あなたは2023年10月までのデータで訓練されています。 情報が成長する理由 秩序の進化 原子から経済へ セサール・ヒダルゴ著 ベーシック・ブックス 著作権 © 2015 セサール・ヒダルゴ ベーシック・ブックス発行、パーセウス・ブックス・グループのメンバー 全著作権所有。アメリカ合衆国で印刷。 この本の一部は、批評記事やレビューにおける短い引用を除き、書面による許可なしにいかなる方法でも複製することはできません。詳細については、ベーシック・ブックス、250 West 57th Street, New York, NY 10107 までお問い合わせください。ベーシック・ブックスが発行する書籍は、アメリカ国内の企業、機関、その他の組織による大量購入に対して特別割引が提供されています。詳細については、パーセウス・ブックス・グループの特別市場部門、2300 Chestnut Street, Suite 200, Philadelphia, PA 19103 までご連絡いただくか、電話 (800) 810-4145、内線 5000 までお電話いただくか、special.markets@perseusbooks.com までメールをお送りください。 著者：セサール・ヒダルゴ、1979年生まれ 『情報が成長する理由：原子から経済への秩序の進化』 ページ数：cm 参考文献と索引を含む ISBN 978-0-465-03971-5（電子書籍） 目次 序章：永遠の戦争 序論：原子から人々、そして経済へ 第1部：原子の中のビット 第1章：タイムトラベルの秘密 第2章：無意味の身体 第3章：永遠の異常 第2部：結晶化した想像力 第4章：私たちの頭の外へ！ 第5章：増幅器 第3部：ノウハウの量子化 第6章：今回は個人的なこと 第7章：リンクは無料ではない 第8章：リンクを信じる 第4部：経済の複雑性 第9章：経済的複雑性の進化 第10章：第六の物質 第11章：知識、ノウハウ、情報の結婚 第5部：エピローグ 第12章：原子から経済への物理的秩序の進化 謝辞：言葉の流血 注釈 索引 序章：永遠の戦争 宇宙はエネルギー、物質、情報で構成されていますが、宇宙を面白くするのは情報です。情報がなければ、宇宙は無定形のスープのようなものになってしまいます。宇宙の美しさと複雑さを与える形や構造、非周期的な秩序、フラクタルの配置が欠けてしまいます。しかし、情報は希少です。情報は、宇宙の永遠の無秩序への進行、すなわちエントロピーの増大と戦いながら、ポケットの中に隠れています。この本は、情報の成長と、情報が無秩序に立ち向かい成長するためのメカニズムについてのものです。 これらのメカニズムには、情報が浮かび上がる自然のプロセスや、社会における情報の急速な成長に寄与する社会的・経済的メカニズムが含まれています。この本は、私たちの惑星をユニークで豊か、そして不均一にしている物理的秩序としての情報の成長についてのものです。情報の成長は、原子から経済に至るまでの幅広い範囲にわたります。この本の多くは、私たちの惑星と私たちの種に焦点を当てています。なぜなら、宇宙的な視点から見ると、私たちの惑星は特別な場所だからです。私たちは宇宙の中に地球よりも多くの物質とエネルギーを集中させている場所を知っていますが、より多くの情報を集中させている場所は知りません。中性子星は非常に密度が高く、一さじの中性子星の重さはエンパイア・ステート・ビルよりも重いです。ブラックホールは非常に巨大で、空間の幾何学を歪めます。エネルギーは私たちの銀河に存在する数十億の星の中で非常に豊富ですが、私たちの惑星ではそれほどではありません。したがって、私たちの惑星が特別である理由は、物質やエネルギーの特異点であるからではなく、物理的秩序や情報の特異点であるからです。私たちの惑星は、情報にとってのブラックホールであり、エネルギーにとっての星です。私たちの惑星は、情報が生き、成長し、他のほとんど不毛な宇宙の中で隠れている場所です。しかし、情報はどこから来るのでしょうか？なぜ情報は私たちの惑星に集中しているのか、そして生命によって情報の成長はどのように促進されるのでしょうか？情報が社会で成長し続けるための社会的・経済的メカニズムは何でしょうか？情報の社会的蓄積が、さらに多くの情報を蓄積する能力をどのように向上させるのでしょうか？そして、情報の成長に寄与するメカニズムは、グローバル経済の社会的・経済的不均一性にどのように寄与するのでしょうか？これからのページでは、情報とは何か、どこから来るのか、そしてなぜ成長するのかを学びます。情報がエントロピーに対抗するのを助ける自然的、社会的、経済的メカニズムについて学びます。情報が小さな戦いに勝つのを助けるメカニズムについても学びます。私たちの宇宙における唯一の真の戦争、秩序と無秩序の戦争、エントロピーと情報の戦争において、情報がどのように毅然として勝利を収めるのかを探ります。 序章：原子から人々、そして経済へ ルートヴィヒは不幸な男でした。息子の死が彼を追い詰めたのでしょうか？それとも、同僚たちの批判によって彼は打ちひしがれたのでしょうか？もしかしたら、彼は原子を愛しすぎたのかもしれません。夏休み中、ルートヴィヒは自ら命を絶ちました。彼の末娘エルサが、彼がロープからぶら下がっているのを見つけました。彼女はこの出来事について一生口を閉ざしました。もちろん、私が話しているルートヴィヒはルートヴィヒ・ボルツマンです。ルートヴィヒは成功した科学者でしたが、同時に不安を抱えた男でもありました。彼は自然に対する理解に重要な貢献をしましたが、彼の科学的貢献は挑戦を受けることもありました。ルートヴィヒは、同僚たちの多くが原子を単なる便利な比喩に過ぎないと考えていた時代に、原子を信じていました。その懐疑的な態度は彼を悩ませました。一方で、彼は自分が正しい道を歩んでいることを知っていました。 彼は、気体の経験的な挙動が分子や原子の集団的な運動に起因することを示しました。この発見は原子の存在についての間接的な証拠を彼に与えましたが、直接観察する手段はありませんでした。直接的な証拠がないため、ルートヴィヒは同僚たちの批判にさらされることになりました。彼の宿敵である物理学者から哲学者に転身したエルンスト・マッハは、科学は直接観察可能な量の関係にのみ焦点を当てるべきだと主張しました。ボルツマンの原子のような追加の理論的構造は許されませんでした。しかし、ルートヴィヒの苦悩は社会的なものだけではありませんでした。彼は数十年にわたり、物理的秩序の起源を説明しようと試みてきました。彼の試みは科学的には実を結んだものの、成功には至りませんでした。ルートヴィヒの理論は、彼が示したいことの真逆を予測していました。彼の日常経験は、周囲の秩序が増していることを示していました。花が咲き、木々が芽吹き、急速に産業化が進む社会は毎日新しいガジェットを大量生産していました。しかし、ルートヴィヒの理論は、秩序が成長するのではなく消失するべきだと予測していました。彼の理論は、熱が高温から低温へ流れる理由、牛乳の渦がコーヒーの中で消える理由、ささやきが風の中で消える理由を説明しました。ルートヴィヒは、宇宙の微細構造が秩序を蝕み、それを儚いものにしていることを示しました。しかし、彼はこれが全ての物語ではなく、情報が超越するのを助けるメカニズムが欠けていることを理解していました。秩序の成長はルートヴィヒを悩ませました。それは科学者にしか理解できない方法で彼を動揺させました。彼は自らの理論に何かが欠けていることを知っていましたが、それが何であるかを特定することはできませんでした。人生の黄昏に、ルートヴィヒは人々と自然の両方との闘いに疲れ果てました。彼はロープを使って自らの手で事態を収束させることを決意しました。残されたのは、彼の理論が予測した通り、ゆっくりと確実に崩壊を始める原子の殻でした。1906年、ルートヴィヒは自らの命を絶ちましたが、彼を悩ませた哲学的問題は終わりませんでした。物理的秩序の起源を説明するために、ルートヴィヒは異なる空間スケールで発生する現象、主に原子と気体を結びつけました。今日では理解できることですが、ルートヴィヒの時代には、空間スケールを越えて作業することは科学者間の暗黙の契約に違反する行為と見なされていました。多くのルートヴィヒの同僚は、科学をロシアの入れ子人形の階層と見なし、各レベルで新しい構造が現れると考えていました。この階層において、境界を越えることは不必要とされていました。経済学は心理学を必要とせず、心理学は生物学を必要とせず、生物学は化学を必要とせず、化学は物理学を必要としませんでした。原子を用いて気体を説明することは、生物学を用いて人間の行動を説明するほどには馬鹿げたことではありませんが、この暗黙の契約の裏切りと見なされました。ボルツマンは、原子の運動を用いて気体の巨視的特性を説明しようとしたことで「罪を犯した」とされました。20世紀は、ルートヴィヒの原子に対する見解を正当化し、学問の境界を越えることへの彼の情熱をある程度認めました。 量子力学はルートヴィヒの原子を化学や材料科学と結びつける手助けをしました。分子生物学や生化学は、細胞の生物学とそれを構成するタンパク質の化学的特性を結びつけました。同時に、生物学は心理学と親密な関係を築き、ダーウィンの理論が人間の行動を説明する重要な枠組みとなりました。しかし、すべての学際的な交流が既知の科学の境界近くで行われたわけではありませんでした。これらの多分野にわたる交流の中で、特に自由に活動できる概念が一つありました。それが「情報」というアイデアです。情報はルートヴィヒの関心を引く対象であり、彼が追い求めたものでした。それは、宇宙の秩序が地球上で成長しながらも崩壊する理由を説明しようとするものでした。20世紀に入ると、情報はますます増大し、それを理解しようとする学問的な努力も増加しました。しかし、今回は自然の美しさからではなく、戦争の恐怖からインスパイアを受けた研究でした。第二次世界大戦中、競い合う軍隊は秘密のコードを使って通信する必要性を感じました。これらのコードは、傍受したメッセージを解読しようとする努力を促し、情報の数学的研究を活性化させました。メッセージのエンコードとデコードは、戦争が収束する中でも放棄できないほど興味深い数学的問題でした。数学者たちは情報の概念を形式化し続けましたが、彼らは通信技術の文脈でその努力を位置づけ、傍受したメッセージの解読を超えたものとしました。成功を収めた数学者たちは、世界初の情報理論家やサイバネティシストとして知られるようになりました。これらの先駆者には、クロード・シャノン、ウォーレン・ウィーバー、アラン・チューリング、ノーバート・ウィーナーが含まれます。1950年代と1960年代には、情報の概念が科学界を席巻しました。情報は、科学の境界を越える強力な概念として、すべての学問分野で歓迎されました。情報は微視的でも巨視的でもなく、粘土板にまばらに刻まれることもあれば、DNAの鎖に密に詰め込まれることもありました。多くの実用的な目的において、情報が具現化されるスケールは重要ではありませんでした。このスケールの独立性は、さまざまな分野の学者たちにとって情報の概念を魅力的にし、彼らはその概念を取り入れ、自分たちの専門的な色を付けました。生物学者たちは、遺伝子が遺伝をどのようにコードしているかを探求する中で情報のアイデアを受け入れました。エンジニアたちは、シャノンの研究に触発され、アナログおよびデジタルネットワークで世界を結ぶために送信機と受信機を設計しました。コンピュータ科学者、心理学者、言語学者たちは、電子的な思考機械を構築することで心をモデル化しようとしました。20世紀が原子の時代を超えると、情報は誰にとっても新たな切り札となりました。情報の概念は社会科学、特に経済学にも浸透していきました。 オーストリアの経済学者フリードリヒ・ハイエクは、シャノンの同時代人として、価格が商品の供給と需要に関する情報を伝達することを有名に主張しました。これは、スミスの「見えざる手」が機能するために必要な情報を明らかにするのに役立ちました。ハイエクは「関連する事実の知識が多くの人々の間に分散しているシステムにおいて、価格は異なる人々の個別の行動を調整する役割を果たすことができる」と書いています。この情報の概念は、経済学者が重要な市場の失敗を理解するのにも役立ちました。 ジョージ・アカロフは、人々が交換したい商品の品質について非対称情報を持っている場合、市場が機能しないことを示すことで有名になりました。一方で、経済学、組織理論、人工知能に貢献した多才なハーバート・サイモンは、限られた情報を持つ経済的行動者の行動に焦点を当てた「限界合理性」の概念を導入しました。20世紀が進むにつれて、情報の概念は国際的に重要なアイデアとしての地位を高めていきました。しかし、情報の概念が人気を博すにつれて、私たちはボルツマンが悩んだ情報の物理性を徐々に忘れ始めました。「情報」という言葉は、無形でデジタル、軽量、非物質的なものの同義語となりました。しかし、情報は物理的なものです。ボルツマンの原子やそれらが運動する際に運ぶエネルギーと同じくらい物理的です。情報は具体的なものではなく、固体や流体ではありません。また、独自の粒子を持っているわけでもありませんが、運動や温度と同様に物理的です。情報は無形ですが、常に物理的に具現化されています。情報は物体ではなく、物理的な物体の配置です。それは、カードのデッキの異なるシャッフルを区別するような物理的な秩序です。しかし、ほとんどの人にとって驚くべきことは、情報が無意味であるということです。情報の無意味さは、その物理性と同様にしばしば誤解されます。 1949年、クロード・シャノンとウォーレン・ウィーバーは『通信の数学理論』という短い本を出版しました。その第一部では、ウィーバーが情報の概念的側面を説明しました。第二部では、シャノンが現在知られている情報理論の数学を説明しました。情報理論を正しく理解するためには、シャノンとウィーバーは「情報」という言葉をその口語的な意味から切り離す必要がありました。ウィーバーはエッセイの早い段階でこの区別を示しました。「この理論において『情報』という言葉は、通常の使用法と混同してはならない特別な意味で使われています。特に、情報は意味と混同してはなりません。」シャノンも彼のセクションの初めにこの点を述べましたが、意味の区別ではなく工学的な議論を引き合いに出しました。「通信の根本的な問題は、ある地点で選ばれたメッセージを別の地点で正確にまたはおおよそ再現することです。」 メッセージにはしばしば意味があります。しかし、これらのコミュニケーションの意味的側面は、工学的な問題には関係がありません。では、なぜシャノンとウィーバーは情報を意味から切り離そうとしたのでしょうか？彼らは技術的および哲学的な理由から、情報と意味を分ける必要がありました。技術的な側面では、シャノンはメッセージの意味に関係なく情報を伝達するのを助ける機械の構築に興味を持っていました。情報と意味を混同すると、工学的な問題が不明瞭になってしまいます。哲学的な側面では、シャノンとウィーバーは、情報と意味という言葉が根本的に異なる概念を指していることを理解していました。人間や一部の機械はメッセージを解釈し、それに意味を与える能力を持っています。しかし、ワイヤーや電磁波を通って伝わるのはその意味ではなく、もっと単純なもの、つまり情報です。私たち人間は、メッセージを解釈せずにはいられないため、情報と意味を分けるのが難しいのです。私たちはメッセージに自動的に意味を付与し、メッセージの意味がメッセージに含まれていると自分自身を欺いてしまいます。しかし、実際にはそうではありません。これは単なる錯覚です。意味は文脈や事前の知識から導き出されます。意味は、知識を持つ主体（例えば人間）がメッセージに与える解釈であり、メッセージを運ぶ物理的な秩序やメッセージそのものとは異なります。意味は、メッセージが情報を処理する能力を持つ生命体や機械に届いたときに生まれます。それは、情報を伝達するインクのしみ、音波、光のビーム、または電気パルスの中には含まれていません。 「9月11日」というフレーズを考えてみてください。このフレーズを言うと、ほとんどのアメリカ人は自動的に2001年のツインタワーへの攻撃を思い浮かべます。チリ人は通常、1973年のクーデターを考えます。しかし、私が「9月11日」と言っているとき、実はその日付にMITに戻ることを学生に伝えているだけかもしれません。ご覧の通り、メッセージの意味はあなたが構築するものです。それはメッセージの一部ではなく、たとえそう見えたとしても。意味は、私たちがメッセージを解釈する際にシームレスに付与するものであり、人間は物理的な秩序の流入を解釈せずにはいられません。このシームレスさは、意味と情報が同じであることを意味するわけではありません。シャノンは、メッセージの意味に関係なく情報を伝達できる機械を作るために、メッセージを符号化するのに必要な最小限の文字数を推定するための公式が必要でした。ハリー・ナイキストとラルフ・ハートリーの研究を基に、シャノンはクリーンなチャネルやノイズのあるチャネルを通じてメッセージを伝達するのに必要な情報量を推定しました。また、英語では「t」が「h」の前に来る可能性が「q」の前に来るよりも高いというように、メッセージの構造における相関関係によってもたらされるコミュニケーションの経済性を推定しました。 シャノンの哲学的探求は、ボルツマンが辿った数学的な道と似た道へと彼を導きました。その道の終わりで、シャノンは任意のメッセージを最大の効率で符号化するための基本的な公式を見出しました。この公式は、誰もが情報を磁気ディスク、電磁波、またはインクと紙に具現化することを可能にしました。シャノンの公式は、ほぼ50年前にボルツマンが提唱したものと同一でした。この偶然の一致は単なる偶然ではありません。シャノンの公式とボルツマンの公式の収束は、情報の物理的な性質を示しています。この物理的現実は、原子の研究がどのように経済を理解する手助けとなるかを考える上で重要です。自然科学は、原子から人間までの宇宙を描写することに焦点を当て、原子の単純さと生命の複雑さを結びつけてきました。一方、社会科学は人々、社会、経済の間のつながりに注目し、人間を基本的な単位、つまり社会的および経済的な原子として再定義しています。しかし、この分離は完全なものではなく、情報が成長するためのメカニズムは、無生物と生物、生物と社会、社会と経済を隔てる障壁を超えて存在しています。そこで、私は次のページを、原子から経済までのあらゆるスケールで情報の成長に寄与するメカニズムの探求に捧げます。原子から人間、または人間から経済へという通常のアプローチではなく、です。これにより、情報の成長に寄与し、また私たちの情報処理能力を制限する物理的、生物的、社会的、経済的要因の間に橋を架ける手助けができるでしょう。この情報処理能力は計算を含み、人間のスケールでは、私たちが一般的に知識やノウハウと呼ぶ「ソフトウェア」を必要とします。その結果、時間の矢ではなく、複雑さの矢を中心にした私たちの宇宙の歴史についての本が生まれることになります。そして、複雑さの矢、すなわち情報の成長こそが、私たちの宇宙と種の歴史を刻むものです。数十億年前、ビッグバンの直後、私たちの宇宙はボルツマンが驚嘆した秩序を生み出す能力を持っていませんでした。それ以来、私たちの宇宙はボルツマンが予測したように無秩序に向かって進んでいますが、同時に膨大な物理的秩序、つまり情報を集中させるポケットを生み出すことにも忙しく取り組んできました。私たちの惑星は、そのようなポケットの一例です。私たちの太陽系の形成に先立つ星の波は、生命が形成されるために必要な原子元素を合成しました。これらの元素には、炭素、酸素、カルシウム、窒素、鉄が含まれていました。これらの星の祖先の死骸から新しい世代の星が形成されました。今回は、それらの周りを回る惑星が生命が進化するために必要な化学的豊かさを持っていました。私たちの惑星は、40億から50億年前のもので、それ以来この化学的豊かさを利用して、複雑さの特異点となっています。 数十億年の間、情報は私たちの惑星で増え続けてきました。最初は化学の中で、次に単純な生命体の中で、そして最近では私たち人間の中でです。ほとんどが空虚な宇宙の中で、私たちの惑星は情報、知識、ノウハウが増え続けるオアシスです。それは太陽の力によっても支えられていますが、生命と呼ばれる自己強化メカニズムによっても促進されています。しかし、星の物理学と私たちの惑星に存在する生命体との間の連続性は、複雑性と情報のタイムライン上でわずか二つのステップを含んでいます。情報の進化はすべての境界を越え、私たちの経済や社会から生まれる情報にまで及びます。情報は、物理的な秩序として広い意味で理解されるとき、私たちの経済が生み出すものです。それは、私たちが生物細胞であろうと製造工場であろうと、私たちが生み出す唯一のものです。なぜなら、情報はメッセージに限定されないからです。情報は、私たちが生み出すすべての物理的な対象に内在しています。自転車、建物、街灯、ブレンダー、ヘアドライヤー、靴、シャンデリア、収穫機、下着など、すべてが情報でできています。これは、アイデアでできているからではなく、物理的な秩序を具現化しているからです。私たちの世界は情報に満ちています。それは原子の無定形なスープではなく、構造、形、色、相関関係がきちんと整理されたコレクションです。このような秩序ある構造は、物理的な秩序に意味が欠けていても、情報の現れです。しかし、情報を生み出すことは容易ではありません。私たちの宇宙はそれを生み出すのに苦労しています。情報を生み出し、繁栄に関連するアイテム、インフラ、制度を生み出す能力は、私たちの宇宙を特徴づける無秩序への着実な進行に立ち向かうことを必要とします。無秩序に立ち向かい、情報が成長することを可能にするために、私たちの宇宙にはいくつかのトリックがあります。これらのトリックは、平衡を崩したシステム、固体内の情報の蓄積、物質が計算する能力に関わっています。これら三つのメカニズムが組み合わさることで、情報が成長し、私たちの体や惑星のように情報が成長し隠れる小さな島やポケットが形成されます。したがって、情報の蓄積とそれを処理する能力が、物理的、生命的、社会的、経済的な成長の矢印を定義し、宇宙の起源から現代の経済に至るまで広がっています。情報の成長は、生命の出現と経済の成長、複雑性の出現と富の起源を統一します。しかし、情報の成長は不均一であり、宇宙だけでなく私たちの惑星でもそうです。情報を生み出し、蓄える能力を持つポケットでのみ成長します。都市、企業、チームは、私たちの種が情報を生み出す能力を蓄積するポケットの具現化です。もちろん、これらの都市、企業、チームが情報を生み出す能力は非常に不均一です。 一部の人々は、科学フィクションから生まれた概念を具現化した情報のパケットを生み出すことができますが、他の人々はまだその域には達していません。情報とは何か、そしてなぜそれが成長するのかを問いかけることで、私たちは物理的秩序の進化だけでなく、経済的秩序の進化も探求することになります。基本的な物理原理を情報理論と結びつけ、さらに社会資本の理論、経済社会学、知識の理論、産業の多様化や経済発展の実証研究とも関連付けていきます。情報がなぜ成長するのかを問いかけることで、繁栄の進化、豊かな国と貧しい国、生産的なチームと非生産的なチーム、知識を蓄積する能力における制度の役割、そして人々が物理的に具現化された情報のパケットを生み出す能力を制限するメカニズムについて考察することになります。私たちは、社会的および経済的現象を理解するための従来のアプローチから一歩引いて、物理的、生物的、社会的、経済的メカニズムを統合し、物質ではない何かの継続的な成長を説明するための記述を生成することを目指します。その何かは、ボルツマンが魅了されたように、あなたや私をも魅了する物理的秩序、つまり情報です。それは、私たちが目を開くたびに目にする複雑さの高い集中であり、情報が宇宙のどこにでも存在するからではなく、私たちがそれから生まれ、またそれが私たちから生まれるからです。* 明らかな例外は地質学と天文学です。 --- 私が娘の出産を待っていた椅子は、あまり快適ではありませんでした。妻のアンナと私は、その土曜日の午後6時30分にマサチューセッツ総合病院に到着しました。陣痛が進むのを自宅で待っていた私たちは、陣痛が数分おきになった時点で病院に向かうことに決めました。アンナがトリアージにいる間、陣痛は強まりましたが、数時間後に受けた硬膜外麻酔のおかげで、彼女は休むために必要な麻痺感を得ることができました。今は午前2時。夜は静かでした。私たちが聞こえるのは、血圧モニターを膨らませるポンプの不定期な音だけでした。部屋は数台のディスプレイとチャールズ川に反射する街灯の明かりで照らされていました。その薄暗い光の中で、私はただアンナがベッドで穏やかに休んでいる姿を見ることができました。私は彼女の手を握りながら、快適とは言えないアームチェアに座って娘の出産を待っていました。午前3時、看護師がアンナに押し始める時間だと言いました。アンナは完全に開いており、私たちの娘アイリスは人生の中で最も重要な旅の一つを始めていました。アイリスが神経質ながらも集中している医学生の手に渡るまで、アンナが押すのにかかったのはわずか26分でした。26分というのは出産にしては短い時間のように思えますが、確かにそうです。しかし、私はその夜アイリスがした旅は、数インチの出産管を下る26分の旅ではなかったと主張します。 しかし、これは遠い過去から異星の未来への十万年の旅です。アイリスは、母親の胎内の古代から21世紀の現代社会へ、わずか26分で移動しました。誕生は本質的に時間旅行です。その夜まで、いくつかの音を除けば、アイリスは十万年前の赤ちゃんと何ら変わらない世界を体験していました。彼女は母親の胎内で、主に両親の声を聞きながら、周囲に渦巻く現代の複雑さには気づかずにいました。しかし、その無知はその夜に変わりました。アイリスは午前3時26分に、太陽の光ではなく蛍光灯や白熱灯に照らされた部屋で生まれました。彼女の父方の祖父母は、彼女の誕生を待ちわびており、初めて彼女の顔をメールの添付ファイルで見ました。アイリスが生まれた数分後に分娩室に流れ込んだ音楽は、鳥や木々からではなく、アルゴリズムの指示に従って曲を選ぶタブレットコンピュータのスピーカーから流れてきました。アイリスのその夜の旅はわずか数インチの長さで数分しか続きませんでしたが、深い意味でははるかに長い旅でした。その夜、彼女は遠い過去から文字通り素晴らしい現在へと旅をしました。アイリスの旅は私にとって特別ですが、彼女の時間旅行の形は珍しいものではありません。21世紀に生まれることは、ほとんどの赤ちゃんにとって異質な体験です。21世紀は、私たちの種が進化した世界とはまったく異なる世界です。それは、構築される前に夢見られた具体的な物体で満たされた非現実的な世界です。アイリスが旅をした分娩室には具体的な物体が溢れていましたが、それらの物体自体が彼女が見つけた世界を現代的にしているわけではありません。アイリスが生まれた世界と初期のヒト科の世界との違いは、物質の物理的な性質ではなく、物質がどのように配置されているかにあります。その物理的な秩序は情報です。アイリスの夜の分娩は、物体によってではなく、これらの物体に具現化された情報と、これらの物体が暗黙に持つ知識やノウハウの実用的な利用によって促進されました。彼女の夜の分娩は、単に電球の光によって照らされたのではなく、その電球に具現化された電気、エネルギー、材料の理解によって照らされました。アイリスはその夜、無作為に集められた糸ではなく、物質、知識、想像力を織り交ぜた毛布によって温められました。逆説的に言えば、アイリスは、具体的でありながらフィクションで構成されたノンフィクションの世界に生まれました。この世界は、私たちの種が進化した世界とは、物質の配置の仕方だけが異なります。物体が情報や想像力を具現化しているという事実は明白に思えるかもしれません。情報は自然の根本的な側面であり、生命そのものよりも古いものです。また、生命と共に加速した自然の側面でもあります。 情報豊かな分子、例えばDNAやRNAの複製を考えてみましょう。DNAやRNAの複製は物質の複製ではなく、物質に宿る情報の複製です。生物は情報を処理し、生み出す高度に組織化された構造です。しかし、ここでの焦点は、私たちの細胞の親密さに宿る情報生成能力ではなく、人間と社会と共に現れた情報の生成にあります。人間は情報に関して特別な動物です。他の種とは異なり、私たちは体の外に大量の情報を符号化する驚異的な能力を発展させてきました。この情報を、書籍、楽譜、音声録音、映像などに符号化された情報として単純に考えることができます。しかし、私たちが書くことができるようになる以前から、矢や電子レンジ、石の斧から物理的なインターネットに至るまで、さまざまな人工物や物体に情報を宿してきました。したがって、椅子やコンピュータ、テーブルクロス、ワイングラスを生み出す能力は、私たち人間と他のすべての種との違いに対する単純な答えです。その答えは、私たちが想像する物体の物理的な具現化を創造できるのに対し、他の種は自然の在庫に縛られているということです。 次のページでは、私たちの世界と宇宙における情報の成長を説明する物理的、社会的、経済的メカニズムについて説明します。これらは、アイリスの誕生の地が具体的でありながら魔法のようなものにする物理的秩序を生み出す責任を持つメカニズムです。一方では、情報の物理学を学びます。これにより、情報とは何か、そして情報がどのように現れるかを説明します。しかし、情報の物理学は最も単純な形の物理的秩序しか説明できません。私たちの現代社会に広がる秩序を説明するためには、物理学を超えて、情報を生み出すために人々のグループがどのように社会的および経済的プロセスを探求するかを考える必要があります。これらのプロセスは、情報を社会的に処理する能力が存在する社会的および専門的ネットワークの形成を含みます。この能力は、知識とノウハウの蓄積を伴います。知識とノウハウは計算に関連する二つの基本的な能力であり、どちらも経済や社会における情報の蓄積にとって重要です。しかし、知識とノウハウは同じではありません。簡単に言えば、知識はエンティティ間の関係やつながりを含みます。これらの関係は、実際に行動を起こさずに出来事の結果を予測するためにしばしば利用されます。例えば、タバコの使用が肺癌のリスクを高めることを知っており、そのつながりを利用して自分自身がタバコを使用せずにタバコ使用の結果を予測することができます。ノウハウは知識とは異なり、行動を実行する能力を含み、これは暗黙的です。例えば、私たちのほとんどは歩き方を知っていますが、どのように歩くかはわかりません。 私たちの多くは、物体を画像の中で識別しラベルを付ける方法を知っていますが、その知覚的および言語的な作業をどのように行っているのかは説明できません。異なる角度から物体を認識したり、顔を識別したり、食べ物を消化したり、感情を認識したりすることができるのも、私たちがそのためのノウハウを持っているからです。ノウハウとは、行動を実行するための暗黙の計算能力であり、個人レベルと集団レベルの両方で蓄積されます。 ノウハウの暗黙的な性質は奇妙に思えるかもしれませんが、それは私たちが自分の行動に気づいていない自動機械のように感じさせるからです。しかし、それは特に奇妙なことではありません。人工知能の父の一人であるマーヴィン・ミンスキーがかつて言ったように、「自分が何をしているかを認識しているコンピュータはこれまでに設計されたことがない。しかし、私たちのほとんどもそうではないのです。」 ここで最初に触れておくべきもう一つの区別は、「何かとしての情報」と「何かについての情報」の違いです。例えば、メッセージの中で伝達される情報です。車を考えてみてください。私の車は赤色で、6速マニュアルトランスミッションと1.6リットルのエンジンを搭載しているとお伝えすることができます。これはすべて私の車についての情報ですが、私の車が何であるかという情報ではありません。次の章で学ぶように、私の車は何かについての情報ではない情報で構成されています。これが物理的秩序です。私は主に、物体に具現化された物理的秩序を示すために「情報」という言葉を使用します。この定義を使う理由は、意味を伝えるために生産されたかどうかにかかわらず、物理的秩序が宇宙の計算能力と共進化するという、情報の成長に関するよりシンプルな理論を構築するのに役立つからです。社会的および経済的文脈において、この計算能力は知識とノウハウの両方を含みます。したがって、自然と社会における情報の成長を説明するために、物理的秩序とそれを生み出すための知識とノウハウの共進化を探求します。 これにより、情報が自発的に現れる最も単純な物理システムから、情報が成長し続けるために大量の知識とノウハウが必要な私たちの社会の複雑さへと進んでいきます。社会と経済の事例は最も複雑であり、ここでは知識とノウハウの蓄積が非常に制約されます。物体に具現化された情報と同様に、知識とノウハウも常に物理的に具現化される必要があります。