観察の力＿を読む

『観察の力』：ブリーフィング・ドキュメント

要旨

本書の核心的主張は、現代社会におけるアナリティクス、ビッグデータ、アルゴリズムへの過度な依存が、人間固有の価値を見落とす危険をはらんでいるという点にある。著者は、エンターテインメント、スポーツ、気象、政治、犯罪、金融、医療など多様な分野の事例を通じて、定量化されたデータだけでは捉えきれない現実の複雑さを浮き彫りにする。
本書はデータ分析の有用性を否定するものではない。むしろ、データの有益性を認めつつその限界を指摘し、「新しいアイテスト」という概念を提唱する。これは人間の観察眼、経験、直感、創造性、共感といった、機械には模倣できない能力を再評価し、データと組み合わせることでより深く人間的な意思決定を目指すアプローチである。
ライアン・カヴァノーの映画製作の失敗からハリケーン・ハーヴィーの気象予報、政治世論調査の誤算、犯罪捜査におけるアルゴリズムの偏見に至るまで、本書はデータ至上主義がもたらす盲点と予期せぬ結果を鋭く分析する。同時に、マジシャンのテラー、伝記作家ロバート・カロ、9.11被害者補償基金を率いたケネス・ファインバーグらの物語を通して、困難で予測不可能な状況においてこそ人間の情熱、忍耐、共感が真価を発揮することを示している。結論として、本書は機械の効率性と人間の洞察力を賢明に組み合わせる重要性を訴え、読者に自らの観察力を磨き、数字の背後にある人間的な真実を見抜くことを促している。

アナリティクスへの過信とその限界

本書はアナリティクスやアルゴリズムへの無批判な信頼が、さまざまな分野で誤った結論や有害な結果を招いていることを多数の事例で示している。

予測モデルの失敗

定量的モデルは過去のデータに基づいて未来を予測することを目的とするが、その前提が崩れると機能不全に陥る。

分野	事例	概要	失敗の原因
エンターテインメント	ライアン・カヴァノーとレラティビティ・メディア	映画製作にアナリティクス（モンテカルロ法）を導入し、「ヒット作以外は作らない」と豪語したが、巨額の損失を出して破綻した。	過去のヒット作の模倣に終始し、観客の移ろいやすい欲求や情熱など人間的要素を方程式から排除したため。
政治	米国大統領選挙の世論調査	2016年および2020年の選挙で世論調査は結果を大きく見誤った。特に2020年のバイデン氏のリードは過大評価されていた。	投票者の複雑な動機や「隠れトランプ支持者」の存在、投票率の予測困難など、モデルが捉えきれない人間行動の変数が多数存在したため。
天気	異常気象と気象モデル	近年の異常気象（山火事、竜巻、豪雨など）は従来の気象モデルの想定を超え、予測が困難になっている。	過去のデータに基づくモデルは前例のない現象に対応できない。人間の想像力と状況判断が不可欠となる。
重要な洞察:

• ライアン・カヴァノーの失敗は「人間の観客は映画や歌や本よりもずっと複雑で多様である」ことを示した。アルゴリズムは過去の好みを分析できても、「あなたが変わった」ことには対応できない。
• 気象予報士のミスは、過去のパターンへの固執が気候変動の時代において危険であることを示している。

