# 数値至上主義が招く思考停止 本音茶会 本日も引き続き東北大学教授の千葉先生にお越しいただいてます。千葉先生よろしくお願いいたします。 よろしくお願いします。 前回、ハーモニーからの科学的に正しいというところに対しての違和感だとか、 あるいはそこの探求みたいなお話が伺えたところなんですけど、 もう一冊あげていただいた本も物語でして、この完全なる時代ということで、 この一冊についてもぜひ伺えればというふうに思っているんですけど、 この本との出会いはいつになるんですか? 出版は1970年なんですけど、和訳もほぼ同じ頃に行われたものなんですが、 最初に読んだのは小学生の高学年から中学生のときからのいずれかのときで、 かなり前で、なぜかというと私の父親がSFが大好きで、 SFマガジンとかのタグがずらっと並んでいて、 そこに並んでいた本をなんとなく読み合わせるというようなことをやっていて、 その中の一冊がこれです。 なるほど。これがどんな影響をヘバ少年に与えたんですか? その当時はあまりうーんという程度で、白い印象は特になくて、 この本というのは基本的にはディストピアモノで、 アニメだとか映画なんかで一般化してますけど、 オーエルの1984だとか、ニューブレイクワールドだとか、 ブレイクニューワールドだとか、ああいった素晴らしい新世界が、 それだとかの似た構成の本なんですよ。 なるほど。それこそマトリックスとかも引き継いでるような、 AIだったりロボットだったりが。 高格機動体にちょっと近いかな。 SFとしては高格機動体にちょっと近い感じなんですけど、 ただ、当時はあまり僕自身そういうのに馴染みがあったわけではなくて、 変わった本だなというイメージしか持ってなかったんですけど、 今から振り返るとそういったシリーズで、 初めてディストピア的なスタイルの本に出会った本という意味です。 なるほど。そこに描かれている個室というか、 科学的なものだったりとか、数字とかへの扱いみたいなことが、 今の問題意識に通じているってことですかね。 はい。例えば前回お話したハーモニーの場合には、 健康だとか、健康がとにかく全ての人が健康になる社会。 そういう意味で非常に良い社会を目指すという話なんですけど、 こちらはですね、平等。全ての人が平等である。 それから差別がない。一切差別がない。 そういう社会を目指すというものです。 それで、そのために実現したのが、 中国コンピューターのユニコンプっていうのが支配する社会なんですね。 これよくありがちな話なんですけど、 今となっては? 今となってはありがちなんですけども、 ただそこでは、人のことは全部コードで呼ばれるし、 それから当然戦争も飢餓も犯罪もない。 平等なんだけど、個性というものは一切ない。 つまり犯行なんかもしないし、 すべての人が遺伝子の操作で禁止化されていて、 62歳になったところでみんな安楽死するっていう。 そういう社会なんですね。 だからユートピアなんだけど、逆説的なディストピア。 つまりハーモニーでは健康というユートピアがディストピアに転化するんだけど、 これは差別のない社会がディストピアに転化するっていう。 それを企業コンピューターが管理するという形なので、 想像としてはよく似ている。 ただこれ、当時の歴史的な背景って当時はわからなかったんだけど、 これは当時の冷戦を反映して、 当時の東側に対するマルクス主義的なユートピアに対する危機意識を背景にしているので、 ここで実現するディストピアっていうのは、 全体主義、マルクス・レイニー主義的なディストピアと考えていいと思うんですけども、 ただ、背景にある考え方は全く同じで、 要するにある良い思想を極限まで押し進めるとディストピアになる。 つまりその理想を理想と言えるような主体だとか、主体がなくなってしまう。 科学的な客観性であれば客観性ということを考える自分自身がいなくなるし、 ハーモニーであれば、健康かどうかということを意識している自分自身の意識自体がなくなってしまうし、 それに対応してこちらでは、自我というか事故というもの自体が失われてしまう。 