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Alexander Wagner: What really motivates people to be honest in business
アレキサンダー・ワグナー: ビジネスで人々が誠実に行動する動機とは
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毎年、大企業の7社に1社が不正行為に手を染めています。 なぜなのか？その事を理解するために、アレキサンダー・ワグナーが社会正義に基づいて正しい行動をとるための経済学、倫理学、心理学を掘り下げます。人々が何故不正行為を働いてしまうのかを理解する内省の旅に出かけましょう。
Alexander Wagner - Economist
Alexander Wagner balances two passions: the thrill of seeking knowledge about fundamentals of human behavior for knowledge's sake, and the desire to apply insights in the real world and to improve the workings of markets and organizations. Full bio
Alexander Wagner balances two passions: the thrill of seeking knowledge about fundamentals of human behavior for knowledge's sake, and the desire to apply insights in the real world and to improve the workings of markets and organizations. Full bio
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00:12
How many companies
have you interacted with today?
have you interacted with today?
0
760
3440
今日１日で何社の企業と関わりましたか？
00:17
Well, you got up in the morning,
1
5240
1656
朝起きて
00:18
took a shower,
2
6920
1215
シャワーを浴び
00:20
washed your hair,
3
8160
1256
髪を洗って
00:21
used a hair dryer,
4
9440
1536
ドライヤーで乾かし
00:23
ate breakfast --
5
11000
1216
朝食を食べー
00:24
ate cereals, fruit, yogurt, whatever --
6
12240
1858
シリアルや果物 ヨーグルトか何かを食べ
00:26
had coffee --
7
14122
1214
コーヒーを飲みー
00:27
tea.
8
15360
1376
あるいはお茶を飲み
00:28
You took public transport to come here,
9
16760
1976
ここに来るために公共交通機関に乗るか
00:30
or maybe used your private car.
10
18760
1840
自家用車に乗ったでしょう
00:33
You interacted with the company
that you work for or that you own.
that you work for or that you own.
11
21520
3560
あなたが勤めている
あるいは 経営する企業と関わりました
あるいは 経営する企業と関わりました
00:38
You interacted with your clients,
12
26160
1960
依頼人と関わり
00:40
your customers,
13
28760
1200
顧客と関わり
00:42
and so on and so forth.
14
30640
1256
そんな感じです
00:43
I'm pretty sure there are
at least seven companies
at least seven companies
15
31920
3616
今日だけでも少なくとも７社と
あなたが関わっていると
あなたが関わっていると
00:47
you've interacted with today.
16
35560
1760
断言できます
00:49
Let me tell you a stunning statistic.
17
37960
2000
驚くべき統計についてお話しします
00:52
One out of seven
large, public corporations
large, public corporations
18
40840
4376
毎年 大企業の７社に１社が
00:57
commit fraud every year.
19
45240
2240
不正行為を働いています
01:00
This is a US academic study
that looks at US companies --
that looks at US companies --
20
48400
3416
これはアメリカ企業を対象にした
学術研究ですが
学術研究ですが
01:03
I have no reason to believe
that it's different in Europe.
that it's different in Europe.
21
51840
3200
ヨーロッパで大きく異なるとは思えません
01:07
This is a study that looks
at both detected and undetected fraud
at both detected and undetected fraud
22
55480
4216
この研究は統計手法を使い
露呈の有無に関係なく
露呈の有無に関係なく
01:11
using statistical methods.
23
59720
1736
不正行為の数を導いています
01:13
This is not petty fraud.
24
61480
1720
不正行為は些細な詐欺ではありません
01:16
These frauds cost
the shareholders of these companies,
the shareholders of these companies,
25
64120
2856
不正行為はその企業の株主に損失を与え
01:19
and therefore society,
26
67000
1256
社会に損失を与え
01:20
on the order of
380 billion dollars per year.
380 billion dollars per year.
27
68280
3600
毎年その額は3800億ドルに上ります
01:24
We can all think of some examples, right?
28
72960
2216
例を挙げる事ができると思います
01:27
The car industry's secrets
aren't quite so secret anymore.
aren't quite so secret anymore.
29
75200
3800
自動車業界の秘密はもはや秘密ではありません
01:31
Fraud has become a feature,
30
79800
3296
金融サービス業界の不正行為は
01:35
not a bug,
31
83120
1216
バグ（誤り）ではなくて
01:36
of the financial services industry.
