトのモンテカルロシミュレーションでは、最初に選ばれた数値の代わりに多くの数値セットを作成し、その結果として得られる異なる結果を計算しました。モデラーたちは、これらの結果が可能な結果の確率分布を表していると主張しましたが、その主張には根拠がなく、未完成のトラムプロジェクトの結果が予測された「信頼区間」の多くの標準偏差外にあったことを報告する必要はないでしょう。 未来に関する知識の欠如は、これらの作業では、未来が現在と本質的に似ていると仮定することで対処されます。ただし、現在の傾向の機械的な予測を除いては。2052年に私たちの後継者がどのような交通手段を使用しているのかは全く分かりません。待ち望んでいた個人用の飛行プラットフォームが利用可能になるかもしれませんし、あるいは私たちの子孫が化石燃料の使用を放棄した後、馬車に戻っているかもしれません。私たちには全く分かりません。しかし、WebTAGは、誰もが今と同じ方法で移動していると期待しており、ただその人数と時間の価値が変わるだけだと考えています。 リスクバリュー（VaR）モデルは、銀行のリスク管理に使用され、Mr. Viniarが「25標準偏差」のイベントを観測したと主張する根拠となった技術です。これらのモデルは、マルコビッツによって開発されたポートフォリオ理論に基づいており、1980年代後半にJ.P.モルガンで開発され、その十年間に登場したさまざまな債務商品に対処するために銀行を支援しました。マルコビッツモデルと同様に、出発点は各証券の日次リターンの分散と、証券間のリターンの共分散です。 「この情報をもとに、あなたは分布の極端なパーセンタイルを計算することができるかもしれません。それは、例えば千回の試行のうち一度だけ起こるような、本当にひどい日にはどれだけの損失を被るかという金額を示しています（このような出来事は平均して四年ごとに発生します）。その数値は「リスク価値」を表し、リスク管理の重要なツールとなりました。この手法は銀行業界に衝撃を与え、定量的かつ科学的なリスク管理が経験豊富な銀行家の直感や判断を超えることができるとされました。このツールは、単一の銀行の専有システムであるにはあまりにも優れていたため、J.P.モルガンはそれを広めるためにリスクメトリクスというビジネスを立ち上げました。すぐにほとんどすべての主要銀行が類似のモデルを使用するようになり、リスク価値は銀行監督の規制機構の一部となりました。銀行のポートフォリオには、銀行間取引の急増とそれに伴う相互依存の網を反映した数百万の金融商品が含まれていました。しかし、これらのポートフォリオのリターンの重要なパラメータ、すなわち平均、分散、共分散はどのように決定されるのでしょうか？唯一の答えは、歴史的データシリーズに目を向けることでした。したがって、モデルには定常性の仮定が組み込まれました。もちろん、これらの歴史的データシリーズは、データを提供した銀行が壊滅的な損失を被っていない期間から引き出される必要がありました。したがって、これらは基礎となる確率分布の分散をほぼ必然的に過小評価する形で導き出されました。そして共分散も同様です。2007年から2009年にかけて、住宅ローンで被った損失は、主に保守的な銀行家が信頼できる借り手に対して行ったローンの歴史における損失よりもはるかに大きなものでした。これらの伝統的な住宅ローンのデフォルトは、通常、個々の家庭の不運、すなわち関係の破綻、病気、または死の結果でした。このような不運の発生率は比較的低く、ランダムであり、全体としては合理的に予測可能でした。しかし、弱い借り手に対して、持続不可能なローンを再融資するために上昇する住宅価格に依存してローンが行われた場合、住宅価格の上昇が続かないことによる後退は、多くのデフォルトを引き起こすことになります。したがって、分散されていると考えられていた資産のプールは、実際には互いに高い相関関係を持っていることが判明しました。モデルはデフォルトプロセスの基礎に定常性があると仮定していましたが、モデラーたちは「ここで何が起こっているのか」という質的な知識を持っておらず、この仮定が正当化されないことを認識することができませんでした。リスク価値モデルは、銀行が日々のリスクエクスポージャーを監視するのに役立つかもしれませんが、金融危機の典型的な原因である「モデル外」の出来事に対処することはできません。極端な観測値は、金融危機で遭遇するようなもので、ほとんどがモデルの外部で発生する出来事から生じます。銀行は失敗しますが、2008年の経験が示すように、通常はリスク価値モデルが説明する理由によるものではありません。」 ノーザン・ロックは、資金が尽きる日まで、規定されたリスク評価に基づいて十分な資本を持っているように見えたにもかかわらず、失敗しました。金融機関は、詐欺や不正管理、あるいはその中間にある無道な無関心、または国内外の経済における全く予想外の事態の発生によって失敗します。 数学を用いた漁業 | 15世紀と16世紀、スペインとポルトガルの探検家たちは、宝物を求めてアメリカ大陸を巡りました。南の金銀が最も注目されましたが、北の果てには別の宝物がありました。それはニューファンドランドのグランドバンクスのタラの漁場です。今日でも、塩漬けタラ（バカラオ）はイベリア半島の食生活の主食です。しかし、現在のタラはカナダからは来ていません。500年間、スペイン、ポルトガル、その他の国の漁師たちは、グランドバンクスの無限に見える魚群を利用してきました。しかし1960年代には、現代の漁業技術の効果が高まり、多くの場所で過剰漁獲が進行しました。1968年には、ニューファンドランドの沿岸から持続不可能な48万トンのタラが漁獲され、タラの資源は減少し始めました。多くの国は、国内の漁師を保護するために領海を拡大することで過剰漁獲に対処しました。1977年、カナダはグランドバンクスのほぼ全ての水域を管理下に置きました。カナダは、ノバスコシア州とニューファンドランド州の経済を復活させるために、組織的なカナダ式の漁業産業を促進することを目指しました。政府はトロール船の建造に対する補助金を提供し、ドミニオン漁業局に総許可漁獲量を決定させました。この漁獲量は、資源の生存だけでなく成長を確保し、産業の徐々の拡大を促すために設定されるべきものでした。漁業局は、その推奨に基づく複雑なモデルを開発しました。しかし、タラの資源は依然として減少し続けました。1992年の総許可漁獲量は14万5000トンに設定されましたが、これがグランドバンクスでの商業的なタラ漁の最後の年となりました。魚は消え、その年の間に産業はついに閉鎖されました。今日では、年間約5000トンのタラがレクリエーションや伝統的な漁師によって釣り上げられています。 グランドバンクスの漁業の崩壊をモデラーだけに責任を負わせるのは間違っています。貪欲な漁師や虚偽の政治家が大半の責任を負うべきです。しかし、モデリングの結果は、政治家や産業の行動や不作為を正当化するために利用されました。モデリングや環境科学からの洞察に基づいて漁獲制限を決定するという元々の衝動は、実際には逆転してしまいました。モデルによって生成された「証拠」は、魚の資源を保護するのではなく、政策を正当化することに終わりました。モデラーたちは環境災害に加担していたのです。 移民に関する誤情報 2004年、8つの元共産主義国を含む10カ国が欧州連合（EU）に加盟し、これらの国の市民は他の加盟国で働く権利を得ました。欧州委員会は、加盟国から他の加盟国への移民は当初年間7万人から15万人になると見積もり、その後は減少すると予測しました。英国政府は、そのうち5,000人から13,000人が英国に来ると予想していました。2016年のブレグジット国民投票の時点で、英国には160万人以上の移民が加盟国から来ていました。さらに、ルーマニアとブルガリアからは約45万人が英国に移住してきました。アイルランドでは、約24万人、つまりアイルランド人口の5%がこれらの新しいEU加盟国からの移民でした。ここでは、このような移民の賛否について議論するつもりはありませんが、議論は正確なデータと慎重な分析に基づくべきです。 最も重要な研究は、欧州委員会が欧州統合コンソーシアムを通じて委託したもので、他の研究の多くが部分的に依存していました。この研究は、1980年代にギリシャ、ポルトガル、スペインのような貧しい国々が加盟した際には、ほとんど移民が発生しなかったことを強調しました。最も高い予測は、ドイツのIfo研究所によって行われましたが、これは以前の加盟国との類似性が信頼できない理由を説明しています。元共産主義国は以前、ほとんど移住を不可能にしていました。最も重要なのは、元のEU加盟国と後から加盟した国々との間の所得差が、1980年代に加盟した国々のそれよりもはるかに大きかったことです。 欧州委員会は、統合の利益を誇張し、コストを軽視する学術研究を委託する歴史があります。英国政府の証拠に基づく政策への称賛すべき強調は、移民流入の推定においても、政策に基づく証拠に還元されることが多いです。つまり、研究を準備する者が政策立案者が求める結論を支持するための情報が提供されるのです。私たちの経験、モデルを自ら開発したり、政治やビジネスの文脈でモデルの使用を観察したりした結果、モデルは意思決定プロセスへの入力として使用されることはまれであり、その目的は、すでに決定された行動方針を企業の取締役会や政府の大臣、外部の規制当局に正当化する手助けをすることです。金融機関を運営する者は、自らのリスクが管理されていることを確認したいと考え、大規模な交通プロジェクトを支援する者は、そのプロジェクトが実施されることを確実にしたいと望んでいます。このような取り組みの真の性質は、通常、不確実性を解決しようとすることではなく、カナダの漁業の例のように、他の理由で決定された決定に対する表面的に客観的な正当化を提供することです。エディンバラのトラムプロジェクトの経済的失敗は、そのさらなる拡張に対する政治的支持を妨げることはありませんでした。 多くのこれらの演習では、実証的な評価が少数のコンサルティング会社によって行われます。これらの会社は、モデリングを主なビジネスとしており、研究をスポンサーする側が聞きたいと思っている答えを理解しています。彼らの商業的成功は、顧客が求めるものを提供することに依存しています。公の注目や公式な研究資金を求める学者たちは、このプロセスに簡単に取り込まれてしまいます。 **モデルの乱用** 上記の演習には共通の欠陥があります。すべては少なくとも以下のいくつかの弱点を示しており、大半はすべての弱点を示しています。第一に、モデリングの演習は異なる状況に共通のテンプレートを適用します。交通プロジェクトの性質や規模、自己を「銀行」と称する組織の活動、そして欧州連合の加盟国における雇用や福祉の条件には大きなばらつきがあります。これらのケースにおいて、共通のアプローチが客観性や比較可能性を達成するという信念は、実際の出来事によって否定されています。第二に、モデリングの演習は、しばしば膨大な量の数字を創造することで知識のギャップを埋めることに依存しています。これらの創造された数字の中には、WebTAGのように規定されるものもあれば、モデラーの裁量に任されるものもあります。モデルの複雑さのために、仮定が答えに与える影響を理解できるのは、モデラー自身だけかもしれません。実際、共通のテンプレートの表面的な利点は、ほとんどのモデリングをジュニアアナリストに任せることができるため、仮定と結果の関係が誰にも理解されない可能性があることです。第三に、これらの演習は、ほとんど常に正当な理由なしに、基礎となるプロセスの定常性を前提としています。漁業の基礎科学が十分に理解されていると仮定する理由があったかもしれませんが、実際にはそうではありませんでした。しかし、住宅ローンのデフォルトに関する歴史的な経験が将来に適用されるという先験的な根拠もなく、歴史的な投資商品のリターンの水準が将来のリターンの良い指標であるという根拠もなく、スペインのデータにフィットしたモデルがポーランドからの移住を説明するという根拠もありませんでした。そして、これらのことは実際には証明されませんでした。第四に、定常性がない場合、これらのモデリング演習は不確実性を考慮する手段を持たず、確率分布や信頼区間の構築、統計的推論のツールを使用する基盤もありません。異なる人々のパラメータの値に関する意見や、同じコンサルタントによるそのパラメータの異なる推定は、頻度分布や確率分布を構成するものではありません。このような不確実性の評価を説明するための防御可能な基盤がないため、プロジェクトに関連する選択肢の価値を評価するメカニズムも存在しません。 例えば、多くの交通プロジェクトは、類似の目的を達成できる他のプロジェクトを効果的に排除しています。あるいは、そうしたプロジェクトが実行可能でない場合でも、他のプロジェクトを実施することを許可することがあります。これらの選択肢は、価値がプラスであったりマイナスであったりすることがあり、プロジェクトの評価において非常に重要です。大きな決定は常に、より広い文脈の中で行われる必要があります。第五に、モデルのコストと複雑さのため、その導入はしばしば意味のある公衆の意見聴取や議論を妨げます。ロンドンとバーミンガムを結ぶ提案された高速鉄道HS2に反対する人々は、同じプロジェクトに対する独自の高額な評価を委託せざるを得ませんでした。この評価は構造的にはほとんど変わらないものでしたが、公式見解とは真逆の結論に達しました。これらの虚偽のモデルは、風洞内のバルサ材の構造のように脆弱であり、共通の欠陥を持っています。それは、現在と未来の世界について完全かつ完璧な知識を持っている場合に、どのように意思決定を行うかを考えることから始まります。しかし、関連するデータのほとんどは知られていません。その解決策は？すべてを作り上げることです。 NASAとWHOにおけるモデリングについて、本書では、NASAの科学者たちが太陽系をモデル化し、宇宙船の軌道を予測する際の印象的な成果について何度も言及してきました。しかし、NASA自身のシステムのモデリングはまったく別の問題でした。1986年、スペースシャトル「チャレンジャー」が打ち上げ時に爆発し、搭乗していた7人の宇宙飛行士全員が死亡しました。