1
00:00:00,714 --> 00:00:03,810
2003年に

2
00:00:03,834 --> 00:00:06,343
イギリス政府が ある調査をしました

3
00:00:07,494 --> 00:00:10,643
国民の数学能力のレベルを測るための

4
00:00:10,667 --> 00:00:11,904
調査です

5
00:00:11,928 --> 00:00:13,571
関係者が衝撃を受けたのは

6
00:00:13,595 --> 00:00:16,959
数学能力がレベル1に達しない人が

7
00:00:16,983 --> 00:00:20,874
成人の労働人口100人当たり
47人に上ったことです

8
00:00:20,892 --> 00:00:25,384
レベル1は一般中等教育修了資格試験で
一番下のレベルに相当し

9
00:00:25,410 --> 00:00:28,658
分数、割合、小数を使えるレベルです

10
00:00:28,682 --> 00:00:33,310
この結果を受けてイギリス政府に
不安が広がりました

11
00:00:33,334 --> 00:00:34,962
政策を見直し

12
00:00:34,986 --> 00:00:36,708
教育予算を増額して

13
00:00:36,732 --> 00:00:39,770
2011年に再び
調査を実施しました

14
00:00:39,794 --> 00:00:42,399
結果は どうなったと思いますか？

15
00:00:44,021 --> 00:00:45,745
100人中49人に増えたんです

16
00:00:45,745 --> 00:00:46,938
（笑）

17
00:00:46,962 --> 00:00:49,411
私がフィナンシャル・タイムズ紙で
この結果を報じた時

18
00:00:49,435 --> 00:00:51,106
こんなジョークを言った
読者がいました

19
00:00:51,130 --> 00:00:54,891
「この結果にショックを受けるのは
国民の51%だけだ」

20
00:00:54,915 --> 00:00:57,201
（笑）

21
00:00:57,225 --> 00:01:00,382
私がもっと気に入ったのは
この話を学校で紹介した時の

22
00:01:00,406 --> 00:01:03,501
ある生徒の反応でした

23
00:01:03,525 --> 00:01:05,056
その生徒は挙手して言ったんです

24
00:01:05,080 --> 00:01:07,596
「その結果をまとめた人は本当に

25
00:01:07,620 --> 00:01:09,685
49%の方には
入ってないんですよね？」

26
00:01:09,685 --> 00:01:10,713
（笑）

27
00:01:10,737 --> 00:01:14,787
数学能力が大事な問題であるのは
明らかです

28
00:01:14,811 --> 00:01:16,921
生活上 大切なスキルですし

29
00:01:16,945 --> 00:01:20,812
私たちが今世紀中の
実現を目指す変革の多くは

30
00:01:20,836 --> 00:01:23,277
私たちが数字に強くなることを
必要とするからです

31
00:01:23,301 --> 00:01:25,149
これはイギリスだけの
問題ではありません

32
00:01:25,173 --> 00:01:30,103
OECDは2016年に 若者の数学能力に関する
調査結果を公表しました

33
00:01:30,127 --> 00:01:32,907
まずは アメリカですが

34
00:01:32,931 --> 00:01:37,601
40%近くの若者は
十分な数学能力が身についていません

35
00:01:37,625 --> 00:01:38,922
イギリスも グラフにありますが

36
00:01:38,946 --> 00:01:44,479
割合が20%を超えるOECD諸国が
７つもあります

37
00:01:44,503 --> 00:01:47,262
これは問題です
必然的な結果ではないからです

38
00:01:47,286 --> 00:01:49,294
このグラフの右端を見ると

39
00:01:49,318 --> 00:01:52,278
オランダや韓国は
１桁台なのがわかります

40
00:01:52,302 --> 00:01:56,718
だから数学能力の問題には
絶対に取り組む必要があります

41
00:01:57,510 --> 00:02:00,440
さて こういった調査と同様に
役に立つのは

42
00:02:00,464 --> 00:02:05,864
つい人を２種類に分けてしまう
私たちの傾向を考えてみることでしょう

43
00:02:05,888 --> 00:02:07,664
つまり人間には２タイプいて

44
00:02:07,688 --> 00:02:12,037
数字に強く計算が得意な人と

45
00:02:12,061 --> 00:02:14,297
計算が苦手な人に
分けてしまいがちなのです

46
00:02:14,321 --> 00:02:16,422
