Why tech needs the humanities | Eric Berridge

154,214 views ・ 2018-05-22

TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Yasushi Aoki 校正: Masako Kigami
00:12
You've all been in a bar, right?
0
12647
2242
みんなバーに行ったこと ありますよね?
00:14
(Laughter)
1
14913
1491
(笑)
00:16
But have you ever gone to a bar
2
16759
2694
でも バーに行ったお陰で
00:19
and come out with a $200 million business?
3
19477
2952
2億ドルのビジネスを ものにしたことはありますか?
00:24
That's what happened to us about 10 years ago.
4
24276
2280
それが 10年前 私たちに起きたことなんです
00:27
We'd had a terrible day.
5
27445
1705
それは ある ついてない日のことでした
00:30
We had this huge client that was killing us.
6
30012
4064
私たちは大口顧客から 切られようとしていました
00:34
We're a software consulting firm,
7
34100
2604
私たちはITコンサル会社ですが
00:36
and we couldn't find a very specific programming skill
8
36728
2982
その顧客が ある最先端のクラウドシステムを 展開できるようにするための
00:39
to help this client deploy a cutting-edge cloud system.
9
39734
3158
プログラミング技術を 見出せずにいました
00:43
We have a bunch of engineers,
10
43798
1421
エンジニアなら たくさんいますが
00:45
but none of them could please this client.
11
45243
2594
誰もその顧客を満足させることが できませんでした
00:49
And we were about to be fired.
12
49274
1657
そして契約を 失いかけていました
00:51
So we go out to the bar,
13
51888
2335
それでバーに行ったんです
00:54
and we're hanging out with our bartender friend Jeff,
14
54247
4047
バーテンをしている友人の ジェフとおしゃべりし
00:58
and he's doing what all good bartenders do:
15
58318
2001
彼は良いバーテンが することをしました
01:00
he's commiserating with us, making us feel better,
16
60343
3022
私たちに同情し 慰めてくれ
01:03
relating to our pain,
17
63389
2292
私たちの悩みを理解し 言いました
01:05
saying, "Hey, these guys are overblowing it.
18
65705
2048
「ちょっと大げさに 言ってるだけですよ
01:07
Don't worry about it."
19
67777
1183
心配いりませんって」
01:08
And finally, he deadpans us and says,
20
68984
2214
それから まじめな顔をして 言いました
01:11
"Why don't you send me in there?
21
71222
2293
「なんなら俺を 送り込んでくださいよ
01:13
I can figure it out."
22
73539
1507
どうにかしますから」
01:15
So the next morning, we're hanging out in our team meeting,
23
75585
3081
その翌日 私たちは会社の会議室にいて
01:19
and we're all a little hazy ...
24
79901
2555
みんな少し ぼーっとしていました
01:22
(Laughter)
25
82480
1150
(笑)
01:24
and I half-jokingly throw it out there.
26
84504
2120
私は冗談半分に提案しました
01:26
I say, "Hey, I mean, we're about to be fired."
27
86648
2584
「どうせ切られそうなことだし
01:29
So I say,
28
89256
1302
バーテンのジェフを 送り込んでみたら?」
01:30
"Why don't we send in Jeff, the bartender?"
29
90582
2082
01:32
(Laughter)
30
92688
3077
(笑)
01:35
And there's some silence, some quizzical looks.
31
95789
4061
しばらく沈黙があり 呆れたような視線がありましたが
01:39
Finally, my chief of staff says, "That is a great idea."
32
99874
3542
それからボスが言ったんです 「そりゃいい考えだ」
01:43
(Laughter)
33
103440
1737
(笑)
01:45
"Jeff is wicked smart. He's brilliant.
34
105201
2094
「ジェフは世知に長けているし 頭がいい
01:48
He'll figure it out.
35
108168
1150
どうにかできるかもな
01:50
Let's send him in there."
36
110328
1413
あいつを送り込んでみよう」
01:52
Now, Jeff was not a programmer.
37
112189
2526
ジェフはプログラマーではありません
01:54
In fact, he had dropped out of Penn as a philosophy major.
38
114739
3889
ペンシルベニア大学の 哲学科を中退していますが
01:59
But he was brilliant,
39
119491
1994
地頭が良く
02:01
and he could go deep on topics,
40
121509
2627
本質的なところを 突くことができ
どの道 私たちは 切られようとしていました
02:04
and we were about to be fired.
41
124160
2032
02:06
So we sent him in.
42
126216
1150
それで彼を 送り込んだんです
02:09
After a couple days of suspense,
43
129839
1986
ハラハラしながら 2日過ごしましたが
02:11
Jeff was still there.
44
131849
2157
ジェフはまだ 向こうでやっていて
02:15
They hadn't sent him home.
45
135002
2140
追い返されはしませんでした
02:17
I couldn't believe it.
