あなたにとって「最適な150人」は誰?──Sansan Universityの挑戦


クラウド名刺管理サーヴィスで知られるSansanが、人知れず「大学」を立ち上げた。その名も「Sansan University」。いったい誰が、どのような研究を行う機関なのだろうか。それを知るべく、「関係者」たちの会合の場に参加した。そこで目にしたのは、石川善樹(予防医学博士)や中室牧子(教育経済学者)の姿だった。

TEXT BY TOMONARI COTANI
PHOTOGRAPHS BY KOUTAROU WASHIZAKI


人間関係は、「弱いつながり」こそが重要!?

世界的なベストセラーとなった『サピエンス全史』(ユヴァル・ノア・ハラリ著/河出書房新社)のなかに、こんな一節がある。

「私たちの社会は、ネアンデルタール人やチンパンジーの社会と同じ基本構成要素で構築されており、感覚、情緒、家族の絆といった、これらの要素を詳しく調べれば調べるほど、私たちと他の霊長類の違いは縮まっていく。

とはいえ、固体や家族のレベルでの違いを探すのは誤りだ。一対一、いや一〇対一〇でも、私たちはきまりが悪いほどチンパンジーに似ている。重大な違いが見えてくるのは、一五〇という個体数を超えたときで、一〇〇〇〜二〇〇〇という個体数に達すると、その差は肝を潰す。」

これはつまり、大人数(ハラリは150人以上だという)がネットワーク化し、ひとつの目的に向かって「プロジェクトチーム」を組める能力を獲得した点にこそ、人類(=サピエンス)とほかの霊長類を分けた決定的な要因がある…ということにほかならない。

ネットワークを構築する力を得たことによって、地球上における今日の地位を射止めたのだとすれば、Facebook、Instagram、LinkedIn等々のSNSは、人がその本質の奥底にもつアーキタイプを、顕在化したサーヴィスだと言えるのかもしれない。

実際、この10年あまりの間に、SNSの本格的な普及によって人と人は加速度的に「つながって」いった。しかしその反動として、自身のネットワークの全貌は、なかばブラックボックス化したと言っていいだろう。「SNSでつながっている友だちの顔を5人思い浮かべてください」と言われ、(5人以上とつながっている人で)できない人はまずいないだろうが、その5人の友だちの「友だち」を、いったいどこまで把握できているだろうか、ということだ。

「顔の見える範囲でつながっていればいいだけの話。それでなにが問題?」

そう考える人もいるかもしれないし、実際、それでこと足りる人もいるだろう。しかし、少なからずクリエイティヴな活動を志向したり、ましてやイノヴェイションによって社会に変革をもたらさんと志しているのであれば、「顔の見える強いつながり」だけでは不十分だ。むしろ「弱いつながり」こそが重要になってくることが、社会科学的には提唱されている。そのロジックを、Sansanの若き研究員・西田貴紀(Data Strategy & Operation Center R&Dグループ)が解説する。

Sansanの研究開発部門・DSOC(=Data Strategy & Operation Center)R&Dグループに所属する西田貴紀。一橋大学大学院経済学研究科修士課程修了後、シンクタンクを経て現職。専門は計量経済学、労働経済学。「DSOCが特徴的なのは、エンジニアやコンピューターサイエンティストだけではなく、ぼくのような文系出身の研究者も含む多様なメンバーで構成されていることだと思います」(西田)

「社会科学の世界では、人と人のつながりには、”強いつながり”と”弱いつながり”があるとされています。普段から強いつながりの人に囲まれていると、およそ似たような情報しか入ってきませんが、自分に有益な、いわば『ちょっと変わった情報』というのは、むしろ普段はあまり接しないような弱いつながりの人から入ってくるという理論があるのです。スタンフォード大学社会学部のマーク・グラノヴェター教授が1973年に発表した、『The strength of weak ties』(弱い紐帯の強さ)という概念です。

