不確実の高い世界を生きていく【VUCA】

　世界中が混沌として見通しが立てられなくなってきました。全てが目先の短期的な利益だけを求めて動いているようです。ICT（情報通信技術）が発展して、世界中を情報が駆け巡り、世界は狭くなった感じがします。地球の裏側で生じた事件が身近な生活までも脅かすようになりました。

　ソーシャルネットワーク（SNS）によって、人々の絆が深まると思われましたが、実際には大きな分断を生じさせています。人々は仲間のみで繋がり、意見の異なる人の考えを受け入れず、その人々を無視することができます。好みのニュースや情報のみを参照するようになり、都合が悪いことは見えなくして、誤った事実（Fake News）が真実として信じられています（Post-Ture）。

　日本にいても危機が迫っているように感じます。日本人は平和ボケしているように思いますが、日本の周辺で紛争や問題が山積しているにもかかわらず、何も生じていないような錯覚に惑わされます。ニュースや新聞で騒いでいることはご承知の通りです。日本人が真実を知らないように、わざと隠そうとする意図が働いていると勘ぐってしまいます。

　現代の不確実に対して用いる言葉として、語源は軍隊用語でありますが、「VUCA」があげられます。Volatility（不安定さ）、Uncertainty（不確実性）、Complexity（複雑さ）、Ambiguity（瞹眛さ）の頭文字を取った頭字語(Acronym)です。

　不確実性が高い状況の中でどのように生きていくのか？現代を生きる人々が最も知りたいことかもしれません。しかしながら、その不安は解消することはできなく、その不安定な時代を受け入れなれければならないです。少し将来における目標を立てたとして、外部環境は安定しており、順調に進捗できるとします。外部環境が荒れており、逆風が強ければ目標を達せられず、順風であれば大きく上振れします。リスクマネジメントでは、その振れ幅をリスクとして認識します。

　良いことも悪くなることも自分たちでは制御できません。そうするとどちらに転んだとして対応できる柔軟さが重要となってきます。その不確実な状況でも、自ら選択して制御できることも多くあります。ビジョナリーカンパニーの著者ジム・コリンズ (Jim Collins)は、苦境があっても乗り越え、未来を切り開くリーダーを10X型リーダーと呼んでいます。10X型リーダーは、目標達成に向けて着実にペースを乱さず、20マイル（32キロメートル／時）行進を実践していきます。

状況の変化に過敏に反応し、常時「もしこうなったら？」と自問している。①事前に準備する、②補給品の蓄えを十分に確保する、③非合理的といえるほど十分に安全余裕率を高くする、④リスクを抑える、⑤良い時でも悪い時でも規律に磨きをかける、を徹底している。こうすることで、強靭で柔軟な態勢を維持しながら危機と向き合うのだ。失敗から何か学びたいならば、失敗しても生き残るほど強靭で柔軟でなければならない－10X型リーダーは心の奥底でこう理解している。　ジム・コリンズ

　ひと昔以前の世界ならば、多数の人々を巻き込む危機は、戦争や災害など本当に個人では避けることができないことでした。突然に現実となり、予測は不可能な外部から与えられる事象でした。世界の結びつきが強くなり、ネットワークが張り巡らされた社会となり、複雑な(Complex)システムとなりました。小さなことでも増幅されて大きな影響が生じる事態になってきます（以前の記事）。現代の不確実は、断絶的に生じるのではなく、前触れや予告が瞬時に拡大して連鎖していき、多くの人々を飲み込んでいくようです。

　ビッグデータとして大量なデータを分析すれば、不確実の世界でも次に何が起こるのかをわかるのでしょうか。優秀なデータ・アナリシスト(Data Analyst)ならば、データから複雑な現象がどのようにして起きたのかを説明できるかもしれません。ただし、予測は難しいというより、不可能に近いと思われます。新奇な事象が放り投げられれば、その後は全く異なる展開をたどっていきます。

　人工知能(AI)の発達を通じて見えてきたのは、これまで人間にしかできないと思われていた単純な思考、目的を達する知的な作業は機械に置き換えられることができることです。しかしながら、AIを実装して稼働させるためには、新規に多くのハードウェアを組み合わせ、大量な電力を必要とします。AIでも実行できる業務であっても、費用対効果を考慮すると、人間が担当したままとなる作業も残ります。

　現在のAIは問題解決にしか能力を発揮できないので、問題を設定したり、方向性を示すのは人間の役割となります。特に不確実性が高い時代では、全体をとらえることができる大局観を磨き、全体の中で問題の要所を抑えて、それを組織やシステム（AIを含む）を通じて解決させる（「する」ではありません）能力が重要となります。そのためには、同じ情報やデータを眺めていても、その中から相違点(Anomaly)に気づける・感じれる能力が求められるようになるのかもしれません。