00:03
成功をしたいなら、人脈がすべてです。
人脈、人脈、人脈ー!
人脈肝おじさん、やってきましたね。
ちょっといい感じに朝黒いしね、今。日焼けしちゃったし、サーフィンとかで。
セミナー開いてる系のやつじゃないですか。
今日は自己啓発セミナーをやっていきます。
いや、データ分析のポッドキャストだから、そういう啓発系ではなくて、
真面目に超偉い先生が書いた、科学的に裏付けられた成功の法則を、
ちゃんと本読んで、ちゃんと研究資料みたいなのまで見て、
それでお話ししていこうかなっていう。
そうですね。
別にうさんくさくなかったでしょ、全部聞いた上で。これ収録後に撮ってますけど。
感想を言うと、ちょっと明日から頑張ろうっていう、前向きになれるお話でしたよ。
それはすごい。それはセミナーじゃん、もう。
確かに。
それはセミナーです。
そっか。
ダメじゃん。俺、セミナーした人じゃん。
ダメじゃないんです。何をやればいいかっていうのは、人それぞれ多分感じ方も違うと思うんだけど、
なんか、ああ、そういう観点もあんのかみたいな。確かに人脈って悪くないなとか。
ダメな方向に行ってる気がするね。
本当?本当?でもね、前向きに明るい気持ちになれましたよ。
多分これは、このポッドキャストの性質をしっかり抑えて、裏にどういうデータがあるかっていうのをちゃんと紹介した上で話したから、変なセミナーっぽくはなってないはずなのね。
そうだね、確かに。
だからその、ちゃんと数式があった上で、成功のための五大法則っていうのを今回は紹介していきたいと思います。
ということで、今日はセミナーだと思って聞いてください。どうぞ。
隣のデータ分析屋さん。この番組は、隣の席に知らないことを気軽に聞けるデータ分析屋さんがいたらいいなぁ、をかなえるポッドキャストチャンネルです。
データアナリストのりょっちです。
データサイエンティストのたっちゃんです。
今日は、成功者の法則というね、このうさんくさいビジネス集満載のタイトルでいきたいと思います。
どこから持ってきた言葉ですか、これは。
03:02
いや、これ本のタイトルよ。
ああ、本のタイトルね。
本のタイトルなんだけど、これね、うさんくさいビジネス書じゃなくて、科学研究とか論文とかで出てることをまとめた、結構ちゃんとした科学読本って感じ。
最近読んだんですか。
うん、読みました。
へえ。
これはまあね、いろいろこう、最近興味を持ってる分野とかも含めで、あとは単純に結構面白いっていうのを伺って読んだっていう感じ。
だから、まあどういう話が書かれてるかで言うと、人脈、人脈って言ってる肝意識高い計画生いるじゃん。
いますね、人脈を書いて仕事と読むってやつね。
そんな肝いやついる?
いますね。
あれがね、意外とね、成功の本質をついてる説っていうのがね。
ああ、そっち寄りの話か。
これちゃんと、今日は数式みたいなのは出さないけど、ちゃんと定量的な研究を行った上で、意外とやっぱ人脈っていうのも重要、成功するにあたっては結構重要なファクターになってるっていうのが確実的に出てしまったもんだから。
僕たちはデータに嘘をつかないポッドキャストなので、そこをちょっと真摯に話していこうかなっていう。
了解っす。
いやだから、キモいと思ったらいいよ、もう全然そうね。
ちょっと30分ぐらい聞いて考えます。
いやもうちょっと早めに言って、その30分間俺が激キモ人脈おじさんになっちゃうじゃん。
それはしんどいですね、起きそうに。
そう、恥ずかしくなっちゃうから、途中で。
うん。ヤバサバだったらちょっと、ちょっと待った、言いますね。
そうね。今日の話は、成功の5大法則の話をします。
なるほど。
言ってて恥ずかしい。
ここから、ちょっと成功の糸口っていうのを見出してくださいよ。
ちょっと待って、でも成功ってさ、そもそも何みたいなところをちょっと、なんか最初に理解しておきたいんですけど。
何をもって成功という問題あるじゃないですか、これは。
いいとこついてくるね。
そうですか。
本当に、これはね、非常にいい質問です。
あのですね、成功っていうのは、これ実はね、5大法則にね、一個ね、乗ってるんですよ。成功とは。
ほうほうほうほう。じゃあ、ゆくゆく出てくるんですか、これは。
いやもういいよ、全然最初に教えちゃってあげちゃっても。
もう斜め上からキモおじさんですね。
06:02
これね、成功の5大法則の2つ目。これは、パフォーマンスには上限があるが、成功に上限はないっていう。
かっこいいなあ。
ですよね。これどういうことかっていうと、成功って幅広い定義になります。
うん。
これ本の中の例とかで出てたりするんだけど、じゃあ陸上界で、俺らが頭の中で想像する陸上100メートル層の成功者って誰?
