ABOUT THE SPEAKER
Ray Dalio - Hedge fund chair
Ray Dalio is the founder, chair and co-chief investment officer of Bridgewater Associates, a global leader in institutional portfolio management and the largest hedge fund in the world.

Why you should listen

Dalio started Bridgewater out of his two-bedroom apartment in New York City in 1975 and has grown it into the fifth most important private company in the U.S. (according to Fortune magazine). Because of the firm’s many industry-changing innovations over its 40-year history, he has been called the “Steve Jobs of investing” by aiCIO magazine and named one of TIME magazine’s "100 Most Influential People."

Dalio attributes Bridgewater’s success to its unique culture. He describes it as “a believability-weighted idea meritocracy” in which the people strive for “meaningful work and meaningful relationships through radical truth and radical transparency.” He has explained this approach in his book Principles, which has been downloaded more than three million times and has produced considerable curiosity and controversy.

More profile about the speaker
Ray Dalio | Speaker | TED.com
TED2017

Ray Dalio: How to build a company where the best ideas win

レイ・ダリオ: 最高のアイデアが選ばれる会社を作るには

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3,449,614 views

同僚があなたのことを本当はどう思っているのか、そして同僚が本当はどんな人なのかが分かったらどうでしょう？ レイ・ダリオは、徹底的な透明性とアルゴリズムによる意思決定を採用し、誰もが自由に発言して本当に思うところを述べることができる—ボスの欠点を指摘することすらできる—アイデアの能力主義を作ることの有用性を説きます。これらの戦略を使うことで、なぜダリオが世界で最も成功したヘッジファンドの一つを創りえたのか、そしてデータをもとに集団的な意思決定をする力をどう活用できるかご覧ください。
- Hedge fund chair
Ray Dalio is the founder, chair and co-chief investment officer of Bridgewater Associates, a global leader in institutional portfolio management and the largest hedge fund in the world. Full bio

