アフタートークの始まり
スピーカー 2
CatalraDIO SHORTS
スピーカー 1
お疲れさまでございました。
お疲れさまでした。
お疲れさまでした。
ということで、今回はですね、科学は月を証明できるかの5章6章を読み終わったアフタートークでございます。
今日は遅いね、いつもに比べるとね。
スピーカー 2
そうだね。スタートが10時半ぐらいだったからね。
スピーカー 1
失礼しました。
スピーカー 2
お互い忙しい。いや、俺も結構忙しくて今日。仕事終わったのが9時過ぎぐらいだったからさ。
スピーカー 1
いや、ホントだよね。
スピーカー 2
ちょうど良かったました。
スピーカー 1
ようやってるよって感じだね、改めて。
スピーカー 2
ホントだよね。普通ならこう疲れて寝るでしょ。だってもう9時半で仕事終わった人って普通デフォルトだったら帰って酒飲んで寝るでしょ。
スピーカー 1
いや、そうですね。
そっから作品作る。
スピーカー 2
やっぱね、前の1周年の収録でも言ったけど、やっぱこのカタラジーはどっちかというとこう、睡眠とかそっちによってるから、むしろ回復するイベントなんだなって。
スピーカー 1
あー、そうですね。そっち側として使ってるんで、僕らはね。
スピーカー 2
そうそうそうそう。
スピーカー 1
かつこれやることでちょっと頭もスッキリするといいますかね。
睡眠の話
スピーカー 2
そうだね。だからまさに睡眠だね。だから寝て頭スッキリさせるって言うじゃん。
スピーカー 1
うん、確かにね。これREM睡眠みたいな感じなのかな。
スピーカー 2
そう、REM睡眠。そう。
知らない。
お二人の寝結びもよくわかんなくなってきたけど。
スピーカー 1
あー、確かにちょっと睡眠の本とか読んでみたいね。今度ね。
スピーカー 2
あ、いいね。睡眠の本は面白そうだね。
スピーカー 1
夢とかね。
スピーカー 2
なんかあの、意識の本とも、ジュリオトノーニさんのさ、意識の本とも少し繋がってきそうで面白そうじゃない。
あー、確かに確かに。ちょっとそのあたりはね、ちょっ次のテーマの。
まあ、ありですね。
スピーカー 1
候補ですね。
はい。
ということですけど、もう改めて特集どうでした?
スピーカー 2
いや、まあ。
いや、面白いね、やっぱね。この本、結局そのホットハンドっていう概念を全然知らなかった状態から、ホットハンドを知って、で、ホットハンドないのかって思って、ホットハンドあるのかってなるっていう、すごいこの波に乗せられて、このホットハンドの波に乗せられて、もうなんかね、いいように弁公園さんに、スポーツジャーナリストに踊らされてるのが悔しくて楽しいですよ。
スピーカー 1
そうですね。まあでもスポーツジャーナリストだけあって、踊れるようにしていただいてね。
スピーカー 2
そう、見せる描き方をしてるね、やっぱね。
スピーカー 1
本当に見せる描き方だね。
スピーカー 2
そう、見せる描き方をしてる。
スピーカー 1
魅力の実の。
スピーカー 2
そうそうそうそうそうそう。
スピーカー 1
確かにね。最後のこの6章で至った結論はめちゃくちゃ面白かったね。
これファクトとしてはさ、まあホットハンドがあるっていう話でしたけど、なんであるのかっていうところでいくとさ、結局僕らがその無意識のうちにバイアスでさ、取り込んだりさ、こう排除してたりしてた情報っていうのを、もう無差別に取り込んで。
うん。
それで解析をかけたら。
うん。
相関があるじゃんってことが分かる。
そうだね。
スピーカー 2
そういうことでしょ。
だからまさにあのエクソンとイントロン、俺よく引用するけど、このイントロンにも意味があったみたいな話。だからこれではイントロンにも意味があるって話だよ、これ。まさに。
スピーカー 1
そうだよね。そうだよね。だからその無駄なものと無駄じゃないものが事前に分かるのかって話ですよね。
そうそうそうそう。
もうちょっと別の言い方をするとね。
スピーカー 2
もはやその人間ごときがその無駄じゃないって言っていいのかって話だよね。
スピーカー 1
そうだよね。
うん。
そういう進化のね、系統順の話にも繋がるし、絶滅した奴が弱くて生き残った奴が強いかっていうと全然そうじゃないじゃん。
