ほとんどのMBAの学生が答えられない(チャーリー・マンガー)

チャーリー・マンガーによる講演『経済学の強みとあやまち』の15回目です。今回は5つ目のあやまちの話題ですが、すでに本シリーズ以前の過去の投稿で核心的な部分を取り上げています。以下のリンク先記事をごらんになられていない方は、はじめにそちらをお読みください。(日本語は拙訳)

・(問題)ビジネス・スクールの学生への質問
・(回答)ビジネス・スクールの学生への質問

なお、前回分はこちらです。

5) 経済学において、総合がほとんどなされていないこと

経済学に対する5番目の批判は、「総合」がほとんどなされていない点です。伝統的な経済学以外のものと組み合わせないだけでなく、経済学の領域内においてもそうしていません。2ヶ所のビジネススクールで次の質問を投げかけたことがあります。「みなさんは需要曲線と供給曲線のことを学習されたと思います。通常は、価格を上げるにつれて売れる量が減少し、反対に価格を下げると売れる量が増加する。これはみなさんが習ったとおりですね」。学生は一同にうなずきました。「それではお聞きしますが、物理的にたくさんの量を売りたい時に値上げするのが正解なのは、どんなものがありますか。例をいくつかあげてください」。そう質問すると、なんとも不気味な静寂がしばらくつづきました。ついにはどちらの学校でも、50人に1人ぐらいの割合で例を1つあげることができました。ある状況下では高い価格が品質をおおよそあらわすことになり、売り上げ増加につながるとの考えに至ったのです。

私の友人のビル・バルハウスという人がこれを実践しました。彼は、精密機器を製造する会社ベックマン・インストルメンツのトップでした。製品に瑕疵があって問題がおきれば、購入者に深刻な害をあたえるものでした。原油の油井ポンプではないですが、そのような例を思い浮かべてもらえればよいでしょう。他社製品よりも優れているのに売上げがかんばしくなかったのですが、彼はその理由に気づきました。他よりも値段が安かったため、品質の劣った機器だとみなされていたのです。そこで20%ほど値上げしたところ、売上数量が増加しました。

しかし、現代のビジネス・スクールでようやくこの一例をあげられた人は、50人に1人の割合でした。片方の学校はスタンフォードのビジネス・スクールです。入るのがむずかしい学校ですね。しかも私が聞きたかったほうの答えをあげた人はいまだ皆無です。もし値段を上げて、浮いたお金で競合の購買代理人を買収したらどうなると思いますか(笑)。うまくいくでしょうか。「値上げと売上増加分によってさらに売上げを向上させる」という考えと同等にはたらくものが、経済学つまりミクロ経済学に存在するでしょうか。そうです、ひとたび心理的に跳躍すれば無数に考えられるようになります。単純なことですね。

最たる例が資産運用業界です。ミューチュアル・ファンド[=投資信託]のマネージャーとなれば、さらなる売上げ増を求めるものです。ですからふつうは、手数料を上げようと思いつきます。もちろんそうすれば最終顧客のものとなる投資対象の口数を減らし、その投資対象の購入単価を上げることになります。浮いた手数料分は、販売代理人を買収するのに使います。つまりブローカーを買収して顧客を裏切らせ、顧客の資金を手数料の高い商品へ投資させるわけです。このやりかたがうまくいき、ミューチュアル・ファンドの売上げは少なくとも1兆ドルに達しています。

このたくらみには人間の本性の望ましくない一面があらわれています。私はこれを固く遠ざけて生きてきたことを申し上げておきますが、自分で買いたいと思わないものを売りつける、そのようなことに人生を費やす必要はないでしょう。合法的なものであったとしても、いい考えだとは思えません。しかし私の考えを額面どおりに受けとってはなりません。雇用されないおそれがあるからです。「どこかが雇ってくれればいいさ」というリスクを避けたければ、私の考えにしたがうべきではありません。

ここでお話ししたちょっとした質問は私が見聞きしてきたことです。これは、たとえ高度な学問的環境であっても、経済に関する問題を考える場では、いかに総合がなされていないかを示した一例となっています。明白な回答ができる、わかりきった問題についてですよ。しかし、経済学の科目を4つとったあとにビジネス・スクールに進学し、高いIQをそなえて小論文をこなす人であっても、役に立つ総合ができないのです。そのようにお粗末なのは、なんでもわかっている大学教授が、学生へ教えるのをあえて控えているせいではありません。教授たち自身がこういった総合を、全然うまくやれないのが原因です。他のやりかたで訓練を受けてきたのですね。ケインズかガルブレイスのどちらだったか思い出せませんが、こう発言しています。「経済学の教授はその方策を知っているがために、もっとも効率的にふるまう」。彼らは大学院で学んだことを使って、小さな成果をあげるのでしょう。その後の人生の間に(笑)。

5) Too Little Synthesis in Economics

My fifth criticism is there is too little synthesis in economics, not only with matter outside traditional economics, but also within economics. I have posed before two different business school classes the following problem. I say, "You have studied supply and demand curves. You have learned that when you raise the price, ordinarily, the volume you can sell goes down, and when you reduce the price, the volume you can sell goes up. Is that right? That's what you've learned?" They all nod yes. And I say, "Now tell me several instances when, if you want the physical volume to go up, the correct answer is to increase the price." And there's this long and ghastly pause. And finally, in each of the two business schools in which I've tried this, maybe one person in fifty could name one instance. They come up with the idea that, under certain circumstances a higher price acts as a rough indicator of quality and thereby increases sales volumes.

This happened in the case of my friend, Bill Ballhaus. When he was head of Beckman Instruments, it produced some complicated product where, if it failed, it caused enormous damage to the purchaser. It wasn't a pump at the bottom of an oil well, but that's a good mental example. And he realized that the reason this thing was selling so poorly, even though it was better than anybody else's product, was because it was priced lower. It made people think it was a low-quality gizmo. So he raised the price by twenty percent or so, and the volume went way up.

But only one in fifty can come up with this sole instance in a modern business school - one of the business schools being Stanford, which is hard to get into. And nobody has yet come up with the main answer that I like. Suppose you raise that price and use the extra money to bribe the other guy's purchasing agent? (Laughter). Is that going to work? And are there functional equivalents in economics - microeconomics - of raising the price and using the extra sales proceeds to drive sales higher? And, of course, there are a zillion, once you've made that mental jump. It's so simple.

One of the most extreme examples is in the investment management field. Suppose you're the manager of a mutual fund, and you want to sell more. People commonly come to the following answer: You raise the commissions, which, of course, reduces the number of units of real investments delivered to the ultimate buyer, so you're increasing the price per unit of real investment that you're selling the ultimate customer. And you're using that extra commission to bribe the customer's purchasing agent. You're bribing the broker to betray his client and put the client's money into the high-commission product. This has worked to produce at least a trillion dollars of mutual fund sales.

This tactic is not an attractive part of human nature, and I want to tell you that I pretty completely avoided it in my life. I don't think it's necessary to spend your life selling what you would never buy. Even though it's legal, I don't think it's a good idea. But you shouldn't accept all my notions because you'll risk becoming unemployable. You shouldn't take my notions unless you're willing to risk being unemployable by all but a few.

I think my experience with my simple question is an example of how little synthesis people get, even in advanced academic settings, considering economic questions. Obvious questions, with such obvious answers. Yet, people take four courses in economics, go to business school, have all these I.Q. points, and write all these essays, but they can't synthesize worth a damn. This failure is not because the professors know all this stuff and they're deliberately withholding it from the students. This failure happens because the professors aren't all that good at this kind of synthesis. They were trained in a different way. I can't remember if it was Keynes or Galbraith who said that economics professors are most economical with ideas. They make a few they learned in graduate school last a lifetime. (Laughter).

中世の僧による唯一の知的発明(チャーリー・マンガー)

チャーリー・マンガーの(再考)世知入門の3回目です。前回分はこちらです。(日本語は拙訳)

マイクロソフト社のCTOを務めていたナット・ミルボルド博士は私の友人ですが、この点で困惑していました。物理学の博士号をもつ彼は数学に熟達していたので、微分方程式を迅速かつ自動的に解ける能力を持つ神経器官を、綿々たる生命の営みが創り出せたことに納得がいかなかったのです。彼からみれば人間とは、確率や数字を扱うとなると、いずこにおいてもまるっきり不器用な存在でした。

ミルボルドがそのことで惑わされるのはちがうと思います。彼のようにものごとを正確に考える必要がでてくるずっと以前は、我々の祖先はいわゆる「適応度地形」(fitness landscape)によって、槍を投げたり、駆け回ったり、角を曲がったりといったやりかたを覚えるように強いられてきたのです。ですから、彼はそんなにおどろくべきではありません。しかし、その隔たりはずいぶんと極端なので、不条理だと感じているのは理解できます。

それはともかく、数字を操作する点では我々人類は不得手に生まれついているので、この現実を乗りこえるために、ひとつのシステムを発明しました。それが「グラフ」と呼ばれるものです。おもしろいことに、これは中世に発明されています。私の知るところでは、中世の僧によるもので何かしら価値のある知的発明は、これが唯一でした。グラフを使うと、数字を動きのある形で表現できます。これは体内のある原始的な神経系をうまく利用しており、人間にとって理解しやすくなります。だから、バリュー・ライン[四季報のような企業情報誌]のグラフはとても役に立つわけです。

今回お配りしているグラフは対数の方眼紙ですが、自然対数表をもとに描かれています。これは複利という基礎的な数学にもとづくもので、この世界でもっとも重要なモデルのひとつです。このグラフがこのような形をしているのは理由があるのです。

対数の方眼紙上で点を直線で結んでグラフを書けば、複利の利率がどうなるのか示してくれます。こういったグラフは実に便利なものです。

ところでバリュー・ラインの予測は私はあてにしていません。我々自身のほうがうまくやれるからです。まあ、実のところはずっとうまくですが。しかし、あの会社のグラフやデータがなかったらとは想像できないものです。ほんとうにすばらしい製品ですね。

My friend, Dr. Nat Myhrvold, who's the chief technology officer at Microsoft, is bothered by this. He's a Ph.D. physicist and knows a lot of math. And it disturbs him that biology could create a neural apparatus that could do automatic differential equations at fast speed - and, yet, everywhere he looks, people are total klutzes at dealing with ordinary probabilities and ordinary numbers.

By the way, I think Myhrvold's wrong to be amazed by that. The so-called fitness landscape of our ancestors forced them to know how to throw spears, run around, turn corners, and what have you long before they had to think correctly like Myhrvold. So I don't think he should be so surprised. However, the difference is so extreme that I can understand how he finds it incongruous.

At any rate, mankind invented a system to cope with the fact that we are so intrinsically lousy at manipulating numbers. It's called the graph. Oddly enough, it came out of the Middle Ages. And it's the only intellectual invention of the monks during the Middle Ages I know of that's worth a damn. The graph puts numbers in a form that looks like motion. So it's using some of this primitive neural stuff in your system in a way that helps you understand it. So the Value Line graphs are very useful.

The graph I've distributed is on log paper - which is based on the natural table of logarithms. And that's based on the elementary mathematics of compound interest - which is one of the most important models there is on earth. So there's a reason why that graph is in that form.

And if you draw a straight line through data points on a graph on log paper, it will tell you the rate at which compound interest is working for you. So these graphs are marvelously useful....

I don't use Value Line's predictions because our system works better for us than theirs - in fact, a lot better. But I can't imagine not having their graphs and their data. It's a marvelous, marvelous product....