そういう点でやはり共通している。 つまり、科学とか合理性だとか福祉だとか客観性。 みんな良いものだと思ってるんだけど、 それを絶対化して、かつ客観的、価値振り、価値がない状態にしてしまうと、 かえって人間の自立心、自立だとか、自分というものだとか、 それから自分が存在している意味だとか、 そういったものが奪われてしまいますよっていう点で、 共通しているというふうなイメージを持っています。 ありがとうございます。 まさに文学、それこそ作家だったりとか文学をやっている人間だったりとか、 クリエイターと呼ばれる人間が、今おっしゃったような数字だったりとか、 ある一つの物差しが非常に重くのしかかって、 そこからそこへの危機感を提示するっていうようなところっていうのは、 ある種よく見る景色でもあるかなと思うんですけど、 科学者ど真ん中の千葉先生が、その問題意識でかつ、 それに関するご著書を書かれるっていうのは、どういう経緯で、 この本自体は編集さんのご意図だっていうところのお話はあったんですけど、 そもそもそういう問題意識を持って、そういう発信をされるっていうのは、 どういう意識の中で培われていったことになるんですか。 そうですね。つまり、科学っていうのを、科学が良いものを、 どう扱うかっていうと、まず軽量化しないといけないということで、 これはすべての本にも共通してますけど、KPIですよね。 KPIに記述すると。 すべてをKPI、KPIは非常にパフォーマンスを評価する方法としては適切ではあるんだけど、 すべてをKPIで評価してしまうと、ここでさっき言った、 すべて強い客観的な、徹底した客観的な数値指標による評価になると、 同じ逆説的な、それをパフォーマンス自体が失われる。 これ、グッドハートの方法として言いますけど、評価指標は、 多分企業の人たちがよく使う言葉だと思いますけど、 ビジネスの人たちがよく使う言葉だと思いますけど、 いわゆるグッドハートの法則って言って、 指標は使っているうちに、指標としての意味を失ってしまう。 簡単に言ってしまうとそういうことですけども。 ミイラ取りがミイラになるみたいな感じのやつですよね。 だから、指標が反映しているパフォーマンスを測るんじゃなくて、 みんな指標が大事になっちゃって、KPIを高めるために一生懸命頑張っちゃって、 KPIは上がったけど、どんなパフォーマンスが上がったんですか。 企業で言うならば、ビジネスの指標になるものの点数は上がったんだけど、 会社は傾いてしまったとか。 そういったことは十分起こりうるっていう。 要するに評価の指標自体を目標にしてしまうと、 それによって測るものが、もっと重要なものが失われてしまう。 日本なんかも特にそうなんだけど、海外もそうで、 科学の世界を非常にある意味、劣化を引き起こしているっていう問題意識があったわけです。 そのために、例えばKPIを目指すために、高めるために、 みんなどういうことをやってるかっていうと、ペーパーミルって言うんですけど、 とにかく論文の数を何本もかかわらず、論文をとにかく数出す。 それから統計学的に問題があっても、そこの辺のところは無視して、 信用できない論文を量産するとか。 ひどい人になると捏造してしまうとか。 あるいはAIでも書かせてしまうとか。 自分が一切何もやらずにAIに書かせちゃうとか。 そういうような問題が頻繁に起きてしまう。 だからそういう問題を、やはりちゃんと関係に関わっている人はもちろんそうなんだけど、 それ以外の周りにいる、それを利用している人たち、 あるいはそれをビジネスとして活用しないといけないと考えている人たちは、 そこのところをちゃんと意識して、それを関係者じゃなくて、 それを利用する人たちがむしろその状況を是正する、変えていく。 それに問題があるということをアピールして、むしろ積極的に、 科学者以外の人たちがそれを自分たちの問題と考えて変えていくようにしていかないと、 例えば日本だったら、日本の社会がどんどん好ましくない状態に陥ってしまうんじゃないかなと。 