スピーカー 2
そうだよね。そうだよね。
スピーカー 1
つまりそれはある種僕らが解釈してるだけですから、そういう話にもなんか繋がってくるしね。
スピーカー 2
解釈するのと、実際そこにある、存在するっていうのは全然別ですよっていう話よ。
そうだね。
スピーカー 1
前の収録でもなんか似たような話だったけど。
そういう1周年の時にね、私が会える時にね。
スピーカー 2
そうそう。
結構我々のこの通想提案だよ、それがね。
スピーカー 1
うんうん。
その考え方。
そうね、そうね。
で、なんかその考え方、確かに共感するなっていうのを思いながら、ふとこの6章のファクトを知って、改めてなんか思い返したのが、
スピーカー 2
はいはい。
スピーカー 1
あの、今日この回で話したいテーマなんですけど。
はいはいはい。
スピーカー 2
結果を出した人に、ボーナスを渡すべきかっていう議論。
おー、面白いね。
スピーカー 1
があるんですよ。あって。
スピーカー 2
そういう議論があるの?もう読んで。
スピーカー 1
あ、それ今日持ち込みたいなって僕は思って。
スピーカー 2
おーおーおー。
スピーカー 1
で、これ先にその、僕の経験からいくと、僕のね、前職、というか、最初のお仕事をしていた会社では、ボーナスは決算商用って言われて、決算って木が締まるよね。
で、そのタイミングでこんだけ利益ありましたってなったら、それを一定の水準で全員に等分で割るっていう習慣があったんですよ。
スピーカー 2
あ、そうなんだ。だからもう誰かが、Aさんが高くてBさんが安いってことはないってことだ。
スピーカー 1
ない。
そうなんだ。
役職が高い人と低い人の間での差分もない。
スピーカー 2
え、そうなんだ。
スピーカー 1
全員の、全員の、がいたことによって、起きた成果の取り分を、全員でシェアするっていう考え方だったの。
スピーカー 2
素敵だね。
スピーカー 1
そう、素敵だよね。素敵。で、僕すごいいいなと思ってて、素敵だなと思っているんですけど、これが今回の話にすごく通ずるなと思ってて。
うん。
で、なんでそういう配分の仕方をするのかっていう理由をね、まあその当時教えてくれたんだけど、それはすごくよくて、その要は例えばさ、ある時期にめちゃくちゃ頑張って仕事をしてた、プロジェクトの中でもいいけどね。
うん。
めちゃくちゃ頑張って仕事をしてた人と、全然頑張ってなかった人がいたとして、
はいはいはい。
普通のね、考え方だと、普通のっていうのもちょっとおかしい話だけど、
うんうん。
まあ、常識的な考え方だと、頑張ってる人の方が成果に対して、より影響力を持っていたっていう風に言うことができる。
まあ普通に考える。
頑張ってなかった人は、えっと、コミットしてないじゃんっていう風になる。
スピーカー 2
うんうんうん。
スピーカー 1
っていう風に、まあ解釈するのが一般的だと思うんですけど、
まあそうだね。
これは、そうしよう、そうしよう。
うん。
そんなに違和感ない考え方だと思うんだけど、ちょっと待てよと。
うん。
この頑張ってる人が頑張ってる理由は、もしかしたらこの頑張ってない人がいたから頑張れたからかもしれないじゃんとか。
スピーカー 2
いや、面白い。なるほど、なるほど。
スピーカー 1
そう。
だからこの人が出した成果のうち、
この頑張ってないように見えてる人が、実は裏で手引きをしていた可能性がないとも言い切れないじゃんとか。
スピーカー 2
まあそうだね。例えば、だから頑張ってる人のこう、メンタルサポートを頑張ってない人がしてたっていう。
スピーカー 1
そうそうそうそう。
スピーカー 2
そういう裏のストーリーが仕事で評価されないじゃんってそういうことでしょ。
スピーカー 1
そうそうそうそう。
はいはいはい。
まあ今みたいなプロジェクトのケースで見ると、あ、頑張ってる人の方が頑張ってんじゃんっていう風になりがちだけど、
例えばもっと広い目で見たら、例えば病院っていうさ、組織の中にはさ、ドクターもいればナースもいて、
たぶんジムやってくれてる人とかもいるわけね。
スピーカー 2
まあいるいるいる。
スピーカー 1
で、そういう人たちが、たぶんどっかのパーツいなかったら、実は病院っていうして機能しないんだけれど、