これはスペースシャトルプログラムにおける2件の致命的な事故のうちの最初のものであり、2件目は17年後に「コロンビア」が地球の大気圏再突入時に崩壊し、再び7人の乗組員全員が死亡しました。ノーベル賞受賞物理学者リチャード・ファインマンは、チャレンジャーの事故後の調査に任命されました。ファインマンは、調査の平凡な結論に対する異議のメモを報告書に添付するよう主張しました。彼は、打ち上げによる致命的な事故の確率について、作業している技術者からの1/100からNASAの管理者からの1/100,000まで、幅広い見積もりがあったことを指摘しました。ファインマンは「管理者の機械に対する驚異的な信頼の原因は何か？」と問いかけ、1/100,000という確率の概念を嘲笑し、NASAの管理者が持つ知識や理解は到底享受できないものであると観察しました。「成功する技術においては、現実が広報よりも優先されなければならない。自然は欺かれることはない」とファインマンは結論づけました。太陽系の分析において非常にうまく機能した方法は、基盤となるシステムに関する包括的な知識、システムの定常性、NASAやその代理人の行動によってシステムが影響を受けないという信頼が必要でしたが、ロケット技術の最前線における根本的な不確実性の条件下では完全に失敗しました。 オバマが異なる文脈で後にホワイトハウスのオーバルオフィスでの会議で感じることになるように、NASA内での確率の表現は不確実性を解決するのではなく、むしろそれを隠すものでした。ファインマンによるNASAの官僚主義への厳しい批判は、根本的な不確実性に直面した際に行われる行政的決定を合理化するための擬似科学の誤用についての比類のない記録を提供しています。このモデルの誤用は、ヒューストンでの宇宙船の分析、ニューファンドランドでの魚の在庫、エディンバラでのトラム、そしてヨーロッパでの移動に共通して見られました。残念ながら、この誤用は広範囲にわたり、今も続いています。トーマス・ダベンポートとブルック・マンビルは、大規模な組織において良い決定がどのように行われたかについての一連のケーススタディを構築しました。彼らは、2009年にNASAがチャレンジャーの悲劇に懲りて、まずスペースシャトルSTS-119の打ち上げを延期し、その後成功裏に実行した経緯を分析することから始めます。彼らは、エージェンシーの改訂された手続きの特徴を強調します。それは、小さな失敗を追跡することへのコミットメント、複雑な問題を認識し理解する能力、現場の労働者への真の関心、エラーから学び立ち直る能力、危機に対して効果的に即興で対応する能力です…全体的な文化は、オープンな意見交換、多様な意見の尊重、異議を唱える権利の受容に基づいていました。今日、私たちはNASAをその成功だけでなく、チャレンジャーとコロンビアの悲劇から立ち直る能力に対しても称賛しています。 NASAは、自らの組織内や太陽系内で「ここで何が起こっているのか？」と問いかけ、予測の知識を放棄して、予期しない事象に対して堅牢で弾力的な解決策を選ぶことを学びました。私たちも同様にそうすべきです。 HIVへの初めての人間の曝露は1920年代に起こったと考えられています。しかし、今日私たちが知っている現象が特定されたのは、1981年にサンフランシスコで5人のゲイ男性において珍しいPCP（稀な肺感染）のクラスターが報告されたときでした。疾病の拡散と必要な介入レベルについて政策立案者を導くモデルを作成する任務を担った世界保健機関（WHO）は、最新の国別人口データに基づいた複雑なモデルを設計しました。一方、数学者ロバート・メイとロイ・アンダーソンによって開発されたはるかにシンプルなモデルは、HIVの拡散に対してより悲観的な予測を示しました。残念ながら、彼らの予測は最終的な結果に非常に近いものでした。エイズ感染は世界中で加速し、特に南アフリカで深刻な被害をもたらしました。1990年にはエイズに感染している人が12万人と推定されていましたが、2000年には340万人に増加しました。新たなHIV感染者数は9倍に増加しました。世界は、WHOモデルが想定していたよりもはるかに不安定な場所であるようでした。なぜ（明らかに）より洗練されたWHOモデルは、メイとアンダーソンのシンプルなモデルと比較して失敗したのでしょうか？病気の拡散を支配する重要な要因には、感染者が他の人に感染を移す確率が含まれていました。 メイとアンダーソンは、他の人に感染させる確率には二つの要素があることに気づきました。それは、性的行為が感染を伝播させる確率と、感染者が持つ性的パートナーの数です。この二つを区別することが重要です。例えば、十人の異なる人と関係を持つHIV陽性の性労働者は、同じ人と十回関係を持つ人よりも病気を広める可能性が高いです。しかし、WHOのモデルはこの区別をしておらず、そのためエイズの拡大に関する予測が悲しいことに不正確でした。メイとアンダーソンは「ここで何が起こっているのか？」と問いかけましたが、WHOのモデルはモデラーが理解している詳細な人口統計データに焦点を当て、実際に重要な影響を与える要素—影響を受けたグループの異なる性的習慣—を見落としていました。 モデルの適切な使用についての教訓をいくつか挙げます。まず、重要な要素を特定するためにシンプルなモデルを活用します。上記のような批判に対する一般的な反応は、モデルに不足していると思われる要素を追加することを提案することですが、これは「現実の世界を正確に描写できる」という誤った信念の反映です。モデリングの有用な目的は、広大な不確実性の世界の一部を明らかにする「小さな世界」の問題を見つけることです。 次に、評価に大きな違いをもたらす可能性のあるパラメータを特定したら、それらのパラメータの価値に関する証拠を得るための研究を行います。例えば、鉄道の乗客は速い移動にどれくらいの価値を置いているのでしょうか。定量化は、たとえ正確な定量化が明らかに不正確であっても、現実を確認する手段として役立つことがよくあります。イギリスのスチュークリーにある美しく保存されたノルマン教会（新しい高速鉄道の計画線の近くにある）は価値がありますが、億ポンドの価値があるとは言えません。このようなキャリブレーションは、意思決定のいくつかの側面を解決するのに十分なことが多いです。 第三に、シンプルなモデルは柔軟性を提供し、修正や代替案の影響を探るのをはるかに容易にします。例えば、WHOの人口統計モデルは重要な問題から注意を逸らすだけでなく、その複雑さがモデル構造やパラメータの代替仕様を調査するのを難しくしました。シナリオは、根本的な不確実性の条件下で常に有用です。この政策決定は5年後、あるいは50年後にどのように見えるでしょうか。 第四に、根本的な不確実性の下では、政策によって与えられる選択肢が評価にとって重要な要素となることがあります。ロンドンの二つの主要空港、ガトウィックとヒースローのどちらを拡張するか選ぶ際には、ガトウィックの地形が不確実な将来の需要に応じて施設の開発を段階的に適応させることを可能にする一方で、ヒースローはそうではないことを認識することが選択において重要な要素となるべきです。 選択肢は、初期の目的に直接関連しない政策を促進するためのプラスの価値を持つ場合もあれば、魅力的な代替案を排除するためのマイナスの価値を持つ場合もあります。結局のところ、モデルは、それを使用する人が「現実の世界」を正確に表しているわけではなく、意思決定がどのように間違って進む可能性があるかを探るための道具であることを理解している場合にのみ有用です。 第5部 不確実性と共に生きる 実践的知識 経済学は、主題ではなく方法論の観点からますます定義されるようになっています。これは、学問や政策の分野の中では異例、あるいは独特のことのように思われます。歴史家は歴史を研究し、化学者は化学を研究し、弁護士は法律を研究します。—ジェシー・ノーマン 経済学は「人類の普通の生活の営みを研究する学問」であるとされています。1890年に出版されたアルフレッド・マーシャルの『経済学原理』では、その研究の範囲をより具体的に定義しています。「[経済学は] 個人および社会の行動のうち、幸福のための物質的要件の達成と使用に最も密接に関連する部分を検討する。」と述べています。第7章で触れたように、ミルトン・フリードマンの引退後にシカゴ学派の知的リーダーシップを引き継いだギャリー・ベッカーは、異なる見解を持っていました。「最大化行動、市場均衡、安定した嗜好という組み合わせの仮定は、経済的アプローチの核心を形成する。」と彼は言います。最適化、均衡、定常性の仮定は、スミス、リカード、タッカー、アカーロフが問題に光を当てるために用いた小さな世界アプローチの一部として有用です。しかし、そのようなモデルは、大きな世界における人間の行動についての部分的な洞察しか提供しません。しかし、ベッカーはより大きな野望を抱いており、実際に「ミクロ経済分析の領域を広範な人間の行動と相互作用に拡張した」ことによりノーベル賞を受賞しました。しかし、学際的な協力は経済的帝国主義とは異なります。この本を書くにあたり、私たちは意識的に広範な知識と学問の体系から学び、多くのことを学びました。経済学だけを知っている人は、経済学についてあまり知らないのです。 実践的知識としての経済学 マーシャルの概念は、方法ではなく問題から始まります。経済学は、工学や医学のような実践的な主題として捉えられます。エンジニアはプロジェクトから始め、医者は患者から始め、その成功は課題の完了や患者の健康の改善によって定義されます。同様に、経済学の範囲は、検討しようとする問題によって定義されます—ビジネスや公共政策の問題です。経済学の成功は、財務大臣や中央銀行の頭、デビッド・ヴィニアーやスティーブ・ジョブズ、貯蓄を投資しようとする人々やビジネスを立ち上げようとする人々、家を購入したり食料品を買ったりする家庭に対してどれだけの助けを提供できるかによって測られるべきです。 女王が2009年にロンドン・スクール・オブ・エコノミクスを訪れた際、彼女は金融危機に関するプレゼンテーションに対して「なぜ誰もそれを予見できなかったのか？」と尋ねたことで、国民の一般的な見解を表明したことで有名です。女王は、経済学や経済学者がどんなに権威があっても、実用的な洞察を提供するという試験に失敗したことを理解していました。また、彼女の前任者であるチャールズ2世は、ジョン・グラウント（第4章でロンドンの墓地を調査していると述べた人物）のロイヤル・ソサエティへの入会を促した際、資格や地位よりも実践的な知識が重要であることを認識していました。航空および航空工学における理論は、実用的な知識への貢献が評価されています。航空工学者は数学や物理学においても優れた能力を持ち、彼らの計算は高度です。しかし、彼らは実際の問題を解決することに焦点を当てています。したがって、経済学も実際の問題解決に焦点を当てるべきだと言うとき、私たちは数学的推論や知識が不適切であると言っているわけではありません。医学や工学のような実践的な分野は、数学や物理学、あるいは哲学や文学と対比されますが、後者では知識がそのもののために求められます。もちろん、基礎的な科学的知識はしばしば大きな実用的価値を持つことがあります。例えば、電気の理解は他の科学的発見よりも経済的な影響を与えたかもしれません。現代の世界を可能にしたと言っても過言ではありません。しかし、そのような応用は発見をした人々の動機ではありませんでした。ベンジャミン・フランクリンが雷を引き寄せるために凧を雨嵐に持ち込んだとき、彼は自分の研究が掃除機やコンピュータ、原子の分裂につながるとは考えていませんでした。しかし、恐竜の絶滅の原因、ジェーン・オースティンが19世紀後半の小説家に与えた影響、ナポレオンのロシア遠征の行動についての理解から得られる金銭的利益は見えにくいです。これらの主題の研究は、知識そのものを追求することを表しています。このような研究を通じて、人間は教育された議論のレベルを引き上げ、その知識は複雑な状況において「ここで何が起こっているのか」を理解するための文脈を提供します。そして、このような研究は、消費財の蓄積やゴルフの18ホールを終えることだけでは得られない、より充実した人生を楽しむことを可能にします。「フロリダが健全な経済のために必要な人類学の学位はいくつか？」と尋ねる人々を野暮なフィリスティンと見なすのは当然です。医学や工学は異なります。私たちは健康を回復するための情報やアドバイスを求めて医者のもとに行き、診察を受けても健康が改善されず、ただ情報が増えただけであれば失望します。私たちは、決して実現されない機械を設計する人々を変人と見なします。 ソフトウェアデザイナーやNASAのエンジニアが自分のやり方を説明しようとする場合、彼らの仕事の魅力的なテーマよりも、私たちはもっと興味深い話し相手を求めがちです。実用的なテーマは多様性に富んでおり、さまざまな学問分野からの基礎的な科学知識を引き出します。彼らの方法はエクレクティック（折衷的）であり、実用的な分野の尊敬される専門家は一般的に一般理論や普遍的な知識に懐疑的です。彼らの活動の多くは、彼ら自身や他者の経験から効果があることが示されているヒューリスティック（経験則）を使用しますが、これは多くの経済学者から「アドホック」と軽蔑されるアプローチです。優れた実践者は、自分の処方がなぜ効果的なのかをほとんど理解していないことが多く、その理解がそもそも存在しないからです。 モデルは道具です。あなたがキッチンで問題を抱えていて、配管工を呼んだと想像してみてください。彼が大きな工具箱を持ってきて、問題の性質を慎重に調べ、適切な道具を選んで対処してくれることを期待するでしょう。しかし、配管工が到着したとき、彼は「私はプロの経済学者ですが、余暇に配管をしています」と言い、たった一つの道具だけを持ってきたとします。そして、彼はキッチンを見回して、その一つの道具を使える問題を探すかもしれません。あるいは、彼が持ってきたドライバーが排水ホースの漏れを直すのにちょうど必要だと説明するかもしれません。または、彼が持っている多機能ツールがすべてのニーズに関連していると言うかもしれません（私たちもこのようなものを愚かにも買ってしまったことがあります）。あなたはその配管工が経済学に専念すべきだと思うかもしれません（そして、彼がその職業で成功している理由を疑問に思うかもしれません）。 配管工を漏れを直すために呼んだのか、経済学者を政策問題について助言するために招待したのかにかかわらず、あなたは彼または彼女が診断から始めることを期待するでしょう。