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00:12
Whetherどうか you like it or not,
0
560
1336
好むと好まざるにかかわらず
00:13
radicalラジカル transparency透明性 and algorithmicアルゴリズム的
decision-making意思決定 is coming到来 at you fast速い,
1
1920
5376
徹底的な透明性と
アルゴリズムで意思決定する未来は迫っており
00:19
and it's going to change変化する your life.
2
7320
1976
それはあなたの人生を変えるでしょう
00:21
That's because it's now easy簡単
to take algorithmsアルゴリズム
3
9320
2816
今や簡単に
アルゴリズムを
00:24
and embed埋め込み them into computersコンピュータ
4
12160
1896
コンピューターに埋め込み
00:26
and gatherギャザー all that dataデータ
that you're leaving去る on yourselfあなた自身
5
14080
2936
あなたがあらゆる場所に残している
あなた自身の
00:29
all over the place場所,
6
17040
1376
あらゆるデータを収集し
00:30
and know what you're like,
7
18440
1696
あなたがどんな人かを知り
00:32
and then direct直接 the computersコンピュータ
to interact相互作用する with you
8
20160
2936
コンピューターに
殆どの人間よりも優れた方法で
00:35
in ways方法 that are better
than most最も people can.
9
23120
2120
あなたと対話させる事が
できるからです
00:38
Well, that mightかもしれない sound音 scary怖い.
10
26160
1616
まあ 薄気味悪い話かも知れませんが
00:39
I've been doing this for a long time
and I have found見つけた it to be wonderful素晴らしい.
11
27800
3640
私は長らくこれをやって来て
素晴らしいことだと思っています
00:44
My objective目的 has been
to have meaningful意味のある work
12
32159
2657
私の目的は意味のある仕事をし
00:46
and meaningful意味のある relationships関係
with the people I work with,
13
34840
2856
共に働く人々と
意義深い関係を持つことです
00:49
and I've learned学んだ that I couldn'tできなかった have that
14
37720
2056
そして それは徹底的な透明性と
00:51
unless限り I had that radicalラジカル transparency透明性
and that algorithmicアルゴリズム的 decision-making意思決定.
15
39800
4280
アルゴリズムによる意思決定の
仕組みが無い限り実現出来ないと分かりました
00:56
I want to showショー you why that is,
16
44680
2016
その理由をお話しし その仕組みを
00:58
I want to showショー you how it works作品.
17
46720
1696
説明したいと思います
01:00
And I warn警告する you that some of the things
that I'm going to showショー you
18
48440
3096
警告しますが いくつかのことは
01:03
probably多分 are a little bitビット shockingショッキング.
19
51560
1667
おそらく少し衝撃的です
01:05
Since以来 I was a kidキッド,
I've had a terribleひどい roteロット memory記憶.
20
53760
3480
子供の頃から
私は丸暗記が大の苦手で
01:10
And I didn't like following以下 instructions指示,
21
58120
2176
人に指図されるのも嫌いで
01:12
I was no good at following以下 instructions指示.
22
60320
2416
手順に従うのが苦手でした
01:14
But I loved愛された to figure数字 out
how things worked働いた for myself私自身.
23
62760
3000
しかし 私は物事の仕組みを
理解するのが大好きでした
01:18
When I was 12,
24
66680
1376
12歳の時に
01:20
I hated嫌いな school学校 but I fell落ちた in love
with tradingトレーディング the markets市場.
25
68080
3280
私は学校を嫌い 株取引と恋に落ちました
01:23
I caddiedキャディード at the time,
26
71920
1656
私は当時キャディーをやっていて
01:25
earned獲得した about five五 dollarsドル a bagバッグ.
27
73600
1576
バッグ１つにつき約５ドルをもらい
01:27
And I took取った my caddyingキャディーディング moneyお金,
and I put it in the stock株式 market市場.
28
75200
3200
それで稼いだお金を株に投資しました
01:31
And that was just because
the stock株式 market市場 was hotホット at the time.
29
79240
3376
それはちょうど
株式市場が熱くなっていた頃で
01:34
And the first company会社 I bought買った
30
82640
1456
私が買った最初の株は
01:36
was a company会社 by the name名
of Northeast北東 Airlines航空会社.
31
84120
2600
ノースイースト航空という会社のものでした
01:39
Northeast北東 Airlines航空会社 was
the only company会社 I heard聞いた of
32
87360
2736
ノースイースト航空は
聞いたことのある会社のなかで唯一
01:42
that was selling販売 for lessもっと少なく
than five五 dollarsドル a shareシェア.
33
90120
2696
５ドル以下の株価で販売されていたので
01:44
(Laughter笑い)
34
92840
1976
（笑）
01:46
And I figured思った I could buy購入 more shares株式,
35
94840
1856
そして もっと株を買って
01:48
and if it went行った up, I'd make more moneyお金.
36
96720
