The human skills we need in an unpredictable world | Margaret Heffernan

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TED


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翻訳: Kazunori Akashi 校正: Eriko Tsukamoto
00:12
Recently, the leadership team of an American supermarket chain
0
12731
3606
最近 あるアメリカの スーパーマーケット・チェーンの経営陣が
00:16
decided that their business needed to get a lot more efficient.
1
16361
3456
効率性をさらに高める 必要があると判断しました
00:19
So they embraced their digital transformation with zeal.
2
19841
3855
そこで 業務のデジタル化を 熱心に推進したんです
00:24
Out went the teams supervising meat, veg, bakery,
3
24174
3948
精肉、青果、ベーカリーの 管理部門は廃止され
00:28
and in came an algorithmic task allocator.
4
28146
4156
アルゴリズムによる業務割り振りが 導入されました
00:32
Now, instead of people working together,
5
32914
2103
従業員は 協力して一緒に働くのではなく
00:35
each employee went, clocked in, got assigned a task, did it,
6
35041
4241
各自が出勤し タイムレコーダーを押すと 作業が割り当てられ それを終えて戻ると
00:39
came back for more.
7
39306
1578
また更なる作業が待っています
00:41
This was scientific management on steroids,
8
41429
3727
これは科学的管理法の極端な例で
00:45
standardizing and allocating work.
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45180
2082
作業が標準化され 割り当てられ
00:47
It was super efficient.
10
47580
2090
非常に効率的なはずでした
00:50
Well, not quite,
11
50750
1366
でも 結果はいまひとつ
00:53
because the task allocator didn't know
12
53351
2326
業務割り当てアルゴリズムには
00:55
when a customer was going to drop a box of eggs,
13
55701
2922
お客さんが 卵のパックを いつ落とすかは わかりません
00:58
couldn't predict when some crazy kid was going to knock over a display,
14
58647
3849
暴れん坊の子どもが商品ディスプレーを いつひっくり返すかとか
01:02
or when the local high school decided
15
62520
1916
いつ地元の高校が全生徒に
01:04
that everybody needed to bring in coconuts the next day.
16
64460
2635
次の日ココナッツを持参するよう 指示するかまでは予測不能です
01:07
(Laughter)
17
67119
1000
(笑)
01:08
Efficiency works really well
18
68143
2137
効率性が役立つのは
01:10
when you can predict exactly what you're going to need.
19
70304
3039
何が必要なのかが はっきり予想できる時です
01:13
But when the anomalous or unexpected comes along --
20
73815
3276
でも 先ほどの例のような 例外的な事態や
01:17
kids, customers, coconuts --
21
77115
2332
予期せぬ事が起こると
01:19
well, then efficiency is no longer your friend.
22
79471
2873
効率は役に立ちません
01:24
This has become a really crucial issue,
23
84074
2117
予測不能な事態に対応する能力は
01:26
this ability to deal with the unexpected,
24
86215
2618
とても重要な課題となりました
01:29
because the unexpected is becoming the norm.
25
89771
3457
それは不測の事態が起こることが 普通になりつつあるからです
01:33
It's why experts and forecasters are reluctant to predict anything
26
93660
4077
だから専門家も予報士も 400日以上先のことを
01:37
more than 400 days out.
27
97761
2572
予測することを躊躇します
01:41
Why?
28
101054
1446
なぜでしょう?
01:42
Because over the last 20 or 30 years,
29
102524
1924
それは この20~30年に渡って
01:44
much of the world has gone from being complicated
30
104472
3810
世界の大部分は複雑な状態から 複合的に入り組んだ状態へと
01:48
to being complex --
31
108306
1296
変化しているからです
01:50
which means that yes, there are patterns,
32
110431
2283
言い換えると 確かにパターンはありますが
01:52
but they don't repeat themselves regularly.
33
112738
2296
それらが規則的に繰り返すことはありません
01:55
It means that very small changes can make a disproportionate impact.
34
115440
4288
ごく小さな変化でも 極端に大きな影響を 与えうるということでもあります
02:00
And it means that expertise won't always suffice,
35
120244
2666
また 専門的な知識が 常に役に立つとは限りません
02:02
because the system just keeps changing too fast.
