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すべてが仮説どおりに動く、現実世界とは乖離した「モデルランド」から、私たちは抜け出すことができるのか？
現実世界で起こるさまざまな現象を数式であらわす「数理モデル」。
複雑な世界を理解して意思決定をするために、いまや欠かせない重要なツールだ。
だが、モデルは現実をそっくりそのまま映し出すことはできない。
もしモデルを構築するときに、バイアスがかかったり、社会的な要素が考慮されていなかったら？
どうすれば数理モデルを不確実な現実世界で正しく役立てることができるのか？
感染症のパンデミックや金融リスク管理、気候変動の予測など、数理モデルが使用された実例を提示しながら、
数理モデルに潜む本質的な問題と危険性を検討する。
人々が正しい未来に向かうために、文化や価値観、偏見といった社会・政治的な問題として
数理モデルを根本から問い直す画期的な論考。
◆ ◆ ◆
モデルがいかに頻繁に誤用されているか、いかに使用されるべきかを論じる素晴らしい本。
──ジョン・ケイ（ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス客員教授、『金融に未来はあるか』著者）
数理モデルが世界をどう方向づけるかを示す明快で説得力のあるガイド。数理モデルをよく知らない消費者から洗練されたモデルユーザーになる方法を教えてくれる。
──スティアン・ウェストレイク（王立統計協会最高責任者、『無形資産経済 見えてきた５つの壁』共著者）
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Posted by ブクログ
原題は『Escape from Model Land : How Mathematical Models Can Lead Us Astray and What We Can Do about It』であり、How を Why を使って訳してしまうというかなりよくあるタイプのミスリーディングをタイトルの時点で含んでいる。
本書では著者の専門であるらしい気候や金融といった大規模で複雑なシステムに対するモデルについて言及する。しかし、そのモデルの元となるはずの数理的なモデルについての言及はない。
感染症予防といった予測もコントロールも難しい問題への漠然とした不安感のようなものに共感を示してくれるような内容ではあるが、厳密さはない。
Posted by ブクログ
「あーこれこれ、これが言いたかった」が詰まった一冊。
どんなものでもいいけど、データから何かモデルを作ったことがある人なら納得できる内容よねー。
データを用いてモデルを作ろうとする時点で、ある種の論理/倫理/バイアスに縛られている。というより、まずはモデルありきなんだろうなぁ。仮説を立てて、データを集めて、正しい結果が得られるかどうか確認する。（いわゆるPDCAサイクルというやつだ）
それが選べる中で最良である手段なのはわかるけど、一方で最初に立てた仮説が軸になってしまう。そのモデルが過去の現象を上手く説明できてしまえば修正する必要もない。
『ブラック・スワン』のタレブが「過去50年間で、金融市場における10日間ほどの“極端な日”がトータルのリターンの半分を占めている」と語っていたけど、たぶんこれがモデルとリアルの乖離を何よりも示した一文なんだろう。
モデルはモデルでしかないが、それに寄りかからなくては回せない社会という構造の危うさ。（というよりこれは人の「予測」から来る本能的な動きだと思うけど）
正直この問題点は筆者もうまく回答できておらず、「ロバスト性を持たせる」というのも現実的じゃない気がするなぁ。
まぁここらへんは、モデルを作る人間が責任を持ち、モデルを使用する私たちは客観性を念頭に置くしかないんだけども。
Posted by ブクログ
モデルと現実のあいだにある隔たり
本書を読みながら考えたのは、数理モデルの限界そのものよりも、人間が現実を理解し、判断し、行動することの危うさだった。
私たちは世界をそのまま認識しているわけではない。五感から膨大な情報を受け取る一方、注意や記憶、経験、認知能力には限界がある。そのため、現実の一部を選び取り、自分なりの世界像を構成している。数理モデルも同様に、現実の一部を抽象化し、一定の前提や仮定のもとで現象を表現する。人間の認知と数理モデルは同一ではないが、どちらも現実そのものではなく、現実を理解するための手段だという点で共通している。
モデルは何を予測しているのか
天気予報と気候モデルの違い、バタフライ効果、スズメガ効果、気候モデルの較正などの話は、モデルを評価することの難しさを考えさせる。観測値に合うように調整されたモデルであっても、それだけで現実の仕組みを正しく捉えているとは限らない。複数の誤差が互いに打ち消し合い、結果だけが現実に合っている可能性もある。
また、予測が外れたからといって、モデルが無価値だったとも限らない。パンデミックのように、予測が公表されることで人々や政府が行動を変え、予測対象そのものが変化する場合もある。予測の当たり外れを評価するには、何を予測し、どのような前提を置き、予測を受けて何が起きたのかを区別する必要がある。
経営という危うい営み
本書の問題を考えるうち、経営とはなんとも危うい営みだという、以前から抱いていた感覚が明確になった。
経営者は、複雑な現実を認識し、限られた情報と時間のなかで方針を決める。その方針は、認知負荷を考えれば、必然的に簡潔な言葉へと圧縮される。しかし、社員はその言葉を一様に受け取るわけではない。それぞれの経験、役割、利害、評価制度、現場の制約などを通じて解釈し、個別に行動する。その相互作用から生まれる結果は、経営者の意図と一致するとは限らない。
さらに、成功したからといって、経営者の方針が正しかったとは限らない。誰も方針どおりに行動していなかったのに、現場の自律的な判断によって成功した可能性もある。反対に、判断自体は合理的だったのに、外部環境の変化によって失敗することもある。結果の良し悪しと、判断の質や因果的な寄与は、分けて考えなければならない。
エグゼクティブ・コーチの役割
この問題は、エグゼクティブ・コーチングの意味にもつながる。成果が上がらずに悩む経営者が、自分では正しいと信じることを実行しても、成功するとは限らない。逆に、成果が上がっているからといって、それが本人の判断によるものとも言い切れない。
では、コーチは何を支援するのか。本人に代わって正解を与えることでも、成功を保証することでもないだろう。本人が事実と解釈を区別し、自分の判断の前提を問い直し、異なる可能性を検討し、行動の結果から学べるようにすることが重要なのではないか。
ただし、個人の認識を変えれば組織が変わるとも限らない。権限、制度、評価、資源配分など、本人の内面だけでは解決できない構造的な問題もある。個人の認知と組織の仕組みを、相互に関連するものとして見る必要がある。
不完全な理解のもとで、どう判断するか
本書を通じて考えたのは、モデルの限界を知ることが、判断を放棄することを意味しないということだ。むしろ、自分が何を知っていて、何を知らず、どのような前提に立っているのかを明確にする必要がある。
モデルと現実の差を認識するだけでは十分ではない。その差がどこから生じたのかを調べ、修正すべき部分と、むしろ活用すべき部分を区別することが重要になる。経営においても、方針と現場の行動が食い違ったとき、ただ逸脱として是正するのではなく、現場の判断が当初の方針よりも適切だった可能性を検討すべきだろう。
不完全なモデルに基づいて判断せざるを得ないからこそ、判断の根拠を吟味し、現実からのフィードバックを受け取り、必要に応じて考え方を更新し続けることが求められる。
モデルは現実そのものではない。そして、モデルを使う人間もまた、自分自身のモデルから自由ではない。この二重の限界を自覚したうえで、なお判断し、行動し、結果から学び続けること。その難しさと必要性を、気候モデルの議論から経営やコーチングにまで結び付けて考える機会になった。
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