そういう危機感があったということですね。 本当に今のお話も全般そうですし、 この御著書を拝見してもまさに今のお話で、 多分既定のビジネスパーソンの方々も自分のことだなというか、 自分の会社だったりとか部署でも起こってることだなというふうに聞いていただけたんじゃないかなと思うんですけど、 岩瀬先生が特にそこだってなったのは、 やっぱり一つは、この本でも扱ってらっしゃいますけど、 ご専門の進化生物学っていうところで、 まさにそういう議論がずっと行われてきたみたいなところも、 終わりでってところなんですかね。 土素人からするとなんですけど、 いわゆるサイエンスのいろんなジャンルがある中で、 生物学をやってらっしゃる先生がそういうことに問題意識を持つというのは、 どういうところなんだろうというのが一つ気になるポイントかなと思ってるんですけど。 実はこれは本の最後の方に出てくるので、 ちょっと嘘かなと思ったんですけど、 種明かしを一番最後の章にする構成になっていて、 そこで種明かしをしてるんですけど、 私が研究者になったばかりのころ、 大学院の学生だったときに、 まさにこれが問題になってきたんですね。 実はこの話っていうのは、すごく現代的な話で、 たぶん今の時代に非常に多くの人が、 そうだよねって思うような話なんですが、 この話っていうのを、 1970年代末から末から80年代に、 非常に進化生物学の分野で盛り上がってたんですね。 なぜ盛り上がってたかっていうと、 当時社会生物学っていうのが注目を浴びていて、 社会生物学っていうのは何かっていうと、 これ今もいろんなところに残ってますが、 今も発展して別の分野になってますけれども、 当時の考え方というのは、 例えば人のいろんな性格、文化、宗教、 いろんなさまざまな倫理的なものだとか、 そういったものはすべて遺伝的にある程度決まっていて、 進化の結果が出来上がったものだとか。 そういう主張はあったわけです。 それに対して、それは単純化のしすぎだとか、 そもそもそういうふうに人間の価値観に関するものを、 電学のような客観的な科学で説明できるのかという議論があって、 そこから当時ですね、 価値と事実を巡って大論争があったんです。 僕はいきなりそれに出くわしてしまったので、 ちょうど分野的に主張してた人たちと非常に近い関係にあったので、 直接その議論を出くわして、 ただ当時はその考え方というのはあまり支持されてなくて、 当時はまだ科学的な事実と価値観だとか価値判断だとか、 そういうものは切り離されている。 純粋に客観的な事実を追い求めるのが科学の仕事だと信じられていたので、 そういうふうに客観的な事実を突き詰めると、 実は権力を帯びたり、価値判断と結びついてしまったりする、 そういう議論はなかなか理解されなかったんですね。 で、時代が移っていろいろあって、 例えば、科学が実際にいろんな問題を起こしたと。 いろんな実際の社会的な問題とつながったと。 それからコロナなんてまさにそうですよね。 温暖化なんかの問題もそうなんですけど、 そういうふうに社会と科学的な営みは切り離せないものなんだと。 放射が相互に強く関係してるものなんだってことが、大体社会に受け入れられるようになって。 それで当時の考え方というのが、 改めて、ずいぶん古い話だけど、なんか前同じこと言ってたよねっていう、 昔の考え方を今してみたら、 古い話が実はすごく新しい話になるという、 そういう逆説的な意図もあったということです。 なるほど。 なので、まさに科学的に正しいのはだの中で展開される、進化生物学の歴史だったりとか、 あるいは僕が、ちょっとメディアとかでは語りにくいけれど、 すごい大事なことだなっていうのと、 僕自身が全く知らなかった、なるほどそうだったのかっていうところに、 例えば僕らとか専門外の人間からすると、 優生学って言葉が出ちゃった時点で、もうキンクというか、ものすごいたどりに触っている。 