32
84360
1936
もはや仕組みの一部になっています
01:38
That's not me who's claiming that,
33
86320
2216
これは私個人の意見ではなく
01:40
that's the president
of the American Finance Association
of the American Finance Association
34
88560
3256
アメリカ金融学会の理事が
01:43
who stated that
in his presidential address.
in his presidential address.
35
91840
2936
就任演説で述べたものです
01:46
That's a huge problem
if you think about, especially,
if you think about, especially,
36
94800
2736
金融業界の信用に大きく依存する
01:49
an economy like Switzerland,
37
97560
1696
スイスのような経済を考えると
01:51
which relies so much on the trust
put into its financial industry.
put into its financial industry.
38
99280
4200
これは巨大な問題です
01:56
On the other hand,
39
104960
1216
その一方で
01:58
there are six out of seven companies
who actually remain honest
who actually remain honest
40
106200
3536
不正行為に手を染める誘惑に打ち勝ち
02:01
despite all temptations
to start engaging in fraud.
to start engaging in fraud.
41
109760
3840
７社の内６社は健全性を保っています
02:06
There are whistle-blowers
like Michael Woodford,
like Michael Woodford,
42
114240
2296
オリンパスで内部告発をした
02:08
who blew the whistle on Olympus.
43
116560
2336
マイケル・ウッドフォードのような
人々がいます
人々がいます
02:10
These whistle-blowers risk their careers,
44
118920
2696
その様な告発者は自分のキャリアや友情を
犠牲にするリスクを抱えながら
犠牲にするリスクを抱えながら
02:13
their friendships,
45
121640
1216
02:14
to bring out the truth
about their companies.
about their companies.
46
122880
2136
彼らの企業の真実を白日の下に晒すのです
02:17
There are journalists
like Anna Politkovskaya
like Anna Politkovskaya
47
125040
2616
人権侵害の取材のために
自らの命を危険に晒す
自らの命を危険に晒す
02:19
who risk even their lives
to report human rights violations.
to report human rights violations.
48
127680
3856
アンナ・ポリトコフスカヤのような
ジャーナリストがいます
ジャーナリストがいます
彼女は殺害されました
02:23
She got killed --
49
131560
1216
02:24
every year,
50
132800
1216
毎年 およそ100人のジャーナリストが
02:26
around 100 journalists get killed
51
134040
1656
02:27
because of their conviction
to bring out the truth.
to bring out the truth.
52
135720
2720
真実を公開するという信条のゆえに
命を奪われています
命を奪われています
02:32
So in my talk today,
53
140040
1256
今日私のトークでは
02:33
I want to share with you
some insights I've obtained and learned
some insights I've obtained and learned
54
141320
3496
10年に渡るこの問題の研究から
02:36
in the last 10 years
of conducting research in this.
of conducting research in this.
55
144840
3296
私が学んだ事柄を
皆さんと共有したいと思います
皆さんと共有したいと思います
02:40
I'm a researcher,
a scientist working with economists,
a scientist working with economists,
56
148160
3496
私は研究者で 多方面の方々と仕事をします
経済学者や
経済学者や
02:43
financial economists,
57
151680
1336
金融経済学者や
02:45
ethicists, neuroscientists,
58
153040
2056
倫理学者や 脳神経科学者や
02:47
lawyers and others
59
155120
1336
弁護士など
02:48
trying to understand
what makes humans tick,
what makes humans tick,
60
156480
2096
何が人を衝き動かすのかを理解し
02:50
and how can we address this issue
of fraud in corporations
of fraud in corporations
61
158600
4776
企業の不正行為という課題を
どう解決すべきか
どう解決すべきか
02:55
and therefore contribute
to the improvement of the world.
to the improvement of the world.
62
163400
3160
それにより 世界をより良いものにすべく
貢献をするために研究しています
貢献をするために研究しています
02:59
I want to start by sharing with you
two very distinct visions
two very distinct visions
63
167280
3536
人々の行動についての２つの異なる
ビジョンを共有する事から
ビジョンを共有する事から
03:02
of how people behave.
64
170840
1816
始めたいと思います
03:04
First, meet Adam Smith,
65
172680
1840
最初はアダム・スミス
03:07
founding father of modern economics.
66
175200
1960
現代経済学の創始者です
03:10
His basic idea was that if everybody
behaves in their own self-interests,
behaves in their own self-interests,
67
178280
4296
彼の基本的な考え方は
誰しも私利私欲で行動すれば
誰しも私利私欲で行動すれば
03:14
that's good for everybody in the end.
