Dare to disagree | Margaret Heffernan

マーガレット・ヘッファナン:対立の意義

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2012-08-06 ・ TED


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Dare to disagree | Margaret Heffernan

マーガレット・ヘッファナン:対立の意義

576,454 views ・ 2012-08-06

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00:00
Translator: Thu-Huong Ha Reviewer: Morton Bast
0
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7000
翻訳: Yohei Komatsuzaki 校正: Kayo Mizutani
00:15
In Oxford in the 1950s,
1
15684
1862
1950年代のオックスフォードに
00:17
there was a fantastic doctor, who was very unusual,
2
17546
3768
とても優秀で 稀な一人の医者がいました
00:21
named Alice Stewart.
3
21314
2032
アリス・スチュアートです
00:23
And Alice was unusual partly because, of course,
4
23346
3143
アリスが稀有であった理由のひとつは もちろん
00:26
she was a woman, which was pretty rare in the 1950s.
5
26489
3480
その当時では珍しく 彼女が女医であったことです
00:29
And she was brilliant, she was one of the,
6
29969
2111
彼女は目立っていました
00:32
at the time, the youngest Fellow to be elected to the Royal College of Physicians.
7
32080
4816
当時 最も若くして 国立医科大学の 研究員の一人に選ばれたのです
00:36
She was unusual too because she continued to work after she got married,
8
36896
3757
また 彼女が稀なのは 結婚後も仕事を続け
00:40
after she had kids,
9
40653
2095
子供を産み
00:42
and even after she got divorced and was a single parent,
10
42748
3008
離婚をしてシングルマザーになった後でさえも
00:45
she continued her medical work.
11
45756
2283
医療に従事し続けたからでもあり
00:48
And she was unusual because she was really interested in a new science,
12
48039
4120
さらに彼女が 新しい科学に興味を抱いていたからです
00:52
the emerging field of epidemiology,
13
52159
2624
疫学の新興分野
00:54
the study of patterns in disease.
14
54783
3488
病気におけるパターンの研究です
00:58
But like every scientist, she appreciated
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58271
2168
しかし他の科学者と同じようにアリスは
01:00
that to make her mark, what she needed to do
16
60439
2256
医者として名を残すためには 難題を発見し
01:02
was find a hard problem and solve it.
17
62695
4518
解決しなければならないことを十分に知っていました
01:07
The hard problem that Alice chose
18
67213
2544
アリスが選んだ難題とは
01:09
was the rising incidence of childhood cancers.
19
69757
3398
増加していた小児ガンです
01:13
Most disease is correlated with poverty,
20
73155
2190
ほとんどの病気は 貧困と関連性がありましたが
01:15
but in the case of childhood cancers,
21
75345
2269
子供の癌の場合
01:17
the children who were dying seemed mostly to come
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77614
2604
末期の子供のほとんどは
01:20
from affluent families.
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80218
2445
裕福な家庭の出身でした
01:22
So, what, she wanted to know,
24
82663
1743
彼女は知りたがりました
01:24
could explain this anomaly?
25
84406
3082
「この例外はどう説明出来るのか?」
01:27
Now, Alice had trouble getting funding for her research.
26
87488
2783
しかしアリスは 研究費を集めるのに苦労しました
01:30
In the end, she got just 1,000 pounds
27
90271
1991
結局 たったの1000ポンドを
01:32
from the Lady Tata Memorial prize.
28
92262
2255
レディ・タタ メモリアルから受け取ったのみでした
01:34
And that meant she knew she only had one shot
29
94517
2543
それは データ収集にかけられるのは
01:37
at collecting her data.
30
97060
2042
一回のみということを意味していました
01:39
Now, she had no idea what to look for.
31
99102
2477
しかし何を探せばいいのかまったくわかりません
01:41
This really was a needle in a haystack sort of search,
32
101579
3116
それはまるで不可能な調査に思われました
01:44
so she asked everything she could think of.
33
104695
2622
そこで彼女は思いつくこと全てを問いました
01:47
Had the children eaten boiled sweets?
