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【ベン図】「対立」があぶり出す「両勝ち」の思考プロセス

故エリヤフ・ゴールドラット博士のベストセラー「ザ・ゴール」は、企業の究極の目的が「今日から将来にわたってお金を儲け続けること」にあることを提示するとともに、それを阻む制約条件（物理制約）の活用ステップ（PDCA）を示す、「生産性の定義と科学」に関するお話でした。

一方で制約条件（物理制約）を見つけるにしろ、活用するにしろ、一々それを阻むのが、私たち人間のエゴに基づく「仮定の誤り」です。

続編「ザ・ゴール２（邦題）」は、この物理制約の裏に隠された人間のバグ、真の制約条件（方針制約）を解消するための「思考プロセス」に関するお話でした。物理学者であるゴールドラット博士の執拗さ、ロジックの周到さには舌を巻きます。

これを読んだ時、「へぇ〜！人間の思考や行動もコンピューターのように『IF-THEN-ELSE』のロジックに当てはめれば、バグが出ないようにできるんだ！」と感心してしまったことを今でも覚えています。

私たちも、自分自身の思考や行動、所属する組織の思考や行動を、バグ無く、快適・円滑に動き続ける（儲け続ける）ものにしたいですよね！？

それこそが「生産性」なんですから。

ところがこの「思考プロセス」を、人間の認知限界、認知のサボり癖という物理制約の中、本当に使いこなせる人は、ごく少数の限られた人だと言わざるを得ません。

AIがこの世に出てきた時、「思考プロセス」は、意を決してツリーを書かずとも、完璧とは言わないまでも「AIとの対話の中に都度求められる」ものと安堵もし、希望も感じたものです。

しかしAIの時代だからこそ尚更、少なくとも「問題の芯」については、他人事やAI事では無く、「自分事」として押さえておく必要性を、痛烈に感じています。

例えば昨今の「AIとヒトの対立」という論調は、畢竟「AIを利用／普及したい人」と「AIから守りたいものがある人」の対立という、ヒトとヒトとの問題です。

「クマとヒトの対立」という論調も同様に、「クマを駆除すべきという人」と「クマを守るべきという人」の対立という、ヒトとヒトとの問題です。

このように突き詰めてみれば、問題も対立も、ヒトとヒトとの間でしか起こり得ず、であるならばその解消も「ヒトによるヒトのためのもの」だからです。

他人はどうあれ、当人同士は真剣だからこそ「問題」であり、「対立」です。

「問題の芯」は「心の芯」すなわち「エゴ」同士の対立でもあります。

問題、対立を前にしたとき、私たちは相手のエゴは勿論、自分のエゴとも対峙しています。だからこその「自分事」なのです。

その意味で「問題」とされるものは、常に「対立」として表すことができ、「対立」は常に「自分のエゴ」と「相手のエゴ」の対立で表すことができます。

さて、「対立解消図」はその名の通り、その「対立」こそが相互の誤った意思決定のあらわれ ＝ 本質的な問題解消への糸口だとするものでした（エゴが間違っているのでは無く、意思決定とそこに至る仮定に誤りがある）。

今回は、働く仲間が行き詰まった時、文系の人であっても論理思考をお気楽に使い、問題を解消できるものにしたいと思います。

「民主化」とまでは行かないですし、論理的堅牢性では「対立解消図」に劣るものの、対立を「当事者同士の『エゴ』と、その『重なり』」として表現することで、「自分事」として、感情移入しながら対立の解消を図る事のできる、温故知新の思考プロセス「ベン図※」のご紹介です。

※．ちなみに「ベン」とは、考案者John Venn博士の名前に由来します。

「問題や対立は何故起きるのか？」雲が晴れるように見えてくるのではないでしょうか？

私のエゴだけ（左の差集合）を通そうとしたり、相手のエゴだけ（右の差集合）を通そうとしたりするから。そう！お互いの円が重なり合わない、自分だけに「有利と仮定した」方針を通そうとするからです。

あるいはそれを通すために、ベン図（お互いのエゴ）の全体像を見つめ直すことをせずに、当事者同士のエゴとは無関係な、外的環境や一般論といった、自分のエゴを強化する「言い訳やうんちく（補集合）」を持ちだして、相手を煙に巻こうとするから、話は余計にややこしくなります（無自覚なアンフェア）。

