新型コロナウイルス感染症の危機は、極度の不確実性の中で未来を計画することの大きな難しさに、強い光を当てています。
今こそ、リーダーには目先の先にある進路を理解するための手段が必要です。
未来についての議論は、流行語が吹き荒れる吹雪のように感じられることがあります。トレンドを予測し、それに応じて計画を立てるための3つのステップを紹介します。
この記事はもともと、The Innovator Newsに掲載されました。
著名な未来学者で作家のアーサー・C・クラークはこう述べました。「十分に進歩したテクノロジーは、魔法と見分けがつかない」。この名言は、心を開き好奇心を刺激し、通説に異議を唱え、惰性や漸進主義を乗り越えるため、役員会議室やサーバールーム、教室など、あらゆる場で活用されてきました。
目を輝かせた楽観主義者は、未来は明瞭で、透明で、完全に予測可能だと言うでしょう。一方、皮肉屋や懐疑論者には、未来は不透明で、知り得ないものに見えます。
どちらも、まったく正しいとは言えません。
未来は半透明です。おおまかな形や影は見えても、細部までは見通せません。現実主義者にとって未来学は戦略的な規律です。追い風を生かし、向かい風を避け、望ましい明日に向けて、より意図的に進路を定める手段なのです。
グローバル・テクノロジー・ガバナンス・サミットとは？
新型コロナウイルス感染症の危機は、極度の不確実性の中で未来を計画する際にリーダーが直面する大きな課題に、強い光を当てています。同時に、人工知能（AI）、クラウドソリューション、ロボティクスなど、第4次産業革命の新技術が、人類史上かつてない速さで、暮らし方、学び方、ビジネスのあり方を変えています。政治情勢の変化や環境の不安定化がますます差し迫る中で、こうした歴史的変化を考えると、今こそリーダーには、目先を超えた未来を理解し、それに応じて計画を立てる手段が必要であることが分かります。
では、どこから始めればよいのでしょうか。
1. まず過去を振り返る
実のところ、未来学者は歴史家の顔も持っています。現在に至る歩みを理解するために過去を振り返り、とりわけ、次に何が起こるかに向けて進路を描く助けとなるトレンドラインを見定めます。ただし、トレンドラインはどれも同じように生まれるわけではありません。
線形： こうしたトレンドは、従来型の戦略家や予測者の領域です。未来学では、直感的で、すでに規模の大きい現象を特徴づけることが多いため、線形のトレンドラインを過度に重視しがちです。例えば、世界的に住宅価格は「高く、さらに上昇している」とされ、注目を集める見出しになります。
指数関数的：多くの複雑な適応系は、自然のものでも人間が作ったものでも、線形ではありません。曲線を描き、より正確に言えば指数関数的に変化します。簡単に言えば、指数関数的なトレンドは小さく始まり、時にはほとんど気づかれないほどですが、繰り返し自らを強化し、やがて重要なものとなり、最終的には状況を一変させます。社会を最も形づくってきた力は、複利、人口増加、ムーアの法則、気候変動など、指数関数的な動きをたどる傾向があります。
社会を最も形づくってきた力は、複利、人口増加、ムーアの法則、気候変動など、指数関数的な動きをたどる傾向があります。
循環的：あまりに近くから見ると、すべてが線形または指数関数的に見えます。しかし視点を引いてみると、いくつかのトレンドラインは、局所的な最大値と最小値の間を時間とともに上下することが分かります。石油を考えてみましょう。価格は循環的な需要だけでなく、探査、採掘、精製における散発的な技術革新によっても変動します。
この3種類のトレンドラインを組み合わせれば、自然、社会、技術に関するほぼあらゆるトレンドを大まかに特徴づけることができます。
2. 未来を予測するのではなく、複数の未来を描く
これまでのトレンドを理解すれば、比較的議論の余地が少ない確率の高い事象 と、議論の余地がある可能性を考慮しながら、将来を展望できます。
利用可能なデータ（およびそこから描けるトレンドライン）が増えるにつれて、難問に直面します。過去のデータと将来予測をすべて説明する単一の「一般相対性」モデルを作ることは不可能になるのです。以下の図をご覧ください。