34
107317
1833
癌の子供たちは飴を食べていたか?
01:49
Had they consumed colored drinks?
35
109150
2073
着色された飲み物を飲んでいたか?
01:51
Did they eat fish and chips?
36
111223
1647
フィッシュ&チップスを食べていたか?
01:52
Did they have indoor or outdoor plumbing?
37
112870
2008
トイレは屋外か屋内か?
01:54
What time of life had they started school?
38
114878
3416
学校に通い始めたのはいつか?
01:58
And when her carbon copied questionnaire started to come back,
39
118294
3368
そして彼女のカーボン印刷のアンケートが返って来始めると
02:01
one thing and one thing only jumped out
40
121662
2920
あるひとつのこと ただひとつのことが
02:04
with the statistical clarity of a kind that
41
124582
2536
科学者が夢見るような統計的明確さを伴って
02:07
most scientists can only dream of.
42
127118
2840
浮かび上がったのです
02:09
By a rate of two to one,
43
129958
1920
二人に一人の割合で
02:11
the children who had died
44
131878
2081
死んだ子供の母親は
02:13
had had mothers who had been X-rayed when pregnant.
45
133959
6295
妊娠時にX線を浴びていたのです
02:20
Now that finding flew in the face of conventional wisdom.
46
140254
4505
その発見は 当時の一般的見解に相反するものでした
02:24
Conventional wisdom held
47
144759
1907
世間一般の見解は
02:26
that everything was safe up to a point, a threshold.
48
146666
3997
X線はある閾値内であればまったく安全というものでした
02:30
It flew in the face of conventional wisdom,
49
150663
2327
レントゲン撮影機は当時
02:32
which was huge enthusiasm for the cool new technology
50
152990
3458
素晴らしい先端技術として多大な期待が寄せられており
02:36
of that age, which was the X-ray machine.
51
156448
3646
その一般通念と相容れなかったのです
02:40
And it flew in the face of doctors' idea of themselves,
52
160094
4224
そしてこれは 自分たちは患者を助けているのだ
02:44
which was as people who helped patients,
53
164318
3808
傷つけているのではない という
02:48
they didn't harm them.
54
168126
2696
医者の自己イメージに反するものでした
02:50
Nevertheless, Alice Stewart rushed to publish
55
170822
3688
それでもアリス・スチュアートは その予備調査結果を
02:54
her preliminary findings in The Lancet in 1956.
56
174510
3584
急いで1956年のランセット誌に発表しました
02:58
People got very excited, there was talk of the Nobel Prize,
57
178094
4008
人々は称賛し ノーベル賞の話も出ました
03:02
and Alice really was in a big hurry
58
182102
2120
アリスは大急ぎで
03:04
to try to study all the cases of childhood cancer she could find
59
184222
3791
子供の癌の全てのケースを 消えてしまう前に
03:08
before they disappeared.
60
188013
2153
調べようと努めました
03:10
In fact, she need not have hurried.
61
190166
4344
ところが実際 彼女は急ぐ必要などありませんでした
03:14
It was fully 25 years before the British and medical --
62
194510
4191
イギリスとアメリカの医療機関が
03:18
British and American medical establishments
63
198701
2872
妊婦へのX線照射をとりやめたのは
03:21
abandoned the practice of X-raying pregnant women.
64
201573
6104
それから25年も後のことだったからです
03:27
The data was out there, it was open, it was freely available,
65
207677
5481
アリスの調査データは公開され 簡単に閲覧できました
03:33
but nobody wanted to know.
66
213158
4224
しかし誰も知りたがらなかったのです
03:37
A child a week was dying,
67
217382
2684
子供が一週間に一人死んでいくのに
03:40
but nothing changed.
68
220066
2733
何も変わらなかったのです
03:42
Openness alone can't drive change.
69
222799
6255
公開されただけでは 物事は変わらない
03:49
So for 25 years Alice Stewart had a very big fight on her hands.
70
229054
5617
アリスは25年間 苦闘を続けました
03:54
So, how did she know that she was right?