それこそ日本の感覚で言うと、おそらく信仰宗教的なこととかと重なるようなものぐらい、 アンタッチャブルで触れちゃいけないもんだっていうようなことと思いきや、 優生学って中での何が良しとして、何が今の科学に生き残っていることとして成分としてあって、 いやしかしここはダメだって。 そこの議論のまさに束の部分に先生がご指摘されてた、 事実と価値判断っていうことの転倒だったりとか、 拡大解釈みたいなところが潜んでるみたいなお話があって、 そこも例えば僕らビジネスパーソンって一番多分、 科学の恩恵を受けているものの一つが統計学だと思うんですよね。 普段もう日常的に、もう全国で80万個売れました。 じゃあこれはこうでこうだなっていうことの分析とかってのはもう統計でしかない。 もう統計を日々使い倒してっていうところがあるわけですけど、 それのじゃあ基礎どこにあったのかっていうと優生学にあったんだとか、 いうようなところのお話とかもくれてらっしゃいますよね。 そうですね。これはまさに科学的に、 価値不利の科学を極めると、 転力性を帯びる、つまり価値判断につながってしまう事例なんですけども、 特に優生学を19世紀の末、創始者はゴルトンという人なんですけども、 それを受け継いだのがカール・ピアソンという統計学者で、 この人が今の現在の会場検定だとか相関係数みたいな概念を 作り出したりして、とにかく現在の統計学の人を築いた人なんですが、 この人が優生学運動の中核の人なんです。 同時に彼は著名な物理学者でもあった。 さらには法律家でもあるし、マルクス主義者でもあるんだけども、 フェミニズム運動の先駆者の一人なんですね。 だからそこだけ聞くと、何となく価値判断だとか、質疑倫理だとか、 そういったものは無念な。 どっちかというと完全なバリバリの客観性、価値振り、科学、 すべてを科学的な冷酷な科学で全部判断していくという人に思いがちなんですが、 実はしかしにもかかわらず優生学を発展させるっていうのかな。 言い方あまり良くないかもしれないけど、とにかく優生学を広める。 だからそこからどんどん価値判断に踏み込んで、踏み込んで、踏み込んでいっていって、 歴史にどんどん入り込んでいくってところに見えてるってことですよね。 彼はしかし、実は自分は実際の価値観、先入観を持っていないって信じてたんですね。 実際彼は科学の法則っていう本を出版するんですけど、 その中に科学者は客観的事実だけを扱って、価値観は絶対に全部排除しなければいけないと説いてるんですね。 それを見て、若き日のアインシュタインはそれを見て、物理学者はこうでなきゃいけないと言って、 自分の物理学の出続書として、これって非常に重要な科学の基盤だって言ったくらいなんです。 なるほど。 にもかかわらず、逆にそれだからこそ、実は全てが事実だと自分は思ってるから、 そこに見えていない価値観が絡んじゃっていて、それで事実だと主張してるんだけど、 実はそれが見えない価値観で物事を判断してる。 つまりそれが差別だとか、それから有性学的な劣っているものは排除しなければいけない。 価値観に基づいた判断なんだけど、実はそれが科学的な事実だと思い込んでいて、 有性学はそういうことをする客観的な科学なんだって言って、 最終的にヒットラーとかナチスなんかの有性学を讃えるような感じになっちゃうんですね。 つまり客観的な事実、科学的な事実が権力性を帯びるという、 その代表的な事例として本の中で挙げてるわけです。 本当に今こうやってお話ししながら、千葉先生のこの巧妙な、 単なる科学的指摘にとどまらない物語として、すごい秀逸な本なんですけど、 その秀逸な構造を壊しちゃうような、種明かしをするような質問ばっかりしちゃってる自負があるんですけど、 ただもう今まさにおっしゃっていた通りで、この本を読んで本当にそこだよな、 ああそうだよなってなったのは、つまりその客観性を突き詰めるっていうことは、 前半読んでいくと、とにかく正しい科学の在り方っていうのは解かれてるように感じたけど、 実はこの延長線上って一番危険なんだよと。 