36
122934
3634
システムがすごいスピードで 変化し続けるからです
02:08
So what that means
37
128192
2632
変化が速いということは
02:10
is that there's a huge amount in the world
38
130848
2887
今や社会は 予測を超える事態で
02:13
that kind of defies forecasting now.
39
133759
2990
あふれているということです
02:16
It's why the Bank of England will say yes, there will be another crash,
40
136773
3830
だからイングランド銀行は 「大暴落はまた起こるだろうが
02:20
but we don't know why or when.
41
140627
2430
理由や時期はわからない」と言うのです
02:23
We know that climate change is real,
42
143807
2616
気候変動が事実だとわかってはいても
02:26
but we can't predict where forest fires will break out,
43
146447
3076
どこで山火事が起こるかは わからないし
02:29
and we don't know which factories are going to flood.
44
149547
3250
どの工場が浸水するかまでは 予測できないのです
02:33
It's why companies are blindsided
45
153313
2691
プラスチック製のストロー ビニール袋や ペットボトルが
02:36
when plastic straws and bags and bottled water
46
156028
4869
一夜にして 必需品から 忌み嫌われる品物になって
02:40
go from staples to rejects overnight,
47
160921
3305
会社が不意打ちをくらったり
02:45
and baffled when a change in social mores
48
165488
3572
社会規範の変化によって
02:49
turns stars into pariahs and colleagues into outcasts:
49
169084
4540
花形社員が嫌われるようになり 同僚がのけ者になって 当惑したりするのです
02:55
ineradicable uncertainty.
50
175155
3054
この不確実性は根深いものです
02:59
In an environment that defies so much forecasting,
51
179319
4336
これほど予測が難しい環境では
03:03
efficiency won't just not help us,
52
183679
3204
効率性は 単に役に立たないだけでなく
03:06
it specifically undermines and erodes our capacity to adapt and respond.
53
186907
6954
特に 状況に対処し適応する能力を 蝕み 損なってしまいます
03:16
So if efficiency is no longer our guiding principle,
54
196055
3141
効率性が行動原理でなくなったとき 私たちは どうやって未来に
03:19
how should we address the future?
55
199220
1748
立ち向かえばいいのでしょう?
03:20
What kind of thinking is really going to help us?
56
200992
2452
本当に役立つのは どんな発想でしょう?
03:23
What sort of talents must we be sure to defend?
57
203468
5147
守らなければならないのは どのような才能でしょう?
03:29
I think that, where in the past we used to think a lot about just in time management,
58
209601
4885
かつては「必要なものを 必要なだけ 必要な時に」という経営手法が提唱されましたが
03:34
now we have to start thinking about just in case,
59
214510
3884
これからは「もしものために備える」 という発想が必要だと思います
03:38
preparing for events that are generally certain
60
218418
3397
概して確実に起こり得るけれども 不確実である事態を
03:41
but specifically remain ambiguous.
61
221839
2543
想定しなければならないのです
03:45
One example of this is the Coalition for Epidemic Preparedness, CEPI.
62
225110
5198
感染症流行対策イノベーション連合 (CEPI)はその一例です
03:50
We know there will be more epidemics in future,
63
230332
4096
将来的に感染症が増えることは確かですが
03:54
but we don't know where or when or what.
64
234452
3886
いつ どこで どの病気がはやるかは わからない
03:58
So we can't plan.
65
238362
1941
だから計画が立てられません
04:00
But we can prepare.
66
240942
1651
でも備えることはできます
04:03
So CEPI's developing multiple vaccines for multiple diseases,
67
243257
5768
そこでCEPIは いろいろな病気に対する 様々なワクチンを開発しています
04:09
knowing that they can't predict which vaccines are going to work
68
249866
3547
どの病気が発生して どのワクチンが効くのかまでは
04:13
or which diseases will break out.
69
253437
2020
予測できないからです
04:15
So some of those vaccines will never be used.
70
255481
2973
こうしたワクチンの一部は 使われないままでしょう
04:18
That's inefficient.
71
258478
1472
確かに効率はよくありません
04:20
But it's robust,
72
260794
1911
でもロバスト(頑強)です
04:22
because it provides more options,
73
262729
1935
選択肢をたくさん準備すれば
04:24
and it means that we don't depend on a single technological solution.