スピーカー 2
いや絶対機能しない。
スピーカー 1
そうそう。その、なんだけど、でも実際はさ、その中でさ、こう序列があったりとかさ、強弱があったりとか、
あるよね。
まあ少なくともこう捉えられてしまう。
それって、別にあの、いいとか悪いとかじゃないけど、
うんうん。
バイアスだよねって話なんだよ、言いたいのは。
スピーカー 2
いやバイアスだよ。うん。
うん、バイアスだよ。
スピーカー 1
で、っていうことなのかなと思いまして。
スピーカー 2
確かに。
いや、病院っていう例えで言うと、例えばこう一般的に医者と看護師で言うと、医者のほうが看護師さんの企業がいいんだけど、
うんうん。
まあそれは、医者の仕事がさ、高度に専門的だって言われてるからなんだよ。
うんうんうん。
でも、そのバイアスの、っていう見地に基づくと、高度に専門的ってなんだって話すじゃん。
うん。
看護師さんたちが患者さんと喋ってケアしてる、あの仕事は高度に専門的じゃないのかって、
その俺が仮定してる術でこれが高度に専門的なのかって言われたら、そんなの分からないじゃん。
スピーカー 1
そうなんです。
スピーカー 2
だからミントさんおっしゃる通りで、俺も、それはまあ、ね、お金もらってる身分でこう、いろいろ文句言ってるわけじゃないけど、おかしいけど、
でも別に、あの、俺が今、その看護師さんたちより高い給料もらってるのは、たまたまだと思ってる、別に。
はいはいはい。
まあたまたま今、高い給料がもらえてるだけで、それがいつひっくり返ってもおかしくはないなって、俺は割とそういう立場の人間ではあるんですけど。
スピーカー 1
はいはいはい。そうそうそうそう。みたいな話をね、せっかくだからしたらと思ってて。
いや、そうだねそうだね。
うん。
それと、だからその、なんだろう、結果に対する貢献度合いみたいなものが、僕らみたいな一人間の目線で判断できるほどシンプルじゃねえよっていうことを、僕らはやっぱちょっと気づいてた方がいいと思うんですよね。
スピーカー 2
いや、そうだね。
うん。
そうだね。
ボーナスの議論
スピーカー 2
そこでボーナスの話になってくるのか。
スピーカー 1
そうそうそう。それって、まあ直接的に貢献したっていう風に見なせるから、ボーナスを渡しますとか。
うん。
っていう風に、たぶんなる人たち多いと思うんだよね。
スピーカー 2
あ、なるな。うん。そうだね。
まあ例えば契約をたくさん取ってきたら、インセンティブをつけますよとか。
スピーカー 1
あるある。
そういうのって、そんなになんかよくある話だと思うんだけど、でもその人が例えばさ、その努力をして、その結果を持ってくるために、その周りにはさ、それを整理させるためのシステムだったりとか仕組みだったりするわけで、そこの部分っていうのは勘案されずに、
なるほどね。
頑張りっていう見える部分だけを評価して、よしよしを決めるっていうのは、まあもしかすると、ある場合にはナンセンスかもしれないし、まあある場合にはワークスルーかもしれないし、まあだからそういう目的によるんだけれど。
スピーカー 2
なるほど。
うん。
だからさっきのバスケの話で言うと、結局、すべてのアクションが頑張りだっていう風に評価できるわけだ。
そう。
結局、要はサボってるのも頑張りだし、働いてるのも頑張りなんだけど、結局、そのトベルスキーたちの時代、俺たちがそのボーナスとか人を評価するっていう面では、全時代的だっていう立場に立つと、結局、その、我々は3ポイントシュートとレイアップシュートを同列に扱ってるっていうような、まだそういう時代だったってことだよね。
そうそうそうそう。
スピーカー 1
うん。
で、それを解像度高く理解できてないのに、すごく雑に扱ってる可能性があるよっていう。
ああ、そうだね。
なんかそういう自戒の念を持ってた方がいい。
スピーカー 2
いや、確かに。もっと言った方がいいし、さっきの遺伝解析の話に繋げると、結局、その人の頑張りみたいなのを全部ぶち込んで、統計的に評価できる何かがあったらいいなっていう、すげえ。
うん。
そう、そう。
スピーカー 1
そう、そう。
