『データのみえざる手』運も実力？ 運こそが実力！！
あなたは自分を幸運だと思いますか？
不運だと思いますか？
画像は、先日の福島川内村で実施した家訓づくりプログラムでつくられた創作家訓です。日本ＪＣのロム支援委員会の荒俣委員長の作品です。
『ラッキーはスマイルからやってくる』
笑うかどには福来る＾＾の格言を見事に家訓に落とし込んだ家訓ではないでしょうか？
そして家訓ニストは、人生を決めるのは、学歴でなく、「運」であると考えています
では、そんな運をどう引き寄せるか？
荒俣家では、「笑顔」。
そして、笑顔がもたらす、次の効用には「縁」があるのではないでしょうか？
一見、非科学的といわれそうな「運」の概念について、ビックデータといわれる巨大なデータを解析し統計学的なアプローチでその解明に挑戦した研究者がいます。
そして研究の結果導き出された結果は、シンプルで、「幸運をもたらすのは人との出会い」という結論でした
江戸時代、将軍の剣術指南役をつとめた柳生家の家訓には
小才は、縁があっても縁に気づかず
中才は、縁があっても縁をいかさず
大才は、袖すり会った縁をも活かす
そんな家訓が残されています。
人との出会い＝「縁」
人生を決めるのは学歴でなく、運。つまり人との出会い・・・つまり「縁」と断言できるでしょう
ご縁というのは、素敵な言葉です。
ここで、家訓を巡る家訓二ストの不思議な「縁」を紹介します。
①交通事故にあい死にかけた
②しかも1日2回もぶつけられた（＞＜）
③しばらく家でゴロゴロしていた
④ＬＯＭの中で役職もなくなり、プー太郎状態になった
⑤穂坂議長（当時）が、誰か副議長をやってくれる人いない？っと
水戸ＪＣの香嶋さんに問い合わせた
⑥香嶋さんが、勝手にＧＯサインをだして、知らぬ間に副議長をやることになっていた・・・
⑦で、家訓づくりプログラムをつくることになった
因果をたどれば、交通事故が家訓に導いてくださったとも言えるし
香嶋さんが、僕を売った？とも言えるようです＾＾；
１つ言えるのは、袖すりあうも多少の縁っという言葉のとおり
一見関係ない事象のなかで、偶然に似た必然がこの世にはあるっということです。
そして、この縁から生まれたプログラムと、家訓の旅の中から、多くのご家庭の中で家訓をつかった家庭教育が始まっていま
す！交通事故から、こんな「縁」（えにし）が始まるなんて・・・ 自分自身が大才か否かは別にして、袖すりあう縁を今後も生かしていきたいです＾＾
偶然に似た必然の中で、穂坂さんは香嶋さんを頼り、香嶋さんは幡谷を頼り？ それぞれが出会いを大事にしたかろこそ、家訓づくりが誕生しました。そして、家訓ニストは、まだ見ぬだれかに頼られるように自分を磨いているつもりです。
運も実力のうち・・・そして、運こそが実力。
幸運をもたらす出会いの法則に感謝し、今日も縁をつむいでいきたいです
ここであったのも何かの縁。ここまでブログを読んだ「縁」に感謝して、家訓づくりプログラムの受講を検討ください
家訓づくりは、「縁」をつむぎ、次の世代に引き継ぐツールです。
ノーベル賞を受賞してしまう理由がまた１つ増えました＾＾ 今度は、家訓をつかったビックデータの解析で科学賞での受賞を狙ってみたいと思います<(｀^´)>
それでは、参考にさせていただいた
『データの見えざる手：ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則』と、その紹介記事はこちら↓↓↓
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http://jbpress.ismedia.jp/articles/-/42112
（引用：「ＪＢＰＲＥＳＥＥ」より）
運が良ければもっと仕事がうまくいく。運が良ければもっとお金持ちになれる。運が良ければもっと幸せな人生を送ることができる。そう、運さえよければ。しかし、運は偶然に左右される。自分の思った通りの幸運にめぐり合うことは難しい。これが世の中の常識であり、私も当たり前のようにそう考えていた。
『データの見えざる手：ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則』（矢野和男著、草思社）
ところが、日立製作所中央研究所、主管研究長の矢野和男氏は、著書『データの見えざる手：ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則』（草思社、2014年7月発行）の中で、運との出会いを理論化・モデル化し、自身が開発したウエアラブルセンサで実際に運を定量的に測定するとともに、運を向上させる方法も考案している。