そして、その人が関連する道具を選ぶことができる工具箱を持っていることを望むでしょう。「小さな世界」のモデルの多様性が特定の問題を明らかにすることは、配管工の専門的な道具のバラエティに似ています。モデルは数学の洗練度によって評価されるべきではなく（それ自体は良くも悪くもありません）、私たちが解決しようとしている特定の問題に対してそのモデルが提供する洞察によって評価されるべきです。モデルは、プロの配管工のバンにある道具のようなものであり、ある文脈では役立ち、別の文脈では無関係であることがあります。バンの道具と同様に、特定の問題の解決に寄与するいくつかのモデルが存在するかもしれません。そして、私たちが目にすることを説明するための良いモデルが存在しない場合もあります。しかし、それでも私たちは決定を下さなければなりません。したがって、モデルのテストは、政府、ビジネス、金融、そして家庭において、根本的な不確実性の世界で必要な決定を下すのに役立つかどうかです。 実用的な知識の追求は、政策立案者に有益なアドバイスを提供するために「ここで何が起こっているのか？」という問いから始まります。配管工はまず漏れの原因を探ります。医者は症状を観察し、測定を行いながら診断を形成し、治療法を処方する準備をします。エンジニアや建築家はプロジェクトの範囲を定め、歯科医は行動方針を提案する前に検査と評価を行います。これらのアプローチは、物理学者や哲学者の仕事に特徴的な「実際の世界」についての抽象的な知識の探求とは異なります。しかし、経済学が世界に対して果たす重要な貢献は、科学理論としてではなく、実用的な知識としての役割によって定義されます。ケインズは次のように報告しています： 「ベルリンのプランク教授、量子理論の有名な創始者が、若い頃に経済学を学ぼうと考えたが、あまりにも難しいと感じたと私に言ったことがあります。」プランク教授は、数日で数学的経済学の全体を習得することができたでしょうが、彼はそういう意味ではありませんでした。しかし、経済的解釈の最高の形に必要な論理と直感の融合、そして大部分が正確ではない事実に関する広範な知識は、比較的単純な事実の含意や前提条件を想像し、それを追求する能力を持つ人々にとっては、真に圧倒的に難しいものです。 「想像する」という言葉を削除すれば、それは強力なコンピュータのスキルを表すことになります。もちろん、「想像する」という言葉を削除することは大きな違いを生むため、コンピュータがノーベル物理学賞を受賞したことはなく、近い将来もその可能性は低いでしょう。現代の経済学は、プランクを模倣することを追求するあまり、多くを失ってしまいました。公理的な合理性は進化的な合理性ではなく、行動経済学者が発表したような批判は、問題を文脈で解釈する人間の能力の重要性を認識していません。このスキルは、コンピュータがまだ達成できていないものです。CAPTCHA、つまり人間とロボットを区別するために設定されたわずかに歪んだテキストを解くことは、人間にとっては非常に簡単ですが、コンピュータにとっては難しいのです。そして、Googleのこの分野での研究は、幸運にもロボットを人間に近づけるためではなく、解決されたCAPTCHAからの知識を蓄積し、コンピュータが人工知能と人間の知能をより効果的に区別できるようにすることに専念しています。実際、あなたのキーストロークがあなたを明らかにし、「私はロボットではありません」という確認のためにボックスにチェックを入れるだけで十分なことが多くなっています。ケインズは後に次のように書いています。「もし経済学者が自分たちを謙虚で有能な人々、つまり歯科医と同じレベルで考えられるようになれば、それは素晴らしいことです！」経済学者が歯科医よりも物理学者に近い存在でありたいと考えるのは理解できます。 少数の歯科医がマックス・プランクのような地位とプロフィールを達成しています。プランクは物理学のノーベル賞を受賞しましたが、歯科医は私たちの日常生活において重要な役割を果たしています。フランスの医師ピエール・フォシャールは、歯科医学においてアダム・スミスが経済学における存在であるのと同じような位置づけであり、彼らの業績はほぼ同時代のもので、18世紀の啓蒙思想の広範な影響を反映しています。フォシャールは歯科における実践的知識の集積と拡張を行い、歯の抜歯から修復への歯科医療のシフトを始めました。その後の歯科における基本的な革新の多くは、麻酔の発見や病原菌理論など、一般科学の進展が歯科に応用された結果生まれました。現代の歯科インプラントは、スウェーデンの解剖学者ペール・イングヴァル・ブランマークの研究の産物であり、彼はチタンが骨に結合する特性を発見しました。 優れた歯科医は、患者の健康を改善しながら不必要な痛みを避けることができる人であり、新しい理論やモデルを生み出す人ではありません。歯科医学の一般的な理論は存在しませんが、歯科医がアクセスできる実践的な知識の蓄積は豊富にあります。優れた歯科医は、患者の問題の根源を特定し（「ここで何が起こっているのか？」）、その知識の蓄積から古い技術と新しい技術を効果的に引き出して問題を解決します。ブランマークのような歯科医学への大きな貢献者は、広く実用的に応用できる新しい技術を開発します。 経済学はデータを必要とします。アメリカの経済思想史家フィリップ・ミロウスキーは、「物理学への羨望」という用語を広め、多くの経済学者がケインズの歯科医ではなくマックス・プランクを模倣したいと願っていることを表現しました。ケインズがプランクの演繹的推論を正確に描写している一方で、NASAの成功の背後にある太陽系の知識は、公理的推論からではなく、16世紀にデンマークの貴族ティコ・ブラーエによって行われた惑星の慎重かつ広範な観察に起因しています。彼のデータ収集は、その後ドイツの数学者ヨハネス・ケプラーによって分析され、ブラーエは生涯の終わりに彼と協力しました。物理学は演繹的であると同時に帰納的でもあります。しかし、物理的プロセスの基礎的な定常性は、帰納的推論の必要性を減少させます。一方、経済学者は2008年末に直面したような独自の状況に直面し、「最良の説明への推論」を行わなければなりません。物理学と同様に、経済学はデータを必要とし、ビジネスや金融の世界は豊富なデータを提供します。しかし、私たちが強調したように、そのようなデータは何らかの経済理論の光の下でのみ解釈されることができ、また第6章で説明したように、一般的には何らかの基礎理論に基づいて（通常は明示されていない形で）収集されます。 動機づけとなる理論が正しい必要はない - タイコ・ブラーエは、死ぬ日まで地球が宇宙の中心であると信じており、自身の観察結果を信念と調和させるために空想的な説明を elaborated しましたが、これは今日の私たちにも非常に馴染み深いものです。科学の本質は、演繹的推論に固執することではなく、理論を支持する権威が何であれ、観察が理論に勝るという主張にあります。この主張は、ガリレオが惑星の運動の真実が一般に受け入れられるまで、異端審問に直面することにつながりました。ブラーエが観察結果をその含意にかかわらず綿密に記録したことは、すべての社会科学にとっての模範です。私たちは、入手可能なデータを無視して政治や経済について持論を展開する人々の話をあまりにも頻繁に聞いてきました。2016年に行われた26カ国の調査では、84%の回答者が世界の極度の貧困が増加したか、変わらないと信じていました。しかし、極度の貧困は過去20年間で半分以上減少し、10億人以上の人々が恩恵を受けています。このことは、この期間における世界経済に関する最も重要な事実かもしれません。ハンス・ロスリングのベストセラー『ファクトフルネス』では、このような無知がインドや中国でも広がっていたことが報告されています。これらの国の急速な経済成長が多くの改善に寄与しているのです。大学生は全体の人口よりも少し良い結果を出しましたが、私たちは現代の経済教育が定量的手法に重点を置き、学生にデータの出所やデータがどのように編纂されるかについて学ぶ機会を与えていないことを懸念しています。 政治、金融、ビジネスに関する決定は、最良かつ最も広範なデータに基づいて行われるべきです。しかし、データが不可欠である一方で、データだけに基づいて世界についての推論、特に因果関係の推論を行う際には注意が必要です。現在「ビッグデータ」と呼ばれる非常に大規模なデータベースの利用可能性は、これらの危険を増大させます。歴史的なデータセットの存在は、将来の確率分布を計算するための基盤を提供するものではありません。住宅ローンの損失の規模や、異なる借り手グループのデフォルト発生率の相関関係の予測は、異なる時期の情報だけでなく、サブプライム危機で大量にデフォルトした借り手とは非常に異なる特性を持つ借り手の経験にも基づいていました。ビジネス、経済、金融を学ぶ学生は、観察された関係に依存する場合、そのデータを生成するプロセスが定常であると信じるための説得力のある理由を探さなければならず、その理由を見つけることは稀です。「この情報の出所は何か？」と問いかけずにデータに依存してはいけません。上記の極度の貧困に関する情報は、世界銀行から得られたもので、信頼できる慎重な情報源であり、1日あたり1.90ドル未満の収入を持つ人々の数を指しています。 国連は、ミレニアム開発目標において、1日あたり1.25ドルという比較的低い数字を使用しており、2030年までに極度の貧困を50%削減するという目標はすでに達成されたと報告しています。この収入水準は、最低限の住居や栄養の水準に基づいており、ヨーロッパや北アメリカに住む人々にとっては非常に低く感じられます。ここでも他の場所と同様に、役立つ測定には一般的に何らかの理論やモデルが必要です。先進国では、貧困は非常に異なる方法で測定されます。また、データの出所を尋ねた後には、それを解釈するためにどのモデルが使用されているのかを問うことも重要です。ロースベルトではなくランドンの圧勝を予測したリテラリー・ダイジェストの運命を思い出してください。現在でも、世論調査会社は収集した生データを結果の予測に変換する方法について意見が分かれています。「地図は領土ではない」という言葉の通り、モデルは大規模な現実世界を再現するためにも使用されます。エンジニアは、航空機や橋が風速やせん断の変化にどのように反応するかを包括的かつ定量的に理解する必要があります。橋は小規模なレプリカを作成することで文字通りモデル化できますが、モデルの特性が実際の橋にどの程度引き継がれるかは経験と判断を要します。2018年、マクラーレンレーシングチームのエンジニアたちは、自社の車両の期待外れの空力性能を説明するのに苦労しました。完全な車両を風洞に入れることができたにもかかわらず、トラックでの性能は風洞での性能とは異なり、同社のエンジニアリング部門の責任者は職を失いました。完全に信頼できるモデルは、橋（または車）をフルスケールで再現し、風洞が橋が設置される条件や車が走行する条件を再現するものでなければなりません。しかし、レプリカはモデルではありません。この逆説は、アルゼンチンの作家ホルヘ・ルイス・ボルヘスによって最も雄弁に描かれた、世界の完璧な地図を作成するための探求の物語に示されています。その探求は、世界を完全に再現した地図で終わり、したがって無用のものとなります。地図やモデルは必然的に単純化であり、その適切な単純化は目的に応じて調整されます。歩行用の地図は、同じ地域の地下鉄の地図や道路地図とは異なります。「地図は領土ではない」というポーランドの哲学者アルフレッド・コージブスキーの有名な言葉が示すように、モデルにも同じことが言えます。それでも、いくつかのモデルは、正確な予測に必要なシステムの本質的な特徴をうまく表現しています。そして、これらの表現は、ニュートン力学の定式化に続く科学的進歩の基盤となっています。NASAが開発したモデルは、長年にわたり確立され、経験的に検証された惑星運動の方程式と、同機関のロケットの能力に関する知識に基づいており、モデル構築における人類の成果の限界を示しています。彼らの地図は領土ではありません。 しかし、それは領域の関連する特徴を十分に表現しているため、コンピュータシミュレーションは宇宙空間におけるロケットの経験をほぼ正確に再現します。このようなモデリングが可能なのは、NASAが太陽系についての知識を持っているからです（それは比較的単純な方程式のセットで正確に表現できます）。また、NASAはそのシステムの定常性に自信を持っており、同機関の行動に対するシステムの反応を予測する必要がないからです。NASAがモデル化する太陽系の部分には根本的な不確実性は存在しません。しかし残念ながら、ほとんどすべての経済問題にはそのような不確実性があり、特に金融やマクロ経済学においては、「小さな世界」モデルが「風洞」モデルのように使えるという誤解が非常に高いコストをもたらしています。「風洞」モデルは、マクロ経済予測のために類似のモデルを開発しようとする広範な試みにもかかわらず、経済学においてはほとんど役割を果たしません。サヴェージが認識したように、「完全で明確に定義された一般原則を述べることが不可能な判断と経験」が適切な「小さな世界」モデルの選択にとって重要です。過去20年間のミクロ経済学の研究は、実証的にテスト可能な命題を生み出す小さな世界の単純なモデルにますます焦点を当てています。現代のマクロ経済学や金融理論においては、NASAの太陽系モデルのように「実際の世界」に近い大きな世界の包括的な記述を持つモデルの探求が続いています。しかし、経済学者がこれらの領域で「風洞」モデルを構築できるという考えは、根本的な不確実性によって特徴づけられる世界においてはもはや追求する価値がありません。 これらの分野の多くの経済学者は、批判に対して「すべてのモデルは間違っている」と言います。彼らは、モデルが数学的に不正確であるという意味ではなく、タッカーの犯罪司法の説明やシェイクスピアのスコットランド史の記述が「間違っている」という意味で「間違っている」と言っています。しかし、「すべてのモデルは間違っている」という観察は、ジョージ・ボックスの有名な格言の第二部によって修正される必要があります - 「しかし、一部は有用である」。