74
264688
5010
1つの技術的解決策だけに 頼らなくていいからです
04:30
Epidemic responsiveness also depends hugely
75
270566
3368
感染症に対処するスピードは それに関わる人々の 親しさや
04:33
on people who know and trust each other.
76
273958
2917
信頼し合っているかによって 大きく変わります
04:36
But those relationships take time to develop,
77
276899
2787
ただ そのような人間関係を築くには 時間がかかるうえ
04:39
time that is always in short supply when an epidemic breaks out.
78
279710
4225
感染症が大流行すると 時間は常に足りないものです
04:43
So CEPI is developing relationships, friendships, alliances now
79
283959
5088
そこでCEPIは 今のうちに 人脈や友情や連携を築いています
04:50
knowing that some of those may never be used.
80
290197
3196
こういった関係の一部が 活用されずに終わることは織り込み済みです
04:53
That's inefficient, a waste of time, perhaps,
81
293949
3153
これは非効率的ですし おそらく時間の無駄でしょうが
04:57
but it's robust.
82
297126
1294
それでもロバストです
04:59
You can see robust thinking in financial services, too.
83
299161
3805
金融業界でも ロバスト性志向が見られます
05:02
In the past, banks used to hold much less capital
84
302990
3754
かつては銀行の自己資本は 現在 要求されているより
05:06
than they're required to today,
85
306768
2223
はるかに少ないものでした
05:09
because holding so little capital, being too efficient with it,
86
309015
3741
わずかな自己資本しか持たず 過度に効率を追求したことこそ
05:12
is what made the banks so fragile in the first place.
87
312780
3150
銀行が弱体化した元凶でした
05:16
Now, holding more capital looks and is inefficient.
88
316581
5489
自己資本を増やすことは 一見 効率が悪そうですし 実際そうです
05:22
But it's robust, because it protects the financial system against surprises.
89
322094
6053
でもロバスト性は増します まさかの事態から金融システムを守るからです
05:29
Countries that are really serious about climate change
90
329078
2994
気候変動に真剣に取り組む国々は
05:32
know that they have to adopt multiple solutions,
91
332096
3554
さまざまな解決策と 多様な再生可能エネルギーを
05:35
multiple forms of renewable energy,
92
335674
3028
採用する必要があることを よく理解しています
05:38
not just one.
93
338726
1329
1つだけではなく
05:40
The countries that are most advanced have been working for years now,
94
340079
4860
最も取り組みが進んでいる国では 何年も前から
05:44
changing their water and food supply and healthcare systems,
95
344963
3666
水や食料の供給源と医療制度の 改革に取り組んでいます
05:48
because they recognize that by the time they have certain prediction,
96
348653
4612
何かが起こると ある程度予測できる頃には すでに手遅れになっている
05:53
that information may very well come too late.
97
353289
3311
可能性が高いことを 理解しているからです
05:57
You can take the same approach to trade wars, and many countries do.
98
357458
4456
貿易戦争でも 同じアプローチがとれますし 多くの国が実践しています
06:01
Instead of depending on a single huge trading partner,
99
361938
3823
一国の巨大な貿易相手国に頼るのではなく
06:05
they try to be everybody's friends,
100
365785
2104
あらゆる国と関係を保とうとするのです
06:07
because they know they can't predict
101
367913
2338
どのマーケットが急に不安定になるか
06:10
which markets might suddenly become unstable.
102
370275
3754
予測できないことを理解しているからです
06:14
It's time-consuming and expensive, negotiating all these deals,
103
374053
4237
協定をすべて締結するのは 時間もお金もかかりますが
06:18
but it's robust
104
378314
1158
ロバストです
06:19
because it makes their whole economy better defended against shocks.
105
379496
5411
経済全体が恐慌に対する 備えを固められるからです
06:24
It's particularly a strategy adopted by small countries
106
384931
3679
これは特に小国が採る戦略で
06:28
that know they'll never have the market muscle to call the shots,
107
388634
4086
優位に立てるほどの 経済力が 自国にはないので
06:32
so it's just better to have too many friends.