そして矢野氏は、運はコントロール可能であると結論し、「運も実力のうち」ではなく、「運こそ実力そのもの」であると言い切っている。本稿では、この本に沿って、まず、矢野氏が行った運の理論化・モデル化とその定量測定について紹介する。次に、ビジネスにおいて運を良くするにはどうしたらよいか、組織のリーダーの運を向上させるにはどうしたらよいかについて、矢野氏の理論を示す。その上で、エルピーダやルネサスが失敗した原因が、合弁したことによって運が悪くなったことにあることを、矢野氏の運の理論から導き出してみたい。
■幸運をもたらすのは人との出会い
矢野氏は、「運」を「人生や社会で確率的に起こる望ましい出来事」と定義する。さらにビジネスについて限定すれば、「確率的に、自分が必要とする知識や情報や力を持っている人に出会うこと」と再定義している。この定義には、なるほどと頷かざるを得ない。確かに幸運は、人との出会いによってもたらされる場合が多いからだ。私自身の人生を振り返ってみても、そのような例は枚挙に暇がない。日立から早期退職を勧告され、転職した半導体エネルギー研究所もわずか半年で退職することになって失職しかかっていた時に、長岡技術科学大学の客員教授へ推薦してくれたのは、コンソーシアムの半導体先端テクノロジーズ（セリート）でたまたま知り合った東芝出身の部長（当時）であった。おかげで私は、無職無給にならずにすんだ。
京都大学で工学博士を取得することができたのは、修士課程時代に京大原子炉実験所のバドミントンクラブでたまたま知り合った教授（当時）が学位論文の執筆を勧めてくれたからだ。この教授は、指導教官でもなんでもない。偶然に、教授の専門と私の日立の最初の仕事が同じテーマ（半導体のダメージ）だったことから、「論文ができたらもってきなさい」と言われ、その結果が学位論文に結びついた。
また私はこれまで、合計8社ほど半導体関連企業のコンサルタントをさせていただいているが、これらはすべて、たまたま私の著作物を見たか、講演を聞いた企業の方とお会いしたことに端を発している。連絡を受けるまでは、その存在すら知らなかった企業が多い。すべてが運のなせる業である。
■運をモデル化する
このように、人との出会いが幸運に結びつくことが多い。といっても、会った人すべてが幸運を運んできてくれるとは限らない。幸運かそうでないかは、確率的な現象と捉えることができる。つまり、「自分に有益な情報や能力を持っている相手が、自分の周りに、ランダムに所定の確率でばらまかれている」と考えることができる。すると、「あなたが会って話をする人数が多ければ、運と出会う確率も高くなる」と言える。
その効果を考慮するには、「自分が直接会う人たちの顔の広さ、つまり、その人たちがそれぞれ何人の人と会っているかを数えて累計すればよい」、つまり、「あなたの“知り合いの知り合い”までつながりをたどったときに、何人の人に到達できるかを調べればよい」とする。矢野氏は、「これをあなたの2ステップ以内の“到達度”」と呼んでいる
あなたの直接の知り合いが3人でも、あなたが人を介して出会う情報や能力の可能性は、後者の方が格段に広い。そこで、矢野氏は、2ステップでの到達度を運の良さを示す指標と定量化する。ここで、「知り合いの知り合いの、さらに知り会い」という3ステップ以上離れた関係については、2ステップ以内と比べて幸運を運んでくる可能性が低いと考えて無視する。
このようにして矢野氏は、運をモデル化した。
■ウエアラブルセンサで運を測定
到達度が本当に運の良さの指標になっているか？
矢野氏のグループは、マサチューセッツ工科大学と共同で、ある企業の中の30人の部署を対象に、自身が開発した名札型ウエアラブルセンサを使って、この仮説を検証した。その特徴とは、単純にコミュニケーションを取った数（つまり1ステップの人数）ではなく、「知り合いの知り合い」、つまり、到達度が高いことであった。矢野氏の仮説は検証されたわけだ。
■運を向上させる鍵は会話にあり
矢野氏は、上記ビッグデータから、「運のいい人は組織のどこにいるか」をビジュアルに示すことができるという。これを「ソーシャルグラフ」と呼んでいる。 ソーシャルグラフを見れば、運が良い人は一目瞭然である。運が良いということは到達度が高いわけだから、その人はたくさんの人に取り囲まれる。逆に、運が悪い人は、到達度が低いことから、その人の周りは人がまばらとなる。
■運の良いリーダーの特徴とは
矢野氏は、組織の盛衰がリーダーの運に大きく影響されることから、到達度を使ってリーダーの運を評価し、さらにどうすればより良い組織が実現できるかを研究した。そのために、様々な組織のデータを比較して、運の良いリーダー（到達度の高いリーダー）に共通して見られる特徴を特定した。
その特徴とは、組織のメンバー同士のつながりにあった。結果的に、組織のメンバー間に三角形のつながりが多いと、その組織のリーダー運が良くなるという。
例えば、あなたが5人の部下を持っているとする。そして、部下Aさんの仕事に問題が発生し、実はそれは、部下Bさん持っている情報で解決できると仮定しよう。