囚人のジレンマは広く応用可能なアイデアを描写しており、マクベスは一般的な人間の愚行を洞察深く描写しています。マクロ経済学や金融におけるモデルに対する適切な批判は、それらが「間違っている」ということではなく、マクロ経済学において有用でないことや、金融において誤解を招くことが証明されているということです。このような批判を提供すると、私たちはしばしば多くの経済学者が支持する別のマントラを耳にします：「モデルを打ち負かすにはモデルが必要だ」。逆に、私たちは、モデルを打ち負かすには事実と観察が必要だと信じています。そして、女王の反応は、モデルが明らかに解決すべき問題に答えられない場合、それをツールボックスに戻すべきであることを思い出させてくれます。 もし経済問題に対して解決策を示せないのであれば、その手段は最初から必要ないということです。金融危機の際に、最良のアドバイスを受けられる人々は、経済モデルが「ここで何が起きているのか」を理解するのに役立たないことを実感しました。誰もが正気であれば、女王に「あなたのモデルは何ですか？」と尋ねることはありませんし、賢明な君主は別の経済モデルを求めるのではなく、経済問題に関する別のアドバイザーを探すでしょう。代替手段が必要であるとは限りません。たとえば、ドライバーだけを持ってやってきた配管工が、私たちが必要としている職人ではないことを知るためには、他の道具が必要ではありません。 マイケル・ルイスの著書『ザ・アンデューイング・プロジェクト』には、ダニエル・カーネマンが主催するセミナーを終えた後のアモス・トヴェルスキーの思考の変化を描いた興味深い一節があります。それ以前、ルイスはトヴェルスキーの考えを「より良い理論で置き換えられるまで、つまり実際に起こったことをよりよく予測できる理論が出てくるまで、理論を捨てることはなかった」と説明しています。しかしセミナーの後、彼は「ほぼ妥当であると受け入れていた理論を疑わしい対象として扱うようになった」と述べています。彼は「彼にとっては珍しい心の状態、すなわち疑念」を受け入れました。金融危機の後、多くの正式なマクロ経済モデルを疑いの目で見ることは合理的です。水がキッチンの床にあふれ続けるとき、配管工の能力に懐疑的になるのと同じです。 占星術師には、星が人間の行動に影響を与えると信じる忠実な支持者がいますが、私たちはそのような予測の価値を信じていませんし、占星術師の予測が無意味であることを知るために、星がビジネスや恋愛に与える影響についてのより良いモデルを持つ必要もありません。また、ポール・ローマーが引用した例を用いると、自閉症の原因についての代替理論を持つ必要もありません。自閉症の原因はほぼ確実に複雑で多様であるため、MMR三種混合ワクチンがその状態を引き起こしたという主張が間違っているだけでなく、危険な誤解を招くものであり、その虚偽が多くの子供たちの命を奪ったことを知るために、代替理論は必要ありません。 経済学はWazeのようなものです。必要であれば、歯科医は患者を麻酔することで反射作用の問題に対処できますが、経済学者には同様の選択肢はありません。経済は決して静止していません。株式市場の動きは、不変の物理法則の産物ではなく、常に変化する経済的および社会的条件、そして投資家の期待の気まぐれな性質の結果です。非定常性やシステムが私たちの行動や信念に依存することは大きな違いを生み出します。エンジニアはMESSENGERの軌道を6年半、49億マイル先まで予測できる一方で、あなたの車が20分後にどこにいるかを、たとえあなたの進む方向を知らされても、同様の精度で予測することはできません。 彼らがそうできないのは、基盤となる交通状況が常に変化しているためです。ほとんどすべての意味において非定常であり、時には重要な意味でそうではないこともあります。また、あなたの到着時間は、あなた自身や他のドライバーが今後何を選択するかに依存しています。Googleが提供するナビゲーションシステム「Waze」は、同社が望むあらゆる科学的または工学的知識を利用できます。中央銀行でさえ、Googleがアクセスできる知的資源やデータを持っていません。Wazeには優れたプログラマーがいて、リアルタイムでデータを提供する何百万もの顧客がいます。高度なソフトウェアの助けを借りて、Wazeは10年前よりも正確に到着時間を予測することができますが、それでも予測はあまり良くありません。そして、今後も良くなることはないでしょう。昨日の帰宅にかかった時間は、最新の技術が提供できる最良の推定と同じくらい、今日の帰宅にかかる時間を予測するのに役立ちます。Wazeは主に予測ツールではなく、意思決定者にとって価値のある実用的な知識の源です。Wazeのようなプログラムは、数秒以内に不慣れな目的地への道順と典型的な移動時間を提供します。この問題の分析は、システムを定常的なものとして扱います。地図を読むスキルは、遅い人間から賢くて速いコンピュータに引き継がれました。Wazeは、過去の頻度の分析に基づいて、日常の帰宅時の到着時間の推定を提供します。しかし、ユーザーにとってのこのアプリケーションの最大の価値は、予期しない渋滞、工事、事故などの混乱を引き起こすイベントについて事前に通知できる能力にあります。「ビッグデータ」を蓄積することで、多くの情報源から得られた問題特有の情報をもとに、プログラムは結果の指標や代替行動の提案を提供できます。Googleのプログラマーが試みていないのは、すべてのドライバーが今後数年間の他のドライバーの動きを予測し、それに応じて自分の決定を下すための一般的な交通理論を構築することです。そして、重要なことに、彼らは自律走行車の未来を計画しているときでさえ、意思決定における人間の要素が多くは取り除かれているにもかかわらず、これを試みていません。すべての車両のための最適な交通計画を構築することは、Googleのプログラマーや最も強力なコンピュータの能力を超えています。たとえWazeがそのようなモデルを構築したとしても、それは私たちの特定の旅に関連する情報を提供するのにわずかでも役立つためには、ほぼ完璧でなければなりません。多くの経済モデルは、「代表的な」家庭の存在を仮定することによって構築されています。 良い交通流のモデルは、代表的な車両に基づいて構築することはできません。渋滞は、交通が多様であるために大きく発生します。「ロンドン」を単一の存在として扱うことは、旅行者にとって有益なアドバイスを提供することにはなりません。ロンドンが単一の存在でないからこそ、私たちは特定の目的地への道案内が必要なのです。小世界モデルを用いて全体を表現するために必要な単純化は、そのモデルを無用なものにしてしまいます。異なる期待や人間の相互作用をモデル化するには、はるかに詳細な情報が必要です。もし普遍的な交通理論を構築する試みがばかげているように思えるなら、それは過去40年間、多くのマクロ経済学者が取り組んできた課題とほぼ同じです。そして、今もなお多くの人々がその課題に取り組んでいます。Wazeが有用なのは、一般的なモデルを構築するのではなく、問題の場所や可能な解決策を示す情報への迅速なアクセスを提供するためにデータを利用しているからです。私たちは、経済学者も同様のことをすべきだと考えています。もしケインズが今日執筆していたら、経済学者は歯科医のようであるべきだと考え、経済学はWazeのようであるべきだと提案するかもしれません。 経済学者と根本的な不確実性について、社会科学者の公共の役割は、根本的な不確実性の中で行動しなければならない政治家、公務員、ビジネスパーソン、一般家庭が意思決定を行うために必要な情報を提供することです。その使命を果たすために、社会科学者は「ここで何が起こっているのか」を説明することで助けることができます。つまり、一貫性があり信頼できる物語を提供し、意思決定が行われる文脈を確立するのです。これらの物語には、文学的なフィクションのようなストーリーや、経済に関する統計や社会調査の結果といった大規模または小規模なデータセットからの数値、さらには正確な解のように見える小世界モデルが含まれることがあります。経済学、ビジネス、金融において、これらの推論のすべてのタイプはしばしば関連性があります。経済学者は政策立案者にどのような決定を下すべきかを教えることはできませんが、彼らが問題を考える手助けをし、関連する情報を提供することはできます。社会科学者の物語は、専門家の診断（医者）、プロジェクト仕様（エンジニア）、訴訟の主張（弁護士）に似ています。関連する物語の選択は問題と文脈に特有であり、フィクション、数値、モデルの選択には問題と文脈に関連する判断が必要です。私たちが構築しようとする物語は、真実でも虚偽でもなく、役立つか役立たないかです。物語の選択における判断は、エクレクティックで実用的です。私たち経済学者は、新古典派でも新ケインズ派でもオーストリア派でも社会主義者でも行動経済学者でもありません。しかし、特定の問題の文脈において関連する洞察を提供するのであれば、これらの思想のいずれかまたはすべてを利用することに前向きです。 私たちは、世界に関する一般的な前提に基づいて問題に対する幅広い解答を提供すると主張する「学派」に対して疑念を抱いています。謎はパズルのように解決することはできません。謎を解くためには、あいまいさを認識し、それを十分に解決して思考を明確にする必要があります。しかし、問題を定義すること自体にも技術と判断力が求められます。これは、経済学者が果たすことのできる最も重要な貢献の一つです。謎はまず、良くも悪くも定義されなければなりません。それによって、人々が根本的な不確実性の中で下さなければならない決定を助けるのです。定義は、重要な要因を特定し、関連するデータを集めることから始まります。それには、過去にこれらの要因がどのように相互作用してきたかの経験を適用し、将来どのように相互作用する可能性があるかを評価することが含まれます。意思決定のプロセスには、特定の問題に取り組むためのより広い文脈を理解することが必要であり、ほとんどの判断は他者に伝えられ、実施には他者の助けが必要です。経済学者の役割は、他の社会科学者と同様に、政治やビジネスのリーダーが根本的な不確実性に直面したときに直面する経済的および社会的問題を定義することです。実務的な経済学者の役割は、消防士や医者、歯科医、エンジニアと同様に、問題解決者であることです。これらの他の有能な専門家たち—キツネのように、ハリネズミではなく—は、一連の公理や包括的な理論から始めることはありません。20世紀以前に医学が実用的に役立たなかった大きな理由の一つは、その実践者たちが医学の考え方を支配していた理論から出発し、実際の理解にはほとんど寄与しなかったからです。特に有名なのは、2世紀のギリシャの医師ガレノスの「病気は体液の不均衡によって引き起こされる」という考え方です。現代の科学的医学は、詳細に関する知識の断片的な蓄積を通じて築かれ、帰納的、演繹的、そしてアブダクティブな推論をフルに活用するプロセスであり、これは今なお人間の解剖学や生理学の理解に寄与しています。優れた医者は、まず患者の話を聞き、関連する質問をし、徐々に仮の診断を形成します。そして、その特定のケースに関連する解決策のための具体的な道具を手に取ります。グレアム・キャンドラーが第19章で説明するエンジニアリングアプローチは、問題を定義し、それを解決策が知られているか計算可能な小さな問題に分解し、試行錯誤を通じて大きな問いへの可能な答えにたどり着くという、同様の思考様式を示しています。人を月に送るためには、壮大な目標から始めますが、その達成方法は詳細の実施を通じて見つけ出されます。もし経済学が実用的な学問、問題解決の科学であるなら、経済学と経済学者の関連する試験は彼らの問題解決能力です。 2008年に金融危機が発生した際、19章で見たように、ジャン＝クロード・トリシェは、中央銀行や財務省が最良の学術的実践に従って開発・実施したマクロ経済モデルからほとんど助けを得られなかったと述べました。政策立案者たちは、ゲイリー・クラインの消防士たちが直面した独特の状況に置かれていました。彼らは最適化を目指すのではなく、クラインが「準備された認識に基づく意思決定」と呼ぶように、自らの経験を活かして最良の説明を探し、実行可能な解決策を見つけようとしていました。政策立案者たちが見つけた解決策が最適なものであった可能性もありますが、それはあまり考えられません。いずれにせよ、私たちはその答えを知ることはできません。当時も今も、最適な政策が何であったかを判断するために必要な情報を持っている人はいません。最適な政策や最適化の概念自体は、小さな世界の産物です。そして、小さな世界のモデルは、大きな経済の世界についての洞察を与えることができますが、それが「現実の世界」を正確に描写していると誤解しない限りにおいてのみです。ミルトン・フリードマンが主張したように、根本的な不確実性に直面している人々を「すべての考え得る出来事に確率を付与するかのように扱う」ことはできません。考え得るすべての出来事のリストを作成することは不可能ですし、それらの出来事のうちのほんの一握りについて知的に推測するために必要な情報を得ることもできません。合理的な人々は、未来に関するほとんどの質問—「どの馬がケンタッキーダービーで勝つのか？」「2025年の株式市場の水準はどうなるのか？」「人工知能はどのように発展するのか？」—に対して「わからない」と答えます。すべての出来事に主観的な確率を付与できるし、そうすべきだという主張は、未来の理解を深めるどころか、それを妨げます。そして、大きな世界における合理的行動の定義として公理的合理性を受け入れる明確な理由がないため、そのような推論は、個人がどのように行動すべきか、または実際にどのように行動しているかについての指針や洞察を提供することができません。1954年に発表された彼の画期的な研究において、ジミー・サベージは、小さな世界の問題に対する正しい解決策を見つける能力によって表される合理性の概念の限界を説明しました。その理解は、彼の研究以降の数十年でほとんど忘れ去られています。私たちが公理的合理性に従って行動せず、主観的期待効用を最大化しないのは、愚かだからではなく、賢いからです。そして、私たちが賢いからこそ、人間は地球上で支配的な種となったのです。私たちの知性は、小さな世界ではなく、大きな世界のために設計されています。