だから、例えば、その、サボってる時間がある人とない人で、ある人の方が成果が高いっていうことが、今後さ、出てくるかもしんないじゃん。
スピーカー 2
まあ、全然限らない。
見える化の必要性
スピーカー 1
ここも含めてさ、評価の対象入れるとね。だけど、僕らは、頑張りだと見えるものだけを使って評価するじゃん。
あ、そうだね。
例えば、治療作りましたとか、プレゼンやりましたとか、見える、わかりやすい、なんか成果に繋がりそうなものばかり見て評価するけど、もしかしたら、
もしかしたら、ちゃんと寝てることが一番、相関がでかいかもしれないし、
うん。うん。うん。
もしかしたら、週末に映画を見てることが、すごく仕事に影響してるかもしれないし、
スピーカー 2
うん。うん。
スピーカー 1
みたいなさ、そういう風になってくと思うんだよね。
スピーカー 2
いや、まあ、確かにね。
そう。
最近、この流行ってる言葉でさ、まあ、俺がなんか一歩聞きられたって言葉だけど、こう、見える化って言葉があるじゃない。こう、
うん。うん。
見える化、見える化って、まあ、最近もみんな言ってるけどさ、
はい。
むしろ、見える化の時代だからこそ、こう、見えないところにこう、スポットライトを当てなきゃいけないなっていう。
スピーカー 1
ああ、なるほどね。
スピーカー 2
見えないところというか、あの、見ようともしないところ、
うん。
自分でも見えてないところに、
スピーカー 1
うん。
スピーカー 2
スポットライトを当てないと、その人の、なんていうのね、こう、評価、評価じゃないけど、その人のことが分からないんだっていう。
スピーカー 1
なるほどね。まあ、見える化じゃなくて、やっぱ、聞く力の方がいいんじゃないですか。
スピーカー 2
聞く力ですか。岸田さんみたいに。
聞く力。
スピーカー 1
いやいやいや、聞く力っていうのも、もともと、もともとっていうのもおかしいけど、
ああ。
阿川、阿川沙子さんってアナウンサーのね、書いた新書の、
そう。
ああ、そうなんだ。
聞く力だと思うんですけど、僕すごい、あの、わりかし好きな本で。
ええ、そうなんだ。
見える化だと、見るってやっぱすごい、なんかこう、なんていうの、力の強弱を感じるっていうね、見てる側がやっぱちょっと、強者の側にあって、
ああ、そうなんだ。
見られてる側が、なんかちょっと、立場的に弱いみたいな感じがあるから。
スピーカー 2
そう、見るっていう言葉自体がすでにもう、なんか、そういう上下関係を含んでしまってるわけか。
スピーカー 1
そうそうそうそう。
だったら、聞くの方がさ、聞き手の方がなんか下じゃん、聞く、だって。
スピーカー 2
ああ、確かに。
スピーカー 1
だからやっぱ聞く方が、なんかいいかもね。
謙譲語みたいな。
見えないものも聞こえる。
スピーカー 2
意味は含んでる。
そうそうそう。
見るはなんか尊敬語で横がなきゃ。
何の話してんだろう。
スピーカー 1
まあ、でも、だから、でも、そういうことで、その、見える部分っていうのは、やっぱりその、こっち側の価値尺度、もっと言うとバイアスにめちゃくちゃ依存してて、
うん。
見ると聞くの違い
スピーカー 1
聞くっていうのは、相手に語らせることだから、
そうだね。
こちら側の価値尺度とか、バイアスが、こう、ちょっと外れる可能性がある、みたいな対比をすることはできるかもね。
なるほどね。はいはいはい。
だから、よりファクトに近い方に行くというか、っていう言い方を、ちょっと素敵に言ってみたけど、別にちゃんと冷静に客観的に見るやって話なだけだもんね。
スピーカー 2
いやー、でも俺たちがどうしたらいいんだろうね。でもその、聞く、俺たちはある意味、こう、人に聞いてもらうものをさ、作ってるわけじゃん。
うんうんうん。
でも、もう、
俺たちのこのラジオ作品をどう聞くかなんてもう皆さんの自由だけど、
そうだね。
そうそうそう。なんか俺らがこの、なんて言うんだろう、その、今ミントが最初に話したさ、その、ボーナスっていう制度についてどう思うじゃないけど、そういうことに関して何かしら、手間でもないけど、
うん。
できることないかなって思っちゃうよね。
スピーカー 1
うんうん、まあ確かにね。確かにね。
うんうん。
まあだから、まずは、その、さっきの、誰、誰さんでしたっけ?