108
392744
3154
友人は多いに越したことはないと わかっているのです
06:37
But if you're stuck in one of these organizations
109
397922
2407
一方 もし「効率の神話」に
06:40
that's still kind of captured by the efficiency myth,
110
400353
4895
いまだに囚われているような 組織から逃れられないなら
06:45
how do you start to change it?
111
405272
1762
どうやって変化を起こせばいいでしょう?
06:48
Try some experiments.
112
408011
1556
ぜひ実験してみてください
06:50
In the Netherlands,
113
410421
1366
オランダでは
06:51
home care nursing used to be run pretty much like the supermarket:
114
411811
4714
以前 訪問介護はまるでスーパーのように 経営されていました
06:56
standardized and prescribed work
115
416549
2778
業務は分刻みで 規格化され
06:59
to the minute:
116
419351
1768
指示されていました
07:01
nine minutes on Monday, seven minutes on Wednesday,
117
421143
3656
月曜は9分間 水曜は7分間
07:04
eight minutes on Friday.
118
424823
1714
金曜は8分間という感じで
07:06
The nurses hated it.
119
426561
2382
看護師はみんな それを嫌っていました
07:08
So one of them, Jos de Blok,
120
428967
2372
そこで看護師の1人 ヨス・デ・ブロックが
07:11
proposed an experiment.
121
431363
1581
ある実験を提案したのです
07:13
Since every patient is different,
122
433564
1632
利用者は一人一人違うものだし
07:15
and we don't quite know exactly what they'll need,
123
435220
2414
何が必要なのかを正確には 把握できません
07:17
why don't we just leave it to the nurses to decide?
124
437658
2687
では 看護師に決めさせてはどうでしょう?
07:21
Sound reckless?
125
441267
1370
無謀でしょうか?
07:22
(Laughter)
126
442661
1395
(笑)
07:24
(Applause)
127
444080
2120
(拍手)
07:26
In his experiment, Jos found the patients got better
128
446224
4134
ヨスの実験を通じて 利用者の健康状態が
07:30
in half the time,
129
450382
2529
半分の時間で改善し
07:32
and costs fell by 30 percent.
130
452935
3679
コストを3割削減できたことが 分かりました
07:37
When I asked Jos what had surprised him about his experiment,
131
457920
4212
私がヨスに 実験をして 何が意外だったか尋ねると
07:42
he just kind of laughed and he said,
132
462156
1793
彼はちょっと笑って こう言いました
07:43
"Well, I had no idea it could be so easy
133
463973
3192
「これほど大きな改善を こんなに簡単にできるとは
07:47
to find such a huge improvement,
134
467189
2590
思いませんでした
07:49
because this isn't the kind of thing you can know or predict
135
469803
3623
いくら机に向かおうと コンピュータの画面を睨もうと
07:53
sitting at a desk or staring at a computer screen."
136
473450
2830
予測できそうにないことでしたから」
07:56
So now this form of nursing has proliferated across the Netherlands
137
476734
3774
現在では このような介護のやり方は オランダ中 そして世界中に
08:00
and around the world.
138
480532
1734
急速に広まっています
08:02
But in every new country it still starts with experiments,
139
482290
3220
ただ 国が変われば また試行錯誤から始めます
08:05
because each place is slightly and unpredictably different.
140
485534
4858
どの場所にもわずかな そして 予測不能な違いがあるからです
08:11
Of course, not all experiments work.
141
491246
3950
当然 実験が全部 成功するとは限りません
08:15
Jos tried a similar approach to the fire service
142
495220
3056
ヨスは消防署でも 似たアプローチを試しましたが
08:18
and found it didn't work because the service is just too centralized.
143
498300
3537
集中型の組織だったために うまくいかないことがわかりました
08:21
Failed experiments look inefficient,
144
501861
2563
実験が失敗すると 効率が悪かったように見えますが
08:24
but they're often the only way you can figure out
145
504448
3183
失敗は 現実の世界が どう回っているかを理解する
08:27
how the real world works.
146
507655
2274
唯一の方法であることも多いのです
08:30
So now he's trying teachers.
147
510280
3033
ヨスは今 教師たちと この手法を試しています
08:34
Experiments like that require creativity
148
514746
3747
このような実験には 創造性と
08:38
and not a little bravery.
