与えられた課題なら誰よりも早く片づけられます。ところが、「次に何を課題にすべきか」と聞かれると、頭が真っ白になります。そんな経験はないでしょうか。
細谷功さんの本書は、その違和感に名前を与えてくれます。解く腕が上がるほど、新しい問題を見つける感度は下がっていきます。著者はこれを「問題解決のジレンマ」と呼びます。
しかも原因は怠慢でなく、蓄えた知識そのものにあるといいます。AIが知識の処理を引き受けはじめた今、人間に残る仕事を考えるうえで、避けて通れない指摘だと思います。
川の上流へ移る仕事と、解く力の代償
知識や経験を蓄えて解く力を高めるほど、新しい発想は出にくくなります。
求められる能力は、川の下流から上流へ動いています。下流は、与えられた問題を効率よく解く世界。上流は、問題そのものを見つけて定義する世界です。
背景には、知識の量とパターンの見分けで、機械が人間を上回りはじめた現実があります。象徴として語られるのは、IBMのAI「ワトソン」がクイズ番組で人間を下した一件です。本書の刊行は2015年で、生成AIの普及より前に転換を見通していた点には、いま読むと驚かされます。
そこで突きつけられるのが、このジレンマです。解く力を高めるほど、既存の枠組みにとらわれていきます。解く思考と見つける思考は、回路の向きが正反対なので、同時には伸ばしにくいです。
厄介なのは、優秀な人ほど深くはまる点です。解く力を磨いた分だけ見つける力が落ちる、いわば能力の代償だから、本人には欠点として見えません。
著者が突破口に置くのは、意外にも「無知」です。ドラッカーが亡くなる直前に、書き残せるなら「無知のマネジメント」を主題にしたかったと語った、という逸話が紹介されます。ソクラテスの「無知の知」にも通じます。
顧客の役に立つためには、何も知らないことが最大の武器です。
知識を手放すことが、新しい知識を生む入口になります。この逆説を実践の手順に落とせるかどうかが、本書の主題です。
議論の土台として、本書は知と無知を構造から切り分けます。元米国防長官ラムズフェルド氏の考え方を借り、世界は三つの同心円で描かれます。内側から順に、「既知の既知」、「既知の未知」、そして自分が知らないことにすら気づけていない「未知の未知」です。
日々のルーチンは最初の円、狭い意味の問題解決は二つ目の円に当たります。新しい問いを生む問題発見だけが、いちばん外の円を相手にします。多くの人や組織は、二つ目の円の内側を世界の全部だと思い込んでいます。
リスク管理でも、本当に怖いのは想定済みのリスクでなく、想定すらしていなかったものだという指摘に、実感がこもります。
「知」の定義も面白いです。知とは事実と解釈の組み合わせで、知識とはそれをある時点で固定した「スナップショット」です。固定するから何度も使い回せます。
ただ、時間がたつと、事実は動き続け、固定された解釈は動きません。このズレが「問題」の正体だと著者は言います。問題は外から降ってくるのでなく、解釈と事実の間に生じる乖離として現れる、という見立てです。
この延長で、無知も三種類に分けられます。
- 単に事実を知らない無知
- 視点はあるが範囲が狭い無知
- 視点そのものが欠けているのに気づけない「次元の無知」
最後のものが最も見えにくく、問題発見にとって決定的になります。視点の欠落に気づかないかぎり、新しい問題には出会えません。
アリとキリギリスの三つの対立
解く人と見つける人は三つの軸で食い違い、同じ土俵ではアリが必ず勝ってしまいます。
本書は、その違いをアリとキリギリスの比喩で描きます。
ストックとフローの軸では、アリは冬に備えて知識をこつこつ貯め込み、「今あるもの」を活かします。キリギリスは知識を消耗品と割り切り、「今ないもの」からゼロベースで考えます。
閉じた系と開いた系の軸では、アリは常識という線を引いて内外を分けます。固定した解釈で事実を見るため、事実が解釈に合わなければ、事実のほうを曲げようとすることさえあります。キリギリスは線を引かず、解釈が怪しいと思えば作り直します。
固定次元と可変次元の軸では、アリは決まった変数を、コストや効率のような比べやすい数値で最適化します。キリギリスは変数の数まで増減させ、飛躍によって土俵ごと変えてしまいます。
勝ち負けの理由は、筋道が具体的なアリに対し、低い次元に合わせられたキリギリスが次元を上げる力を封じられることにあります。しかもアリの目には、遊んでいるようにしか映りません。会議で奇抜な案が論破される場面を、思い出す読者は多いでしょう。
さらに、社会も企業も学校も、評価しやすい下流の価値観に寄りがちです。規格化できて数値で測れるものほど、高く評価されます。上流で効く創造性や主体性が育ちにくいという構造的な矛盾が、ここから生まれます。評価制度が問題発見を抑え込んでいるという指摘は、耳が痛いです。
著者の処方は、両者を混ぜるのでなく、特性を理解したうえで組み合わせることです。たとえば、外で自由に動く役をキリギリスに預け、持ち帰った成果を形にして磨く役をアリが担う、という分担です。