68
182600
2520
最終的には皆の利益になるというものでした
03:18
Self-interest isn't
a narrowly defined concept
a narrowly defined concept
69
186080
3056
私利私欲は単なるお手軽な概念などでは無く
03:21
just for your immediate utility.
70
189160
1936
03:23
It has a long-run implication.
71
191120
1936
長期的な影響力があるものです
03:25
Let's think about that.
72
193080
1480
少し考えて見ましょう
03:27
Think about this dog here.
73
195080
2016
この犬を例にとります
03:29
That might be us.
74
197120
1200
私たち自身の姿かもしれません
03:31
There's this temptation --
75
199440
1256
こんな誘惑があったとします
03:32
I apologize to all vegetarians, but --
76
200720
2376
菜食主義の方には申し訳ありませんが
03:35
(Laughter)
77
203120
1016
（笑）
03:36
Dogs do like the bratwurst.
78
204160
1696
犬はブラートヴルストが好きなものです
03:37
(Laughter)
79
205880
2376
（笑）
03:40
Now, the straight-up,
self-interested move here
self-interested move here
80
208280
3096
そして私利私欲に任せて
03:43
is to go for that.
81
211400
1576
一直線に飛びつきます
03:45
So my friend Adam here might jump up,
82
213000
2936
私の友達 アダムは飛び上がって
03:47
get the sausage and thereby ruin
all this beautiful tableware.
all this beautiful tableware.
83
215960
3360
ソーセージを取るのですが
美しい食器をめちゃくちゃにします
美しい食器をめちゃくちゃにします
03:52
But that's not what Adam Smith meant.
84
220000
1816
でもそうしたかった訳ではありません
03:53
He didn't mean
disregard all consequences --
disregard all consequences --
85
221840
2656
彼は意図しないこの結末を
無視するつもりは無かったのです
無視するつもりは無かったのです
03:56
to the contrary.
86
224520
1216
03:57
He would have thought,
87
225760
1256
彼はまずい結果に
03:59
well, there may be negative consequences,
88
227040
2016
なるかも知れないと考えたでしょう
04:01
for example,
89
229080
1216
例えば
04:02
the owner might be angry with the dog
90
230320
3096
飼い主が怒るかもしれないと考え
04:05
and the dog, anticipating that,
might not behave in this way.
might not behave in this way.
91
233440
3600
犬は思い直すかも知れません
04:09
That might be us,
92
237840
1256
これは私たちの姿かも知れません
04:11
weighing the benefits
and costs of our actions.
and costs of our actions.
93
239120
3056
自分の行動による利益と損失を比較します
04:14
How does that play out?
94
242200
1240
その考えはどこから来るのか？
04:15
Well, many of you, I'm sure,
95
243960
1976
皆さんが勤めている
04:17
have in your companies,
96
245960
1536
多くの企業では
04:19
especially if it's a large company,
97
247520
1816
特に大企業であれば
04:21
a code of conduct.
98
249360
1656
行動規範があるはずです
04:23
And then if you behave
according to that code of conduct,
according to that code of conduct,
99
251040
3416
その行動規範に則って行動すれば
04:26
that improves your chances
of getting a bonus payment.
of getting a bonus payment.
100
254480
3176
ボーナスを貰える機会が増えます
04:29
And on the other hand,
if you disregard it,
if you disregard it,
101
257680
2135
その一方でそれを無視すれば
04:31
then there are higher chances
of not getting your bonus
of not getting your bonus
102
259839
2737
ボーナスが貰えないか
04:34
or its being diminished.
103
262600
1536
減額されます
04:36
In other words,
104
264160
1256
言い方を変えると
04:37
this is a very economic motivation
105
265440
1816
経済的な動機付けにより
04:39
of trying to get people to be more honest,
106
267280
2776
人々をより誠実にさせ
04:42
or more aligned with
the corporation's principles.
the corporation's principles.
107
270080
3360
企業の規範と一致させようとするのです
04:46
Similarly, reputation is a very
powerful economic force, right?
powerful economic force, right?
108
274240
5256
類似したところでは
評判はとても強い経済の原動力と言えます
評判はとても強い経済の原動力と言えます
04:51
We try to build a reputation,
109
279520
1536
良い評判を得るために
04:53
maybe for being honest,
110
281080
1416
例えば誠実であるように務め
04:54
because then people
trust us more in the future.
trust us more in the future.