私が今日お話ししたいのは

47
00:02:16,446 --> 00:02:19,488
そんな分け方は
間違っているということです

48
00:02:19,512 --> 00:02:21,380
決して変えられない分類ではありません

49
00:02:21,404 --> 00:02:25,052
数字から新たな発想をするのに
そこまで高度な数学的能力は

50
00:02:25,076 --> 00:02:26,804
必要ないでしょうし

51
00:02:26,828 --> 00:02:29,937
そういう考え方を元にして
検討を進めていくべきです

52
00:02:30,387 --> 00:02:34,698
検討を進める方法の１つとして
私の場合は

53
00:02:34,722 --> 00:02:36,448
統計を取り上げました

54
00:02:36,472 --> 00:02:39,967
統計は イメージに問題があると
認める人間は

55
00:02:39,991 --> 00:02:41,309
私が初めてですかね？

56
00:02:41,333 --> 00:02:42,380
（笑）

57
00:02:42,404 --> 00:02:43,936
統計学は数学の一部門ですが

58
00:02:43,960 --> 00:02:47,019
数学者さえ
それほど好きではありません

59
00:02:47,043 --> 00:02:51,055
統計学を除く数学では
正確さと確実性がすべてですが

60
00:02:51,079 --> 00:02:53,363
統計学は ほぼ正反対だからです

61
00:02:53,793 --> 00:02:58,448
ただ本当は 私が統計の世界に入ったのも
比較的最近のことです

62
00:02:58,472 --> 00:03:00,554
もし私が学部生だった頃 教授に

63
00:03:00,578 --> 00:03:05,337
卒業後 私が才能を発揮する見込みが
最も低い分野を２つ挙げてもらったら

64
00:03:05,361 --> 00:03:08,128
統計とプログラミングを
挙げたでしょうが

65
00:03:08,152 --> 00:03:11,091
これから皆さんに見ていただくのは

66
00:03:11,115 --> 00:03:12,737
私がプログラムした統計グラフです

67
00:03:12,745 --> 00:03:14,500
私に一体何が起きたのでしょう？

68
00:03:14,524 --> 00:03:18,172
統計が 本当は面白いと
思うようになったのは なぜでしょう？

69
00:03:18,196 --> 00:03:20,882
それは統計が 私たち自身に
関する学問だからです

70
00:03:20,882 --> 00:03:23,451
「統計」の語源を見ていくと

71
00:03:23,475 --> 00:03:26,084
それは私たちが暮らす
国や地域に関わる

72
00:03:26,108 --> 00:03:28,538
データを扱う科学のことだと
わかります

73
00:03:28,562 --> 00:03:31,916
つまり統計とは 個人ではなく
集団としての私たちに関する

74
00:03:31,940 --> 00:03:33,615
学問なのです

75
00:03:33,639 --> 00:03:35,109
私たちは社会的存在として

76
00:03:35,133 --> 00:03:39,077
個人が集団や仲間と
どう関わっているかに

77
00:03:39,101 --> 00:03:40,489
皆 関心を持つものです

78
00:03:40,513 --> 00:03:43,623
統計が最も力を発揮するのは

79
00:03:43,647 --> 00:03:44,948
驚くべき発見がある時です

80
00:03:45,477 --> 00:03:48,684
ここ数年 調査会社イプソスモリが
とても素晴らしい調査を

81
00:03:48,708 --> 00:03:50,422
実施しています

82
00:03:50,446 --> 00:03:53,154
ある調査ではイギリス国内の
1,000人以上の成人を対象に

83
00:03:53,178 --> 00:03:56,958
こんな質問をしました
「イングランドとウェールズで

84
00:03:56,982 --> 00:03:58,852
イスラム教徒は
100人当たり何人でしょう？」

85
00:03:58,876 --> 00:04:01,522
この調査での平均的な回答—

86
00:04:01,546 --> 00:04:07,208
つまり全人口を代表する回答は
「24人」でした

87
00:04:07,208 --> 00:04:08,708
これが人々のイメージなのです

88
00:04:08,708 --> 00:04:12,631
イギリス人は 国内の100人中24人が
イスラム教徒だと思っています

89
00:04:12,631 --> 00:04:17,145
一方 公表された数値によれば
実際の数は およそ５人です

90
00:04:17,732 --> 00:04:21,719
つまり 私たちのイメージや認識と