2096
株価が上がれば もっと儲かる
と思いました
01:50
So, it was a dumbダム strategy戦略, right?
37
98840
2840
馬鹿な戦略でしょう
01:54
But I tripled三倍 my moneyお金,
38
102360
1456
でも資産は３倍に増えました
01:55
and I tripled三倍 my moneyお金
because I got lucky幸運な.
39
103840
2120
ツキが良かったお陰でした
01:58
The company会社 was about to go bankrupt破産,
40
106520
1816
その会社は倒産直前でしたが
02:00
but some other company会社 acquired獲得しました it,
41
108360
2096
他の会社が買収し
02:02
and I tripled三倍 my moneyお金.
42
110480
1456
資産はまた３倍に増え
02:03
And I was hookedフック.
43
111960
1200
私は夢中になりました
02:05
And I thought, "This gameゲーム is easy簡単."
44
113720
2280
「このゲームは簡単だな」
と思いました
02:09
With time,
45
117200
1216
でも時間とともに
02:10
I learned学んだ this gameゲーム is anything but easy簡単.
46
118440
1960
このゲームが全く簡単では
無い事を学びました
02:12
In order注文 to be an effective効果的な investor投資家,
47
120880
2136
優秀な投資家であるためには
02:15
one has to betベット againstに対して the consensusコンセンサス
48
123040
2896
世間一般の考えに反して賭け
02:17
and be right.
49
125960
1256
正解しなければなりません
02:19
And it's not easy簡単 to betベット
againstに対して the consensusコンセンサス and be right.
50
127240
2856
世間一般の考えと逆に賭けて
正解するのは難しいものです
02:22
One has to betベット againstに対して
the consensusコンセンサス and be right
51
130120
2336
市場と逆に賭け
かつ正解しなければならないのは
02:24
because the consensusコンセンサス
is built建てられた into the price価格.
52
132480
2640
世の中の考えが
株価に折り込まれているためです
02:28
And in order注文 to be an entrepreneur起業家,
53
136120
2456
そして起業家として成功するためには
02:30
a successful成功した entrepreneur起業家,
54
138600
1616
02:32
one has to betベット againstに対して
the consensusコンセンサス and be right.
55
140240
3480
世間一般の考えと逆に賭けて
正しくなければなりません
02:37
I had to be an entrepreneur起業家
and an investor投資家 --
56
145400
2936
私は起業家であり投資家であり
02:40
and what goes行く along一緒に with that
is making作る a lot of painful痛い mistakes間違い.
57
148360
4200
それには多くの手酷い間違いが伴います
02:45
So I made製 a lot of painful痛い mistakes間違い,
58
153440
2816
それで私はたくさんの手痛い間違いをして
02:48
and with time,
59
156280
1256
次第に
02:49
my attitude姿勢 about those mistakes間違い
began始まった to change変化する.
60
157560
2960
間違えるということについての考え方が
変わり始めました
02:53
I began始まった to think of them as puzzlesパズル.
61
161160
2096
それをパズルのようなものだと
考え始めたんです
02:55
That if I could solve解決する the puzzlesパズル,
62
163280
1936
私がパズルを解くことができれば
02:57
they would give me gems宝石類.
63
165240
1440
宝石がもらえます
02:59
And the puzzlesパズル were:
64
167160
1656
そしてパズルとは
03:00
What would I do differently異なって in the future未来
so I wouldn'tしないだろう make that painful痛い mistake間違い?
65
168840
3880
同じ手痛いミスをしないで済むように
取るべき一手を見つけるというものでした
03:05
And the gems宝石類 were principles原則
66
173280
2576
そして宝石とは「原則」でした
03:07
that I would then write書きます down
so I would remember思い出す them
67
175880
3136
忘れないよう書き留めておき
03:11
that would help me in the future未来.
68
179040
1572
将来私を導いてくれるものです
03:13
And because I wrote書きました them down so clearlyはっきりと,
69
181000
2696
私はそれらをとてもはっきりと
書き記していたので
03:15
I could then --
70
183720
1336
私は
03:17
eventually最終的に discovered発見された --
71
185080
1576
最終的に 原則を発見して
03:18
I could then embed埋め込み them into algorithmsアルゴリズム.
72
186680
3760
それらをアルゴリズムに組み込みました
03:23
And those algorithmsアルゴリズム
would be embedded埋め込み in computersコンピュータ,
73
191400
3456
そしてアルゴリズムは
コンピューターに組み込まれ
03:26
and the computersコンピュータ would
make decisions決定 along一緒に with me;
74
194880
3336
そしてコンピューターは
私と同じように意思決定を行いました
03:30
and so in parallel平行,
we would make these decisions決定.
75
198240
3136
私たちは並行して決断していくのです
03:33
And I could see how those decisions決定
then compared比較した with my own自分の decisions決定,
76
