Name: マシュー・サイードと認知的多様性を追求する (Pursuing Cognitive Diversity with Matthew Syed)
Uploaded: 2020-10-12T20:00:18.000Z
Duration: 6 min 58 s

e wanna make an argument about diversity from the perspective Off performance.

多様性について、オフパフォーマンスの観点から議論をしたいと思います。

I want to draw a distinction right at the start between two kinds of diversity on the one hand.

私は、最初に2種類の多様性を区別したいと思っています。

Demographic diversity, which is the thing that we often think about when we think about this term.

人口動態の多様性、この言葉を考えるときによく考えることです。

On the other hand, there is cognitive diversity, which is about differences in perspectives and insight on the models and heuristics we deploy to make sense of the world around us and also perhaps, differences in thinking styles.

一方、認知的多様性とは、私たちの周りの世界を理解するために展開するモデルやヒューリスティックに関する視点や洞察力の違い、そしておそらく思考スタイルの違いに関するものです。

Some people are quite analytical thinkers and others mawr, holistic and contextual thinkers.

人によっては、かなり分析的な考え方をする人もいれば、全体的で文脈に沿った考え方をする人もいます。

Imagine you're putting together a group off sprint relay runners and let's say the fastest four runners are all the same gender, the same race the same age.

想像してみてください、あなたはスプリントリレーのランナーをオフにグループをまとめているとし、最速の4人のランナーはすべて同じ性別、同じレース、同じ年齢であるとしましょう。

They will have two Children watch the same TV programs, so they're not terribly diverse demographically, and probably not cognitively either.

彼らは2人の子供を持っているでしょう 同じテレビ番組を見ているので、人口統計学的にはひどく多様ではありませんし、おそらく認知的にもそうではありません。

And suppose somebody said to you, You know what?

If you could diversify that team, diversity really matters, and you then started selecting slower runners who were indeed diverse.

そのチームを多様化することができれば、多様性は本当に重要であり、その後、あなたは実際に多様性のあるスローランナーを選択し始めました。

Would this help you in the Olympic gold medal?

これでオリンピックの金メダルに貢献できるかな？

It would undermine your chances of winning Olympic gold medal in a sprint relay team.

スプリントリレーチームでオリンピックの金メダルを獲得するチャンスを損なうことになります。

You want tohave the fastest runners, and that's basically the only criterion of selection If you want to win the race.

あなたは最速のランナーをtoohaveしたい、とそれはあなたがレースに勝ちたい場合は、基本的には選択の唯一の基準です。

And if you could take the fastest runner on hypothetically, clone that runner, let's call that person Usain Bolt.

仮説的に最速のランナーを取ることができれば、そのランナーをクローンにして、その人をウサイン・ボルトと呼んでみましょう。

これでウサイン・ボルトのチームができたわけですね。

That's a fantastic team, a team of clones who are identical to each other because every member of your team is faster than any member of any other team that's gonna win the Olympic Games.

素晴らしいチームだなクローン同士のチームはメンバー全員がオリンピックで優勝するチームのどのメンバーよりも速いからな

But now let's shift from a simple, linear tasks, like running to a complex tasks like economic forecasting.

しかし、今度はランニングのような単純で直線的なタスクから、経済予測のような複雑なタスクへとシフトしていきましょう。

Let me share briefly, a brilliant piece of research by a psychologist from Duke University called Jack Soul.

ジャック・ソウルと呼ばれるデューク大学の心理学者による見事な研究成果を簡単に紹介しましょう。

He took 258 economic forecasters, and he measured their track record.

258人の経済予測家を取り上げ、その実績を測った。

He was trying to figure out who were the most accurate forecasters aunt.

彼は誰が一番正確な予報士のおばさんなのかを調べようとしていました。

He found that there was a distribution that was a bell shaped curve.

ベル型の曲線を描いた分布があることに気づいたそうです。

He also found that the most accurate forecaster was 5% more accurate than an average forecaster, but then solve took the top six forecasters and put them in what you might call a nominal team and he took the average of their forecasts.

彼はまた、最も正確な予報士は平均的な予報士よりも5％正確であることを発見しましたが、その後、トップ6人の予報士を取り、あなたが名目チームと呼ぶかもしれないものに入れて、彼は彼らの予測の平均を取りました。

But when Soul took the average off, the top six forecasters in the bed it with the with the most accurate forecaster, What do you think was more accurate?

しかし、ソウルが平均を外したときに、ベッドでそれを最も正確な予報士と一緒に上位6人の予報士は、何がより正確だったと思いますか？

I mean, I've given the game away here that the average of the top six.

というか、ここでゲームを譲ってしまったのは上位6人の平均値です。

But it wasn't just 1% more accurate or 5% more accurate or 10% more accurate.

でも、1%の精度が上がったとか、5%の精度が上がったとか、10%の精度が上がったとかではなくて。

It was 15% more accurate in the reason hinges on cognitive diversity.

認知的多様性に理由がヒンジするのは15％の方が正確だった。

Economic forecasters like the rest of us, they use a model in order to make a prediction, a way of thinking about the world.

経済予測家は他の人と同じように、予測をするためにモデルを使って、世界の考え方の一つである予測をします。

Each of these models, if the Economist is worth their salt, contains some useful information.