統計からわかる現実との間には

91
00:04:21,743 --> 00:04:23,781
大きな隔たりがあるのです

92
00:04:23,805 --> 00:04:25,349
そこが面白いところだと思います

93
00:04:25,373 --> 00:04:28,663
こういう認識の誤りは
何が原因で起こるのでしょう？

94
00:04:29,212 --> 00:04:31,066
私はこの調査に すっかり興奮して

95
00:04:31,090 --> 00:04:34,570
自分のプレゼンで 調査項目から
質問を出すようになったのです

96
00:04:34,594 --> 00:04:35,812
ハマースミスにある

97
00:04:35,836 --> 00:04:38,146
セント・ポール女学校で
プレゼンをした時は

98
00:04:38,170 --> 00:04:40,310
今と同じような聴衆でしたが

99
00:04:40,334 --> 00:04:44,202
全員 女子高生でした

100
00:04:44,226 --> 00:04:46,622
そこで私は言ったんです

101
00:04:47,598 --> 00:04:52,141
「イギリスの一般市民は
十代の女子が毎年何人妊娠すると

102
00:04:52,165 --> 00:04:53,913
考えているでしょう？」

103
00:04:53,937 --> 00:04:56,613
私が答えを言うと
皆 激怒しました

104
00:04:57,453 --> 00:05:01,366
イギリスの一般市民は １年間で
十代女子の100人中15人が

105
00:05:01,390 --> 00:05:03,083
妊娠したと思っていたのです

106
00:05:03,429 --> 00:05:05,660
彼女たちが怒るのも もっともで

107
00:05:05,684 --> 00:05:08,442
公表された数字によると
実際には 妊娠した女の子を

108
00:05:08,466 --> 00:05:10,036
１人見つけるには

109
00:05:10,060 --> 00:05:12,575
200人近く 必要になるのです

110
00:05:12,599 --> 00:05:16,399
数学能力の場合と同じで
これはイギリスだけの問題ではありません

111
00:05:16,423 --> 00:05:20,927
イプソスモリ社は近年
調査対象を世界に拡大し

112
00:05:20,951 --> 00:05:23,901
サウジアラビア人には
こんな質問をしました

113
00:05:23,925 --> 00:05:26,446
「サウジアラビアの成人100人につき

114
00:05:26,470 --> 00:05:29,343
太り気味または肥満の人は
何人でしょうか？」

115
00:05:30,526 --> 00:05:35,859
平均は４分の１ちょっとという
回答でした

116
00:05:36,402 --> 00:05:37,604
これが彼らのイメージです

117
00:05:37,628 --> 00:05:40,196
太り気味または肥満は
全体の４分の１ちょっと

118
00:05:40,220 --> 00:05:45,001
でも公表された数字によると
実際は４分の３近くに上ります

119
00:05:45,025 --> 00:05:46,481
（笑）

120
00:05:46,505 --> 00:05:48,797
ここにも 大きな開きがあります

121
00:05:48,821 --> 00:05:53,267
私のお気に入りはこれ
日本人への質問です

122
00:05:53,291 --> 00:05:55,251
「日本人100人当たり

123
00:05:55,275 --> 00:05:57,876
農村部に住んでいる人は
何人でしょうか？」

124
00:05:58,521 --> 00:06:03,422
平均は だいたい半々
半分を少し超えるくらいでした

125
00:06:03,446 --> 00:06:07,593
日本人は100人中56人が
農村部に住んでいると思っていたのです

126
00:06:07,617 --> 00:06:09,304
でも公表された数字では７人です

127
00:06:10,259 --> 00:06:14,709
ズレがあまりにも大きいので
驚く人もいますが

128
00:06:14,733 --> 00:06:17,122
例えばノーベル賞経済学者
ダニエル・カーネマンの

129
00:06:17,146 --> 00:06:21,538
著書を読んだことがあれば
それほど驚かないでしょう

130
00:06:21,562 --> 00:06:26,654
カーネマンと
同僚のエイモス・トベルスキーは

131
00:06:26,678 --> 00:06:29,823
人の認識と現実は かけ離れていて
統計に対する勘は

132
00:06:29,847 --> 00:06:33,598
まったく当てにならないことを
長年研究してきました

133
00:06:33,622 --> 00:06:35,382
これには理由がいろいろあります

134