思考プロセスとしてのベン図には、難解な論理構造をショートカットしつつ、問題＝対立を解消するための「ルール」として、故スティーブン・R・コヴィー博士のベストセラー「７つの習慣」から、2つの「原則」を拝借しています。

コヴィー博士のまとめた「原則」とは、自然科学（例えば万有引力の法則）に相当するほどに、長い人類の歴史の中で実践・証明され続けてきた、人間社会に働く「変えることのできない原理、法則」のことを指します。

「変えることのできない原理、法則」に立ち向かうのは、電柱に向かって「お前がどけ！」と酔っ払いが突っ込んでいくようなもので、やる前から結果は見えています。

またこれは、「こうすれば、必ずこうなる」という、人間社会というゲーム盤における「ルール」のようなものでもあります。

原則（電柱）を動かすことはできませんし、原則（ルール）に反して勝ち筋はありません。

変えることができるのは、原則に対する自分たちの「出方（方針）」だけです。

もしも「そんなの理想論だ！」「それが難しいから聞いてるんじゃないか！」とおっしゃるのであれば、あなたのエゴは結局のところ、ヒトとしての思考をサボり、手っ取り早い支配（Win-Lose）のハウツーを求める「支配的エゴ」に属しています。

「両勝ち以外は捨てる」それだけでも、こと「思考のサボり」に関しては、今後随分とショートカットができるじゃあありませんか！？

エゴもサボりも別に「悪いこと」ではありません。どちらも原則同様に、ただ「そうだ」というだけのものです。

それをしっかりと認知できれば、「両勝ち」だけが、自分のエゴを充足させてくれるという原則も認知できます。

そうなれば、「両勝ち」の原則に向けて、エゴをエネルギーとしてどう効率的に使うか？が重要です。

好もうと好まざるとに関わらず、物理法則同様「摩擦」は常に存在しています。

「摩擦力」があるからこそ、そしてその強いあらわれである「対立」があるからこそ、すべての物事に、横滑りせずに「前へと進められる機会」と、「確かな手応え」があるのです。

2つ目の原則は「影響の輪」、「関心の輪」です。

天候や政治、経済を恨んでも何にもなりません。それは私たちが「関心」はあっても、「支配」することのできない「外的環境」だからです。前章に重ね合わせれば、支配するでも、されるでもない「No Deal」な態度を取るべき対象です。

一方でそれと同様に、「相手」も何ら変わることのない「外的環境」の一部のはずなのですが、何故か私たちは「相手を変えられる」「（自分ではなく）相手が変わるべき」という幻想を抱きがちです。

この幻想は、前章でも述べた思考のサボりであり、「Win-Lose」という単純かつ支配的なエゴのあらわれです。

私たちがこのような幻想を抱くのは、天候や政治・経済とは違い、なまじお互いのベン図上の重なりが「ゼロではない」ことに起因しています。お互いの重なりが少しでもあるからこそ摩擦（対立）が生まれます。完全にゼロであればそもそも問題は起きません。

この図は同時に、「自分のことにはわりと無関心」であること、すなわち私たちが「メタ認知」に欠けていることも示唆しています。

件のコヴィー博士は、自分の「影響の輪」にこそ自分の関心を重ね、自らの成長に執心することこそが、その影響力を高め、結果として相手の関心を惹きつけることにも繋がると説いています（図の右の円が、質量を高めた左の円に引かれて行くさま、もしくは図の左の円が（主に右方向へと）成長・拡大して行くさまを思い浮かべてみてください）。

「狭くてしょぼい領域だな……」と思われましたか？もう一度、図を見返してみてください。

そこは、私のWinと相手のWinの積集合であり、私の影響の輪と相手の影響の輪の積集合、私の関心と相手の関心の積集合でもあります。いわば矛盾なく幾重にも重なった「奇跡」のような領域です。

そこだけは共に勝ちを望む「自分事」であり、互いの勝ちを望みあえる「自分事」です。

積集合の「積（かけ算）」の文字通り、単純な一人の「影響」をはるかに超えた複利、「相乗効果」が期待できます。

実務的には相互が鏡像となるように、徐々に調整をしながら書いていきます。

鏡像となっているか？フェアであるか？ 

現実問題これを私たちが、「自分の脳みそ」だけで検証しようとするのは、如何に論理的であろう、フェアであろうと心がけても、なかなかに難しいものがあります。なぜなら私たちは、「自己愛」を最優先とするよう作られているからです（「相手」もまた同様です）。