Sansanはクラウド名刺管理サーヴィスを行っている会社ですが、それはつまり、『誰かと誰かが出会った軌跡』をデータとして有していることにほかなりません。『ビジネスの現場で一度だけ会った人』というのは、まさに弱いつながりです。そういう『自分にとっての弱いつながり』は、人数にしてみると膨大にいるわけです。

もちろん、顧客ユーザー様からお預かりしているデータなので、研究の対象にできる範囲に限り、かつ統計学的な処理を施しての研究となりますが、そのなかから、たとえばランキング付けをし、自分にとって有益な弱いつながりを見つけていく……。そうしたネットワークの新しい可能性を模索し、提示していくのが、ぼくが所属しているDSOC(=Data Strategy & Operation Center/ディーソック)の使命になります」

名刺交換、それは極めて稀なデータベース

ここでいま一度、DSOCが扱うデータ、すなわち「名刺」について整理しておきたい。

少なくとも日本のビジネスシーンにおいて、名刺交換は必定の行為と言っていいだろう。つまり、Sansanが行っている「クラウド名刺管理サーヴィス」は、実に網羅性の高いデータベースになり得ることが考えられる。そもそも、元となる「名刺に記載されたデータ」は、極めて正確である。恣意的な誤記をしない限り、名刺には正しい情報が記載されているはずだからだ。また、名刺の内容は、転職、異動、昇進…など、さまざまな要因によって更新されていくが、その歴代の名刺を管理することはすなわち、ひとりのビジネスパーソンの「つながりや動向も含めた履歴」を管理することにほかならない。

これまでにSansanが構築したデータベースは、データの量、正確性、特異性という点において、ほかの世界的なSNSと比しても非常にユニークな特長を宿しているのだ。そうしたデータから、新しい視座を掘り起こしていくのがDSOCの役割だと西田は語る。

「ぼくたちは、ソリューションではなくクエスチョンを見つけていきたいと考えています。『シンプルなソリューションで、既知の課題に対応している』のが従来の企業やサーヴィスだとすれば、その先、つまりは『やっと知られてきた解決方法によって、元々解くべきであった課題に取り組んでいる』のがテック系のスタートアップでしょう。そしてその先にある、『まだ解かれていない問い』に挑むのがDSOC。さらに言うなら、『問い自体もわかっていないところから問いを見出し、そこからソリューションまで導く』という、なかば発明をしていこうというのが、DSOCの中で立ち上げたSansan Universityなんです」

西田が示した、DSOCとSansan Universityのポジショニング。縦軸は「ソリューション」で、「シンプルなもの→世の中で知られた(known)もの→まだ知られていないもの(unknown)」となっている。横軸の「プロブレム(課題)」は、「known→unknown」となっている。

Sansan Universityってなに?

Sansan Universityは、Sansanに貯まるコネクションデータから「まったく新しい価値」を導き出すべく、DSOCと外部の識者が共同で研究していくプラットフォームである。主に社会科学や自然科学といった分野の研究者とのコラボレーションを通じ、その研究成果を社会に還元していくことをミッションとしている。西田は、その位置づけをこう解説する。

「既にある技術を使って、いまの事業を継続することが事業部のミッションだとすれば、DSOCの役割は、常にその半歩先を歩み続けること。その点Sansan Universityは、まったく違うところ、なんなら、いまある自社プロダクトを破壊するくらいの観点から新しいものをつくっていく、ということを目指している研究プラットフォームです」

西田が作成した、事業部、DSOC、Sansan Universityそれぞれの領域を整理した図。

そうした研究プラットフォームが、なぜ「いま」必要なのか。西田の答えはこうだ。

「GDPという概念を考案し、ノーベル経済学賞も受賞しているアメリカの経済学者サイモン・クズネッツは、かつてこのような発言をしています。『世界の国々は4つに分類される。先進国、発展途上国、そしてアルゼンチンと日本である』。どういうことかというと、日本は唯一途上国から先進国になった国で、逆にアルゼンチンは唯一先進国から途上国になった国なので、この2カ国は『特別枠』として注目に値する、という意味合いが込められています。