ボルトとか?
素晴らしい。
ね。
ボルトは、もう激烈に成功してるよね。
激烈に成功ですよ。
でしょ?
はい。
じゃあ、その激烈に成功してるけど、パフォーマンスは、じゃあボルトより次に足の速い人と段違いの差はありますかっていう。
まあないね。100分の何秒とかの世界で戦ってるわけだからね。
だからそこの差ってわずか1%とかなわけよ。
はいはい。
ね。あとは本とか。本の成功って何かって言ったら、もうこれ部数じゃん。
ミリオンセラーみたいな話ですよね。
そうそうそう。これって、一番売れた本と二番目に売れた本と、みたいなのが同時期に発売されてあった時に、成功は部数だとしたら部数の差ってえげつないことになって、
ある本とかだと1000万部売れるみたいな成功があるのに対して、2の本っていうのは10万部とか20万部とか。これって全然すごいことじゃん。20万部でも。ただ激烈に成功してるやつにとっては100分の1とかの成功度合いなわけ。
そうだね。部数で考えたら。
うん。けど、この本書いてる人たちの能力値って100倍違うかっていう。
そっかそっかそっか。
この成功っていうのは本当にマジ何でも良くて、なので定義、質問の答えをすると成功っていうのはマジ何でもオッケー。つまりこの成功の第二法則っていうのはパフォーマンスには差がないっていう法則が実は隠れてる。成功の裏には。
はいはい。なるほどなるほど。そっかそっかそっか。
っていうような話を、科学的に求められたことを、今回は事実です。いろいろお話ししていく回って感じですかね。
なるほど。
ただ今の話って、なんかどっかの酸臭い指をなんか2本立てて天空にあげながらウェイウェイ言ってるような、なんか青すず朝黒お兄さんが言ってても、まあまあ別に。
09:15
そうっぽいな。
シミナとかね、開きがちなね。
そうそうそう。
はいはいはい。
ってなるけど、これって裏に隠れてるのは、ネットワーク科学っていう、科学分野の研究が裏に隠れてるんですよ。
ほう。
あんま有名じゃないというか、あんま多分聞き慣れない言葉だと思うんだよね、ネットワーク科学って。
そうですね、ピンとは切れないですね。
そう、これの一番面白い研究結果っていうか、こう出てきた法則みたいなのが、全然ちょっと成功とは関係ないんだけど、六次の隔たりっていうワードがあるんですよ。
ほう。
ご存知?
いやいやいやいや。六次の隔たり?
はい、これ何かっていうと、世界中の人って、六人繋いだら全員繋がれるっていう話知らない?
ああ、聞いたことあるわ。
友達の友達の友達の友達の友達は、手まで行けばジョニーデップにも繋がれるし、
はいはいはいはい。
ブルーノマーズにも繋がれるみたいな。
なんならボルトにも会えると。
ボルトにも会えます。
うん、なるほどね。
これって、人と人との繋がりを数式化した上で、平均六人渡ったら誰にでもたどり着けるっていう法則なのよ。
うんうん。
これって何となくみんな聞いたことあるようなないようなみたいな感じじゃん。
そうだね。本当かどうかわかんないけど、あ、そうなんだぐらいで。
そうそうそうそう。だからこれぐらいの話だと思って聞いてほしいし、これと同じ科学が裏に潜んでる。
その友達の友達の友達は友達だ理論がネットワーク科学ってやつで、このネットワーク科学って実は身近なところで結構いろいろ使われてて、
グーグルの検索順位もこれ実はこのネットワーク科学っていうのを使われてる分野なんでね。
どういうことかっていうと、グーグルって結構後発組じゃん、検索エンジンとしては。
そっか。
昔グーグルってなくて、ヤフーとかの方が強かったし、何ならもっとさ、
確かに確かに。
Windows Explorerとか。
Explorerですね。
とかまああったでしょいろいろ。
12:00
ありましたね。
でも後発のグーグルがそこを制したのには、グーグルの検索アルゴリズムがめちゃめちゃ強かったっていう背景がある。
うーん。
そうで、そういう背景があった上で、そのグーグルのアルゴリズムを作り上げてるのも実はネットワーク科学って呼ばれるものだったりするのね。
そうなんだ。
そう、あれって一番上の検索に出てくるのって、いろんな人が見てるからっていう、まあそういう単純な人気もそうなんだけど、
はいはい。
どのページからリンクを飛ばされてるかっていうのも重要なのね。
うんうん。
だから、めちゃめちゃ人気のサイトから名指しのご氏名の入ってるサイトは一気に表示順位が上がるみたいな。
うん。
つまり人気のサイトがリンクを飛ばしてるってことは、このページも信用に足るものだろう。だから上に表示してあげるよみたいな。
うんうん。
っていうアルゴリズムとかもこのネットワーク科学って呼ばれる分野でやられてる研究の一つ。
だからさっきは友達の友達だったけど、次はこの記事のリンク先のそのリンク先のその次のリンク先みたいな、なんかウェブのページが繋がるみたいなそういう考えでいいってことですよね。
そうそうそう。その繋がりって結局ネットワークって呼ばれる言葉で表せるって意味でのネットワーク科学って感じかな。
はいはいはい。なんとなくわかってきた。
実はこれこのポッドキャストでももう一回紹介してるんですよ。
うん?