フェアネスの段階でつまずけば、せっかくあなたが脳のコストを払った思考が「自分の都合に偏った偽積集合」、すなわち「誰も納得してくれない机上の空論」となってしまいかねません。

だからこそ、ここは心理的安全の面から言っても、「純粋な論理」だけで「中立」に、あなたのエゴすら切り裂いてくれる第三者、AIに査読依頼をするのが「ベスト」です※。

もしかしたら「AIがなかった」ことこそが、これまでのすべての思考プロセス群における「最大のボトルネック」だったと言えるかもしれません。

※.人間もAIも、頼れる相棒ではありますが、「信頼」はまた別物です。「信頼していた友達に裏切られた」。思考をサボり、「関心の輪」に頼り切って信じれば、そう感じるであろう事は必然です。あくまでもあなたの思考の論理性を、あなた自身が腹落ちするための頼れる相棒とお考えください。

AIが忖度無く、歯に衣着せずに返してくる査読結果に、あなたのエゴは傷つくことになるかもしれません。けれども相手がAIであれば、「誰にも知られず」傷つけるんですから、それは大した痛みではありません（安全）。

これは私の個人的実感でしかありませんが、実のところ傷つくこと、痛みを感じることで、はじめて私たちは自らの「仮定の誤り」に気づき、それが相手に与えていた「痛み」に気づきます。

それが「メタ認知」へと近づくために、避けては通れない道なのではないか？とすら考えています。

そしてそれこそが、このお気楽に見える思考プロセスの「真の難しさ」です。

ここでは、実際にベン図を使った積集合の思考方法の例を２つ挙げさせていただきます。

基本的には、エゴのあらわれとして書き出した具体例の中から「仮定の誤り」を導き出し、そこから積集合にある筈の「解消方法」を思考して行くという流れとなります。

「思考」していただくことが大事ですし、多様な考え方こそがブレイクスルーの源ですので、ベン図に「答え」は書き出しませんが、思考の足掛かりとなるよう、私なりの「仮定の誤り」と、「積集合の思考例」を挙げてみます。

１つ目は、社外（市場）との対立の例です。

この場合、買い手が多勢な為、状況も価値観もバラバラで難しいのですが……

【売り手の仮定の誤り】

「関心の輪に働きかけられる」という、買い手の状況と価値観の度外視
（「買わせる／育てる」＝ Win-Loseな支配的エゴ）

【買い手の仮定の誤り】

売り手に「物理制約（売り場面積等）」があること、「経済合理性」があることの度外視
（お客さまは神さま？ ＝ Lose-Winな支配的エゴ）

【標準化の仮定の誤り】

・属人性、突発性（ブレイクスルー）が無くとも「続く」という勘違い

・属人性は「廃す」べき
  （「すべて従わせる」という、Win-Loseな支配的エゴ）

・「標準化」という手段の目的化

【属人化の仮定の誤り】

・高付加価値な人材とは？それこそ「楽」に「続く」に貢献できる人材なのでは？

・マニュアル、データ軽視
　（自らのマニュアル（勘と経験）以外を軽んじる、Lose-Winな支配的エゴ）

・「属人性」という手段の目的化

冒頭に、問題の解消とは「ヒトによるヒトのためのもの」と書きました。

仕事もこれと同じで、畢竟「ヒトによるヒトのためのもの」です。

ですから「ヒトによらないもの（標準化）」は、「ヒトによるもの（属人性）」をより良くするためのものであるべきですし、「ヒトによるもの（属人性）」も「ヒトによらないもの（標準化）」をより良くするためのものであるべき※です。

いずれにせよ、双方が共に「ヒトのためのもの」であるべきなのです。

※．属人性が競争力の邪魔になると思われている方、標準化できないと思われている方は、過去記事『AI店長を無料で作ってみよう！（『勘と経験』標準化のすゝめ） 』をご覧になってみてください。