00:06:35,406 --> 00:06:38,521
確かに個人の経験は
認識に影響を与えますが

135
00:06:38,545 --> 00:06:42,503
例えば メディアなどからの
影響もあります

136
00:06:42,527 --> 00:06:44,853
普通のことより
例外を大きく報じますから

137
00:06:44,855 --> 00:06:46,981
カーネマンは これを
うまく説明しています

138
00:06:47,005 --> 00:06:48,424
「明白なものも見えない時がある」

139
00:06:48,424 --> 00:06:49,676
だから数字を見誤るわけです

140
00:06:49,676 --> 00:06:52,422
「ただ 見えていないことにさえ
気づかないことがある」

141
00:06:52,422 --> 00:06:56,388
これは意思決定に
大きな影響を及ぼします

142
00:06:56,412 --> 00:06:59,264
この頃 私は
国家統計局に勤務していて

143
00:06:59,288 --> 00:07:01,200
とても面白いと思い
こう考えました

144
00:07:01,224 --> 00:07:03,234
これは明らかに
地球規模の問題だけれど

145
00:07:03,258 --> 00:07:06,193
重要なのは地理に
詳しいかどうかかもしれない

146
00:07:06,193 --> 00:07:09,626
結局 自分の国をどれだけ
知っているかに尽きるのではないか

147
00:07:09,650 --> 00:07:13,643
この場合 イギリス国民6,400万人を
どれだけよく知っているのか？

148
00:07:13,667 --> 00:07:16,399
実は それほど知らないのです
知りようがありません

149
00:07:16,423 --> 00:07:17,747
そこで思いついたのが

150
00:07:17,771 --> 00:07:20,894
イプソスモリの調査と
同じアプローチをとりつつ

151
00:07:20,918 --> 00:07:22,867
もっと地域志向の
考え方をすることでした

152
00:07:22,867 --> 00:07:24,238
地域が問題なのではないか？と

153
00:07:24,262 --> 00:07:26,203
質問の仕方を変えて

154
00:07:26,227 --> 00:07:28,349
回答者の地元についての知識を尋ねれば

155
00:07:28,373 --> 00:07:30,476
回答はもっと正確になるだろうか？

156
00:07:31,817 --> 00:07:33,579
そこで私はテストを作りました

157
00:07:33,603 --> 00:07:35,832
あなたはどのくらい地元を知っているか？

158
00:07:36,454 --> 00:07:38,343
これは単純なウェブ・アプリです

159
00:07:38,367 --> 00:07:39,550
郵便番号を入力すると

160
00:07:39,574 --> 00:07:42,281
その地域の国勢調査データを
元にした―

161
00:07:42,305 --> 00:07:43,844
テストが出ます

162
00:07:44,305 --> 00:07:46,428
デザインには
とても気を使いました

163
00:07:46,452 --> 00:07:50,561
私は 数字を理解できる
[51%]の人々だけでなく

164
00:07:50,585 --> 00:07:53,413
できるだけ いろいろな人を
対象にしたかったし

165
00:07:53,437 --> 00:07:55,192
皆にやって欲しかったのです

166
00:07:55,216 --> 00:07:56,741
だからテストのデザインには

167
00:07:56,765 --> 00:08:00,380
オットー・ノイラートによる
1920〜30年代の図像統計の技法—

168
00:08:00,404 --> 00:08:03,006
「アイソタイプ」からヒントを得ました

169
00:08:03,030 --> 00:08:07,378
アイコンをこんなふうに並べて
数字を表現するという

170
00:08:07,402 --> 00:08:09,175
この技法を使っています

171
00:08:09,640 --> 00:08:12,805
数字は存在していますが
背景に潜んでいるのです

172
00:08:12,829 --> 00:08:15,552
この技法だと
数量をうまく表すことができ

173
00:08:15,576 --> 00:08:18,560
「パーセント」とか「何分の１」とか
「比」といった用語を

174
00:08:18,584 --> 00:08:19,814
使う必要がなくなります

175
00:08:19,838 --> 00:08:21,540
さて テストを見てみましょう

176
00:08:22,310 --> 00:08:23,957
レイアウトは

177
00:08:23,981 --> 00:08:26,424
画面の左側に
アイコンが並んでいて

178