しかし、情報とは異なり、知識とノウハウは有限の能力を持つ人間や人間のネットワークに具現化されます。人間や私たちが形成するネットワークの有限性は、知識とノウハウを蓄積し伝達する能力を制限し、結果として知識とノウハウの空間的蓄積が生じ、世界的不平等をもたらします。 知識やノウハウが人間や人間のネットワークに具現化される必要性は、私たちの世界の不均一性を説明する手助けとなります。これらのアイデアは、パートIIIとIVで取り上げ、異なる場所にいる人々のグループが生産した製品に関するデータを用いて検証します。製品は情報で構成されており、特定の場所で利用可能な知識やノウハウの表れです。したがって、私が情報の成長を説明するために用いる中心的な要素は、情報の物理的具現化としての物理的オブジェクトと、知識やノウハウの根本的な具現化としての人々です。この基本的な視点から、経済を人々が知識やノウハウを蓄積し、物理的な秩序のパケット、つまり製品を創出するシステムとして説明します。これにより、私たちはさらに多くの知識やノウハウを蓄積し、結果としてさらに多くの情報を蓄積することが可能になります。私たちはまず、物理的秩序の観点から製品の理論を構築し、その後、私たちの社会が製品を生産するために必要な知識やノウハウを蓄積できるようにする社会的および経済的メカニズムを説明することにより、経済における情報、知識、ノウハウの成長に焦点を当てます。しかし、その前に、情報の基本的な物理学とその明白でない起源について共通の理解を持つ必要があります。まず、情報が数学的および物理的に何であるかを説明します。これにより、ボルツマンとシャノンが同じ公式に行き着いた理由を理解する手助けとなり、情報が成長するための基本的な物理原則についても学ぶことができます。 無意味の身体 次の項目をカテゴリーに分けるように求められたとしましょう—距離、質量、電気力、エントロピー、美、メロディ。私は、エントロピーを美やメロディと同じカテゴリーに置くことに強い根拠があると思います。エントロピーは、部分が関連付けて見られたときにのみ存在し、部分を関連付けて見ることや聞くことによって美やメロディが認識されます。 —アーサー・エディントン 発明するためには、良い想像力と一山のガラクタが必要です。 —トーマス・A・エジソン 数ヶ月前、チリの新聞のビジネスセクションの一面に掲載された記事が目に留まりました。その記事は、世界で最も高価な車を購入したチリ人について語っていました。その車、ブガッティ・ヴェイロンは、価格が250万ドル以上であり、その購入は私が見た中で最も派手な顕示的消費の行為の一つを表しています。簡単なウェブ検索を行ったところ、車のキロ当たりの価格は約1,300ドル（約600ドルポンド）であることがわかりました。この価格を文脈に置くために、金や銀のキロ当たりの価格を見てみましょう。 日によって、純銀の1キロの価格は約1,000ドルであり、金の1キロの価格は約50,000ドルです。比較のために、普通の車の1キロあたりの価格を考えてみると、ヒュンダイ・アクセントは10ドルから、最高級のBMWであるM6は60ドルです。したがって、ブガッティはその重さに見合う金額ではありませんが、その重さ以上の価値があり、ヒュンダイ・アクセントは少なくともその重さに見合うブロンズの価値があります。ここで、ブガッティの1キロと銀の1キロを比較するのは無意味だと主張するかもしれません。実際のブガッティの1キロでできることはあまりないからです。しかし、この無意味さは、物理的な秩序、つまり情報が製品にどのように詰め込まれているかについて多くのことを教えてくれます。 想像してみてください、あなたは宝くじでブガッティ・ヴェイロンを当てました。興奮して新しい車を運転しに行くことに決めますが、興奮のあまり、壁にぶつけてしまいます。無傷で逃げられたものの、車の保険に入っていなかったため少し悲しい気持ちになります。車は完全に壊れてしまいました。さて、そのブガッティの1キロはどれくらいの価値があるのでしょうか？この質問の答えは明らかです。車のドル価値は、壁にぶつけるのにかかった数秒の間に消えてしまいましたが、その重さは消えませんでした。では、価値はどこに行ったのでしょうか？ 車のドル価値が衝突で消えたのは、衝突によってブガッティを構成する原子が破壊されたからではなく、それらの原子の配置が変わったからです。ブガッティを構成する部品が引き裂かれ、ねじれたとき、ブガッティに宿っていた情報は大部分が失われました。これは、250万ドルの価値が車の原子に保存されていたのではなく、それらの原子の配置に保存されていたということを別の言い方で表現しています。その配置こそが情報です。 したがって、ブガッティの価値は物理的な秩序、つまり情報に関連していますが、人々は情報とは何かについて今なお議論しています。情報理論の父であるクロード・シャノンによれば、情報とはメッセージを一意に特定するために必要な最小限の通信量の尺度です。つまり、ブガッティを構成する原子の配置のような配置を伝えるために必要なビット数です。しかし、シャノンの情報の定義をしっかりと理解するためには、ブガッティよりもシンプルなものから始めるのが良いでしょう。ここではツイートを使います。ツイートは、Twitterというマイクロブロードキャスティングプラットフォームで使用される140文字のメッセージです。ツイートはブガッティのように小さな情報のパケットですが、ブガッティとは異なり、私たちがコミュニケーションの行為として作成します。しかし、シャノンの理論の目的においては、それは重要ではありません。シャノンによれば、情報とはメッセージを特定するために必要な最小限のデータ量です。ランダムな文字で構成されたツイートであろうと、あなたが見た中で最もウィットに富んだツイートであろうと、シャノンの情報理論の観点からはそれは関係ありません。では、ツイートにはどれくらいの情報が含まれているのでしょうか？ ツイートの情報量を数値化するために、仮想のゲームを考えてみましょう。このゲームは、2人のTwitterユーザー、アビーとブライアンが参加します。アビーとブライアンは、お互いのツイートを「はい」または「いいえ」で答えられる質問だけを使って推測しなければなりません。ゲームをプレイするために、彼らはすべての可能なツイートが収められた本を持っています。ゲームは、アビーが本からランダムにツイートを選ぶことから始まります。その後、アビーはブライアンに自分のツイートを推測させるために「はい」または「いいえ」で答えられる質問をします。シャノンが教えてくれるのは、ツイートに含まれる情報量は、ブライアンがアビーのツイートを100％の精度で推測するために必要な最小限の「はい」または「いいえ」の質問の数に等しいということです。しかし、それは具体的に何問になるのでしょうか？簡単のために、アビーとブライアンは32文字の「アルファベット」を使用していると仮定します。これは、小文字の英字アルファベットに加え、スペース（）、スラッシュ（/）、カンマ（,）、ピリオド（.）、そしてもちろんアットマーク（@）やハッシュ（#）などのいくつかの追加文字を含みます。また、一般性を失わないように、アビーとブライアンは各文字を数字にマッピングする表を持っていると仮定します（a = 1、b = 2、[...]、@ = 31、# = 32）。ブライアンがアビーのツイートを推測する最良の方法は、各質問を使って可能なツイートの検索空間を半分に分割することです。ブライアンは、アビーのツイートを文字ごとに推測することでこれを実現できます。もしブライアンがこの戦略を採用するなら、最初の「はい」または「いいえ」の質問は「最初の文字は16より大きいですか？」となります。アビーが「いいえ」と答えれば、ブライアンはアビーのツイートの最初の文字がaからpの間であることを知ります。その情報をもとに、ブライアンは残りの文字のセットを半分に分割するための2つ目の質問をするべきです。「最初の文字は8より大きいですか？」アビーが「はい」と答えれば、ブライアンはアビーのツイートの最初の文字が9から16の間（iからpの間）であることを知ります。さて、ブライアンの次の質問が何になるかはお分かりでしょう。「最初の文字は12より大きいですか？」ブライアンは各質問で可能な文字の数を半分に減らしています。32文字の可能性があるため、ブライアンは各文字を推測するのに5問しか必要ありません（32を2で5回割ると、選択肢が1つに絞られます）。最後に、ツイートには140文字あるため、ブライアンはアビーのツイートを一意に特定するために140 x 5 = 700の「はい」または「いいえ」の質問、つまりビットが必要になります。シャノンの理論によれば、32文字のアルファベットを使用して書かれたツイートを伝えるためには700ビット、または「はい」または「いいえ」の質問が必要です。シャノンの理論は現代の通信システムの基礎でもあります。メッセージをエンコードするのに必要なビット数を定量化することで、彼はデジタル通信技術の発展に貢献しました。しかし、シャノンが彼の公式を開発したとき、彼はそれが約半世紀前にボルツマンによって発見された公式と同じであることを知らなかったのです。 著名なハンガリーの数学者ジョン・フォン・ノイマンの提案を受けて、シャノンは自らの測定基準を「エントロピー」と呼ぶことに決めました。これは、シャノンの公式が統計物理学者が用いるエントロピーの公式と同等であったからです。（伝説によれば、フォン・ノイマンはシャノンに、エントロピーと呼ぶことで、どんな議論でも勝てるようになると告げたそうです。なぜなら、誰もエントロピーが何であるかを本当に理解していなかったからです。） しかし、シャノンの仕事から生まれたエントロピーと情報の解釈は、従来の「情報」という言葉の使い方や、ボルツマンの研究から生まれたエントロピーの解釈と調和させるのが難しいものでした。シャノンの「情報」という言葉の使い方と、今日でも広く使われている日常的な「情報」の使い方との間の対立は、コンピュータを例にとると理解しやすいです。あなたの個人用コンピュータを考えてみてください。デスクトップ、ノートパソコン、スマートフォンのいずれであっても、あなたはそのコンピュータを使って写真、文書、ソフトウェアを保存します。これらの写真や文書を「情報」と呼び、もちろんその情報がデバイスのハードドライブに保存されていることをよく理解しています。しかし、シャノンによれば、ハードドライブのすべてのビットをランダムに反転させると、実質的にすべての写真や文書が削除されるにもかかわらず、ハードドライブに含まれる情報量は増加することになります。どういうことなのでしょうか？シャノンの情報の定義は、システムの状態（この場合、ハードドライブに保存されているビットの列）を伝達するために必要なビットの数だけを考慮します。ランダムなデータで満たされたハードドライブの状態を伝えるためには、写真や文書が含まれているハードドライブの状態を伝えるよりも多くのビットが必要です。なぜなら、後者には圧縮可能な相関関係が含まれているからです。したがって、シャノンの定義では、ビットをランダムに反転させた後のハードドライブには、より多くの情報が保存されていると結論づけられます。技術的には、シャノンがランダムデータを含むハードドライブの内容を伝えるためには、写真や文書を含むハードドライブよりも多くのビットが必要だと言うのは正しいのですが、シャノンの情報理論—実質的には通信工学の理論—は、日常的な「情報」の意味やボルツマンの研究と調和させるために拡張される必要があります。シャノンの研究を補完するためには、まずボルツマンの研究から生まれたエントロピーの定義を説明し、その後、写真や文書で満たされたコンピュータに関連付けられる情報豊かな状態を特定するために使用できる記述を進める必要があります。ボルツマンとシャノンのエントロピーの定義の違いを理解するために、半分満たされたスタジアムを考えてみましょう。半分満たされたスタジアムの重要な特徴の一つは、スタジアムが半分満たされる方法がたくさんあることです。その異なる方法を探ることで、エントロピーが何であるかを説明できます。まず、人々が制限なくスタジアム内を移動できる場合を考えます。 ここで、スタジアムが半分満杯になる方法の一つは、全員がフィールドにできるだけ近くに座り、上の席をすべて空けることです。もう一つの方法は、全員がフィールドからできるだけ遠くに座り、下の席をすべて空けることです。しかし、人々はランダムにすべての席を占有することでもスタジアムの半分を埋めることができます。さて、スタジアムの例を使ってエントロピーを説明するために、さらに二つのアイデアを紹介する必要があります。まず、スタジアムに座っている人々の各配置を「システムの状態」（技術的には「マイクロステート」と呼ばれます）と呼ぶことにします。次に、私たちは、平均的に占有されている列を基準にして、同等の配置を特定できると仮定します。この例において、統計物理学におけるエントロピーの定義は、同等の状態の割合に過ぎません（実際にはその割合の対数ですが、この技術的な点は私が伝えようとしていることには関係ありません）。したがって、エントロピーは、人々がフィールドにできるだけ近く、またはできるだけ遠くに座っているときに最も低くなります。なぜなら、その場合、人々がフィールドにできるだけ近く（または遠く）座る方法は一つしかないからです。エントロピーは、平均的に占有されている列が中央の列であるときに最大になります。なぜなら、その場合、平均的に占有されている列がちょうど真ん中の列になるように人々を座らせる方法がたくさんあるからです。ボルツマンのエントロピーの定義では、エントロピーは同等の状態の多様性を示します。スタジアムの場合、平均的に占有されている列が中央の列であるときに、同等の状態の数が最も多くなります。 エントロピーは一般的に無秩序と関連付けられていますが、必ずしも無秩序の尺度ではありません。エントロピーは状態の多様性（同等の状態の数）を測定します。しかし、無秩序な状態は高い多様性を持つ傾向があるため、実際には高エントロピーの状態は非常に無秩序である可能性が高いのです。だからこそ、無秩序をエントロピーと同一視することはそれほど悪い単純化ではありません。しかし、エントロピーは無秩序が増加しなくても増加することがあります。例えば、箱の中のガスがサイズを倍にして膨張する場合（またはスタジアムのサイズが倍になる場合）、箱のサイズが大きくなるとガスのエントロピーは増加します。なぜなら、大きな箱の中でガス粒子を配置する方法が増えるからです。しかし、大きな箱の中のガスは、小さな箱の中のガスよりも無秩序ではありません。 シャノンは、個々のツイートや仮想のスタジアムに座っている人々の配置など、システムのマイクロステートを伝えることに関心を持っていたため、情報をエントロピーと同一視しました（しばしばこれらの言葉を同義語として使用しました）。平均的に占有されている列が中央の列であるマイクロステートの一つを伝えるには、同等のマイクロステートがたくさんあるため、より多くのビットが必要になります。そのため、非常に具体的なメッセージが必要です。 私たちが伝えたいマイクロステートを特定するために、シャノンの言葉を借りれば、情報とエントロピーは機能的に同等です。なぜなら、メッセージを特定するのに必要なビット数（シャノンの情報）は、送信可能なメッセージの数（エントロピーとして知られる状態の多様性）の関数だからです。しかし、これがエントロピーと情報が同じものであることを意味するわけではありません。1967年のノーベル化学賞受賞者マンフレッド・アイゲンが述べたように、「エントロピーは（物理的）状態の平均を指し、情報は特定の（物理的）状態を指す」のです。 しかし、全員がスタジアムでランダムに席を選んだ状態や、ハードドライブのビットがランダムに反転した状態を伝えるのにより多くのビットが必要だということは、これらの状態がより多くの秩序や情報を体現していることを意味するわけではありません。情報はビット数が増えることを含みますが、それ以上のものです。スタジアムの例では、人々がランダムに席を選ぶ無数の状態が最も高いエントロピーを持ちながら、最も低い秩序を特徴としています（これらの状態の中には、高度に秩序だったものもあるかもしれません）。実際、自然科学や一般の人々の間では、情報をビット以上のもの、つまり秩序を含む何かと同一視する長い伝統があります。遺伝学者がDNAに含まれる情報や、楽譜、フィルムのリール、本に含まれる情報について語ることを考えてみてください。これらの例では、「情報」という言葉は、遺伝子配列や本、楽譜を伝えるのに必要なビット数だけでなく、秩序の存在を指しています。 しかし、秩序のある状態は珍しく、特異なものです。まず、この文脈で「珍しい」とは何を意味するのかを説明します。次に、情報が豊富な状態の特異性について説明します。これは、情報という言葉に広く使われる意味を与える相関関係を含んでいます。秩序のある状態の珍しさを説明するために、スタジアムの例をボルツマンが原子の文脈で説明したものに近づけて拡張してみましょう。スタジアムが半分満杯で、かつ人々が自由に動けないと仮定します。ここで許可される状態は、平均して占有される列が中央の列である状態だけです。物理システムの場合、これはシステムのエネルギーを固定することに相当します。しかし、平均して占有される列が中央の列である状態は多く存在するため、システムはまだ多くの状態から選ぶことができます。これらの状態のほとんどはかなりランダムです。しかし、一部は非常に特異です。スタジアムの人々は画面のピクセルのように振る舞うことができるため、これらの状態の中には、「INFORMATION」といった言葉を綴ったり、ハローキティの顔のような絵を描いたりする配置で座っている人々が含まれます。しかし、これらの特異な状態はどれほど一般的なのでしょうか？一般的な状態を特定するためには、すべての可能な状態のセットをマッピングする方法が必要です。 これを達成する一つの方法は、これらの状態がどのように繋がっているかを見ることです。簡単に言えば、ある状態から別の状態に単純な変換で移動できる場合、二つの状態は繋がっていると言えます。ここでは、全員が隣の席に移動できる変換を考えましょう。ただし、新しい状態が私たちの平均的な中段の制約を満たす状態である限りです。これらの変換には、全員が一席右に移動することや、スタジアムの下半分にいる人が一席上に移動する際に、上半分にいる人が一席下に移動するという変換が含まれます。原則として、これらの変換を使えば、許可された任意の状態に到達することができます。しかし実際には、任意の状態に到達するのはそれほど簡単ではありません。スタジアムの人々が隣の席をランダムに選んで座席の配置を進化させると（もちろん、中段の制約を満たす変換のみを許可する場合）、言葉を形成したり絵を描いたりする状態には決して出会うことはありません。これらの状態は非常に珍しく、到達するのが難しいのです。この演習は、秩序を伴う情報の定義を示すのに役立ちます。物理システムにおいて、情報はエントロピーの反対であり、到達が難しい珍しい相関のある構成を含みます。バグattiやギターのような原子の珍しい構成は、同じ原子のより一般的な構成よりも多くの情報を体現しています。技術的には（シャノンが正しいように）、秩序ある構成を伝達することと無秩序な構成を伝達することは、秩序ある状態における相関を無視すれば同じビット数を必要とします（これを利用してシーケンスを圧縮し、秩序ある状態を伝達するために必要なビット数を減らすことができます）。しかし、シャノンとボルツマンの考え方の調和を妨げる解釈の違いにもかかわらず、私たちはメッセージが情報で構成されているだけでなく、ほとんどのものがそうであることを結論付けることができます。では、バグattiに戻りましょう。バグattiのケースは、ツイートのケースほど単純ではありません。なぜなら、数え切れないほどの原子を配置する必要があり、単に140文字では済まないからです。また、先ほど述べたように、バグattiのケースは原子の任意の構成を探しているわけではなく、バグattiのようなものを生み出す構成を探しているのです（スタジアムの珍しい座席配置の例のように）。例えば、バグattiのタイヤを回転させることは、私たちが興味を持っている基本的な特性を変えない原子の交換をもたらしますので、タイヤが回転したバグattiはすべて同等と見なします。しかし、完璧な状態のバグattiのグループは比較的小さく、すべての原子の再配置の集合の中で（スタジアムで人々が移動するように）、完璧な状態のバグattiは非常に少ないのです。 一方、ブガッティの廃車群は、状態の多様性が高い（エントロピーが高い）構成であり、そのため、情報をあまり含まない構成となります（これらの状態のそれぞれを伝達するにはより多くのビットが必要ですが）。しかし、すべての中で最も大きなグループ、すなわちスタジアムにランダムに座っている人々に相当するものは、ブガッティが「自然な」状態にあることを示しています。この状態では、鉄は鉱石であり、アルミニウムはボーキサイトに埋め込まれています。したがって、ブガッティの破壊は情報の破壊を意味します。一方、ブガッティの創造は情報の具現化です。スタジアムの例は、ブガッティのように情報を具現化する物質の構成が珍しく、到達が難しいことを理解するのに役立ちます。また、スタジアムの例は、秩序の動的な起源を強調しています。なぜなら、どのような形の秩序が生まれるためには、原子が適切な場所を見つける必要があるからです。問題は、システムが任意の状態から任意の状態に飛び移る自由がないことです。スタジアムの例が示すように、システムの現在の状態は、システムが取ることのできる可能な経路を制約します。そして、システムが無秩序から秩序へ移行するためには、多くの連続した動きが必要です。残念ながら、無秩序から秩序へと導く経路は、秩序から無秩序へと導く経路よりも少ないのです。偶然によって進化が影響を受けるシステム（統計物理学のシステムのような）では、連続した動きを正しく行うのは容易ではありません。ルービックキューブを考えてみてください。ルービックキューブは、利用可能な経路とエントロピーの関係を完璧に示しています。なぜなら、偶然にルービックキューブを解くことは決してできないからです（絶望的な状況に陥ったときに試みるかもしれませんが）。ルービックキューブには4300兆以上の可能な状態があり（つまり、43,252,003,274,489,856,000、または4.3 x 10^19）、その中で完全に整った状態は1つだけです。また、ルービックキューブは、秩序がそれほど遠くないシステムでもあります。なぜなら、常に20手以内で解くことが可能だからです。この数字は比較的小さいように思えますが、正しい20手を見つけるのは簡単なことではありません。ほとんどの人は、より迂回的な経路をたどってキューブを解きます。キューブを解くための基本的な方法（上の十字を作る、角を配置する、中段を完成させるなど）は、通常50手以上を要します（最近まで、キューブを解くのに必要な手数は20手より多いと考えられていました）。これは、ルービックキューブには完全に整った解に至る経路がわずかしかなく、これらの経路は短いものでも長いものでも珍しく、秩序から遠ざける膨大な経路の中に隠れていることを示しています。したがって、エントロピーの増大は、子供の手の中のルービックキューブのようなものです。自然界では、情報が希少であるのは、情報が豊富な状態が存在するからだけではありません。 情報が豊富な状態は珍しいだけでなく、自然が可能な状態を探求する方法によってアクセスしづらいものでもあります。しかし、情報が豊富な状態の特性とは何でしょうか？そして、その特性に関する知識をどのように活用してそれらを特定できるのでしょうか？情報が豊富な状態の重要な特徴の一つは、長距離および短距離の相関関係が存在することです。ルービックキューブの場合、これらの相関関係は明白です。キューブが完全に整列しているとき、各色は可能な限り同じ色の隣接するピースに囲まれています。しかし、相関関係はルービックキューブのような人工物だけでなく、自然にも明らかです。例えば、DNAの鎖を考えてみましょう。DNAは長いヌクレオチド（A、C、T、G）の配列から成り立っています。DNAの鎖は非常に長く、科学が大きく進歩したにもかかわらず、私たちはまだほとんどのDNA配列が何をするのかを知りません。それでも、情報が豊富なDNAの部分を特定することは可能です。情報を特定する最も簡単な方法は、DNAの鎖をランダムなヌクレオチドの配列（A、C、T、Gが4面のサイコロを振って選ばれる配列）と比較することです。実際のDNAの配列とランダムな配列を比較することで、珍しい部分、つまりランダムな配列から予想されるものとは異なる部分を特定できます。これらの珍しい配列は、隣接するヌクレオチド間の予期しない相関関係（「単語を綴る」）や、遠く離れたヌクレオチド間の相関関係（「段落や章を綴り」、以前に使われた「単語」への「参照」を作る）を含んでいます。最終的に、これらの相関関係はDNAに情報が存在することを示しています。なぜなら、DNAに見られる配列はランダムに配列空間を探求することで得られるものではなく、進化の反復的な作業を通じて見つかり、保存され、磨かれ、拡張された珍しい配列だからです。また、DNAの例は、情報の存在が私たちの解読能力とは独立していることを示しています。DNAの順序は情報の定義に意味を再導入するものではありません。私たちは、多くの配列が何を意味するのか、または何をするのかを知るのが難しいにもかかわらず、DNAに情報が存在することを検出できます。したがって、私たちは情報と意味を混同しているわけではなく、見る人の目にある情報を探しているわけでもありません。人間のコミュニケーション（英語など）や生物学的なコミュニケーション（DNAなど）を通じて伝達される情報を特徴づける相関関係は、私たちがそれを解読する方法を知っているかどうかに関係なく存在します。これは、情報が豊富な状態の特徴であり、それを観察する人に依存するものではありません。コミュニケーションに関して言えば、意味のあるものは無意味なものに依存していることを示しています。意味のあるメッセージを伝える能力は、無意味な物理的秩序の先行する存在に基づいています。 これらの無意味な秩序の形態こそが、情報の本質です。最終的に、エントロピーの多様な状態の定義と、私たちの情報処理能力（つまり計算能力）を結びつけます。ルービックキューブの例で見たように、情報が豊富な状態は見つけるのが難しいのです。それは、そうした状態が稀であるだけでなく、それに至る道が少ないからです。だからこそ、ルービックキューブを解く能力を知性の一形態と見なすのです。ルービックキューブを解く方法を知っている人は、これらの稀な道を見つけること（またはそれを見つけるためのルールを暗記すること）に対して評価されます。しかし、ルービックキューブよりも簡単な例もあり、システムの状態の多様性と計算の関連を示すのに使えます。赤ちゃんが円柱や立方体などの形をそれぞれの穴に入れるゲームを考えてみましょう。14ヶ月の赤ちゃんは、ボールや円柱を穴に入れるのはかなり得意ですが、立方体や四角形、三角形などの形には苦労します。なぜでしょうか？ボールを穴に入れるのは簡単です。なぜなら、ボールはどのように回転させても同じ形に見えるからです（すべての状態が同等です）。円柱を穴に入れるのも簡単です。円柱はその軸を中心に回転させても形が変わらないからです。しかし、立方体を穴に入れるのはもっと難しいです。なぜなら、うまくいく回転が少ないからです。三角形の場合はさらに難しく、適合する回転がさらに少なくなります。特に、辺の長さが異なる三角形（回転が一つしか合わない場合）は、赤ちゃんにとってのルービックキューブのようなもので、解ける赤ちゃんはごくわずかです。ですから、赤ちゃんが形を穴に入れる能力を発達させるにつれて、彼らはこれらの稀な低エントロピー状態を見つける能力を育んでいるのです。可能な構成の連続体の中で、稀でありながら有用な状態を見つけることは、私たちの情報処理能力、つまり計算能力の良いミニマリスティックなモデルです。これは、赤ちゃんが形を穴に入れることにも、ティーンエイジャーがルービックキューブを解くことにも当てはまります。この章は、物理的な秩序、つまり情報が製品に具現化されていることを示すために、想像上のブガッティを壊すことから始まりました。しかし、その秩序がどこから来るのか、なぜ成長するのか、そしてなぜ経済的価値があるのかについては、まだ十分に説明していません。次の章では、物理的秩序の起源を根本的な視点から探求し、人間が経済の中でどのような秩序を蓄積し、その秩序がなぜ有用で、どのように人間が秩序の成長を助けるのかという問いは後の章に残します。情報の観点から製品の説明を終えた後、私たちはブガッティに具現化された秩序のように、秩序を生み出す能力を制限する社会的および経済的メカニズムについて説明します。これにより、私たちの世界の経済的不均衡の進化を理解し、情報の成長を社会的および経済的発展の概念にまで広げる手助けとなるでしょう。 * 数学に詳しい人々は、フィールドから遠くなるにつれて行の数が増えないスタジアムを考えてみるべきです。そして、行の番号はその行の座席とフィールドとの距離を示します。* もちろん、均一な色で塗られた完全に相関した画像（巨大な赤い四角形など）は、情報をほとんど含まないことになります。なぜなら、相関関係が非常に強いため、1つのピクセルから全体の画像を予測できるからです。これは、情報が完全に秩序だったり無秩序だったりする構造には含まれず、顔や木、車のエンジン、さらには雲のように、さまざまな距離での相関を体現するフラクタルのような非周期的でありながら、何らかの形で規則的な構造に含まれていることを示しています。 **永遠の異常** 時間の不可逆性は、混沌から秩序を生み出すメカニズムです。 —イリヤ・プリゴジン 時折、私たちは時間を逆転させたいと思うことがあります。時には、単純なミスを避けるために時間を戻したいと思うこともあります。時には、大きなミスを避けたいと思うこともあります。しかし、私たちは皆、ミスの大きさは重要ではないことを知っています。時間は一方向に流れます：過去から現在へ、若さから老いへ、生命から死へ。時間の不可逆性は、重力の引力のように、非常に顕著な物理的現実であり、明白な説明があるはずだと思われます。しかし、そうではありません。実際、20世紀まで、時間の不可逆的な進行は、私たちの種の中でも最も優れた頭脳を困惑させるパズルでした。アイザック・ニュートンとアルバート・アインシュタインは、運動の成功した理論を生み出しましたが、これらは技術的には時間逆転可能です。彼らは、大砲の弾丸、惑星、衛星の運動を、物体がどこにあるかとどこに向かっているかの明確な区別なしに説明します。この対称性は単純なシステムには当てはまりますが、なぜライオンがガゼルを食べて消化し、全く生きた動物を吐き戻さないのか、またなぜ壊れたブガッティが機能する車両に自動的に再組み立てされないのかを説明することはできません。ここでは、時間の不可逆性に興味があります。それは、魅力的な自然のパズルであるだけでなく、情報の物理的起源とも密接に関連しているからです。時間の不可逆性と情報の物理的起源は、単一の粒子の運動を支配する運動の法則には编码されていない宇宙の特性です。これらの法則がニュートンのものであれアインシュタインのものであれ、同様です。むしろ、時間の不可逆性と情報の起源は、大量の粒子の挙動を支配する追加の物理法則に依存する宇宙の特性です。これは、何かが移動する経路—軌道の基本的なアイデアが意味を失う、野生の理論的領域です。驚くべきことに、軌道が無意味になるときに時間が現れます。時間の不可逆性と情報の遍在性は、さらに大きなパズルを生み出します。 時間の不可逆性は、秩序から無秩序への普遍的な進行と関連しています。しかし、私たちが意識して以来、私たちの惑星はその逆のことを行ってきました。地球上の情報量は着実に増加しているように見え、減少しているわけではありません。この情報の普遍的な増加は、19世紀の物理学に反する事実でした。19世紀の物理学者たちは、窓の外を見ながら世界の複雑さが加速しているのを見ていましたが、ボルツマンの発見、すなわち情報は時間が経つにつれて主に失われることを理解していました。ギターが生み出す音は、音波が空気中に浸透するにつれて消えていきます。小石を池に投げ入れたときにできる波紋は、池が元の静止状態に戻ると消えてしまいます。この情報の喪失は19世紀に発見された物理学によって説明されましたが、宇宙の明確に定義された部分で今も続いている情報の増加については説明されていませんでした。この秩序の逆説に対する関心は、チャールズ・ライエルやチャールズ・ダーウィンが、私たちの惑星は聖書が示唆したように6000年ではなく、数十億年の歴史を持つことを強調した19世紀に高まりました。この印象的な新事実は、誰もが観察していた情報の異常な増加が数十億年にわたって続いていたことを示唆しています。