余計な不利をまたひとつ背負いこむ(チャーリー・マンガー)

チャーリー・マンガーの(再考)世知入門、2回目です。おなじみの話題が登場しますが、ここでは具体的な説明がされている箇所を引用します。前回分はこちらです。(日本語は拙訳)

まずはベン・グレアムの話題です。

ご存じのように、ウォーレンにはベン・グレアムという先生かつ指導者がいて大きな影響を受けました。グレアムは学問向きの人だったので、コロンビア大学を卒業したときに3つの学部学科から博士課程へと声をかけられました。その一環として教鞭をとることも要請されていました。その3つとは、文学、ギリシャ・ラテン古典、数学でした。

グレアムはとても学術的な性格を持った人でした。彼とは面識がありましたが、まるでアダム・スミスのような人物でした。先を見通すのがうまく、非常に頭のいい人でした。学者のようにさえ見えたものです。その上、グレアムは良き人間でした。いつも寛大で、30年間にわたってコロンビアで教鞭をとり、自分の分野における教科書を著したり共著したりしながらも、本腰を入れて自己資産を最大化しようとはせずに、裕福なまま亡くなりました。

ここで私が申し上げたいのは、学術界というのは世知について多くを教えてくれる場所だということです。そして学問のもたらす最高に値打ちあるものは、本当にうまく働きます。

Of course, Warren had a professor/mentor - Ben Graham - for whom he had a great affection. Graham was so academic that when he graduated from Columbia, three different academic departments invited him into their Ph.D. programs and asked him to start teaching immediately as part of the Ph.D. program: (those three departments being) literature, Greek and Latin classics, and mathematics.

Graham had a very academic personality. I knew him. He was a lot like Adam Smith - very preoccupied, very brilliant. He even looked like an academic. And he was a good one. And Graham, without ever really trying to maximize the gaining of wealth, died rich - even though he was always generous and spent thirty years teaching at Columbia and authored or coauthored the best textbooks in his field.

So I would argue that academia has a lot to teach about worldly wisdom and that the best academic values really work.

つづいて複数のモデルを使い分ける意義を、トランプのゲームであるコントラクトブリッジを例にして説明しています。

すべてを知り尽くす必要はありません。そういった中から極めて重要なものだけ習得すればよいのです。それだけなら、それほどむずかしいことではありません。

トランプを使うゲームのひとつコントラクトブリッジを例に、この点を説明してみましょう。コントラクトはご存知でしょうから、ディクレアラーとしてうまくやるには何をすべきかはおわかりだと思います。自分のハイ・カードと最強の切り札スートをレイダウンすることで、ハンドにある確実な勝ち札をかぞえることができます。

しかしトリックがひとつかあるいは2枚のショートならば、必要な分のトリックを勝つにはどうすればいいでしょうか。定石が6つほどあります。ロング・スート・エスタブリッシュメントか、フィネスか、スローイン・プレイか、クロスラフか、スクイズか、はたまたディフェンスを惑わせて失敗させるような手をえらぶか。非常に限られた数のモデルしかありません。

しかしそういったモデルを1つか2つしか知らなかったら、ディクレアラーとして「おばかさん」な手しかとれないでしょう。

さらにそれらのモデルはお互いに関わりあっているので、モデル同士がどのように関連するのか知らないと、ハンドを正しくプレイできません。

また、何かを考えるときには順方向と逆方向のどちらからも考えるように、という話もしました。優れたディクレアラーはこう考えます。「確実に勝てるトリックをどうやって手に入れられるだろうか」。しかし逆にも考えるのです(おそらくですが)。「もしまちがって、トリックをたくさん負けてしまったらどうなるだろうか」。どちらの考え方も有用なものです。ですから、人生というゲームで勝利を収めるには、必要なモデルを頭に叩き込み、それを使って順逆の両方向に考えることです。ブリッジでうまくいくことが人生でもうまく働くでしょう。

コントラクトブリッジが廃れてしまったのは、みなさんの世代にとって悲しむべきことだと思います。ブリッジについては、中国はわが国よりも賢明です。いまや、かの国ではブリッジを小学校で教えています。資本主義的な文明が始まれば中国人はうまくやるだろうと、神はご存じです。ブリッジをよく知る人がたくさんいる国と、そうでない我が国が競争することになれば、我々は余計な不利をまたひとつ背負いこむことになるでしょう。

You don't have to know it all. Just take in the best big ideas from all these disciplines. And it's not that hard to do.

I might try and demonstrate that point by (using the analog of) the card game of contract bridge. Suppose you want to be good at declarer play in contract bridge. Well, you know the contract - you know what you have to achieve. And you can count up the sure winners you have by laying down your high cards and your invincible trumps.

But if you're a trick or two short, how are you going to get the other needed tricks? Well, there are only six or so different, standard methods. You've got long suit establishment. You've got finesses. You've got throw-in plays. You've got crossruffs. You've got squeezes. And you've got various ways of misleading the defense into making errors. So it's a very limited number of models.

But if you only know one or two of those models, then you're going to be a horse's patoot in declarer play.

Furthermore, these things interact. Therefore, you have to know how the models interact. Otherwise, you can't play the hand right.

Similarly, I've told you to think forward and backward. Well, great declarers in bridge think, "How can I take the necessary winners?" But they think it through backwards, (too. They also think,) "What could possibly go wrong that could cause me to have too many losers? And both methods of thinking are useful. So (to win in) the game of life, get the needed models into your head and think it through forward and backward. What works in bridge will work in life.

That contract bridge is so out of vogue in your generation is a tragedy. China is way smarter than we are about bridge. They're teaching bridge in grade school now. And God knows the Chinese do well enough when introduced to capitalist civilization. If we compete with a bunch of people that really know how to play bridge when our people don't, it'll be just one more disadvantage we don't need.

たったこれだけ(物理学者西成活裕)

チャーリー・マンガーの「砂金掘り」に関連する話題で、先日読んだ本に興味をひいた箇所がひとつあったので、引用してご紹介します。本の題名は『とんでもなく面白い 仕事に役立つ数学』です。

もう一つ、数理科学的アプローチに欠かせない考え方があります。それは、「勇気を持って単純化できるかどうか」。これもまた、学会で言い争いになった例をお話ししましょう。

テーマは血管の成長。ある研究者は、数理科学的アプローチを用いて、「よく使われる部分の血管は太くなる」と仮定してモデル化をしました。よく使われる部分は流れが多いだろうから太くなるだろう。たったこれだけ。ものすごく単純です。

ここでもYesと言う人とNoと言う人がいました。「きっとそうだ。検証してみよう」という肯定派と、「血管が成長するメカニズムはものすごく複雑だ。そんな単純なわけがない」という否定派です。後者は、単純化に対して、ものすごく抵抗がある人たち。だから、いろんな反応機構をスーパーコンピュータに入れてガーッと計算して…とやりたがるわけです。

現実は複雑。確かにその通りです。(数理科学的アプローチを採用する)こっちだって、そんなことは百も承知です。でも、そう言っていては、一生かかっても実社会の仕組みを解明することができません。頭の柔軟性を残すこと。これがとても大切なんです。

ちなみにこの数年後、その単純化をした研究者が正しかったことが卵細胞の血管ネットワークの研究で証明されたそうです。(p.22)

(再考)世知入門(チャーリー・マンガー)

以前にご紹介したチャーリー・マンガーの講演「世知入門」には、続編にあたるものがあります。前回とは場所を変えて、今回はスタンフォード大学で講演したものです。この新シリーズでは同講演のトランスクリプトから、抜粋の形でご紹介していきます。(日本語は拙訳)

引用元はいつもの『Poor Charlie's Almanack』です。本講演については、編集者のピーター・カウフマン氏(Peter Kaufman)が他講演と重複する内容を適宜編集しています。

(再考)世知入門
スタンフォード・ロースクール
1996年4月19日

本日ここでやりたいと考えているのは、2年前にUSC[南カリフォルニア大学]のビジネススクールで講演した内容を押しひろげることです。そのときのトランスクリプトが配布されていると思います。今日は当時お話ししたことはくりかえしませんが、そのときの話題をもっと展開したいと思います。

もしウォーレン・バフェットがコロンビア大学のビジネススクールを卒業してから新しいことをなにも学ばなかったとしたら、バークシャーは現在とくらべるとずっと存在感のない会社だったはずです。これはもう絶対にそのとおりです。もちろんウォーレンは金持ちにはなっていたと思います。ベン・グレアムがコロンビアで教えたことをわかっていれば、だれでも金持ちになれますから。しかし学びつづけることを怠っていたら、ウォーレンはバークシャーを今のような会社には築き上げられなかったでしょう。

では、世知を身に付けるにはどうすればよいのか。基礎的ながらも実際的な知恵という点において世界でもひと握りの位置まで登りつめるには、どのようなやりかたをすればよいのでしょうか。

私はかねてから、あるやりかたをとればほとんどの人よりもずっとうまくやれると確信してきました。これは頭のいい人だったら、まず習得できるものです。USCのビジネススクールで前に話しましたが、どういうことかというと、頭の中にメンタル・モデル用の格子枠を用意するのです。そして経験したり、本を読んだりして学んだ重要なことを、この格子に組みこんでいきます。そういうものがあれば物事がだんだんうまく結びつくようになり、認識力が増していきます。

A Lesson on Elementary, Worldly Wisdom, Revisited
Stanford Law School
April 19, 1996

What I'm going to try to do today is to extend the remarks I made two years ago at the U.S.C. Business School.... You were assigned a transcript of my U.S.C talk. And there's nothing I said then that I wouldn't repeat today. But I want to amplify what I said then.

[It's] perfectly clear … that if Warren Buffett had never learned anything new after graduating from the Columbia Business School, Berkshire would be a pale shadow of its present self. Warren would have gotten rich - because what he learned from Ben Graham at Columbia was enough to make anybody rich. But he wouldn't have the kind of enterprise Berkshire Hathaway is if he hadn't kept learning.

How do you get worldly wisdom? What system do you use to rise into the tiny top percentage of the world in terms of having sort of an elementary practical wisdom?

I've long believed that a certain system - which almost any intelligent person can learn - works way better than the systems that most people use. As I said at the U.S.C. Business School, what you need is a latticework of mental models in your head. And you hang your actual experience and your vicarious experience (that you get from reading and so forth) on this latticework of powerful models. And, with that system, things gradually get to fit together in a way that enhances cognition.

ホットナイフでバターを切る(チャーリー・マンガー)

チャーリー・マンガーによる講演『経済学の強みとあやまち』の10回目です。前回提示された問いに対する答えになります。(日本語は拙訳)

それでは私から説明しましょう。この店は安売り店ですか、それとも高級店ですか(笑)。なじみのない街で高級店がいきなり楽勝ということはないでしょう。それには時間がかかるからです。2番目の質問ですが、5億ドルもの家具を売買することになれば店の規模は巨大になりますし、それに合わせて家具の数も膨大になるでしょう。では、その巨大店がやったことはなんでしょうか。そうです、より取り見取りとなるように品種をとりそろえたのです。激安な上に選び放題の店、それ以外にどんな可能性が考えられるでしょうか。

そういう店が登場する前に他がやっていなかったのはなぜだろう、と思うかもしれません。その答えはみなさんの頭にひらめこうとしているやつです。そう、このような巨大な店を開くには高くつきます。だから誰もそうしなかったのですね。このようにあっさりと答えがだせます。ミクロ経済的な問題がむずかしくみえても、基本的な概念をいくつか知っていれば、ホットナイフでバターを切るかのようにスパッと解けるのです。非常に見返りの大きいこういった単純なものの考え方が、私は好きですね。みなさんもミクロ経済学に熟達されることをおすすめします。

Well, let me do it for you. Is this a low-priced store or a high-priced store? (Laughter). It's not going to have a runaway success in a strange city as a high-priced store. That would take time. Number two, if it's moving $500 million worth of furniture through it, it's one hell of a big store, furniture being as bulky as it is. And what does a big store do? It provides a big selection. So what could this possibly be except a low-priced store with a big selection?

But, you may wonder, why wasn't it done before, preventing its being done first now? Again, the answer just pops into your head: it costs a fortune to open a store this big. So, nobody's done it before. So, you quickly know the answer. With a few basic concepts, these microeconomic problems that seem hard can be solved much as you put a hot knife through butter. I like such easy ways of thought that are very remunerative. And I suggest that you people should also learn to do microeconomics better.