111
282520
2400
将来 人々からより信頼されるように励みます
04:57
Right?
112
285960
1216
そうですよね？
04:59
Adam Smith talked about the baker
113
287200
2096
アダム・スミスは
05:01
who's not producing good bread
out of his benevolence
out of his benevolence
114
289320
3776
消費者への親切心からではなく
05:05
for those people who consume the bread,
115
293120
3016
将来パンをもっと多く売りたいとの思いから
05:08
but because he wants to sell
more future bread.
more future bread.
116
296160
3040
良いパンを作る
パン焼き職人について語りましたが
パン焼き職人について語りましたが
05:12
In my research, we find, for example,
117
300160
2216
私がチューリッヒ大学で行った研究で
明らかになったことですが
明らかになったことですが
05:14
at the University of Zurich,
118
302400
1376
05:15
that Swiss banks
who get caught up in media,
who get caught up in media,
119
303800
4200
例えば脱税や税金詐欺などで
05:20
and in the context, for example,
120
308720
1776
スイスの銀行が
05:22
of tax evasion, of tax fraud,
121
310520
1536
メディアで取り上げられると
05:24
have bad media coverage.
122
312080
1736
評判を落としてしまいます
05:25
They lose net new money in the future
123
313840
2736
すると彼らは将来の新規預金を失い
05:28
and therefore make lower profits.
124
316600
1616
利益が縮小します
05:30
That's a very powerful reputational force.
125
318240
2360
これは非常に強力な評判の力の例です
05:34
Benefits and costs.
126
322200
1600
利益と損失
05:37
Here's another viewpoint of the world.
127
325120
2576
もう１つの世界の見方をお話しします
05:39
Meet Immanuel Kant,
128
327720
1536
イマヌエル・カントは
05:41
18th-century German philosopher superstar.
129
329280
2760
18世紀のドイツ哲学界の
スーパースターです
スーパースターです
05:44
He developed this notion
130
332920
1616
彼が展開した考えは
05:46
that independent of the consequences,
131
334560
3136
その行為の結果に関わらず
05:49
some actions are just right
132
337720
2976
いくつかの行動はただ正しく
いくつかの行動はただ誤りである
いくつかの行動はただ誤りである
05:52
and some are just wrong.
133
340720
1696
というものでした
05:54
It's just wrong to lie, for example.
134
342440
3216
嘘をつくのは悪いというのが良い例です
05:57
So, meet my friend Immanuel here.
135
345680
3136
では友達のイマヌエルに登場してもらいます
06:00
He knows that the sausage is very tasty,
136
348840
2816
彼はソーセージがとても美味しい事を
知っています
知っています
06:03
but he's going to turn away
because he's a good dog.
because he's a good dog.
137
351680
2456
しかし彼は良い犬なので
食べようとはしません
食べようとはしません
06:06
He knows it's wrong to jump up
138
354160
2696
彼は棚に飛び上がって
06:08
and risk ruining
all this beautiful tableware.
all this beautiful tableware.
139
356880
2800
美しい食器を壊すリスクを取るのが
誤った行動だと知っています
誤った行動だと知っています
06:12
If you believe that people
are motivated like that,
are motivated like that,
140
360520
2416
人々もこんな動機で
行動すると考えると
行動すると考えると
06:14
then all the stuff about incentives,
141
362960
2176
インセンティブ、行動規範
ボーナス制度などは
ボーナス制度などは
06:17
all the stuff about code of conduct
and bonus systems and so on,
and bonus systems and so on,
142
365160
3776
06:20
doesn't make a whole lot of sense.
143
368960
2176
あまり意味を成さなくなります
06:23
People are motivated
by different values perhaps.
by different values perhaps.
144
371160
4176
人々は多分違った価値観によって
動機付けされるのです
動機付けされるのです
06:27
So, what are people actually motivated by?
145
375360
3376
では実際 何によって
動機付けされているのでしょうか
動機付けされているのでしょうか
06:30
These two gentlemen here
have perfect hairdos,
have perfect hairdos,
146
378760
2176
この２人の紳士は完璧な髪形ですが
06:32
but they give us
very different views of the world.
very different views of the world.
147
380960
4480
しかし全く異なる世界観を
私たちに見せてくれます
私たちに見せてくれます
06:37
What do we do with this?