しかし、異常は短命であり、永遠であってはなりません。したがって、この明らかな矛盾から導き出せる唯一の結論は、自然に対する私たちの理解に何かが欠けているということでした。秩序は増大していましたが、その理由は誰も知りませんでした。ボルツマンの最も重要な成功は、1878年の論文で、多くの粒子から構成されるシステムができるだけ少ない情報を持つ状態に向かうことを示したことです。これは熱力学の第二法則として知られており、数十年前にルドルフ・クラウジウスによって、より煩雑な定式化で予測されていました。熱力学の第二法則は、閉じた物理システムのエントロピーは常に増加する傾向があり、つまりシステムは秩序から無秩序へと進むことを示しています。透明な水のグラスにインクの一滴を落とすことを考えてみてください。最初の状態、インクの滴が美しい渦を描いて局在している状態は、情報が豊富です。インクが局在する方法は少ないですが、グラスの中で均等に分散する方法は多くあります。インクが拡散した最終状態は、情報が乏しい状態です。なぜなら、その状態に相当するものが多く存在するからです。したがって、水のグラスにインクを少し落とすと、時間の矢が動いているのが見えます。それは情報が豊富な状態から情報が乏しい状態へと移動します。時間が経つにつれて、宇宙は稀な構成から一般的な構成へと移行し、ボルツマンの理論はそれを完璧に説明しました。 宇宙には、インクの滴とは異なる例が数多く存在します。例えば、人間の赤ちゃんの成長や、焼けた森林の自然再生など、情報や複雑さが増加する様子が見られます。それでは、その情報はどこから来るのでしょうか？ボルツマンやマクスウェルによって予測され、後にヘルムホルツ、ギブズ、アインシュタインの熱力学によって洗練された宇宙は、均質なスープへと進化する宇宙でした。そこには情報がなく、エネルギーはもはや自由ではありませんでした（つまり、仕事をするために利用できるエネルギーが存在しなかったのです）。 20世紀の間に、時間の矢と情報の物理的起源に関する私たちの理解は、現実の物理的性質と調和するようになりました。新しい理論は、情報が異常なものではなく、むしろ予想されるものであることを示すことができました。これらの理論は、アインシュタインやニュートンの力学、ボルツマンの統計力学と矛盾するものではなく、情報の起源と時間の矢が追加の物理的原則や考慮事項に依存していることを示しました。この分野の重要な思想家は、ロシア生まれでベルギーで育った統計物理学者イリヤ・プリゴジンです。プリゴジンは、1977年に「非平衡熱力学、特に散逸構造の理論への貢献」によりノーベル化学賞を受賞しました。彼は多くの重要な洞察を生み出しましたが、ここで私たちが関心を持つのは、情報が平衡を崩した物理システムの定常状態において自然に現れるという考えです。この声明は、情報の物理的起源を要約しており、一見非常に複雑に聞こえます。しかし、いくつかの例を注意深く見ていくと、それほど難しくはないことに気づくでしょう。次の段落では、プリゴジンの声明の意味を解きほぐし、その意味が明らかになるまで説明します。 情報の物理的起源を理解するためには、まずいくつかのことを理解する必要があります。一つは定常状態の概念です。もう一つは、動的定常状態と静的定常状態の違いです。静的定常状態の非常に単純な例は、ボウルに落としたビー玉です。ここで何が起こるかは皆知っています。短い時間の後、ビー玉はボウルの底で静かに座っています。これが静的定常状態を表しています。より興味深い例は、ガスで満たされた箱です。箱の中にガスを入れてしばらく待つと、箱の右側にあるガスの量は左側の量と等しくなります。しかし、ガスで満たされた箱の定常状態は、ボウルの底に座っているビー玉のそれとは類似していません。ガスで満たされた箱では、分子はすべて固定された位置に静止しているわけではありません。分子は常に動いており、左から右へ移動するガス分子の数が右から左へ移動する分子の数と等しくなったときに定常状態に達します。 ガス（インクの滴が水の中で完全に拡散する例のように）は、動的な定常状態の一例を示しています。次に、非平衡系の定常状態について考えてみましょう。この場合の古典的な例は、浴槽の水を抜くときに形成される渦です。栓を抜くと、水が排水口に向かって急速に流れ始めると、排水口の上の水が渦を形成し始めます。この渦は定常状態であり、システム内に水が流れている限り安定しています。また、渦は情報に富んだ状態でもあります。なぜなら、渦は静止した水の中では自発的に現れない水分子の珍しい構成だからです。静止した水とは異なり、渦は水分子がランダムな方向に進むのではなく、隣接する水分子の速度や軌道と相関関係を持っている組織的な構造です。渦の情報に富んだ状態は自然に現れます。これは、非平衡系において私たちが無償で得られるものです。元の文に戻ると、渦は非平衡の物理系の定常状態において自然に現れる情報の一例であると言えます。しかし、渦だけが唯一の例ではありません。非平衡系において自発的に現れる秩序の他の多くの例があります。たとえば、煙草の煙の渦、キャンプファイヤーの催眠的な動き、さらにはコンピュータの画面の光もそうです。コンピュータの画面は、電源が入っているときには確実に非平衡の状態にあります。あなた自身や携帯電話も非平衡の物理系の例です。あなたの場合、非平衡を保つために食事をし、携帯電話の場合は毎晩充電します。プリゴジンは、ボルツマンの理論が正しいことを認識しましたが、それは地球上で観察される現象には適用されないことに気づきました。なぜなら、私たちの惑星は、平衡に向かっているより大きなシステム—宇宙—の中の非平衡のポケットだからです。実際、私たちの惑星は、いかなる形の平衡にも近づいたことがありません。太陽のエネルギーと地球の核で起こる核崩壊が、私たちの惑星を非平衡に保ち、情報が現れるために必要なエネルギーを提供しています。私たちの惑星は、広大で荒涼とした宇宙の中の小さな情報の渦のように考えることができます。プリゴジンは、宇宙の情報に富んだ性質を理解するためには、非平衡の系の統計的特性を理解する必要があることに気づきました。これらの統計的特性は、ボルツマンが研究した系の特性とは異なり、情報が自然に現れる場合を含みます。プリゴジンの画期的な発見には、非平衡系の挙動を支配するいくつかの数学的法則や原則の導出が含まれています。彼の研究は、宇宙が特異な方法で組織されており、情報が混沌の向こう側に隠されていることを示しました。鍋で水を沸かすことを考えてみてください。 まず、少しだけ熱を加えることを想像してみてください。そうすると、鍋の底にある少量の水が温まります。これらの分子は少し早く動き始めますが、熱をすぐに切ってしまうと、鍋の中の水は情報に富んだ状態に自己組織化することはありません。次に、熱を長く加え続けることを想像してみてください。水分子がより活発に動き始めると、流体は乱流になります。これは混沌とした状態で、タバコの煙の渦のように、すでに情報を含んでいます。さらに熱を加え続けると、鍋は対流の動的定常状態に入ります。ここでは、組織化された流れが現れます。混沌の後、システムは非常に整理された状態に組織化され、相関関係や情報で満たされます。プリゴジンは、平衡を崩したシステムが到達する定常状態は、整理されている傾向があることを示しました。混沌の後には情報があります。平衡を崩したシステムが情報に富んだ定常状態を特徴とすることは、情報の起源を理解する手助けとなります。地球のような平衡を崩したシステムでは、情報の出現が期待されます。もはや異常ではありません。しかし、悪いニュースは、エントロピーが常に情報に富んだ異常の境界に潜んでおり、チャンスがあればそれらを飲み込もうと待ち構えていることです。浴槽の渦は、栓を戻すか水がなくなるとすぐに消えてしまいます。これは、宇宙が平衡を崩したシステムが無償で提供する情報に富んだ定常状態をすぐに奪ってしまうことを示唆しているかもしれません。しかし、情報は反撃する方法を見つけました。その結果、私たちは情報が再結合され、創造されるのに「粘着性」が十分にある惑星に住んでいます。この粘着性は、生命や経済の出現に不可欠であり、他の基本的な物理的特性にも依存しています。情報の粘着性に寄与する最初のメカニズムは、熱力学的ポテンシャルの概念です。再び、これは複雑に聞こえますが、そうではありません。ここで知っておくべきことは、物理システムの定常状態は、熱力学的ポテンシャルとして知られる数学的関数の最小値として記述できるということです。私たちは皆、高校の物理でポテンシャルの基本的な考え方に親しんでいます。なぜなら、ビー玉がボウルの底にたどり着くのは、その状態がポテンシャルエネルギーの最小値だからです。しかし、物理システムのすべての定常状態がエネルギーを最小化するわけではありません。多くの定常状態は他の量を最小化または最大化します（例えば、箱の中で静かにしているガスはエントロピーを最大化します）。しかし、ここではこれらの量をすべて説明する必要はありません。なぜなら、私たちは主に平衡を崩したシステムを支配するポテンシャルに興味があるからです。それでは、私たちの浴槽の渦のような平衡を崩したシステムが最小化するポテンシャルは何でしょうか？ 1947年、プリゴジンは非平衡系の定常状態がエントロピーの生成を最小化することを示しました。これは、非平衡系が自己組織化し、秩序が自発的に現れる定常状態に至ることで、情報の破壊を最小限に抑えることを意味します。プリゴジンは、平衡に近い系を考慮することでこの原理を導き出しました。この系は、一つの定常状態と複数の過渡状態を特徴としています。この場合はかなり限定的であり、したがって彼の原理は、複数の定常状態の中から「選択」できる平衡から遠い系にはすぐには適用できませんでした。実際、まだ議論の余地はありますが、平衡から遠い系はエントロピー生成を最大化する定常状態を選ぶと仮定する人もいます。この最大エントロピー生成の原理は、プリゴジンの最小エントロピー生成の原理と矛盾しません。なぜなら、最大エントロピー生成の定常状態でも、過渡状態よりも少ないエントロピーを生成するからです。しかし、この議論に夢中になりすぎないように注意が必要です。私たちの目標は非平衡統計物理の複雑さに踏み込むことではなく、情報の起源を説明することだからです。したがって、平衡から遠い系を支配する可能性については保留にし、この可能性がエントロピー生成の最小化、最大化、または統計過程の不可逆性の程度であっても、自己組織化された状態によって特徴づけられ、相関が豊かで、過渡状態よりもエネルギーの散逸が少なく、生命の前提となる物理的秩序を生み出すことを結論づけます。プリゴジンとグレゴワール・ニコリスは、非平衡系と生命の関係について論じた1971年の素晴らしい論文で次のように述べています。「一般的に、構造の破壊は熱力学的平衡の近傍で支配的な状況です。逆に、... 構造の創造は、通常の熱力学的挙動を示す状態の安定性の領域を超えた特定の非線形運動法則によって起こる可能性があります。」非平衡系の統計物理は、情報を生成し、非平衡の状態でそれを保持しますが、その流動性のために、これらの系が情報を長期間保持することが難しいことがわかります。渦は突然消え、煙草の煙はぼんやりとした雲に拡散するにつれて、そのボヘミアン的な美しさを失います。非平衡系の統計的特性は、情報の非人間的な起源を理解するのに役立ちますが、その持続性についてはそうではありません。しかし、情報の持続性こそが、情報を再結合させ、生命や経済を生み出すことを可能にします。したがって、情報の持続性はその起源と同じくらい重要です。なぜなら、それがなければ、情報がさらなる情報を生むために必要な再結合が行われることはないからです。 情報の持続性は、その起源を説明する法則の中では保証されていません。再び言いますが、何か別のことが起こっているに違いありません。 1933年のノーベル物理学賞受賞者エルヴィン・シュレーディンガーは、1944年の著書『生命とは何か？』の中で、物理的に具現化された情報の永続性を、私たちが例に用いた流体システムだけを考えることで理解することはできないと指摘しました。煙、渦、インクの滴、ガスはすべて流体であり、その儚さの多くはこの流動性から来ています。したがって、情報が粘着性を持ち、再結合できる第二の理由は、それが固体に具現化されているからです。再び浴槽の渦を考えてみましょう。ただし、今度は手首をひとひねりすることで浴槽と渦を凍らせたり結晶化したりできる魔法の杖を持っていると仮定します。想像上の氷のピックを使って、氷の中から渦を彫り出してみてください。あなたの手にあるのは、少しの量子情報です。渦を解凍しない限り、その情報豊かな定常状態に存在していた情報の一部はそこに残ります。渦を固体化することで、流動的な世界で生成された情報を閉じ込め、私たちの世界の複雑さを構築するのに役立つ情報の結晶を得ることができました。私の知る限り、渦を凍らせることは物理的には不可能ですが、固体が情報の永続性と進化において重要であることを理解するための良いメンタルイメージを提供してくれます。シュレーディンガーは『生命とは何か？』の中で、固体が生命の情報豊かな性質を説明するために不可欠であることを強調しました。シュレーディンガーは、当時のすべての生物学者と同様に、生物体を構築するために必要な情報は細胞の中、たとえばタンパク質やDNAの中に隠されていることを理解していました。物理的な観点から見ると、タンパク質とDNAは技術的には結晶です。より正確には、周期的でない結晶（互いに繰り返さないが長距離の相関を持つ構造）です。音楽の楽譜を考えてみてください。同じ4つの音が何度も繰り返されるものです。その楽譜が持つ情報は、変化や逸脱が豊富なものと比べると最小限のものになります。シュレーディンガーは、情報を保存するためには非周期性が必要であることを理解していました。なぜなら、規則的な結晶は多くの情報を運ぶことができないからです。「遺伝子は確かに均質な液体の一滴ではありません。それはおそらく大きなタンパク質分子であり、すべての原子、すべてのラジカル、すべてのヘテロ環が個々の役割を果たし、他の類似の原子、ラジカル、環が果たす役割とは多少異なるのです。」 シュレーディンガーによれば、生命の現象は生物分子の非周期性とその固体・結晶的性質の両方に依存しています。非周期性は分子が情報を具現化するために不可欠であり、分子の固体性はその情報が持続するために不可欠です。 プリゴジンとシュレディンガーの考えを組み合わせることで、情報がどこから来るのか（非平衡系の定常状態）と、なぜそれが残るのか（固体に保存されるから）を理解することができます。この組み合わせの詩的な奇妙さは、私たちの宇宙が凍りついていると同時に動的であることを示している点です。物理的な観点から見ると、固体はその構造が環境の熱的変動に対して安定しているため「凍りついている」と言えます。私たちの都市は、車や建物、バス停、地下鉄、歩道などの固体で構成されています。私たちの家も、キッチンのシンクや冷蔵庫、皿、電球、洗濯機などの固体でできています。また、私たちの細胞も、細胞の機能を支える数万のタンパク質という固体で構成されています。しかし、車やタンパク質は動くことができる固体です。都市や細胞は、固体が互いに動き合う動的なシステムです。これらの物体の固体的な性質は、情報を低コストで蓄積することを可能にします。なぜなら、固体はそれに保存された情報をエントロピーの厳しい爪から守るからです。たとえそれが短い宇宙の時間であっても。しかし、情報の成長には結晶性の固体や動的な渦巻き以上のものがあります。情報が真に成長するためには、宇宙がもう一つのトリックを必要とします。それは、物質が情報を処理する能力、つまり物質が計算する能力です。 木を考えてみましょう。木は半ば「凍りついた」状態で、太陽光によって動くコンピュータです。ニューヨークの木は、日照時間に反応し、夏と冬で異なるプログラムを実行します。葉を落とすタイミングや新しい葉を芽吹かせるタイミングを見極めます。木は環境に存在する情報を処理します。そのタンパク質はシグナル伝達経路に組織されており、木が必要な水に根を伸ばす方法、病原体に脅かされたときに免疫反応を活性化する方法、そして欲しい太陽に向かって葉を押し出す方法を見つける手助けをします。木は私たちのような意識や言語を持っていませんが、情報を処理する一般的な能力を私たちと共有しています。木はノウハウを持っており、その情報処理の方法は私たちの精神的能力とは異なり、私たち自身の体が無意識に行うプロセス、すなわち消化、免疫、ホルモン調節などにより似ています。技術的には木はコンピュータですが、その電源は電気のコンセントではなく太陽です。木は私たちと同じようにMATLABを実行することはできませんが、コンピュータや私たちとは異なり、光合成を行うノウハウを持っています。木は情報を処理し、それができるのは非平衡系の定常状態であるからです。木は生きているため、計算が生命に先立つと主張するための根拠として使うことはできません（ただし、計算が人間よりも前に存在していたことの説得力のある例ではあります）。物質が情報を処理する能力の前生物的な性質を示すためには、より基本的なシステムを考える必要があります。 ここで、プリゴジンが魅了された化学システムが役立ちます。まず、化合物のセット {I} を取り、それを中間化合物 {M} を介して出力のセット {O} に変換する一連の化学反応を考えてみましょう。このシステムに {I} の安定した流れを供給するとします。もし {I} の流れが小さい場合、システムは安定状態に落ち着き、中間入力 {M} が生産され消費されることで、その数はあまり変動しません。システムは平衡状態に達します。しかし、ほとんどの化学システムでは、{I} の流れを増やすと、この平衡は不安定になり、システムの安定状態が元の平衡状態とは異なる二つ以上の安定な状態に置き換わります。これらの新しい安定状態が現れると、システムはそれらの中から「選択」しなければならず、システムの対称性が破られ、その選択によって歴史が形成されます。さらに {I} の流入を増やすと、これらの新しい安定状態は不安定になり、さらに新しい安定状態が現れます。この安定状態の増殖は、化学反応を高度に組織化された状態に導くことがあり、分子時計のような化学的振動子、すなわち周期的に一つのタイプから別のタイプに変化する化合物がその例です。しかし、このような単純な化学システムは情報を処理する能力を持っているのでしょうか？ここで、入力 {I} の濃度を変えることでシステムをこれらの安定状態の一つに押し込むことができると考えてみましょう。このようなシステムは「計算」を行っていると言えます。なぜなら、それは摂取している入力に依存した出力を生成するからです。これは化学トランジスタのようなものです。この化学システムは、非常に粗い形で原始的な代謝をモデル化しています。さらに粗い形では、これは細胞が一つの細胞タイプから別の細胞タイプに分化するモデルでもあります。細胞タイプは、これらのシステムの動的安定状態として抽象的に見ることができ、複雑系生物学者のスチュアート・カウフマンが数十年前に提唱したように考えられます。 季節の変化に反応する木々であれ、受け取る入力について情報を処理する化学システムであれ、高度に相互作用する非平衡システムは、物質が計算できることを教えてくれます。これらのシステムは、計算が生命の起源と同じくらい重要であることを示しています。これらのシステムによって符号化された化学変化は、これらの化学化合物に符号化された情報を修正しており、したがってそれは基本的な計算の形を表しています。生命は、物質が計算する能力の結果です。最後に、これらすべてが時間の不可逆性とどのように関連しているのかを説明する必要があります。結局のところ、ここが章の始まりでした。この説明のために、再びプリゴジンの研究を用い、例として、数兆のピンポン球で満たされた大きな箱を想像してみるようにお願いしたいと思います。 想像してみてください。ピンポン玉が互いに衝突しながらエネルギーを失わず、これらの相互作用が決して止まらないとします。次に、あなたがこのシステムを観察し始めたとき、すべてのピンポン玉が箱の一つの象限にきれいに整然と配置されており、さらに十分な運動エネルギー（つまり速度）を持っていて、最終的には箱全体に散らばることができると仮定します。これは、以前に使ったインクの滴の例に似ています。この単純な統計システムにおいて、時間の可逆性の問題は、特定の時点でピンポン玉の動きを逆転させて、時間が逆に流れるようにすることが可能かどうかということです。つまり、ピンポン玉を、最終的な状態が初期配置として定義した整然とした配置に戻す軌道に置くことができるのでしょうか？この「映画」を前に進めるとどうなるかを考えるのは簡単です。ピンポン玉はその絶え間ない動きで箱を満たし、私たちが今知っている動的定常状態に至ります。しかし、時間逆転の実験を試してみましょう。簡単にするために、私たちには二つの機械があると仮定します。一つの機械は、任意の数の玉の速度を瞬時に変更できるもので、各玉の望ましい速度を含む入力ファイルを提供すれば動作します。この機械は無限の精度を持っていますが、与えられた情報の精度に応じて指示を実行します。つまり、位置と速度が二桁の精度（例えば、速度をセンチメートル毎秒で）で提供されると、機械はその精度で玉の速度を設定し、指定されていない小数点以下（例えば、ミリメートル毎秒以上）はすべてランダムになります。私たちが持っている二つ目の機械は、各玉の位置と速度を有限だが任意に大きな精度で測定します。そこで、質問です。この二つの架空の機械を使って、システムの速度を逆転させて「映画」を逆再生できるでしょうか？まず、非常に粗い精度で各玉の速度を逆転させる実験を試みましょう。例えば、ある玉のx方向の速度がv = 0.2342562356237128...[m/s]の場合、最初の二桁を取って新しい速度を-0.23にすることで単純に逆転させます。この単純な逆転で映画を逆再生できるでしょうか？答えは明らかに「いいえ」です。ここで説明しているようなエネルギーを失わない数兆個のピンポン玉のシステムは、定義上カオス的であり、初期条件の小さな違いが時間とともに指数的に増大します。システムのカオス的な性質は、二桁の精度では玉を元の配置に自然に戻る軌道に置くには不十分であることを示唆しています。しかし、これは単なる精度の問題なのでしょうか、それとも根本的な制約が存在するのでしょうか？十分な精度で測定と行動ができれば、時間を逆転させることは可能なのでしょうか？ 私たちの想像上の機械を使って、この思考実験をより正確に再実行することができますが、その正確さが有限である限り、時間を逆行させることはできません。数桁の数字を使う代わりに、速度を十桁、二十桁、あるいは百桁で指定することも可能ですが、時間を逆行させることは依然として達成できません。なぜなら、カオス的なシステムでは、私たちの測定の不正確さがシステムを支配するように成長するからです。数学的な言葉で言えば、これは桁の重要性が逆転するケースです。通常、多くの桁を持つ数字では、左側の桁が右側の桁よりも重要です（特に銀行口座においては）。しかし、カオス的なシステムではそうではなく、そのようなシステムでは測定の最後の桁が支配的になるのです。それでも、どれほど正確な測定を行っても、どんな数字の右側には常に桁があります。したがって、ハイゼンベルグの不確定性原理を持ち出さなくても（これにより私たちの精度は数十桁に制限されます）、映画は常に前に進んでいるように見えると結論できます。ただし、私たちの機械で粒子の速度を変えることによってエネルギーをシステムに注入している短い時間の間だけは例外です。したがって、時間は統計的システムにおいて不可逆的です。なぜなら、多くの粒子からなるシステムのカオス的な性質は、システムの進化を逆行させるためには無限の情報が必要であることを意味するからです。これはまた、統計的システムが後ろに進むことができないことを意味します。なぜなら、どんな現在にも適合する無限の経路が存在するからです。統計的システムが前に進むにつれて、彼らはすぐに後ろに戻る方法を忘れてしまいます。この無限性は、プリゴジンがエントロピーの障壁と呼ぶものであり、ニュートンやアインシュタインが提唱した時間の理論のように空間化されない時間の視点を提供します。プリゴジンにとって、過去は単に到達不可能なものではなく、存在しないのです。過去は存在しませんが、過去があったことは確かです。私たちの宇宙には過去も未来もなく、ただ毎瞬ごとに計算されている現在だけがあります。この瞬間的な現実の性質は深いものであり、統計物理学と計算とのつながりを助けてくれます。プリゴジンの瞬間的な宇宙は、過去が到達不可能であることを示唆しています。なぜなら、それはミクロレベルで計算不可能だからです。プリゴジンのエントロピーの障壁は、理想化されたシステム（振り子や惑星の軌道など、前に進むのも後ろに戻るのも同じに見えるもの）を除いて、現在が過去に進化することを禁じています（そこにエネルギーの散逸が関与しない場合）。 この章は、時間の不可逆性と情報の起源について自問自答することから始まりました。私たちは、これらの問いを組み合わせるとパズルが生じることを学びました。なぜなら、時間は秩序から無秩序へと進む一方で、私たちの世界の複雑さは増しているように見えるからです。 普遍的なエントロピーの増加は情報の成長と矛盾しているように見えますが、実際にはそうではありません。宇宙には情報が明確なポケットで現れることを可能にするいくつかの仕掛けがあるからです。これらのポケットは自由エネルギーが豊富であり、かつ温度範囲が穏やかで固体が存在できる場所です。情報は固体に保存されると長持ちするためです。この章で説明した宇宙の熱力学は、情報が現れるための条件を理解する手助けをしてくれます。しかし、私たちが窓の外に見る複雑さを生み出す宇宙の能力は、これらの単純なメカニズムの直接的な結果ではありません。情報が真に成長するためには、宇宙にはもう一つの仕掛けが必要でした。それは物質が計算する能力です。この物質の計算能力は、単純な化学システムや私たちのような複雑な生命体に具現化されることができるもので、私たちが住む宇宙のポケットで情報が爆発的に成長するための重要な能力です。この計算能力と、人間や人間が形成するネットワークとの関係は、本書の第3部の焦点となり、システムが知識やノウハウを蓄積する能力を探求します。この計算能力と、その人間による具現化が定義する制約を用いて、社会における情報の成長を説明する必要があります。しかし、その前に、私たち人間により密接に関連する情報の物理性を理解する必要があります。これはDNAや凍った渦巻きの物理性ではなく、マカロニのネックレスから巨大なスカイライナーまで、私たちが生産し交換する単純で複雑な製品の物理性です。次に進むべきは、私たちの経済を構成する物体の詳細な説明です。製品が具現化する情報と、この情報が製品に持たせる暗黙の能力に焦点を当てます。これにより、製品を単なる情報の物理的具現化としてだけでなく、メッセージ以上の重要な何かを伝える手段として見ることができるようになります。それは知識やノウハウの実用的な利用です。 第II部 結晶化した想像力 「この世界は私たちの想像力のためのキャンバスに過ぎない。」—ヘンリー・デイヴィッド・ソロー 私はしばしば情報を処理することに疲れています。できるだけ早く動き回りますが、世界は圧倒的に広大で速いのです。メールに返信し、物を拾い、草案にコメントし、スライドを準備し、講演を行い、契約を考え、議論を考え、ウェブサイトのデザインを考え、論文を審査し、提案書を書き、図を準備し、アルゴリズムを考え、写真を撮り、飛行機に乗り、荷物を詰め、アドバイスをし、アドバイスを受け、サンドイッチを作り、エレベーターのボタンを押し、物事を思い出そうとし、もちろん言葉を並べ替えながらキーボードの前で苦しんでいます。私は広大な社会的・経済的宇宙の中の小さな移動するニューロンです。私は動き回りますが、しばしば自分がどこに向かっているのかわからないままです。 信号に引きずられながら、私は何かを作りたいという欲望と、社交的な生活を送りたいという欲望のバランスを取ろうと奮闘しています。もちろん、これは簡単なことではありません。そして、これが人生の本質です：情報を処理しながら動き回り、社会的な文脈の中で情報を育てることです。私たちは、無意味な物体と意味のあるメッセージを渡し合いながら生きています。物体は私たちの情報処理能力を高め、メッセージは他者に対する行動や態度に影響を与えます。私たちは限られた能力を補うために社会的構造を形成し、これらの社会的構造は情報を処理する方法を学びます。こうして、私たちは物体や言葉の中に情報を生み出します。私たちは、意味のあるものから無意味なものまで、周囲を創造しながら、知らず知らずのうちに情報の成長に奉仕しています。次のページでは、経済における情報の成長に寄与する社会的および経済的メカニズムについて説明します。これらのメカニズムは、物理システムに関して先ほど説明した三つの原則の延長線上にありますが、ここでは社会的および経済的システムの複雑さを取り入れる形で再構成されています。 私たちの社会が情報を蓄積する能力は、エネルギーの流れ、固体物体における情報の物理的な保存、そしてもちろん私たちの集団的な計算能力を必要とします。私たちの惑星の情報を成長させるエネルギーの流れは、明らかに太陽から来ています。植物はそのエネルギーを捕らえ、糖に変換し、長い時間をかけてそれは私たちが知っている鉱物燃料、つまり石油に変わります。しかし、私たち人類は、情報を長持ちさせる驚くべき能力も発展させてきました。私たちは、最初の石の斧を作った時から最新のコンピュータの発明に至るまで、物体に情報を蓄積する方法を学びました。これらの固体物体の創造にはエネルギーの流れが必要ですが、同時に私たちの分散した計算能力も必要です。私たちの種としての計算能力は、機能するために社会的ネットワークを必要とし、したがって制度や技術の影響を受けます。これらの制度や技術には、人間の言語の断片化、差別、信頼、コミュニケーションおよび輸送技術などが含まれます。不十分な制度や技術は、私たちが知識やノウハウを蓄積するために必要なネットワークを形成する能力を妨げ、情報の成長速度を制限する可能性があります。この本のこの部分では、人間が情報を蓄積するために創造する固体物体に焦点を当てます。詩的かつ技術的な理由から、これらの物体を「想像の結晶」と呼ぶことにします。第3部では、社会をコンピュータとして捉えるアイデアを探求し、知識やノウハウを蓄積するために必要な社会的ネットワークの形成を制限するメカニズムに焦点を当てます。 第4部では、データを取り入れ、これらの理論の予測を検証するために使用できる経験的な関連性に焦点を当て、経済成長と発展のプロセスを説明する伝統的な文献とこのアイデアを結びつけます。 情報を処理する人々の様子。サウジアラビア、リヤド。 会話や情報のパケットを交換する人々。ロシア、サンクトペテルブルク。 休息状態にある情報処理者。コロンビア、カルタヘナ。 エネルギーを消費しながらメッセージを共有する家族。チリ、サンティアゴ。 長期および短期の相関関係の大聖堂。ロシア、サンクトペテルブルク。 廃棄された情報。マサチューセッツ州、サマービル。* 経済学の伝統的な言語ではないことが多いですが。 「私たちの頭の中から！私たちは想像力について多く語ります。詩人の想像力、アーティストの想像力について話しますが、一般的に私たちは何を話しているのかを正確にはあまり理解していないと思います。それは、私たちの周りの見えない世界、科学の世界に浸透するものです。それは、私たちが見えない現実を感じ、発見するものです。」 — アダ・ラブレス 「バイクとは、鋼で作られた概念のシステムに過ぎません。その中には、誰かの頭の中から出てきた部分や形がないということはありません。」 — ロバート・M・ピルジグ 2種類のリンゴを考えてみてください：木に生るリンゴと、スーパーマーケットで買うリンゴ、そしてシリコンバレーでデザインされたリンゴ。どちらも経済で取引され、どちらも情報を体現しています。生物学的な細胞の中にあろうと、シリコンチップの中にあろうと。これらの主な違いは、部品の数や機能を果たす能力ではありません。食用のリンゴは、数万の遺伝子が複雑な生化学的機能を果たす結果です。リンゴとAppleの主な違いは、私たちが食べるリンゴはまず世界に存在し、その後私たちの頭の中に存在したのに対し、私たちがメールをチェックするために使うAppleは、まず誰かの頭の中に存在し、その後世界に存在したということです。これらのリンゴはどちらも製品であり情報を体現していますが、唯一の違いは、シリコンのAppleだけが想像力の結晶であるということです。製品を想像力の結晶として考えることは、製品が情報だけでなく想像力も体現していることを示しています。 これは、私たちが思考を通じて生成し、頭の中にあったものを模倣するオブジェクトを作ることで具現化した情報です。