46
137166
2066
信じられませんでした
02:19
What was he doing?
47
139256
1491
「あいつ一体何やってんだ?」
02:21
Here's what I learned.
48
141281
1150
分かったのはこういうことです
02:23
He had completely disarmed their fixation on the programming skill.
49
143318
4210
ジェフは顧客のプログラミング技術についての こだわりを解きました
02:29
And he had changed the conversation,
50
149004
2921
彼は話題を変え
02:31
even changing what we were building.
51
151949
2016
私たちが作るべきものさえ 変えました
02:33
The conversation was now about what we were going to build and why.
52
153989
4552
いまや議論の対象は 何を何のために作るのかということになりました
02:41
And yes, Jeff figured out how to program the solution,
53
161059
5358
そしてジェフは技術的な 解決策を見出したのです
02:46
and the client became one of our best references.
54
166441
2365
その顧客は我が社にとって 一番の推薦者となりました
02:50
Back then, we were 200 people,
55
170782
1977
当時は社員200人で
02:52
and half of our company was made up of computer science majors or engineers,
56
172783
6320
その半分はコンピューターサイエンスか 工学の専攻でした
02:59
but our experience with Jeff left us wondering:
57
179127
2261
でもジェフの一件で 思うようになりました
03:02
Could we repeat this through our business?
58
182627
2071
こういうのを もっとできないか?
03:06
So we changed the way we recruited and trained.
59
186017
4261
それで私たちは採用や トレーニングのやり方を変えました
03:11
And while we still sought after computer engineers and computer science majors,
60
191766
5984
今でもソフトウェアエンジニアや コンピューターサイエンス専攻者は求めていますが
03:17
we sprinkled in artists, musicians, writers ...
61
197774
4976
それに加えて絵描きや音楽家や ライターも採るようになり
03:24
and Jeff's story started to multiply itself throughout our company.
62
204818
4374
会社中でジェフの例が 幾度も再現されることになりました
03:29
Our chief technology officer is an English major,
63
209216
3333
うちの最高技術責任者は 国文専攻で
03:34
and he was a bike messenger in Manhattan.
64
214168
2214
マンハッタンで自転車便の 配達係をしていました
03:38
And today, we're a thousand people,
65
218680
1946
今では千人の社員がいますが
03:41
yet still less than a hundred have degrees in computer science or engineering.
66
221935
5452
コンピューターサイエンスや 工学専攻だった人は百人足らずです
03:48
And yes, we're still a computer consulting firm.
67
228984
3183
私たちは今も ITコンサル企業です
03:52
We're the number one player in our market.
68
232191
2126
この分野では ナンバーワンの企業で
03:54
We work with the fastest-growing software package
69
234341
2353
年間売上げが 百億ドルに達する
03:56
to ever reach 10 billion dollars in annual sales.
70
236718
2293
最も早く成長しているソフトウェア パッケージを擁しています
このやり方は 成功だったということです
04:01
So it's working.
71
241015
1626
04:05
Meanwhile, the push for STEM-based education in this country --
72
245426
5731
一方で 米国における STEM教育—
科学 技術 工学 数学を中心とした 教育の推進は
04:11
science, technology, engineering, mathematics --
73
251181
3334
04:14
is fierce.
74
254539
1212
凄まじいばかりです
04:15
It's in all of our faces.
75
255775
1880
誰にとっても避けがたく
04:18
And this is a colossal mistake.
76
258355
1674
そして大きな間違いだと思います
04:21
Since 2009, STEM majors in the United States
77
261707
4229
2009年以来
米国のSTEM専攻者の数は 43%増えていますが
04:25
have increased by 43 percent,
78
265960
2056
04:28
while the humanities have stayed flat.
79
268040
2428
人文専攻の数は 変わっていません
04:30
Our past president
80
270492
1365
オバマ前大統領は
04:33
dedicated over a billion dollars towards STEM education
81
273047
3503
他の分野を犠牲にして
STEM教育に 10億ドル以上注ぎ込み
04:36
at the expense of other subjects,
82
276574
2839
04:39
and our current president
83
279437
2876
トランプ現大統領は最近
04:42
recently redirected 200 million dollars of Department of Education funding
84
282337
4867
教育省の予算2億ドルを
コンピューターサイエンスに 割り当てることを決めました
04:47
into computer science.
85
287228
1469
04:49
And CEOs are continually complaining about an engineering-starved workforce.
86
289788
6381
企業のCEOは絶えず 技術者不足を嘆いています
04:57
These campaigns,
87
297717
1445
このような動きや
05:00
coupled with the undeniable success of the tech economy --
88
300583
3548
否定しがたい 技術方面の 経済的成功があり—
05:04
I mean, let's face it,
89
304155
1248
認めましょう
05:05
seven out of the 10 most valuable companies in the world by market cap
90
305427
5508
世界で時価総額が 最も高い企業10社のうち
7社までがテクノロジー企業です
05:10
are technology firms --
91
310959
1511
05:13
these things create an assumption
92
313662
1976
そういったことから
05:16
that the path of our future workforce will be dominated by STEM.