148
385840
1256
私たちはどう行動すべきか？
06:39
Well, I'm an economist
149
387120
1656
私は経済学者であり
06:40
and we conduct so-called experiments
to address this issue.
to address this issue.
150
388800
4176
そしてこの問題を解決するための
実験といえる事を進めています
実験といえる事を進めています
06:45
We strip away facts
which are confusing in reality.
which are confusing in reality.
151
393000
3296
現実では混乱を起こす事実を取り払い
06:48
Reality is so rich,
there is so much going on,
there is so much going on,
152
396320
2736
現実はとても豊かで
いろいろな事が起こっていて
いろいろな事が起こっていて
06:51
it's almost impossible to know
what drives people's behavior really.
what drives people's behavior really.
153
399080
3960
人々は何に衝き動かされ行動するのかを
正確に知る事はほぼ不可能です
正確に知る事はほぼ不可能です
06:55
So let's do a little experiment together.
154
403520
2720
ここでちょっとした実験をします
06:58
Imagine the following situation.
155
406680
2600
こんな状況を想像してください
07:02
You're in a room alone,
156
410400
2416
あなたはある部屋に１人でいます
07:04
not like here.
157
412840
1536
こんな場所ではありません
07:06
There's a five-franc coin
like the one I'm holding up right now
like the one I'm holding up right now
158
414400
3440
私が今持っているような
５フランコインが１枚
５フランコインが１枚
07:10
in front of you.
159
418560
1576
目の前にあります
07:12
Here are your instructions:
160
420160
1576
あなたの作業は
07:13
toss the coin four times,
161
421760
2480
コインを４回投げて
07:17
and then on a computer
terminal in front of you,
terminal in front of you,
162
425800
2416
傍にあるコンピュータに
07:20
enter the number of times tails came up.
163
428240
3656
何回裏面が出たかを入力することです
07:23
This is the situation.
164
431920
1280
こんなシチュエーションです
07:25
Here's the rub.
165
433720
1216
ここからが厄介です
07:26
For every time that you announce
that you had a tails throw,
that you had a tails throw,
166
434960
3376
申告された
裏面の出た数毎に
裏面の出た数毎に
07:30
you get paid five francs.
167
438360
1496
５フランが支払われます
07:31
So if you say I had two tails throws,
168
439880
2536
裏面が２回出たと申告すれば
07:34
you get paid 10 francs.
169
442440
2216
10フランが支払われます
07:36
If you say you had zero,
you get paid zero francs.
you get paid zero francs.
170
444680
2936
裏面の出た回数が０回だったと申告すれば
貰うのは０フランです
貰うのは０フランです
07:39
If you say, "I had four tails throws,"
171
447640
2456
もし裏面が４回出たと申告すれば
07:42
then you get paid 20 francs.
172
450120
2016
20フランが支払われます
07:44
It's anonymous,
173
452160
1256
匿名で行われるので
07:45
nobody's watching what you're doing,
174
453440
1896
誰もあなたの行動を見ていず
07:47
and you get paid that money anonymously.
175
455360
2336
匿名のまま支払いを受け取れます
07:49
I've got two questions for you.
176
457720
1477
２つの質問をします
07:51
(Laughter)
177
459760
1616
（笑）
07:53
You know what's coming now, right?
178
461400
1640
質問を想像できますね？
07:56
First, how would you behave
in that situation?
in that situation?
179
464000
3480
最初の質問は
あなたならどう振舞いますか？
あなたならどう振舞いますか？
08:00
The second, look to your left
and look to your right --
and look to your right --
180
468240
2936
２つめの質問は
右側と左側の方を見てー
右側と左側の方を見てー
08:03
(Laughter)
181
471200
1016
（笑）
08:04
and think about how
the person sitting next to you
the person sitting next to you
182
472240
2376
隣に座る人たちが
08:06
might behave in that situation.
183
474640
1656
どう振舞うと思いますか？
08:08
We did this experiment for real.
184
476320
2136
実際にこの実験を行ってみました
08:10
We did it at the Manifesta art exhibition
185
478480
2696
マニフェスタ芸術展が
08:13
that took place here in Zurich recently,
186
481200
2456
最近チューリッヒで行われた際に
08:15
not with students in the lab
at the university
at the university
187
483680
2856
大学の研究室の学生ではなく
08:18
but with the real population,
188
486560
1776
皆さんのような
一般市民を対象にしました
一般市民を対象にしました
08:20
like you guys.
