ビジネスの現場で論理的思考や統計学に基づいたデータ分析など、科学的な手法が重要視されるようになった。いま若手ビジネスパーソンに必要な科学的知識や視点とは何か。「大人になって学ぶ数学はビジネスに役立つし楽しい」と語るサイエンス・ライターの竹内薫氏が、文系理系の枠を越えて知識を得ることの重要性を語る。なお、竹内氏は、2013年9月7日に開催されるイベント「イノベーターと学ぶ"新しい仕事術"」（主催：日経BPnet/BizCOLLEGE）に登壇する。

竹内 薫（たけうち かおる）
1960年生まれ。筑波大学付属高等学校卒業、東京大学教養学部教養学科、同理学部物理学科卒。マギル大学大学院博士課程修了（高エネルギー物理学専攻、Ph.D.）。サイエンス作家として、科学読み物、小説、エッセイ、翻訳など幅広く活躍。NHK『サイエンスZERO』のナビゲーターとしても活躍中だ。おもな著書に『99.9％は仮説　思いこみで判断しないための考え方』『超ひも理論とはなにか』『面白くて眠れなくなる素粒子』などがある。

新しい「知」は文理融合から生まれる

日本人の科学リテラシーは、ほかの先進国と比べるとあまり高くありません。欧米と比べると、科学雑誌などのメディアが少ないということもありますが、総じて一般の人の科学に対する関心自体が低い。これはサイエンスの分野に携わる人間の立場からすると、非常に残念なことです。

改めてそれを強く感じたのは、やはり2011年に起きた東日本大震災と福島原発事故のときでした。僕は、マスコミを含めて、ほとんどの人が原子力発電の基本的な知識を持っていないことに非常に驚きました。事故の状況は確かに深刻なものでしたが、明らかなデマを信じている人も大勢いたんですね。さまざまな情報が錯綜する中、専門家ですら状況をすぐには把握できなかったのですから、多くの人がパニックに陥ったのも無理はありませんが、いわば「科学というのものが世間ではこれだけ誤解されている」ということがよく表われた事例だったと思います。

僕は「文理融合」ということをひとつのテーマとして問題提起してきましたが、やはり日本ではいまだに「理系」と「文系」の間のコミュニケーションがまったく足りていないなと感じています。ここで「理系」と「文系」と言うのは、明確に定義づけられない部分もありますが、ざっくりと言いますと、化学、工学、生物、物理などの科学分野に取り組んでいる技術者、研究者たちと、それ以外の分野に取り組む人たちということです。社会の中では後者が多数派です。もちろん、職業や学問のカテゴリーだけでは定義づけられない部分もあると思いますが、それぞれの組織・集団で抱える、知識や情報が広く共有されずにときに蛸壺化することで、思考パターンの偏りを生み出しているということです。

例えば、ある製品にミスが見つかったり、大きな事故などが起こったりしたときに「こういう対策をとったので100％安全です」などと言う場合がありますが、科学的な観点から見れば「100％安全」ということは言えないわけです。「リスクがゼロ」ということは、確率論的にありえない。これは理系の世界ではいわば常識なのですが、そう言わざるをえないところがある。つまり「何万分の一かの確率で、事故が起こるリスクがあります」と言うと、世間から「なぜ100％にできないんだ」と非難されてしまう。こうした基本的なところにも、ずれがあると感じています。

また、今は統計学が人気を集めていますが、統計学にも「誤差」の概念があります。データとして出てくる数字には、必ずプラス・マイナス何パーセントという「誤差」がある。それを伴って、初めて意味のあるデータになるんです。しかし、説明する段階でその「誤差」が切り捨てられてしまうということが、日本では多々あります。「分かりやすく伝えよう」という意図があるのかもしれませんが、かえって多くの問題を生じさせている。

ここにはそもそも橋渡しをするコミュニケーターが極端に少ないという、土壌の問題もあります。皮肉なことに、科学技術が日々進歩することによって理系と文系を隔てる垣根が高くなり、その弊害も大きくなっています。

おそらく、ビジネスの現場、例えばひとつの企業の中でも同じようなことが起きているのではないでしょうか。研究者や技術開発者などの理系の人たちは、概して自分の専門分野だけに集中してしまい、発信の工夫を怠りがちです。一方、文系の人たちはスキルアップへの意欲はあっても「専門外の理系の学問をあえて一から学ぼう」という人は非常に少ない。しかし、それでは両者の間の垣根は高くなるばかりです。