実際、高度成長期に日本は工業化に成功し、先進国になりました。一方アルゼンチンは、かつて農業大国として隆盛を誇りましたが、工業化に失敗して失墜しました。しかしそんな日本も、近年は『失われた20年』などと言われて続け、経済成長が停滞しています。もはや諦念すら感じる様相ですが、実は、日本は世界でも屈指の経済成長を遂げるポテンシャルがあると指摘する経済物理学者がいるんです」

その名はセザー・ヒダルゴ。MITメディアラボに所属する若手研究者の中でも、ひときわ注目を集める人物だ。「GDPはあまりにも不完全だ」という問題意識をもっていたヒダルゴは、それに変わる指標として「経済複雑性指標」を独自に作成する。そしてそれが、中長期的な経済発展を実によく予測するということで一躍脚光を浴びたのである。この経済複雑性指標に基づくと、日本は2016年こそ2位だったが、それ以前はずっと1位をキープしてきたのである。

ヒダルゴの経済複雑性指標について、以前よりDSOCと連携し、Sansan Universityにも参画している石川善樹(予防医学博士)が解説を加える。

「複雑性指標は、要素を2つに分解できます。ひとつは『産業の多様性』。要するにどれだけ多様な産業をもっているかということです。もうひとつは『産業の高度性』。たとえばGDPで見ると、リンゴの輸出で売り上げた1兆円と、パソコンの輸出で売り上げた1兆円は同じ1兆円だけれど、パソコンの方が高度ですよね。そういう『高度さ』と『多様性』を組み合わせたものが、複雑性指標なんです。この指標でずっと上位にいる日本は、つまり、非常に高度なものを多様につくっているということなんです。ただ……」

世界から脚光を浴びる「経済複雑性指標」によれば、日本のポテンシャルは世界屈指。しかし、それが実際に実を結ばないのは、実力が足りないのではなく、つながりが足りないのだと、石川善樹(予防医学博士)は言う。

トーンを変えた石川を受け、西田が続ける。

「多様で高度な産業構造によって世界トップレヴェルのポテンシャルをもっているのに、なぜGDPが伸び悩んでいるのか。それは、『イノヴェイションは、既存のものやサーヴィスの組み合わせ方によって起こる』というイノヴェイションの基本法則が、日本では機能していないからだとぼくらは考えます。それが、一番の問題意識なんです」

「つまり、多様で高度なものがバラバラと存在しているだけだと。それをネットワーク化していくことで、爆発的に加速していくのではないかと。足りないのは自力ではなく、つながりなのではないかということです」(石川)

「そのつながりに必要な『ビジネス上での出会いのデータ』をもっているのがSansanです。そのデータを使って、現時点張り巡らされている日本のネットワークをもう一度張り替えるためには、どうすればいいか。それが、Sansan Universityのコンセプトでもあるんです。

ぼくらは、それを『Re-Connect』と呼んでいます。Sansan Universityの活動を通じて、日本を再接続していきたい。そしてそのとき、イノヴェイションが起こるようなつながりをつくっていきたい。それが現時点でのゴールなんです」(西田)

アカデミアとは比べものにならない研究素材

実際、Sansan Universityにはどのような研究者が関わっていくのだろうか。DSOCのセンター長を務める常樂諭が解説する。

「ビッグデータを使った研究というと、機械学習や人工知能といった分野の研究者を念頭に置きがちですが、わたしたちは、西田のような社会科学出身の研究者や、自然科学や人文科学系の研究者も織り交ぜた、多様性をもつ研究プラットフォームを築いていきたいと考えています。その多様性には、学問や研究分野だけではなく、年齢や性別や国籍も含まれています。

Sansanと心理学の人が組み、Sansanとコンピューターサイエンスの人が組む、ということではなく、Sansanと心理学の人とコンピューターサイエンスの人が混ざり、みんなで問題を考える、というような場をつくっていきたいんです」

DSOCセンター長の常樂諭。大手SI’er出身。創業メンバーとして2007年よりSansanに参画。法人向け名刺管理サーヴィス「Sansan」の開発部長・プロダクトマネジャー等を経た後、現職。