「ヒトによるヒトのためのもの」この仮定が狂ったとき、冒頭で触れた昨今の「AIとヒトの対立」という論調、「AIに仕事を奪われる」は、その仮定の誤りの下、労使双方にとって妥当な帰結となります。

どうしても労働者が「コスト」にしか見えず、支配的エゴから抜け出せない使用者の下では、「AIに仕事を奪われる」は「正」となります。そのようなエゴは、文句を言わず、言いなりに働くAIを相手にする事を、お金儲けの論理以上に好むことでしょう。不幸にしてそんなパラダイム（Win-Lose）、差集合に執着を持つ会社に身を置く労働者のみなさんには、転職（No Deal）をおすすめします。

一方で「儲ける」というエゴも、市場に仕える矜持も持たず、そこにヒトならではの属人性も発揮しない、差集合に執着を持つ労働者（Lose-Win）が、「AIに仕事を奪われる（No Dealとされる）」のもまた、当然の帰結です。

どちらも冒頭の、AIやクマへの問題のすり替えと同様、何も「AIが仕事を奪う」わけでは無く、ヒトのエゴが仕事を奪い、ヒトが、そのエゴ故に仕事を奪われるというだけのことです。

いずれにせよ結局のところ、人間同士が原則（Win-Win）に従い、共に「儲ける」という「共有可能なエゴ（積集合）」に向かっていかなければ、積集合はもちろん、差集合である「私だけの勝ち」というエゴが、長く「続く」わけがありません。

例えばAIは私たちのできること（Can）を増やしてくれますが、それをどう使うか？AIで私がやりたいこと（Will）は何なのか？それは私がやるべきこと（Must）なのか？は、すべて私たち人間にかかっているということが、この図からはわかります。

その意味では、いたずらにCanの面積を広げる（AIに何でもやらせる）のではなく、Canのどの領域に注力し、一点突破を図るか？が重要であることもわかります。

蛇足ながらこんな認知限界を超える長文も、AIのCan無くしては、とても書けたもんではありません（と言っても文章そのものは、私が私の使命に従って書いています。AIにお願いしているのは、ベン図のベースhtml生成、タイポの指摘、論理的堅牢性と認知流暢性、フェアネスの検証と相談です）。

このベン図についてまとめれば、Will（意志）こそが、私たちのエゴのエネルギーの最たるもの（エンジン）であり、それを実現可能とするのがCan（影響の輪）、正しく導くのがMust（原則）です。

何よりもWillなきMustや、WillなきCanが、命の無駄、対立や不毛の源泉なのです。

結局のところ、企業の究極の目的である「今日から将来にわたってお金を儲け続けること」は、「やりたくて、やるべきで、できること（積集合）」でしか果たせない。そこでしか生産性は上がらないというのが、この思考プロセスの示すところです。

一方で「概念」としてはこれを認知できても、いざこの上で思考を巡らせようとすると、その困難さは２つの円のベン図の比ではありません。「関心」が、ベン図の複数の領域に発散してしまうからです。

私たちはAIではありませんので、実務上はここから２つの円を抜き出し、積集合を思考した後に、その積集合を円として、残されたもう１つの円と重ね合わせて思考するといった形、常に２つの円のベン図があらわす明確な「対立」に、順を追って思考を巡らせるという使い方をおすすめさせていただきます。

はからずも重い言葉を使ってしまいました。

「では、あなたご自身の命の使い方は？」

こういうことを言うヤツには、当然そう問いたくなる事でしょう。

安心してください。「私は楽しみ尽くす為に私の命を使います。」ただそれだけのことです。

けれども私の楽しみ（Win）の為に他者が犠牲（Lose）になることは楽しくないですし、楽しめない他者（Lose）を、手をこまねいて見過ごし続けるというのも私の楽しみ（Win）を阻害する ＝ シンプルに私のエゴと、Win-Winの原則に反するというだけです。

私は日本や世界を救いたい訳ではありません。Win-Winの困難さを知るほどに、できればなるべく他者とベン図を重ねたくない、思考をサボりたいというのが、偽らざる私の本音です。そんな野心を抱いたら、多分私はパンクしちゃいます。

私は食品スーパーという限られた領域、中でもID-POSという更に限られた領域の「道具屋」ですので、せいぜいその領域で自身の「影響の輪」を深め、摩擦や対立を存分に「楽しみたい」と思っています。