文系からすると、理系の人たちは言わばコミュニケーション力の欠落したいわばオタク集団のように見えるかもしれない。逆に、理系は、文系の人たちに対して、なぜあんなに非論理的な判断をするのだろうと疑問を抱いているかもしれない。しかし、学問にしろ、ビジネスにしろ、そういう垣根を越えて「知」を共有していかなければいけない。理系は文系に、そのコミュニケーション能力を、文系は理系に、その緻密な論理的思考力を進んで学ぼうとする姿勢が必要なのではないでしょうか。

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時計を分解するように「仕組み」を知ること

最先端の研究によって完成された科学技術は、応用されて、われわれの生活にも次々と「おりて」きています。例えば宇宙開発技術なども、じつは非常に身近なところで活用されています。電子レンジに使われているマイクロウェーブの遮蔽の技術は、もともとは宇宙開発技術から来たものですし、スマートフォンで普段使っているGPS機能も、衛星の技術があるからこそ成り立っているものです。

われわれは、それらを無意識に使いながら、技術の「仕組み」についてはまったく知らない場合も多い。一部の理系の人を除いて、現代人は、こうした無数の「ブラックボックス」に囲まれて生活しているような状況と言えます。「子どもの頃、時計を分解したことがあるか？」と尋ねたときに「分解したことがある」と答える人はだいたい理系なんですよね。ちょっと開ければ時計の「仕組み」が分かるのですが、世の中は「開けない」派が多い。

しかし、あまりにも多くの「ブラックボックス」を放置しておくというのは、個人における「知」を考えたときには、あまりいい事態とは言えません。なぜなら、何かトラブルが起こったときに、メディアで発信されたことをそのままうのみにしてしまったり、デマに対して過剰な不安を抱いてしまったりするからです。つまり、いろいろな事象の「仕組み」が分かっていないので、情報をもとに客観的な判断をすることが難しくなってしまうんです。

ですから、目の前の「ブラックボックス」を見て、無関心なまま通り過ぎるのではなく、ちょっとだけ中を見てみようか、という気持ちで「開けて」みてほしい。情報を集めて、その「仕組み」を客観的な視点で眺めてみるということです。

「数学」は、社会に出てから学ぶと面白い

文系の人が理系の学問を学び直そうと思ったときに「何から手をつけたらいいのか分からない」という場合も多いでしょう。そういう人は、手始めに「数学」に取り組んでみてはどうかとアドバイスしたいです。中でも確率・統計は、社会に出てある程度経験を積んだ20代後半?30代に学ぶと、実際のビジネスに役立つのではないでしょうか。

僕自身、30代のときに広告の視聴率の算出プログラムの仕事をしていたことがあるんです。今で言う、データサイエンティストですね。当時はそんな格好のいい名前はありませんでしたが（笑）。おもに数理モデルを作ってプログラムを書き、企業の広告が、どのメディアを使えば最小コストで届くかということを調べていました。

統計学の計算自体は、じつはそれほど難しくありません。例えば「カイ二乗検定」というものがあります。難しいもののように聞こえますが、計算で使うのは引き算、二乗、割り算程度です。計算のプロセスも、ビジネスを混じえて考えると分かりやすい。例えば「製品に不良品が多く混じっていそうな会社と、そうでない会社がある。両者の差を調べるときに実際に開梱してみたら、それぞれ不良品がXパーセント、というデータ結果が出た。そのときに、設定した条件で得られる理論値とデータの差をとって、実際に差があるかどうかを調べる」といったものです。実際に、紙とエンピツを使って自分で解いてみれば、それほど難しくないことが分かる。しかも、学生のときのように、ただの机上の空論ではない。数字そのものが、リアリティを持って感じられるはずです。

情報があふれる今、個人の「知」をどうやって育てていけばいいのかということを考えたときに、「自分を取り巻く世界がどうなっているのか」という素朴な好奇心に立ち戻ることは、非常に重要です。

まず、自分が専門とする分野のみに捉われず、広く興味を持つこと。そして、世の中に溢れるさまざまな技術について、その「仕組み」がどうなっているのか、自分なりの視点を持って改めて見つめ直してみることが、ビジネスにおいても新たな「発見」を生むのではないでしょうか。