気づいてないでしょ。
そんな擦り込みしてました?
はい。2回前のポッドキャストのエピソードでNFTアートの流通の話したでしょ。
しましたね。
ウェブ3の中でよく言われるデジタルデータにIDがついたから誰が作った、誰の持ち物かがわかるようなシステムがこのNFTね。
で、そのNFTの時にそのNFTが誰に買われて誰に売られたかみたいな話したじゃん。
で、金持ちは金持ちが買って金持ちが金持ちに売ってっていうので、つまりウェブ3の業界、NFTの中にも貧富の差が出てるっていう結構闇っぽい話をしたんだけど。
しましたね。
あの流通もネットワーク化学。
ああ、そっか。ありましたね。あとなんか招待制で入っていけるマーケットプレイスがあって。
ああ、そうそうそうそう。
金、儲かってる人で招待された人たちは儲かるけど、全然儲かってないやつに招待されたら全然儲けられないよみたいな話もありましたね。
15:01
そうなんですよ。
なるほど。
だから実はもうね、キャッチーな話題で埋もれてたけど、ネットワーク化学の話はもう一回しているんですよ。
で、その時に話したんだけど、結局NFTって美術品みたいな扱いになるじゃん。
だから美術品の成功の話ってあの時チラッとしたの覚えてない?カットされちゃったかなタッチャンに。
どこの話だ?美術品の成功?
NFTのアートが成功するためには、あるコレクターを経由するのが正義だみたいな話をしたじゃん。
ありましたね。画廊みたいな、なんて言いましたっけ。
あ、そうそうそうそう。美術品はギャラリー画廊、ある画廊を経由すると一気に価値が上がる。
ありました。
あの研究もネットワーク化学なんだよ。
あ、そうなんすか。
そう。それでじゃあ、今って美術品の売買の経路、ネットワークを見たし、
Googleのページのリンク先の話をしてったし、っていう話が今どんどん出たでしょ。
人間の繋がりで6人繋がったら友達ですみたいな、ってなったけど、
これを、この繋がりを成功者っていう括り、例えばノーベル賞を取るとか、
研究者としてめちゃめちゃ権威のあるみたいな人とかを見た時に、
どういう成功の法則が隠れてたのかっていう科学研究。
なるほど。
っていうのをやっていってる科学が裏に潜みながら、成功の法則っていうのが何なんだろうっていうのを定量的に紐解いた、
そんな研究結果。
なるほど。もうちょっと興味津々になってきましたよ。
5つある法則早く教えてくれになってます。
じゃあ成功の5大法則。1個はまぁ紹介したね。
はい。
さっきのパフォーマンスには上限があるが、成功には上限がない。
うん。
だから成功するときは爆裂に成功すると。けど、2位のやつとのパフォーマンス差はそんなにない。が1個。
じゃあ2つ目。パフォーマンスが成功を促す。ただし、パフォーマンスが測定できない場合は、ネットワークが成功を促す。
うん。人脈です。
人脈、人脈おじさん。ここで登場。
結構早めに出てきましたね。
はい。
ちょっと言葉だけじゃまだピントきてないけど。
これはさっきの美術品の例がめちゃめちゃいい例で、絵を描いて成功したい、有名になりたいってなったら、その絵が置かれる画廊がどこなのかっていうのが重要。ギャラリーがどこなのかが重要。
18:16
だからその、つまり絵を描いた人は、ただ絵を持ってても、この人は成功できないわけよ。
じゃあどうするかっていうと、その持っていく、そして置いてもらう画廊っていうのが、そのコミュニケーションのつてがないと、そこの画廊には置いてもらえないじゃん。
確かにね。
っていうところの、つまりネットワークがめちゃめちゃ重要。絵とかなんていうのはパフォーマンスもクソもほぼないわけよ。
もちろん上手い下手はあるし、上手い人たちは言っているの。ただ、1位と2位の差なんてものはない。
そうだね。芸術だしね。
ゴッホとピカソの話とかあるじゃん。ピカソが消災があったみたいな。確かそう。ピカソは消災があったから、生きてる間に有名になってるんだけど、ゴッホは消災がなかったから、ずっと貧乏だったみたいな。逆かもしれないし。
違うゴーギャンみたいなやつが出てくるかもしれないし、わからんけど、そういうのがあったみたいな。
そういう成功っていうのは、結局はそういう自分がどういうネットワークの中の位置にいるか。