最後に言ってたさ、あのー、統計はね、世界を理解するための。
スピーカー 2
あー、はいはいはい。あの人。
あのー。
最後。
スピーカー 1
経済学者。
そうそうそうそうそう。最後の施設かな。
スピーカー 2
えーとね、サマーズさんだ。
スピーカー 1
あ、サマーズさんだね。
うん。
サマーズさんが言ってたけどさ、その、まあまずは、何にせよ、世界のあり、ようを理解する。
あ、そうなんだ。
っていうところにこう、まあ向き合う必要があるんじゃないのって話ね。
スピーカー 2
見たらダメなんだね。
結局その、見たらダメっていうのは、あれだけど、結局、統計の全部のデータを取るっていうのは、見えないところも全部入ってくるわけじゃん。
うん。
だから見るってことはさ、見たとこしか、推的にこう、見てるものを自分の中に取り込んでるから、
スピーカー 1
そうですね。
スピーカー 2
見るっていうアクションにこだわっちゃダメなんだよね。
スピーカー 1
そうだね。まあだからその、見るで捉えられることもあるし、見るだけだと、えっと、センサーとしては不足してるよってことをまあ理解して、見る必要があるし。
理解と情報の捉え方
スピーカー 1
聞く必要があるし。
そうだね。
そんなら嗅いだり、舐めたりみたいな。
そうだね。
たぶんね。
スピーカー 2
もうすべて。
スピーカー 1
あ、そうだね。
スピーカー 2
理解した上で、だから結局理解してなきゃいけないんだけど、自分のその、得てる情報っていうのは、すごい粗末なものとか、そのすべてを、すべての側面を、情報として享受してるわけじゃないんだぜってことを、
スピーカー 1
あ、そうだね。
スピーカー 2
理解してなきゃダメだぜっていう。
スピーカー 1
そんな簡単に全部の情報を捉えられることなんてないよって思ってたら、
うん。
ないよって思ってたんじゃないですかね。
スピーカー 2
そうそう。そういうことだね。思いがつじゃけど、気をつけないとね。
うん。
スピーカー 1
いや、ちょっとなんか、深い本だったね。
スピーカー 2
そうだね。めちゃくちゃ。いや、まだ終わってない。次。
スピーカー 1
そう、月とか、月とか運の話をしてるとは思えないぐらい、なんかこう、ぐっとくる本だね。
スピーカー 2
いや、まさかこのデータ解析だったりの話から、そのデータ解析、これたちなんですか。
いや、そうなんだ。
意味付けじゃんそのデータ解析
に対する意味付けをさ
行えてるわけじゃんだからすげー
ここまで俺らでこの本掘り下げれるようになる
と思わなかったからすげー幸せですよ
スピーカー 1
確かに確かに
まあと言いながら
少なくとも山上くんじゃなくて僕は
ねその研究者でさえ
ないので
データ解析に対してなんかそんな
ね対すること言える立場
でもないんですけど
スピーカー 2
いやなんかねこれは
すごいリアルな話だけど
最近俺家庭でねすごい熱中して
大学院の遺伝子の解析作業
すげーサボってるけどちょっとそっちも
ちょっと力入れていこうっていう
あの時間の念も込めて
読んでおりました
スピーカー 1
いやいいですね
スピーカー 2
知らなきゃ世の中をって思った
スピーカー 1
ぜひぜひ
まだ誰も知らない新事実を
スピーカー 2
そうだね発表してまいりますが
またこの
カタラジオのプラットフォームでもね
いつかお話できたらいいと思っております
スピーカー 1
なんか半年以上前にも
スピーカー 2
聞いたけどな
あの半年前からね
何も新しい事実を突き止めてないという事実が
スピーカー 1
明らかになっている
やっぱ衛生学者で
スピーカー 2
遺伝学者でしかない
仕方ねえそう言われても仕方ねえ
やばいやばい頑張ります
スピーカー 1
ということで新しい新事実
楽しみにしつつですね
はい
この辺りで締めやりますからね
はいではでは今日はこの辺で