201400
3976
私はこれらの決断が
私自身の決断と比較して
03:37
and I could see that
those decisions決定 were a lot better.
77
205400
3096
遥かに良いものだったと分かりました
03:40
And that was because the computerコンピューター
could make decisions決定 much fasterもっと早く,
78
208520
4736
コンピューターは
非常に迅速な意思決定を行うことができるので
03:45
it could processプロセス a lot more information情報
79
213280
2256
より多くの情報を処理でき
03:47
and it can processプロセス decisions決定 much more --
80
215560
3400
意思決定処理を遥かに—
03:51
lessもっと少なく emotionally感情的に.
81
219880
1200
理性的に行えます
03:54
So it radically根本的に improved改善された
my decision-making意思決定.
82
222760
3920
私の意思決定プロセスは
根本的に改善されました
04:00
Eight8 years年 after I started開始した Bridgewaterブリッジウォーター,
83
228440
4896
私がブリッジウォーター社を
立ち上げて８年後
04:05
I had my greatest最大 failure失敗,
84
233360
1536
人生最大の失敗を経験しました
04:06
my greatest最大 mistake間違い.
85
234920
1200
私の最大のミスです
04:09
It was late遅く 1970s,
86
237680
2136
それは1970年代後半のことでした
04:11
I was 34 years年 old古い,
87
239840
1976
私は34歳で
04:13
and I had calculated計算された that Americanアメリカ人 banks銀行
88
241840
3656
アメリカの銀行は新興国へ
04:17
had lent貸された much more moneyお金
to emerging新興 countries国
89
245520
2856
返済能力を遥かに超えるお金を
貸しており
04:20
than those countries国
were going to be ableできる to pay支払う back
90
248400
2816
大恐慌以来 最大の債務危機が
04:23
and that we would have
the greatest最大 debt債務 crisis危機
91
251240
2696
来るだろうと考えていました
04:25
since以来 the Great Depressionうつ病.
92
253960
1360
04:28
And with it, an economic経済的 crisis危機
93
256200
2216
それから経済危機と
04:30
and a big大きい bearくま market市場 in stocks株式.
94
258440
2040
弱気市場が続くだろう—
04:33
It was a controversial議論の余地のある view見る at the time.
95
261680
2000
それは当時 物議を醸した見立てでした
04:36
People thought it was
kind種類 of a crazy狂った pointポイント of view見る.
96
264160
2440
人々はそれが突拍子も無いと考えました
04:39
But in August8月 1982,
97
267480
2216
しかし1982年8月
04:41
Mexicoメキシコ defaultedデフォルト on its debt債務,
98
269720
1960
メキシコの財政が破綻し
04:44
and a number数 of other countries国 followed続く.
99
272520
2256
多くの国々がそれに続き
04:46
And we had the greatest最大 debt債務 crisis危機
since以来 the Great Depressionうつ病.
100
274800
3400
そして我々は大恐慌以来の
最悪の債務危機に陥りました
04:51
And because I had anticipated予想される that,
101
279080
2776
私はそれを予想していたので
04:53
I was asked尋ねた to testify証言する to Congress会議
and appear現れる on "Wall壁 Street通り Week週間,"
102
281880
4336
連邦議会で証言を求められ
『ウォール・ストリート・ウィーク』に出演し
04:58
whichどの was the showショー of the time.
103
286240
1976
時の話題となりました
05:00
Just to give you a flavor風味 of that,
I've got a clipクリップ here,
104
288240
2936
当時 どんな感じだったか
05:03
and you'llあなたは see me in there.
105
291200
1920
私のビデオをご覧ください
05:06
(Videoビデオ) Mr氏. Chairman会長, Mr氏. Mitchellミッチェル,
106
294480
1696
（ビデオ）「議長 ミッチェルさん
05:08
it's a great pleasure喜び and a great honor名誉
to be ableできる to appear現れる before you
107
296200
3376
経済の問題点を検討するため
05:11
in examination検査 with what
is going wrong違う with our economy経済.
108
299600
3480
このように皆さんの前に立てることは光栄です
05:15
The economy経済 is now flat平らな --
109
303640
1936
経済は今失速し
05:17
teetering授業 on the brink危機 of failure失敗.
110
305600
2136
失敗の危機に瀕してぐらついています」
05:19
Martinマーティン Zweigツヴァイク: You were recently最近
quoted引用された in an article記事.
111
307760
2496
（マーティン・ツバイク）
「最近の ある記事によりますと
05:22
You said, "I can say this
with absolute絶対の certainty確実
112
310280
2336
あなたはこう言ったそうですね
『絶対の自信がある
05:24
because I know how markets市場 work."
113
312640
1616
市場がどう動くかは分かっている』」
05:26
Rayレイ Dalioダリオ: I can say
with absolute絶対の certainty確実
114
314280
2096
（レイ・ダリオ）
「私は絶対の確信を持っています
05:28
that if you look at the liquidity流動性 baseベース