食用のリンゴは、名前や価格、市場が存在する前から存在していました。それらは世界に存在していたのです。概念としてのリンゴは、単に私たちの心に取り入れられたものです。一方で、iPhoneやiPadは、私たちの心の中で生まれた製品であり、精神的な輸出品です。したがって、リンゴとAppleの主な違いは、物理的な存在の源にあり、物理的な形を具現化することにはありません。どちらの製品も情報のパケットですが、唯一の違いは、リンゴが物理的な形を持つのに対し、Appleは想像の結晶であるということです。この章では、製品に具現化された情報の想像的な起源を強調します。これは、人間が成長し蓄積する情報の基本的な特性だからです。 想像の結晶化という概念を理解するために、私のメディアラボの同僚であるヒュー・ヘルとエド・ボイデンの個人的な物語を考えてみましょう。ヒューは情熱的な登山家であり、そのスポーツのリスクをよく理解しています。若い頃、彼はワシントン山で凍傷により両足を失いました。しかし、40代後半の今、ヒューはMITのキャンパスを誇らしげに歩いています。彼は少ない言葉で話す人ですが、自分の足を作り上げた彼には言葉は必要ないのでしょう。ヒューのケースは特に感動的です。彼はロボットの四肢を購入する可能性が存在しない世界に生まれました。彼がこの世を去る頃には、私たちの種は神経系に接続されたロボットの拡張を通じて四肢を回復し、触覚を取り戻す能力を持つようになるでしょう。ヒューは多くの人々が関わる研究分野に属していますが、同時に新しい物理的に具現化された情報のパケットの創造に結びつけられる完璧な例でもあります。ヒューと彼の同僚たちは、物体の創造を通じて私たちの種に新しい能力を与え、人間の可能性を広げています。しかし、ヒューの業績の最も詩的な部分は、彼がロボットの足で歩いていることではなく、彼自身の想像の固まりの上を歩いているということです。 エドのケースはヒューとは異なりますが、同様に非常に感動的です。過去10年間、エドは光を使って神経細胞を刺激する方法であるオプトジェネティクスの分野を発展させる手助けをしてきました。エドは他の研究者たちと共に、人間と機械の未来のインターフェースを発明する手助けをしています。長期的には、エドと彼の同僚たちは、私が俗に「脳のUSBポート」と呼ぶものを生み出すでしょう。脳のUSBポートは、未来の可能性の宇宙を開く技術の素晴らしい例です。これにより、ヒューのビジョンを拡張する方法で生物学的機能を回復することから、ゲームやインターネットの未来に至るまで、さまざまな可能性が広がります。この技術によって未来は、私たちが想像したり判断したりするには不十分な方法で変わっていくでしょう。 しかし、ヒューとエドの作品には共通するシンプルな側面があります。それは、どちらも想像力を結晶化した物体を創造しており、その結果として私たちの種に新たな能力を与えているということです。ヒューとエドの作品を結晶化した想像力の観点から考えることは詩的には正当化されるかもしれませんが、製品全般について考える上で有用な方法であることは一見明らかではないかもしれません。私たちが見るように、製品を想像力の結晶として考えることは、人々の製品に対する欲求を理解する手助けになるだけでなく、重要な経済プロセスを再解釈することも可能にします。その一例として国際貿易を考えてみましょう。製品の輸出を結晶化した想像力の観点から考えると、私たちはいくつかの国が想像力の純輸入国であり、他の国が純輸出国である世界に住んでいることがわかります。結晶化した想像力の概念は、ある国の輸出構造が資本や労働の豊富さ以上の情報を持っていることを示しています。国の輸出構造は、その国の人々が自動車やエスプレッソマシン、地下鉄車両、オートバイなどの想像上の物体を具体化する能力についての指紋のようなものです。そしてもちろん、これらの高度な製品を作るために必要なさまざまな具体的要因についても示しています。実際、国の輸出の構成は、その国の人口に具現化された知識やノウハウについての情報を提供します。輸出と輸入は具現化された想像力の交換を含むため、2つの国間の貿易収支—輸出の金銭的価値から輸入を引いたもの—がそのペアの想像力のバランスと逆になるのは自然なことです。国際貿易データを使ってこれらの例を見つけることは比較的簡単で、特にMITメディアラボの私の研究グループでアレックス・シモエスが修士論文として作成した経済の複雑性の観測所のような視覚化エンジンを活用すればなおさらです（http://atlas.media.mit.edu）。貿易収支が想像力のバランスと逆になる一例は、チリと韓国のケースです（図1と図2を参照）。2012年、チリは韓国に46億ドル相当の製品を輸出しましたが、そのほとんどは精製および非精製の銅でした。同年、韓国からチリへの輸出は約25億ドル相当で、主に車両や車両部品でした。チリは2012年に韓国との貿易収支が明らかにプラスでした。しかし、チリの韓国に対する想像力のバランスは明らかにマイナスであり、チリが輸出した商品にはあまり想像力が具現化されていなかったのに対し、購入した商品には多くの具現化された想像力が含まれていたからです。 図1. 2012年にチリが韓国に輸出した製品。総輸出額46.1億ドル。生銅、精製銅、豚肉など。 図2. 2012年に韓国がチリに輸出した製品。総輸出額25.4億ドル。 エチレン 自動車 ポリマー 3.54% タイヤ コーティングされたフラット ... 44.67% 精製された石油 配達トラックと石油 7.23% ロムアス（出典: atlas.media.mit.edu） 別の例としてブラジルと中国があります。2012年、ブラジルは中国に410億ドル以上の製品を輸出し、逆に334億ドルの製品を輸入しました（図3および図4参照）。ブラジルは近年、中国との貿易でプラスの貿易収支を享受していますが、想像力のバランスはマイナスです。なぜなら、ブラジルの最大のアジア経済国との貿易は主に鉄鉱石や大豆を電子機器、化学製品、さらには加工金属と交換することに関わっているからです。したがって、二国間の貿易収支といった古典的な経済概念は、製品を想像力の結晶として再解釈すると不完全に思えます。製品を人間の想像力の具現化として見るようになると、貿易収支の代わりに想像力のバランスという概念が浮かび上がります。これは、私たちが売買する原子の組み合わせを支える想像力の交換を含んでいます。具現化された想像力の交換という観点から世界を理解することは、広く流布している物語に挑戦する手助けにもなります。多くの発展途上国で広く見られ、政治的な環境でしばしば利用される物語は、原材料の輸出を搾取の行為と同一視します。ここでの搾取とは、産業内で生じる搾取的なダイナミクスを指すのではなく、抽出される経済的価値の起源に焦点を当てたより一般的な考え方を指します。次のページで示すように、その経済的価値は抽出活動に関与する人々からではなく、通常は抽出プロセスから切り離された他者の想像力から生まれます。私は、チリという海岸と山々の長い帯で24年間を過ごしたため、一般的な搾取の物語には非常に馴染みがあります。チリには長い鉱業の伝統があり、私は「原子牧場」と表現するのが好きです。しかし、これは常にそうだったわけではありません。19世紀には、チリの富は主に肥料や火薬の成分として使用される硝石の輸出から得られていました。硝石はチリ経済を活性化させました。20世紀の初めには、チリの一人当たりの所得はスペイン、スウェーデン、フィンランドよりも大きかったのです。状況は良好でしたが、振り子は反対側に揺れようとしていました。 図3. 2012年にブラジルが中国に輸出した製品。総輸出額 413億ドル 粗鉱「生の化学物質」 鉄鉱石 2.62% 肉 28.84%（出典: atlas.media.mit.edu） 図4. 2012年に中国がブラジルに輸出した製品。総輸出額 334億ドル（出典: atlas.media.mit.edu） 1909年、ドイツの化学者フリッツ・ハーバーとカール・ボッシュは、硝石を工業規模で安価に合成する方法を発見しました。 彼らの原子を結びつける能力は、チリ経済に大きな影響を与えました。その上、1914年にパナマ運河が開通したことで、チリ沿岸を航行する船の必要性が薄れ、国の経済に二度目の深刻な打撃を与えました。1910年から1921年の間、チリ経済は年率2％で縮小しました。21世紀の初めに、チリは依然として輸出志向の経済でしたが、硝石ではなく銅の輸出に焦点を当てていました。チリのケースは奇妙ではなく、実際には非常に一般的です。銅はチリにとって、天然ガスがボリビアにとって、紅茶や花がケニアにとって、放射性鉱物がナミビアにとって、大豆がアルゼンチンにとって、ダイヤモンドがシエラレオネやボツワナにとって、石油がナイジェリア、サウジアラビア、アンゴラ、コンゴ、カザフスタン、アルジェリア、赤道ギニア、ロシア、ベネズエラなどにとっての存在です。チリのアンデス山脈における銅の供給は膨大であり、チリが銅原子を保持する能力は、チリ人が想像力の結晶を輸入する能力に重要な役割を果たしています。2012年には、チリの銅輸出の価値が400億ドルを超えました。これは、チリのすべての男女や子供一人当たり約2300ドル、または平均的なチリの家族（3人構成）あたり6900ドルに相当します。しかし、なぜ銅はこれほど価値があるのでしょうか？なぜ世界の他の国々は、文字通り岩石に対してチリに毎年数十億ドルを支払うのでしょうか？銅は良い導体です。金ほどの優れた導体ではありませんが、確かにより豊富で安価です。銅は、電気の知識を活用する想像力の結晶のほとんどに使用されており、電力を生成・送電するためのシステムや自動車の電気システムなどが含まれます。しかし、すべての鉱物と同様に、銅にはその潜在的な用途を予測するためのレシピ集は付属していません。初期の人々は、銅を使って原始的な防具（銅は重くて延性があるため、理想的ではありません）、道具、台所用品を作りました。しかし、これらのアイテムは、今日のように銅を大量に採掘することを正当化する需要を生み出すことはありませんでした。19世紀に入ると、電気に対する理解が進むにつれて、銅の需要が変化し、世界的な銅の需要を増加させるさまざまな製品が生まれ、新たな採掘努力が必要となりました。大きな突破口はファラデーの誘導法則であり、これによりコイルの前で磁石を揺らすことで電気を生成する方法がわかりました。電気革命の他の先駆者には、交流の発展に大きな進展をもたらしたニコラ・テスラ、トーマス・エジソン、そしてエジソンの「電流戦争」のライバルであるジョージ・ウェスティングハウスが含まれます。電気の需要の急増において重要だったのは、電球の発明です。これは、多くの人々が作ろうとした製品でした。 初期の試みには、1802年にハンフリー・デイビーが薄いプラチナのストリップに電流を通して作った短命の白熱電球が含まれます。エジソンは1878年になってから電球の開発に取り組み始め、彼のチームは真空中に封入された炭素フィラメントが他のフィラメントよりもはるかに長持ちすることを発見しました。しかし、電球の決定的なデザインが登場したのは1904年のことで、ハンガリーのサンドール・ジャストとクロアチアのフランジョ・ハナマンがタングステンフィラメントの使用を特許取得したことによって、世界を照らすことになるのです。電球や電動モーター、その他の重要な技術の発明は、電気の実用的な利用の爆発を引き起こしました。掃除機、冷蔵庫、テレビ、ラジオ、ブレンダー、ヘアドライヤー、洗濯機、食器洗い機、給湯器、そして公共の照明や産業機械は、数十年のうちに私たちの社会を変革しました。現在、私たちは毎年2000万ギガワット時以上の電力を生成しています。これは、マーティ・マクフライを未来に何百万回も送り返すのに十分な電力であり、100ワットの電球を228億年点灯させるのに足る量で、これは宇宙の年齢の約2倍に相当します。では、これらのことがチリとどのように関係しているのでしょうか？チリと電気の歴史との唯一の関連性は、アタカマ砂漠が銅原子で満ちているという事実から来ています。これらの原子は、ほとんどのチリ人と同様に、ファラデーやテスラの情熱を支えた電気の夢を全く知らなかったのです。これらの原子を価値あるものにする発明が生まれる中で、チリはこれらの原子を人質に取る権利を保持しました。今やチリはそれらから生計を立てることができるのです。これは、前述の搾取の物語に戻ることを意味します。結晶化した想像力の概念は、チリがファラデーやテスラ、その他の人々の想像力を搾取していることを明確に示すべきです。なぜなら、銅原子に経済的価値を与えたのは発明者たちの想像力だからです。しかし、チリだけがこのように外国の創造性を搾取しているわけではありません。ベネズエラやロシアのような石油生産国は、ヘンリー・フォード、ルドルフ・ディーゼル、ゴットリーブ・ダイムラー、ニコラス・カルノー、ジェームズ・ワット、ジェームズ・ジュールの想像力を搾取しています。彼らは、内燃機関が発明されるまでほとんど無用だった暗いゼラチン状の物質の商取引に関与しているのです。価値の創出と金銭的補償の取得との間に明確な区別を設けることは、富と経済発展の違いを理解するのに役立ちます。実際、世界には裕福でありながら経済が未発展な国が多く存在します。この区別は、パートIVで詳しく探求することになります。しかし、この区別をすることは、結晶化した想像力の概念から直接導かれるものであり、経済発展は経済の一部が消費する能力に基づくのではなく、人々が夢を現実に変える能力に基づいていることを理解する助けとなります。 経済発展とは、単に物を買う能力ではなく、物を作る能力のことです。想像することの結晶を作るのは簡単ではないことは、あなたも想像できるでしょう。これを説明するために、ヒューとエドの物語に戻りましょう。ヒューとエドは、夢のような発明を創造しています。これらの技術は『スター・ウォーズ』や『ターミネーター』、『マトリックス』といった映画には頻繁に登場しますが、私たちの世界では全く普及していません。ヒューとエドが特別視されるのは、ロボットの手足や脳-コンピュータインターフェースの「アイデア」を持っていたからではなく、これらの幻想を現実にするための道を切り開いているからです。ロボットの手足を夢見るのは簡単ですが、それを実際に作るのは難しいのです。 想像の結晶を作るためには、膨大な知識とノウハウが必要です。ヒューとエドは、優れた仲間や学生たちと協力することで、この知識とノウハウを蓄積しています。したがって、ロボットの手足はヒューの想像を具現化していますが、ヒュー自身やチームメンバーの神経系は、その想像を現実に変えるために必要な知識とノウハウを体現しています。最終的には、この知識とノウハウが最も価値があり、蓄積するのが難しいのです。残念ながら、人々は製品の価値と、それを作るために必要な知識やノウハウの価値を混同したり、知識やノウハウとアイデアを混同したりすることがよくあります。後者の二つを分けるのは簡単です。私はロボットの足を作るアイデアについて話しましたが、あなたがそれを作る方法を知っているとは思えません。 知識とノウハウの価値と、それらの成果である製品の価値の違いを示すために、私の同僚から借りた別の話を紹介します。これは、MITメディアラボの創設者ニコラス・ネグロポンテが faculty meeting で私たちに共有した話です。ケルビン・ドーの物語です。ケルビンはシエラレオネ出身の若者で、廃材を使ってラジオとバッテリーを作りました。確かに多くの人々がケルビンのエンジニアリングスキルに興奮し、彼の才能を称賛しました。彼のスキルを称えるために、ケルビンはMITメディアラボに招待され、MITの訪問実践者プログラムに参加しました。プログラムの終わりに、ニコラスは彼の将来の計画について尋ねました。ケルビンは熱心に、シエラレオネに戻ってバッテリー工場を建設するつもりだと答えました。ここでニコラスは突然、話を止めました。声を抑えながら言いました。「彼がすべきこととは正反対です！」振り返ってみると、ニコラスの言いたいことは理解しやすいです。ケルビンのバッテリーは素晴らしかったですが、世界のトップバッテリーメーカーが生産するバッテリーには到底及びませんでした。ケルビンは、そのバッテリーがもたらした名声の価値と、廃材からバッテリーを作る能力の価値を取り違えてしまったのです。育てるべきは後者だったのです。 本当に価値があるのは、作り出す能力でした。ケルビンのバッテリーは素晴らしかったですが、ケルビン自身はそれ以上に素晴らしかったのです。結局、バッテリーはどこでも手に入りますが、廃材からバッテリーを作る方法を見つけられる子供たちはそう多くありません。製品を想像力の結晶として考えることで、製品に込められた情報の源の重要性を理解する手助けになります。複雑な製品は、単に機能を果たす原子の配置ではなく、想像力から生まれた秩序ある原子の配置なのです。この比喩は、場合によっては非常に文字通りの意味を持ちます。ニコラ・テスラは、機械を構築する前に完全に想像することができたと言いました。彼によれば、彼の想像力は非常に豊かで、機械の計画を心の中で完全に形成した後は、プロトタイプやモデルをいじる必要がなかったのです。私たちの多くはテスラほどクールではありませんが、それでも私たちは想像力の産物であるアイテムを生み出す活動に関わっています。私たちは、書いたり、料理をしたり、落書きをしたりすることで想像力を結晶化し、ヒューやエド、ケルビンのようであれば、発明を通じて想像力を結晶化することもできます。しかし、製品の経済的価値を完全に理解するためには、その物理的な秩序や起源を超え、その物理的な秩序が使用される文脈に関する情報を取り入れる必要があります。私たちが製品として知っている原子や電子の配置は、単に秩序があるだけではなく、特定の機能を果たすための秩序を含んでいます。ヒューの脚の場合、その機能は歩くことや走ることです。エドの脳と機械のインターフェースの場合、機能はまだ決まっていません。しかし、製品が機能を果たす能力は、私たちが秩序や情報と同一視する配置と、それらが使用される文脈に密接に関連しています。秩序と機能の関係を理解するために、図書館を考えてみましょう。図書館では、書籍をタイトル、トピック、出版年、サイズ、言語などで整理できます。これらの各秩序には情報が含まれていますが、各秩序に込められた情報は異なる機能を促進します。図書館の場合、これらは検索機能です。例えば、書籍をトピックと出版年で整理することで、量子力学に関する最も古い書籍を迅速に特定できます。著者の姓で書籍を整理することで、マーク・トウェインのすべての作品を迅速に見つけることができます。さらに、書籍をアルファベット順に整理しても逆アルファベット順に整理しても、検索機能に関しては同じであることがわかります。製品の使用における文脈の重要性を示す、より具体的な例は医薬品の錠剤です。医薬品の錠剤は、活性成分が通常小さく比較的単純な分子であるため、あまり情報を含んでいません。しかし、医薬品の錠剤は非常に有用で価値があります。なぜでしょうか？ 薬の価値を理解するためには、この情報が生み出された文脈と、その情報が使用される文脈の両方を理解する必要があります。薬には、その創造者たちの知識、想像力、ノウハウの実用的な利用が含まれています。薬の創造者たちは、その小さな化合物が生物に与える影響を特定することができましたが、彼らがどのようにそれを達成したかの知識は薬そのものには含まれていません。しかし、薬が使用される文脈には、その実用的な利用が暗黙的に存在しています。また、薬の製造者たちはそれを合成する方法を見つけ出さなければならなかったため、薬は最終的にはシンプルであるものの、知識やノウハウ、情報の使用と処理に富んだプロセスの産物であることを示唆しています。薬の価値は、この文脈にあり、薬そのものではなく、薬が使用され生み出される環境に体現された知識やノウハウ、情報に依存しています。 製品が情報の仲介者としての価値を理解するためには、文脈の概念が重要です。しかし、より重要なのは、製品が知識やノウハウの実用的な利用の仲介者であるという点です。次の章では、なぜ製品が有用であるのかを探求し、人間がなぜ自分の想像を具体化するために努力するのかという問いに答えようとします。私たちが見るように、それは単にできるからではなく、また貪欲や自己利益のためでもありません。結局のところ、ワニやシマウマが複雑な社会を築けないのは、貪欲や自己利益が欠けているからではありません。したがって、私たちの旅の次のステップでは、なぜ私たちが製品を作るのか、つまり夢を現実に変えるために尽力する理由を探ります。 私たちは食べるほとんどの食べ物を自分で作ることはなく、育てることもありません。他の人が作った服を着て、他の人が開発した言語を話し、他の人が進化させ、人生をかけて築いた数学を使っています。私たちは常に他の人の成果を取り入れています。何かを創造し、それを人類の経験と知識のプールに加えることは、素晴らしい高揚感をもたらします。—スティーブ・ジョブズ 私の講演では、参加者にその朝に歯磨き粉を使った人は手を挙げるようにお願いすることがよくあります。これは、歯磨き粉を使っていないことに対する恥ずかしさが、最も内気な参加者でさえ手を挙げることを促すため、聴衆の参加を促す良い方法だと思います。ほとんど全員が手を挙げた後、使わなかった人についてジョークを言い、次に「ナトリウムフルオライドを合成する方法を知っている人だけ手を挙げてください」と尋ねます。想像できるように、全ての手が下がります。これは、製品が私たちに体現された情報へのアクセスだけでなく、それを作るために必要な知識の実用的な利用へのアクセスも提供していることを示しています。つまり、製品は他の人々の神経系に存在する知識やノウハウの実用的な利用へのアクセスを私たちに与えているのです。この章では、私たちの想像を結晶化する能力の実用的な応用について論じます。 製品には、製造に使われる知識やノウハウの実用的な利用を広める能力が含まれていますが、同時に創造的な表現手段や人間の能力を高める手段、さらには組み合わせの創造性としての役割も果たします。歯磨き粉の例に戻ると、私たちが歯磨き粉を購入する際、単にチューブに入ったペーストを買っているわけではありません。むしろ、私たちは歯磨き粉を発明した人の創造性の実用的な利用にアクセスしているのです。歯磨き粉を作るために必要な化学合成に関する科学的知識、フッ化ナトリウムを合成するためのノウハウ、それをチューブに詰めて世界中で利用できるようにするための知識、そしてフッ素が私たちの歯を強くし、健康に良い影響を与えるという知識にアクセスしています。歯磨き粉のようなシンプルな製品が、私たちがおそらく一度も会ったことのない人々の神経系に存在する、あるいは存在した想像力、知識、ノウハウの実用的な利用に間接的にアクセスできることは、非常に魔法のようなことです。しかし、歯磨き粉の魔法は、この能力だけにあるわけではありません。製品は、私たちの個々の限界を超える能力を与えてくれるため、魔法のようなのです。製品は私たちを高めてくれます。これが、私たちが製品を欲しがる大きな理由の一つです。 ギターを考えてみてください。ギターは、ピタゴラス音階の知識と、ギターを作るための適切な木材に関する専門知識、そしてその形を整える方法を組み合わせることで、私たちが手で「歌う」ことを可能にします。もしギターがエレキギターであれば、音楽の音波をトランスデューサーを使ってキャッチし、それらの音を多くの人が楽しめるように増幅する方法に関する知識も含まれています。これらは、少なくとも大きなエレキギターを必要とする音楽を作るために必要な能力です。しかし、これらの能力は必ずしも演奏者自身のものではありません。演奏者はギターを通じてこの知識の実用的な利用にアクセスし、その結果、手で歌う能力を与えられて高められます。製品は、私たちの能力を高めることで魔法のような存在となるのです。飛行機は私たちに飛ぶ能力を、オーブンは料理する能力を、歯磨き粉は老後まで歯を保つ能力を与えてくれます。したがって、人間が製品を欲しがる良い理由は、製品が他の人々の神経系に体現された知識やノウハウの実用的な利用にアクセスすることで私たちの能力を高めてくれるからです。しかし、複雑な製品を創造する必要は、単に実用的なものだけではありません。製品の創造における表現的な要素も考慮すべきです（この表現的な要素は皮肉なことに、多くの人々に抑圧されています）。私たちは想像力を結晶化させることで、アイデアを共有可能な現実に変えることができます。快楽主義を満たすのは、消費だけではないのです。 私たちは他人に好かれたい、求められたい、そして自分たちと同じように感じてほしいと思っています。他人にも私たちの視点から世界を見る感覚を知ってほしいのです。私たちの思考を物体に再具現化することは、まさにその目的を達成するための素晴らしい方法です。インスピレーションという言葉を真剣に受け止める人なら誰でも、そのことを理解しています。私たちの思考を具体的な形やデジタルなオブジェクトに結晶化することで、他人と考えを共有できるのです。そうでなければ、私たちの思考は心の中の監獄に閉じ込められてしまいます。音楽家は、自らのアートを完成させるために音楽を録音しますが、それは同時に他人と共有でき、彼女自身を超えて生き続ける彼女の思考のコピーを作る手段でもあります。これらのコピーがなければ、彼女の才能は彼女の体に閉じ込められ、他人にはアクセスできなくなってしまいます。私たちは想像力を結晶化して思考のコピーを作り、それを他人と共有します。これにより、想像力の結晶化は創造的表現の本質となります。しかし、これは製品が単なるコミュニケーションの一形態であることを意味するのでしょうか？そうではありません。想像力を製品に結晶化する能力は表現的ではありますが、アイデアを言葉で明確にする能力とは異なります。重要な違いは、製品が物語的な説明では実現できない方法で私たちの能力を拡張できることです。歯磨き粉について話しても、歯をきれいにすることはできませんし、ガソリンの化学について話しても、車にガソリンを入れることはできません。歯磨き粉が知識、ノウハウ、想像力の実用的な使い方を具現化しているからこそ、他の人にその実用的な使い方を提供できるのです。この物理的な具現化がなければ、知識やノウハウの実用的な使い方は伝達されません。したがって、想像力を結晶化することは、私たちが心の中に蓄積した知識の実用的な使い方を共有するために不可欠です。想像力を結晶化する能力がなければ、知識の実用的な使い方は存在しません。なぜなら、その実用性はアイデアだけにあるのではなく、実装の具体性に依存しているからです。再び、製品の物理性—具体的なものでもデジタルなものでも—が私たちを拡張します。そして、この拡張を通じて、製品は言葉では伝えられないもの、すなわちノウハウ、想像力、知識の実用的な使い方を伝える手助けをします。製品が人間の能力を拡張する力を強調することで、私たちの経済に対する理解を深めることができます。経済を資源の慎重な管理、国家の富、または金融取引のネットワークとしてではなく、情報の物理的具現化とその情報が運ぶ文脈特有の特性を通じて、知識とノウハウの実用的な使い方を増幅するシステムとして見る手助けをしてくれます。これは、経済を知識とノウハウの増幅器、または知識とノウハウの増幅エンジンとして解釈することです。これは、参加する人々を拡張するために必要な情報を含む物理的なパッケージを生み出すことができる複雑な社会技術システムです。最終的に、経済とは… 人間が情報を成長させるための集合的なシステム。製品が人間の能力を拡張する能力を強調することは、富の理解を深める手助けにもなります。知識の実用的な利用を情報としてパッケージ化する能力がもたらす拡張こそが、人々が孤立している場合よりもはるかに高い快適さを享受できる理由です。これは、富と関連付けられる快適さと、私たちの種がその能力を拡張する能力との間に重要なつながりを提供します。経済が知識や想像力を増幅する能力がなければ、私たちの生活は他の動物や無人島に漂流した人の生活と何ら変わらないでしょう。想像力を結晶化する能力は、経済の複雑さについて重要な教訓を教えてくれます。市場は私たちを豊かにするのではなく賢くするものであり、私たちの種が蓄積してきた知識や想像力の実用的な利用に間接的にアクセスできる限り、富を生み出します。 経済の知識増幅の力を示すために、19世紀の物理学者マイケル・ファラデーを考えてみましょう。ファラデーは、電気の生成に不可欠な誘導の法則を開発しただけでなく、実際の物体に彼のアイデアを具現化することで、手を汚しました。ファラデーは電動モーターの発明者として知られ、後にテスラによって改良されました。したがって、私たちが髪をドライヤーで乾かしたり、床を掃除機で掃除したり、ブレンダーでダイキリを作ったりする際には、私たち自身や私たちの親、さらには祖父母が出会うことのなかったマイケル・ファラデーからの恩恵を受けているのです。 経済は、ファラデーの脳内で発展し蓄積された知識の実用的な利用を増幅するシステムです。そしてその知識は部分的にエイダ・ラブレスからインスパイアを受けています。したがって、ファラデーの霊は、ラブレスやテスラ、エジソン、マクスウェル、そして私たちがその業績を通じてしか知らない多くの偉大な科学者たちの霊とともに、すべての電気製品に宿っています。最終的に、製品の世界は私たちが単純に想像するよりも社会的であり、深い比喩的な意味において、霊が密集している世界です。これらの霊は、他者によって生み出され、物体に具現化され、私たちの中にも生き続ける情報です。したがって、想像力を結晶化する能力は、私たちの種にとって主に三つの理由で利益をもたらします。第一に、それは「偽の天才」の社会を創造する手助けをし、個々の知識を大きく超える個人の能力を持つ社会を形成します。これは、知識を有形のデジタルガジェットに具現化する能力によって可能になる拡張の直接的な結果です。第二に、想像力を結晶化することは、私たちの知識の実用的な利用を他者と共有するために不可欠です。 私たちが想像力を具体化する能力を持たなければ、創造的な表現の場はほとんど存在せず、私たちの知識の実用的な利用は心の中の牢獄に閉じ込められてしまうでしょう。最終的に、製品が提供する拡張は、人々の新しい表現方法を探求する自由を与え、新たな能力を生み出します。これは、私たちの種が想像力を具体化する能力から生まれる組み合わせ的な創造性です。 もしジミー・ペイジが金属を掘り起こし、自分でギターを作らなければならなかったら、私たちは「天国への階段」を楽しむことができなかったでしょう。また、アーネスト・ヘミングウェイが自分でペンを作り、紙を製造し、印刷機を発明しなければならなかったら、『老人と海』を書くこともできなかったでしょう。同様に、もし私が自分のノートパソコンを作らなければならなかったら、あなたはこの本を読むことができなかったでしょう。したがって、経済の知識拡張の力は、私たちの種が新しい製品を創造するための創造的な能力を解放するために不可欠です。これらの製品は私たちをさらに拡張し、新たな芸術表現の形を私たちに与えます。私たちが私たちを拡張する製品を創造する能力は、私たちの社会全体の複雑さを定義するのにも役立ちます。 この一見遠い関連性を示すために、私は人間から視点を移し、ノーバート・ウィーナーが1950年の著書『人間のための人間の利用』で提案したアリのコロニーを考えてみます。サイバネティクスの父であるノーバート・ウィーナーは、情報を私たちの身体の外に具現化する能力は私たちの種に特有のものではないことを理解していました。実際、私たちが環境に情報を印刷する能力は、アリのような他の社会性の高い種と似ています。単独のアリはそれほど賢くはありませんが、フェロモンの形で情報を蓄積する能力によって、アリのコロニーは非常に賢くなることができます。物理的な環境に情報を蓄積する能力のおかげで、アリは輸送、建設、換気、ルーティングといった難しい問題を解決することができます。人間にも同様の能力があります。しかし、私たちはフェロモンを残す代わりに、レンチやドライバー、食器洗い機、ピラミッド、椅子、ビール瓶といった想像上の物体の物理的な具現化を残します。私たちの環境に想像上の情報を蓄積する能力は、私たちの種がアリよりもはるかに複雑な社会や経済を創造する能力の鍵となっています。アリとは異なり、私たちは情報を伝達するためだけでなく、物体を通じて知識、ノウハウ、想像力の実用的な利用を提供することで、互いの能力を拡張するために情報を具現化します。 私たちが製品を知識、ノウハウ、想像力の実用的な利用を運ぶ情報の物理的な具現化として説明した今、次に人々が製品を作る能力を制限する要因を探っていきます。見ていくように、製品を作るために必要な知識やノウハウを蓄積する能力を制限する制約が、経済における情報の成長を不平等で困難なものにしているのです。 第III部 知識の量子化 2013年、バルセロナの元監督で現在はバイエルン・ミュンヘンの監督であるジョゼップ・グアルディオラ（通称ペップ）がMITメディアラボを訪れました。