例えば、世界中で一番すげえ美術館って言って、例えばルーブル美術館があるとするじゃん。そのルーブル美術館に乗ったら、全員がすげえって言うじゃん。
俺の描いた机の落書きがルーブル美術館に乗ってたら、俺の絵がどんなに下手でも、みんなすげえって言うでしょ。
そうだね、確かに。
っていうこと。
これはわかるな、確かに。
つまり成功っていうのは、いるコミュニティからのフィードバックで全てが成り立つんだって。
大きいところで成功、誰かに、みんなに認められたら、それはインパクトはでかいし。
ちっちゃいコミュニティで何か成功を収めても、その界隈からはめちゃめちゃ称賛されるみたいな。
そういう自分のいるコミュニティの大きさが、そのまま成功のフィードバックに繋がっていくみたいな。
だから、そういったコミュニティが大きければ大きいほど成功も大きいって話ではない。
ネットワークの形とかもあるんだよね。
なるほどね、確かにそこのコミュニティの質にもよるか。
そうそうそうそう。っていうのもあるんだけど、パフォーマンスが測定できないようなものっていうのは、最終的にはそういうネットワーク、自分の周りにどういうネットワークが形成されてるかっていうところで成功が決まるみたいな。
だからね、美術品の話とかだと、最初の5回どこの展示会で展示されたかみたいなので、大体わかるらしい。
21:10
確率的な話ね。
ツイッターでバズるとかもそうなんかね。最初にツイートして、最初の何分何、1時間でどんな人にいいねされるとか、リツイートされるかとかもね、成功とかに結びつきそうな気もするけど。
そうそうそうそう。まさにまさに。
実は今のエピソードとちょっと似たような法則がもう1個あって、すごいね。俺が書いたメモを読んだかのように次のところに綺麗に流してくる。
第3の法則は、未来の成功っていうのは過去の成功かける適応度で表せる。
また難しいね。本書く人はみんな難しい。
みんな難しい。
そうなんだよ。こいつね、面白いんだよ。このネットワーク科学ではもうケインみたいな人だろうね。著者の人が。
アルバート・ラズロ・バラバシさんなんだけど。
バラバシさん。
そう。ルーマニアかどっかの人かな。
うん。
そう。という、まあそういう人なんだけど。
アマゾンのレビューに、バラバシ先生の本はいつも冗長って書かれてて。めちゃめちゃディスられてるんだけど。
いや、本書く人は大事なことは何度でも言う精神だから冗長であるべきなんですよ。
あと星2のレビューね。結末の3ページ部分だけで十分。
こねくり回しすぎて、中身がめちゃめちゃ冗長だから、まとめの3ページで十分みたいなのを言われちゃってるぐらい。
けどね、こいつらはね、分かってない。
分かってないんだ。
あのね、たぶんこいつら啓発本だと思って読んでるんだよ。
うんうんうん。
けど、俺からしたら、わけわかんない成功っていうワードを引っさげたビジネス書とか、未来予想みたいな話とかよりも、
これ裏に全部数式が隠れてて、それをこういうふうに解釈したっていうだけだったわけよ。
うんうんうん。
だから、
なるほどね。
めちゃめちゃ説得力あると思うのよ。
これをやったら成功するって話ではなくて、研究結果をキャッチーに伝えるっていう意味では、
前回のポッドキャストで話したけど、これもう100%コミュ力なわけよ。
はいはい。
そういうのがあって、まあなんかちょっと戻るんだけど、
その、まあさっき言ってた第三の法則が、過去の成功×適応度っていうのが未来の成功であると。
まあ難しいなっていう話したじゃん。
24:00
そうね、過去の成功はわかるけどね、なんとなく。
だから過去の成功を持った上で、それが次に生かせるから、まあだから掛け合わせの単なる数字なんだよね、その適応度っていうの。
ほうほうほうほう。
なんか、成功者は成功を生むみたいな。
うん。
もう成功の連鎖って起こるわけですよ。
うん。
で、これ、そういうのをうまくつかむやつが未来の成功をつかむっていう話で、
ここの章に書いてあったことで、なんかもっと実物で考えたほうがいいかなと思ってるんだけど、
実例が書いてあって、あの、研究室でさ、たっちゃんいたかな。
はいはい。
エクスプロードキティンズってやったの覚えてる?