71
234671
3247
では彼女は どうして自分が正しいと知っていたのでしょう?
03:57
Well, she had a fantastic model for thinking.
72
237918
3663
彼女には「素晴らしい思考のモデル」がありました
04:01
She worked with a statistician named George Kneale,
73
241581
2245
アリスの仕事相手の統計学者ジョージ・ニールは
04:03
and George was pretty much everything that Alice wasn't.
74
243826
2384
彼女とは正反対の人間でした
04:06
So, Alice was very outgoing and sociable,
75
246210
3069
アリスは外交的で社交的
04:09
and George was a recluse.
76
249279
2458
ジョージは隠遁者でした
04:11
Alice was very warm, very empathetic with her patients.
77
251737
4014
アリスは暖かく 患者の気持ちをよく理解しました
04:15
George frankly preferred numbers to people.
78
255751
4039
ジョージは人よりも数字が好きでした
04:19
But he said this fantastic thing about their working relationship.
79
259790
3978
彼は二人の仕事上の関係の素晴らしさに言及し
04:23
He said, "My job is to prove Dr. Stewart wrong."
80
263768
6336
「私の仕事はスチュアート医師の間違いを証明すること」と言いました
04:30
He actively sought disconfirmation.
81
270104
3557
彼は積極的に不一致を探しました
04:33
Different ways of looking at her models,
82
273661
2337
別の視点から彼女のモデルや統計を検証し
04:35
at her statistics, different ways of crunching the data
83
275998
3257
データの演算処理を別の方法で行い
04:39
in order to disprove her.
84
279255
3063
彼女を反証しようとしました
04:42
He saw his job as creating conflict around her theories.
85
282318
5624
彼は自分の仕事は対立を作り出すことだと心得ていました
04:47
Because it was only by not being able to prove
86
287942
3096
なぜなら アリスが「自分が正しい」と確信できる
04:51
that she was wrong,
87
291038
2368
唯一の方法は
04:53
that George could give Alice the confidence she needed
88
293406
3121
「アリスは間違っている」とジョージが証明できない
04:56
to know that she was right.
89
296527
2982
ことだったからです
04:59
It's a fantastic model of collaboration --
90
299509
4675
これは素晴らしい共同作業のモデルです
05:04
thinking partners who aren't echo chambers.
91
304184
5007
自分に同調しない思考のパートナー
05:09
I wonder how many of us have,
92
309191
2352
私たちのうち どれほどの人がそのような協力者を
05:11
or dare to have, such collaborators.
93
311543
6919
持つ いえ 持ちたいと思うでしょう
05:18
Alice and George were very good at conflict.
94
318462
3777
アリスとジョージは対立が得意でした
05:22
They saw it as thinking.
95
322239
3136
彼らは対立を思考と捉えていました
05:25
So what does that kind of constructive conflict require?
96
325375
4273
では このような建設的な対立には何が必要なのでしょう?
05:29
Well, first of all, it requires that we find people
97
329648
3375
まずはじめに 自分たちと全く違う
05:33
who are very different from ourselves.
98
333023
2648
人を見つけること
05:35
That means we have to resist the neurobiological drive,
99
335671
4336
つまり 人間は自分に似た人物の方をより好むという
05:40
which means that we really prefer people mostly like ourselves,
100
340007
4504
神経生物学的欲望に 抗わねばならず
05:44
and it means we have to seek out people
101
344511
2224
それは 異なった素性や規律
05:46
with different backgrounds, different disciplines,
102
346735
2472
異なる思考パターンや経験を持つ
05:49
different ways of thinking and different experience,
103
349207
4151
人を探し彼らと関わり合う方法を
05:53
and find ways to engage with them.
104
353358
3865
見いだすことを意味します
05:57
That requires a lot of patience and a lot of energy.
105
357223
4644
それは 非常な忍耐とエネルギーを要します
06:01
And the more I've thought about this,
106
361867
1811
そして私は このことについて考えるにつけ
06:03
the more I think, really, that that's a kind of love.