149
518517
2307
かなりの勇気が必要です
08:41
In England --
150
521613
1563
イングランドで—
08:43
I was about to say in the UK, but in England --
151
523978
2905
イギリスと言いそうになりました イングランドで—
08:46
(Laughter)
152
526907
1742
(笑)
08:48
(Applause)
153
528673
4314
(拍手)
08:53
In England, the leading rugby team, or one of the leading rugby teams,
154
533363
4086
イングランドで 有数のラグビー・チームが
08:57
is Saracens.
155
537473
1360
サラセンズです
08:59
The manager and the coach there realized that all the physical training they do
156
539299
5065
マネージャーとコーチは このチームが採用している体力トレーニングや
09:04
and the data-driven conditioning that they do
157
544388
2714
データを活用したコンディション調整が 平凡になっていることに気づきました
09:07
has become generic;
158
547126
1154
09:08
really, all the teams do exactly the same thing.
159
548304
2790
どのチームも まったく同じことを しているのですから
09:11
So they risked an experiment.
160
551683
2332
そこでリスクを承知で 実験を試みました
09:14
They took the whole team away, even in match season,
161
554039
4245
シーズン中でもメンバー全員を
09:18
on ski trips
162
558308
1415
スキー旅行や
09:19
and to look at social projects in Chicago.
163
559747
3294
シカゴの社会事業の視察に 連れて行ったのです
09:23
This was expensive,
164
563065
1526
確かにお金も時間も かかる取り組みでしたし
09:24
it was time-consuming,
165
564615
1952
09:26
and it could be a little risky
166
566591
1681
ラグビー選手の大軍を
09:28
putting a whole bunch of rugby players on a ski slope, right?
167
568296
3774
ゲレンデに送り込むのは ちょっと危険だったかもしれません
09:32
(Laughter)
168
572094
1047
(笑)
09:33
But what they found was that the players came back
169
573165
3344
ただ マネージャーたちが 気づいたのは
09:36
with renewed bonds of loyalty and solidarity.
170
576533
5266
選手が忠誠心と団結力という 絆を新たにしたことでした
09:41
And now when they're on the pitch under incredible pressure,
171
581823
3409
そして 強烈なプレッシャーを 感じながらピッチに立つ選手たちは
09:45
they manifest what the manager calls "poise" --
172
585256
4426
マネージャーの言葉を借りると 「落ち着き」に満ちてくるそうです
09:50
an unflinching, unwavering dedication
173
590515
4159
これは 確固として 揺らぐことのない
09:54
to each other.
174
594698
1475
選手相互の献身の表れです
09:56
Their opponents are in awe of this,
175
596824
3753
相手チームは その様子に 畏れすら感じますが
10:00
but still too in thrall to efficiency to try it.
176
600601
4152
効率性に囚われ過ぎていて 試せません
10:05
At a London tech company, Verve,
177
605783
2032
Verveという ロンドンの テック企業では
10:07
the CEO measures just about everything that moves,
178
607839
3343
CEOが ありとあらゆる データを集めましたが
10:11
but she couldn't find anything that made any difference
179
611206
3024
生産性に影響を与えうるものは
10:14
to the company's productivity.
180
614254
2127
何も見つけられませんでした
10:16
So she devised an experiment that she calls "Love Week":
181
616405
3755
そこで 始めたのが 「Love Week」という実験です
10:20
a whole week where each employee has to look for really clever,
182
620184
4537
1週間 従業員1人1人が その週ペアになった相手の行動の中に
10:24
helpful, imaginative things
183
624745
2279
気の効いたことや
10:27
that a counterpart does,
184
627048
1800
役に立つこと—
10:28
call it out and celebrate it.
185
628872
2464
想像力豊かなことを 探し出して称賛するのです
10:31
It takes a huge amount of time and effort;
186
631360
2117
これには 相当の時間と 労力が必要ですし
10:33
lots of people would call it distracting.
187
633501
3037
気が散ると言う人も多いでしょう
10:36
But it really energizes the business
188
636562
2232
でも 会社が活性化し
10:38
and makes the whole company more productive.