え?覚えてない。
猫爆発するカードゲーム。
あ、やってたわ、後ろでやってたわ、それ。
ボードゲームが一時期研究室で流行ってた時にやってたやつじゃないですか。
あ、そうそうそうそう。
そう、カードゲームでエクスプロードキティンズ。
これ、日本語の名前、コネコ爆発って言うんだけど。
はいはい。
まあゲームの内容、もしかしたら聞いてる人わかるかもしれないけど、
まあゲームの内容実はあんま関係なくて、
カードゲームが、これもう世界中で大ヒットしたの、このエクスプロードキティンズは。
で、このカードゲーム界の成功を収めたわけよ、エクスプロードキティンズはね。
で、これ、クラウドファンディングで資金を集めて作ったカードゲームとして知られてるの。
へー。
で、まあそういうカードゲームがあって、
じゃあ、そのクラウドファンディングでどうやったら成功するのかっていうところの研究をやった人がいるんですね。
うんうん。
で、どうやってやったかっていうと、
200件の、マジでランダムに200件、クラウドファンディングのプロジェクトをまずサンプルとして抱えます。
で、もうめっちゃランダムに取ってるから、もうその偏りとかはないっていう前提ね。
うんうん。
で、そのうちの100件にある人は、本当に数ドルとかっていうような支援をして、
なんか第一の支援をその人たちにしてあげるっていうテストを行ってあげて、
残りの100件は完全に放置するっていう研究をしたの。
うん。
そうすると、この100件、この100件同士、数ドル支援してあげたところと全くしてないところだと、
数ドル支援した方が、その成功に至る確率がグッと上がったと。
うーん。
っていうのがあって。
うん。
で、これどういうことかっていうと、結局はそのクラウドファンディングとかにおいて、
27:03
お金をまず一発目もらうっていうのが一番ハードルがグッと高いわけよ。
そっか、もう表示もされるしね。
うんうん。で、お金を払ってもらった、サポートしてもらったっていう一個ちっちゃい成功がバンって入るわけね。
うん。
そうすると、この成功によって触発される他の人がいて。
うん。
そこにさらに支援が集まる。
うーん、なるほどね。
っていうのがあるからこそ、誰かが本当に数ドルだけでも、本当に2ドル3ドルとかで全然いいんだけど、
それを支援するだけで一気に成功確率が上がるっていう法則があって。
うんうん。
これ実はネットワーク科学的に見ても、すげえ理にかなってることなのね。
そうなんですか。
友達が多いやつの方が、明日新しい友達できてる可能性高そうじゃん。
確かにね、そりゃそうだね。
それって繋がりをめっちゃ持ってるやつの方が、次の繋がりを簡単に得やすい。
うん。
SNSのフォローも、ポッドキャストも、人気番組だからって言って寄ってくるやつがいる。
うんうん。
これってさっき過去の成功×適応度が未来の成功って言ったけど、もっとちっちゃいので、誰かが支援してるからそこに心が惹かれるっていう適応度があって、未来の成功が生まれるみたいな。
なるほどね。
っていうのが繰り返されまくるのが、成功への秘訣ですっていう話をしてる。
はいはいはい、あー、理解理解。
なんか一気に定量化されたでしょ。
そうだね。だからさっきのツイッターの話もそれに近いのか。
そうそうそうそう。
トップページに行ったら、こんぐらいフォロワーいるから、じゃあ自分もしようかなっていう気持ちも働くし。
うん。
で、そうなると拡散されることも多くなるしってことか、いい連鎖が続くわけですね。