107
363678
5161
それが愛のようなものに思えてならないのです
06:08
Because you simply won't commit that kind of energy
108
368839
3069
その人のことを気にしないのであれば それほど労力と時間を
06:11
and time if you don't really care.
109
371908
4691
割けるものでしょうか
06:16
And it also means that we have to be prepared to change our minds.
110
376599
4460
それは同時に 我々が考えを切り替える必要があることを意味している
06:21
Alice's daughter told me
111
381059
2364
アリスの娘は私に言いました
06:23
that every time Alice went head-to-head with a fellow scientist,
112
383423
3112
アリスは仲間の科学者と正面からぶつかるたびに
06:26
they made her think and think and think again.
113
386535
4184
彼らは彼女をひたすら考えに考えさせ続ける
06:30
"My mother," she said, "My mother didn't enjoy a fight,
114
390719
4018
「私の母は戦いが好きではありませんでした
06:34
but she was really good at them."
115
394737
5142
得意でしたけれどもね」
06:39
So it's one thing to do that in a one-to-one relationship.
116
399879
4170
これは一対一のやり取りについての話です
06:44
But it strikes me that the biggest problems we face,
117
404049
3287
しかし 直面する大きな問題
06:47
many of the biggest disasters that we've experienced,
118
407336
2874
つまり我々の経験する大惨事のほとんどは
06:50
mostly haven't come from individuals,
119
410210
1951
個人によってではなく
06:52
they've come from organizations,
120
412161
1888
ともすれば国よりも大きな
06:54
some of them bigger than countries,
121
414049
2008
あるいは何百 何千 何万もの命に
06:56
many of them capable of affecting hundreds,
122
416057
2260
影響を与えうるような組織によって引き起こされているように
06:58
thousands, even millions of lives.
123
418317
4003
私には思われます
07:02
So how do organizations think?
124
422320
4438
では 組織はどのように思考しているのでしょうか?
07:06
Well, for the most part, they don't.
125
426758
4026
…ほとんどの場合 彼らは思考していません
07:10
And that isn't because they don't want to,
126
430784
2993
それは彼らが考えたくないからではなく
07:13
it's really because they can't.
127
433777
2405
考えることができないからです
07:16
And they can't because the people inside of them
128
436182
3347
そして考えることが出来ないのは 内部の人間が
07:19
are too afraid of conflict.
129
439529
4208
対立を忌避するからです
07:23
In surveys of European and American executives,
130
443737
2864
欧米の企業の重役を調査した結果
07:26
fully 85 percent of them acknowledged
131
446601
2970
85%もが 仕事上提起したくない問題や
07:29
that they had issues or concerns at work
132
449571
3517
悩み事を抱えていることが
07:33
that they were afraid to raise.
133
453088
3633
わかりました
07:36
Afraid of the conflict that that would provoke,
134
456721
3159
起こりうる対立への心配や
07:39
afraid to get embroiled in arguments
135
459880
2368
どう処理すればいいかわからない
07:42
that they did not know how to manage,
136
462248
2031
議論へ巻き込まれることへの不安があり
07:44
and felt that they were bound to lose.
137
464279
4577
彼らは敗北の気配を感じるのです
07:48
Eighty-five percent is a really big number.
138
468856
6177
85%というのはとても大きい数字です
07:55
It means that organizations mostly can't do
139
475033
2815
その数字は ジョージとアリスが成功裏に行っていたことが
07:57
what George and Alice so triumphantly did.
140
477848
2328
組織には出来ないことを示しています
08:00
They can't think together.
141
480176
4399
共に考えることが出来ないのです
08:04
And it means that people like many of us,
142
484575
2241
そしてそのことは 組織を運営し
08:06
who have run organizations,
143
486816
2184
最高の人材を探したことのある
08:09
and gone out of our way to try to find the very best people we can,
144
489000
3567
我々のような人間が
08:12
mostly fail to get the best out of them.
145
492567
6273
彼らから最大限のものを引き出せないことを意味します
08:18
So how do we develop the skills that we need?
146
498840
3336
では そういったスキルはどうすれば身に付くのでしょう?