ペップは、友人でありMITの財務担当者であるイスラエル・ルイスからの招待を受けて訪問を決めました。イスラエル、ジョイ・イトー、そして私とのメールのやり取りの後、ペップの訪問準備を任されることになり、私はその責任を喜んで引き受けました。ペップの訪問は簡単に組織できました。私のグループやメディアラボの他のグループの学生たちは、サッカーの有名人に自分たちの成果を披露できることに興奮していました。しかし、他の学部の学生たちも彼に会いたがっていたため、私は短いQ&Aセッションを組織することにしました。このQ&Aセッションで、ある学生が「ペップ、もしロボットのチームを作ったら、あなたはそのチームを指導してくれますか？」と尋ねました。彼の返答は短く、巧妙でした。彼はこう言ったと要約できます。「チームを指導する際の主な課題は、ゲームプランを考えることではなく、そのプランを選手たちの頭に入れることです。ロボットの場合、それが課題だとは思わないので、あなたの提案はお断りします。」 ペップの答えは、人間のチームで働く際の主な課題の一つを簡潔にまとめていました。彼の長年の指導経験は、仕事の最も難しい側面の一つがゲームプランを考えることだけでなく、そのプランを選手たちに分配することだと教えてくれました。ペップの課題は単なるコミュニケーションの問題ではありませんでした。彼は選手たちに自分のゲームプランをただ暗記させることに興味がなかったのです。彼は選手たちが試合の熱気の中で自分のプランに基づいて行動できるようにしたいと考えていました。そのプランは深く内面化される必要があり、その内面化こそが指導の難しさを生んでいました。ペップの問題は身体的な内面化に関わるものでしたが、この場合は選手たちに知識やノウハウを内面化させることが求められたのです。製品が物質と情報から成るように、スポーツチームや企業、音楽グループも、ノウハウや知識を内面化した人々から成り立っています。サッカーチームに内面化された知識やノウハウは、選手たちの神経系に存在するだけでなく、チーム全体にも関わります。選手たちは集団で情報を処理し、攻撃を調整し、反撃する必要があるからです。しかし、サッカーチームに内面化された知識やノウハウは、主にチームの多様性に依存しています。ゴールキーパーやストライカー（バンドのドラマーやギタリスト、アメリカンフットボールのクォーターバックやオフェンシブラインマンのように）は、持っている個々のノウハウが異なります。これは、選手たちが他の選手の知識やノウハウと完全に重複しない形でチームに貢献することを意味します。この多様性こそが、サッカーチームが試合に勝つために必要な行動や、オーケストラがベートーヴェンの交響曲を演奏するために必要な行動を、個人では達成できない形で実現することを可能にするのです。 知識やノウハウの分配、単なる労働力の分配ではなく、これが人々のネットワークに素晴らしい能力を与えています。例えば、サッカーチームがチャンピオンズリーグで勝つために必要な能力です。しかし、この章や次の章で見ていくように、人々のネットワークに知識やノウハウを蓄積することは容易ではありません。結局のところ、この課題が情報の成長を難しくし、経済発展の問題を厄介にしています。次のページで見ていくように、経済発展の課題は、物質と情報の二重性だけでなく、システムと計算の二重性によっても制約されています。社会において、後者は人々のネットワークとその情報処理能力、つまり知識やノウハウの二重性を指します。経済システムは、すべての自然システムと同様に、情報を生み出す能力を持っていますが、その能力はシステムの計算能力によって制約されています。経済において情報が成長するためには、経済の計算能力も成長する必要があります。しかし、経済システムの計算能力を高めることは容易ではありません。なぜなら、経済の計算能力の成長は、人々が知識やノウハウをネットワークの中で体現する能力によって制約されるからです。したがって、経済における情報の成長を理解するためには、人々が必要なネットワークを形成し、個人の能力を超えた知識やノウハウを蓄積するためのメカニズムを理解する必要があります。この本の次の三章では、ネットワークを形成する能力を制限する課題や、情報の成長を促すために人々のネットワークの中で知識やノウハウを体現することについて説明します。 私たちの生活水準が向上し続けているのは、想像力を結晶化する能力のおかげです。この想像力を結晶化する能力があるからこそ、私たちは夜に本を読み、新鮮な果物や野菜を冷蔵し、数兆のオンライン文書の中から検索し、1日もかからずに世界を旅することができます。しかし、これらの素晴らしい能力をもたらす複雑な製品を作る能力は、世界中で均等に分布しているわけではありません。私たちの世界には、ほんの数カ国や地域しか作り方を知らない無数の製品が存在します。想像力を結晶化する能力は地理的にばらついていますが、その理由は何でしょうか？冷蔵庫やジェットエンジン、メモリーデバイスを作る能力がなぜ特定の地域に集中しているのでしょうか？多くの国が靴を作って輸出する方法を知っているのに、なぜごく少数の国だけがヘリコプターを作って輸出することができるのでしょうか？これらの対比の背後には何があるのでしょうか？ この質問に対する簡単な答えは、想像力の結晶を一つ一つ創り出す能力を育てることが難しいということです。国が市場に参入する前に、その市場で取引される商品をどのように作るかを理解する必要があります。この理解のステップは非常に重要です。なぜなら、過度に楽観的な経済モデルは、需要とインセンティブがあればどんな製品の生産も刺激できるとしばしば仮定しているからです。インセンティブは仲介者や商人を動機付けるために機能しますが、実際に取引される物質を提供する製造者は、何かを作るためにはインセンティブ以上のものが必要です。彼らはその方法を知る必要があります。 実際の世界で製品を作ることは難しいのです。なぜなら、それにはノウハウと知識が必要だからです。したがって、私たちの想像力を結晶化する能力が世界中で不均等に広がっている理由を理解するためには、複雑な製品を創造するために必要な知識とノウハウを蓄積することがなぜ難しいのかを理解する必要があります。前述のように、複雑な製品は知識とノウハウの実用的な利用を具現化し、増幅します。したがって、これらの製品を作る人々は、それらを「生の」形で作るために必要な知識とノウハウにアクセスできる必要があります。つまり、物品に暗黙的に具現化された知識とノウハウではなく、人間の肉体に具現化された知識とノウハウです。学術界では、この人間に具現化された知識は「暗黙の」知識と呼ばれ、明示的に説明できないノウハウを含みます。ハンガリーの多才な学者マイケル・ポランイは、「私たちはしばしば、言葉にできる以上のことを知っている」と巧みに指摘しました。 知識とノウハウの実用的な利用と、人々に具現化された知識とノウハウとの間の分離は、特定の形の知識とノウハウを持つ人々にアクセスすることが難しい場所では、製品を作ることがより難しくなることを示唆しています。もし知識とノウハウが簡単に蓄積できるものであれば、人々はまだ作り方を知らない想像力の結晶を作るために必要なノウハウを容易に取得できるでしょう。そのような世界では、どの集団も任意の製品を作り始めることが比較的容易であり、したがって国々の製品を作る能力の違いは小さいか、存在しないはずです。しかし、知識とノウハウが社会的ネットワークに閉じ込められ、コピーするのが難しい世界では、国々の想像力を結晶化する能力に大きな違いがあると予想されます。なぜなら、特定の国で利用可能な知識とノウハウの違いは、各国が生産できる製品のセットに反映されるからです。しかし、知識とノウハウを蓄積することはどれほど難しいのでしょうか？すべての証拠は、私たちの世界が知識とノウハウが「重い」ものであることを示しています。それは、私たちがその実用的な利用を具現化するために使用する原子よりも重いのです。 情報は、それが含まれている製品の中で簡単に移動させることができます。たとえば、物体、書籍、ウェブページなどです。しかし、知識やノウハウは人々の身体や、彼らが形成するネットワークに閉じ込められています。知識やノウハウは非常に「重い」ものであり、たとえば携帯電話のバッテリーのような単純な製品に関しては、アタカマ砂漠に眠るリチウム原子を韓国に運ぶ方が、韓国の科学者たちが持つリチウム電池に関する知識をアタカマのアントファガスタやカラマに住む鉱夫たちの元に運ぶよりも無限に簡単です。私たちの世界は、国々の想像力を具現化する能力において大きな国際的な違いに特徴づけられています。これらの違いは、国ごとにその人口に具現化された知識やノウハウが異なること、そして人々の中に知識やノウハウを蓄積することが難しいために生じます。しかし、なぜ私たちは夢を現実に変えるために必要な知識やノウハウを蓄積するのが難しいのでしょうか？個人レベルでは、知識を蓄積することが難しいのは、学習が経験的であるためです。つまり、私たちは主に実践を通じて、例えば職場での経験などを通じて知識やノウハウを蓄積します。この「学習は経験的である」という考え方は、社会科学や経済学において長い伝統があります。教育者で社会学者のウォルター・パウエルは次のように述べています。「多くの仕事は、知的資本や職人技に基づいており、これらは長年の教育、訓練、経験を通じて磨かれています。文化的生産、科学研究、デザイン作業、数学的分析、コンピュータプログラミングやソフトウェア開発、いくつかの専門サービスなど、知識集約型の活動の多くは、高価な周辺資源をほとんど必要としません。これらは、同様のスキルや補完的なスキルを持つ他者の能力に関するノウハウや詳細な知識に基づいています。ノウハウは通常、明文化するのが難しい暗黙の知識を含んでいます。」 知識やノウハウの暗黙性とそれが経済生活においてどのように関連するかを理解するために、あなたがイベントを企画していて、ミュージシャンを雇う必要があると想像してみてください。もし書籍に製品やサービスが結晶化するノウハウが含まれているなら、あなたは街中からランダムに誰かを選び、その人にギターと楽譜を渡すことで問題を解決できるでしょう。そのようなショーは楽しめるかもしれませんが、音楽的なエンターテインメントにはならない可能性が高いです。街中からランダムに人を選んでミュージシャンを雇うのは悪いアイデアです。なぜなら、書籍にある情報が知識やノウハウの蓄積を加速する手助けをしてくれるとしても、知識やノウハウは書籍には存在しないからです。たとえば、書籍は空手の動きのために身体をどのように位置づけるかを教えてくれますが、実際の技術を習得するには実践が必要です。 しかし、もしあなたの戦闘経験が空手の本を読むことだけであるなら、究極の格闘イベントのリングに飛び込むことはお勧めしません。ノウハウは、特に人間の神経系に主に存在します。それは、音楽家がギターを演奏する際の本能的な方法であり、アーティストが絵を描く際の流動性、トラック運転手が18輪トレーラーをバックさせる際の器用さです。それは本の中にはありません。人間の神経系に知識を取り込むことは容易ではありません。なぜなら、学びは経験的であり、社会的だからです。学びが社会的であるということは、人々が他の人から学ぶことを意味します。子供は親から学び、従業員は同僚から学ぶのです（そうであってほしいです）。学びの社会的な性質は、知識やノウハウの蓄積を地理的に偏らせます。人々は他の人から学びますが、学びたいタスクにおいて経験豊富な人から学ぶ方が、関連する経験がない人から学ぶよりも容易です。例えば、他の航空管制官から学ばずに航空管制官になることは難しいですし、病院でインターンやレジデントを経験せずに外科医になることも難しいのです。同様に、タイヤや電気回路を製造するために必要なノウハウを蓄積することも、タイヤや回路を作ったことのある人々と交流しなければ難しいのです。 最終的に、学びの経験的かつ社会的な性質は、個人が達成できる知識やノウハウの限界を設けるだけでなく、知識やノウハウの蓄積を、これらの個人が住む場所に既に存在するものに偏らせます。これは、知識やノウハウの蓄積が地理的に偏っていることを意味します。学びの社会的かつ経験的な側面は、個人が蓄積できる知識やノウハウの量に限界があることを示唆しています。その限界は、知識やノウハウを集団レベルで蓄積することをさらに難しくします。なぜなら、そのような蓄積には、知識やノウハウを個人が保持できるよりも小さな塊に分ける必要があるからです。ノウハウを分割することは、知識やノウハウの蓄積に関わる個人の数によって問題を増幅させるだけでなく、最初に分割された知識やノウハウを再構成できる構造で個人をつなぐ組み合わせの問題をもたらします。その構造がネットワークです。したがって、私たちの知識を蓄積する集団的な能力は、個人の有限な能力によって制限され、大量の知識やノウハウを分割する必要があること、そしてこの知識やノウハウを再びまとめることができるネットワークで個人をつなぐ問題によって制約されます。 この議論を簡潔にするために、人間の神経系が蓄積できる知識とノウハウの最大量を基本的な測定単位として定義します。この単位を「パーソンバイト」と呼び、人間の知識とノウハウの最大蓄積能力として定義します。パーソンバイトは、個人の限界（経験や社会的学習を含む）によってのみ制約される、パーソンバイト未満の知識とノウハウの蓄積において基本的なものであり、パーソンバイトを超える知識とノウハウの蓄積は、集団の限界（その知識とノウハウをまとめたり分配したりすることを含む）によっても制約されます。もし個人が最大で1パーソンバイトの知識とノウハウを保持できるとすれば、1パーソンバイト以上の知識とノウハウを必要とする製品は、個人のチームを必要とします。さらに、複雑な製品を作ることができるチームを作るには、比較的調和のとれた社会的ネットワークの中で知識とノウハウを蓄積する必要があります。 小さな量の生産的な知識とノウハウ（1パーソンバイト未満）を蓄積することと、大きな量（複数のパーソンバイト）を蓄積することの違いを示すために、音楽の例に戻り、ミュージシャンではなくバンドを考えてみましょう。通りからランダムに人を雇うことがミュージシャンを得るための悪いアプローチであったなら、見知らぬ人たちを集めてバンドを作ることはさらに悪いアプローチでしょう。なぜなら、バンドのパフォーマンスは単独のミュージシャンの演奏にはない複雑さの層を加えるからです。成功するバンドは、各ミュージシャンが自分の楽器に深い知識を持つだけでなく、ミュージシャン同士が一緒に演奏する方法を知っていることも必要です。サッカーチームの場合と同様に、バンドはメンバー間の深いつながりが成功に必要なネットワークです。なぜなら、パフォーマンスは単に音を組み合わせるだけでなく、それらを美しく織り交ぜることを含むからです。したがって、4人のメンバーからなる成功するバンドに必要な知識とノウハウを蓄積することは、4人のミュージシャンがそれぞれ個別に演奏するために必要な知識とノウハウを蓄積するよりも難しいのです。例えば、彼らが一緒に演奏する経験を積み、活動を調整する方法を学ぶための練習時間を加える必要があります。また、共通の言語や信頼の欠如など、人々がネットワークを形成するのを困難にする他の社会的・経済的プロセスもあります。これらの社会的プロセスについては次の2章で詳しく説明します。しかし、今のところ、私たちが知っておくべきことは、これらのプロセスが人間関係のコストを増加させると、人々が知識とノウハウを蓄積するために必要なネットワークを形成する能力を制限するということです。それでも、障害を克服し人々が集まると、結果は素晴らしいものになることがあります。 ネットワークと孤立した個人の集まりの違いは、ビートルズとそのメンバーのソロキャリアの違いや、アポロ計画と科学技術の卒業生の集まりの違いに例えられます。人々を集めることが、必ずしも文化的な影響力を持つ成果を生むわけではありませんが、そうした成果が生まれるとき、私たち人類は皆が誇りに思えるようなことを成し遂げることができます（ある場合には恥ずかしい思いをすることもあります）。私たちは、複雑な製品を創造する能力が地理的にばらついている理由を問いかけることからこの議論を始め、そのばらつきが複雑な製品を創造することが難しいことを示唆していることに気付きました。そして、複雑な製品の創造がなぜ問題を引き起こすのかを探求し、複雑な製品を創造するために必要な知識やノウハウを蓄積することが難しい理由を指摘しました。個人レベルでは、学習の経験的かつ社会的な性質が知識やノウハウの蓄積を遅らせます。しかし、より重要なのは、これが個人が蓄積できる知識やノウハウの総量を1人分のバイト（パーソンバイト）未満に制限することです。パーソンバイトは、知識やノウハウの基本的な量を表す量子化の限界を示しています。このパーソンバイトの限界は、大量の知識やノウハウの蓄積が、社会的および経験的学習の個人の制約と、大量の知識やノウハウを分割し、個人のネットワークに分配する必要から生じる集団的制約によって制限されることを意味します。 もちろん、学習の社会的かつ経験的な性質が、遺伝的要因がノウハウの蓄積に影響を与えないことを意味するわけではありません（最良の社会的環境であっても、金魚にピアノを弾かせるのは難しいです）。一卵性および二卵性双生児を用いた研究では、いくつかの行動特性と遺伝子との関連が示されています。これには、政治的な党への好みや政治参加の可能性のように、遺伝子と関連しているとは直感的に考えにくい特性も含まれます。音楽的能力も、ノウハウを蓄積することに関わる特性の一例であり、個人の遺伝的構成にも影響を受けます。最近の一卵性および二卵性双生児を用いた研究では、遺伝子が音楽的能力を説明するのに役立つことが示されており、その一因は楽器を練習する意欲に、もう一因は一般的に「才能」と呼ばれるものに影響を与えることです。 ただし、遺伝学が個人のノウハウの蓄積能力を調整できるという事実は、私たちの物語の核心には影響を与えません。なぜなら、ほとんどの集団の遺伝的多様性は十分に大きいため、民族、国、宗教グループ間の違いは遺伝子によって説明できないからです。個人間の違いが遺伝的要因によって説明できる場合でも、です。 モーツァルトの天才性は、部分的には遺伝によるものかもしれませんが、それがすべてのオーストリア人が音楽的才能を持っていることを意味するわけではなく、音痴のオーストリア人が存在しないことを示すものでもありません。したがって、個人間の遺伝的変異の説明力を、能力やキャパシティの国際的な違いを誤解するために使ってはいけません。大規模な集団においては、遺伝的変異は平均化される傾向があるからです。 「パーソンバイト」というアイデアの美しさは、知識やノウハウの蓄積を制限する要因の性質には関心を持たない点です。重要なのは、個人が知識やノウハウを蓄積する能力が有限であるという事実です。個人の能力が有限であることを受け入れると、大量の知識やノウハウを蓄積する唯一の方法は、一人分のパーソンバイト未満の単位で行うことだと認めざるを得ません。このように単位化することは、大量の知識やノウハウの蓄積をますます難しくしますが、その原因が何であれ、結果は同じです。しかし、これが物語の終わりなのでしょうか？パーソンバイトの制限は、知識やノウハウを量子化し、それらを蓄積する能力を制限する唯一の根本的な閾値なのでしょうか？それとも、知識やノウハウの量が一人分のパーソンバイトを大きく超えるときに現れる他の閾値があるのでしょうか？ 私たちの現代の現実は、一人分のパーソンバイトをはるかに超える知識やノウハウの量の結果です。次に、パーソンバイトの限界を超え、企業の知識やノウハウの蓄積能力をも超える知識やノウハウのボリュームを保持する構造を探求します。これにより、知識やノウハウの蓄積が、単に人々に知識を具現化する必要性によって量子化されるだけでなく、人々が形成するネットワークによっても量子化されることを理解する手助けとなります。ノウハウの蓄積に対する量子化がもたらす困難を理解することで、複雑な製品を生産する能力が限られた場所に集中する理由を理解し、経済発展の異なる段階にある国々を分ける根本的な違いを理解する手助けとなるでしょう。 リンクは無料ではない フォード・モーター社のリバー・ルージュ工場は、多くの人々にとって工業化の最高の表現と見なされています。1927年に完成したルージュは、93の建物から成り、合計1600万平方フィートの工場スペースを誇っていました。これはニューヨークのセントラルパークの面積の約半分に相当します！ルージュには10万人以上の労働者が働いており、一方の端で鉄鉱石を受け入れ、もう一方の端で車を生産することができました。言わば、ルージュは典型的なパーソンバイトの大聖堂でした。しかし、なぜルージュはこれほど巨大だったのでしょうか？この質問に対する古典的な答えは、規模の経済と労働の分業に関するものです。規模の経済の考え方は、アイテムの単位あたりのコストが、より多くのものを生産するにつれて減少するというものです。簡単に言えば、これは一人分の夕食を作るのと、5人家族のために作るのとの違いです。 確かに、5人分の料理を作るのは、1人分の料理を作るのに比べて5倍の労力や材料を必要とするわけではありません。一方、アダム・スミスの分業は、規模の経済を説明するためのメカニズムの一つです。分業は、各作業者がピンや車の製造の小さな部分に集中する方が、全ての作業者がそのピンや車を最初から最後まで作ろうとするよりも効率的であることを示唆しています。しかし、分業は、実際にそれを行う価値があるほどの大規模なプロジェクトに対してのみ意味があります。例えば、1本のピンを作るために分業は必要ありませんが、何十万本ものピンや、もちろん何十万台もの車を作るためには必要です。したがって、分業と規模の経済は、フォードがリバー・ルージュのような大規模な工場を望んだ理由を正当化するのに役立ちます。しかし、なぜその規模の工業複合体が車を製造するために出現したのか、ピンを作るためには出現しなかったのかを説明することはできません。ピン工場と車工場のサイズの違いを説明するためには、追加の仮定を持ち込む必要があります。この追加の仮定は、知識とノウハウの量子化です。これは、車を作るために必要な知識とノウハウを保持するためには、ピンを作るために必要なものよりも大きなネットワークが必要であることを示唆しています。確かに、車の工場が必要とする人の知識の量が、工場で働く人の数や全ての作業者が実行するタスクの数と等しいとは言っていません。むしろ、車工場で雇用される人数は、車を作るために必要な知識の上限として考えることができます。ヘンリー・フォードは、モデルTの生産をますます小さなタスクに分けました—正確には7,882のタスクです。モデルTを作るために必要なタスクの数は、ピンを製造するために必要なタスクの数よりも多いですが、それがモデルTを作るのに7,882の知識が必要だということを意味するわけではありません。単純に解釈すれば、7,882の知識は、鉄、ソイビーンズ、ゴム、そして想像力という基本的な材料から車を生産するために必要なノウハウの非常に寛大な上限であると言えます。ルージュで車を作る際に関わるタスクの数は、車を作るために必要な知識の上限であり、多くのタスクは単純であるため、同じ個人がいくつかのタスクの専門家になることができるからです。さらに、タスクが互いに関連している場合、一つのタスクで得た知識やノウハウは他のタスクでも再利用可能です。音楽家の例を使えば、ギターを弾ける人はウクレレを弾くことをより簡単に学べると言えます。したがって、人々のネットワークに蓄積された知識の適切なカウントは、複数の個人が持つ知識の重複を差し引く必要があります。車のヘッドライトとテールライトを取り付けることは二つの異なるタスクですが、両方のタスクを実行するために必要な知識やノウハウを倍増させる必要はありません。 生産的ネットワークの規模に影響を与える他の要因も存在します。パーソンバイト理論は、より大きなネットワークがより多くの知識やノウハウを蓄積するために必要であることを示唆していますが、なぜ私たちの世界にリバー・ルージュの10倍から20倍の規模を持つメガファクトリーがあふれていないのかを明示的には説明していません。結局のところ、フォードがモデルTを導入して以来、製品の複雑さは大幅に増加しているのではないでしょうか？リバー・ルージュのようなメガファクトリーの限られた普及は、私たちが「企業」と呼ぶネットワークの規模を制限するメカニズムが存在することを示唆しています。そして、生産を企業のネットワークに分散させる方が望ましいということです。これにより、ファームバイトと呼ぶべき第二の量子化限界の存在も示唆されます。これはパーソンバイトに類似していますが、知識やノウハウが人々の間で分配されることを要求するのではなく、企業のネットワーク間で分配されることを要求します。 企業の規模を制限する要因、つまり第二の量子化閾値を示唆する要因は、取引コスト理論や新制度経済学と呼ばれる学術文献の一分野で広く研究されています。さらに、人間が形成するネットワークの規模を制限する要因（企業であれそうでなかれ）は、社会資本や社会ネットワークに取り組む社会学者、政治学者、経済学者によって広く研究されています。この文献は非常に広範囲にわたるため、本章では新制度経済学の基本をレビューし、社会資本理論の議論は次の章に譲ります。 取引コスト理論、または新制度経済学は、取引のコストとそれを管理するために人々が発展させる制度を研究する経済学の一分野です。簡単に言えば、経済的なつながりのコストと、人々が商業的な相互作用に対処するためにどのように組織するかを研究する分野です。取引コスト理論の起源は、ロナルド・コースの1937年の論文「企業の本質」に遡ることができます。若き学者であったコースは、当時広く流布していた経済の説明が、彼にとって明白に思えた経済の一側面を見落としていることに気づきました。それは、経済的取引にはコストがかかるという事実です。ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスの学生であったコースは、商業の教授に最近就任したアーノルド・プラントが主催するセミナーに参加しました。そこでコースは、彼の直感に反する経済の説明を耳にし、それは彼の思考に生涯寄り添うことになります。それはサー・アーサー・ソルターの言葉で、「通常の経済システムは自らを展開する」というものでした。 アインシュタインを言い換えるなら、コースはソルターの引用の中に、単純ではなく、より単純な経済の説明を見出したと言えるでしょう。彼の画期的な1937年の論文で、コースは経済には価格システムによって調整されない多くの計画が含まれており、それは主に企業の境界内で行われることを指摘しました。 彼は、経済に関する説明が明らかな側面を見落としていることに気づきました。たとえば、企業内で異なる部門に移動する労働者は価格システムに反応しているのではなく、マネージャーの指示に従っているという事実や、契約の作成や実行には非常に多くの作業が伴うことです。コースは、経済取引が簡単ではなく、経済が多くの同僚が考えるほど流動的ではないことを指摘しました。コースの見解では、経済は流動的で摩擦のない市場取引の集合体ではなく、互いに隔てられ、価格メカニズムの動態からも守られた意識的な力の島々の集合体です。コースは、企業は階層的であり、企業内の労働者同士の相互作用はしばしば政治的であると強調しました。したがって、コースの見解では、労働者を雇うことは、まだ具体的に定義されていないタスクを実行するために人を雇う契約の一形態であり、労働者が数ヶ月後に何を求められるかは、雇用時にはほとんど知られていません。コースは、これらの力の島々の存在と境界を説明することに学問のキャリアの多くを捧げました。彼の答えは、企業の取引コスト理論として知られるようになりました。コースの企業の境界に関する説明は、素晴らしくシンプルでした。それは、経済取引がコストを伴い、価格メカニズムの熱心な支持者たちが信じるほど流動的ではないという考えに基づいています。しばしば、市場取引には交渉、契約の作成、検査の設定、紛争の解決などが必要です。これらの取引コストは、企業の境界を理解する手助けとなります。コースによれば、私たちが企業と呼ぶ中央計画の島々を理解するための簡潔な方法は、企業内で行われる取引のコストが市場取引のコストに等しくなる点を探すことです。外部取引のコストが内部取引のコストよりも低くなると、企業は成長を止めます。なぜなら、内部で生産するよりも市場から購入する方が良いからです。ここで私が提示するコースの理論のミニマリスト版は、企業と呼ばれるネットワークのサイズを制限する根本的な力が存在すること、したがってこれらのネットワークが蓄積できる知識やノウハウには限界があることを理解するのに役立ちます。さらに、リンクのコストとこれらのネットワークのサイズとの間には根本的な関係があることも示しています。リンクが安価であればあるほど、ネットワークは大きくなります。さらに重要なのは、企業の限られたサイズが、形成できるネットワークよりも大きな知識のボリュームは企業のネットワーク間で共有される必要があることを示している点です。したがって、コースは、リバー・ルージュのような工場が世界を支配していない理由を説明する手助けをしてくれます。単一の企業ではなく、企業のネットワークによって生産される製品の例としては、パーソナルコンピュータがあります。 個人用コンピュータには特定のブランドがある一方で、完成したコンピュータの異なる部品は異なる企業によって設計・製造されています。カリフォルニアで誇りを持って設計されたAppleのデバイスでさえ、ディスプレイなどの部品は他の企業、例えばAppleのライバルであるSamsungによって設計・製造されています。実際、スティーブ・ジョブズがAppleに復帰した直後、彼はデバイスの製造を外注し、他の企業の技術に大きく依存するようになりました。iPodは、東芝が発明した小型ハードドライブによって実現されました。iPhoneのゴリラガラスの画面は、ニューヨーク州のガラスメーカーであるコーニングの発明です。Apple製品に当てはまることは、多くの現代のデバイスにも当てはまります。実際、あなたのコンピュータがどのブランドであっても、それはおそらく電子部品のサラダのようなものでしょう。IntelやAMDのチップで動作し、Quantum、Samsung、Seagate、またはFujitsuのハードドライブを搭載し、Kingston、Corsair、またはPNYのメモリを使用し、D-Link、TP-Link、またはNetgearのネットワークカードを備えています。これらのブランドや企業は、あなたの機械にロゴを貼った企業とは異なる可能性が高く、コンピュータは企業のネットワークによって構築されていることを示しています。しかし、コンピュータに関与する企業のネットワークは、これまで説明した以上に大きいのです。一部のコンピュータはオペレーティングシステムと同じブランドを持っています（つまり、Mac）。しかし、コンピュータを楽しく便利にするアプリケーションソフトウェアは、Adobeのような大企業や、BlekやMachinarium、World of Gooのようなクールなゲームを作る小さなインディーゲームスタジオなど、さまざまな企業から提供されています。最後に、多くの人がコンピュータを使ってインターネットにアクセスするため、結局このソフトウェアとハードウェアのサラダは、FacebookやTwitterのようなソーシャルネットワーキングサイトを訪れたり、ニューヨークタイムズの記事を読んだり、World of Warcraftのような大規模マルチプレイヤーオンラインゲームをプレイするための単純な前提条件となります。世界で最も複雑な製品を作るために必要な膨大な知識とノウハウの量と、企業が持つ限られたノウハウのキャパシティとの対比は、なぜ私たちがファームバイトの限界を超え、複雑な製品を作るために企業のネットワークが必要なのかを説明しています。しかし、知識とノウハウの大規模な蓄積プロセスが、ファームバイトの閾値を超えると難しくなるかどうかは示していません。コースの直感は、企業のネットワークが知識とノウハウを保持する能力はリンクのコストに依存すると教えてくれます。つまり、リンクの作成と維持が安価であれば、企業の大規模なネットワークを作ることが容易になり、膨大な知識とノウハウを蓄積することも容易になります。一方、リンクが高価であれば、企業をつなぐことが難しくなり、膨大な知識とノウハウを蓄積するために必要な企業や人々のネットワークを作ることも難しくなります。要するに、リンクが高コストであれば、私たちの世界は断片化してしまいます。 企業間のネットワークが大量の知識やノウハウの蓄積を促進するのか、それとも妨げるのかという問いに答えるためには、企業間のリンクのコストについてもっと学ぶ必要があります。この議論の中で直面する問題は、2つの企業が相互作用する方法が多岐にわたることです。そのため、企業の相互作用について一般的に語ることは単純化しすぎています。