これらのモデルは、もしエコノミストがその価値を認めているならば、それぞれに有用な情報が含まれています。

But because economists use different models, the information contained in six moderately valid models must b'more information than any one model alone.

しかし、経済学者は異なるモデルを使用しているため、6つの中程度に有効なモデルに含まれる情報は、どのモデルだけでもより多くの情報を提供しなければなりません。

If you're thinking, each of these models probably also contains missed aches and myths and blind spots and errors, that is true.

あなたが考えている場合は、これらのモデルのそれぞれは、おそらくまた、見逃された痛みや神話や盲点やエラーが含まれている、それは本当です。

But the technique of averaging eliminates the errors but pulls the information.

しかし、平均化の技術は誤差を排除するが、情報を引っ張ってくる。

If that makes sense, this is a powerful thing, and it's a robust finding in social science, sometimes called the wisdom of the crowds.

それが理にかなっているとすれば、これは強力なものであり、社会科学における堅牢な発見であり、時には群衆の知恵と呼ばれることもあります。

でも、ここで面白いことがあります。

When it comes to tasks that we're more familiar with, like problem solving and coming up with creative ideas and strategies or new products and businesses, the power of cognitive diversity is even more profound.

問題解決や創造的なアイデアや戦略、新製品や新事業など、私たちがより身近な仕事になると、認知的多様性の力はさらに奥深いものになります。

Perhaps a good way to make the point conceptually is to imagine you're putting together a group of 10 people in the team to come up with creative ideas to do the next big thing in your business or organization.

おそらく、概念的にポイントを明確にするための良い方法は、あなたのビジネスや組織で次の大きなことを行うために創造的なアイデアを思いつくために10人のチームのグループを配置していると想像することです。

Let's also assume that this is a talented group of people, each of whom comes up with 10 genuinely useful ideas.

また、これは才能のある人たちの集まりで、それぞれが本当に役に立つアイデアを10個ずつ思いついたと仮定してみましょう。

But if they're cognitively homogeneous, if they think in the same way and they come up with the same 10 ideas, you only have 10% overall.

しかし、彼らが認知的に同質であれば、彼らが同じように考えて、同じ10のアイデアを出しても、全体の10％しかありません。

If, on the other hand, there cognitively diverse and come up with different ideas from one another, you could have 100 useful ideas.

一方で、そこに認知的に多様性があり、お互いに異なるアイデアを思いついた場合は、100の有用なアイデアを持つことができます。

ちょっと考えてみてください。

These air two teams composed of individuals who are equally talented but the cognitively diverse team comes up with almost 1000% additional creative ideas in the space off innovation which is going to dominate the future of our economy.

これらの空気は、同じように才能のある個人で構成された2つのチームが、認知的に多様なチームは、私たちの経済の将来を支配しようとしているイノベーションオフスペースでほぼ1000％の追加の創造的なアイデアを思い付く。

our political institutions and mawr engineering cognitive diversity relative to the context, you get this massive uplifting.

私たちの政治制度とマウル工学の認知的多様性は、文脈に関連して、あなたはこの大規模な高揚を取得します。

What I call collective intelligence on the tragedy is two things.

私がこの悲劇について集団的知性と呼んでいるのは、2つのことです。

We are attracted unconsciously to people who think like us.

私たちは、自分と同じような考え方をする人に無意識のうちに惹かれています。

When people are mirroring our perspective back to us, it makes us feel smarter.

人々が私たちの視点をミラーリングしてくれるとき、それは私たちをよりスマートに感じさせてくれます。

簡単な作業であれば、それはそれでいいのです。

どんな人でも解決策はあります。

You surround yourself with like minded others, you are able to deliver the solution.

あなたの周りには、同じような心を持った他の人がいて、あなたは解決策を提供することができます。

But as the complexity increases and no one brain is sufficient to solve the problem when you're attracted to people who think in the same way you're getting no uplift it all in collective intelligence, and by mirroring each other's perspectives, you become more confident about a solution that might be gravely mistaken.

しかし、複雑さが増し、同じように考えている人に惹かれているときに問題を解決するのに十分な脳が一つもないため、あなたは集団的知性の中でそれをすべて高揚させず、お互いの視点をミラーリングすることで、重大な間違いかもしれない解決策についてより自信を持つようになります。

This is why cognitive diversity is so important and, I believe, will become the key feature of competitive advantage for the next 50 years.

これが認知的多様性が重要な理由であり、今後50年間は競争優位性の重要な特徴になると思います。

精神的な問題だけではありません。

I talked to one of the most eminent economic forecasters in the world, I said, Do you prefer working with people who think like you or who think differently.

世界で最も著名な経済予測家の一人と話をした時、私はこう言った。 あなたは自分と同じように考える人と、自分とは違う考えの人と仕事をするのが好きですか？

And he said, If I truly believe that my model is the best one out there, then by definition I should be working with people who think like me.

そして彼は言った、もし私が本当に私のモデルがそこにある最高のものだと思うならば、定義上は私のような考えを持つ人たちと一緒に仕事をするべきだと。

その理屈は非常に説得力があります。