アルゴリズムに潜むバイアスと有害なフィードバックループ

客観的で公平であるはずのアルゴリズムが、実際には設計者のバイアスを内包し、社会的な不平等を増幅させる危険がある。

• 英国Aレベル成績評価スキャンダル:
• コロナ禍で中止された全国統一試験の成績を予測するために導入されたアルゴリズムが、富裕層の学校の生徒の成績を高く、貧困地区の生徒の成績を不当に低く評価した。
• 過去の学校成績を重視したため、既存の階級格差を再生産・強化し、大規模な抗議に発展した。
• 予測的警察活動と人種的バイアス:
• 犯罪予測ソフトは過去の逮捕データに基づき警察の配置を決める。貧困層やマイノリティが多い地域を重点監視するため、軽犯罪での逮捕者が増えやすい。
• その結果「犯罪率が高い」というデータが生まれ、さらに警察が投入されるという有害なフィードバックループが発生し、貧困と犯罪を結びつける偏見を強化する。
• 顔認証技術は有色人種、特に女性の誤認率が高いと指摘され、誤認逮捕の事例もある。
• ソーシャルメディアのエコーチェンバー現象:
• Facebookなどの推薦アルゴリズムはユーザーの過去行動に基づきコンテンツを表示するため、同様の意見ばかりが強調される。
• とくに政治分野では、怒りや不安といった「原始的な感情」を刺激するコンテンツが増幅され、社会の分断と不信感を助長する傾向がある。
  重要な洞察:
• 数学者キャシー・オニールの言葉を借りれば「モデルとは、数学に組み込まれた見解である」。アルゴリズムは中立ではなく、設計者の価値観や社会の既存のバイアスを反映する。
• 地理情報（郵便番号など）はしばしば人種の代理変数として機能し、アルゴリズムが意図せず人種差別的な結果を生む可能性がある。

新しい「アイテスト」：人間的価値の再評価

アナリティクスの限界に対して、本書は観察眼、経験、独創性、共感といった人間的能力を再評価する「新しいアイテスト」の重要性を説く。これはデータと人間の洞察力を組み合わせるアプローチである。

観察、パターン認識、経験知の力

長年の経験と集中を通じて培われた人間の能力は、機械的な分析では到達できない深みを持つ。

• マジシャンのテラー: 彼の代表作「シャドウズ」は単なるトリックの組み合わせではない。観客の感情を揺さぶり、心と頭の間に対立を生む芸術である。彼は「メソッドは重要ではない」と語り、観客に与える体験こそがマジックの本質であると示す。彼の情熱と、一つの芸に何十年も時間を費やす姿勢は、独創性が努力の賜物であることを物語っている。
• 『ザ・プライス・イズ・ライト』の攻略者たち: 気象予報士のテリー・クニースと数学教師のテッド・スローソンは、長年の観察を通じて番組の賞品の価格パターンを記憶し、ゲームのシステムを打ち破った。静的なシステムに対して人間のパターン認識が如何に強力かを示す事例である。
• ジェイソン・ウィッテンの「Yオプション」: NFLの伝説的タイトエンドであるウィッテンは、「Yオプション」というシンプルなプレーにおいて相手ディフェンダーのわずかな動きから瞬時に最適なルートを判断する。これは単なる身体能力ではなく、長年の経験によって身体化された「分析の具現化」であり、機械的な確率論を超えた知性である。
  重要な洞察:
• ジェイソン・イズベルの言葉「一〇〇万枚の絵画を本当に真剣に観察すれば、優れた作品はどこが違うかわかるようになるだろう」は、才能が学習と練習で磨かれる可能性を示唆している。
• 野球監督ジャーシェル親子の物語は、世代を超えて受け継がれる経験知が、意識的に考えなくとも正しい判断を下す「知識の筋肉」を形成することを示している。

独創性、直感、そしてルール破りの価値

確立されたルールや定石は安定した結果をもたらすが、真の独創性やブレークスルーはしばしばルールを破ることから生まれる。

• 映画製作におけるルールと創造性:
• ロバート・マッキーの『ストーリー』は成功する物語の「ルール」を体系化し、多くのクリエイターに影響を与えた。ピクサー映画の成功はその一例である。
• 一方でチャーリー・カウフマン（『アダプテーション』）やウィリアム・ゴールドマン（『明日に向って撃て！』）は型にはまった方法を軽蔑し、ルールを破ることで歴史に残る独創的な作品を生み出した。
• マックス・マーティンの成功の公式:
• ポップミュージック界のヒットメーカー、マックス・マーティンはキャッチーな曲を作るための「公式」を発見し、多数のNo.1ヒットを生んだ。彼の成功はエンターテインメントがある種の工学であることを示す。
• しかし彼が長続きする理由は、多様なアーティスト（ブリトニー・スピアーズ、テイラー・スウィフトなど）に楽曲を提供して自身のスタイルに新鮮さを保っている点にある。これは同じ公式でも「人間」という変数を変えることの重要性を示唆する。
• ハートフォード・ホエーラーズのロゴ:
• デザイナーのピーター・グッドが市場調査やフォーカスグループを経ずに個人の創造性と試行錯誤から生み出したこのロゴは、チームが消滅した後も愛され続ける不朽のデザインとなった。
• 「すぐに親しみを持てるものは抵抗感がなくても、すぐ忘れられてしまう。優れたデザインの多くはフォーカスグループには歓迎されない」という彼の言葉を裏付ける事例である。