人間の知性は、不完全に定義された文脈の中で複雑な問題を理解し、日々の残りや人生の残りを乗り切るために十分良い行動を見つけるのに効果的です。 私たちの知性が欠陥を持っているという考えは、特定の種類のルーチンな数学的パズルを解く際にコンピュータに劣るからだという理由に基づいていますが、これは実際の問題の多くが数学的パズルの性質を持たないことを認識していません。私たちの認知が体系的な「バイアス」や「自然な愚かさ」によって欠陥があるという主張は、その認知能力の進化的起源を考えると信じがたいものです。もし私たちがコンピュータのようであることが適応的であったなら、私たちはもっとコンピュータに似た形に進化していたはずです。しかし、正しいのは、現在の人間が非常に複雑な金融資産の価値を見積もるような問題に直面しているということです。これらの問題は、人間の遺伝子が変異し選択され、人間文化が進化した歴史的な時期に遭遇した問題とは非常に異なります。サバンナにはデリバティブ契約は存在しませんでした。こうした契約が伴うリスクを管理する上で、コンピュータが人間よりも優れているわけではないことは、ある意味で安心材料かもしれません。私たちの文脈に対する知識とそれを解釈する能力は、何千年にもわたって獲得されてきました。これらの能力は私たちの遺伝子に刻まれ、親や教師から教えられ、文化の社会的規範に組み込まれています。おそらく、19世紀の功利主義的社会改革者たちの遺産として、経済学者たちは進化や適応よりも均衡や最適化に焦点を当てがちです。実際、経済学者たちはしばしばこれらのプロセスが本質的に同じであると仮定してきました。つまり、最大化を目指す者が最大化を目指さない者を駆逐するという考えです。そして、適応と最適化の背後にある数学にはいくつかの類似点があります。しかし、適応は最適化とは異なります。適応は何よりも生存に関するものです。生存には、最良の解決策を見つけるのではなく、十分に良い解決策を見つけることが含まれます。そして、生存においては分布の尾部が非常に重要です。特に、私たちは金融危機を理解する上でそれが重要だと考えています。 **急激な不確実性への適応** 「今は鏡でぼんやりと見ているが、その時には顔と顔を合わせて見る。今は部分的にしか知らないが、その時には私も知られているように知ることになる。」— コリント人への第一の手紙 13:12 この本のタイトルに「Through a Glass, Darkly」を使うことを考えましたが、最終的にはそれがあまりにも不透明すぎると判断しました。しかし、この比喩は適切です。世界は知っていることと知らないことに分けることはできません。恐竜を絶滅させた小惑星がユカタンに衝突した際、それは恐竜にとって予測不可能で避けられない出来事でした。昨世紀末のインターネットと技術の狂乱のブームとバスト、そして2007-08年の危機の前に金融システムに生じた亀裂の成長は、予測不可能でも避けられない出来事ではありませんでした。また、これらの経済的発展を長期間変わらない定常過程の結果として、確率分布によって特徴づけることもできませんでした。 誰もこれらの金融の過剰がどのように解消されるかを正確に予測することはできませんでしたが、それが私たちが何も知らなかったというわけではありません。根本的な不確実性を認めることは、何でもありということではありません。未来を見据え、今後数十年にわたって情報技術がどのように展開されるかを考察したり、アジアにおける繁栄と政治的影響力の成長が地政学的バランスにどのように影響するかを考えたりすることができます。これらは私たちが何かを知っているが、十分ではない事柄であり、あたかも曇ったガラス越しに見るようなものです。私たちは、今後20年間に技術とグローバルな政治がどのように発展するかを描写する物語やシナリオを構築することができますが、包括的な偶発事象のリストに確率を付けてその対話を洗練させる合理的な方法はありません。しかし、私たちはシナリオに対する自信やそれらが現れる可能性について一貫した議論をすることができます。私たちが強調してきたように、「自信」「可能性」「確率」という言葉はしばしば同じ意味で使われますが、それぞれ異なる意味を持っています。私たちは、知識の避けられないギャップを埋めるために事実や数字を作り出すことで未来の理解を深めることはできません。未来を計画する際に予測に頼ることはできません。しかし、経済予測に対する需要は尽きることがなく、多くの人々は経済学が主に予測に関するものであると考えています。経済学者として、私たちは成長の水準や株式市場の動き、金利の水準を予測するように日常的に求められます。私たちは「わかりません」と答えることを恐れません。さらに、質問者の多くは経済予測をあまり真剣に受け止めていないことがわかります。それは、予測の実績を考えれば当然のことです。私たちの対話者は、数字に信憑性を置いているのではなく、安心を求めたり、自分のスプレッドシートの別のセルを埋めたりするためにこの情報を求めることが多いのです。また、質問をすることで、計画がうまくいかなかったときの言い訳を得ることができます。政策立案者やキャンペーン活動家は、主張を支持するために数字を作り出すことがよくあります。2016年のブレグジット国民投票の前、離脱キャンペーンは「EUに毎週3億5000万ポンド送っている。代わりにNHSに資金を提供しよう」というメッセージを掲げたバスを全国で運行しました。残留キャンペーンを率いるジョージ・オズボーン財務大臣は、EUを離脱することでイギリスの各世帯に年間4300ポンドのコストがかかるというポスターの前に立ちました。両方の数字の正確さは、その不合理さの指標です。どちらの側も、投票の結果として考えられる可能性のある影響について、現実的に可能な一貫した物語を提示することはありませんでした。関連する知識がすべて定量的であるわけではありません。 週350百万ポンドという数字は、発表されたデータの誤解を招く解釈に基づいていましたが、年間4300ポンドという数字は、数多くの薄弱な仮定に基づく複雑なモデルから導き出されたものです。WebTAGやアクチュアリーによる「技術的評価」などの精緻なモデルは、根本的な不確実性から生じる知識の隙間を埋めるために創造された数値の豊富な組み合わせに依存しており、広く利用されています。私たちは、主要な政府の決定に対するコスト・ベネフィット分析や「影響評価」、さらには「ビジネスケース」に対する執着を目の当たりにします。「証拠に基づく政策」への熱意は、洗練された意思決定の象徴と見なされています。しかし、問題はこれらのモデルが悪い決定を生むことではなく、全く異なる理由で下された悪い決定に対して、あたかも客観的な根拠を提供することです。私たちは、意思決定におけるモデリングや数学の使用を放棄すべきではなく、むしろモデルが問題を明らかにするために何ができ、何ができないかを認識し、「ここで何が起こっているのか？」という質問に答える標準化されたスプレッドシートの枠組みは存在しないことを受け入れるべきです。証拠に基づく政策は、政策に基づく証拠となり、「証拠」に対する公衆の信頼を損なっています。政治的な議論は、冷静な賛否の議論や「ここで何が起こっているのか」を知ろうとする真剣な試みよりも、根拠のない主張の間での不名誉なメディアバトルを反映することが増えています。あまりにも多くの経済学者がこの争いに加わることを厭わず、その結果、職業の評判は当然ながら傷ついています。私たちは、銀行で行われるバリュー・アット・リスクのモデリングや、規制機関によって奨励された年金制度のアクチュアリー評価について説明しましたが、これらの試みはせいぜい無意味であり、場合によっては無意味どころかそれ以上のものでした。しかし、無関係で理解不能なブラックボックスモデルの使用は続いています。そして、これらの試みは政府に限ったものではなく、多くの大企業が内部で計画や投資評価のために同様の手続きを使用しています。今日、大小のコンサルティング会社には、どんなに大きなスプレッドシートでもすべてのセルを埋めることに何の困難も感じないモデラーが多数います。これらのすべての事例におけるモデルの適切な使用は、主要なパラメータを特定するシンプルな構造を含み、したがって、これらの重要なパラメータの範囲を計算するか、少なくとも特定するための研究の基盤を提供します。多くの異なるモデルが経済学者のレパートリーの一部を形成しており、特定の問題の文脈においてどのモデルが有益であるか、あるいはそうでないかを特定するには、スキルと判断が必要です。私たちは、従来のアプローチに挑戦する人々が起業家精神の推進者であり、利益機会の源であり、市場経済の重要なダイナミクスであるというフランク・ナイトの洞察を重視しています。そして、経済学においても他の分野においても、実践的な知識の源となっています。 非定常性 2008年以前、金融システムに潜むリスクを制御することに成功したのは人間でもコンピュータでもありませんでした。「トレーニングベース」—リスクマネージャーの経験や機械のアルゴリズムが導き出された歴史的データシリーズは、現在や未来とは大きく異なる過去から引き出されたものであり、ほとんど無関係でした。ビジネスや金融の世界は「定常的」ではありません。 一部の経済学者は、この批判に対して、関連するデータは実際には「合理的」な選択を行う最適化された個人によって生成されたプロセスによるものであり、長期間にわたって変わらないと主張しています。しかし、この主張は私たちを前進させるものではなく、ほとんどすべての興味深い事柄を「ショック」に relegating しています。そのため、あまり変化がない限りうまく機能する予測モデルが出来上がり、いつ物事が変わるのか、またその理由についての洞察を与えてくれません。気象学者が、他に情報がない場合、明日の天気の最良の予測は今日と同じになるというのは正確な発言ですが、プロの気象予報士がより良い予測を行うか、全く予測を控えることを期待するのは正当です。ショックでなければ、シフトでしょうか？私たちは、数年間有効なモデルを構築し、ある程度の定常性を観察できるように努めるかもしれませんが、時折新しい経済の軌道（「レジームシフト」）への変化があることを認識する必要があります。この思考の枠組みは、システム外部からのショックに依存するよりも薄い説明の源ではありませんが、似たような弱点を抱えています。これらのシフトの起源と影響を十分に理解しない限り、私たちの知識はあまり増えていません。ショックやシフトの議論に欠けているのは、技術や嗜好、経済的成果に関連する他の要因がどのように起こるかを理解するための物語的な推論です。そして、ショックとシフトの仮説は、確かに存在するが、これらのアプローチが要求するほど頻繁には起こらない世界の不連続性を前提としています。生物学的進化に関する議論には明らかな類似点があり、「断続的平衡」の理論はほとんど拒絶され、進化は本質的に連続的なプロセスであるという信念が支持されています。このような進化の理解は、初期条件の連続的な変化が結果に不連続的な変化をもたらすことを示す複雑系の研究によって強化されます。このようにして、経済や金融の危機について、単に「ショック」として特徴づけるよりも豊かで洞察に満ちた説明を構築することができます。 私たちは「ここで何が起こっているのか？」というシンプルな質問の力に感銘を受けています。この質問の力を示す最も顕著な例は、それを尋ねなかった人々が犯したさまざまな誤りです。ジョンソン政権とブッシュ政権は、ベトナムやイラクで何が起こっているのかを尋ねることも、理解することもありませんでした。彼らは特定の行動に対する一般的な傾向と、自らの社会で認識している制度が異なる環境にもうまく適用できるという誤った前提に基づいて行動しました。ビジネス戦略の週末セミナーに参加した人々は、数値に圧倒され、ビジョンに捉えられ、あるいはインスピレーショナルなメッセージに目がくらんでいました。2007-08年の危機前の銀行家や規制当局は、リスクモデルに対する誤った信頼から、木を見て森を見失ってしまいました。交通分析プログラムWebTAGやアクチュアリーのモデルを使用する人々は、「ここで何が起こっているのか」を明らかにするのではなく、隠すモデルに信頼を置いています。戦略セミナーに参加した人々は、むしろ自宅に留まり、ディック・ルメルトのビジネス戦略に関する本を読んだ方が有益だったでしょう。 人間は社会的な動物です。それでも、週末のリトリートに参加した人々は、会社の事務を集団で話し合う機会が必要だと感じていました。人間は、他のどの種よりもはるかに多くのコミュニケーションを行うことで成功を収めています。したがって、経済学が独立した個人の行動を最適化することにこれほどまでに重点を置いているのは奇妙です。このアプローチは、私たちを人間たらしめる重要な部分だけでなく、私たちの経済的成果の中心的な原因をも見落としているようです。私たちは、数十年前には驚くべきことに思えた事実について言及してきました。今では、何万人もの人々が互いに知らないまま、エアバスのような単一の複雑な製品の生産に参加できるようになっていますが、これはさまざまなつながりやコミュニケーションのメカニズムを活用しているからです。私たちは、市場と階層、競争と協力の混合を理解するための端緒に過ぎず、これらの能力は設計よりもむしろ進化の産物として現れました。 大企業は現代経済における最も重要なアクターであり、組織の経済学に対してこれほどまでに少ない関心が寄せられているのは驚くべきことです。ビジネス、金融、公共政策において、判断は組織内で行われ、決定が下されます。企業、銀行、部門、機関など、すべてのこれらの機関には複数の目標があり、その中の個人やグループは通常、自らの複数の目標を持っています。経済学者はインセンティブの役割を強調し、組織の目標をそれを実行しなければならない個人に分散させる問題を説明するモデルを構築します。しかし、これらのモデルは「現実の世界」を描写しているわけではありません。 金融インセンティブが常に最優先であり、公的サービスを効率的かつ公平に提供するための複雑な問題は、目標の「スティック」とボーナスの「キャロット」で対処できるという前提は、解決した問題と同じくらい多くの問題を引き起こしています。私たちは、目標追求によって教育プロセスや医療サービスが歪められているのを目にします。