そうしたSansan Universityに、石川とともに加わる予定なのが、慶應義塾大学総合政策学部准教授の中室牧子だ。中室は、Sansanとの共同研究により、社会的ネットワークの研究がより加速することを期待しているという。

「経済学の分野でも昨今、ネットワークの研究が急速に流行り始めています。わたしが専門にしている教育経済学の分野でいうと、いじめとか、暴力とか、不登校とか、格差といった、これまではなかなか打つ手がなかった学校内での複雑な問題に対して、ネットワークの力を生かして解決に近づける、という研究が出てきています。

いじめのケースの場合、通常はいじめをしている本人や、いじめられている子に直接介入するのですが、たとえばクラスで影響力のある子や、必ず噂の根源になっている子などを特定してから介入するんです。クラス内のネットワークを把握した上で、たとえばクラスのボスだけを、あたかもランダムに呼び出されたかのように装って教室に集め、『なぜいじめをするとよくないのか』みたいな啓発ヴィデオを見せる。すると、校内のいじめの件数が下がったという研究があるんです。

ただ実際は、学校内でネットワークのデータを取るのは非常にハードルが高いんです。『友だちがいますか?』というアンケートをして、ゼロの子に対してどういう倫理的な手当をするか、みたいな問題がいくつも発生しますからね。

だから研究者としては、もう少し広い労働市場のデータにアクセスしたい、という気持ちはずっとありました。Sansan Universityとの共同研究は、待ち望んでいたものなんです。

ネットワークの分析をすると、たとえば『どういう制度設計にすると、いい転職ができるのか』とか、『どうすればより満足の行く兼業ができるのか』といったことが、分析できるようになると思います。まさしく『弱い紐帯の強さ』ですが、濃い知り合いではなく、少しだけ知っている人に紹介してもらうと転職がうまく行く、というのは実際よく言われていることなんです。でも、それが本当に確かなのか。通常研究者が扱えるような浅いデータと違い、Sansanには豊富なデータがありますから、もしかしたらグラノヴェター教授の『The strength of weak ties』理論が、覆るかもしれない。そう考えるとワクワクしますね」

教育経済学を専門とする中室牧子(慶應義塾大学総合政策学部准教授)。日本銀行や世界銀行での実務経験をもち、2013年から現職。著書『「学力」の経済学』は、30万部を超えるベストセラーとなった。

中室の発言に対し、常樂が続ける。

「ビジネスにおいては、キーマンが状況によって変わってくる場合があります。たとえば社長が必ずキーマンかというと、そうとは限りません。ものごとに応じて、組み合わせを変えることで変わってくることも往々にしてありますし。そうした『事象に応じたキーマン同士を見つける』ということが、ビジネスにおいては重要ではないかと思います」

「実は社長の奧さんがキーマンだったとか、あり得ますもんね(笑)」(石川)

「確かに、有能な人がキーマンだとは限らない」(中室)

「ネットワークは目に見えない。それがある意味可視化されるというワクワク感はありますね」(石川)

「実際、ぼくら自身のあたまの中で、どれだけネットワークを意識できているのか……。そこには限界があって、実はそこを、Sansanが補完できるかもしれない。少なくとも、自分の友だちはわかっているけれど、友だちの友だちまでは把握できないわけで、人間のあたまの中で見えているものは、極めて少ないポーションだと思います」(常樂)

人間関係、3倍の法則

ここで、石川が興味深い説を披露する。いわく「3倍の法則」だ。その基準となる数値は、冒頭に引用した『サピエンス全史』に登場した数字と奇しくも一致する。

石川が書いたチャート。親密度と人数はトレードオフ構造となっている。その中間に位置する150人が、「一緒に仕事ができる人数の限界」だという説を石川は披露する。

石川 本当に親しい人の数というのは5人だとされており、実際、Facebookでよくやりとりするのは5人なのだそうです。そこから3倍していくと、15、50、150といくわけですが、一緒に仕事ができる人数の限界が、150人だと言われています。これは、脳の容量が劇的に増えない限り変わりません。