189
638818
3638
会社全体の生産性が 高まります
10:44
Preparedness, coalition-building,
190
644048
3306
備えること 連帯
10:47
imagination, experiments,
191
647378
3582
想像力 実験
10:50
bravery --
192
650984
1167
勇気
10:53
in an unpredictable age,
193
653028
1597
予測できない時代には
10:54
these are tremendous sources of resilience and strength.
194
654649
5668
こういったものが しなやかさと力の源になります
11:00
They aren't efficient,
195
660673
2568
効率は悪いかもしれませんが
11:04
but they give us limitless capacity
196
664278
2669
私たちに 順応し 変化し 発明する能力を
11:06
for adaptation, variation and invention.
197
666971
4495
無限に与えてくれます
11:12
And the less we know about the future,
198
672284
2422
未来のことがわからなければ わからないほど
11:14
the more we're going to need these tremendous sources
199
674730
5402
それだけ 必要になってくるのが 人間的で 混沌とした
11:20
of human, messy, unpredictable skills.
200
680156
5621
予測不能なスキルなのです
11:27
But in our growing dependence on technology,
201
687336
4060
一方 テクノロジーへの依存が 強まっていくということは
11:32
we're asset-stripping those skills.
202
692318
3350
そういうスキルを 手放すようなものです
11:36
Every time we use technology
203
696642
3565
テクノロジーを使って
11:40
to nudge us through a decision or a choice
204
700231
4192
決定や選択をするように仕向けたり
11:44
or to interpret how somebody's feeling
205
704447
2314
人の気持ちを読み取ろうとしたり
11:46
or to guide us through a conversation,
206
706785
2177
会話を誘導したりすれば
11:48
we outsource to a machine what we could, can do ourselves,
207
708986
5114
私たち自身で出来ることを 機械の手に委ねることになり
11:54
and it's an expensive trade-off.
208
714124
2524
その代償は高くつきます
11:57
The more we let machines think for us,
209
717847
2902
自分で考える代わりに 機械に考えさせようとすれば
12:01
the less we can think for ourselves.
210
721780
2869
その分自分の頭で考えなくなります
12:05
The more --
211
725661
1153
そして—
12:06
(Applause)
212
726838
4570
(拍手)
12:11
The more time doctors spend staring at digital medical records,
213
731432
4721
医師が電子カルテを見つめる時間が 長くなれば
12:16
the less time they spend looking at their patients.
214
736177
3386
それだけ 患者と向き合う時間は減り
12:20
The more we use parenting apps,
215
740325
2788
育児アプリを使えば それだけ
12:23
the less we know our kids.
216
743137
2157
自分の子どものことは わからなくなります
12:26
The more time we spend with people that we're predicted and programmed to like,
217
746310
5086
自分が気に入ると予測され好むように 選別された相手と過ごす時間が
12:31
the less we can connect with people who are different from ourselves.
218
751420
3710
長くなれば それだけ 自分とは違う人々と繋がる可能性は減り
12:35
And the less compassion we need, the less compassion we have.
219
755154
5027
人を思いやる必要がなくなるにつれて 思いやりの気持ちは消えていくのです
12:41
What all of these technologies attempt to do
220
761825
3534
こういったテクノロジーは どれも
12:45
is to force-fit a standardized model of a predictable reality
221
765383
6797
無限の驚きに満ちた世界を 予測可能な現実という規格化されたモデルに
12:52
onto a world that is infinitely surprising.
222
772204
3368
無理やり押し込めようとするものです
12:56
What gets left out?
223
776926
1352
そこで見過ごされるのは?
12:58
Anything that can't be measured --
224
778965
2603
測定できない あらゆるもの—
13:02
which is just about everything that counts.
225
782451
2359
価値のあるものすべてです
13:05
(Applause)
226
785810
6965
(拍手)
13:14
Our growing dependence on technology
227
794854
4087
テクノロジーへの依存が強まるにつれて
13:18
risks us becoming less skilled,
228
798965
3773
私たちは どんどん複雑さを増す 現実世界の中で
13:22
more vulnerable
229
802762
1595
生きるスキルを次第に失い
13:24
to the deep and growing complexity
230
804381
2951
脆弱になっていくのです
13:27
of the real world.