自分が客観的だと思い込んでやってるプレイの方がよっぽど怪しくて、 本当はいろんな物差しがあって、最後の方で宗教と科学っていうのは、 実は全く違う別の方向で、それぞれ共存主義的なご指摘もされてると思うんですけど、 そこにやっぱり、それこそ今のビジネスで言えば、売り上げ、統計的な優位、これが最強だよねと。 そうすると個人の感想ですよねってものに関しては、個人の感想だからもうダメですよねと。 圧倒的劣後で、語ることさえは許されないみたいな。 それエクセルついてるんだっけみたいなことに、ビジネスの現場もなりがちっちゃなりがちかなと思うんですけど、 そこへの注意喚起っていうのが先生の一番最後のクライマックスっていうところですね。 このタイトルに二つの意味があって、一つは罠、単純に偽科学に騙されないようにしましょう。 それが見かけのタイトルで、それは要するに価値観だとか、正義だとか、道徳だとか倫理的な正しさとか、 そういったもので科学的な正しさを決めちゃうっていう。 これはダメなんですね。これは典型的な偽科学。 その例として、類選考の話なんかを持ち出して、最初のほうに出して、まずそれはダメですよっていう。 今の陰謀論は大体これに当たるので、前提としてこういうのはダメなんですよっていうのがあって、 だけどこのタイトルにもう一つ意味があって、科学的に正しいということ自体が持っているという意味です。 それが今お話ししてきたような、客観的に事実から物事を決めていかなきゃいけないってなったときに、 実はそいつがやばいんだっていうのがもう一つの意味です。 だから僕らは、それこそ先生とかでも話を聞いて、ビジネスパーソンとして、 偽科学って良くないなと、統計優位っぽく優位性を示しているけど、全然優位じゃない。 これはダメだなっていうことに気づくっていうのも一個ですけど、 それは本当は最初のタッチポイントで、本当は統計的優位で考えましょう、嫌ってやっている人ほど、 むしろそれ単身だけに止まっちゃったら、そっちのほうがまずいと。 そうですね。優位かどうかっていうこと自体が価値観ですよね。 あるいはそれ自体が権力を持っていることがあるわけで、 だからそこは統計学自体の中に価値観が入っているんだという意識は必要だと思います。 そうですね。だからどちらが優れているんだ。 論文の数、これが優秀さを図る一つの物差しだよっていうことで、 じゃあそれを何で物差しにしたんだっけとかっていう思考がちゃんと議論されている場であれば有効だけれど、 その物差しだけ走っちゃって、ただ数を並べ替えて考えていくっていうふうになると、 じゃあAAで無限生成すればいいじゃんみたいな世界線に行っちゃうって感じですね。 だから要はバランスで、純粋に客観的な事実は少なくとも人が関わるものでは存在していない。 だけど一方、価値観だけで物事を判断してはいけない。 だから客観的な事実だというデータの周りにどんな見えない価値観が絡み合ってるのかっていうのを見て、 それを外せればいいんだけど、外さなくても外せないような場合が多いから、 どういう価値観があるか意識しながら、これを管理という言い方をしてるんですけども、 それを意識しつつ、そのデータが持っている事実からその価値観に照らして、物事を判断していくようにしましょう。 そうしないと見えない、そこで可視化できていない権力だとか、価値観だとか政治性だとか、 そういうものに取り込まれてしまいますよということです。 ありがとうございます。ちょっと不謹慎な言い方かもしれませんが、とても面白いというか、本当にその通りだなと思ってお聞きしました。 ありがとうございます。 まさに今の、じゃあどう管理するのよっていうところも、最後のところでも結構くれていらっしゃる部分かなと思ってまして、 まさにそこがビジネスパーソナルの方にも共有したいところかなと思ってましたので、 ちょっとここで第2部を閉じさせていただいて、第3部で是非、そこの部分の深掘りをさせていただければというふうに思っております。 ということで、今回はゲスト、千葉先生にお越しいただいておりました。千葉先生、ありがとうございました。 はい、ありがとうございます。