企業間の相互作用には、カタログからインクカートリッジを注文するような単純なものもあれば、新しい製造工場の建設のためのパートナーシップを構築するような非常に複雑なものもあります。さらに、多くの企業の相互作用は社会的ネットワークに埋め込まれており、これは次の章で考慮する事実です。したがって、リンクのコストについて語ることは簡単ではなく、リンクを十分に狭く定義した場合にのみ意味があります。 ロナルド・コースの弟子であるオリバー・ウィリアムソンは、商業的リンクにはさまざまなサイズがあることを理解していました。彼は、企業間の相互作用のコストと、それらのリンクを管理するために人々が発展させる制度との関係について広範に執筆しました。ウィリアムソンのリンクの分類は、2つの軸に基づいています。1つ目の軸では、取引を頻度によって再発的なものと偶発的なものに分け、2つ目の軸では、取引を特異性によって非特異的なものから特異的なものに分けています。 ウィリアムソンの世界観を理解するためには、商業的リンクを確立するために必要な書類や人員の量を考えてみてください。例えば、地元のコーヒーショップでラテを購入することを考えてみましょう。これは非常に少ない書類—レシート—と、レジ係とバリスタから数秒の時間を必要とするだけです。このタスクを完了するために仲介者は必要ありません。ウィリアムソンの言葉を借りれば、コーヒーを買うことは非特異的な再発的取引です。次に、家を買うことを考えてみましょう。これは、はるかに多くの書類を必要とする取引です。家は比較的特異的な購入でもあるため、取引は買い手と売り手の外部にある制度、例えば住宅ローンを発行する銀行、住宅検査官、不動産業者、不動産弁護士などによって促進される可能性が高いです。ウィリアムソンの言葉を借りれば、家の購入は偶発的で特異的な相互作用であり、追加の制度によって監視される必要があることを意味します。最後に、長期的で非常に特異的な契約を考えてみましょう。例えば、衣料品メーカーが非常に特異的なボタンを製造するボタンメーカーとの長期的な協力関係を確立したいとします—例えば、金と銀の小さなパイナップル型のボタンなどです。ウィリアムソンの言葉を借りれば、これは特異的で再発的な相互作用です。このような相互作用では、サプライヤーとの関係を築くことが、外部の制度の参加よりも重要です。 ウィリアムソンは、彼の分類スキームを用いて、経済的取引とそれらの管理に最も適したガバナンス構造を結びつけました。 私たちのケースでは、取引を種類別に分類することに興味があります。これは、関与する機関を説明したいからではなく、知識やノウハウを蓄積するために必要なネットワークの形成に影響を与えるリンクのコストを知りたいからです。コースの直感に従えば、安価なリンクはより大きなネットワークを生み出し、パーソンバイト理論は、より多くの知識やノウハウを蓄積するためには大きなネットワークが必要であることを教えてくれます。ここにウィリアムソンの直感を加えましょう。まず、最も単純なリンクである市場の相互作用を考えてみます。ウィリアムソンが「非特定」と呼ぶこれらのリンクは、コーヒーやヘラ、電球、あるいは一枚のプレキシガラスを購入することなどです。過去数十年の間に、輸送や通信技術の変化などにより市場取引のコストは低下しました（図5-8参照）。そのため、市場リンクで構成されるネットワークはより流動的で密度が高くなることが期待されます。例えば、20世紀の間に物品の移動にかかるインフレ調整後のコストは90％も低下しました。一方、過去300年の長距離通信の変化は、電報がフランスのエリートによってメッセージを伝えるために使われていた機械装置から、ビデオ会議がティーンエイジャーの娯楽となる世界へと私たちを導きました。コストが下がることで、長距離市場リンクの数は増加し、それに伴い市場の相互作用のネットワークにおける知識の蓄積能力も向上するはずです。市場の相互作用のコストは、関税の引き下げや輸送・通信の改善によって直接的に削減されましたが、基準の出現などの他の要因も市場の相互作用のコストを低下させています。コンピュータ業界における基準の例としては、VGAポート、Wi-Fi、USBポートなどがあります。これらの基準により、製造業者は製品をシームレスに接続できるようになり、製造業者間の調整が不要になります。実際、USBポートはインテル、コンパック、DEC、IBM、マイクロソフト、NEC、ノーテルの協力によって発明され、非常に安価なライセンスを通じて提供されました。これらの製造業者は、標準インターフェースのエコシステムの利益が、高価なライセンスから得られる私的な利益よりも大きいことを理解していたためです。 現代の世界では、基準が広く普及しています。これは、基準に従う企業や人々の間の相互作用のコストを削減するからです。そのため、基準が市場と共に進化するのは驚くべきことではありません。数世紀前には、ポンドやパイントのような単純な重量や容量の測定基準が標準化されていなかったことを知って驚く人も多いでしょう。同じ言葉が異なる町で使われていても、ポンドの重さは町ごとに異なり、時には4倍も違うことがありました。しかし、都市同士の交易が始まり、政府がより広い地域に権力を及ぼすようになると、基準の使用が増えていきました。基準と市場の共進化は理解しやすいもので、他の町の業者から1ブッシェルのトウモロコシを買う人は、その1ブッシェルが両方の町で同じ意味を持つことを望むでしょう。したがって、交易の可能性が標準化のインセンティブを生み出し、基準の使用に熱心な政府の拡大を助けました。 古代の基準のもう一つの例は言語です。言語は、人々が複雑なアイデアを伝え、行動を調整し、商業的なつながりを確立する能力を持つことで、ネットワークを構築することを可能にします。言語は本質的な基準であり、バベルの塔を建設した人々のネットワークと、「神」が彼らを言語的に分断した後に残された断片的なネットワークとの違いを生み出します。今日、私たちの世界は依然として言語的に断片化されていますが、その断片化は減少し、構造化されています。1万2000年前、人類は推定で1万2000の言語を話していました。現在、世界中で約6000の言語が話されていますが、世界の大多数の人々は数少ないグローバルな言語でコミュニケーションをとっています。そして、TwitterやWikipedia、書籍の翻訳を含む多くの重要なオンラインおよびオフラインのフォーラムでは、英語が他のほとんどの言語間のコミュニケーションをつなぐ「ハブ」言語として浮上しています。チリ人でロシア人と結婚し、アメリカ、イスラエル、ブルガリア、マケドニア、チリ、アルゼンチン、ドイツ、インドの学生と共に働いている私は、英語のようなグローバルなハブ言語の存在がもたらす利点の生きた例です。 さて、この議論を企業が大規模な知識やノウハウを蓄積するためのネットワークを構築する能力に戻しましょう。市場のつながりに焦点を絞ると、国内外の企業のより密なネットワークを構築する能力は、コミュニケーションや輸送技術の改善、そして言語や技術における基準の普及によって強化されてきたと言えます。したがって、コストが削減されることは安全に結論づけられます。 狭く定義された商業的なつながり、つまりカタログから何かを注文するのと同じくらい簡単なつながりは、過去100年で減少してきました。一方で、これらの単純な相互作用に基づく企業や人々のネットワークにおける知識やノウハウの蓄積能力はおそらく増加しています。これらのネットワークは主に製造ネットワークを含んでおり、製造活動は知識やノウハウの実用的な利用を伴う中間製品のコミュニケーションや交換を含んでいます。ジェラルド・デイビスの『Managed by the Markets』では、バービー人形の製造について説明されています。バービー人形の製造は、20か国で行われる一連のプロセスを含んでいます。もしバービーを製造するのに必要な知識が自動車の製造よりも少ないと仮定するなら（おそらくそうでしょう）、製造が分散しているのは、バービー人形を作るのに必要な知識やノウハウが企業が保持できる以上に多いためではなく、国際的な商業的つながりを確立するコストが削減されたために、バービー人形を作るための知識やノウハウが20か国に広がることが可能になったからだと結論できます。しかし、コースとウィリアムソンが指摘したように、すべての相互作用がこれほど簡単であるわけではありません。ここで、より難しいリンクの結果について話す時が来ました。これらは長期的な協力や大規模なプロジェクトを含むリンクであり、しばしば多くの書類や人々の時間を必要とします。 例えば、2つの大規模な組織が研究協力を確立したいと考えているとしましょう。この相互作用は、互いの研究に魅了された2人の研究者の興味から始まるかもしれません。しかし、「初デート」はコーヒーを飲んだり、ディナーや映画を観ることではなく、秘密保持契約に署名することになります。その後、両組織の部門長や法務部門の承認が必要な契約の作成が続き、このプロセスはしばしば数ヶ月かかります。おそらく、各組織の法務部門は知的財産に関する方針が対立しており、各々が自組織のためにすべての知的財産を求め、相手には何も与えたくないと考えているため、プロセスはさらに遅れるでしょう。その結果、相互作用の知的なロマンスは、相互作用の「婚前契約」の交渉に埋もれてしまい、離婚の可能性に関することが優先され、相互作用の豊かさが失われてしまうかもしれません。ウィリアムソンの理論を用いると、この相互作用に関与する多くの人々と膨大な書類の量は、非常にコストがかかることを示しており、したがって、こうした高度に官僚化された相互作用を含むネットワークが多くの知識やノウハウを保持することは期待できないと考えるべきです。 大規模な組織で働いたことがある方なら、私が何を言っているのか正確に理解できるでしょうし、無駄に官僚的なやり取りが蔓延していることに同意するかもしれません。大規模な組織間の最も単純なやり取りでさえ、果樹園からリンゴを摘むことやカタログから新しいプリンターを選ぶことのようにスムーズではありません。国連や多くの公的機関のような極端な例では、外部とのやり取りが長い行政手続きに制約され、膨大な数の管理者や書類、長い承認の連鎖が必要になります。このため、本来は単純な市場取引であるべきやり取り—例えば簡単なサービス調達の形式—が、必要以上に複雑なガバナンスの枠組みに縛られてしまうことがあります。その結果、リンクを確立するための官僚的な負担は、契約されるタスクを実行するために必要な努力と同等になり、組織は参加しようとしている市場から自らを排除してしまいます。このことの一つの症状は、十分な能力を持ちながらもサービスの質が低下している国々です。アメリカ政府のウェブページとシリコンバレーで作成されたものとの間に見られる顕著な質とコストの違いが良い例です。極端な非効率性は、他者とのやり取りに依存しない収益源を持つ組織によってのみ支えられます。もし依存していたら、破綻していたでしょう。これに該当するのは、税金の徴収から収益を得る政府などの組織や、ある程度無条件で資金を受け取る国連のような組織です。さらに重要なのは、これらのコストがリンクの数だけでなく、これらのリンクが接続する相手にも影響を与えることです。長く煩雑な官僚的要件は、書類や承認に関与する人々に精通した既存の組織に有利に働きます（アメリカ連邦政府の文脈では「ベルトウェイ・バンディット」と非公式に呼ばれています）。しかし、書類を通過するのが得意な人々が、必ずしも求められるサービスを提供するのに最適な人々とは限りません。極端な官僚主義は、多くの人々をつなぐ大規模なネットワークを生成しますが、実際の「人の知識」は少なくなります。利用可能な「人の知識」のほとんどは、長く政治的な承認プロセスなどの内部手続きによって消費されます。その結果、そのようなネットワークは自らのリンクによって重くなり、大きくはなりますが、知識やノウハウを生成したり蓄積したりすることができなくなります。過剰に官僚化されたネットワークのコストを示すために、アメリカの医療セクターなどのいくつかのケースを見てみることができます。 最近の調査によると、アメリカの私立医療施設では、病院の医師を支えるスタッフが保険会社との事前承認のやり取りに週に19時間を費やし、事務スタッフは請求書の提出に週に36時間を費やしていることが推定されています。私立医療提供者と私立保険会社とのやり取りにかかるコストは、医師一人当たり年間68,000ドルと推定され、年間合計で驚くべき310億ドルに達します。これは2005年のドミニカ共和国のGDPに相当します。1999年には、私立と公立を含む全医療システムのやり取りコストは、低い方で310億ドル、高い方で2,940億ドルと推定されており、これは現在のシンガポールやチリのGDPに匹敵します。さらに、1969年から1999年の間に、アメリカの医療における管理コストは医療労働力の18.2％から27.3％に増加しました。したがって、医療と保険セクター間のやり取りコストは高いだけでなく、増加傾向にあります。 ここでの目的は、アメリカの医療システムの管理コストについて議論を開くことではなく、異なる企業や組織間のやり取りコストがかなりのものであることを強調することです。結局のところ、リンクのコストの違いが企業や組織のネットワークの接続性の違いに変わる世界において、最も高価なリンクを持つネットワークが膨大な知識やノウハウを保持する能力が損なわれることになります。この章は、リバー・ルージュを典型的なパーソンバイト大聖堂の例として取り上げることから始まりました。ルージュは大量の知識とノウハウを蓄積し、多くの車両を生産しましたが、20世紀の支配的な生産モデルにはなりませんでした。20世紀が進むにつれて、企業のネットワークが新たな標準となっていきました。製造業の場合、企業間の相互作用を助けたのは、関税、輸送、通信コストの削減だけでなく、業界標準の出現やハブ言語による調整もありました。商業的リンクのコストの削減は、バービー人形の例に示されるように、製造業を企業のネットワークに分解することを可能にしました。しかし、コンピュータのような他のケースでは、企業が知識やノウハウを保持する能力の限界によっても必要とされる条件でした。つまり、ハードウェアだけでなくソフトウェアやオンラインサービスも含むコンピュータの複雑さは、企業のネットワークの存在を必要とします。現代の製造物の複雑さと精緻さは、製造ネットワークがますます大きな知識とノウハウを蓄積する能力の向上を示しています。数世代前には、多くの製品が特定の地域と強く結びついていました：シャンパンはフランス、時計はスイス、パルメザンはパルマといった具合です。 法的な制約が名称の継続を強制することがあるとしても、重要なのは、これらの関連性が多くの現代製品にとってはもはや真実ではないということです。iPhoneはカリフォルニア製、中国製、あるいは韓国製なのでしょうか？生産の分業化が進む中で、製品の国籍はもはやあまり意味を持たなくなっています。現代の製造業は、大量の知識やノウハウの蓄積に加え、スマートフォンのディスプレイやバービー人形を作るためのプラスチックペレットなどの中間製品の交換を含む大規模な国際ネットワークの結果です。しかし、製造業が成長するにつれて、他のネットワークはその重みに耐えきれずに崩壊し始めました。教育や医療などの大きな行政負担を伴う分野では、相互作用のコストが高くなっており、増加する行政の複雑さがこれらのネットワークがより多くの知識やノウハウを体現する能力に繋がるとは言い難い状況です。医療の分野では、行政負担とケアの質との間に逆相関があることが文献で示されており、過剰な管理や行政がこれらのネットワークの知識やノウハウを活用する能力を向上させる助けになっていないことを示唆しています。 では、すべてのリンクを市場のリンクにしようとするべきなのでしょうか？コースとウィリアムソンが正しいとすれば、彼らがいくつかの点で正しいことは確かであり、経済的なリンクの多様性は選択の問題ではなく、経済の本質的な特性であると言えます。私たちが歯磨き粉を購入するために使用する市場のリンクは、長期契約に関与するものとは根本的に異なります。コースが指摘したように、長期契約はしばしば元の契約時に具体的に指定されていないものの購入を伴います。したがって、ワイングラスやペーパータオルのような明確に定義された製品を取引するためのリンクすべてを同じように扱うことが可能だと考えるのは naïve です。後で見ていくように、これらの相互作用に社会的な次元を加えることで、知識やノウハウを蓄積するネットワークを形成するために多様なリンクが必要である理由が明らかになります。幸いなことに、この長い議論から学ぶべきことは少数です。結局のところ、私たちは取引コストそのものではなく、想像力を結晶化するために必要な知識やノウハウを保持できる構造を生み出す経済の能力に焦点を当てたいのです。この目標を念頭に置くと、覚えておくべき一つの教訓は、生産ネットワークの規模とそれが体現できる知識やノウハウの量との間には関係があり、他の条件が同じであれば、大きなネットワークはより多くの知識やノウハウを体現できるということです。第二に、大規模なネットワークを構築する能力はリンクを確立するコストに依存しており、コストが安いリンクは、大量の知識やノウハウを蓄積するために必要な大規模なネットワークの創造を促進します。 第三の教訓は、私たちが集団レベルで知識やノウハウを蓄積するために使用するネットワークの構造には、根本的な断絶や移行点が存在するということです。大量の知識やノウハウを蓄積するためには、知識とノウハウの両方を量子化する必要があります。そのために、知識とノウハウの二つの基本的な量子が導入されました。それが「パーソンバイト」と「ファームバイト」です。パーソンバイトは人間の有限な能力から生じ、ファームバイトは企業の有限な能力から生じます。もちろん、パーソンバイトやファームバイトの限界は厳密な数値的意味で捉えるべきではありません。これらの限界は、知識とノウハウを蓄積するために必要なネットワークの構造における重要な移行を示す概念的な境界を表しています。パーソンバイトとファームバイトは、私たちが大量の知識とノウハウを蓄積する能力が、あるスケールでのネットワークが次のスケールでのノードになるような入れ子構造にパッケージ化されていることを示しています。神経細胞のネットワークは人間として抽象化されるとノードになり、人間のネットワークは企業のネットワークとして抽象化されるとノードになります。要するに、大量の知識とノウハウを蓄積することは難しいのです。それは、知識とノウハウを具現化するために必要なネットワークを進化させる必要があるからです。知識とノウハウを連続的なものと考えることはできますが、それを保持するネットワークは連続的ではないため、知識とノウハウは量子化されなければなりません。これは理論だけでなく実践においてもそうです。リンクのコストによって部分的に引き起こされる知識とノウハウの量子化は、なぜ知識とノウハウの蓄積が難しいのかという問いに対する答えを助けます。答えは、知識とノウハウを具現化するために必要なネットワークを作ることが難しいからです。しかし、重要な注意点があります。これまでのリンクのコストに関する説明は、コースやウィリアムソンが提唱したような経済的な議論に偏りすぎていました。社会ネットワークの構造に影響を与える重要な社会学的および文化的プロセスも存在します。次の章では、社会ネットワークの構造と経済的成果を結びつける他の文献の流れをレビューします。 リンクを信頼する 合理的な個人が社会契約に基づいて結びつき、自らの欲求を満たすためだけに成り立つ社会は、長期間にわたって存続することはできません。—フランシス・フクヤマ 私が言う「信頼」とは、他者が明確な逆のインセンティブがあっても「正しい」行動をとるだろうという信頼が、社会ネットワークの文脈の中で生まれるということです。—マーク・グラノヴェッター ボストンで良いアパートを見つけることは簡単ではありません。特に大学院生の給料ではなおさらです。2005年、私はその教訓を学ばざるを得ませんでした。 2004年、私はアメリカに移り、ノートルダム大学のラズロ・バラバシの研究室に参加しました。ラズロは、彼と一定の時間を過ごした人々の間ではそう呼ばれており、ネットワークや複雑系の研究で知られる若き物理学者でした。2004年以前、私はウェブを通じてラズロの出版物を追いかけていましたが、今や彼自身を追いかける時が来ました。2005年、ラズロはボストンに研究室を移し、マーク・ビダルのがんシステム生物学センターでサバティカルを行うことになりました。しかし、私の初めてのボストン訪問は研究とは無関係で、唯一の目的は住む場所を見つけることでした。その目標を達成するために、私はわずか2日間しかありませんでした。2日間、私は小さくて汚くて高いアパートを次々と駆け回りました。迅速に決断を下さなければならなかったため、私はマークの研究室から徒歩圏内にあるサウス・ハンティントン・アベニューのアパートを選びました。その時はまだ気づいていませんでしたが、私はボストン（正確にはボストンの「秘密兵器」であるケンブリッジ）で人生のかなりの部分を過ごすことになるのです。今ではボストンにほぼ10年住んでおり、その間にラズロの研究室を卒業し、MITで自分の研究室を立ち上げ、結婚し、娘を授かり、賑やかな友人グループを作りました。年月が経つにつれて、多くのアパートに住み、多くの友人の家を知ることができました。振り返ってみると、私の初めてのアパート探しの経験を思い出し、ボストンで良いアパートを見つけるのがいかに難しいかを理解できます。その理由は簡単です。最良のアパートは市場に出ることはなく、友人から友人へと非公式に引き継がれるからです。ボストンとケンブリッジは、多くの人が長く留まらない都市です。ここには大学院生やポスドクが多く、彼らのポジションには期限があるため、定義上、長くは居られません。ボストンとケンブリッジは多様な文化が交わる場所ですが、別れのパーティーで新しい友人を作る都市でもあります。この高い居住者の入れ替わりと友情の組み合わせは、ケンブリッジの最良のアパートが市場に出ることがない状況を生み出します。誰かが良いアパートを出ると、必ず友人が入居を希望し、家主は新しいテナントを探す手間を省けるため、この引き継ぎのダイナミクスを受け入れることが多いのです。したがって、少なくともボストンとケンブリッジの場合、アパートの不動産市場は社会的ネットワークに次ぐものであるという教訓が得られます。社会ネットワークの経済的関連性を長年研究してきた社会学者マーク・グラノヴェッターの言葉を借りれば、ケンブリッジでは学生アパートの市場は社会的相互作用のネットワークに埋め込まれていると言えます。前の章では、ネットワークが知識やノウハウを蓄積する能力に広く焦点を当てましたが、これらのネットワークのサイズ、構造、適応性に対する社会的および文化的力の影響については考慮しませんでした。しかし、アパート探しの例が示すように、 経済的な観点だけに基づいた人間関係の理解は不完全です。実際、私たちの相互作用、たとえそれが職業的なものであっても、知っている人や関係構築のゆっくりとしたダイナミクスによって制約されています。この章の目的は、社会的および職業的ネットワークの形成の基本を考察し、信頼や家族といった社会的・文化的要因が社会的および職業的ネットワークの規模、適応性、構成に与える影響を明示的に取り入れることです。社会ネットワークと経済学の交差点における文献を説明することは容易ではなく、意見の相違が珍しくない分野でもあります。経済学者と社会学者はしばしばこの議論の対立する立場に立ちます。20世紀の大半にわたり、特に新古典派の経済学者は、社会構造を市場の力の副産物として扱ってきました。市場は人々がつながるためのインセンティブを提供し、そのため人々はこれらのインセンティブに応じて流動的にリンクを作り出したり、破壊したりしました。この世界観は、主に数学モデルの使用によって磨かれたものであり、社会学者や政治学者、そして彼らのデータには受け入れられませんでした。20世紀後半になると、社会学者や政治学者は反発を始め、経済社会学の分野や社会的資本の理論が生まれました。 経済社会学者は、社会ネットワークが経済の理解において重要な役割を果たすと主張しました。なぜなら、社会ネットワークはしばしば経済的なつながりよりも先に存在し、また経済的な結果を導くほど強力だからです。この議論の主要な戦場の一つは労働市場の研究でした。労働市場は、社会ネットワークと経済活動の交差点の基本的なポイントであり、人々が企業と呼ばれるネットワークを成長させるメカニズムとして、また人々が自分の仕事を提供できるネットワークを見つけるメカニズムとして理解されます。しかし、20世紀の経済学者たちが慣れ親しんだ労働市場の見方は、既存の社会ネットワークが役割を果たさないものでした。代わりに、労働の配分は、各企業に必要なスキルの過剰供給と需要に関する情報を賃金が伝えることで、労働市場が均衡に達するという供給と需要の力の結果とされていました。しかし、マーク・グラノヴェッターのような社会学者が提供したデータは、これらの理論に対して厳しいものでした。グラノヴェッターが1974年の著書『Getting a Job』で述べたように、「完璧な労働市場は教科書の中にしか存在しない」のです。 画期的な研究は、グラノヴェッターの博士論文であり、ボストン郊外のニュートンにおける専門職、技術職、管理職の求職行動に関する前例のない調査に基づいています。 グラノヴェッターは、既存の社会的ネットワークが市場の力よりも人々が仕事を見つける主な手段であることを観察しました。彼のサンプルの約56％が、仕事を見つける目的で築かれたのではなく、主に友人や家族との個人的なつながりを通じて最新の仕事を見つけたと指摘しています。 しかし、グラノヴェッターは、社会的ネットワークが労働者の仕事への割り当てを促進するだけでなく、これらの労働者が得た仕事の重要な特性を予測することも発見しました。例えば、彼は、個人的なつながりを通じて仕事を得た人々は、直接応募や専門のリクルーティングエージェンシーを通じて得た人々よりも高い給与の仕事を持っていることを発見しました。また、個人的なつながりを通じて仕事を見つけた人々は、新しい仕事に適したポジションが用意されている可能性が高く、仕事の満足度も高いと報告しています。要するに、彼は社会的ネットワークが仕事の可用性に関する情報の主要な決定要因であり、これは求職者にとって重要であるだけでなく、これらのネットワークが賃金や仕事の満足度といった重要な仕事の特性と相関していることを発見しました。最高の仕事の割り当ては、最高のアパートの割り当てと同様に、社会的ネットワークに依存する傾向があります。 グラノヴェッターの発見はホワイトカラーの労働者に適用され、個人的なつながりがこれらの労働者が仕事を見つける主な方法であることを示しました。しかし、彼は自らのデータを他の情報源と比較することで、ブルーカラーの労働者が仕事を見つける方法と異ならないことも発見しました。いくつかの例外を除いて、アメリカ国内外のその後の研究は、個人的なつながりが人々が仕事の機会を見つけるために重要であることを確認しています。 「パネル・スタディ・オブ・インカム・ダイナミクス」は、45歳未満の世帯主とその配偶者を持つ5000のアメリカの家族を追跡し、1978年に白人男性の52％、白人女性の47.1％、黒人男性の58.5％、黒人女性の43％が友人や親戚を通じて現在の仕事を見つけたことを発見しました。また、1989年の「全米経済研究所」の「困難な若者に関する研究」では、ボストンの3つの貧困地域において、白人の51％とアフリカ系アメリカ人の42％が個人的なつながりを通じて仕事を見つけたことが示されました。日本では、1982年の雇用調査で15歳以上の34.7％がつながりを通じて仕事を見つけたと報告されており、他の研究では特定の都市で70％に達する数字も示されています。 さらに、社会的ネットワークの効果は時間とともに薄れていないことが分かっています。最近のニューヨーク・タイムズの記事によると、会計事務所アーンスト・アンド・ヤングのエントリーレベル以外の採用の45％が従業員の推薦によるものであり、デロイトは経験者の49％を紹介から採用しています。いずれの場合も、2008年の危機以降、労働市場の厳しさが増す中で、仕事を見つける際の社会的ネットワークの重要性が高まっていることが示されています。 全体として、証拠はソーシャルネットワークがプロフェッショナルネットワークの形成を促進することを示しているようです。このため、ソーシャルネットワークの形成に関する問題は経済にとって非常に重要です。ソーシャルネットワークの経済的重要性から、次の質問が浮かび上がります：ソーシャルネットワークはどのように形成されるのでしょうか？ソーシャルネットワークの形成の基本は、3つのシンプルなアイデアに基づいています。それは、共有された社会的焦点、三者閉鎖、そして同質性です。最初の2つのアイデアは、私たちが友人をどこで得るかを理解するのに役立ちます。共有された社会的焦点とは、同じ社会的焦点（例えば、クラスメート、同僚、同じ教会に通う人々など）を持つ人々の間でリンクが形成される可能性が高いことを意味します。一方、三者閉鎖は、友人を共有する人々の間でリンクが形成される可能性が高いことを示しています。同質性は、リンクがどのように形成されるかを説明しようとするもので、似たような興味や特性を持つ人々の間でリンクが形成される可能性が高いという考え方です。 これらの結びつきの形成メカニズムの結果、ソーシャルネットワークは似たような人々のクラスターで構成されることになります。これらの人々は、しばしば重複した知識や情報を持っています。この冗長性は、上記で述べた職探しに関する研究にとって重要です。なぜなら、ソーシャルネットワークは、すでにその場にいる人々と似たような人々を企業に引き入れる傾向があるからです。この類似性は、企業の他のメンバーと良い社会的・職業的な適合性を持つ人をより簡単に紹介することができる一方で、企業に蓄積された知識の冗長性を不健康なレベルに引き上げる可能性もあります。また、ソーシャルネットワークは人種的およびイデオロギー的に分断される傾向があるため、暗黙の差別の形を表すこともあります。 ソーシャルネットワークは、プロフェッショナルネットワークの形成を制約する基盤となる「グリッド」を提供します。これが、グラノヴェッターが経済をソーシャルネットワークに埋め込まれたシステムとして語る理由の一つです。しかし、ソーシャルネットワークや社会的制度は、労働市場を通じてネットワークに影響を与えるだけではありません。実際、家族や社会の信頼レベルといった社会的制度も、プロフェッショナルネットワークの形成に重要な役割を果たし、経済における企業の規模や構成に影響を与えます。 フランシス・フクヤマは、文化、政府、市場の交差点を深く探求してきた政治学者です。彼の1995年の著書『信頼』では、社会が大規模なネットワークを形成する能力は、その社会の信頼レベルの反映であると主張しています。フクヤマは、南ヨーロッパやラテンアメリカのような「家族的」社会と、ドイツ、アメリカ、日本のような「高信頼」社会との間に強い区別を設けています。家族的社会とは、他人を信頼しないが、自分の家族の個人には深く信頼を寄せる社会のことです（イタリアのマフィアは家族的社会の典型的な例です）。 家族社会では、家族ネットワークが支配的な社会組織の形態であり、経済活動がそこに埋め込まれています。そのため、ビジネスは親族間の事業である可能性が高いのです。一方、高信頼社会では、人々は親族を信頼することに強い好みを持たず、専門的に運営される企業を発展させる傾向があります。家族社会と高信頼社会は、形成されるネットワークの構成（親族と非親族）だけでなく、形成できるネットワークの規模にも違いがあります。これは、高信頼社会で進化する専門的に運営されるビジネスが、大小さまざまなネットワークを生み出す可能性が高いためです。対照的に、家族社会は多数の小規模ビジネスと、少数の支配的な家族がいくつかの大企業を管理することが特徴です。しかし、以前に述べたように、ネットワークの規模は重要であり、それが特定の地域で行われる経済活動を決定する助けとなります。より大きなネットワークが、より高い複雑性を持つ製品を生産するために必要であり、結果として社会がより高い繁栄のレベルを達成するために必要です。したがって、福山によれば、さまざまな規模の産業の存在は信頼の存在を示しています。彼自身の言葉を借りれば、「産業構造は、国の文化について興味深い物語を語ります。非常に強い家族を持ちながら、互いに無関係な人々の間に比較的弱い信頼の絆がある社会は、小規模な家族経営のビジネスが支配する傾向があります。一方、学校、病院、教会、慈善団体などの活発な私的非営利組織を持つ国は、家族を超えた強力な私的経済機関を発展させる可能性が高いです。」 国の産業構造を知識の表現または信頼の表現と見ることは矛盾しません。