189
488360
1200
08:22
First, a quick reminder of stats.
190
490080
2136
先ずは統計学の復習です
08:24
If I throw the coin four times
and it's a fair coin,
and it's a fair coin,
191
492240
3576
裏表それぞれが出る確率が等しいコインを
４回投げた時に
４回投げた時に
08:27
then the probability
that it comes up four times tails
that it comes up four times tails
192
495840
4096
４回とも裏面が出る確率は
08:31
is 6.25 percent.
193
499960
2400
6.25％です
08:35
And I hope you can intuitively see
194
503080
1656
直観で理解して欲しいのですが
08:36
that the probability that all four
of them are tails is much lower
of them are tails is much lower
195
504760
3376
裏が４回出る確率は
２回出る確率に比べて
２回出る確率に比べて
08:40
than if two of them are tails, right?
196
508160
2120
かなり低いものです
08:42
Here are the specific numbers.
197
510760
1440
このように数字で示されています
08:46
Here's what happened.
198
514039
1496
さて何が起きたでしょうか
08:47
People did this experiment for real.
199
515559
2201
現実に人々がこの実験に臨みました
08:50
Around 30 to 35 percent of people said,
200
518799
3336
およそ30-35％の人が
08:54
"Well, I had four tails throws."
201
522159
2401
「ええと ４回裏が出ました」と言います
08:57
That's extremely unlikely.
202
525640
1816
極端にありえない数字です
08:59
(Laughter)
203
527480
1936
（笑）
09:01
But the really amazing thing here,
204
529440
3136
恐らく経済学者にとって
09:04
perhaps to an economist,
205
532600
1296
さらに驚くべきは
09:05
is there are around 65 percent of people
who did not say I had four tails throws,
who did not say I had four tails throws,
206
533920
6536
約65％の人は４回裏が出たと
申告しなかった事でした
申告しなかった事でした
09:12
even though in that situation,
207
540480
2176
誰も監視していない状況下で
09:14
nobody's watching you,
208
542680
2096
４回とも裏が出たと
09:16
the only consequence that's in place
209
544800
1936
申告すれば現金をより多く
09:18
is you get more money
if you say four than less.
if you say four than less.
210
546760
3336
手に入れられるにも関わらずです
09:22
You leave 20 francs on the table
by announcing zero.
by announcing zero.
211
550120
3280
０回だったと申告した場合は
机の上の20フランを残して立ち去るのですよ
机の上の20フランを残して立ち去るのですよ
09:26
I don't know whether
the other people all were honest
the other people all were honest
212
554040
2576
匿名の調査だったので
人々が本当に正直だったのか
人々が本当に正直だったのか
09:28
or whether they also said a little bit
higher or lower than what they did
higher or lower than what they did
213
556640
3456
少し違う数字を報告していたかは
09:32
because it's anonymous.
214
560120
1216
分かりません
09:33
We only observed the distribution.
215
561360
1656
私たちは統計分布を観察しただけです
09:35
But what I can tell you --
and here's another coin toss.
and here's another coin toss.
216
563040
2656
でも私から言える事は—
おっと もう１枚コインが
おっと もう１枚コインが
09:37
There you go, it's tails.
217
565720
1496
裏が出ています
09:39
(Laughter)
218
567240
1496
（笑）
09:40
Don't check, OK?
219
568760
1456
調べちゃだめですよ？
09:42
(Laughter)
220
570240
2816
（笑）
09:45
What I can tell you
221
573080
1296
でも私から言える事は
09:46
is that not everybody behaved
like Adam Smith would have predicted.
like Adam Smith would have predicted.
222
574400
4440
必ずしもすべての人がアダム・スミスの
予想の通りには振舞わなかった という事です
予想の通りには振舞わなかった という事です
09:52
So what does that leave us with?
223
580840
1576
これはどういう意味か？
09:54
Well, it seems people are motivated
by certain intrinsic values
by certain intrinsic values
224
582440
4496
人々はその人自身が持つ価値観に
動機付けられているようです
動機付けられているようです
09:58
and in our research, we look at this.
225
586960
1800
私たちの研究は ここに着目して
10:01
We look at the idea that people have
so-called protected values.
so-called protected values.
226
589440
4480
「保護価値」と呼ばれる考え方を
研究しています
研究しています
10:06
A protected value isn't just any value.