これ以上の面倒はごめんだわ(シャロン・ストーン)

チャーリー・マンガーによる講演『経済学の強みとあやまち』の8回目です。前回分はこちらです。(日本語は拙訳)

3) 物理学に対する羨望

経済学に見受けられる3つめの弱点は、私が「物理学羨望」と呼ぶところのものです。この表現はご承知のとおり、高名なる愚か者ジークムント・フロイトが言い表した言葉「ペニス羨望」から借りてきたものです。当時の彼はとても人気があったので、この概念はずいぶんと広まりました。

経済学が「物理学羨望」に陥ったことで生まれた最悪の事例に、効率的市場理論のハード・フォーム版という理念を採用した一件があります。この誤った理論から論理的に導くと、こんな結論がでてしまいます。「いかなる企業も自社株を購入することは決して正しい行動ではない。なぜならば、株価は定義上完璧に効率的なものであるため、有利になることは全くないからだ。以上、証明終わり」。ワシントン・ポストにコンサルタントとして雇われたマッキンゼーのあるパートナーは、ビジネススクールに在籍していた時に経済学から生まれたこの屁理屈一式を学んでいました。同社の株価は当時、自社内のさまざまな資産価値を足し算して株数で割った金額の1/5まで下落していました。オランウータンでもわかるような単純な計算ですね。しかし某マッキンゼー氏は大学院で学んだことを頑なに信じており、自社株を買うべきではないと進言したのです。幸いなことに、同社の取締役にはウォーレン・バフェットが就任しており、発行済み株式の半分以上を買い戻すべきだと説得しました。そのおかげで継続保有した株主は10億ドル以上も儲かった計算になります。ですから学問上の誤った理論を即座にやっつけられる例が、少なくともひとつはあったわけです。

わたしの考えるところでは、物理学羨望からくるこの手のトラブルはたいてい避けられるはずです。経済学には、ハード・サイエンスにおける基礎的なエートス、すなわち完全に従属するという習慣をもっと吸収してほしいと思います。ただし、物理学を真似して実現の難しい正確性を追求するのはご法度ですよ。概して言えば経済学では、ボルツマン定数などのような正確かつ信頼できる方程式は望めないのですから。経済学はあまりに複雑なシステムに関わっている学問です。物理学のような正確さを求めても得るものはほとんどありません。マッキンゼーのお気の毒な方のような事態に陥るだけです。

経済学者のみなさんがアインシュタインとシャロン・ストーンの発言をきちんと考えていれば、もっとうまくやれるだろうと思います。アインシュタインのほうは簡単ですね。彼の有名な発言「あらゆるものごとはできるだけ簡潔にすべきだが、必要以上にやってはならない」、これは同義語を反復したものですが、非常に役に立つことを言っています。ハーブ・スタインだったかと思いますが、ある経済学者も同じように同義語反復をしています。私のとっておきのお気に入りの一言です。「永遠に続かないものは、いつかは終わる」。

シャロン・ストーンも同じように、この件に貢献しています、なぜかと言えば、ある人にこう質問されたことがあるからです。「ペニスを羨ましいと思ったことはありますか」。彼女の答えはこうです。「いいえ、まったく。これ以上の面倒はごめんだわ」(笑)。

正しさを求めて見当違いのことをする、つまり信頼性の高い正確な数式を大いに望む話となれば、[経済学者の]アーサー・ラッファーを思い出します。私の支持政党[共和党]に属する人ですが、経済学を進める際にあやまったやりかたをすることがありました。見当違いの正確性を追求するという彼のやりかたには問題があるわけです。一人前の大人のやることではないですね。

ラッファーのような人の様子からは、ある野暮な代議士が思い出されます。これはアメリカで実際にあったことで、作り話ではありません。私の話すことよりも事実のほうが常に珍妙なものなのです。ともかく、この野暮な議員さんは自分の州で新法を提出しました。数学で使うπ[パイ;円周率]を3.2に丸める法案を成立させたかったのです。学校に通う子供にとって計算が楽になるでしょう、と。なんともバカバカしいと思うかもしれませんが、だからといってラッファーのような経済学者をこの野暮な議員と同じようなものと考えるのは公平ではありません。学者先生方に対する批判が足りないのです。この野暮議員がπを偶数に丸めたことで生じたあやまちは、比較的小さいものでした。しかし、経済学のような複雑なシステムにおいて見当違いの正確さをあれこれ当てはめようとすれば、マッキンゼーのパートナーが無能にもワシントン・ポストに助言した以上に、問題は悪化していくでしょう。経済学は物理学の基本的なエートスを模倣すべきです。ただし物理学的な数式を以って正確さを追求するやりかたは、まずまちがっていると言えます。

3) Physics Envy

The third weakness that I find in economics is what I call physics envy. And, of course, that term has been borrowed from penis envy as described by one of the world's great idiots, Sigmund Freud. But he was very popular in his time, and the concept got a wide vogue.

One of the worst examples of what physics envy did to economics was cause adoption of hard-form efficient market theory. And then, when you logically derived consequences from this wrong theory, you would get conclusions such as it can never be correct for any corporation to buy its own stock. Because the stock price, by definition, is totally efficient, there could never be any advantage. QED. And they taught this theory to some partner at McKinsey when he was at some school of business that had adopted this crazy line of reasoning from economics, and the partner became a paid consultant for the Washington Post. And Washington Post stock was selling at a fifth of what an orangutan could figure was the plain value per share by just counting up the values and dividing. But he so believed what he'd been taught in graduate school that he told the Washington Post it shouldn't buy their own stock. Well, fortunately, they put Warren Buffett on the board, and he convinced them to buy back more than half of the outstanding stock, which enriched the remaining shareholders by much more than a billion dollars. So, there was at least one instance of a place that quickly killed a wrong academic theory.

It's my view that economics could avoid a lot of this trouble that comes from physics envy. I want economics to pick up the basic ethos of hard science, the full attribution habit, but not the craving for an unattainable precision that comes from physics envy. The sort of precise, reliable formula that includes Boltzmann's constant is not going to happen, by and large, in economics. Economics involves too complex a system. And the craving for that physics-style precision does little but get you in terrible trouble, like the poor fool from McKinsey.

I think that economists would be way better off if they paid more attention to Einstein and Sharon Stone. Well, Einstein is easy because Einstein is famous for saying, “Everything should be made as simple as possible, but no more simple.” Now, the saying is a tautology, but it's very useful, and some economist - it may have been Herb Stein - had a similar tautological saying that I dearly love: “If a thing can't go on forever, it will eventually stop.”

Sharon Stone contributed to the subject because someone once asked her if she was bothered by penis envy. And she said, “Absolutely not. I have more trouble than I can handle with what I've got.” (Laughter).

When I talk about this false precision, this great hope for reliable, precise formulas, I am reminded of Arthur Laffer, who's in my political party, and who takes a mistaken approach, sometimes, when it comes to doing economics. His trouble is his craving for false precision, which is not an adult way of dealing with his subject matter.

The situation of people like Laffer reminds me of a rustic legislator - and this really happened in America. I don't invent these stories. Reality is always more ridiculous than what I'm going to tell you. At any rate, this rustic legislator proposed a new law in his state. He wanted to pass a law rounding pi to an even 3.2 so it would be easier for the school children to make the computations. Well, you can say that this is too ridiculous, and it can't be fair to liken economics professors like Laffer to a rustic legislator like this. I say I'm undercriticizing the professors. At least when this rustic legislator rounded pi to an even number, the error was relatively small. But once you try to put a lot of false precision into a complex system like economics, the errors can compound to the point where they're worse than those of the McKinsey partner when he was incompetently advising the Washington Post. So, economics should emulate physics' basic ethos, but its search for precision in physics-like formulas is almost always wrong in economics.

シャロン・ストーン、往時の一枚です。

キプリング方式(チャーリー・マンガー)

チャーリー・マンガーによる講演「経済学の強みとあやまち」の7回目です。以前にも登場した「ハードサイエンスのエートス」の話題が登場します(過去記事)。前とくらべると、若干かみくだいて説明されています。(日本語は拙訳)

2) 根源的なものに完全に従属する、というハード・サイエンスにおけるエートスに則っていない

マンキューが経済学でやった方法でまちがっているのは、他の分野からアイデアを借りてくるときに借用元に依拠していない点です。物理学や生物学、心理学、ゲーム理論といった分野から借りてきたことを示す印をつけていません。借用する概念は、それが生まれた源にひろがる基礎的な知識へ完全に依拠すべきです。それを怠ってしまえば、まるで乱雑な文書管理の仕組みを以って商売を進めるようなものです。そのやりかたでは自分の能力を最大限に活用することはできません。マンキューの手さばきは完全ではないにしても、賢明でよくやっています。これまでに教科書を書いた人のなかで、もっとも前進しています。

しかし、私と同じようにハード・サイエンスのエートスを吸収していれば、もっとうまくやれたと思います。

マンキューのやり方は言ってみれば、「必要なものは、由来を明らかにしないまま取り込め」です。別の言いかたでは「望むものを捉えよ」とか「キプリング方式」と言ったこともあります。「キプリング方式」とは、キプリングの脚韻詩を思い出してほしいからです。こんなやつです。「竪琴を叩き割ったホメロスの耳に、あちこちから詩が聞こえてくる。それが道理と合点し、請いに赴くはわれと同じ!」。マンキューがやった方法はたしかにこれで、ただ取り込んだのです。取り込まないよりはたしかにましです。しかし、できるだけ根源的な原理に従うとする姿勢に立ってあらゆる知識を吸収し、あらゆる原則に従い、その由来に完全に従ってアイデアを取り入れるやりかたにくらべれば、ずいぶんとまずいやりかただと思います。

2) Failure To Follow The Fundamental Full Attribution Ethos of Hard Science

What's wrong with the way Mankiw does economics is that he grabs from other disciplines without attribution. He doesn't label the grabbed items as physics or biology or psychology, or game theory, or whatever they really are, fully attributing the concept to the basic knowledge from which it came. If you don't do that, it's like running a business with a sloppy filing system. It reduces your power to be as good as you can be. Now Mankiw is so smart he does pretty well even when his technique is imperfect. He got the largest advance any textbook writer ever got.

But, nonetheless he'd be better if he had absorbed this hard science ethos that I say has been so helpful to me.

I have names for Mankiw's approach, grabbing whatever you need without attribution. Sometimes I call it “take what you wish,” and sometimes I call it “Kipplingism.” And when I call it Kipplingism, I'm reminding you of Kippling's stanza of poetry, which went something like this: “When Homer smote his blooming lyre, he'd heard men sing by land and sea, and what he thought he might require, he went and took, the same as me.” Well that's the way Mankiw does it. He just grabs. This is much better than not grabbing. But it is much worse than grabbing with full attribution and full discipline, using all knowledge plus extreme reductionism where feasible.