08:22
Because it does take skill and practice, too.
147
502176
4083
そう それにもスキルと練習が必要なのです
08:26
If we aren't going to be afraid of conflict,
148
506259
3414
もし対立におびえることがなくなれば
08:29
we have to see it as thinking,
149
509673
2159
我々はむしろそれを思考と捉え
08:31
and then we have to get really good at it.
150
511832
4336
対立による思考がもっと上手になるはずです
08:36
So, recently, I worked with an executive named Joe,
151
516168
4264
最近 私はジョーという役員と働いていました
08:40
and Joe worked for a medical device company.
152
520432
3472
彼は医療機器の企業に勤めていました
08:43
And Joe was very worried about the device that he was working on.
153
523904
2975
ジョーは 自分の取り組んでいる機械を 非常に心配していました
08:46
He thought that it was too complicated
154
526879
3025
彼はその機械が複雑すぎると考え
08:49
and he thought that its complexity
155
529904
1864
その複雑さから人を本当に傷つけうるような
08:51
created margins of error that could really hurt people.
156
531768
4267
誤差を生み出すのではないかと思いました
08:56
He was afraid of doing damage to the patients he was trying to help.
157
536035
4140
まさに自分が助けようとしている患者を痛めつけてしまうのではないか と
09:00
But when he looked around his organization,
158
540175
2305
しかし 会社を見渡してみても
09:02
nobody else seemed to be at all worried.
159
542480
4461
そんな心配をしている人は見当たりませんでした
09:06
So, he didn't really want to say anything.
160
546941
2555
だからこそ彼は 何も言い出せませんでした
09:09
After all, maybe they knew something he didn't.
161
549496
2184
他の人は彼の知らないことを
09:11
Maybe he'd look stupid.
162
551680
2584
知っていたのかもしれません 彼は愚か者に見えるかもしれません
09:14
But he kept worrying about it,
163
554264
2206
それでも彼は心配し続け
09:16
and he worried about it so much that he got to the point
164
556470
3046
心配するあまりに自分の愛する仕事を
09:19
where he thought the only thing he could do
165
559516
2159
辞めるしかないという考えにまで
09:21
was leave a job he loved.
166
561675
4130
至ってしまいました
09:25
In the end, Joe and I found a way
167
565805
4000
最終的に ジョーと私は 彼の悩みを
09:29
for him to raise his concerns.
168
569805
1855
提起する方法を見つけました
09:31
And what happened then is what almost always
169
571660
2871
そこで起こったことは これと似たような状況において
09:34
happens in this situation.
170
574531
1594
常に起こるようなことでした
09:36
It turned out everybody had exactly the same
171
576125
3221
つまり 全員が同じ疑問と心配を
09:39
questions and doubts.
172
579346
1746
抱いていたのです
09:41
So now Joe had allies. They could think together.
173
581092
4032
こうして彼は仲間を得ました  共に考えることが出来たのです
09:45
And yes, there was a lot of conflict and debate
174
585124
3264
もちろんそれは対立と議論にあふれ
09:48
and argument, but that allowed everyone around the table
175
588388
4304
討論が交わされましたが それは同時にそこにいる皆の
09:52
to be creative, to solve the problem,
176
592692
4080
創造力を掻き立て 問題を解決し
09:56
and to change the device.
177
596772
4328
機械を改良させたのです
10:01
Joe was what a lot of people might think of
178
601100
3376
ジョーは 言ってみれば告発者のような
10:04
as a whistle-blower,
179
604476
2272
人間になりました
10:06
except that like almost all whistle-blowers,
180
606748
2715
しかし普通の告発者とは違い
10:09
he wasn't a crank at all,
181
609463
2373
彼は風変わりではなく
10:11
he was passionately devoted to the organization
182
611836
3448
むしろ組織に対して そして組織の
10:15
and the higher purposes that that organization served.
183
615284
3448
高い目標に対して情熱的に貢献しました
10:18
But he had been so afraid of conflict,
184
618732
3816
もちろん彼は 対立を非常に嫌がっていました
10:22
until finally he became more afraid of the silence.