227
594760
2816
「保護価値」 は単なる価値ではありません
10:09
A protected value is a value
where you're willing to pay a price
where you're willing to pay a price
228
597600
5816
代償を払ってでも
守りたいと考える価値が
守りたいと考える価値が
10:15
to uphold that value.
229
603440
1256
「保護価値」 なのです
10:16
You're willing to pay a price
to withstand the temptation to give in.
to withstand the temptation to give in.
230
604720
4440
流されそうな誘惑に打ち勝つために
対価を払おうと思うのです
対価を払おうと思うのです
10:22
And the consequence is you feel better
231
610200
2656
結果として あなたの価値観と
10:24
if you earn money in a way
that's consistent with your values.
that's consistent with your values.
232
612880
4296
一致する方法でお金が稼げれば
気分良く感じます
気分良く感じます
10:29
Let me show you this again
in the metaphor of our beloved dog here.
in the metaphor of our beloved dog here.
233
617200
4280
この事を 愛すべき犬を例に説明します
10:34
If we succeed in getting the sausage
without violating our values,
without violating our values,
234
622600
4056
もし私たちの価値観を歪める事なく
ソーセージを手に入れられれば
ソーセージを手に入れられれば
10:38
then the sausage tastes better.
235
626680
1976
ソーセージはよりおいしく感じるでしょう
10:40
That's what our research shows.
236
628680
1480
私たちの研究がそう示しました
10:42
If, on the other hand,
237
630720
1256
その一方で
10:44
we do so --
238
632000
1256
同様に
10:45
if we get the sausage
239
633280
1416
ソーセージを入手できても
10:46
and in doing so
we actually violate values,
we actually violate values,
240
634720
3456
そのために価値観を歪めることになると
10:50
we value the sausage less.
241
638200
2976
ソーセージの価値は下がってしまうのです
10:53
Quantitatively, that's quite powerful.
242
641200
2456
定量的に見てもとても強力です
10:55
We can measure these protected values,
243
643680
2456
その 「保護価値」 を測ることもできます
10:58
for example,
244
646160
1216
例えば
10:59
by a survey measure.
245
647400
1920
アンケート調査によって計測します
11:02
Simple, nine-item survey that's quite
predictive in these experiments.
predictive in these experiments.
246
650360
5976
簡単な９項目の質問が
この実験では予測に役立ちました
この実験では予測に役立ちました
11:08
If you think about the average
of the population
of the population
247
656360
2336
平均値ということを考える場合
11:10
and then there's
a distribution around it --
a distribution around it --
248
658720
2096
その周りには分布ができますー
11:12
people are different,
we all are different.
we all are different.
249
660840
2040
人々はみな異なります
我々はみな異なるのです
我々はみな異なるのです
11:15
People who have a set of protected values
250
663480
2976
ある一連の 「保護価値」 を持つ人々は
11:18
that's one standard deviation
above the average,
above the average,
251
666480
4176
平均から１標準偏差分大きい位置にいて
11:22
they discount money they receive
by lying by about 25 percent.
by lying by about 25 percent.
252
670680
5056
彼らは嘘の申告をして貰った
金額の価値を25％低く感じるのです
金額の価値を25％低く感じるのです
11:27
That means a dollar received when lying
253
675760
3616
嘘をついて受け取った１ドルは
彼らにとっては75セントの価値であると
彼らにとっては75セントの価値であると
11:31
is worth to them only 75 cents
254
679400
2136
この結果は示していて
11:33
without any incentives you put in place
for them to behave honestly.
for them to behave honestly.
255
681560
3696
誠実な振舞いを促す
インセンティブがなかったとしてもこうです
インセンティブがなかったとしてもこうです
11:37
It's their intrinsic motivation.
256
685280
1736
彼らの本能的な動機なのです
11:39
By the way, I'm not a moral authority.
257
687040
1856
ところで 私は道徳の専門家ではありません
11:40
I'm not saying I have
all these beautiful values, right?
all these beautiful values, right?
258
688920
2920
私が高徳な価値観をすべて持っているとは
言っていません ですね？
言っていません ですね？
11:44
But I'm interested in how people behave
259
692440
1936
しかし 私は人々の振る舞いに興味があり
11:46
and how we can leverage
that richness in human nature
that richness in human nature
260
694400
3376
人間性の豊かさを 実際に組織の改善に
11:49
to actually improve
the workings of our organizations.
the workings of our organizations.
261
697800
3440
活用できるだろうか ということに
興味があるのです
興味があるのです
11:54
So there are two
very, very different visions here.
very, very different visions here.