砂金掘りはお断り(チャーリー・マンガー)

チャーリー・マンガーによる講演『経済学の強みとあやまち』の6回目で、前回の話題「かなづち」の後半部分になります。秀逸な内容です。(日本語は拙訳)

「かなづちを手にした人」症候群の特別版はひどいもので、経済学にかぎらず事実上あらゆる場所でみられます。ビジネスの場合でも実にひどいですよ。たとえば複雑なシステムから多数の見事な数字が吐き出されていて、いろんな要素が計測できるようになっている。その一方でこれぞという重要な要素が他にあるけれど、そちらは正確には数えあげられない。重要なことはわかっているけれど、数字がとれない。そんなときには、ほぼすべての人が数えられるものを重視します。学校で教わった統計的手法が先に出てくるからですね。そのうえで、より重要かもしれないが測定するのが難しいものは脇にやってしまうのです。私はずっとこのあやまちをおかさないように心がけてきましたが、失敗したと思ったことは一度もありません。

生物学者の中でも指折りの人物だった故トーマス・ハント・モルガンは、カルテック[カリフォルニア工科大学]にきたときに極端ながらおもしろい方法をとっていました。測定できるものを重視し、その反対に測定できないものを軽視することで生じるあやまちを避けたのです。当時はコンピューターやそれに相当するものはなく、理工系の世界ではフリーデン計算機しかありませんでした。カルテックもフリーデン計算機であふれていました。しかしトーマス・ハント・モルガンは、生物学科でその機械を使うことを禁じたのです。「じゃあどうやって計算すればいいのですか」との質問に彼はこう答えました。「1849年にサクラメント川の砂州でゴールドをさがしていたとしよう。ちょっと頭を使えば、手をのばして大ぶりな金塊を拾い上げられるわけだ。そうできる以上は、この学科に所属する者には砂金掘りのような資源の無駄づかいをさせるつもりはないよ」。トーマス・ハント・モルガンは人生を通じてそういうやりかたをしていたのです。

私も同じやりかたをしてきたので、80歳になる今までに砂金掘りのような骨折りをしたことはありません。そうありたいといつも望んできたように、ひどい砂金掘りをしないでもいろいろやれるようになってきます。もちろん医者ともなれば、学問の世界に従事していれば特にそうですが、統計を駆使したり、砂金掘りが必要なこともあるでしょう。しかし精神的な技を巧みに使ってトーマス・ハント・モルガンがやったように問題をつつき回せば、砂金掘りとは無縁で人生やっていけるのです。これはなかなか愉快なことですよ。

A special version of this man with a hammer syndrome is terrible, not only in economics but practically everywhere else, including business. It's really terrible in business. You've got a complex system, and it spews out a lot of wonderful numbers that enable you to measure some factors. But there are other factors that are terribly important, [yet] there's no precise numbering you can put to these factors. You know they're important, but you don't have the numbers. Well, practically everybody (1) overweighs the stuff that can be numbered because it yields to the statistical techniques they're taught in academia, and (2) doesn't mix in the hard-to-measure stuff that may be more important. That is a mistake I've tried all my life to avoid, and I have no regrets for having done that.

The late, great, Thomas Hunt Morgan, who was one of greatest biologists who ever lived, when he got to Caltech, had a very interesting, extreme way of avoiding some mistakes from overcounting what could be measured and undercounting what couldn't. At that time, there were no computers, and the computer substitute then available to science and engineering was the Friden calculator, and Caltech was full of Friden calculators. And Thomas Hunt Morgan banned the Friden calculator from the biology department. And when they said, “What the hell are you doing, Dr. Morgan?” he said, “Well, I am like a guy who is prospecting for gold along the banks of the Sacramento River in 1849. With a little intelligence, I can reach down and pick up big nuggets of gold. And as long as I can do that, I'm not going to let any people in my department waste scarce resources in placer mining.” And that's the way Thomas Hunt Morgan got through life.

I've adopted the same technique, and here I am in my eightieth year. I haven't had to do any placer mining yet. And it begins to look like I'm going to get all the way through, as I'd always hoped, without doing any of that damned placer mining. Of course, if I were a physician, particularly an academic physician, I'd have to do the statistics, do the placer mining. But it's amazing what you can do in life without the placer mining if you've got a few good mental tricks and just keep ragging the problems the way Thomas Hunt Morgan did.

「かなづちを手にした人」症候群(チャーリー・マンガー)

チャーリー・マンガーによる講演『経済学の強みとあやまち』の5回目です。今回から「あやまち」の話題が始まります。チャーリー推奨のおなじみのやり方が登場しますが、今回の説明では他にはなかった重要な示唆が含まれています。前回分はこちらです。(日本語は拙訳)

さて、称賛するのはこれぐらいにして、批判のほうを押し進めることにします。経済学は多くの面でソフトサイエンスに属する他の学問領域よりすぐれているとみなされており、文明が果たした栄光のひとつです。ですから、経済学のあやまちをここで開陳するのは公平な扱いといえるでしょう。

経済学のなにが間違っているのでしょうか。

1) 致命的なまでに相互に関連していないこと。これは「かなづちを手にした人」症候群をひき起こし、数え上げられるものを重視しがちになる。

これから経済学に対して異議を申し立てていきますが、全体としての異議を理にかなった形で8つに分割してお話ししていきます。9つの異議ではないですよ。全体的な異議についてはアルフレッド・ノース・ホワイドヘッドが初期のころに、学問における各分野は致命的なまでに関連していないと述べています。こういうやつです。「教授たちときたら、別の分野のモデルをろくに知らない上に、他の学問と自分のものを総合することを考えようともしない」と。

ホワイトヘッドが好まなかったこのやりかたに現代的な名前をつけるとすれば、「イカレてる」といったところでしょう。そうです、このやりかたは完全に狂っています。他の学問分野の多くと同じで、経済学も偏狭すぎます。

このあやまちは、私がたびたび「かなづちを手にした人」症候群と呼ぶ状態を生みだす性質があります。これは「手持ちの道具がかなづちだけだと、あらゆるものが釘に見えてくる」という言い伝えからとったもので、すべての職業や学問分野、さらには我々の実生活のほとんどを見事なまでに台なしにしてくれるものです。この症候群を呈して見境がつかない状態となるのを避けるには、道具をまるごと一式取りそろえるしかありません。かなづちだけではなく、あらゆる道具ですよ。そのうえで、もうひとつ大切なことがあります。そういった道具はかならずチェックリスト形式で使うこと。必要なときには適切な道具がだまって飛び出してくれるだろうと思っても、そう簡単にはいきません。道具一式のチェックリストを思い浮かべ、順に試していくのです。そうすれば、他のやりかたではダメだった答えをどんどん見つけられるでしょう。この心理的な裏技は、自分の仕事を成しとげる際に役に立つものです。ですから、アルフレッド・ノース・ホワイドヘッドの失望がこめられた包括的な異議を制限することは、とても重要なのです。

Okay, now it's time to extend criticism instead of praise. We've recognized that economics is better than other soft science academic departments in many ways. And one of the glories of civilization. Now it's only fair that we outline a few things that are wrong with academic economics.

What's Wrong with Economics?

1) Fatal Unconnectedness, Leading To Man-with-a-Hammer Syndrome, Often Causing Overweighing What Can Be Counted

I think I've got eight, no nine objections, some being logical subdivisions of a big general objection. The big general objection to economics was the one early described by Alfred North Whitehead when he spoke of the fatal unconnectedness of academic disciplines, wherein each professor didn't even know the models of the other disciplines, much less try to synthesize those disciplines with his own.

I think there's a modern name for this approach that Whitehead didn't like, and that name is “bonkers.” This is a perfectly crazy way to behave. Yet economics, like much else in academia, is too insular.

The nature of this failure is that it creates what I always call man-with-a-hammer syndrome. And that's taken from the folk saying: To the man with only a hammer, every problem looks pretty much like a nail. And that works marvelously to gum up all professions and all departments of academia and, indeed, most practical life. The only antidote for being an absolute klutz due to the presence of a man-with-a-hammer syndrome is to have a full kit of tools. You don't have just a hammer. You've got all the tools. And you've got to have one more trick. You've got to use those tools checklist-style because you'll miss a lot if you just hope that the right tool is going to pop up unaided whenever you need it. But if you've got a full list of tools and go through them in your mind, checklist-style, you will find a lot of answers that you won't find any other way. So limiting this big general objection that so disturbed Alfred North Whitehead is very important, and there are mental tricks that help do the job.

比類なきアダム・スミス(チャーリー・マンガー)

チャーリー・マンガーによる講演『経済学の強みとあやまち』の4回目です。今回の話題は「強み」についてです。前回分はこちらです。(日本語は拙訳)

さて、初めの話題としては経済学の持つわかりきった強みからお話ししましょう。最初の強みとは、これは敬意を払われている様々な他の領域にもあてはまりますが、「ちょうどいいときにちょうどいい場所にいた」ということです。200年前には技術の進展や文明上の他の発展のおかげで、先進世界における一人あたりの実質生産は複利で年率2%ずつ上昇しはじめました。一方、それ以前の成長率は何千年ものあいだ、ゼロをわずかにうわまわる程度でした。もちろん、その大成功とともに経済も成長しました。ある部分では成功を助け、別の部分では成功を説明しています。当然ながら、学問としての経済学も発展しました。近年になって共産主義経済がそっくり失敗し、自由市場経済や部分的自由市場経済が繁栄したことで、経済学を称賛する趣きが加わっています。学問の世界に身をおくとしたら、経済学は非常に好ましい領域でした。

他のソフトサイエンスとくらべると、経済学者のほうが常に学際的でした。ただ手を伸ばし、必要なものをつかみとったのです。必要とするものが何であろうと他の領域から知識をつかみとるという経済学者の風潮は、Ｎ．グレゴリー・マンキューの書いた新しい教科書によって相当な高みへと達しました。その教科書を読んでみましたが、この私も入手可能になるや真っ先に購入したアメリカのビジネスマンの一人だったと思います。自分にとって大きな有利になるわけですからね。マンキューの入門書のページを繰ったのは、彼をそこまで前進させたのはなにゆえだったのか知りたかったからです。同書に掲載されている経済学の原理のうち私の目にとまったもののひとつに機会費用がありますが、これは強力なものですよ。正解をさがし求めている人は誰であれ、この原理を使うべきでしょう。同じように、インセンティブ[誘因、動機づけ]も強力な原理です。

そしてもうひとつ、「共有地の悲劇」モデルは私の古くからの友人であるUCSB[カリフォルニア大学サンタバーバラ校]のギャレット・ハーディンが広めたものです。ハーディンは、スミスの有益なる「見えざる手」とならぶモデルとして、非常に好ましき「目に余る悪行をなす見えざる足」を経済学へ導入しました。ハーディンが「共有地の悲劇」モデルを紹介してくれた時に、このモデルは経済学をより完全なものにすると思い、いずれは経済学の教科書に載るだろうと考えていました。マンキューは正しくも他の原則へ手を突っこみ、ハーディンのモデルやその他なんでも役立つものをつかんでいたのです。

経済学が初期のころからソフトサイエンスにおける最良の頭脳をひきつけてきたことも、その発展に寄与しました。そこの住人は、ソフトサイエンスや他の学術界でみられる以上に俗世間とかかわりをもってきました。その結果もたらされたのが、経済学博士ジョージ・シュルツの三度にわたる入閣や、同じようにラリー・サマーズの入閣です。これは称賛に値するもので、学術界のもつ非常に好ましき点です。

また初期の経済学は、有史以来最高の文章の書き手をひきつけてきました。まずはアダム・スミスです。彼はすぐれた哲学者であり、同時によき文章家でもありました。当時のドイツで最高の知性の持ち主とされていたエマニュエル・カントは、「ドイツにはアダム・スミスに匹敵する者は皆無である」と、すばり公言しました。カントよりもずっと簡潔明瞭な話し手だったヴォルテールも、そこまできつくはなかったでしょうが即座に言いました。「このフランスにはアダム・スミスと比べられる者さえもいないのか」。そのように経済学の草創期には、非常に偉大な人物や偉大なる書き手がいたのです。

後の偉大な書き手にはジョン・メイナード・ケインズのような人がいました。彼は私がつねづね引用する人で、わが人生に多大なる明察を与えてくれました。そして今日においても、ポール・クルーグマンの書くエッセイの流麗ぶりには感心するでしょう。彼とは対峙する側にいるのでその政策には同調できませんが、エッセイ自体は好んで読んでいます。ポール・クルーグマンは現存するなかで最高のエッセイストだと思います。経済学はそのようなすばらしい書き手をずっとひきつけてきました。そのすばらしさゆえに、大きな影響を経済学の領域外にも広く及ぼしています。他の学問の世界ではなかなか見られないことです。

Let me begin by discussing the obvious strength of academic economics. The first obvious strength, and this is true of a lot of places that get repute, is that it was in the right place at the right time. Two hundred years ago, aided by the growth of technology and the growth of other developments in the civilization, the real output per capita of the civilized world started going up at about two percent per annum, compounded. And before that, for the previous thousands of years, it had gone up at a rate that hovered just a hair's-breadth above zero. And, of course, economics grew up amid this huge success. Partly it helped the success, and partly it explained it. So, naturally, academic economics grew. And, lately, with the collapse of all the communist economies, as the free market economies or partially free market economies flourished, that added to the reputation of economics. Economics has been a very favorable place to be if you're in academia.