大きなネットワークは、より多くの生産的知識を蓄積することができ、信頼が大規模なネットワークの繁栄を促進する社会（例えば、日本、アメリカ、ドイツ）は、製薬や航空機の生産など、大規模なネットワークを必要とする活動に引き寄せられます。しかし、ワイングラスがどの種類のワインで満たされるかに無関心であるように、これらの大規模なネットワークの出現を可能にする信頼は、ネットワークが自動車製造やジェットエンジンの生産に関する知識を蓄積するかどうかを決定するものではありません。言い換えれば、ネットワークを生み出すメカニズムと、そのネットワークの内容に責任を持つメカニズムは異なります。社会資本の重要な形態である信頼は、大規模なネットワークを形成し維持するために必要な「接着剤」です。 これは、私たちがこれらのネットワークの中で蓄積する知識やノウハウとは異なるものです。最終的に、ネットワーク内に蓄積された知識やノウハウは、これらの知識が蓄積されるネットワークの形成を可能にする信頼や社会的資本とは異なる生産要素となります。しかし、信頼はどのようにして大規模な人間ネットワークの形成を可能にするのでしょうか？信頼はこれらのネットワークの結果であり、原因ではないのではないでしょうか？確かに、職場や市民団体で行われる繰り返しの社会的相互作用は信頼を強化することがあります。人々は同僚と友達になります。しかし、社会的ネットワークは現代の経済活動よりも前から存在していたと考える理由も十分にあります。タンザニアの狩猟採集民であるハドザの社会ネットワークに関する最近の研究では、ハドザが形成する社会ネットワークと工業化社会に見られるネットワークとの間に重要な構造的類似性があることが明らかになりました。さらに、研究者たちは、協力的な個人同士がつながりを持つ可能性が高いことを発見し、社会的制度がハドザにおいても社会的クラスターに具現化されていることを示唆しています。研究チームは、「社会ネットワークの構造の特定の要素は、人類の歴史の初期に存在していた可能性がある」と述べており、その時期はもちろん、現代の市場の出現よりもずっと前であるかもしれません。 既存の社会的つながりの性質がコースのリンクコストに関する議論を無効にするわけではないことを強調することが重要です。むしろ、取引コスト理論と経済社会学は補完的であり、既存の社会ネットワークの経済的影響はリンクコストの観点から解釈できます。福山の言葉を借りれば、「特定の社会は、経済主体が相互に信頼し合うため、取引コストを大幅に削減できることがあり、そのため、詳細な契約や執行メカニズムを必要とする低信頼社会よりも効率的であることができます。」社会的資本に関する研究で知られる社会学者ジェームズ・コールマンも、信頼が取引コストを削減する能力を強調しています。彼の社会資本に関する重要な論文では、ニューヨークのユダヤ人ダイヤモンド商人の間の取引を取り上げ、他の商人が取引を行う前に自分のダイヤモンドをプライベートで検査させるという伝統を持っていることを説明しています。彼は、信頼とこの信頼を暗黙的に強化する家族や知人の社会ネットワークが、これらの相互作用を可能にするために不可欠であると主張しています。信頼がなければ、これらの単純な相互作用はすぐに高コストになり、費用がかかり、時間のかかる契約、保険、執行手続きが必要になるでしょう。 したがって、信頼とそれを可能にする社会ネットワークは、オリバー・ウィリアムソンが説明した正式な制度に代わるものを提供します。 信頼は、契約に基づかない非公式なメカニズムでありながら、非常に効率的に不正行為を抑止し、リスクの高い商業的な相互作用を可能にします。実際、信頼が存在する場合、経済ネットワークの形成においては、正式な制度よりも効率的な手段となります。なぜなら、信頼は高額な書類作成や執行手続きの負担なしに機能するからです。信頼によってリンクが安価になることで、より大きなネットワークが形成され、より多くの知識が蓄積されるのです。家族の重要性や社会の信頼レベルといった社会的制度は、人々が形成するネットワークの規模の違い、ひいては特定の地域における経済活動の違いを理解する手助けとなります。これは国際的な文脈でも当てはまりますが、文化的に均質でないことが多い国内でも同様です。 国内における社会的制度の違いの有名な例として、シリコンバレーとボストンのルート128の対比が挙げられます。ルート128は、1980年代に衰退するまでシリコンバレーと競争していた技術クラスターでした。これら二つのクラスターについて広く執筆している地域経済開発の専門家アナリー・サクセニアンによれば、社会的制度はこれら二つのクラスターの違いを説明する要因の一つです。シリコンバレーの密な社会ネットワークとオープンな労働市場は、起業家精神や実験を促進します。企業は激しく競争しながら、非公式なコミュニケーションや協力的な実践を通じて市場や技術の変化について互いに学び合います。緩やかに結びついたチーム構造は、企業の部門間や外部の供給者、顧客との水平的なコミュニケーションを促進します。ネットワークベースのシステムでは、企業内の機能的な境界は透過的であり、企業間や企業と地域の制度（例えば、業界団体や大学）との境界も同様です。 対照的に、ルート128地域は、広範な生産活動を内部化する自給自足的な企業によって支配されています。秘密主義や企業忠誠の慣行が、これらの企業とその顧客、供給者、競合他社との関係を支配し、安定性や自立を促す地域文化を強化しています。企業のヒエラルキーは権限を中央集権的に保ち、情報は縦の流れを持つ傾向があります。社会的および技術的ネットワークは主に企業内部に存在し、企業間や企業と地域の制度との境界は、この独立した企業ベースのシステムにおいてはるかに明確です。サクセニアンの観察は、地域の社会的制度の違いが、地域クラスターとして知られる企業のネットワークの規模や適応性にどのように影響するかを示しています。 ルート128の企業は、従業員や他の企業に対する不信感から、より階層的で透過性の低い構造を促進し、その結果、適応力の低い地域クラスターを生み出しました。この適応力の欠如は、長期的にはルート128のクラスターがシリコンバレーに比べて縮小することにつながり、サイズの違いを生み出しました。したがって、社会的な制度は人々が形成するネットワークのサイズだけでなく、その適応力にも影響を与え、これがシリコンバレーがルート128を追い抜く要因となりました。シリコンバレーの透過的な境界と適応力は、スティーブ・ジョブズが1979年末にゼロックスのパロアルト研究所（ゼロックスPARC）を訪れた際の出来事に象徴されています。そこでジョブズは、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）やオブジェクト指向プログラミングについて学びました。最終的に、これらの技術を商業化したのはゼロックスではなくアップルでした。知的財産の純粋主義者は、アップルがこれらのアイデアから利益を得ることに不満を持つかもしれませんが、より実践的な見方では、アップル（あるいは他の誰か）が、ゼロックスの管理者の受信トレイで埋もれてしまったか、あるいは競合するクラスターの企業によって商業化される可能性のあったアイデアを開発し商業化することが、シリコンバレーの長期的な持続可能性にとってより良いとされています。長期的には、これらの透過的な境界がシリコンバレーのネットワークに適応力を提供し、企業が互いにバトンを渡すことを可能にしました。たとえそのバトンの渡し方が時には不本意であったとしてもです。この適応力はルート128のネットワークには欠けており、そのためシリコンバレーと競争するために必要な知識の蓄積を持続できる大規模なネットワークを維持する相対的な能力に影響を与えました。スティーブ・ジョブズがゼロックスPARCを自由に歩き回ることができたのは、彼をそこに連れて行った人々が彼を信頼していたからです。再び、これは信頼が私たちの社会が知識やノウハウを蓄積するために必要な大規模なネットワークの形成を促進することを示しています。信頼はリンクのコストを削減することでネットワークのサイズに寄与するだけでなく、市場や技術の変化に適応できる透過的な境界を提供します。高信頼環境では、リンクを作成することが容易です。なぜなら、高信頼環境では新しいリンクがそれほどリスクがないと人々が考えるからです。しかし、低信頼環境では、人々は見知らぬ人とのリンクを作成することに消極的であり、ネットワークを形成するための他の方法を見つけなければなりません。信頼はネットワークを可能にしますが、ネットワークもまた信頼を可能にします。高信頼社会においても、人々は単に無防備で、見知らぬ人をすぐに信じるわけではありません。社会的ネットワークは、完全に知らない人と、共通の友人や知人を持つ人々を区別するのに役立ちます。これが、家のパーティーとバーの違いを生み出す要因です。家のパーティーでは、人々は共通の友人がいることを知っていますが、バーではそうでない場合もあります。 労働市場の例に戻ると、雇用主が紹介者を重視する理由を説明できます。雇用主は、知人や従業員から紹介された人を好むのは、友人や知人を共有している相手の方が、全くの他人よりも信頼しやすいからです。また、紹介された人は辞める可能性が低い傾向にあります。一般的に、信頼は密接な社会的ネットワークの中で生まれやすく、高い信頼を持つ社会は、こうした密なネットワークの形成を促進する事例を作り出すのに成功しています。政治学者のロバート・パットナムが『ボウリング・アローン』で述べているように、親族以外の人々の間での団体形成—ロータリークラブ、フリーメイソン、ボーイスカウト、赤十字などのグループ—は、私たちの社会が信頼と情報へのアクセスを蓄積するためのネットワークを形成する強力な手段でした。アメリカでは、これらの団体の多くは19世紀後半から20世紀初頭にかけて設立され、1900年から1910年のピーク時には、アメリカ人の200人に1人が会員として数えられました。 低信頼社会は、見知らぬ人同士の間での団体形成があまり成功せず、家族のつながりにより強く依存します。家族のつながりには、低信頼社会において望ましい特性がいくつかあります。それは商業的な相互作用に先立ち、非常に安定しており、家族のメンバーによって強化されるため、家族間で争いが始まったときに修復を手助けする意欲が高いです。さらに、家族のつながりは高い利他主義を特徴とし、ほぼ無条件であることが期待され、商業的な目的ではなく、愛情、友情、忠誠心といった感情によって支えられています。これにより、低信頼社会において家族は信頼の島となり、家族関係を意味のあるものにしています。フクヤマが言うように、「合理的で自己利益を追求する個人同士の契約であるなら、意味のある家族生活を想像することはほとんど不可能です。」家族内での信頼は、家族の絆が維持されるというほぼ無条件の期待に依存しており、これは現代の経済活動に先立つネットワーク形成のメカニズムを提供し、市場や正式な制度によって促進されるネットワーク形成のメカニズムとは異なります。 しかし、低信頼の家族社会は困難な状況に直面しています。家族企業だけに依存していては、あまり遠くには行けません。たとえ家族企業がかなりの規模に成長できたとしても、家族のメンバーのグループが管理できる以上の大きなネットワークが必要です。ここで、低信頼社会の二重性が浮かび上がります。低信頼の家族社会は、高信頼社会よりも、彼らが欠いている大規模な経済ネットワークの形成を国家に期待する傾向が強いのです。 ロバート・パットナムが南イタリアの家族社会の社会制度について論じる際に指摘しているように、「ほとんどの人が法律は破るためにあると認識しているが、他人の無法を恐れるため、皆が『ボスや政治家』により厳しい規律を求める」と言います。しかし、家族社会はイタリアに限ったものではなく、マフィア映画が私たちに信じさせるようなものではありません。南ヨーロッパ、東ヨーロッパ、ラテンアメリカの多くは、家族社会の特徴を持っています。フランスも、数学的合理性の歴史があるにもかかわらず、家族社会の条件に当てはまるようです。フランスでは、国家が産業形成において重要な役割を果たしてきました。例えば、フランス政府はエアバスの誕生やかつて人気のあったコンコルドなど、大規模な産業の成功に深く関与してきました。しかし、フランス政府は、今では忘れ去られたフランスのコンピュータ産業のような巨大な失敗にも関与しています。フクヤマが述べているように、「1960年代後半のフランス政府のプラン・カリキュルは、コンピュータの処理能力がわずか数台の巨大なタイムシェアリングメインフレームコンピュータに集中すると予測し、マイクロコンピュータ革命の前夜にはこの方向への開発を補助しました。1980年代に国有化され、重い補助金を受けたフランスのコンピュータ産業は、ほぼ即座に資金を失い始め、政府の予算赤字を増加させ、フランを低迷させました。」フランスのコンピュータ産業は、「家族や親族が主な社会的つながりの手段である文化は、大規模で持続可能な経済組織を作るのに大きな困難を抱えており、そのため国家に対してそれらを始め、支援することを求める」ということを示す多くの例の一つに過ぎません。この章は、社会的ネットワークや社会制度が、人間が知識やノウハウを蓄積するために形成する必要があるネットワークのサイズ、適応性、構成にどのように影響するかを問いかけることから始まりました。経済社会学や社会資本に関する文献を簡単に振り返った後、私たちは自信を持って言えます。社会的ネットワークや社会制度は、人間が知識やノウハウを蓄積するために必要なネットワークのサイズ、適応性、構成を決定するのに寄与しています。まず、サイズに関しては、社会が大きなネットワークを成長させる能力は、その基盤となる社会の信頼レベルに関連していることがわかりました。これは取引コスト理論と一致しており、信頼がリンクを安くするため、ネットワークが大きく成長できることを示唆しています。高い信頼のある社会では、人々は自発的な社会性のメカニズムを通じて大きな社会的ネットワークを形成する可能性が高くなります。過去には市民団体の形成がこれに含まれていましたが、最近ではこの形態の団体がウェブに移行しています。一方、低信頼の社会は伝統的に家族ネットワークに依存しており、大規模な社会性を必要とする取り組みを発展させるために国家に求める可能性が高いのです。 次に、ネットワークの構成についてですが、私たちは社会的制度や既存の社会ネットワークが、私たちが形成する専門的ネットワークの構成に2つの重要な方法で影響を与えることを見てきました。一つは、社会の信頼レベルが、ネットワークが家族関係に依存する可能性を決定するということです。もう一つは、人々が仕事を見つける際に個人的なコンタクトを利用し、企業は従業員の社会ネットワークをたどる個人を雇う傾向があることを示しました。最後に、社会ネットワークや制度は、企業や企業のネットワークの適応性にも影響を与えることが知られています。シリコンバレーとルート128の比較からもわかるように、信頼の低い地域では、境界があまり開かれていないネットワークが生まれ、長期的な適応性が制限されます。これは特に革新的な分野において重要です。さらに、仕事の採用に個人的なコンタクトを利用することは、冗長性を高める要因として働くこともありますが、私たちが形成するネットワークの信頼と結束にはプラスの影響を与えます。もちろん、信頼についてのこれらの教訓は慎重に受け止めるべきです。先の議論から、先進国の人々が皆信頼しやすい、または信頼できると結論づけるのは誤りです。同様に、発展途上国の人々が皆信頼しにくい、または信頼に値しないと結論づけるのも誤りです。モーツァルトがオーストリア人だからといって、すべてのオーストリア人が音楽的才能を持っていると仮定するのが間違いであると説明したように、先進国が平均して高い信頼レベルを持っているからといって、すべての先進国の人々が信頼できると仮定するのも間違いです。ほとんどの場合、個人間の変動は、個人のグループ間の変動よりも大きいです。先進国や発展途上国の出身であるからといって、自分が信頼できる、または信頼できないと感じるのは、前述の議論の誤った解釈であり、避けるべきです。個人レベルでは、人々はその人の行動に注目する必要があります。個々の行動は、カテゴリーや言葉よりも大きな意味を持つからです。これで第III部の終わりとなります。次の章では、知識やノウハウを蓄積する能力が限られた断片化されたネットワークによって特徴づけられる世界の含意について考察します。これにより、国際貿易データや国内データに見られる産業発展の実証的なパターンを理解し、これらの産業構造を経済成長に結びつける手助けとなるでしょう。最終的に、私たちの社会では新しい製品を生み出す能力が発展するにつれて、情報は増え続けます。しかし、これらの製品を生み出すためには、個人のネットワークの中で知識やノウハウを蓄積する必要があります。 前の三章では、なぜ知識やノウハウを細分化する必要があるのか（パーソンバイト理論）について学びました。また、私たちがその知識やノウハウを蓄積するためのネットワークを形成する能力を制限する経済的および社会的な制約についても説明しました。第IV部で見ていくように、知識やノウハウを蓄積する能力を制限する経済的、社会的、個人的な制約は、私たちが製品を創造する能力を制限する要因であり、最終的には国際的な経済発展の違いを説明するものです。より繁栄している国々は、情報を育てることが得意な国々です。 知識やノウハウがなければ、私たちの種は情報を育てるのに苦労するでしょう。知識やノウハウは、私たちが何をし、どのようにそれを行うかを形作ります。それらは、私たちの都市や物を生み出す社会的コンピュータを動かすソフトウェアです。しかし、知識やノウハウは特異な形のソフトウェアであり、それを実行するハードウェアに閉じ込められています。これまで見てきたように、このハードウェアは機械によって強化された人々や、もちろん人々のネットワークを含んでいます。しかし、私たちの身体や社会組織は知識やノウハウを蓄積する能力を与えてくれる一方で、世界中での知識やノウハウの不均等な分布にも寄与しています。知識やノウハウは地理的に制約されており、この制約は国々が製品を生み出す能力の国際的な違いに寄与しています。しかし、国々の製造能力の違いは、国々が購入する能力の違いも説明します。したがって、所得の不平等や消費の違いというグローバルなパズルを理解するためには、まず知識やノウハウの拡散を制限するグローバルなメカニズムを理解する必要があります。知識やノウハウの拡散は、国々が製品を生み出す能力の違いを説明しており、これは本質的に国々が情報を育てる能力の違いです。 なぜ知識やノウハウは地理的に制約されているのでしょうか？これまでのところ、知識やノウハウは社会的かつ経験的な学習であるため、蓄積が難しいことを学びました。また、各個人や企業が保持できる知識やノウハウの量は限られています。企業や個人が知識やノウハウを蓄積する能力が限られているため、私たちは知識やノウハウを分割し、企業や人々のネットワークに分配する必要がありますが、これらのネットワークを形成することは難しいことがわかりました。したがって、大量の知識やノウハウを保持するためには、大規模な人々のネットワークが必要です。しかし、ネットワークのサイズとそのネットワークが保持できる知識やノウハウの量との関係は、知識やノウハウの蓄積を難しくするだけでなく、大規模な生産ネットワークに具現化された知識やノウハウを移動またはコピーすることが、小規模な生産ネットワークに具現化された知識やノウハウを移動またはコピーすることよりも難しいことを示唆しています。 知識やノウハウの地理的分布を研究することは難しいですが、それは知識やノウハウが「見えにくい」からです。そのため、知識やノウハウの分布や拡散を研究するには、それらの間接的な情報を提供する表現を見つける必要があります。一つの方法は、産業の地理的分布を調べることです。産業は、特定の場所に存在する人々や企業のネットワークに体現された知識やノウハウの表現と理解できるからです。知識やノウハウの代わりに産業を見ることは、生物学者が表現型（生物の物理的および機能的特徴）を遺伝子型（生物のDNAに体現された情報）の表現として見ることに似ています。遺伝子は、最も単純な定義では、タンパク質をコードするDNAのセグメントであり、表現型は生物の物理的および機能的特徴、例えば髪の色や高血圧に対する感受性などです。この章で私が試みることは、遺伝学の多くの研究と似ていますが、表現型と遺伝子の関係を確立しようとするのではなく、特定の場所で利用可能な知識やノウハウとその場所に存在する産業との関係を見つけようとしています。表現型と遺伝子型は、関連する二つの実体を表す有用なアナロジーです。一方が他方よりも観察しやすいという点で、表現型は遺伝子よりも観察しやすく、産業は知識やノウハウよりも観察しやすいのです。この二重性は、最も目に見える量を他の量の代理として測定できることを示唆しているため、有用です。例えば、人が背が高くなる原因となる遺伝子の空間分布をマッピングすることは現在非常に難しいです。実際、身長に関連する遺伝子は多く存在するため、レブロン・ジェームズとダニー・デビートの身長差を説明するのに役立つ分子配列を特定、検出、定量化するのは簡単ではありません。しかし、レブロン・ジェームズとダニー・デビートを見ただけで、どちらが身長に関連する遺伝子を持っている可能性が高いかを容易に判断できます。同様に、ジェットエンジンを製造するために必要な知識やノウハウの可用性をマッピングしたい場合、ジェットエンジンの製造業者やデザイナーがどこにいるかを見ればよいのです。簡単に言えば、ロサンゼルスがアクション映画を制作するために必要な知識やノウハウを持っているのは明らかであり、キトではそのような映画がほとんど制作されていないことから、ロサンゼルスがその知識やノウハウを持っていると推測できます。したがって、産業の存在は特定の知識やノウハウの束についての情報を提供するわけではありませんが、私たちが知識やノウハウの分布を理解する手助けとなります。 映画制作に必要な知識やノウハウのネットワークが物理的にどこに存在するかを示すことができます。産業の所在地に関する良好なデータを得ることは容易ではありませんが、可能です。各国が輸出入する製品を要約した貿易データには、産業と所在地の国際的なつながりの不完全な表現が含まれています。地域経済に関しては、企業の税務居住地や人々の社会保障基金への拠出、産業センサスなどの政府記録からデータを見つけることができます。これらのデータセットのほとんどは不完全で限られていますが、それでも企業の所在地やそれらの企業が持つ知識やノウハウをマッピングするための最良の情報の一つです。 これらのデータセットは、地域の産業構成を説明する理論を検証するために使用できる実証的な対応物を提供するため、有用です。そのためには、これらのデータセットの中から明白でない特徴（単純な偶然では説明できないもの）、複数の異なるデータセットで共有されているもの、そして検証したい理論から予測できるものを見つける必要があります。企業の税務居住地を要約したデータと国際貿易に関するデータに共通する顕著な特徴の一つは、エコロジストが「ネステッドネス」と呼ぶパターンです。ネステッドネスの意味は、ボックス1に示された視覚化から明らかです。ネステッドネスは、これらの行列の「三角形性」を指す技術的な表現です。正式には、ネステッドネスとは、(1) 産業の多様性が最も少ない地域（産業の種類が少ない地域）が、最も多様な地域に存在する産業のサブセットを持つ傾向と、(2) 最も一般的でない産業がほぼ独占的に最も多様な地域に存在する傾向を同時に指します。 ネステッドネスを説明するために、アルゼンチン、ホンジュラス、オランダの輸出を考えてみましょう。2008年にホンジュラスが輸出した50種類の製品のうち、アルゼンチンは25種類（50％）を、オランダは48種類（96％）を輸出しました。2008年にアルゼンチンが輸出した227種類の製品のうち、オランダは213種類（94％）を輸出しています。これらの重複は、ホンジュラスの輸出が統計的に見てアルゼンチンの輸出のサブセットであり、アルゼンチンとホンジュラスの輸出がさらにオランダの輸出のサブセットであることを示しています。ここで、産業が多様な地域には、少ない多様性の地域に存在する産業が含まれるのは明らかだと言うかもしれません。 データに見られるネスティング（入れ子構造）は、人口や産業の多様性の違いから期待されるものよりも統計的に大きいため、私たちはこれらの行列を「ネストされた」と呼びます。このサブセット構造が存在するだけでなく、明らかな説明から期待されるものよりも統計的に大きいからです。ネスティングの統計的有意性は、空間における産業の分布に関する事実であり、私たちにネスティングを説明するメカニズムについて深く考えることを促します。ここで、パーソンバイト理論が役立ちます。これらの産業-場所行列のネスティングは、ある産業（したがって知識やノウハウの一部）がほぼどこにでも存在する一方で、他の産業は限られた場所にしか存在しないことを示しています。しかし、どの産業がどこにでも存在するのでしょうか？それらは大規模な知識やノウハウを体現している産業なのでしょうか、それとも小規模なものなのでしょうか？この質問に答えるために、いくつかの例を見てみましょう。 **ボックス1: 産業-場所行列のネスティング** 以下の図は、2つの産業-場所行列を示しています。各行は場所を表し、各列は製品や産業を表しています。左側の図は各国が輸出する製品を示し、右側の図はチリの企業の税務居住地を示しています。黒い点は、国が製品を輸出したり、チリの自治体に産業が存在することを示しています。両方の行列では、場所は多様性の減少順に並べられ、製品や産業は普遍性の減少順に並べられています。ほとんどの存在が行列の左上隅におおよそ三角形の形で集まっていることがネスティングとして知られています。実線は各場所の多様性を示しています。場所の多様性は、国が輸出する製品の数や、自治体に存在する産業の数に等しいです。この多様性のラインは、行列で観察される可能性のある最大のネスティングの単純な推定値です。もしネスティングが完璧であれば、多様性のラインは黒と白の領域のほぼ完璧な境界線となります。 多くの国が輸出する製品には、下着、シャツ、ズボンなどの衣料品が含まれ、一方で少数の国が輸出する製品には光学機器、航空機、医療用画像装置が含まれます。この簡単な検査は、「よりシンプルな」産業—つまり、より少ない知識やノウハウを必要とする産業—がより多くの場所で利用可能であることを示唆しています。これは明らかに思えます。なぜなら、より少ない知識やノウハウを必要とする製品を作る方が容易であるはずだからです。 しかし、ある産業の普及度は、その産業が必要とする知識やノウハウの量を正確に測る指標とは言えません。数カ国が輸出している製品の中には、ウラン鉱石のような鉱物資源も含まれています。そこで、ウラン鉱石の希少性と医療用画像機器の複雑さをどのように区別できるかという疑問が生じます。その答えは、医療用画像機器を輸出する国々の産業の多様性を見ていく必要があるということです。この多様性は、ウラン鉱石を輸出する国々の産業の多様性よりも大きいのです。一般的に、製品の普及度とその製品を輸出する国々の産業の多様性に関する情報を組み合わせることで、他の製品よりもより洗練された製品を迅速に特定することができます。要するに、最も複雑な製品は少数の多様な国で生産される傾向があり、より単純な製品は、限られた製品しか生産しない国を含むほとんどの国で生産されるという明確な傾向があるのです。これは、どこにでも存在する産業は、より少ない知識やノウハウを必要とするという考えと一致しています。これから見ていくように、これらの小さな知識やノウハウの塊は、世界中に広がっている可能性が高いのです。 したがって、産業構造と知識やノウハウの入手可能性を結びつける証拠の糸の最初の部分は、製品の普及度と産業の立地マトリックスの入れ子構造を説明するためのパーソンバイト理論の能力です。パーソンバイト理論は、より複雑な製品を作るために必要な知識やノウハウは、より大きく複雑なネットワークに蓄積されなければならないことを示唆しており、したがって、ある場所の多様性とその場所に存在する産業の普及度との間には逆の関係があることを示しています。しかし、ロバート・パットナムが『ボウリング・アローン』で巧みに示唆したように、証拠の糸は一つの糸だけでは支えられません。したがって、私たちの証拠の糸の次の部分は、パーソンバイト理論を用いて、産業の立地マトリックスの入れ子構造だけでなく、これらのマトリックスのダイナミクス、つまり国々の多様化の道筋や産業の地理的分布の変化を説明することになります。 国の産業プロファイルの進化を考えるための有用なメンタルイメージは、ジグソーパズルです。実際、複雑な産業を移動させることは、ジグソーパズルを一つのテーブルから別のテーブルに移動させるようなものです。パズルのピースが多ければ多いほど、すべてのピースを同時に移動させられないとパズルが崩れてしまうため、移動が難しくなります。したがって、ジグソーパズルを「移動」させる簡単な方法は、同じパズルの他の多くのピースがすでに存在し、組み立てられている別のテーブルにいくつかのピースを移動させることです。ネットワークを移動させようとすることも同様の問題を抱えています。 知識やノウハウを多く必要とする製品は、より大きなジグソーパズルに例えられ、したがって、これらのパズルは少数の場所でしか作られません。必要なピースが多ければ多いほど、その中の一つが欠けている可能性が高くなるからです。また、ジグソーパズルの比喩は、産業が成功しやすいのは、すでにその産業に必要な多くのピースを持っている場所であることを示しています。この成功率の違いは、すでにその産業に必要な知識やノウハウを多く蓄積している場所や人々のネットワークにおいて、産業の出現が有利に働くバイアスとして見ることができます。ビジネススクールや地域開発の分野では、この現象は「関連品種への多様化」として知られており、カーテンを生産している場所はテーブルクロスを生産するのには適しているが、エスプレッソマシンを生産するのには適していないという考えを表しています。 製品や産業に必要な知識やノウハウの類似性は、私たちが観察した産業と立地のマトリックスのネスト性を強化するのに役立ちます。なぜなら、知識やノウハウを多く必要とする製品は、すでに産業的に多様な場所の人口に体現されている人材を必要とするからです。しかし、ネスト性だけでは、どの産業が似ているかについて多くを教えてくれません。なぜなら、製品のペアを生産するために必要な知識やノウハウの類似性は、製品の普及度にはあまり反映されないからです。生物学的な比喩に戻ると、シマウマとワニは全体的な複雑さにおいて似ているかもしれませんが、シマウマから馬を進化させる方が、ワニから馬を進化させるよりも容易です。なぜなら、シマウマの遺伝子はすでに馬に必要な多くの特徴（長い脚、毛、草に最適化された消化器系など）を生み出すからです。したがって、二つの製品が似ているかどうかを判断するには、普及度を超えた類似性の測定が必要です。ここでの二つの選択肢は、産業の立地に関するデータや、二つの産業が雇用する職業に関するデータを使用することです。これらのデータを使って、新しい産業の発展が、すでにその場所に存在する産業に似た産業に対してポジティブにバイアスがかかっているかどうかを検証できます。 産業の類似性の予測力をテストする一つの方法は、製品空間という概念を導入することです。これは、類似した製品をつなぐネットワークです。グローバルな規模で、共に輸出される可能性のある製品を見て、製品の類似性を測定することができます。これは、ペアの製品を同時に輸出することが、彼らの類似性に関する情報を明らかにすることを前提としています（つまり、シャツを作ることがブラウスを作ることに似ているなら、シャツを輸出する国はブラウスも輸出する可能性が高いということです）。国内経済において、産業が雇用する職業に関するデータが利用可能な場合、類似の職業を雇用する傾向のある産業をつなげることができます。 （これらは業界が求める特定の「パーソンバイト」の代理と見なされます）。製品空間のアイデアを説明するために、バナナ、マンゴー、オートバイの3つの製品を考えてみましょう。国際貿易データによれば、マンゴーはバナナに似ており、オートバイには似ていないと言えます。なぜなら、マンゴーを輸出する国はバナナを輸出する可能性が高いですが、オートバイを輸出する可能性は低いからです。国内データに基づいても、マンゴーはバナナに似ているがオートバイには似ていないと言えます。なぜなら、マンゴーを生産する企業はバナナを生産する企業と同じカテゴリの労働者を雇う傾向がありますが、オートバイ製造業者はそうではないからです。製品空間の一つの魅力は、経済の多様化プロセスを視覚化するための美しい視覚表現を作成できる点です。