1971年、経済学者のハーバート・サイモンは、情報が無限に近づくにつれ、それに有意義に注意を向ける私たちの能力はゼロに近づくと論じました。言い換えれば、誰も視力検査表のようなものは好みません。
この問題を解決するには、領域に特化したフィルターを、自由をもたらす制約として活用できます。ノイズを減らし、より理解しやすく、さらに重要なことに、より有用な予測空間を生み出します。つまり、単一の包括的な未来を見ようとする代わりに、例えば教育のフィルターを適用し、教育に最も関係するトレンドや予測に注意を集中させることができます。
トレンドライン、予測、フィルターという3つの手法を組み合わせたものを、私たちは「縦断的創発散布図（LEnS）」と呼びます。これは、特定領域の未来がどこへ向かうのかを考えるための、明快で説得力のある枠組みとなります。
未来を見据える取り組みの多くと同様、どのような先見演習にも当てはまる「唯一の正しいフィルター」はありません。さまざまなビジネスモデル、産業、文化が豊かさとレジリエンスを生み出すのと同じように、複数のフィルターを用いれば、画一的な見方を超え、これから起こり得ることをよりきめ細かく理解できます。
さまざまなビジネスモデル、産業、文化が豊かさとレジリエンスを生み出すのと同じように、複数のフィルターを用いれば、画一的な見方を超え、これから起こり得ることをよりきめ細かく理解できます。
3. 長く続くものを見極める
未来についての議論は、流行語が吹き荒れる吹雪のように感じられることがあります。その多くは専門用語で、その大半は一時的な流行です。長い時間軸で見ると、チャールズ・バベッジとエイダ・ラブレスが1840年代に最初のコンピューターを設計して以来、情報技術の歴史全体は、驚くほど明快に、相互作用、情報、計算という3つの不変の層に沿って進歩してきたことが分かります。情報技術の未来も、同じ3つの不変の層に沿って進歩し続けると私たちは考えます。
シンプルさ：デジタル格差に注意： かつてコンピューターを使うには博士号が必要でした。今日では、基本的な言語能力があれば十分です。基盤となる技術は複雑さを増す一方、情報技術の普及範囲、アクセスのしやすさ、使いやすさは指数関数的に高まり続けています。リーダーは、あらゆるやりとりがテクノロジーのインターフェースを介する世界を想定して計画するのが賢明です。明日の公共サービスは、デジタルIDやARグラスを必須とするよう設計されるのでしょうか。人間に不可欠なサービスへのアクセスについて、商業的な技術の利便性を当然の前提とし、まして必須とすることのないようにするのが極めて重要かもしれません。
知性：デジタルの子どもたちをしっかり教える： 機械の台頭はすでに進行しており、加速しています。大衆向けのSFでは、これを悪意ある知性の物語として描く傾向があります。暗い思惑を抱く機械の知性が、悪役となるのです。実際には、ソフトウェアは常に中立であり、開発者の明示的な指示と暗黙の偏見を映し出してきました。私たちが明確に共有する経済的、社会的、倫理的な価値観を体現する人工知能を、どうすれば開発できるでしょうか。必ずしも私たちがしてきたとおりではなく、私たちが言うとおりに行動するよう訓練するのです。
石器から量子コンピューティングに至るまで、歴史を通じて培い、今後も発揮できる、状況を一変させる解決策を生み出す能力は、新たに生じる危機への対応において私たちを優位にします。
豊かさ：大胆な挑戦に投資する：私たちが直面する課題は確かに複雑さを増していますが、私たちの集合知はそれを上回る速さで進化しているようです。石器から量子コンピューティングに至るまで、歴史を通じて培い、今後も発揮できる、状況を一変させる解決策を生み出す能力は、新たに生じる危機への対応において私たちを優位にします。リーダーは、大胆な挑戦に時間、関心、資金を振り向けることを検討すべきです。今日の競争には役立たないかもしれませんが、より良い明日を生み出すプロジェクトです。
それは単なる管理責任ではありません。リーダーシップです。