93
316805
4214
将来の労働力はSTEM分野の人で 満たされるという予想が生まれます
05:24
I get it.
94
324583
1150
それは分かります
05:26
On paper, it makes sense.
95
326692
1621
理屈は通っているし
05:29
It's tempting.
96
329498
1212
興味深い考えですが
05:33
But it's totally overblown.
97
333597
1933
ちょっと度を過ぎています
05:35
It's like, the entire soccer team chases the ball into the corner,
98
335554
6051
サッカーでチームの 全員が1箇所に向かって
ボールを追いかけている ようなものです
05:41
because that's where the ball is.
99
341629
1778
05:44
We shouldn't overvalue STEM.
100
344841
2246
STEMを過大評価 すべきではありません
05:48
We shouldn't value the sciences any more than we value the humanities.
101
348133
3573
科学に対し 人文以上に 重きを置くべきではありません
05:52
And there are a couple of reasons.
102
352544
1722
それには いくつか 理由があります
05:55
Number one, today's technologies are incredibly intuitive.
103
355058
5986
第一に 今日のテクノロジーは 非常に直感的であること
06:01
The reason we've been able to recruit from all disciplines
104
361068
4000
私たちが あらゆる分野の人を 採用しながら
06:05
and swivel into specialized skills
105
365092
2119
専門的な技術を まかせられるのは
06:08
is because modern systems can be manipulated without writing code.
106
368377
4754
現代のシステムは コードを書かずに扱えるからです
06:13
They're like LEGO: easy to put together, easy to learn, even easy to program,
107
373155
5854
レゴブロックのように 容易に組み立てられ 容易に学べ 容易にプログラミングさえできます
06:19
given the vast amounts of information that are available for learning.
108
379033
3491
学ぶための情報が 膨大にあるためです
06:23
Yes, our workforce needs specialized skill,
109
383173
2835
専門技術が必要なのは 確かですが
06:27
but that skill requires a far less rigorous and formalized education
110
387242
4794
そのような技術に必要とされる 厳格で正式な教育は
昔に比べてずっと 少なくなっています
06:32
than it did in the past.
111
392060
1856
06:34
Number two, the skills that are imperative and differentiated
112
394876
5739
第2に 直感的技術の世界において
不可欠な差別化できる スキルというのは
06:40
in a world with intuitive technology
113
400639
3149
06:43
are the skills that help us to work together as humans,
114
403812
3587
人間として一緒に 働く力であり
06:49
where the hard work is envisioning the end product
115
409184
3984
難しい部分は 最終的な製品や
その有用性を イメージするということで
06:54
and its usefulness,
116
414193
1492
06:55
which requires real-world experience and judgment and historical context.
117
415709
6214
そのためには現実の世界における 経験や判断力や歴史的文脈が必要となるのです
07:03
What Jeff's story taught us
118
423232
2286
ジェフの話が 教えてくれたのは
07:05
is that the customer was focused on the wrong thing.
119
425542
3531
顧客が間違ったものに とらわれているということです
07:10
It's the classic case:
120
430160
1507
よくある話です
07:12
the technologist struggling to communicate with the business and the end user,
121
432661
4262
技術屋は ビジネス系の人や エンドユーザーと うまくコミュニケーションが取れず
07:16
and the business failing to articulate their needs.
122
436947
4186
ビジネス系の人は 何が必要なのか 明確に述べることができない
07:22
I see it every day.
123
442033
1706
そういうのを いつも目にしています
07:25
We are scratching the surface
124
445448
1922
コミュニケーションを取って 共に生み出すという人間としての能力を
07:27
in our ability as humans to communicate and invent together,
125
447394
4809
私たちはまだ 本当に生かせていません
07:32
and while the sciences teach us how to build things,
126
452227
4580
どうやって作ればいいのかを 科学が教えてくれる一方
07:36
it's the humanities that teach us what to build and why to build them.
127
456831
5410
何をなぜ作るのかを 教えてくれるのは人文です
07:43
And they're equally as important,
128
463612
2604
どちらも同じくらいに重要で
07:46
and they're just as hard.
129
466240
1507
同じくらいに難しいのです
07:50
It irks me ...
130
470476
1995
うんざりするのは—
07:54
when I hear people treat the humanities as a lesser path,
131
474532
5493
人文が何かより劣った 簡単な道のように
言われているのを 聞いたときです
08:00
as the easier path.
132
480049
1184
08:01
Come on!
133
481840
1150
そんなことありません
08:04
The humanities give us the context of our world.
134
484258
4150
人文は世界における 文脈を与えてくれます
08:10
They teach us how to think critically.