Economics was always more multidisciplinary than the rest of soft science. It just reached out and grabbed things as it needed to. And that tendency to just grab whatever you need from the rest of knowledge if you're an economist has reached a fairly high point in N. Gregory Mankiw's new textbook. I checked out that textbook I must have been one of the few businessmen in America that bought it immediately when it came out because it had gotten such a big advance. I wanted to figure out what the guy was doing where he could get an advance that great. So this is how I happened to riffle through Mankiw's freshman textbook. And there I found laid out as principles of economics: Opportunity cost is a superpower, to be used by all people who have any hope of getting the right answer. Also, incentives are superpowers.

And lastly, the tragedy of the commons model, popularized by my longtime friend, UCSB’s Garrett Hardin. Hardin caused the delightful introduction into economics - alongside Smith’s beneficent invisible hand - of Hardin’s wicked evildoing invisible foot. Well, I thought that the Hardin model made economics more complete, and I knew when Hardin introduced me to his model, the tragedy of the commons, that it would be in the economics textbooks eventually. And, low and behold, it finally made it about twenty years later. And it’s right for Mankiw to reach out into other disciplines and grab Hardin’s model and anything else that works well.

Another thing that helped economics is that, from the beginning, it attracted the best brains in soft science. Its denizens also interacted more with the practical world than was at all common in soft science and the rest of academia, and that resulted in very creditable outcomes like the three cabinet appointments of economics Ph. D. George Schultz and the cabinet appointment of Larry Summers. So this has been a very favored part of academia.

Also, economics early on attracted some of the best writers of language in the history of the Earth. You start out with Adam Smith. Adam Smith was so good a thinker and so good a writer that, in his own time, Emmanuel Kant, then the greatest intellectual in Germany, simply announced that there was nobody in Germany to equal Adam Smith. Well, Voltaire, being an even more pithier speaker than Kant, which wouldn’t be that hard, immediately said, “Oh well, France doesn’t have anybody who can even be compared to Adam Smith.” So economics started with some very great men and great writers.

And then there have been later great writers like John Maynard Keynes, whom I quote all the time and who has added a great amount of illumination to my life. And finally, even in the present era, if you take Paul Krugman and read his essays, you will be impressed by his fluency. I can’t stand his politics; I’m on the other side. But I love this man’s essays. I think Paul Krugman is one of the best essayists alive. And so, economics has constantly attracted these fabulous writers. And they are so good that they have this enormous influence far outside their economic discipline, and that’s very uncommon in other academic departments.

マンキューの教科書については以前にも少しとりあげましたが(過去記事)、上の文章にでてきた経済学上の原理を以下に抜粋します。なお、この春に日本語版が改版されて、第3版が刊行されていました。巻末に載っているマンキューさんの写真も新しくなっています。あいかわらずのさわやかな笑顔です。

(『マンキュー経済学 I.ミクロ編(第3版)』第1章 経済学の十大原理より)

・意思決定に関して
第1原理: 人々はトレードオフ(相反する関係)に直面している
第2原理: あるものの費用は、それを得るために放棄したものの価値である[機会費用]
第3原理: 合理的な人々は限界原理に基づいて考える
第4原理: 人々はさまざまなインセンティブ(誘因)に反応する

・相互に影響しあう方法に関して
第5原理: 交易(取引)はすべての人々をより豊かにする
第6原理: 通常、市場は経済活動を組織する良策である
第7原理: 政府が市場のもたらす成果を改善できることもある

・経済全体の機能に関して
第8原理: 一国の生活水準は、財・サービスの生産能力に依存している
第9原理: 政府が紙幣を印刷しすぎると、物価が上昇する
第10原理:社会は、インフレと失業の短期的トレードオフに直面している

もう一点はチャーリーの友人である生物学者・生態学者ギャレット・ハーディンについて。チャーリーのあげる推薦図書のひとつに、彼の著書も加えられています。この本はわたしは未読ですが、amazonでの評判は高いようですね。

Living Within Limits: Ecology, Economics, and Population Taboos

ハードサイエンスにおけるエートス(チャーリ・マンガー)

チャーリー・マンガーによる講演『経済学の強みとあやまち』の3回目です。前回分はこちらです。今回の話題に登場するやりかたはきわめて重要なものととらえているのですが、個人的にはまだ使いこなせていません。(日本語は拙訳)

なお文中で登場する「エートス」という言葉の意味ですが、小学館国語大辞典によれば以下のように説明されています。

エートス: アリストテレス倫理学で、習慣的、持続的な性状を意味し、行為の習慣によって獲得したものをいう。

本文はここからです。

次の話題は私自身が受けてきた教育の遍歴ですが、興味をひくものと思います。足りなかった上に、私の風変りな見方が結局は優位につながったのですから[大学を卒業せずに大学院に入学している。過去記事参照]。奇妙な理由のおかげで、私は初期のころから徹底して学際的な考え方をするようになりました。その際に、ほかの誰かがやっている学問でフェンス越え級の重要なアイデアがあれば、自前のひきだしからこじんまりとしたアイデアをとりだすことは許容できませんでした。ですから本当にうまく働く重要なアイデアは、とにかくやみくもにつかみとりました。そんな風にしろとは誰からも教わっていません。ただ私は、その渇望とともに生を享けたのです。物事を総合して考えたいという、強い欲求とともに生まれたのです。よくあることでしたが物事が簡単に進まないときは、その問題をつつき回しました。それがうまくいかないといったん保留し、戻ってきて再びつつき回しました。カルトの洗脳法がうまくいくのはなぜなのか、どうやっているおかげなのか、それがわかるのに20年もかかりました。しかし心理学の世界ではまだ明らかにされていないので、私のほうが先をいっていると思います。

それはともかく、私には問題をつつき回したいという傾向があります。なぜなら第二次世界大戦中に徴兵されて物理学を学ぶ道を歩むことになり、さらに空軍の命でカルテック[カリフォルニア工科大学]に派遣されて、気象担当になる一環としてさらに深く物理学を学ぶことになったからです。そこでまだ若かった時分ながら自らがこのように称するもの、「ハードサイエンスにおいて、根源的なものへ完全に従うエートス」を吸収したのです。これは私にとってきわめて役立つものとなりました。そのエートスについて説明しましょう[ハードサイエンスの内訳は主に、数学、物理学、化学、工学]。

このエートスにおいては、あらゆる学問分野からあらゆる重要なアイデアを習得する必要があります。そのアイデアは、自分が知るものよりもさらに根源的なものであるべきです。どのような説明をする際にも、もっとも根源的なやりかたをしなければなりません。さらには、使おうとするもっとも根源的なアイデアに対して、完全に帰属しなければなりません。物理学の出番であれば物理学に専念して考え、生物学ならば生物学に専念するといったやりかたです。私は若いころから、このやりかたは自分の思考をうまく組織できるシステムだと感じていました。その上で、ハードサイエンスと同様にソフトサイエンスでも実際にうまく働くだろう、と強く感じていました。ですから私はそういったアイデアをつかみとり、人生を通じてハードサイエンスと同じようにソフトサイエンスの分野でも使ってきました。この考えに至ったのは、とても幸運なことでした。

ハードサイエンスにおけるエートスがいかに極端なものか、説明しましょう。たぶんよくご存じでしょうが、物理学ではボルツマン定数と呼ばれる根源的な定数があります。ここでおもしろいのは、ボルツマン定数はボルツマン自身が発見したものではないという事実です。なぜボルツマンの名前がその定数に採用されたのでしょうか。それは、より根源的な方法を用いて基礎的な物理学から定数を導き出したのがボルツマンだったからです。残念ながら忘れられてしまった某学者がその定数を最初に発見したときには、そこまで根源的なやりかたをしていませんでした。このように、より根源的な知識へ還元されることを好むという点で、ハードサイエンスのエートスはそこまで強力なのです。だれかがより根源的なやり方で新しい発見をなしとげれば、元の発見者を歴史から消し去ることができるほどです。これは正当なことで、ボルツマン定数の名前はボルツマンからとって然るべきと思います。

それはともかく、バークシャーや私の歴史をふりかえってみれば、バークシャーは相当な経済的成功をなしとげました。いっとき経済学の世界で非常に人気を博した効率的市場のハード・フォーム版の考えは無視しましたし、企業財務に入ってきたそのドクトリンの後継も無視しました。そちらは経済学のときよりもさらにおろかな結末となりましたが、当然ですが私はさらに意を強くしました。

ここでこうしてお話しするほどに怖いもの知らずの私ですが、風変りだった私自身の昔話を語ってこの話題はおわりとしましょう。若い頃の私は、少なくともまるっきりの間抜けではありませんでした。ハーバード・ロースクールでの1年間は、大人数のなかで次席につけていたものです。自分より頭のいい人はたくさんいるのに、思考力を競うゲームとなれば、いつだって引け目を感じることはありませんでした。

Next, my personal education history is interesting because its deficiencies and my peculiarities eventually created advantages. For some odd reason, I had an early and extreme multidisciplinary cast of mind. I couldn't stand reaching for a small idea in my own discipline when there was a big idea right over the fence in somebody else's discipline. So I just grabbed in all directions for the big ideas that would really work. Nobody taught me to do that; I was just born with that yen. I also was born with a huge craving for synthesis. And when it didn't come easily, which was often, I would rag the problem, and then when I failed, I would put it aside, and I'd come back to it and rag it again. It took me twenty years to figure out how and why cult conversion methods worked. But the psychology departments haven't figured it out yet, so I'm ahead of them.

But anyway, I have this tendency to want to rag the problems. Because WWII caught me, I drifted into some physics, and the Air Corps sent me to Caltech, where I did a little more physics as part of being made into a meteorologist. And there, at a very young age, I absorbed what I call the fundamental full attribution ethos of hard science. And that was enormously useful to me. Let me explain that ethos.

Under this ethos, you've got to know all the big ideas in all the disciplines more fundamental than your own. You can never make any explanation that can be made in a more fundamental way in any other way than the most fundamental way. And you always take with full attribution to the most fundamental ideas that you are required to use. When you're using physics, you say you're using physics. When you're using biology, you say you're using biology. And so on and so on. I could early see that that ethos would act as a fine organizing system for my thought. And I strongly suspected that it would work really well in the soft sciences as well as the hard sciences, so I just grabbed it and used it all through my life in soft science as well as hard science. That was a very lucky idea for me.

Let me explain how extreme that ethos is in hard science. There is a constant, one of the fundamental constants in physics, known as Boltzmann's constant. You probably all know it very well. And the interesting thing about Boltzmann's constant is that Boltzmann didn't discover it. So why is Boltzmann's constant now named for Boltzmann? Well, the answer is that Boltzmann derived that constant from basic physics in a more fundamental way than the poor forgotten fellow who found the constant in the first place in some less fundamental way. The ethos of hard science is so strong in favor of reductionism to the more fundamental body of knowledge that you can wash the discoverer right out of history when somebody else handles his discovery in a more fundamental way. I think that is correct. I think Boltzmann's constant should be named for Boltzmann.

At any rate, in my history and Berkshire's history, Berkshire went on and on into considerable economic success while ignoring the hard-form efficient markets doctrine once very popular in academic economics and ignoring the descendants of that doctrine in corporate finance where the results became even sillier than they were in economics. This naturally encouraged me.

Finally, with my peculiar history, I'm also bold enough to be here today because, at least when I was young, I wasn't a total klutz. For one year at the Harvard Law School, I was ranked second in a very large group, and I always figured that, while there were always a lot of people much smarter than I was, I didn't have to hang back totally in the thinking game.