知識は負債になる、だから手放す
知識は環境が変われば知的負債に変わるため、意図して手放す必要があります。
キリギリスの思考へ移る第一歩は、知識のリセット、つまりアンラーニングです。
知識は一度身につけると後戻りできません。そのなれの果てを、著者は次のように名づけます。
資産だと信じていたものが、いつのまにか負債に変わるという捉え方は強烈です。
比喩も用意されています。冷蔵庫に象が入っていたら、キリンは入れられません。新しい上位概念を迎えるには、先に古い概念を一時的に出す必要があります。象を出すのは難しいので、アンラーニングも難しいです。
この文脈で、無知が武器になる場面も整理されます。白紙の素人の目は、先入観なしに問題の中身から問い直せます。反対に、知りすぎていると「できない理由」ばかり目に入り、決断が鈍ります。
ただし、単に知らないことと、自分が無知だと自覚していることは別物です。後者こそがソクラテスの「無知の知」で、著者は自分を上から眺める「メタ」の視点と結びつけます。自分中心のバイアスから離れ、自分が引いている線や思考の限界に気づきます。著者はこれを、問題発見の「第0ステップ」に置きます。
次元を上げる三つのメタ思考法
思考の次元を上げる三つの方法は、いずれも手元の具体を一度離れ、上の階層の概念から見直す動きです。
一つ目は抽象化とアナロジー。個別の事象から共通の構造を抜き出し、一見無関係な遠い分野に当てはめます。DVDレンタルの延滞料への不満から、スポーツジムの月定額制という構造を借りたNetflix創業者のヘイスティングスが、その例です。
落差が大きいほど飛躍は遠くへ届きますが、最後は必ず具体へ戻します。その往復で一組になります。
二つ目は思考の軸。物事を捉える視点を意図して設定します。価格や大きさといった定量の軸に加え、主観と客観、保守と革新のような対立軸を複数立てれば、思考の死角が減ります。コツは遠いもの同士を両極に置くことで、白黒をつける二者択一とは違い、灰色を表せる座標を用意する発想です。
三つ目はWhyの探求。5W1Hの中で、上位概念へさかのぼれるのは「なぜ」だけです。HowやWhatは問題を解く問いで、Whyが問題そのものを導きます。
喫茶店の競合を、コーヒーを売る手段で考えれば同業しか見えません。「なぜ顧客は来るのか」と目的から問い直すと、休憩、待ち合わせ、時間つぶしというニーズが浮かび、競合はコンビニやファミレス、さらに公園やスマートフォンにまで広がります。
いつもの問いを「なぜ」に置き換え、土俵そのものを疑ってみるのが、最初の一歩になるでしょう。
これら全体に、本書は次の名を与えます。
知識を管理するナレッジマネジメントとは逆向きに見えますが、対立はしません。
実践のきっかけとして挙がるのが「特異点」への注目で、「変だ」「常識外れだ」と否定される事象にこそ、新しい潮流の芽があります。社内SNSやBYODを組織が禁じがちな例を引き、「もし主流になったら」と肯定的に捉え直すことが勧められます。
編集部が付けておきたい留保
本書は結論の書ではなく、自分の「正しさ」を点検するための問いの書として読むのが向いています。
読み応えのある一冊ですが、編集部としては留保を三つ置いておきます。
第一に、ジレンマの主張の多くは、著者の整理と比喩に支えられている点です。アリとキリギリスの図式は分かりやすい反面、人をどちらかに色分けする読み方を招きやすいです。実際の個人は、状況によって両方の顔を使い分けているはずだと考えるほうが自然です。
第二に、手法の適用範囲です。三つのメタ思考は有力な道具ですが、本書で例示されるのは、Netflixや喫茶店のような分かりやすい事例が中心です。自分の職場の細かな制約の中で使うときには、読者自身が置き換えを工夫する余地が大きく残ります。
第三に、アンラーニングは言うほど簡単でないと、著者自身が象の比喩で認めています。読んで納得することと、自分の確信を実際に手放すことの間には、距離があります。
向いているのは、次のような人でしょう。
- 課題は手際よく解けるのに、新しい課題を立てられない人
- 専門性が高まるほど、発想が硬くなったと感じる人
- 論理的な意見ばかりが通る現場にいる人
AI時代の人間の役割を、抽象論でなく方法として知りたい読者にも合います。
合わせて読みたい
『問題発見力を鍛える』細谷功さん 同じ著者が、問いを立てる力そのものに取り組んだ一冊。本書のジレンマ論を、問題発見の訓練へつなげてくれます。
『自分のアタマで考えよう』ちきりんさん 物知りであることが思考の邪魔になる、という問題意識を共有します。本書のアンラーニング論の隣に置くと、知識の手放し方がより具体的に見えてきます。
『仕事に生かす地頭力』細谷功さん 抽象化やWhy型の思考を、日々の仕事へ落とし込む方法を扱います。本書の三つのメタ思考を実務でどう使うか、具体像が見えてきます。