231
807356
1373
13:29
Now, as I was thinking about the extremes of stress and turbulence
232
809951
5384
以前 私は いつか我々が直面するであろう
13:35
that we know we will have to confront,
233
815359
2656
極度のストレスと混乱について 考えていく過程で
13:39
I went and I talked to a number of chief executives
234
819412
2952
多くの経営者に 話を聞きに行きました
13:42
whose own businesses had gone through existential crises,
235
822388
4168
自分の会社が存亡の危機に晒されて 今にも破産しそうになった
13:46
when they teetered on the brink of collapse.
236
826580
2888
経験を持つ人ばかりです
13:50
These were frank, gut-wrenching conversations.
237
830594
4808
率直で 心が張り裂けそうな話でした
13:56
Many men wept just remembering.
238
836302
3277
思い出しただけで 涙を流す人も たくさんいました
14:00
So I asked them:
239
840214
1514
そして尋ねたのです
14:02
"What kept you going through this?"
240
842603
2065
「なぜ乗り越えられたのですか?」
14:05
And they all had exactly the same answer.
241
845328
2654
すると誰もが同じように こたえました
14:08
"It wasn't data or technology," they said.
242
848006
3110
「データやテクノロジーではなく
14:11
"It was my friends and my colleagues
243
851926
3385
友達や同僚のおかげで
14:15
who kept me going."
244
855335
1336
頑張ってこられました」
14:17
One added, "It was pretty much the opposite of the gig economy."
245
857173
5315
「単発の仕事が中心のギグ・エコノミーとは 正反対だ」と言う人もいました
14:24
But then I went and I talked to a group of young, rising executives,
246
864056
3734
一方 若くて勢いのある 会社役員たちのところに行って
14:27
and I asked them,
247
867814
1807
こう尋ねました
14:29
"Who are your friends at work?"
248
869645
1542
「職場での友人は誰ですか?」
14:31
And they just looked blank.
249
871211
1778
すると ぽかんとした表情をするんです
14:33
"There's no time."
250
873765
1850
「時間がない」
14:35
"They're too busy."
251
875639
1809
「忙しすぎる」
14:37
"It's not efficient."
252
877472
1438
「効率的じゃない」
14:39
Who, I wondered, is going to give them
253
879906
3572
私は思いました 苦境に陥った時
14:43
imagination and stamina and bravery
254
883502
4539
彼らに想像力やスタミナや 勇気を与えてくれるのは
14:48
when the storms come?
255
888065
1516
一体 誰なのだろう?
14:51
Anyone who tries to tell you that they know the future
256
891694
3643
自分には未来がわかっていると 言う人は みんな
14:55
is just trying to own it,
257
895361
2198
単に未来を—
14:57
a spurious kind of manifest destiny.
258
897583
3308
まがいものの運命を 手に入れようとしているに過ぎません
15:01
The harder, deeper truth is
259
901794
2321
より厳しく深遠な真理 それは
15:05
that the future is uncharted,
260
905126
2409
未来とは未知の領域であり
15:07
that we can't map it till we get there.
261
907559
2244
そこにたどり着くまで 地図は描けないということ
15:10
But that's OK,
262
910734
2063
でも いいんです
15:12
because we have so much imagination --
263
912821
3017
私たちには 豊かな想像力があります
15:15
if we use it.
264
915862
1447
それを使えばいいんです
15:17
We have deep talents of inventiveness and exploration --
265
917333
5477
私たちには 発想し探求する 豊かな才能があります
15:22
if we apply them.
266
922834
1777
それを活用すればいいのです
15:24
We are brave enough to invent things we've never seen before.
267
924635
5517
私たちには 見たこともないものを 発明する勇気があります
15:31
Lose those skills,
268
931175
1615
そういうスキルを失えば
15:33
and we are adrift.
269
933810
1722
行き先を見失ってしまいます
15:36
But hone and develop them,
270
936384
2725
でも スキルに磨きをかけ 伸ばしていくことで
15:40
we can make any future we choose.
271
940498
2458
どんな未来でも 作り上げることができるのです
15:44
Thank you.
272
944382
1174
ありがとうございました
15:45
(Applause)
273
945580
6086
(拍手)
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