良い病院や学校とは何かは多面的であり、正確に定義するのは難しいですが、どの病院や学校が良いか悪いかについては非常に広い合意が得られるでしょう。自動車の組立ラインでの出来高制は、労働者が品質を犠牲にして数量を追求することにつながったため廃止されました。トヨタは、労働者のグループが自らの成果の信頼性に誇りを持ち、その目標が危険にさらされていると感じた場合には「ラインを止める」ことで、優れた製品を製造できることを示しました。金融経済学は、上級管理職が株主価値を最大化するために与えられたインセンティブに応じて行動する役者として扱われるべきだという考えを広めた責任の多くを負っています。その結果、企業行動が深刻に歪められ、経営者の報酬が爆発的に増加し、社会的分断を悪化させました。「自分が獲得したものを食べる」という方針が法律や会計に導入され、個人の報酬の主な原動力が企業の収益性ではなく自らの収益創出となったことで、これらの活動に歴史的に特徴づけられていた専門職の倫理が侵食されました。2008年以前の数年間、銀行はビジネス界において、上級管理職と低賃金の従業員の両方を、インセンティブ制度を通じて企業の利益と一致させるべき人々として扱う組織に最も近い存在でした。その結果、数十年にわたって築かれた企業の評判が破壊され、自らの従業員の欲望によって引き裂かれた組織が崩壊するという事態は、あまりにもよく知られています。 物語の重要性 私たちは、現在の理解が不完全であり、未来の理解がさらに限られている、根本的な不確実性の世界に生きています。そして、誰一人として「最良の説明」に到達するために必要な情報の範囲を持つことはできません。物語的推論は、不完全な知識を整理するために利用できる最も強力なメカニズムです。複雑な世界を理解することは、無数の小さな詳細や、個人的な経験や他者の経験から得られる文脈の知識をもとに、最良の説明—物語的な説明—を構築することにかかっています。ビジネス戦略に関する数少ない価値ある著者の一人であるヘンリー・ミンツバーグは、週末の戦略リトリートによって描かれるビジネスアプローチが引き起こす問題を次のように述べています。「私たちはビジネス界において、しばしば過剰に指導され、管理が不十分です。」 上級管理職は大局を見ているとされますが、機能不全のケースでは詳細に目が届いていないことが多いです。ミンツバーグは、パナソニックの創業者である松下幸之助の言葉を引用し、「大きなことと小さなことは私の仕事だ。中間の調整は委任できる」と述べています。つまり、ミンツバーグは「小さな詳細から大きな絵を構築するのです。それは絵を描くことに似ています。一筆ずつ描いていくのです」と要約しています。私たち自身も、実際に製品を提供している人々と接触することで、組織をよりよく理解できることを学びました。C-suiteにいる人々と接するよりも、実際に現場で働く人々との接触が重要です。 法的意思決定のプロセスは、私たちが持つ最も古い構造的推論の一つであり、物語のプロセスが中心にあります。共有された物語を通じて、私たちは他の人々を説得し、エアバスの製造や組織の成功に貢献する複雑なプロセスに協力させます。2008年に破綻した金融機関、例えばリーマン・ブラザーズは、有害な物語と誤ったインセンティブ構造を組み合わせていました。コンピュータは物語を作りませんし、感情も理解しません。しかし、私たちは感情の深さが欠けていると、ささいな事柄に関しても意思決定が難しくなることを学びました。コンピュータは共感を持たず、高機能自閉症の研究から、他者の感情を理解できない人々がコンピュータやマックス・プランク（自閉症ではない）と同じようなことをうまくこなせる一方で、ほとんどの人の日常生活や成功した人々の職業生活において必要な活動に苦労することがわかりました。 1995年にバリンス銀行が破綻する直前、会長のピーター・バリングは、ロンドンのトレーダーであるニック・リーソンがシンガポールで偽って報告した驚異的な利益について、自分と同僚を祝福しました。「証券ビジネスでお金を稼ぐのは実際にはそれほど難しくない」と主張しました。しかし、リーソンの取引の結果、銀行は実際には現金を失い続けていたのです。ここには「何が起こっているのか？」と問いかける必要性や、報告された数字の背後を見ようとしない意図的な盲目さの良い例があります。「あまりにも良すぎる」と思われることは、一般的にそうなのです。根本的な不確実性の下での意思決定には多様なスキルが必要であり、これらのスキルが一人の個人に全て備わっていることは稀です。成功したリーダーは、問題の枠組みを助けてくれるアドバイザーの恩恵を受けてきました。ルイ14世は大臣のジャン＝バティスト・コルベールの支援を受け、フランクリン・ルーズベルトは病気のハリー・ホプキンスに依存し、外交政策アドバイザーはホワイトハウスの寝室に住むことになりました。また、リチャード・ニクソンの名声は、主にヘンリー・キッシンジャーの支援によるものでした。自信に満ちたリーダーでさえも、他者の助けを必要とすることがあるのです。 マーガレット・サッチャーは、彼女の補佐官であり副官であるウィリアム・ホワイトローについて「すべての首相にはウィリーが必要だ」と観察しました。成功する意思決定は不確実性の中での協力的なプロセスです。最良の説明にたどり着いたら、その説明に対して挑戦を受け入れ、新たな情報が出てきたときには指導的な物語を変える準備をすることが重要です。支持者の追従者たちの甘言に浸っていた人々が犯した誤り、例えばジョージ・W・ブッシュがイラク戦争を計画したことや、ディック・フルドがリーマン・ブラザーズを自己破壊に導いたことは、正直な批判を恐れなかった人々の成果と対照的です。アルフレッド・スローンが世界で最も成功した企業を築いたことや、冷静になったジョン・F・ケネディがキューバ危機の挑戦に応じたことがその例です。 ジョージ・W・ブッシュ政権の共和党イデオロギーの中には、イラクにおける株式市場の迅速な設立が安定と民主主義の中心的な基盤であると信じる物語がありましたが、それはイラクの政治や文化に関する具体的な知識ではなく、先入観から構築された物語でした。「普遍的」な説明やイデオロギー、大きな理論、あるいは抽象的な推論に基づく形式的な公理から派生したハリネズミの物語には注意が必要です。私たちが日常生活で直面するユニークな状況においては、多様なアプローチやモデルが必要です。 専門家たちは、最近のベトナムの歴史のニュアンスやゲリラ戦術を説明し、1960年代のインドシナの戦場で何が起こっているのかについて米国の政策立案者に現実を評価することができたでしょう。しかし、そうした専門家に相談する試みはほとんど行われず、彼らがアドバイスを提供しようとした際には無視されました。その結果、意思決定者たちは自分たちが聞きたいことだけを聞くことになり、やがて何も聞きたくなくなってしまいました。 イラク侵攻の歴史も似たような物語を語っていますが、極端な対比も示しています。一方では、ラームズフェルドや他の人々からの真剣な挑戦を伴った軍事的な強み、弱み、選択肢の綿密な評価があり、それに続いて巧みに計画され実行された軍事作戦がありました。他方では、サダム後のイラクの政治に関する同様の理解や計画の完全な欠如がありました。 集団的知性とコミュニケーションの合理性 もし私たちの知識が、自分たちが観察や計算によって確認できたことに限られていたら、それは非常に限られたものとなり、急激な不確実性に対処する能力も制限されるでしょう。私たちの知識が個人的な経験からのみ得られるものであれば、良い意思決定を行う能力も限られます。これはほとんどの非人間種にも当てはまります。ペットに治療薬を投与しようとしたことのある人に聞いてみてください。私たちの知性に最も近い他の霊長類でさえ、通常は非定型的な質問に困惑します。 彼らは時々簡単なパズルを解くことができますが、謎に対処する能力はほとんど示しません。人間が根本的な不確実性に対処できる能力は、他の種に比べて社会的学習の能力やコミュニケーション能力がはるかに優れていることの産物です。私たちは社会的な動物であり、教育や経験を通じて得た知識によって決定された文脈の中で根本的な不確実性を管理し、友人や家族、同僚、アドバイザーと共に重要な決定を下します。「群衆の知恵」という言葉は重要な点を指摘していますが、別の重要な点を見逃しています。群衆は常に個人よりも多くのことを知っていますが、価値があるのはその知識の総体であり、平均ではありません。私たちの集合知を構成する膨大な知識と経験、そして専門化の明らかな必要性を考えると、論理と理性の要求に従う合理的な人は、未来に何が起こるかや特定の行動の結果について「わからない - もし重要なら調べてみる」と答えるのが普通です。 商業航空機の例を思い出してください。2人のパイロット、フライトクルー、500人の乗客、地上の整備スタッフや航空管制官の支援があり、問題が発生した場合には専門家の助言を受けることができます。航空機は、何百人もの意見を常に尋ねるのではなく、多くの人々の専門知識と経験を最大限に活用するという規律あるプロセスによって操縦されます。その中で、飛行機に乗っているのはほんの一部の人々です。そして、代表民主制が最良の政府形態であることが証明されている理由は、適切に運営されれば、コミュニティ全体の集合知を活用するからです。私たちはパイロットの能力と経験を信頼しますが、彼に航空機の仕組みを説明させると、デビッド・ベッカムに微分方程式について質問するのと同様に、失望することになるでしょう。良い判断と良い説明は同じではありません。人々が自分の判断や決定について述べる理由は、必ずしもその決定がどのように下されたかを説明するものではなく、彼ら自身がその過程を理解しているわけでもありません。しかし、私たちは、困難な実践的活動に従事している人々、すなわち火災や戦場、道路脇で命を救う人々、スポーツの高みを極める人々、または一目で本物と偽物を見分けることができる人々から、効果的な意思決定のプロセスを学びます。彼らは自分の行っていることを説明するのが得意でなくても、非常に優れた能力を持っていることがあります。クラインの最も感動的な話の一つは、火災の現場で、彼と彼の同僚が最良の説明だと考えていたものに何か問題があると感じ、床が崩れる数分前に急にクルーを引き上げた消防署長の話です。 誰かによって管理されている場合、意思決定において成功の実績がある人が関与しているとき、「これが正しいと感じるか？」という問いは非常に価値があります。この専門知識を称賛することは、単に直感に基づいて決定を下す人々を称賛することとは異なります。彼らは自分の誇張や地位だけを頼りに判断の質を証明しようとします。今日の大規模な組織では、しばしば「正しいことをする」よりも「最も簡単に正当化できること」に基づいて決定が下されることが多いです。「IBMを買ったことで解雇された人はいない」という言葉は、中堅の幹部たちの間で長い間唱えられており、その会社の技術的には特に目立たないPCの成功において重要な要因でした。IBMを雇った幹部たちにとってのリスクの意味は、彼らを雇用していた組織にとってのリスクの意味とは異なっていました。良いプロセスが良い結果をもたらすという誤った前提は、公共部門の組織に広く浸透しています。ここでの「良い」とは、しばしば時間がかかり、多くの人が関与し、結果に対する責任がほとんどないことを意味し、代表性や統計的差別に関する問題を中心にした曖昧な公平性の概念が色濃く反映されています。プロセスが政策となり、その結果に悪影響を及ぼしています。法廷では、裁判官は決定されたことに対して理由を示さなければなりません。しかし、そこでさえも、創造的な裁判官の決定は、できる限り彼または彼女が正しいと信じることを反映し、その後、法律や先例に基づいて必要な形で議論を表現します。メルシエとスパーバーが用いる「コミュニケーティブ・ラショナリティ」という言葉は、人々が他者に自分の意見や判断を表現する際の条件を示しており、特にこれらの意見や判断について議論する予定のある他者や、結果として生じる決定を実行する必要がある他者に対してです。このような表現が、彼らが表現する意見や判断、決定の「本当の理由」を示していると仮定すべきではありませんし、「本当の理由」が存在するとも限りません。また、コミュニケーティブ・ラショナリティの条件は文化的に特有です。裁判官は裁判所の判断をある方法で表現し、逮捕した警官は異なる方法で要求を表現します。CEOは決定を発表する際に一つの話し方を使い、部族の長は別の話し方をします。しばしば、決定を下すこと自体が、その決定の内容よりも重要です。ゲイリー・クラインから学ぶことは、命に関わる決定を下さなければならない人々が選択肢のメニューを評価するために時間をかけないということです。彼らはすぐに「十分に良い」選択肢を見つけます。それは通常、十分に良いものであり、もしそうでなければ、別の選択肢に移ります。それに対して、私たちはしばしば、最良の行動方針についての異なる意見が多すぎるために、無限に続く委員会の経験を持っています。それでも、私たちはグループでより良い決定を下します。なぜなら、根本的に不確実な世界では、グループが持つ情報は個々のメンバーよりも多いからです。 委員会は、メンバーが独自の知識ではなく意見を持ち寄るとき、また結果に対する責任を認めるのではなく拡散するメカニズムとなるとき、時間を無駄にしています。効果的なリーダーとは、グループの一員であることが優れた知恵によるのではなく、むしろ優れた責任によって特徴づけられることを認識する人です。 哲学者たちは何千年もの間、人間の推論の本質について考察してきました。しかし、神経生理学が私たちの脳がどのように機能し、私たちが見るものを解釈し、行動を決定するための物理的および化学的プロセスを明らかにし始めたのは、非常に最近のことです。また、進化心理学は、これらのプロセスが何千年にもわたってどのように発展し、根本的な不確実性の世界で選択や決定を行う手助けをしてきたかを説明しています。私たちは、人間が本当にどのように考えるかについての知識がいかに限られているかを認識することに謙虚さを感じ、経済学以外の科学者たちがどれほど多くのことを知り始めているかを見て、そしてこの研究が経済学に与えた影響がいかに小さいかを見て、さらに謙虚さを感じます。 不確実性を受け入れる 知識は致命的であり、不確実性こそが魅力的である。