町から馬糞が消え、清潔になる(ジャレド・ダイアモンド)

少し前にご紹介したジャレド・ダイアモンドの『昨日までの世界』から、もうひとつ引用します。テクロノジーの進展に関する話題です。

私が紹介するひとつめのエピソードは、1902年生まれの大学教授で、私の指導教官だった人にまつわるものである。1956年にその教授が私に語ってくれたのは、教授の昔の記憶、つまり、移動手段が馬車から自動車へ変わっていくのを目にしたときの記憶である。その時代に、アメリカの都市部で成長した人々が感じていたことについて、その老齢の教授が自分の記憶にあることを私に教えてくれたのである。その当時、私の指導教官をはじめ、同年配の人々は、この移動手段の変化をおおいに歓迎したそうである。町から馬糞が消え、町が清潔になる、と思われたからだそうである。馬のひづめの騒々しい音も消え、町が静かになると思われたからだそうである。もちろん、車がもたらしたのは、清潔な町でもなければ、静かな町でもない、大気汚染と騒音の町だった、という事実を後知恵的に知っている、いまの時代のわれわれからみれば、当時の人々の発想が愚かに思える。しかし、われわれは、この老教授の記憶から、大きなメッセージを受け取ることもできるのである。それは、技術革新はつねに、当初期待されたメリットに加え、予想外の問題をももたらし得るということである。(上巻p.403)

こちらはおまけです。チャーリー・マンガーが推薦する著者らしい見解が述べられています。

さて、最後になったが、私の3つ目の提案は、加齢にともなう心身の変化、心身の強みと弱みの変化を理解し、いかにうまく活用するかにかかわる提案である。このように複雑で広範囲におよぶ変化について、きちんとした証拠も示さずに、十把一絡げ的な概括論を述べるリスクをあえて冒すが、傾向として、加齢とともに下降する心身の属性には、以下のようなものがある－－熱意、競争心、体力および持久力、集中維持力、問題解決のための論理的思考の構築力(したがって、DNA構造や純粋数学理論にかかわる問題の研究は、40歳以下の学者に任せたほうがよい)。もちろん、心身の属性のなかには、加齢とともに向上するものもあり、それらは以下のようなものである－－専門分野にかかわる知見や経験、人間や人間関係についての理解力、自分のエゴを抑えて他人を助ける力、多面的知識データベースが関与する複雑な問題の解決のための学際的思考の組み合わせ力などである(したがって、種の起源に関する研究、生物地理学的分布に関する研究、比較歴史学に関する研究などは、40歳以上の学者に任せたほうがよい)。(同p.404)

ジャレド・ダイアモンド氏とチャーリーはどちらもロサンゼルス在住なので、親交があるのかもしれませんね。

栄誉あるザザ・ガボールの夫(8番目の)(チャーリー・マンガー)

チャーリー・マンガーによるハーヴァード・ウェストレイク高校での講話、その9です。前回分はこちらです。(日本語は拙訳)

融資の大幅な規制緩和となると、デリバティブの世界は呆れかえるばかりです。合意したことがすなわち、儲けと考えられていたのですから。たしかに企業でこの業務にたずさわる財務部門の人は、リスク管理部門に対して会社のエクスポージャーを出すように指示しています。しかし、いかにも幼稚です。知能指数の高い人がこういう幼稚なことをしているのです。これは最上級ですね。これよりひどいことはそう考えられません。ザザ・ガボールの8番目の夫のような人なら、同じような認知上の栄誉をかけて競えるとは思いますが。

彼らは、「証券市場における金融上の帰結は正規分布曲線に従うはず」とみずから語るとおりのことをしてきました。この曲線は、最高の数学者とみなされている人物の名をとって「ガウス曲線」とも呼ばれています。しかし現在起こっていることを知ったら、ガウスは墓の中で怒り心頭でしょう。もちろん、ガウスが考え出した数学理論は非常に有用なものです。自分のやっていることを裏付けてくれる結果や数字をだしてくれるからです。しかし、この数学には1つだけ問題があります。前提が誤っていたのです。証券市場でもたらされる帰結は、その曲線にはプロットできないのです。証券の価格がやがて曲線に従っていくのは、神の掟によるのではなくてガウス曲線が示すところの現実だとされていました。しかし、実はそうなりません。裾野がずっと太くなっているからです。ウォーレンや私は頭の中でモンテカルロ・シミュレーション的な計算を大雑把にやっていたので、そうなるのは常々わかっていました。曲線に従わないのは明白でしたし、極端なことがしょっちゅう起きるので、正確に予測するにはその理論は使えませんでした。まあ、おはなしにならないと考えていたわけです。いうまでもないですが、その数学をわざわざ勉強などはしていません。ソロモン・ブラザーズにいたときのことですが[大株主として不祥事の立て直しに介入した]、そこではリスク管理の面々が集まってプレゼンをやる際にはこういう数字ばかり使っていました。日々の取引や、大惨事をやらかしたときや、その他もろもろも同じです。いい大人がそんなことをしているのをみて、呆れてしまったものです。そういった馬鹿げた文化に染まりきったなかで、ウォーレンと私は二人きりでした。ソロモンでは実際に、どれだけリスクをとれるか正確な数学を駆使して意思決定していました。ただし、誤った前提に基づいた上のことでした。それが正しくないことは次第に理解されていきましたが、ずっとその数学理論に浸かりきりだった上によく熟達していたので、その影響から逃れることができませんでした。私の友人が、カトリック教会から離れられないと言ったのと同じです。75歳になる彼はそれまで多大に入れ込んできました。人間は皆、自分がもっとも愛でるアイデアをそのように抱えつづけるのです。リスク管理の世界でも同じです。ですから、そうとう不合理な考えが広まっていました。

When you talk about liberal use of credit, the derivative game was just unbelievable. The things people would agree to, thinking they were making money. For sure, they had these corporate finance types who did this work showing from the risk management department, the exposure of the firm. You want to talk about childish, high IQ childish. This is right up there. It’s hard to think of anything much worse. I suppose the eighth husband of Zsa Zsa Gabor or something would be competing for similar honors of cognition.

What they did was, they said, ‘Well, financial outcomes in securities markets must be plottable on a normal curve,’ - [a] so-called Gaussian curve, named for probably the greatest mathematician that ever lived. Gauss must be turning over his grave now with what’s happening. Of course, the math was very helpful because you could come up with numbers and results that would make people feel confident with what they were doing. There was only one trouble with the math: The assumption was wrong. Financial outcomes in securities markets are not plottable. It is not a law of God that outcomes in securities prices will fall over time on a curve and [follow] reality according to Gauss’s curve. Quite the contrary, the tails are way fatter. Warren and I always knew this by doing what might be called Monte Carlo simulation in our heads, just roughly. We could just see it didn’t fit, too many extreme things happened that the math didn’t correctly predict, and so we just thought they were all damn fools. Of course, we never bothered to learn the math. We used to sit at Salomon when they made these presentations in the risk management crowd with all these figures, all the daily trading and the disaster, blah blah blah and so forth. We would just roll eyes at one another that grown men could be doing this. And yet we were only two when the whole culture was into this craziness. People were actually making decisions about how much risk to take, based on the application of correct math, based on an assumption that wasn’t true. And by the way, people gradually knew it wasn’t true. But by that time they had gotten so enculturated in the math and they were so good at it they couldn’t give it up. It’s like a friend of mine who said he couldn’t give up the Catholic Church, he’s too invested in it. You know he’s 75 years old. We all get that way with our best-loved ideas, and it happens to people who get ideas about risk management. So there was just a lot of serious irrationality.

Wikipediaによれば、ザ・ザ・ガボールは当年96歳とのこと。チャーリーよりか、少しお姉さんの年頃ですね。

事業計画を逆から検証する(チャーリー・マンガー)

チャーリー・マンガーの講話『実用的な考え方を実際に考えてみると?』の第8回目です。次回が最終回です。前回分はこちらです。(日本語は拙訳)

それでは最後に、これまでご説明した事業計画の実現性を確認してみましょう。今度はヤコビにならって反対から考えてみます。そうなりたくないがゆえに何を避けるべきか考えると、はっきりしていることが4つあります。

ひとつめは、後味によって防衛的な反応を起こさせたり、鼻についたり、それ以上飲むのをやめさせる効果が生じたりしないようにする必要があります。これらは標準的な生理学的現象で、概して有用なそれらの調節機能を働かせることで、遺伝子の運び手たる人間がいっそう複製されるように、ダーウィン的進化を通じて発展したものです。暑い日に消費者が望むことに応じるには、我々の製品を次から次へと飲めるように、後味が残ってじゃまをしてはなりません。これを解決するには試行錯誤が要求されますが、美味ながらも後味の残らない風味をいずれは見つけられるはずです。

ふたつめは、我々の強力な商標名について。たとえ半分であっても、これを失うことは許されません。我々の怠慢がゆえに、「コーラ」という名前が他社製品につけられて「ペッピー・コーラ」などというものが販売されたら、ひどく高くつくことになるでしょう。「ペッピー・コーラ」なるものがあれば、我々はそのブランドの所有者となるべきです。

三つめは、大成功を収めた暁には「ねたみ」からくる悪い影響を避けなければなりません。ねたみは十戒において重要な位置を占めていますが、それは人間の本性の多くを成しているからです。アリストテレスにはわかっていたように、人からねたまれないようにするのは単純なことで、得られた成功に相応しい振る舞いをすることです。製品や広告の質、価格の妥当性といったものに意を注ぐ際には、それらから得られるちょっとした歓びを考慮にいれるべきでしょう。

最後の件です。新市場を独占した後には、表看板である我らの風味を唐突に大きく変更してはいけません。目隠しテストで味見をしてもらった結果が好評だったとしても、風味を新しくするのは愚行です。そのような場合、昔からの我々の風味は心理的な効果によって消費者のお気に入りとして定着しているので、風味を大きく変えても我々にとって得るものはほとんどありません。よくある「剥奪に過剰反応する症状」を消費者が起こし、甚大な害を招くことになります。この症状は、どんな交渉をするにも非常に面倒なことになります。またほとんどのギャンブラーに非合理な行動をとらせるものでもあります。そのように風味を大きく変えてしまうと、古い風味を模倣する競合他社を2つの点で利することにもつながります。ひとつは奪われたことに対して消費者が敵対的に過剰反応すること、もうひとつは我々が以前に提供していた元の味に対して消費者が絶大なる愛着をもっていること、です。

以上が、私の提示した問題に対する回答、すなわち何十億ドルという配当金を支払った上で、200万ドルを2兆ドルへ増やす方法です。これならば1884年にグロッツさんから信任されたでしょうし、みなさんも最初に思っていた以上に確信されたものと思います。結局のところ正しい戦略は、基礎的な学問上の概念と結び付け、さらにはそれらを使ってうまく考えることで明らかにできるのです。

それでは、私の解決策が実際のコカ・コーラ社の歴史とどれほど一致しているかみてみましょう。架空の人物であるグロッツ氏が1884年当時の金額で200万ドルをもとに事業を精力的に始めてから12年後の1896年末には、実際のコカ・コーラ社の純資産は15万ドル以下、利益はゼロ同然の状態でした。その後、コカ・コーラ社は商標の半分を失う事態にもなりました、さらに、シロップを固定価格で卸す永続的なボトリングのフランチャイズ契約を許可しています。ボトラーの中にはあまり効率的でないやつもありましたが、そう簡単には変更できませんでした。この仕組みのせいで、実際のコカ・コーラ社は価格統制力を少なからず失いました。そうでなければ、もっとよい結果を出せたでしょう。しかしそうでありながらも、コカ・コーラ社はグロッツ氏に提示した計画の大半を歩んできました。現在では純資産は1,250億ドルになり、2034年の2兆ドルに到達するには、毎年8%ほど価値を増加させればよい位置にいます。物理的な年間販売目標である2兆9,200億杯には、2034年まで年率6%でも成長すれば到達できます。これは過去の実績とよく一致していますし、2034年以降にも飲料水市場でコカ・コーラが開拓できる余地は十分に残されています。このように架空の人物グロッツ氏が早い時期に力強く始めた事業は、最悪の過ちを避けながら進むことで目標の2兆ドルに難なく到達できるでしょう。それも、2034年より早い時期になると私は考えております。

This brings us to a final reality check for our business plan. We will, once more, think in reverse like Jacobi. What must we avoid because we don’t want it? Four answers seem clear:

First, we must avoid the protective, cloying, stop-consumption effects of aftertaste that are a standard part of physiology, developed through Darwinian evolution to enhance the replication of man’s genes by forcing a generally helpful moderation on the gene carrier. To serve our ends, on hot days, a consumer must be able to drink container after container of our product with almost no impediment from aftertaste. We will find a wonderful no-aftertaste flavor by trial and error and will thereby solve this problem.