共感と人間的アプローチの重要性

危機的状況や人間関係が複雑に絡む問題では、共感に基づいた人間的アプローチが冷徹な分析よりも効果的な解決をもたらすことが多い。

• ケネス・ファインバーグと9.11被害者補償基金:
• 当初は逸失利益に基づく数式で補償額を算出する合理的アプローチを採ったが、遺族の激しい反発を受けた。
• 彼は戦略を転換し、900以上の家族と個別面談を行って彼らの物語に耳を傾けた。この共感的アプローチにより最終的に97%の遺族との和解を成立させた。「我々に必要なのは目撃者であって、統計ではない」という言葉はこの教訓を端的に示している。
• エリック・バーガーとハリケーン・ハーヴィー:
• ハリケーン・ハーヴィー襲来時、気象ブロガーのエリック・バーガーは公式予報に疑問を抱き、より深刻な洪水の可能性を警告した。
• 彼が多くの市民に信頼されたのは、データ分析の的確さだけでなく、自身の不安や避難行動を共有して読者との信頼関係を築いたからである。彼は単なる情報伝達者ではなく、コミュニティの不安に寄り添うガイド役を果たした。
• ジム・スミス巡査部長の尋問術:
• 連続殺人犯ラッセル・ウィリアムズの尋問で、スミス巡査部長は威圧や強制ではなく、冷静かつ共感的な対話を通じて自白を引き出した。
• 容疑者の人間性に訴えかけ信頼を築くことで、防御を崩した。これはハイテクな科学捜査だけでなく、高度な人間的スキルが犯罪捜査において重要であることを示している。

重要な引用と洞察

データと人間の経験を融合させる「アイテスト」の理想的アプローチを要約している。

ウィリアム・ゴールドマン: 「誰も何もわからない」

エンターテインメント業界の本質を突いた言葉で、ヒットの予測不可能性と人間の好みの移ろいやすさを示す。

ライアン・カヴァノー: 「いいかい、おれは優れた芸術作品を作りたいわけじゃない。賞には興味がない。金を稼ぎたいんだ。ビジネスを成功させたいんだ」

アナリティクスを盲信し、芸術から情熱や人間性を排除しようとした姿勢が最終的な失敗の根本原因となった。

テラー（マジシャン）: 「メソッドは重要ではない」

マジックの真髄はトリックの仕組みではなく、観客に与える感情的体験にあるという洞察。芸術全般にも当てはまる。

マイケル・ルイス: 「人生の結果にだまされてはいけない。完全にランダムというわけではないが、かなりの部分は幸運に左右される」

成功が個人の能力だけで決まるわけではなく、偶然や環境といったコントロール不能な要素が大きく関わっていることを示唆する。

キャシー・オニール（数学者）: 「モデルとは、数学に組み込まれた見解である」

アルゴリズムや数学モデルは客観的な真実ではなく、設計者の価値観や偏見を反映した「意見」に過ぎないことを指摘する。

ケネス・ファインバーグ: 「我々に必要なのは目撃者であって、統計ではない」

人の命や悲しみを扱う際、抽象的な数字や計算式だけでは不十分であり、個々の物語に耳を傾ける重要性を示す。

リック・レンテリア（野球監督）: 「私だって数字は大好きだし、数字を使う。私にとっては重要な指標だ。だがその情報には、独自の生命を吹き込まなければならない。それは人間的な要素だ」