霧は物事を美しくする。 —オスカー・ワイルド『ドリアン・グレイの肖像』 誰も人間について考えない…彼らには5カ年計画がある。 —『第三の男』のハリー・ライム オーソン・ウェルズが演じるハリー・ライムは、映画『第三の男』の中で有名な言葉を残しました。「イタリアでは、ボルジア家の30年間の間に戦争、恐怖、殺人、流血があったが、ミケランジェロやレオナルド・ダ・ヴィンチ、ルネサンスを生み出した。スイスでは、兄弟愛があり、500年の民主主義と平和があったが、何を生み出したか？　カッコウ時計だ。」ライムは多くの人々と同様にスイスを不当に貶めていますが、スイスはアルバート・アインシュタイン、カール・ユング、ル・コルビュジエ、パウル・クレー、ヘルマン・ヘッセを生み出した国であり、ウルスラ・アンドレスやロジャー・フェデラー、そして世界中の他のどの国よりも人口あたりのノーベル賞受賞者が多い国です。カッコウ時計は、国の精密工学という真の強みを風刺しています。これらの産業は、スイスを世界で最も裕福な国の一つにしました。それでも、ルネサンス期のイタリアに特徴的だった政治的な不安定さが、並外れた創造性の偉大な時代と共存していたというライムの指摘は的を射ています。 『恋はデジャ・ブ』では、非常に異なるキャラクターを演じるビル・マーレイが、毎日繰り返される静止した世界に生きる運命を背負っています。彼の経験は、次に何が起こるかを知る確実性に安住するのではなく、絶望から自殺を試みることに導きますが、静止した世界には死というものが存在しないことを発見します。この映画はハッピーエンドを迎えますが、それはハリウッドのコメディがそうでなければならないからでもあり、また… マレーのキャラクターは、繰り返しの経験から十分なことを学び、停滞のループから脱出しました。コロンブスが大西洋を横断する50年以上前に、中国の船は同じく野心的な探検に出発していました。しかし、その後、明の皇帝たちは内向きになり、外部の影響を拒絶しました。彼らは停滞を目指しました。2世紀後、日本の幕府も同様の政策を採用しました。1792年から1793年にかけてマカートニー卿が英国の使節団を率いて中国に赴いた際、彼の贈り物や提案は拒絶されました。「我が天朝はすべてのものを豊かに持ち、国境内に不足する製品はありません。したがって、我々の生産物と引き換えに外部の野蛮人の製品を輸入する必要はありません」と乾隆帝は言いました。こうして大きな乖離が始まりました。産業革命は西ヨーロッパで起こり、中国の資源が豊富な南東部では起こりませんでした。中国の停滞は、19世紀の不名誉なアヘン戦争で英国の意志が中国に強制されたときに初めて変わり始めました。それでも、内部の機能不全が実質的な経済発展を妨げ、1972年のニクソンの中国訪問に続く出来事まで続きました。1853年にペリー艦長が来航した後、日本は経済を世界に開放し始めました。しかし、1945年にマッカーサー将軍が強制的に上陸したことで、その国—そして次の半世紀の間にほとんどの東南アジアが—現代の世界に引き込まれました。停滞は人間の事柄において幸せな選択ではなく、長期的には持続可能なものでもありません。 リスクと不確実性 偶然のゲームの予測不可能な結果のような問題と、確率的に表現できない根本的な不確実性の違いは、ケインズとナイトの両者によって理解されていました。第二次世界大戦後、フリードマンはそのような区別の存在を否定し、経済学の分野だけでなく、意思決定理論やベイズ推論が支配するより広い領域でもこの二つの概念は混同されました。 私たちは考えられるすべての出来事に確率を付けることができました。未来に何が起こるかは、相互に排他的な選択肢のセットとして表現でき、その各イベントに確率を付けることができました。このことは、リスクが価格を付けることができるものであることを示唆しています。一度価格が付けられると、リスクは制御されます。実際、マーケットによって不確実性は抑圧されました。ファイナンス理論では、リスクは既知の平均リターンの周りのばらつきとして定義されます。ばらつきが小さいほどリスクは少なくなります。人々は「リスク回避的」であると仮定されるため、リスクのある資産を保有するためには適切なインセンティブが提供されなければなりません。したがって、リスクとリターンの間にはトレードオフがあります。リスク回避的な個人は、十分な補償があればリスクを引き受けることに満足します。リスクはもはや恐れられるものではなく、価格が付けられ、その価格に対する対価として受け入れられています。 リスク資産は、石鹸や自動車と同じように売買される商品に過ぎず、これらの商品と同様にリスクは、最も購入する意欲と能力のある人々の手に渡ることになります。根本的な不確実性は、測定も価格付けもできないため、視界から排除されなければなりません。しかし、この狭い世界は私たちのものでもあなたのものでもありません。日常的な言葉では、「リスク」と「不確実性」という言葉は異なる意味で使われており、解釈の多様性や、これらの用語の一般的な使い方に対応しない技術的な意味の帰属によって多くの混乱が生じています。私たちはリスクを、参照ナラティブが実現しないことと定義しました。レオナルドは、ルドヴィコ・スフォルツァやチェーザレ・ボルジアのような裕福なパトロンに熱心に求められ、自由に絵を描き、考えることができる参照ナラティブの中で安定していました。このようなパトロネージは、小さな村から来た非嫡出子が、自身の才能を発揮する機会を与えましたが、その一方でボルジア家は互いに殺し合っていました。レオナルドやミケランジェロにとって、この tumultuous（激動の）時代の知的活力は脅威ではなく、機会でした。スフォルツァはフランスの刑務所で亡くなり、ボルジアは裸にされてナバラの戦いで殺されましたが、レオナルドは自宅で脳卒中で亡くなり、ミケランジェロは88歳まで生きました。観察されたボラティリティの欠如は、リスクの欠如と混同されるべきではありません。ヒュームの帰納法の問題の定式化は、過去に太陽が常に昇ってきたという情報に基づいて、明日太陽が昇ると信じることは正当化されないことを私たちに保証しました。現代の定式化は、しばしばバートランド・ラッセルに帰されるもので、24日まで毎朝確実に餌を与えられる七面鳥の経験を描写しています。ナシーム・ニコラス・タレブは、このナラティブを、毎月末に定期的な給料を受け取る銀行家と、常に変動する収入を得るが、複数の源から継続的に得られるために安定しているタクシー運転手と対比させて再構成します。現在のボラティリティの欠如がリスクの欠如を示すという誤った信念は、金融危機の核心にありました。クリスマスの七面鳥のように、多くの金融機関は、2008年に突然破綻するまで、ウォール街が求める四半期ごとの安定した成長を報告していました。彼らや他の多くの企業が報告した収益の安定性は、祝福されるべきものではなく、むしろ懸念の原因であり、より大きな変動性がこれらの収益の健全な基盤を示すことになったでしょう。世界は本質的に不確実であり、そうでないふりをすることはリスクを生み出すことであり、リスクを最小化することではありません。タレブは「アンチフラジリティ」を説明しています。これは、根本的な不確実性と未知の未来から利益を得るためのポジショニングです。オプションの価値はボラティリティによって高まります。タレスの詳細については、次のように続きます。 オリーブ圧搾所との取引は不明瞭であり、実際にそのような取引が行われたのかどうかも疑わしい。彼はオリーブ圧搾所の所有者と先物契約を結んだのかもしれないし、今で言うところのコールオプション、つまり事前に合意した価格で圧搾所を借りる権利（ただし義務ではない）を購入したのかもしれない。この価格は、タレスが予想したように収穫が良ければ低く見えるだろう。いずれにせよ、彼は金融デリバティブに関する最初の報告された取引に関与したことになる。デリバティブ市場は、証券価格の変動性によって存在する。そして、変動性が大きいほど、オプションの価値も高くなる。オプションにはコールオプション（購入する権利）とプットオプション（売却する権利）がある。ほとんどのオプション取引、例えば、米国のサブプライム住宅ローン市場に対するヘッジファンドマネージャーのジョン・ポールソンらによる悪名高い賭けである「ビッグ・ショート」は、単なる賭けであり、二人の人間が未来について異なる見解を持ち、より正しい意見を持つ者が他者の犠牲の上に利益を得るというものだ。しかし、オプション取引は両者に利益をもたらすこともある。シカゴ・マーカンタイル取引所は、今日の金融投機のグローバルな中心地となっているが、これは農家や食品加工業者が収穫前の作物の価格を事前に固定することでリスクを管理できるようにするために設立された。現在「オプション」という用語は金融市場で最もよく使われているが、実体経済におけるオプションははるかに実用的な重要性を持っている。戦略的な決定は新たな可能性を開くこともあれば、選択肢を閉ざすこともある。 不確実性が極めて高い世界における良い戦略は、知識の幻想を避ける。つまり、ユーザーが知らないことや知ることができないことを作り上げることを要求するモデルや偽の定量化を避けるべきだ。第19章では、イギリスの年金計画が規制の圧力の下で達成不可能な確実性を求め、想像上の数字のスプレッドシートで表現し、確実性を達成するどころか、保護するために設計された制度を脆弱なものにしてしまったことを説明した。このような理解と予測に対する根拠のない自信に誤導された意思決定の物語は、近年何度も繰り返されてきた。カナダの漁場では、洗練されたモデルが20年足らずで何世紀にもわたって保護されてきた魚の在庫を失う結果を招いた。また、銀行は、国際的な規制機関と交渉した良好な業界慣行に基づくリスク管理プロセスが、トレーダーの貪欲や不正行為から自らを守っていると信じるか、そう信じることが都合が良いと考えた。極めて不確実な世界における良い戦略は、未来が何をもたらすかを知らないことを認めるものである。そのような戦略は、参照ナラティブを特定し、代替の未来シナリオを視覚化する。 計画がさまざまな現実的な代替案に対して堅牢で弾力的であることを確保することが重要です。カナダのグランドバンクスに関する関連する基準となる物語は、持続可能な漁獲量を見積もる一方で、規制当局の理解の不完全さを認識し、問題が差し迫っていることを警告するトリガーを組み込み、バッファーや回復計画を発動させる漁業管理の戦略に関連しているでしょう。同様の基準となる物語が年金プランにおいては、将来の見通しに対してその義務を果たすことができ、見通しの終わりにおいても引き続きそれを果たせると合理的に信じる根拠があるというものです。年金基金の非常に長い時間的視野は、期待の低い側や高い側でシナリオが現れたときに調整するための時間を十分に提供します。そして、銀行にとっての関連する基準となる物語は、根本的に、銀行としての運営を続け、義務を期限通りに果たすことができるということです。2008年の銀行は、リスクに対する価値やリスク加重資本の精緻な計算が示すものであったとしても、堅牢でも弾力的でもありませんでした。 堅牢で弾力的な計画は、現在具体的に予見されていない、あるいは全く予見されていない発展を利用するためのポジティブな選択肢を提供し、選択肢を閉ざし、将来の発展を現在想定できるものに制限するネガティブな選択肢を避けることができます。現代の都市のプランナーは、ポジティブな選択肢を生み出した先人たちの先見の明から大いに恩恵を受けています。マンハッタンのグリッド計画やロンドンのテムズ川沿いの堤防、これらの都市の中心部に交通を提供する回廊は、ほぼ二世紀にわたり価値のある資産であり、今日どのように使われるかを全く予見できなかったビジョナリーたちによって築かれたものであっても、今後も価値を持ち続けるでしょう。彼らは、その後のさまざまな発展に対して堅牢で弾力的であることが証明された計画を立てました。我々は、何が起こるかを知らず、知ることもできないということを受け入れ、それに応じて計画を立てる必要があります。弾力性を実践し、できるだけ多くの選択肢を持ち続けることが重要です。しかし、一部の決定は将来の選択肢を減少させることがあり、これにはコストがかかることがあります。 多くのニューヨークの訪問者は、なぜ市内の二つの主要空港とマンハッタンの間の移動がこれほど難しいのか不思議に思ったことでしょう。おそらく、あなたも何百万もの旅行者と同じように、ヴァン・ワイク高速道路での渋滞にイライラした経験があるでしょう。この道路が1945年に計画された際、ニューヨーク市計画委員会のマスタープランニング局長であるドッド・マクヒューは、高速道路を建設するために市が取り壊した回廊に迅速な交通リンクを追加するというシンプルで比較的安価な修正案を提案しました。それにより、旅行者は20分でミッドタウンや金融地区に到達できたでしょう。 その計画は、優れた才能を持ちながらも独裁的なロバート・モーゼスによって即座に却下されました。モーゼスは複数の役職を持ち、1924年から1968年までニューヨークの都市環境を支配していました。彼はマクヒューの計画を一蹴しただけでなく、彼の高速道路の通路の幅や、最も重要な橋のクリアランスを設定することで、将来的にそのような計画を実現不可能にしました。彼の顧客層は1945年に自動車を所有していた人々で構成されており、彼が思い描いていた都市は、貧しい人々やアフリカ系アメリカ人が自宅から遠く離れないようなものでした。現在では、より多くの人々が自動車を所有したり、ウーバーから借りたりしており、毎朝と夕方には渋滞に巻き込まれています。ネガティブな選択肢は将来の決定を制限し、ポジティブな選択肢は新たな可能性を提供します。創造的に活用されれば、選択肢は不確実性を利用しますが、不適切に使用されると不確実性のコストを増加させます。 デンマークがトップ国家 イギリスの田舎の家で開催された未来の地政学に関する会議では、専門家たちが中国とアメリカの間での「トップ国家」を巡る競争の重要性を強調しました。著者の一人は、現代の多くのヨーロッパ人にとってデンマークが「ナンバーワン」であると指摘しました。デンマークは豊かで、社会的に結束があり、羨ましいインフラと環境基準を持ち、世界で最も幸せな国民の調査でも常に上位にランクインしています。