Second, we must avoid ever losing even half of our powerful trademarked name. It will cost us mightily, for instance, if our sloppiness should ever allow sale of any other kind of “cola,” for instance, a “peppy cola.” If there is ever a “peppy cola,” we will be the proprietor of the brand.

Third, with so much success coming, we must avoid bad effects from envy, which is given a prominent place in the Ten Commandments because envy is so much a part of human nature. The best way to avoid envy, recognized by Aristotle, is to plainly deserve the success we get. We will be fanatic about product quality, quality of product presentation, and reasonableness of prices, considering the harmless pleasure it will provide.

Fourth, after our trademarked flavor dominates our new market, we must avoid making any huge and sudden change in our flavor. Even if a new flavor performs better in blind taste tests, changing to that new flavor would be a foolish thing to do. This follows because, under such conditions, our old flavor will be so entrenched in consumer preference by psychological effects that a big flavor change would do us little good. And it would do immense harm by triggering in consumers the standard deprival super-reaction syndrome that makes “take-aways” so hard to get in any type of negotiation and helps make most gamblers so irrational. Moreover, such a large flavor change would allow a competitor, by copying our old flavor, to take advantage of both (1) the hostile consumer super-reaction to deprival and (2) the huge love of our original flavor created by our previous work.

Well, that is my solution to my own problem of turning $2 million into $2 trillion, even after paying out billions of dollars in dividends. I think it would have won with Glotz in 1884 and should convince you more than you expected at the outset. After all, the correct strategies are clear after being related to elementary academic ideas brought into play by the helpful notions.

How consistent is my solution with the history of the real Coca-Cola company? Well, as late as 1896, twelve years after the fictional Glotz was to start vigorously with two million 1884 dollars, the real Coca-Cola Company had a net worth under $150,000 and earnings of about zero. And thereafter, the real Coca-Cola Company did lose half its trademark and did grant perpetual bottling franchises at fixed syrup prices. And some of the bottlers were not very effective and couldn’t easily be changed. And the real Coca-Cola Company, with this system, did lose much pricing control that would have improved results, had it been retained. Yet, even so, the real Coca-Cola Company followed so much of the plan given to Glotz that it is now worth about $125 billion and will have to increase its value at only eight percent per year until 2034 to reach a value of $2 trillion. And it can hit an annual physical volume target of 2.92 trillion servings if servings grow until 2034 at only six percent per year, a result consistent with much past experience and leaving plenty of plain-water ingestion for Coca-Cola to replace after 2034. So I would guess that the fictional Glotz, starting earlier and stronger and avoiding the worst errors, would have easily hit his $2 trillion target. And he would have done it well before 2034.

実用的な考え方を実際に考えてみると?(チャーリー・マンガー)

チャーリー・マンガーの伝記『投資参謀マンガー』を読んだのは10年ぐらい前のことです。当時は節約生活にも慣れてきて、この本を読むために隣町の図書館まで自転車をこいで行ったものです。チャーリーのことは「ウォーレン・バフェットの右腕」ぐらいとしか知らなかったのですが、「実はすごい人」らしき文章をどこかで読み、この本にも目を通しておきたいと考えました。急いでページを繰ったので図書館で読み終えましたが、帰宅の時刻が迫ってきたころに読んだ文章が、チャーリーの講演"Practical Thought About Practical Thought?"の翻訳でした。これはコカ・コーラ社をモデルにして、巨大企業を一から作り上げるにはどうしたらよいか思考実験したものです。読了直後には文章の価値をまったく理解できず、「チャーリー・マンガーとは、こじつけめいた話をする人なんだな」と感じました。

それから10年たちました。理解はとぼとぼ、実践はまだまだ、の調子ですが、この文章は自分なりに翻訳してみたいと想いつづけてきました。今回が第1回目のこのシリーズでは、"Practical Thought About Practical Thought?"を何回かにわけて翻訳します。参考にすべき同書が手元にないので誤訳や珍訳が続出するかと思いますが、ご勘弁ください。

実用的な考え方を実際に考えてみると?
非公式な講話 1996年7月20日

Practical Thought About Practical Thought?
An Informal Talk, July 20, 1996

今回お話しする話題は「実用的な考え方を実際に考えてみるとどうなるか?」、そうです、疑問文としています。私はこれまでずっと経験を積んできた中で、すごく単純ながら問題解決に役に立つ普遍的なアイデアをいろいろと習得してきました。今日はまず、そのうちの5つをお話しして、そのあとにスケールの大きな課題をとりあげます。あらかじめ話しておきますと、この課題は2百万ドルの元手を2兆ドルに増やそうとするものです。実際になしとげようとする成果としては、十分なものでしょう。この課題に取り組む上で、先に話す有用なる普遍的アイデアを使っていきます。この話題では、ものごとを考える方法としてどのようなものが優れているのか探っていきますが、今日の狙いは教育的なことにあるので、この事例に含まれている重要な教訓を最後に示し、話をしめくくりたいと思います。

さて最初の有用なアイデアは、「問題を楽に考えるには、たいていの場合、肝心でわかりきった疑問からとりかかるのが最良のやりかたである」ということです。

次の有用なアイデアは、ガリレオが到達した結論をまねることです。「科学によって現実を解き明かそうとすると、往々にして数学の力に頼らざるを得ないものだ。まるで、数学とは神の言語であるかのように」。ガリレオが抱いていたこの心持ちは、現実的な俗世間でもうまく働きます。我らの暮らす社会では、数字が苦手のままでいると、目隠しして百人一首大会に出場するような局面がみられるものです。

3番目の有用なアイデアは、「問題を考える際には順方向にやるだけではダメで、逆方向からも考えなければならない」ということです。純朴そうな人がこう言うように、やるべきです。「おいらがどこで死ぬのか教えてくれ。そこには絶対に行かねえからさ」。現実問題として、順方向に考えるだけでは解けない問題はたくさんあります。だからこそ偉大なる代数学者のカール・ヤコビは、ことあるごとに言ったのです。「逆だ、いつでも逆からやるんだ」と。ピタゴラス学派の教徒は逆に考えることで、「2の平方根は無理数である」ことを証明しました。[背理法のこと]

4番目の有用なアイデアは、こうです。「学問によって説明される根本的な知恵こそ、最良かつ最も実用的な知恵である」。これを使うにあたっては、きわめて重要な制約があります。それは学際的に考えなければならないことです。そして、あらゆる基礎的科目の初級段階で容易に習得できる概念のすべてを、日常的に使わなければなりません。そういった根本的なアイデアを使って問題解決を試みる際には、学術界や官僚主義のはびこる様々なビジネスの場でみられるような、限定して取り組むやりかたはいけません。こういった世界では、分野そのまた分野へとひどく細分化され、自分の領域を超えた企てはどんなものでも、厳しくご法度とされているからです。そうではなく、ベン・フランクリンが『プーア・リチャードの暦』で示した処方箋をふまえて、学際的に考えるべきです。「うまくやりたければ自分でやること。それがいやなら、人にやってもらうこと」。

時としてプロの助言を買うことがあるように、何かを考える際に他人に頼りっぱなしだと、自分のわかるわずかな範囲を超えてしまえば、様々な災難を背負いこむ羽目になるでしょう。こみいった調整が困難なだけではありません。劇作家ジョージ・バーナード・ショーの作品に登場する人物のせりふを思い起こさせるような事態にも直面します。「結局のところ、あらゆる職業は部外者に対して仕組まれた陰謀なのだ」。実のところ、この登場人物はショーが毛嫌いしていたものを、そのときは控えめにみていたのです。たいていの場合、特定の領域のプロが助言者として、不正な行為を意識的に行うわけではありません。そうではなく、無意識にバイアスが働くことによって問題を生じさせています。彼の経済的な動機付けは顧客のものとは異なっているので、 顧客の目的を達成するという意味で、正しく認識できなくなってしまうのです。また次の警句が示している心理的な欠陥も、のしかかってくるでしょう。「手持ちの道具がかなづちだけだと、あらゆるものが釘に見える」。

5番目の有用なアイデアは、「まさに甚大なる効果、すなわち『とびっきり』な効果を生み出すには、通常いくつもの要因を組み合わせなければならない」ということです。たとえば結核は、少なくとも以前には、3種類の薬を定期的に併用することしか抑える術がありませんでした。ほかの「とびっきり」効果についても、飛行機が飛ぶのと同じように、同様のパターンを踏襲しています。

The title of my talk is “Practical Thought About Practical Thought?” - with a question mark at the end. In a long career, I have assimilated various ultrasimple general notions that I find helpful in solving problems. Five of these helpful notions I will now describe. After that, I will present to you a problem of extreme scale. Indeed, the problem will involve turning start-up capital of $2 million into $2 trillion, a sum large enough to represent a practical achievement. Then, I will try to solve the problem, assisted by my helpful general notions. Following that, I will suggest that there are important educational implications in my demonstration. I will so finish because my objective is educational, my game today being a search for better methods of thought.

The first helpful notion is that it is usually best to simplify problems by deciding big “no-brainer” questions first.

The second helpful notion mimics Galileo's conclusion that scientific reality is often revealed only by math as if math was the language of God. Galileo's attitude also works well in messy, practical life. Without numerical fluency, in the part of life most of us inhabit, you are like a one-legged man in an ass-kicking contest.

The third helpful notion is that it is not enough to think problems through forward. You must also think in reverse, much like the rustic who wanted to know where he was going to die so that he'd never go there. Indeed, many problems can't be solved forward. And that is why the great algebraist Carl Jacobi so often said, “Invert, always invert.” And why the Pythagorean thought in reverse to prove that the square root of two was irrational number.

The fourth helpful notion is that the best and most practical wisdom is elementary academic wisdom. But there is one extremely important qualification: You must think in a multidisciplinary manner. You must routinely use all the easy-to-learn concepts from the freshman course in every basic subject. Where elementary ideas will serve, your problem solving must not be limited, as academia and many business bureaucracies are limited, by extreme balkanization into disciplines and subdisciplines, with strong taboos against any venture outside assigned territory. Instead, you must do your multidisciplinary thinking in accord with Ben Franklin's prescription in Poor Richard: “If you want it done, go. If not, send.”

If, in your thinking, you rely entirely on others, often through purchase of professional advice, whenever outside a small territory of your own, you will suffer much calamity. And it is not just difficulties in complex coordination that will do you in. you will also suffer from the reality evoked by the Shavian character who said, “In the last analysis, every profession is a conspiracy against the laity.” Indeed, a Shavian character, for once, understated the horrors of something Shaw didn't like. It is not usually the conscious malfeasance of your narrow professional adviser that does you in. Instead, your troubles come from his subconscious bias. His cognition will often be impaired, for your purposes, by financial incentives different from yours. And he will also suffer from the psychological defect caught by the proverb: “To a man with a hammer, every problem looks like a nail.”

The fifth helpful notion is that really big effects, lollapalooza effects, will often come only from large combinations of factors. For instance, tuberculosis was tamed, at least for a long time, only by routine, combined use in each case of three different drugs. And other lollapalooza effects, like the flight of an airplane, follow a similar pattern.