そうそうそうそう。成功の雪だるまが積み上がっていく。
あ、いい言葉ですね。
そう。っていうのが、だからさっきの話、そのツイッターの話してくれて、次のよくわかってるねって言ったのはこの放送のこと。
はいはい、あーそういうことか。
で、これで3つ。
はい。
で、4つ目。4つ目がこれね、これはなんかね、変な真実を突きつけるみたいな感じで、俺はあんまりしっくりこなかったんだけど。
うん。
しっくりこないというか、言葉としてちょっと棘があるんだけど、チームの成功には多様性とバランスが重要。
はいはい。
その一方で、成功が評価されるのは1人だけ。これが第4の法則ですね。
なんか厳しいな。
厳しいでしょ。でもこれって、実際そうじゃん。
これ裏に書かれてるネットワーク科学の図が、俺は今頭の中に浮かんでるんだけど。
うん。
結局、なんだろうな、みんなで仕事しても、例えばリーダーだった人が1人だけ評価されるとか。
30:06
うんうんうん。
まあ往々にしてあるじゃない。
まあそうですね。
っていうのもあるし、これは結局チームっていう、みんなの繋がりがガーってできて、1つの仕事を成功させるんだけど、
このチーム全体の繋がりを象徴してる1人だけが、その代表格みたいなやつだけが、まるでこの仕事を全てリードしきったかのような感じで見えてしまう。
まあ仕方ないですね。
ワールドカップとか決勝戦で得点を決めた、まあフォワードが最終的には称賛されてしまいますからね。
そうそうそうそう。
優勝はしてるけどチームは。
うん。で、
そういうことか。
フォワードとかの方がやっぱMVP取りがちじゃん。
まあそうですね。決勝の点を取ったもん勝ちですからね。
そうそうそうそう。
うん。
っていう残酷な一面もある。
で、これはネットワークワークっていうのの中で、ネットワークが出来上がったけど、結局その中で一番目立つ個人がそのネットワークの代表値として出てくるみたいな、そういう感じなのよ。
仕方ないね、それはね。
そう、実感できる部分あるじゃん。
はいはい、わかります。
っていうのが第四の法則。
うんうん。
で、第五の法則が、不屈の精神があれば成功はどんなタイミングでもやってくる。
根性論、最後根性論。
根性論。
これネットワーク科学関係あります?
これはね、あるんですよそれが。
あ、あるんですか?
あります。
はいはい。
結局はこれ一言で言い表すと、運なのよ。
成功を収めるかどうかっていうのはマジで運で、どういうことかっていうと、同じペースでずっと仕事をしていった場合って、成功するかの確率っていうのは常に同じ確率を得続けてる。
から、その中で生産性を上げたりとか、不屈の精神で続けていけば必ず成功にたどり着ける。
まあ一定のパフォーマンスがあった上でね。
まあそうだね。
ここって成功って結局なんか、創造性とかがなんか関連してくるみたいな、一種才能っぽいみたいな感じもあると思うけど、実際そうではなくて、
例えば起業家、成功の法則で起業家を例に出すのはなんかあれだな、不産調査が増すな。
まあ上場するとかそういうところかね、成功になってきちゃいますからね。
起業家の成功ってそれなのね。
で、まさに起業したときにイグジットするっていう行為があって、それがじゃあ何歳の人が一番イグジットしてると思う?
33:09
年齢?
イグジットできる率。
え、結局でもさ。
で、ちなみにシリコンバレーとかでは特にそうなんだけど、若いイコール正義みたいな風潮がある。
いや、そのイメージでしたよ。30代でイグジット。
でしょ?