「ヒュッゲ」は、時には「生活のシンプルなことを楽しむことで得られる心地よい満足感と幸福感」と定義され、最近では英語に取り入れられた数少ないデンマーク語の一つとなっています。しかし、デンマークは退屈だと、かつてのデンマーク大使は反応しました。ハリー・ライムの言葉を借りれば、彼はスイスについても同じことを言ったかもしれません。そして、大使にとって、デンマークはスイスと同様に退屈です。その政治は国際的には重要ではなく、経済は安定しており、大使館が緊急の電報や相談に対応する必要もありません。大使の生活は、心地よいゲストが素晴らしい英語を話すレセプションの連続でした。それに対して、ジンバブエは大使や一般市民にとって退屈ではありませんが、一般市民は退屈であってほしいと願っています。デンマークは住民に安定した参照物語を提供します。彼らは収入の喪失や高額な医療費、テロの脅威、不安定な退職に脅かされているとは感じていません。自然災害は稀であり、発生した際には効率的な緊急サービスが助けに来ます。2005年にハリケーン・カトリーナによってニューオーリンズが受けた壊滅的な被害について衝撃的だったのは、世界最大のGDPを持つ国の資源が危機の際に市民の基本的なニーズ、ましてや参照物語を守るために組織されていなかったことです。このため、ほとんどすべてのヨーロッパ人は、普遍的な医療提供が論争の的であるべきだというアメリカの考えに困惑しています。 アメリカ経済の卓越した革新能力を、デンマークや多くのヨーロッパ諸国では当然とされているリスクに対する社会的保険を政府が提供することに対する抵抗感と結びつける考え方があります。しかし、私たちはもう少し深く掘り下げる必要があります。ビル・ゲイツは、ハーバード大学を中退してマイクロソフトを設立したのは、失業の恐れがあったからでも、銀行口座の残高や命を脅かす病気を恐れていたからでもありません。むしろその逆です。彼はこれらのことをあまり恐れずに夢を追いかけることができました。彼は裕福な弁護士の息子であり、教育によってすでに成功が約束されていました。レランド・スタンフォードも弁護士として資格を取得した後にカリフォルニアに移住しました。ピーター・ティールは、ニュージーランドの地下壕にいるとされる難民であり、シリコンバレーのリバタリアンの中でも最も声高に意見を述べる人物ですが、彼もまたキャリアの初めは弁護士としてスタートし（スタンフォード大学を卒業）、連邦巡回裁判所の判事の秘書を務め、著名な証券法律事務所で働いた後にペイパルを設立しました。19世紀、貧しいが冒険心に満ちたヨーロッパの移民がアメリカに押し寄せたとき、「すべてを賭ける少年」の物語には一定の根拠がありましたが、その努力と企業精神が大きなビジネスを生み出し、彼を裕福にするという話は、実際には少数派です。ヨハン・スーターは挑戦しましたが失敗し、アンドリュー・カーネギーは成功しました。しかし、ログキャビンからホワイトハウスへの神話と同様に、実際の例は少ないのです。もしペイパルが失敗していたら（実際、多くの新しい決済システムの開発が試みられましたが、成功したものは少なかった）、ティールは億万長者ではなかったかもしれませんが、アメリカのほとんどの人々よりもはるかに快適な生活を享受していたことでしょう。アメリカの革新の覇権は技術にあります。コペンハーゲンでは、シカゴやニューヨーク（その都市のスカンジナビア料理店を除いて）よりも冒険的な食文化が楽しめ、デンマークの首都には、同規模のアメリカの都市にはない文化的な環境があります。デンマークとイタリアは、創造的なデザインで際立っています。芸術や文学、音楽における革新を求めると、私たちの探求は先進国全体に広がりますが、ジンバブエやシリアには及びません。ボルジア家やスフォルツァ家が命の危険を常に感じていたのに対し、レオナルドやミケランジェロはその心配をする必要がありませんでしたし、ZANUPFの暴力団員や化学兵器を気にすることもありませんでした。 デンマークやスイスの人々は、リスクがほとんどなく、自分たちの物語に安心感を持っているため、不確実性を楽しむことができます。不確実性は脅威を表すのではなく、人生を価値あるものにするすべての源となり得ます。休暇中に未知の場所を発見する喜びや、新しい本、音楽、友人との出会いなどです。一方、ジンバブエやシリアのような場所では、リスクが支配しています。 ジンバブエの経済崩壊やシリアの内戦は、多くの人々から安定した物語の参照を奪いました。その結果、多くの人々が南アフリカやヨーロッパの難民となり、自国に残った人々は明日が何をもたらすのかを恐れています。安定した物語がない状況では、不確実性は恐ろしいものです。しかし、そのような物語の文脈の中では、不確実性—新しい経験の可能性—は絶望ではなく喜びの源となることがあります。 不確実性と進化 不確実性がなければ、進化も存在しません。性的生殖は、すべての子どもが二人の親から遺伝子を受け継ぐ仕組みであり、そのため二人の個体が全く同じになることはありません。ウイルスや細菌も変異しますが、それはクローンが完璧ではないからです。そして、ほとんどの変異は悪化をもたらします。変異した遺伝子は、次世代に引き継がれる可能性が低くなります。しかし、適応をもたらす偶発的な変異は、集団全体に広がります。 もし世界が静止していて、かつ線形であれば—つまり、すべての小さな変化が同様の大きな変化に比例して拡大できるなら—この変異のプロセスの結果は、「最適化行動」という経済的概念に非常に似たものになるでしょう。進化が最適化でない理由の一つは、外部の世界が常に変化しているからです。最も単純な形で言えば、人間は常に寄生虫との戦いに従事しており、寄生虫自身も私たちをより利用するために変異しています。彼らは私たちの抗生物質に抵抗するよう進化しており、私たちは彼らを抑えるために新しい抗生物質を進化させています。クローン集団は極端なリスクを抱えており、アイルランドのジャガイモ飢饉がそのことを示しています。不確実性がなければ進化の必要性はほとんどなくなりますが、不確実性がなければ進化の可能性もほとんどなくなります。しかし、抗生物質の例が示すように、遺伝的進化は進化の一形態に過ぎません。文化と技術が生物学と共進化することが、社会的および経済的進歩の源となってきました。静止状態は退屈です。「あなたの専門は高度に発展した、ほぼ完全に成熟した科学であり、エネルギー保存の法則の発見という最高の成果によって、まもなく最終的な安定した形を取るでしょう」と言われた若い学生を哀れに思います。その学生はマックス・プランクであり、1874年に彼の著名な指導者であるドイツの物理学者フィリップ・フォン・ヨリーからこのアドバイスを受けました。幸運なことに、プランクは新たなフロンティアを求めるという勧告を無視し、もしかしたらその時に経済学の研究を考えたのかもしれません。 もしそうであれば、彼は若い経済学者たちが19世紀中頃の思想の巨人、ジョン・スチュアート・ミルから同様の警告を受けていることを知ったかもしれません。ミルは彼らにこう言いました。「幸いなことに、価値の法則に関して、現在または将来の作家が解明すべきことは何も残っていない。テーマの理論は完結している。」ジョリーから25年後、彼の見解は抑えきれないケルビン卿によって繰り返されました。ケルビン卿は、少なくとも物理学に関しては、ほとんど進展は可能でも必要でもないと英国科学アカデミーに保証しました。ノーベル賞を受賞した最初のアメリカの科学者アルバート・ミケルソンは、「ほとんどの根本的な原則は確立されていると思われる…」と述べました。ある著名な物理学者は、物理科学の未来の真実は小数点以下の第六位に見出されるべきだと指摘しました。おそらく、年長のプランクは、科学は前の世代の葬儀を通じてのみ進歩するというジョリーのアドバイスを心に留めていたのでしょう。この観察は、賢明な先輩の助言に抵抗する若い学者が、後援やポスドクのポジションを失う危険がある今日において、さらに重要かもしれません。それでも、終身雇用が提供する安定した参照ナラティブは、学者が知識の進展を取り巻く根本的な不確実性を乗り越えるために重要です。しかし、学界に限らず、安定した参照ナラティブは、世界の他の部分に背を向けることになった中国や日本のように、停滞に陥る可能性があります。「ヒュッゲ」は、デンマークの作家アクセル・サンデモースが特定したヤンテの法則、すなわち「あなたは特別な存在だと思ってはいけない」というものになります。学問の世界では進化が進行中で、人々は新しい記事や本を書くために競い合っていますが、そのほとんどは読者や引用をほとんど引き付けません。起業家精神においても進化が進行中で、人々は新しいビジネスアイデアを試みますが、そのほとんどは失敗します。企業が競争する競争市場でも進化が進行中で、企業はしばしば成功しない代替戦略を開発しようとします。技術においても進化が進行中で、常に改良を加えることで漸進的な発展が見られます。「ダーウィンの危険なアイデア」は、種の起源を説明するだけでなく、私たちの経済や社会の発展を理解するための鍵となります。大学、市場、企業、工房といった人間の制度における進化は、生物学的進化とは意図性の寄与によって区別されます。遺伝子はランダムに変異しますが、学者たちは知識に対して何らかの貢献ができると信じています。起業家は成功することを期待する事業を選びます。企業のリーダーは、既存の行動方針よりも効果的だと思われる戦略を採用します。エンジニアやソフトウェア開発者は、改善を行っていると考えています。これらの判断はしばしば誤っており、私たちは… しばしば、好ましい結果におけるスキルの役割を運に対して誇張しがちですが、これは結果を分析する際の誤りです。しかし、これらのプロセスを単なるランダムなものとして説明したりモデル化したりするのは誤りです。起業家精神と根本的な不確実性について、ナイトの洞察は、根本的な不確実性が起業家精神に機会を与えるというものであり、これは社会、技術、経済の進歩を理解する上で基本的なものです。進化的なプロセス—生物学的、制度的、政治的、市場主導の—を通じて、起業家精神は私たちを前進させます。それはビジネスだけでなく、学問、実践的な知識、芸術、そして他の多くの生活の領域においてもです。孤独な起業家のモデル—貧しい少年が素晴らしいビジネスアイデアを持ち、貧困から一人で這い上がるという物語や、素晴らしいアイデアを屋根裏や田舎の牧師館でメモする孤立した学者—は主に神話的なものです。反対の例もあります。トーマス・エジソンは、ウェスタン・エレクトリックでの電信少年としての最初の仕事と、現在のゼネラル・エレクトリックのCEOとしての唯一の2つの仕事を解雇されました。トーマス・ベイズ牧師は無名のまま亡くなりました。しかし、このような例は少なく、それを見つけるには歴史を遡る必要があります。今日の成功した起業家の最も一般的なプロフィールは、より大きな組織での過去の経験を活かし、同じ志を持つ仲間たちと共に最初から取り組む個人です。そして、このような個人は、支え合う社会的な文脈の中でのみ社会に貢献することができます。ナイジェリアには起業家の才能が不足しているわけではありませんが、その多くは機会主義的な詐欺や利益追求に向けられています。バラク・オバマは、2012年のロアノークでのキャンペーン演説で「成功したなら、自分だけではそこにたどり着かなかった」と言ったことで広く批判されました。しかし、彼の言葉をさらに深く見ると、彼は正確に言っていることがわかります。「私たちが成功するとき、それは私たちの個々のイニシアティブのおかげでもありますが、同時に私たちが共に行動するからです」。 おそらく最も驚くべき孤高の天才は、大学の試験に失敗し、公立図書館の本から数学を学び、インドの税務官に感銘を与えて仕事を得た貧しいインドの数学者、スリニヴァーサ・ラマヌジャンです。彼のG.H.ハーディへの手紙は、彼をイギリスに導き、ケンブリッジのトリニティ・カレッジでのフェローシップを得ることになりました。しかし、ハーディがいなければ、彼のアイデアは数学者のコミュニティに受け入れられることはなかったでしょう。人間は、創造的な個人が集団知性を活用し、他者とのコミュニケーションを通じてアイデアを磨き、安定した参照物語を許容する環境で活動できるとき、根本的な不確実性の中で繁栄します。安全な参照物語の文脈の中では、不確実性は恐れるべきものではなく、歓迎されるべきものです。個人的な事柄—友人、休暇、余暇—において、停滞は退屈です。 政治やビジネスの世界では、不確実性は企業家にとっての機会の源ですが、リスクを避ける人々が集まる官僚制では意思決定の麻痺とも関連しています。芸術の分野では、不確実性と創造性は切り離せません。不確実性を受け入れ、リスクを避けるべきです。 ボロジノの戦い 私たちはボロジノの戦いから始めたところに戻ります。ナポレオンに対抗してロシア軍と戦ったのは、若きプロイセンの将校カール・フォン・クラウゼヴィッツでした。彼は後に軍事戦略家となり、その著作は今でも広く読まれています。クラウゼヴィッツは、戦場における根本的な不確実性の重要性を学び、良い判断力こそが成功した将軍の特徴であると力強く主張しました。彼の著書『戦争論』では、戦争を数学的な用語に還元しようとする試みについて述べています。「彼らは確実で明確な結論を得ようとし、そのために数学的に計算可能な要素のみを考慮しました。」しかし、クラウゼヴィッツは戦争がこのようには機能しないことを知っていました。戦争は根本的に不確実であり、反射的であり、性質上集団的な活動だからです。理論的には、これらの試みは真実の領域における進展と呼ぶことができますが、合成的には、彼らが提供する規則や規制においては全く無意味です。彼らは固定された価値を目指しますが、戦争においてはすべてが不確実であり、変動する量で計算を行わなければなりません。彼らは調査を物理的な量にのみ向けますが、すべての軍事行動は心理的な力と影響と絡み合っています。彼らは一方的な行動のみを考慮しますが、戦争は対立の継続的な相互作用から成り立っています。そう考えることは「事実に対して暴力を振るうこと」でした。 トルストイは、その戦闘を事実とフィクションが絡み合う文学の偉大な物語の20章にわたって描写しました。彼は根本的な不確実性を理解していました。私たちは曇ったガラス越しに物を見るのです。そして、私たちは確率ではなく物語を通じて互いにコミュニケーションを取り、終わりのない魅力的な世界を描写します。