135
490573
3437
批判的に考える方法を 教えてくれます
科学が意図して 構造化されているのに対し
08:14
They are purposely unstructured,
136
494034
1969
08:16
while the sciences are purposely structured.
137
496027
2546
人文は意図して 構造を持たないのです
08:19
They teach us to persuade, they give us our language,
138
499745
3588
説得する方法を教え 言葉を与えてくれ
08:23
which we use to convert our emotions to thought and action.
139
503357
6839
それによって私たちは 感情を思考と行動に変えるのです
08:32
And they need to be on equal footing with the sciences.
140
512267
4264
人文にも科学と対等の地位を 与える必要があります
08:36
And yes, you can hire a bunch of artists
141
516555
3992
芸術家をたくさん雇って
08:40
and build a tech company
142
520571
1333
テクノロジー企業を作り
08:43
and have an incredible outcome.
143
523166
1770
素晴らしい結果を 出すことだってできるんです
08:46
Now, I'm not here today to tell you that STEM's bad.
144
526616
4722
STEMが悪いと言おうと しているのではありません
08:52
I'm not here today to tell you that girls shouldn't code.
145
532778
3984
女の子はプログラミングなんて するもんじゃないと言うのではありません
08:57
(Laughter)
146
537111
1039
(笑)
08:58
Please.
147
538174
1150
違います
09:00
And that next bridge I drive over
148
540355
2568
車で橋を渡ろうというときや
09:02
or that next elevator we all jump into --
149
542947
3550
エレベーターに 乗り込もうというときには
09:07
let's make sure there's an engineer behind it.
150
547602
2207
それが間違いなく 技術者の 手になるようにしましょう
09:09
(Laughter)
151
549833
3642
(笑)
09:14
But to fall into this paranoia
152
554233
3295
しかし将来の仕事が
STEM分野の人で占められる という思い込みは
09:17
that our future jobs will be dominated by STEM,
153
557552
4872
09:22
that's just folly.
154
562448
1635
単に馬鹿げています
09:24
If you have friends or kids or relatives or grandchildren
155
564526
4091
もし友人なり 子供なり 親戚なり 孫なり
09:28
or nieces or nephews ...
156
568641
1799
姪なり 甥なりがいるなら
09:30
encourage them to be whatever they want to be.
157
570464
3150
「なりたいものになれ」と 言ってください
09:34
(Applause)
158
574336
6896
(拍手)
09:41
The jobs will be there.
159
581607
2015
仕事はあります
09:45
Those tech CEOs
160
585741
1477
STEMの卒業生を求めている
09:48
that are clamoring for STEM grads,
161
588235
3334
テクノロジー企業のCEOが
09:51
you know what they're hiring for?
162
591593
1784
誰を採用しているか 分かりますか?
09:54
Google, Apple, Facebook.
163
594430
2025
Googleや Appleや Facebook
09:57
Sixty-five percent of their open job opportunities
164
597468
3627
そういった企業で 求人している職の
10:01
are non-technical:
165
601119
1721
65%は非技術系です
10:03
marketers, designers, project managers, program managers,
166
603845
4889
マーケティング担当者 デザイナー プロジェクトマネージャー プログラムマネージャー
10:08
product managers, lawyers, HR specialists,
167
608758
3381
プロダクトマネージャー 法務担当 人事管理専門家
10:12
trainers, coaches, sellers, buyers, on and on.
168
612163
3325
トレーナー コーチ 販売担当 購買担当 その他
10:15
These are the jobs they're hiring for.
169
615512
3438
求められているのは そういった職です
10:20
And if there's one thing that our future workforce needs --
170
620602
5405
将来の人材に求められるものが 何かあるとしたら—
10:26
and I think we can all agree on this --
171
626031
1952
これについては同意して もらえると思いますが
10:29
it's diversity.
172
629056
1150
多様性です
10:31
But that diversity shouldn't end with gender or race.
173
631706
4074
多様性というのは 男女や人種に限りません
10:35
We need a diversity of backgrounds
174
635804
2103
経歴やスキルについても
10:39
and skills,
175
639192
1150
多様性が必要です
10:42
with introverts and extroverts
176
642100
3738
内向的な人も 外向的な人も
10:45
and leaders and followers.
177
645862
2953
リーダーもフォロワーも 必要です
10:48
That is our future workforce.
178
648839
1689
それが将来の人材です
10:51
And the fact that the technology is getting easier and more accessible
179
651767
5699
テクノロジーが より易しく
使いやすいものに なっていることで
10:57
frees that workforce up
180
657490
1818
10:59
to study whatever they damn well please.
181
659332
3372
みんな何だって 好きなことを学べるのです
11:03
Thank you.
182
663273
1151
ありがとうございました
11:04
(Applause)
183
664448
6623
(拍手)
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