うん。
これね、このバラバシさんのプレゼンテーションを見た結果ですね、30代のイグジット率よりも60代のイグジット率が2倍です。
え、そうなんすか。
若い方が成功するっていうのは嘘なんだ。
はい、ちょっと怪しいな、でも。バラバシさん怪しいな。
いや、なんか、そう。
いや、30代はチャレンジしてる数が多いんじゃないかと思っちゃいましたね、今。
あ、鋭い。そういうこと。だから結局失敗もするんだよね。
うんうんうん。
だから、でも投資家目線で見たときに確率が高いところはどこなんだろうって見たら、60代とか50代とかっていう方が生産性の高さが一気に出てくる。
なるほどね。そっか、投資家目線だとある意味、お金どこに入れるかって、なんか賭けみたいなとこだから、確率高いところにベッドするってなったら、年齢も一つのあれか。
とか、あとは、研究者。
うん。
前回のポッドイエスの結構研究者について話したんだけど、
これね、研究者に対してアインシュタインが言っためちゃめちゃ厳しい言葉っていうのがあって、
ほう。
研究者は30歳までに一生ものの成果を残せなかったら終わりっていう。
厳しいね。
厳しいでしょ。しかもアインシュタインが言うせいで、あ、そっかってなっちゃうじゃん。
なんか正しく思えちゃうよね。
うん。けど、これってその30代までにその一生ものの成果が残せるかが重要ではなくて、さっき言ってた生産性が30代までは一番高くて、結局そこで生き残ってる研究者はそこの生産性で成果を出しているだけだっていう話。
うんうんうん。
これ、コンピューターの中に、その、いつ頑張るか、研究者いつ頑張るかわからないランダムな研究者っていうのを作り上げるのね。
はいはいはい。
その、いつやる気をみなぎらせて活躍するかわからんみたいなところに、まあ年齢のその生産性のパラメーターみたいなのを加えてあげて、
はいはい。
コンピューター上にランダム頑張り屋さん研究者さんを作り上げるんですよ。
36:02
うんうんうん。
で、それで作り上げた研究者さんを千人一万人とか用意して統計的にまとめていくと、結局メインで成果出すのは30代までなんでね。
うんうん。
つまり、実際の人間の研究成果、30代までに成果を残さないとやっていけないみたいなところと、ランダムにコンピューター上に作り上げた人格が残す成果っていうのは変わらない。
あ、そうなんだ。
つまり、そこにはもう研究者の成功の確率っていうのはランダム性を持ってるっていう研究結果が出るわけよ。
あ、そっか。確かにね。
コンピューター上でランダムに作り上げた結果と実際の世界が一緒だから、実際の世界っていうのはランダムである。
うんうんうん。
ランダムであるってことは、どうやって成功するかっていうと、うんっていうことになる。
あ、なるほど。
そう。
っていう意味での、不屈の精神があれば、成功はどんなタイミングでもやってくる。
そっかそっか。
つまり、成功は運であると。
そういうことね。
そう。
いやー、なんか今の話聞いてあれだな、錦鯉を思い出しちゃいましたね。
こんにちはーって。
それです。あそこまで漫才をやり続けたらいつかはM-1で優勝するじゃないけど。
あ、そうそうそうそう。
運が60歳で回ってきたってことなんですね。
そう。パフォーマンスレベルは一定だからね。一定というか、一定以上あるから。
うんうんうん。そりゃそうだ。
っていうところが五大法則。
はいはい。
そっか。
で、これまとめると、最初からいくと、もう一回全部読むと、パフォーマンスが成功を促します。これはもう大前提。
はいはい。
けど、パフォーマンスが測定できない場合は、ネットワークが成功を促す。
うん。
絵とかの話で話したね。画廊とか。
そうですね。
で、パフォーマンスには上限があるが、成功に上限はない。
うん。
ボルトと二番目に足早い人の差っていうのは1%ぐらいしかないけど、爆裂に成功してるのはボルトだよって話。
うんうんうんうん。
で、第三の法則が、過去の成功×適応度が未来の成功度。
うん。
で、これは成功が成功を生むってやつね。雪だるま方式で。
はいはいはい。
で、第四の法則が、チームの成功には多様性とバランスが重要。一方で成功が評価されるのは1人だけ。
うん。
これはもう代表的な人格が、その指示を受けちゃうみたいな話。
そうですね。
で、第五の法則が、不屈の精神があれば成功はどんなタイミングでもやってくる。
うんうんうん。
39:00
運任せ。運ですよと。
はいはいはい。
で、一応これが五大法則になってて。
俺的にこれをね、結論としてまとめると、成功は結局実力×運×人力なのよ。
3つのパラメータだ。
そう。だし、実際、なんも別に新しいこと言ってないじゃん。
うん。そうっすね。
でも、研究ってこういうもんだよなって思うの。
うんうんうん。
じゃあ、今まで誰か成功を定量的に定義できたやついるの?みたいな話になってくるじゃん。
うんうんうん。
けど、それをある科学分野っていうのを使うことで、結局みんなが成功ってこんな感じでできるよなって思ってたのが、科学的に裏付けられたみたいな。
はいはい。そっかそっかそっか。
だからなんか目当たらしさはないかもしれないけど、実はもうそこは科学的にも運も実力のうちだし、実力があっても売れないし、人脈×人脈言っててもパフォーマンスがないからお前はダメだみたいな話とかがそのままここに出てくる。