網目のように考える(物理学者近角聰信)

前回に続いて物理学の話題です。科学者がやる考え方を参考にしようと少しずつ探っていますが、『日常の物理学』という随筆集で興味をひく文章を目にしたので、ご紹介します。本ブログで取り上げているチャーリー・マンガーの「多面的メンタルモデル」とよく似ています。なお著者の近角聰信(ちかずみそうしん)氏は、東京大学の物性研究所で教授を務めていた方です。

物理学者はそのものの考え方から、明らかに次の二種類に分類することができる。論理型と直観型とである。しかし、論理型の人が数学者の考え方と似ていることはいうまでもないが、論理と直観とは、どちらが優れているとか劣っているとか比較できるものではなく、むしろ、お互いに直交する考え方なのであろう。物理学においてはその両者の考え方が使われる。普通は、理論物理学者はむしろ論理を、実験物理学者は直観を重んずると考えがちであるが、その傾向は研究者によってまちまちである。むしろ、論理型の人は整理的な研究を、直観型の人は創造的な研究をする傾向があるといった方がよいかもしれない。

では、直観型とはどういう考え方をいうのであろうか?世の中で直観というと、ものをよく分析せず、勘でものごとを判断することを意味する場合が多いが、直観型の物理学者の考え方は、決してそのようなものではない。第一に、そのような当てずっぽうな推理で、科学を推進することができるはずはない。一口でいえば、直観的な考え方は網のようなものだということができる。論理的な考え方が一本のロープであるとすれば、直観的な考え方は多重連結で、縦横無尽に糸をはりめぐらせた網にたとえられるというわけである。(p.78)

また、ある現象が数学的に解けた場合に、ひとつひとつの法則に矛盾しないかをチェックすることも、その網目構造を丈夫にすることに役立つ。たとえば、重力場で投げた物体が放物線を描いて運動することがわかった場合、この解がエネルギー保存則を満足しているかとか、運動量保存則を満足しているかなどとチェックしてみるのもその一例である。(p.81)

私がなぜ数式に物理的イメージを肉づけし、多重連結の思考構造を好むかというと、それは単に趣味の問題だけではなく、物理学の研究にそれが必要だからである。(中略)したがって、不完全な情報をもとにしてモデルを組み立てることが必要になってくる。いわゆる暗中模索というやつである。このような考えをする場合に、頭の中に物理学が有機的に組み立てられていないとどうにもならない。ただ一筋の論理を追っていけば、結論が得られるなどという簡単なものではない。文字通り一筋縄ではいかないのである。(p.82)

以下は、「多面的メンタルモデル」に関する代表的な過去記事です。

• ほとんどの人より、うまくいくやりかた
• チャーリー・マンガーのMultiple Mental Models
• 科学的に研究する際のやりかた(リチャード・ファインマン)
• 投資に活かす世知入門(はじめに)

物理学から学んだこと(チャーリー・マンガー)

おなじみの『Poor Charlie's Almanack』ではチャーリー・マンガーの前半生が記されており、短い大学時代に接した物理学の話題にも触れています。短いですが、チャーリーらしさが凝縮されている一節をご紹介します。(日本語は拙訳)

戦火の激しさが大西洋のこちら側にも伝わってきた1941年に、チャーリーはセントラル高校を卒業し、オマハを離れてミシガン大学へ進んだ。数字を使った論理・論法に惹かれていたので、数学を専攻した。また彼は、科学の履修要件を満たすためにある基礎的な単位を登録したことで、物理学に出会った。そして物理学のもつ力やその際限のない広がりに魅了されていった。とくに影響を受けたのは物理学者が従っているプロセスで、アルバート・アインシュタインのような人が未知の物事に立ち向かうときに使うものだ。その後チャーリーは、問題解決をする際には、好んで物理学的なやりかたで取り組むようになった。この技能は、人生におけるさまざまな問題を整理して把握するのに役立つ、と彼は考えているのだ。彼は折にふれてこう述べている。成功したければ、物理学を勉強しなさい。そこに登場する概念や数式は、理にかなった理論が持つ威力の大きさを、あざやかにみせてくれますよ、と。

In 1941, as the war raged across the Atlantic, Charlie graduated from Central High School and left Omaha for the University of Michigan. There he chose mathematics as his major, drawn by the appeal of numerical logic and reason. He also discovered physics after enrolling in a basic course to fulfill an academic requirement for science. Charlie was fascinated by the power of physics and its boundless reach. In particular, he was impressed by the process followed by physicists, such as Albert Einstein, to address the unknown. Physics-like problem solving was to become a passion for Charlie and is a skill he considers helpful in framing the problems of life. He has often stated that anyone who wants to be successful should study physics because its concepts and formulas so beautifully demonstrate the powers of sound theory.

どのようにモデルを使うのか(Seeking Wisdom)

物事を的確に理解するにはモデルをつかうのがよい、というのはチャーリー・マンガーが繰り返し主張していることです。「モデル」については、過去記事「チャーリー・マンガーのMultiple Mental Models」などでも取り上げていますが、別の説明として今回はおなじみの『Seeking Wisdom』から引用します。(日本語は拙訳)

「モデル」とは、世界がどのように働いているかをよりよく理解するのに役立つ考えである。モデルがあれば、どのような結末を迎えるのか、また「なぜ、どうやって」といった疑問に答えられるようになる。ひとつの例として「社会的証明」モデルをあげてみよう。「いったい何がおきたんだ?」、不確かなことに直面すると、本来やるべきことを考えずに他人がとる行動をそのまま真似することがよくある。このモデルを以ってすれば、「なぜ」そうなるのか説明できるし、ある状況下において人は「どのように」ふるまうのか、予測できるようになる。

問題を避けるという意味でもモデルは有効だ。たとえば地球には無限の資源があると教えられたとしても、「ものには限界がある」という概念を知っていれば、その教えは誤っていることがわかる。プロジェクトに投資しないかと提案を受けたとき、それが物理学の法則に反していることがある。そのとき科学的に筋が通らないとして近寄らないでおけば、いったいどれだけの不幸な結末が避けられただろうか。

もしモデルが現実に即したものであれば、そのモデルは本物だろう。生物学に由来する概念を例にとると、現実に即したものとしては「一般的に、人は自分の興味に従って行動する」が挙げられる。一方で「人の性格はロールシャッハ・テストによって評価できる」という概念があるが、人間の性格を予測できるものではなく、こちらは現実離れしている。では、ここからは考えてみてほしい。「根本的で重要な概念」とはどういうものだろうか。日常生活でどのように使われているか、わかるだろうか。それは世界を理解するのに役に立つのだろうか。なぜ、どうやって、どんな状況で働くのか。どれだけ信頼できて、どこまで使えるのか。他のモデルとどう関連するのか。
チャールズ・マンガーは有用な概念として、次のような「化学における自触媒反応」の例を挙げている。

ある種の化学反応を生じさせている際に、反応速度が上昇することがあります。これはすなわち、何かに取り組んでいるときに、この驚くべき促進作用が長時間にわたって続くということです。物理学の法則によればそのようなことは永遠には続きませんが、そこそこの期間であれば継続するので、大きな促進が得られます。「あれ」ができたと思っていたら、突如として「あれ」も「これ」も「それ」も得られる時期がやってくるのです。(p.190)

A model is an idea that helps us better understand how the world works. Models illustrate consequences and answer questions like “why” and “how”. Take the model of social proof as an example. What happens? When people are uncertain they often automatically do what others do without thinking about the correct thing to do. This idea helps explain “why” and predict “how” people are likely to behave in certain situations.

Models help us avoid problems. Assume that we are told that the earth consists of infinite resources. By knowing the idea about limits, we know the statement is false. Someone gives us an investment proposal about a project that contradicts the laws of physics. How much misery can be avoided by staying away from whatever doesn't make scientific sense?

If a model agrees with reality, it is most likely true. One idea from biology that agrees with reality is that “people on average act out of self-interest.” But not the idea that “people's personalities can be evaluated by using the Rorschach ink-blot test.” It can't predict people's personalities. Ask: What is the underlying big idea? Do I understand its application in practical life? Does it help me understand the world? How does it work? Why does it work? Under what conditions does it work? How reliable is it? What are its limitations? How does it relate to other models?
Charles Munger gives an example of a useful idea from chemistry - autocatalysis:

If you get a certain kind of process going in chemistry, it speeds up on its own. So you get this marvelous boost in what you're trying to do that runs on and on. Now, the laws of physics are such that it doesn't run on forever. But it runs on for a goodly while. So you get a huge boost. You accomplish A - and, all of a sudden, you're getting A + B + C for awhile.

大局観をみるには何が助けになるのだろうか。また問題をとらえる際に、どうすれば多くの視点から検討できるようになるのか。それには、多様な学問の分野がもたらす知識や洞察を使うべきだ。ほとんどの場合、問題を解くにはさまざまな観点から追及する必要がある。チャールズ・マンガーはこう言っている、「人の世における乱雑な問題を解決するには、ほとんどの場合、重要な考えをいくつかではなく、すべてが使えるようにしておかなければなりません」。

物理学であらゆる物事を説明できるわけではないし、生物学や経済学であっても同じだ。つまり世界というのは学際的なものなのだ。たとえばビジネスの場では、規模の大小がどのように行動を変化させるのか、どうやってシステムは破綻するのか、供給が価格に対してどう影響するのか、どんな動機づけであれば行動につなげられるのか、こういったことを知っておくのはとても役に立つ。

単一の学問分野だけではすべてを答えることはできない。だから重要な学問分野で得られた重大な概念を理解し、使えるようになることが求められる。数学、物理学、化学、工学、生物学、心理学といった学問を、より信頼できるものから順に並べ、使っていくのだ。(p.191)

What can help us see the big picture? How can we consider many aspects of an issue? Use knowledge and insights from many disciplines. Most problems need to be studied from a variety of perspectives. Charles Munger says, “In most messy human problems, you have to be able to use all the big ideas and not just a few of them.”

The world is multidisciplinary. Physics doesn't explain everything; neither does biology or economics. For example, in a business it is useful to know how scale changes behavior, how systems may break, how supply influences prices, and how incentives cause behavior.

Since no single discipline has all the answers, we need to understand and use the big ideas from all the important disciplines - mathematics, physics, chemistry, engineering, biology, psychology, and rank and use them in order of their reliability.

いくつのモデルが必要なのか

世知に長けた人間になるには、いくつのモデルを習熟すればよいのか。チャーリー・マンガーは100種類かそこらだとしており(過去記事)、その中でもほんとうに重要なものはひとにぎりだと言っています。この「100」という数字が気にかかっていたのですが、いま読んでいる本『失敗百選』で関連する話題がでていたのでご紹介します。なお本書の副題は「41の原因から未来の失敗を予測する」です。

失敗百選を作るならば、頻発する事故に共通であるシナリオ共通要素の数、つまり共通点の分類項目の数として、いくつぐらいが最適であるか、という問いに答えなければならない。そこで筆者は50個から100個までの値を考えた。(p.16)

記憶していた100件程度のデータから自分の課題に適するものを選んで、実際に有効に使用できる人もいるのである。(p.6)

能や琴、落語のような、一子相伝あるいは師匠からの免許皆伝の伝統芸能では、いくら名人でも脳のなかで活性化している出し物は、多くて200個程度だそうである。これが凡人だと20個程度に減少するらしい。100個を記憶する数として設定することは、あたらずといえども遠からず、でおかしくはなかろう。(中略)

なお、後日談であるが、エンジニアの友達に100個の多さを非難されて、自分も使ってみると確かに100個は多すぎることがわかった。法学者が百選を扱えるのは司法試験を合格する人がとびぬけて上等だからであろう。それでも、それを合格した弁護士でさえ実際には、貸借契約、離婚、相続、少年犯罪、特許係争というように得意分野が細分化されるので、百選も必要ないらしい。そこで本書は41個に絞った。(p.17)