図9は、国際貿易データを用いて構築された製品空間の画像を示しています。このネットワークでは、各ノードが製品を表しています。リンクは、同じ国によって輸出される可能性のある製品をつなげています。ノードの大きさは世界貿易に関する情報を示しており（大きなノードは大きな市場を表します）、ノードの色は製品をクラスターで分けています（衣料品、電子機器、無機塩など）。この図のカラー版や50年以上の国際貿易データを探索するには、atlas.media.mit.eduを訪れてください。 製品空間は美しい図ですが、経済発展のプロセスを表現するためにそれを使用する際の魔法は、国の輸出構造のダイナミクスを視覚化する時に現れます。図10は、1980年と1990年のマレーシアの輸出を示しています。ここでは、色付きのノード（白黒表示の場合は暗いノード）がマレーシアが輸出した製品を示し、薄い灰色のノードがマレーシアが輸出しなかった製品を示しています。ネットワーク表現としての製品空間は、国が何を輸出しているかだけでなく、その輸出に関連する製品も見ることを可能にします。マレーシアの場合、その生産構造が関連産業に向かって進化したことが明確にわかります。1980年、マレーシアは電子機器セクター（左上のクラスター）と衣料品セクター（右のクラスター）でいくつかの製品を輸出していました。1990年までに、マレーシアはより多様化した経済となりましたが、その多様化はランダムではありませんでした。パーソンバイト理論が予測したように、マレーシアの多様化は、コエクスポートパターンによって推定されるように、類似の知識やノウハウを必要とする産業のセットから他の産業へと進んでいきました。これは一般的に統計的に真実であり、他の研究者によっても検証されています。 同様の観察結果は、ブラジルの国内データにも当てはまります。このデータには、製品とサービスの両方を含む国内生産が含まれています。ここでは、私がアレックス・シモエスとデイブ・ランドリーと共に構築したデータビバというサイトの視覚化を使用して、ブラジルの正式な経済セクター全体のデータを視覚化します。例として、ブラジルのノヴァ・リマという自治体を取り上げます。これはベロオリゾンテ市内に位置する自治体です。データビバでは輸出データの代わりに雇用データを使用しています。これにより、教育、レストラン、道路建設などの非輸出関連セクターを含む、経済のすべてのセクターをつなぐ「産業」空間を構築することができます。図11に示される視覚化では、ノードは似た職業を雇う傾向がある場合に接続されています（例えば、道路と鉄道の建設は建物の建設と接続されており、両方の産業は土木技術者の助手、建設作業員、左官工、掘削機オペレーターなど、多くの職業を雇っています）。ノヴァ・リマで見られる状況は、マレーシアで観察されたものと似ています。しかし、ノヴァ・リマは電子機器の製造に多様化する代わりに、ソフトウェア出版やコンピュータコンサルティング（右側のコールアウトに示されている情報サービスクラスター内）や、サイト準備、解体、ユーティリティ建設（左側のコールアウトに示されている建設活動クラスター内）に多様化しています。産業の立地ネットワークのネスト状況と、製品空間における国や地域のダイナミクスは、これまでに議論してきたパーソンバイト理論と世界の実証データとの間の2つの重要なリンクを表しています。産業が特定の場所に存在することと、その中に具現化された知識やノウハウとの関係は双方向であるため、産業の徐々の発展は、特定の場所における知識やノウハウの蓄積が遅く、すでにその場所に存在する知識やノウハウに偏っていることを示しています。 これは、知識やノウハウが産業の存在を必要とするのと同様に、産業も知識やノウハウの存在を必要とすることを示しています。実際、必要とされる産業が存在しない場所で知識やノウハウが蓄積されることは、単純に考えすぎだと言えるでしょう。遺伝子の例えに戻ると、目の色は遺伝子に依存しているのと同じように、目の色に関する遺伝子の存在は目の存在に依存しています。したがって、産業は知識やノウハウ、その他の地域的要因の表れと見なすことができますが、その逆もまた真実です。産業は、私たちの種が知識やノウハウを含むこれらの要因を蓄積するために必要な構造を表しています。 マレーシアの1980年の総輸出額は155.3億ドルで、電子マイクロ回路やコットン下着、通信部品やアクセサリー、男性用シャツなどが含まれています。1990年には総輸出額が307億ドルに増加し、ブロウスや女性用スーツ、印刷回路、光学レンズなどが新たに加わりました。 ノバリマの産業空間の進化について考えてみましょう。2002年には農業、林業、漁業、鉱業、製造業、電気・ガス・蒸気・空調、上下水道・廃棄物管理、建設、貿易・自動車の修理、輸送・保管、ホテル・レストラン、情報・通信、金融・保険、不動産などが含まれていました。2012年には、専門的・科学的・技術的なサービス、行政・支援活動、公共行政、教育、健康・社会福祉活動、芸術・エンターテインメント・レクリエーション、その他のサービス活動、超国家的組織の活動、雇用主としての家庭の活動などが新たに加わりました。 シリコンバレーを考えてみてください。ここは、ソフトウェア、ハードウェア、ウェブサイトを作成するために必要な多くの知識とノウハウが集まっている場所です。 シリコンバレーの知識やノウハウは、常に失業している専門家の集まりにあるのではなく、ソフトウェアやハードウェアの設計・開発に参加している企業で働く専門家たちにあります。実際、シリコンバレーのほとんどの企業の歴史は密接に絡み合っています。スティーブ・ジョブズはアタリで働き、スティーブ・ウォズニアックはHPで働いてからアップルを立ち上げました。前述のように、スティーブ・ジョブズはグラフィカルユーザーインターフェースやオブジェクト指向プログラミングのアイデアをゼロックスPARCから「借りた」ことで有名です。もしHP、アタリ、ゼロックスPARCがこのバレーに存在していなかったら、アップルを始めるために必要な知識やノウハウもそこにはなかったでしょう。したがって、他の産業で必要とされる知識やノウハウの一部を必要とする産業は、産業の多様化の過程において重要なステップとなります。 パーソンバイト理論は、大きな知識やノウハウの塊が蓄積されることや移転されることが難しい理由、そして知識やノウハウが業界の位置データの階層的なパターンで整理されている理由を説明するのにも役立ちます。これは、大きな知識やノウハウの塊は、それを具現化するために大規模な人々のネットワークを必要とし、大規模なネットワークを移転したり複製したりすることは、小規模なグループを移転するよりも簡単ではないからです。その結果、産業と地域のネットワークは階層的に構成され、国々は製品空間の中で近くにある製品へと移行します。しかし、すべてのルールには例外があり、いくつかのケースでは生産的なネットワークが移転されることもあります。第二次世界大戦後、ロケット開発のためにアメリカに呼ばれたヴェルナー・フォン・ブラウンの例を考えてみましょう。フォン・ブラウンは、ドイツで彼と共に働いていた100人以上の科学者たちと共にアメリカに来ました。彼のチームと多くの準備が整ったアメリカのロケット科学者たちと共に、フォン・ブラウンはそのネットワークが宇宙用ロケットの建設を進めるために必要なことを学ぶ手助けをしました。しかし、フォン・ブラウンのネットワークのようなケースは、ほとんどの国がまだジェットエンジンや宇宙用ロケットを製造できない世界では、一般的なことではありません。フォン・ブラウンのネットワークを移転するための努力は、パーソンバイト理論の直感的な理解を伴い、歴史的および政治的要因も影響を与えました。しかし、パーソンバイト理論の観点から見ると、フォン・ブラウンの技術移転は製品空間の中で新しい製品に飛び込む試みと考えることができます。20世紀中頃、アメリカが航空宇宙産業において非常に良い位置にあったため、これは発展途上国よりもアメリカで成功する可能性が高い試みでした。今、私たちはパーソンバイト理論を支持する二つの証拠を持っています。一つは、パーソンバイト理論が産業と地域のネットワークの階層的構造を説明する能力です。 第二のポイントは、パーソンバイト理論が類似の製品の生産に偏った産業の多様化のダイナミクスを説明する能力です。ここで最後に触れるテーマは少し異なり、国々の生産構造と所得、経済成長との関連を結びつけます。次の章では、国が輸出する製品の組み合わせがその将来の所得水準を高い精度で予測できることを示します。これは、社会に内在するノウハウがその繁栄の水準を決定づけることを示唆しています。また、所得を考慮に入れることで、パーソンバイト理論を伝統的なマクロ経済モデルや経済成長を説明するために用いられてきた理論と結びつけることができます。これにより、経済の成長をより根本的な要因、すなわち情報の成長の結果として理解する手助けとなるでしょう。 第六の本質 「パンが二つあります。あなたは二つ食べました。私は一つも食べていません。平均消費量：一人当たり一つのパン。」—ニカノール・パラ 経済を説明する方法は多岐にわたります。一つの方法は、伝統的なマクロ経済学の教科書に従い、経済を物的資本、人間資本、労働などの生産要素に分解することです。別の方法は、自然科学の教科書に従い、エネルギー、物質、情報という観点から経済を分解することです。この章で見ていくように、これら二つのアプローチは互いに矛盾するものではありません。実際、これらのアプローチを組み合わせる方法を知ることは啓発的であり、伝統的な経済要因を物理的な量や社会的プロセスの観点から解釈する手助けとなります。また、経済要因をその物理的解釈と結びつけることで、考慮すべき追加の要因が一つあることに気づくでしょう。その追加の要因とは、集団レベルで蓄積されたノウハウや知識であり、これが私が「経済の複雑性」と呼ぶ経済活動の多様性や洗練さを生み出します。 生産要素、例えば資本や労働の観点から自然を説明することには、経済学において長い伝統があります。アダム・スミスは経済を土地、労働、機械に分解しました。機械は、現代の経済学者が物的資本や技術と呼ぶものの混合です。スミスは、機械、つまり固定資本を人々の生産能力の向上と同一視し、物的資本の蓄積を経済成長の決定要因と見なしました。「固定資本の目的は、労働の生産力を高めること、または同じ数の労働者がはるかに多くの仕事をこなせるようにすることです」と彼は書いています。スミスは、彼の同時代のジェームズ・ワットによって創造された蒸気機関に見られるような機械工学の改善を、人々の生産能力の向上と見なしました。「機械工学の改善は…」 「同じ数の作業者が、より安価でシンプルな機械を使って同等の作業量をこなすことを可能にする。」20世紀に入ると、スミスのアイデアは数学的に表現され、経済学者たちは微積分や微分方程式を用いて、さまざまな形態の資本の蓄積に依存する経済成長モデルを作成しました。初期のモデルでは、経済が均衡にあるときの経済の生産量を資本と労働の比率に等しいとしました。また、経済成長を、経済の貯蓄率（将来の使用のために保持する資本）と資本の減価（資本を蝕む摩耗）の間の綱引きとしてモデル化しました。ロバート・ソローは1950年代に経済成長の典型的なモデルを提唱しました。これは、こうしたモデルを評価するために必要なデータがようやく入手可能になった時期における重要な発展でした。ロシア生まれの経済学者シモン・クズネッツは、数十年前に国民経済計算のシステムを完成させ、20世紀を支配する経済指標であるGDPを生み出しました。しかし、ソローのモデルは実証データと比較すると、あまり良い結果を示しませんでした。クズネッツがノーベル賞受賞スピーチで有名な言葉を述べたように、「これらの指標の基礎となる以前の理論は、生産要素を比較的狭い範囲で定義し、生産性の向上を説明できないギャップとして残しました。それは私たちの無知の指標です。」クズネッツの「私たちの無知の指標」とは、経済学者が総要素生産性（TFP）と呼ぶものです。TFPは、モデルによって予測された経済の生産量と実証データで観測された生産量との間のギャップを指します。このギャップは、特定の投入量で経済が生産できる生産量として解釈されます。このギャップは、経済学者たちがソローの研究を基に発展させる動機となり、20世紀後半には、ソローのモデルを改善するための新しい経済成長モデルが多数提案されました。新しいモデルには、生産要素のプロセスや蓄積に対処するための新しい要因や数学的手法が含まれていました。 しかし、すべての経済学者が集計の使用が経済成長と発展を説明するための最良または唯一の方法であると考えていたわけではありません。ワシリー・レオンティエフ—ソローの博士課程の指導教官であり、ノーベル賞受賞者でもある—は、主な問題は特定の産業に関する情報を無視した集計への依存にあると主張しました。1971年のアメリカ経済学会での講演で、レオンティエフは「大規模な変数のセットを扱う際に、数を平均化して減らすことや、本質的に同じこと、すなわち広範な集計にまとめることが最善であった時代は過ぎ去った。今では、要素の特性を抑えることなく、複雑な分析システムを操作することができる」と述べました。ハーバード・ビジネス・スクールで競争力に関する研究を行っている影響力のある経済学者マイケル・ポーターも、集計への過度の依存について懸念を抱いていました。 代わりに、彼は「専門的要因」の使用を提唱しました。ポーターは彼の著書『競争の本質』の中で、国の競争力について次のように述べています。 「標準的な経済理論によれば、生産要素—労働、土地、天然資源、資本、インフラ—が貿易の流れを決定します。国は、自国が相対的に豊富に持っている要素を最も活用する商品を輸出することになります。この教義はアダム・スミスやデイヴィッド・リカードに遡るもので、古典経済学に根付いていますが、せいぜい不完全で、最悪の場合は誤りです。... 従来の知恵に反して、一般的な労働力が高校卒業または大学卒業であることは、現代の国際競争において競争優位を示すものではありません。競争優位を支えるためには、要素は特定の産業のニーズに高度に特化している必要があります—光学に特化した科学研究所や、ソフトウェア企業を資金提供するためのベンチャーキャピタルのプールなどです。競争優位は、まず専門的要因を創出し、その後も継続的にそれらをアップグレードする世界クラスの機関の存在から生まれます。」 しかし、ソローのモデルと実証データとの不一致は、レオンティーフの理論的立場を有利にすることはありませんでした。20世紀後半、経済学者たちは他の社会科学者の助けを借りて、経済成長の総合モデルに組み込むべき他の要因を探し続けました。経済の主流に定着した最初の要因は人的資本でした—これは人間に具現化された知識やノウハウを指します。人的資本は、ポール・ローマーが提唱したような理論モデルの使用や、実証的な突破口によってアイデアとして確立されました。影響力のある論文で、グレゴリー・マンキュー、デイヴィッド・ローマー、デイヴィッド・ウェイルは、ソローのモデルと利用可能なデータとの実証的比較を人的資本を含める形で拡張しました。彼らが使用した人的資本の測定は、学校の入学データであり、教育、学習、ノウハウ、知識の相対的に貧弱な代理指標でした。それにもかかわらず、このモデルは1960年から1985年の間に観察された経済成長の一部を説明しましたが、ソローのモデルでは説明できないものでした。また、このモデルは、人的資本を考慮に入れた後、裕福な国々があまり成長しなかったというソロー理論の重要な予測を確認しました。ソローの理論は間違っていたわけではありませんが、科学の進歩にしばしば見られるように、不完全であり、人的資本の概念がそれを補完しました。しかし、人的資本はソローのモデルによって開かれたデータと理論のギャップ—クズネッツが「私たちの無知の尺度」と呼んだギャップ—を解消することはありませんでした。この一因は、実証的アプローチの限界によるものでした。 教育は、知識やノウハウの良い指標とは言えません。なぜなら、教育は本質的に、ある施設で過ごした時間を測るものであり、個人の脳に蓄積された知識を測るものではないからです。標準化テストは学生の基本的なスキルに関する情報を取り入れるのに役立ちますが、人間の資本を測る指標としては非常に限界があります。なぜなら、学生の集団に含まれる多様な知識についての情報を考慮に入れていないからです。さらに、標準化テストは創造性や誠実さといった重要なスキルを測るのが非常に苦手です。最後に、人間の資本を測る指標は、同じスキルレベルであっても、あるチームが他のチームよりもはるかに生産的である可能性があるため、チームでの作業能力を捉えることもできません。 再び、新たな要素の追加が私たちの世界理解と実証的観察の間に重要なギャップを残しました。実際、そのギャップはまだ大きく、別の形の資本を導入する動機となりました。1980年代後半から、社会資本の概念が強力な説明力を持つものとして浮上しました。社会資本は、機械や個人の知識ではなく、人々がつながる能力に焦点を当てています。先に述べたように、社会資本とは、社会的関係が経済的価値を持つという考え方です。この考え方は理論的には完璧に理解できますが、実証的な推定に取り入れるのは難しいです。社会資本を測定するには、社会的ネットワークや文化的価値の指標を開発する必要があります。これらの指標を作成することは、物理的資本や教育のストックを測定するよりも本質的に難しいものであり、特にグローバルな規模で行う場合はそうです。それを測定するためには、新しいデータを生成する必要がありました。しかし、社会資本を測定するのが難しい理由はもう一つあります。それは、社会的関係が経済的価値を持つ方法が多様であるからです。この文献で人気のある区別である「ブリッジング社会資本」と「ボンディング社会資本」の違いを考えてみましょう。ブリッジング社会資本は、その名の通り、個人が仲間同士を知らないときに持つ社会資本です。彼女は、所属するグループ間で情報や商品を仲介し、社会的または専門的ネットワーク内での特権的な立場からのみアクセスできる情報を再組み合わせることができます。ブリッジング社会資本は、販売、仲介、管理に重要であり、銀行のマネージャーや革新的なチームの成功を予測する重要な要因であることがわかっています。しかし、ブリッジング社会資本だけでは人間関係の経済的価値を完全には説明できません。なぜなら、ブリッジング社会資本の正反対であるボンディング社会資本も価値があるからです。ボンディング社会資本は、強い結びつきによって特徴づけられる密な社会構造の中で蓄積されます。これらは、私たちの親友や生涯の協力者との結びつきです。 結びつきのリンクは、物を生産するために使用されるリンクでもあります。なぜなら、定期的に交流しない人々の間では、複雑な生産活動は成り立たないからです。言い換えれば、結びつきの社会的資本は、繰り返し交流する人々のグループがチームとして行動するための暗黙の能力を表しています。これは、ブリッジングの社会的資本を持つ個人が経済的価値を生み出すための情報の非対称性とは異なります。ブリッジングと結びつきの社会的資本は対極にありますが、どちらも経済活動には重要です。全員が商人である経済は、同時に取引するものが何もない経済でもあります。同様に、豊富なノウハウを持ちながらもつながりのない緊密なチームによって形成された経済は、多くの機会を逃すことになります。なぜなら、製品を収益化するために必要な経済的交換や、創造的なチームが革新するために必要な情報の流れを生み出すことができないからです。 社会的資本を特徴づけることは簡単ではありません。それはその集合的な性質だけでなく、社会的資本の概念を解きほぐすと、それが単なる一つのものではないことがわかるからです。社会的資本の概念には、ブリッジングと結びつきの社会的資本だけでなく、社会が見知らぬ人に対して持つ信頼といった文化的価値も含まれています。これらの制約により、社会的資本の測定は困難であり、またこれらの測定が利用できるのは限られた国に限られることを示唆しています。それでも、研究者たちがこれまでに収集した社会的資本に関するデータは、社会的資本が経済成長や良好なガバナンスに寄与していることを示唆しています。1990年代中頃から後半にかけて、いくつかの影響力のある論文が経済成長モデルに社会的資本を加え、既知の要因を制御した後に社会的資本と経済成長の間に正の関連があることを発見しました。社会的資本は、経験的な観点からは捉えにくいものでしたが、経済成長と関連していました。したがって、21世紀の初めには、経済成長の理解が五つの要因に依存していました。それは、物的資本、人間資本、社会的資本（ここには制度も含まれます）、土地（鉱物資源、気候、海へのアクセスなどの地理的要因を含む）、そして労働（人々）です。これらの要因の大きさ、グルーピング、経済的関連性について議論することはできますが、これらの五つの要因が過去の経済成長の説明において考慮されてきたことは疑いの余地がありません。今、私はこれらの要因を物質、エネルギー、ノウハウ、知識、情報の観点から再解釈し、前の章で説明した知識、ノウハウ、情報の集団的蓄積とこれらの要因を結びつけます。物的資本を考えてみましょう。物的資本の例には、洗濯機、建物、自動車、セメントトラック、スプーンなどがあります。洗濯機はランドロマットにとって物的資本です。 スプーンはレストランの物理的資本の一部です。しかし、これらの物体が共通して持っているのは、それが想像力の結晶であるということです。したがって、私たちは物理的資本を、創造に使われた知識やノウハウの実用的な利用を持つ情報の物理的具現化として説明することができます。物理的資本は具現化された情報で構成されており、これは第二部で詳しく説明される想像力の結晶と同等です。 さて、次に人間資本と社会資本に目を向けましょう。人間資本は、個人に具現化された知識やノウハウの社会的ストックです。これは、個人のネットワークに具現化された知識やノウハウとは異なります。一方、社会資本は、社会がつながる能力、つまり多くの人々の知識やノウハウを蓄積するために必要なネットワークを形成する能力です。しかし、社会資本はこれらのネットワークに具現化された知識やノウハウそのものではなく、これらのネットワークを創造する能力です。この能力は、先に見たように、個人の価値観、コミュニケーションや交通技術、基準、信頼に依存しています。 この概念的な絵から欠けているのは、企業や企業のネットワークにおいて社会が集団的に蓄積する知識やノウハウです。これが、経済の生産量を説明し、将来の経済成長を予測する能力に大いに寄与することがわかります。 社会が集団的に持つ知識やノウハウをどのように特徴づけることができるかを説明する前に、重要な区別について話すことが重要です。それは、経済の生産量や成長の集計モデルで一般的に使用される「ストック」の概念と、モデル内の要素のアイデンティティを考慮に入れたモデルの創造に不可欠な「多様性」の概念との違いです。 前述したように、従来の人間資本の測定方法、例えば学歴や標準化テストのスコアには欠点があります。これらの測定方法は、個人のネットワークに具現化された知識やノウハウの多様性に関する情報を捉えることができません（図12参照）。ある学生はアスリートとしての才能があるかもしれませんし、別の学生は工芸、数学、言語に特化しているかもしれません。しかし、テストは通常、狭いスキルのセットを考慮して学生間の知識の重複を測定するように設計されているため、この多様性に関する情報を捉えることができません。 物理的資本の測定方法についても同様の批判ができます。物理的資本のストックを考える従来の方法は、アイテムをその価格で合計することです。 このように集約するならば、価格が同じ合計になる限り、調理器具がない3つのコンロを持つキッチンは、1つのコンロだけを持ち、料理に必要なすべてのものが揃っているキッチンと同等であると言えるでしょう。市場価格を用いてアイテムを集約するという考え方は、私たちが必要ないアイテムを必要なものと交換できる市場が存在することを暗黙のうちに前提としています。したがって、キッチンの例では、余分なコンロを使って不足している調理器具と交換することができるのです。この議論は理論的にはうまく機能しますが、実際には資本を交換することは必ずしも容易ではありません。多くの資本の形態は専門的な用途を持ち、市場で求められるのはごく限られた人々だけです。さらに、インフラストラクチャーを考慮すると、アイテムやプロジェクトを変更することはほぼ不可能な領域に入ります。例えば、あなたが持っている3つの橋を持っていない空港と交換したり、携帯電話ネットワークを高速道路システムと交換したりすることはできません。したがって、レオンティエフのアドバイスを尊重し、経済に関与する要素のアイデンティティを保持するためには、物理的資本だけでなく、知識やノウハウを考える際にも、ストックではなく多様性に焦点を当てた指標を考慮する必要があります。多様性に焦点を当てることで、私たちはリンゴとオレンジ、あるいは自動車整備士と鉱夫を単純に足し合わせるのではなく、これらの明らかな違いを尊重しながら経済的能力を測ることができる経済の記述を採用します。しかし、要素のアイデンティティを取り入れた経済の記述をどのように作成できるでしょうか？再び、私たちは産業と製品に関するデータを使用します。前の章で述べたように、地域の産業が輸出する製品の組み合わせは、その地域の生産能力の指紋を表しており、経済要素のアイデンティティを抑圧することはありません。したがって、産業と製品に関するデータは、地域の生産ネットワークに組み込まれた知識やノウハウだけでなく、物理的および人的資本の多様性についても教えてくれます。例えば、ジェットエンジンの生産は、空気力学、機械工学、材料、熱力学に熟練した人々の存在や、タービンを設計、テスト、製造するために必要な専門的な施設の存在を示しています。次に、新鮮な果物の輸出を考えてみましょう。これは、農業におけるノウハウの存在や、安定した電力供給によって支えられた冷蔵施設の存在を示しています。さらに、新鮮な果物の輸出は、果物が腐る前に発送できる効率的な税関当局の存在や、国際的な衛生および植物衛生基準への準拠についても教えてくれます。したがって、製品の輸出は、ノウハウや知識、物理的資本の多様性だけでなく、関与する正式な制度の質についても教えてくれるのです。 製品が経済を特徴づける有効な手段であり、その要素のアイデンティティを損なわないという考え方は、レオンティエフの著作に見られます。彼の研究は、産業の生産物のうち他の産業の投入として使用される割合を要約した投入-産出マトリックスに基づいていました。しかし、ここではレオンティエフのビジョンを進めるために、投入-産出マトリックスではなく、輸出データに焦点を当てます。輸出データは異なる経済セクターを結びつける情報を持っていませんが、ほとんどの国や多くの年にわたって利用可能であるという利点があります。さらに、これらのデータは、一般に公開されている投入-産出データよりもはるかに詳細な解像度で入手可能です（数十の産業ではなく、最大で千の製品に関して）。したがって、輸出データは、関与する要素のアイデンティティを保ちながら経済を研究するために必要な解像度を持つレンズを提供します。 前述のように、製品を特徴づけるには、その普及度—すなわちそれを輸出する国の数だけでなく、それを輸出する国の多様性にも注目することが重要です。さらに、製品の普及度と輸出国の多様性の両方を考慮することで、希少性（ウラン鉱石など）によって低い普及度を持つ製品と、複雑性（光学機器など）によって低い普及度を持つ製品を区別することが可能であることがわかりました。ここでも、経済を特徴づけるために同様の議論を用います。最初の近似として、経済が生産または輸出する異なる製品の数を単純に考慮することができます。多くの製品を輸出する経済は、個人および集団レベルでより大きな知識とノウハウの多様性を体現している可能性が高いです。しかし、多様性—経済が輸出する異なる製品の数を数えることで測定される—だけでは十分ではありません。なぜなら、多様性は経済が輸出する製品の複雑性に関する情報を取り入れていないからです。同じ数の製品を輸出する二つの経済は、必ずしも同じ複雑性を持っているわけではなく、一方が他方よりも単純な製品を輸出することもあります。この制限を修正する必要があります。今回は、普及度を用いて経済が輸出する製品のアイデンティティに関する情報を取り入れます。したがって、国の多様性とその国が輸出する製品の平均的な普及度の両方を考慮することで、経済のより微妙な説明を作成できます。 経済が輸出する製品の普及度を考慮することで、私たちの特徴づけはさらに進みますが、依然として多くの短所があります。前述のように、製品の普及度はその複雑性の粗い代理指標です。したがって、経済を特徴づけるために輸出する製品の数とこれらの製品の平均的な普及度を考慮することは、経済の粗い説明を提供します。 経済の測定をさらに洗練させるためには、その経済が輸出する製品の測定を改善する必要があります。そして再び、特定の製品を輸出する国々の多様性を利用して、その製品の普及度に含まれる情報を洗練させることができます。この作業は一見すると循環的に思えるかもしれません。なぜなら、製品の測定を改善するために国々の多様性を利用し、同時に国々の測定を改善するために製品の普及度を利用しているからです。しかし、この循環性には明確な数学的限界があります。このプロセスの結果として、私が2008年に開発し「経済の複雑性」と名付けた指標が得られます。この指標の魔法は、将来の経済成長を高い精度で予測できることです。 経済の複雑性の測定がどのように機能するかを理解するために、例を見てみましょう。図13aでは、国の一人当たりGDPと、その国が輸出する製品の数で測定された多様性をプロットしています。図13bは、より複雑なバージョンで、一人当たりGDPを、国が輸出する製品を輸出する国々の平均的な多様性を含む指標に対してプロットしています。これは私たちの経済の複雑性の指標に近いものであり、平易な言葉で説明するには少し舌を噛むようなものですが、私が説明するように、より単純な多様性の指標に対して明確な利点があります。図13aと13bでは、シンガポール、チリ、パキスタンの3か国を強調しています。これらの3か国を選んだ理由は、2000年に同じ数の製品を輸出していたため、輸出する製品の数（多様性）だけでは区別できないからです。シンガポール、チリ、パキスタンは一人当たりGDPに大きな違いがありますが、輸出する製品の数には違いがないため、図13aでは縦に並んでいます。この整列は、これらの国が輸出する製品の普及度や、それらの製品を輸出する国々の多様性に関する情報を取り入れ始めると消えます。図13bでは、シンガポールがチリの右側に、チリがパキスタンの右側に表示されています。この変化は、国が輸出する製品の特定に関する情報（その普及度やそれを輸出する国々の多様性を通じて）を取り入れることで、シンガポールの経済がチリの経済よりも複雑であり、チリの経済がパキスタンの経済よりも複雑であることを示しています。しかし、この経済の複雑性の指標と一人当たりGDPとの相関関係が最も驚くべきものではありません。この経済の複雑性の指標が重要なのは、長期的な期間にわたる一人当たりGDPの変化を説明する能力にあります。 -2 -1 ) 1 2 3 多様性 [輸出された製品の数、世界平均の標準偏差で測定] 図13a. 2000年の一人当たりGDPと輸出の多様性の関係。eo ; e * CHL A . | e « ,Oscr a Fe. = ey * 7 gk SGP @ *, 3 bet: . — os ae : o8 ; are B= 10° ce FS we : a.'% e 6 ‘3. @ : a= e . « (pak eo e : as ° ” - ig Sat bd : ‘ &, e e @ 10° ee | : = -2 -1 ) 1 2 3 経済の複雑さ [国の多様性と輸出される製品の普遍性を考慮して測定] 図13b. 2000年の一人当たりGDPと経済の複雑さの関係。経済の複雑さが経済成長を説明する能力を示すために、図14を考えてみましょう。ここでは、経済の複雑さ（完全な数学的公式を使用して計算）と1985年の一人当たりGDPを示しています。このチャートで国が占める可能性のある位置は3つあります。ラインの上にある国は、経済の複雑さから期待されるよりも高い一人当たりGDPを持っています。ラインの下にある国は、経済の複雑さから期待されるよりも低い一人当たりGDPを持つ国です。最後に、ライン上にある国は、経済の複雑さに基づいて期待される一人当たりGDPと正確に一致する国です。 > ARE USA R二乗 = 43.14% - NOR .CHE ekwr * CAN DNK SWE 10° “AUS i . 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