なるほどね。もう一回その3つおさらいしたいっす。
実力。
実力。
パフォーマンスだね。
はい。
と、運。
運。
と、人脈。
人脈ね。はいはいはい。
そっかそっか。
だから、このエピソードの最初で、人脈×人脈って言ってるやつが、穴がち間違いじゃないかもって言ったらそういうこと。
あーそっか。3つのうちの1つを伸ばしてるんだ。
そう。だけね。
うんうんうんうん。
でも、そういうやつってパフォーマンスが、じゃん。
まあね。
その、一概には言えないよ。一概には言えないけど、まあ結構そうじゃん。
そうですね。パフォーマンスでやってますよ。
で、ある程度実力もあって周りに人もいてってなったら、あとはもう成功するかどうかは運ですっていう。
そうね。運って言うと本当にランダムに思っちゃうけど、結局は続ければいいってことですよね。
そうそうそうそう。
そしたらいつかやってくるってことだ。
そう。
はいはいはいはい。
で、しかもまあ実力がついていくうちに、そういう周りのネットワークとかも構築されていくし。
うん。
で、そうしたらどっかのタイミングで運が回ってきて、確率的に成功していくみたいな。
そういうことか。
そういうことですね。
だから諦めちゃダメなんだ。きっと。
なんかすげえいい感じじゃん。
いや言うじゃないですか。やっぱね、夢をつかむ人は最後まで諦めない人ってよく言うじゃないですか。
そうね。だからそれが結局そのパフォーマンスの継続だね。
そういうことだ。なんかいい話ですね。
42:03
そう。
いいでしょ。
しかもこれがね、知らん浅黒いやつが言ってもしょうがないんだけど。
はい。
このさっきのランダムの話とか、最後に持ってきた理由って、ランダムな結果とみたいな話って意外と理系の人しかわかんなかったりするから、ちょっと難しいかなと思って後ろに持ってきたりしたんだけど。
はい。
けどああいう話すると、なんか今日の話すげえ一気に腹落ちするじゃん。
うんうんうん。
っていうところで、なんかやっぱそのデータの裏付けとか科学的な根拠が裏にあると、まあそううさんくさいなって思ってるとこも逆に信憑性が上がる部分もあるし、
逆にweb3のエピソードとかで取り上げてるみたいな感じで、逆にほらやっぱうさんくさかったじゃんっていう事実が突きつけられることもあるから、
うんうん。
そのデータ見ようぜっていう。
本当はね、今日の説明でもまだちょっとうさんくささ残っちゃったなって思ってるくらい。
ああ本当ですか。
うん。もっと、もっと科学的な図とか書きながら喋りたい。
だってグラフが頭に浮かびながら喋ってたんですもんね今。
そうそうそうそう。
すごいな。ネットワーク科学って面白いですね。そういう分野なんだ。
そう。
なんか数式コテコテだと思ってたけど、実は生活に近いところで使われている技術で。
人との繋がり人脈形成とか。
そこだけ比較するとね、キモいんだけどね。
でも一番イメージつかみやすいですよね。
友達の友達の友達理論とか。
そうそうそうそう。
イメージしやすかったっす。
こんな感じですね。
最後の最後にまとめたし、今日はこんな感じでいいんじゃないかなと思います。
ありがとうございました。
次回はぱっちゃんパートですね。
次回は、次回久しぶりにまたなんかデータ分析の中でもよりデータサイエンスの仕事に近いところで話していきたいなと思ってて。
最近自分の仕事が機械学習から数理最適化っていうところにちょっと畑を移してやっていくんですけど。
難しい。
難しいですよね。
何?数理最適化って。
何かって、今まで機械学習っていうものが将来を予測するっていうところでよく使われてるんだけど、将来これだけお客さんがきますよっていう風に予測を出しても、
じゃあそれをもとにどうやってアルバイトの人を置いていこうかとか、シフトを組もうかとか、在庫を発注しようかっていうところのアクションにつなげるのは人任せだったんだけど、
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そこのアクションをできるだけ売上が最大になるように決めていきましょうとか、シフトを組みましょう、商品発注しましょうっていうところも、
これも実はデータで分析によって自動化できるんだよってところを、数理最適化っていう技術を使ってできますよっていう、そういう話ですね。
難しい。
めちゃめちゃ難しい分野ですよ。でも今注目を浴びてる分野でもあり、結構人も流れているような分野なので。
マジ?
ちょっとそんな話を。
数理最適ニスト。
数理最適ニスト。でもデータサイエンティストもここの中の分野で活躍している人もいるから、ちょっと初心者にも分かるようにどんな分野なのかをちょっと詳しく話していければなと思ってます。
いいですね。儲かるんですか?
こっちの方が多分ビジネス的には引っ張りだこになるから給料上がっていくんじゃないのって思ってますよ。
やったぜ。俺もやろう。数理最適化。
次回楽しみにしててくれればと思います。
ということで、そんな感じですかね。
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