00:08:26,424 --> 00:08:29,491
右側には 質問の対象となる
地域を示した

179
00:08:29,491 --> 00:08:31,138
地図が表示されます

180
00:08:31,162 --> 00:08:32,443
質問は７つです

181
00:08:32,467 --> 00:08:36,360
それぞれ 0から100で答え

182
00:08:36,384 --> 00:08:37,733
テストが終わると

183
00:08:37,757 --> 00:08:40,975
合計スコアが
0から100の値で表示されます

184
00:08:40,999 --> 00:08:43,083
ここはTEDxExeterですから

185
00:08:43,107 --> 00:08:45,432
テストの最初の数問は

186
00:08:45,456 --> 00:08:47,765
エクスターに関するものにしました

187
00:08:47,789 --> 00:08:49,194
１番目の質問は こうです

188
00:08:49,218 --> 00:08:52,210
「16歳未満の人は
100人当たり何人？」

189
00:08:52,784 --> 00:08:56,384
私はエクセターについて
よく知らないので 勘で答えましたが

190
00:08:56,408 --> 00:08:58,969
テストの仕組みは
わかるでしょう

191
00:08:58,993 --> 00:09:02,699
スライダーをドラッグして
アイコンに色をつけ

192
00:09:02,723 --> 00:09:04,958
「送信」をクリックするだけで
回答できます

193
00:09:04,982 --> 00:09:08,645
すると送った答えと現実との違いが
アニメーションで表示されます

194
00:09:08,669 --> 00:09:12,744
結局 推測は全然違いました
５人でした

195
00:09:13,149 --> 00:09:14,573
次の質問はどうでしょう？

196
00:09:14,597 --> 00:09:16,753
平均年齢を聞く質問ですから

197
00:09:16,777 --> 00:09:19,222
要は人口の半分が
その年齢より年下になり

198
00:09:19,246 --> 00:09:20,920
半分が年上になる年齢を答えます

199
00:09:20,944 --> 00:09:24,294
私の答えは35歳—
まさに「中年」でしょう

200
00:09:24,318 --> 00:09:25,761
（笑）

201
00:09:28,206 --> 00:09:30,312
実際は エクセターは
かなり若い地域です

202
00:09:30,336 --> 00:09:34,874
私は この地域にある大学の影響を
小さく見積もっていました

203
00:09:34,898 --> 00:09:36,929
質問は進むにつれて難しくなります

204
00:09:36,953 --> 00:09:39,336
ここでは家の所有率を聞いています

205
00:09:39,955 --> 00:09:43,654
住宅ローンが残っている家は
100軒当たり何軒でしょう？

206
00:09:43,678 --> 00:09:44,958
ここは無難な数にしました

207
00:09:44,982 --> 00:09:48,080
答えが50軒以上違うのは
嫌ですから

208
00:09:48,104 --> 00:09:50,124
（笑）

209
00:09:50,148 --> 00:09:52,614
質問はどんどん難しくなります

210
00:09:52,638 --> 00:09:55,497
その地域に住んでいれば
「年齢」のような問題だと

211
00:09:55,521 --> 00:10:00,771
住民が若いか 年をとっているか
判断する手がかりがあります

212
00:10:00,795 --> 00:10:03,140
地域を歩き回れば
状況が見えるのです

213
00:10:03,164 --> 00:10:06,555
「家の所有率」のような問題は
はるかに見えにくく

214
00:10:06,579 --> 00:10:09,187
「何人くらい家を持っているか」に関する

215
00:10:09,211 --> 00:10:13,662
経験則やバイアスに
いつものように頼ってしまいます

216
00:10:13,686 --> 00:10:17,336
実は 私たちが
このテストを公開した時

217
00:10:17,360 --> 00:10:20,896
元になった国勢調査データは
数年前のものでした

218
00:10:20,920 --> 00:10:24,489
当時もうオンライン・アプリに
郵便番号を入れると

219
00:10:24,513 --> 00:10:26,607
数年分の統計自体は
見られるようになっていました

220
00:10:26,631 --> 00:10:27,820
だから ある意味

221
00:10:27,844 --> 00:10:31,393
これは少し遅れた企画で 
まったく新規のものとは言えません

222