185
622548
5080
沈黙の方にもっと不安を抱くようになるまで
10:27
And when he dared to speak,
186
627628
1859
そして 敢えて口にしたときには
10:29
he discovered much more inside himself
187
629487
3398
自分の中にあるものや システムに貢献できることが
10:32
and much more give in the system than he had ever imagined.
188
632885
5242
想像していたよりもずっと大きいことに気付いたのです
10:38
And his colleagues don't think of him as a crank.
189
638127
3331
そして彼の同僚は彼を風変りだなどとは思っていません
10:41
They think of him as a leader.
190
641458
5128
むしろ彼をリーダーと認めています
10:46
So, how do we have these conversations more easily
191
646586
4368
では どうすればこういった対話を もっと簡単に もっと頻繁に
10:50
and more often?
192
650954
1913
できるのでしょう?
10:52
Well, the University of Delft
193
652867
1986
デルフト工科大学はPhD(博士学位)を
10:54
requires that its PhD students
194
654853
2397
取得しようとする学生に
10:57
have to submit five statements that they're prepared to defend.
195
657250
3913
自身で弁護する5つの声明を提出することを課しています
11:01
It doesn't really matter what the statements are about,
196
661163
3384
実際内容はそれほど関係なく
11:04
what matters is that the candidates are willing and able
197
664547
3792
むしろ大事なのは 学生の権威に立ち向かう意欲と
11:08
to stand up to authority.
198
668339
2603
能力です
11:10
I think it's a fantastic system,
199
670942
2364
私はこれは素晴らしいシステムだと思います
11:13
but I think leaving it to PhD candidates
200
673306
2513
しかし PhDの候補生のみが対象というのは
11:15
is far too few people, and way too late in life.
201
675819
4305
少なすぎるし 年齢的に遅すぎるのではないでしょうか
11:20
I think we need to be teaching these skills
202
680124
3166
我々はこういった技能を 全ての年齢における
11:23
to kids and adults at every stage of their development,
203
683290
4080
子供や青年に教えるべきではないでしょうか
11:27
if we want to have thinking organizations
204
687370
2449
もし我々が「考える組織」や
11:29
and a thinking society.
205
689819
3647
「考える社会」を望むのならば
11:33
The fact is that most of the biggest catastrophes that we've witnessed
206
693466
5618
事実 我々が目撃してきた大惨事というのは
11:39
rarely come from information that is secret or hidden.
207
699084
6391
情報が隠されたことが原因ではありません
11:45
It comes from information that is freely available and out there,
208
705475
4304
情報が公開され 自由に取得できるのにもかかわらず
11:49
but that we are willfully blind to,
209
709779
2384
その情報が生まれる対立を処理できない
11:52
because we can't handle, don't want to handle,
210
712163
3128
処理したくないと 我々が意識的に目をそむけたことに
11:55
the conflict that it provokes.
211
715291
4407
よるのです
11:59
But when we dare to break that silence,
212
719698
2929
しかしもし思い切ってその沈黙を破れば
12:02
or when we dare to see,
213
722627
2657
そして思い切って見
12:05
and we create conflict,
214
725284
2255
思い切って対立すれば
12:07
we enable ourselves and the people around us
215
727539
2625
自分たちや周囲の人間に
12:10
to do our very best thinking.
216
730164
4246
最高の思考をさせられるのです
12:14
Open information is fantastic,
217
734410
3376
情報の公開は素晴らしいし
12:17
open networks are essential.
218
737786
3184
ネットワークの公開も不可欠です
12:20
But the truth won't set us free
219
740970
1977
しかし 対立の技能
12:22
until we develop the skills and the habit and the talent
220
742947
3764
習慣 才能や それを使うマナーを身に着けない限り
12:26
and the moral courage to use it.
221
746711
4137
我々は問題を解決できません
12:30
Openness isn't the end.
222
750848
3760
公開性は終わりではなく
12:34
It's the beginning.
223
754608
2642
始まりなのです
12:37
(Applause)
224
757250
11479
(拍手)
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