262
702400
3176
２つの実に異なるビジョンがあります
11:57
On the one hand,
263
705600
1336
１つには
11:58
you can appeal to benefits and costs
264
706960
3016
利益と損失に訴えて
人々がそれに基づいて行動する様に
仕向ける方法です
仕向ける方法です
12:02
and try to get people
to behave according to them.
to behave according to them.
265
710000
2656
12:04
On the other hand,
266
712680
1616
もう１つは
12:06
you can select people who have the values
267
714320
4016
あなたが同じ価値観と
12:10
and the desirable
characteristics, of course --
characteristics, of course --
268
718360
2216
それからもちろん好ましい特性や
12:12
competencies that go
in line with your organization.
in line with your organization.
269
720600
3576
あなたの組織で役立つ技能を持った人物を
選ぶ方法もあります
選ぶ方法もあります
12:16
I do not yet know where
these protected values really come from.
these protected values really come from.
270
724200
4216
その様な 「保護価値」 がどこから生まれるのか
まだ判っていません
まだ判っていません
12:20
Is it nurture or is it nature?
271
728440
3376
育成されたものか あるいは
自然発生的なものなのか
自然発生的なものなのか
12:23
What I can tell you
272
731840
1376
私が言えるのは
12:25
is that the distribution
looks pretty similar for men and women.
looks pretty similar for men and women.
273
733240
5096
分布は男女ともに
非常に似通っている事です
非常に似通っている事です
12:30
It looks pretty similar
for those who had studied economics
for those who had studied economics
274
738360
3776
経済学を学んだ人と
心理学を学んだ人の双方とも
心理学を学んだ人の双方とも
12:34
or those who had studied psychology.
275
742160
2360
非常に類似している事です
12:38
It looks even pretty similar
around different age categories
around different age categories
276
746000
3376
成人では異なる年齢層間でも
12:41
among adults.
277
749400
1216
非常に類似しています
12:42
But I don't know yet
how this develops over a lifetime.
how this develops over a lifetime.
278
750640
2656
人生を通してどう発達するのかも
判っていません
判っていません
12:45
That will be the subject
of future research.
of future research.
279
753320
3440
これらはこれからの研究課題です
12:49
The idea I want to leave you with
280
757640
1656
皆さんにお伝えしたいアイデアは
12:51
is it's all right to appeal to incentives.
281
759320
2776
インセンティブに訴えるのは正しい
という事です
という事です
12:54
I'm an economist;
282
762120
1216
私は経済学者なので
12:55
I certainly believe in the fact
that incentives work.
that incentives work.
283
763360
2920
インセンティブが有効に機能することを
固く信じています
固く信じています
12:59
But do think about selecting
the right people
the right people
284
767400
4016
しかし 人々を集めて
インセンティブを与える仕組みを作るよりも
インセンティブを与える仕組みを作るよりも
13:03
rather than having people
and then putting incentives in place.
and then putting incentives in place.
285
771440
3496
正しい人選をすることを考えてみてください
13:06
Selecting the right people
with the right values
with the right values
286
774960
2256
正しい価値観を持つ正しい人材を集めれば
13:09
may go a long way
to saving a lot of trouble
to saving a lot of trouble
287
777240
3936
結局は あなたの組織の多くの問題や損失を
13:13
and a lot of money
288
781200
1376
未然に防ぐことになるのですから
13:14
in your organizations.
289
782600
1736
13:16
In other words,
290
784360
1256
つまり
13:17
it will pay off to put people first.
291
785640
3760
人間を最優先すれば成果が上がるのです
13:22
Thank you.
292
790040
1216
ありがとうございました
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(Applause)
293
791280
3640
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Alexander Wagner - EconomistAlexander Wagner balances two passions: the thrill of seeking knowledge about fundamentals of human behavior for knowledge's sake, and the desire to apply insights in the real world and to improve the workings of markets and organizations.
Why you should listen
Alexander Wagner has discovered that to most people, what matters is not only how much money they receive but also whether they behaved honestly to receive that money. As Swiss Finance Institute professor at the University of Zurich's Department of Banking and Finance, Wagner has taught corporate finance to thousands of eager students and hundreds of motivated executives, and he has helped shape governance systems of companies large and small. His recent research deals with how investors perceive managerial words and deeds … and with the stock market implications of the Trump election.
Alexander Wagner | Speaker | TED.com