00:10:31,417 --> 00:10:35,056
ただ 面白かったのは
こんな風に

223
00:10:35,080 --> 00:10:37,797
データをゲーム化し

224
00:10:37,821 --> 00:10:39,228
アニメーションを使い

225
00:10:39,252 --> 00:10:43,260
皆 先入観があるという事実で遊ぶことで 
どんな反応があるか知ることでした

226
00:10:43,508 --> 00:10:47,091
実際のところ 反応は —

227
00:10:48,328 --> 00:10:50,256
期待以上でした

228
00:10:50,280 --> 00:10:53,235
統計のウェブサイトが
大量のアクセスのせいで落ちることが

229
00:10:53,235 --> 00:10:55,093
以前から私の野望でしたから

230
00:10:55,117 --> 00:10:56,917
（笑）

231
00:10:56,941 --> 00:11:00,405
このURLは “statistics（統計）”
“gov”、“UK”という

232
00:11:00,429 --> 00:11:03,671
誰もが嫌がる３つの言葉が入っています

233
00:11:03,695 --> 00:11:07,680
でも すごいのは
そのサイトのダウンが

234
00:11:07,704 --> 00:11:09,797
午後9時45分に起きたことです

235
00:11:09,821 --> 00:11:13,032
皆このデータに 自分の意思で

236
00:11:13,056 --> 00:11:14,595
しかも個人の時間を割いて

237
00:11:14,619 --> 00:11:16,654
アクセスしているということですから

238
00:11:16,678 --> 00:11:19,165
とても興味深かったのは

239
00:11:19,189 --> 00:11:22,902
公開から48時間で

240
00:11:22,926 --> 00:11:26,198
およそ25万人が
このテストに取り組んだことです

241
00:11:26,222 --> 00:11:30,149
インターネット上でもSNSでも
大きな話題になりました

242
00:11:30,173 --> 00:11:32,210
話の内容は主に

243
00:11:32,234 --> 00:11:36,227
自分の思い違いを楽しむもので

244
00:11:36,251 --> 00:11:39,310
ある意味では いくつかの点で

245
00:11:39,334 --> 00:11:40,494
私が一番望んでいた姿です

246
00:11:40,518 --> 00:11:43,744
これを政治家に送る人が出てきたのも
いいと思いました

247
00:11:43,768 --> 00:11:46,357
「お膝元のことを
どれだけ知っていますか？」と

248
00:11:46,381 --> 00:11:47,543
（笑）

249
00:11:47,567 --> 00:11:49,127
話の最後に

250
00:11:49,992 --> 00:11:52,322
人間には２種類いるという
話に戻りますが

251
00:11:52,346 --> 00:11:54,603
私は 数に強い人々が
どの程度の成績なのかを

252
00:11:54,627 --> 00:11:57,442
確認するのが とても楽しみでした

253
00:11:57,466 --> 00:12:00,482
イングランドとウェールズの
国家統計官ジョン・プリンジャーなら

254
00:12:00,506 --> 00:12:02,579
かなり良い成績だと思うでしょう

255
00:12:03,524 --> 00:12:06,233
知識の正確度は44%でした
自分の地元のことなのに

256
00:12:06,233 --> 00:12:08,465
（笑）

257
00:12:08,489 --> 00:12:13,438
ジェレミー・パックスマンさえ
少し飲んでいたとはいえ 36%でした

258
00:12:14,051 --> 00:12:15,512
さらに悪いですね

259
00:12:15,536 --> 00:12:18,737
数字は私たち全員を刺激するのです

260
00:12:18,761 --> 00:12:20,021
私たちに驚きを与えます

261
00:12:20,045 --> 00:12:22,084
私たちは統計を不確実性の科学と

262
00:12:22,108 --> 00:12:24,070
呼ぶことも多いです

263
00:12:24,094 --> 00:12:25,876
今日 最後にお伝えしたいのは

264
00:12:25,900 --> 00:12:28,935
統計とは本来 私たち自身に関する
科学だということです

265
00:12:28,959 --> 00:12:31,747
だからこそ数字に
関心を持つべきなのです

266
00:12:31,771 --> 00:12:32,961
ありがとうございました

267
00:12:32,985 --> 00:12:36,762
（拍手）