さらに、1500人が顔と名前が一致する限界。そして5000人が、直接民主主義の限界と言われています。Facebookの友だちの上限は、5000人ですよね。

それはともかく、一緒に仕事ができる人数である150人を、いかに最適なポートフォリオにしておくかということが、これからはとても重要になってくるのかもしれません。弱いつながりの強さではありませんが、同じ業界の人ばかりを集めても意味がない。いかに多様性と高度性を担保しながら、最適な150をつくるか。それこそが、Sansan Universityで解いてみたい問いのひとつです。

常樂 すべての情報をインプットできたら、「多様性と高度性を担保した最適な150人」を、選べるかもしれません。「えっ、この人が入るの?」という人が、実はイノヴェイションを生むきっかけをもたらしてくれるかもしれない。

西田 最近はとりわけ、フィルターバブルというか、自分に都合のいい情報や都合のいい人としか付き合わない風潮が強いので、ある種の多様性がどんどん失われているのかなと思います。特に、いまのAIのレコメンドロジックって、全部そういうロジックですよね。自分と関係あるものしか出してこない。このままいくと、相当つまらないコミュニティしかできないのではないかと危惧しています。

中室 アメリカの研究で最近衝撃を受けたのが、レコメンドで出てくる記事が、自分の思想とマッチしたものしか出てこないので、ライトウィングの人はよりライトウィングに、レフトウィングの人はよりレフトウィングになって、その人たちは『自分が世の中のセンターだと思っている』っていうデータでした。なんとも恐ろしい話だなと思いましたね。

石川 多様性を生むネットワークを醸成するには、結局、いまつながっている人と深まることで、その人の奥にいる人とつながることが早いのかなと思います。つまり、身近にいる人を大事にするということに尽きるのかなと。ただ、Facebookでも平均200〜300人とつながっている時代なので、その中から誰と親睦を深めればいいかわからないですよね。ポイントはそこだと思うんです。

ある意味GDPは、社会の状態を診断してくれるものだし、健康診断は体の中を診断してくれる。その点、ネットワークという「中間にあるもの」を診断してくれるものって、これまでなかったんですよ。そういうものをSansan University発でつくっていけたらおもしろいですね。

個人的には、Sansan Universityでの研究を通じて、「人生で最後に会う人」に、早く会いたい(笑)。普通に出会いを繰り返していくなかで、最後に出会う人っているはずですよね。で、テクノロジーのいいところは、そのスピードを早められるところだと思うんです。寿命には限りがありますから、「このペースで行くと最後に会う人」にはとっとと会って、会うはずのなかったその向こうの人に、ぼくは会いたいんです。

一同 あははは!

常樂 それ、できると思います。早速Sansan Universityで研究していきましょう!

[Sansan]

話題が尽きない4人。Sansan Universityは今後、どのような問いを見出し、どのようなソリューションを実装していくのだろうか。いずれにせよそれがかたちになったとき、日本は、経済複雑性指標に見合う勢いを見せているのだろう。

  • このエントリーをはてなブックマークに追加

関連記事

話題をチェック

  1. 600x601x20170822nana.jpg.pagespeed.ic.u5ed1iTQeL-e5b3de5c391c8e3805df72a8cdb3da051ece71fa

    ANA、機内食総選挙2017の結果発表 和食は牛すきやき丼、洋食はビーフシチューとオムライス

    Sponsored link  機上ӗ…
  2. MIT-Instant-Retouch-TA-12db540ca97a6020f2db78ca5b27647ac89d2f28

    機械学習を用いれば、写真が「撮影する前」からプロ仕様の美しさに──グーグルとMITがアルゴリズムを開発

    NEWS 2017.08.22 TUE 08:00マサチ&…
  3. GettyImages-496380034-e1503241697905-b18cea347ee2933a806af5a4adfa2f3d9569add1

    「世界共通のインターネット」を巡る、グーグルとカナダ最高裁との闘い

    NEWS 2017.08.21 MON 07:00カナダ&…
ページ上部へ戻る