もし、部下同士のつながりがまったくない場合、リーダーであるあなたがオフォスにいなければ、解決のしようがない（図3左）。一方、AさんとBさんがつながっていて、つまり、あなたと三角形を形成していた場合、あなたがいなくても問題は解決できる
つまり、組織のネットワークに三角形が多いほど、リーダーが介入しなくても自律的に問題が解決される可能性が高い。すなわち、現場の運が向上する。結局それは、リーダーの運も、組織の運も高いということになる。
■合弁すると運が悪くなる
ここまでをまとめよう。ビジネスの運の良さは、知り合いの知り合いの数、すなわち到達度を指標として測ることができる。また、リーダーの運や組織の運は、その組織のネットワークの三角形の数が多いほど高い。
ここで、DRAMの合弁会社、エルピーダのケースを考えてみよう。エルピーダは、NECおよび日立のDRAM部門を切り出して、合弁することにより設立された。当初は、NEC橋本に設計拠点、NEC相模原にプロセス開発拠点が設けられ、両社の技術者が出向により集結した。
半導体の設計、プロセス開発、および製造には、多くの情報やノウハウが必要である。プロセス開発部だけでも100人規模の部隊となり、高度なチームワークが要求される。
また、半導体、特にDRAM開発にはスピードが要求される。開発の遅延は、ビジネスチャンスを失うことを意味するため、致命傷となるからだ。
このような状況の下、NECも日立も、それぞれの研究所、開発センター、事業部から、技術者を選抜して、混成部隊をエルピーダに出向させた。最初の出向者は800人ほどだったが、技術者一人ひとりが、それぞれの出身会社で人的ネットワークを持っていたはずである。つまり、矢野氏の言うところの到達度を有していたはずである。
ところが出向になった時点で、その到達度の多くが消滅したと思われる。特に、他人の敷地であるNECで仕事をしなければならなくなった日立の技術者は、より多くの到達度を失った。例えば、プロセス開発を行うためには、クリーンルームの現場のオペレータや装置の保守メンテナンスの担当者と緊密な関係が必要不可欠であるが、日立の技術者はその人的ネットワークをゼロから構築しなくてはならなくなった。これはエルピーダに出向してしばらくは、何も仕事ができないほど深刻な事態であった。
また、エルピーダの内部では、あらゆる職位とあらゆる部署において、NEC出身者と日立出身者の間に壮絶な綱引き（バトル）が起きた。それゆえ、リーダーの運や組織の運に大きく影響する三角形を効果的に形成することなど、期待する方が無理というものだろう。
要するに、合弁すると、その瞬間に運が悪くなるのである。
このような事態は、日立、三菱、NECが統合したルネサスも同様である。また、富士通とパナソニックが統合した設計会社や、製造装置メーカーの米アプライドマテリアルズと東京エレクトロンの統合でも、同じことが起きる可能性が高い。
これを回避する方法はないものか？
■合弁や統合を成功させるには
矢野氏は、それぞれが別の製品系列を開発・製造しているが技術的に共通する部分が多い2つの部署を合併する際に、ウエアラブルセンサを用いたコンサルテイングを行った事例を紹介している。
それによれば、統合直後の両組織のソーシャルグラフは、出身組織別にはっきり色分けされていて、分離していることが分かった。つまり、統合前に比べてリーダーの到達度はほとんど増えていなかったわけだ。エルピーダやルネサス設立当初も、このようになっていただろう。
矢野氏のグループは、ソーシャルグラフなどの計測データを基に、メンバー一人ひとりの到達度を向上させるのに最も効果的な会話の相手を抽出し、その人と話をしてもらうような施策等を行った。
その結果、リーダーからメンバー全員へ何ステップで到達できるかを指標としてみると、当初5.9ステップかかっていたものが、わずか3か月後には3.7ステップに短縮され、リーダーの到達度は2倍に向上し、現場の三角形の数は50％増加したという。
さらに、統合前に頻発していた開発遅延がなくなったという。これについて、矢野氏は「製品の開発には予め計画できない技術的困難や予想外の問題発生が避けられない。それをいかに乗り越えるかが成功の鍵となる。メンバーの運を高めるということは、問題が起きても、それに早く気づき、短時間に解決される確率が高まったということになる」と分析している。
ウエアラブルデバイスによるビッグデータの研究から、科学的に運を向上させることが可能になってきた。矢野氏が言うように、「運も実力のうち」ではなく、「運こそ実力そのもの」であり、運をコントロールしたものが成功する時代がやってきたと言えよう。
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