115
316400
1856
企業と
05:30
in the corporations企業
and the world世界 as a whole全体,
116
318280
3376
世界全体の流動性ベースに目を向けると
05:33
that there's suchそのような reduced削減
levelレベル of liquidity流動性
117
321680
2096
流動性レベルがかなり減少していて
05:35
that you can't returnリターン
to an era時代 of stagflationスタグフレーション."
118
323800
3216
スタグフレーションの時代へ
戻ることは無いと考えます」
05:39
I look at that now, I think,
"What an arrogant傲慢な jerkジャーク!"
119
327040
3096
私は今これを見ると
「何て思い上がったヤツだ！」と思いますよ
05:42
(Laughter笑い)
120
330160
2000
（笑）
05:45
I was so arrogant傲慢な, and I was so wrong違う.
121
333760
2456
私はあまりに傲慢で間違っていました
05:48
I mean, while the debt債務 crisis危機 happened起こった,
122
336240
2576
債務危機が起こった一方で
05:50
the stock株式 market市場 and the economy経済
went行った up ratherむしろ than going down,
123
338840
3976
株式市場と経済はむしろ上向き
05:54
and I lost失われた so much moneyお金
for myself私自身 and for my clientsクライアント
124
342840
5016
そして私は自分と顧客の
莫大な資産を失いました
05:59
that I had to shutシャット down
my operation操作 prettyかなり much,
125
347880
3416
操業をほぼ停止しなければならず
06:03
I had to let almostほぼ everybodyみんな go.
126
351320
1880
社員のほとんどを解雇しました
06:05
And these were like extended拡張された family家族,
127
353640
1736
彼らは親戚のようなものだったので
06:07
I was heartbroken悲惨な.
128
355400
1616
私は悲嘆に暮れました
06:09
And I had lost失われた so much moneyお金
129
357040
1816
資産をほとんど失ってしまい
06:10
that I had to borrowかりて
4,000 dollarsドル from my dadパパ
130
358880
3336
父から４千ドルを借金して
06:14
to help to pay支払う my family家族 bills紙幣.
131
362240
1920
家族を養いました
06:16
It was one of the most最も painful痛い
experiences経験 of my life ...
132
364840
3160
これは人生の中でも
最も苦しい経験の一つでしたが
06:21
but it turned回した out to be
one of the greatest最大 experiences経験 of my life
133
369240
3776
人生における
最高の経験の一つでもありました
06:25
because it changedかわった my attitude姿勢
about decision-making意思決定.
134
373040
2680
意思決定についての考え方を
改められたからです
06:28
Ratherむしろ than thinking考え, "I'm right,"
135
376360
3056
「自分は正しい」と考えるよりも
06:31
I started開始した to ask尋ねる myself私自身,
136
379440
1576
こう自問し始めました
06:33
"How do I know I'm right?"
137
381040
1800
「自分が正しいと思う根拠は？」
06:36
I gained得られた a humility謙虚 that I needed必要な
138
384480
1936
私は自分の大胆さとの
06:38
in order注文 to balanceバランス my audacity大胆.
139
386440
2560
バランスを取るために必要だった
謙虚さを手に入れました
06:41
I wanted to find the smartest最もスマートな
people who would disagree同意しない with me
140
389880
4216
私は 自分と意見を異にする
優秀な人たちを探し
06:46
to try to understandわかる their彼らの perspective視点
141
394120
1896
彼らの視点を理解し
06:48
or to have them
stress応力 testテスト my perspective視点.
142
396040
2600
私の考えをストレステスト
してもらおうと考えました
06:51
I wanted to make an ideaアイディア meritocracy能力主義.
143
399400
2776
アイデアの能力主義を作りたかったんです
06:54
In other words言葉,
144
402200
1216
言い換えると
06:55
not an autocracy専制 in whichどの
I would lead鉛 and othersその他 would followフォローする
145
403440
3816
私が皆を率いる独裁ではなく
06:59
and not a democracy民主主義 in whichどの everybody'sみんな
pointsポイント of view見る were equally均等に valued価値のある,
146
407280
3616
そして皆の意見が等しく
評価される民主主義でもなく
07:02
but I wanted to have an ideaアイディア meritocracy能力主義
in whichどの the bestベスト ideasアイデア would win勝つ out.
147
410920
5096
最善のアイデアが勝ち残る
アイデアの能力主義を実現したかったんです
07:08
And in order注文 to do that,
148
416040
1256
そのためには
07:09
I realized実現した that we would need
radicalラジカル truthfulness真実
149
417320
3576
完全な率直さと徹底的な透明性が
必要だということに
07:12
and radicalラジカル transparency透明性.
150
420920
1616
気付きました
07:14
What I mean by radicalラジカル truthfulness真実
and radicalラジカル transparency透明性
151
422560
3856
完全な率直さと徹底的な透明性とは
07:18
is people needed必要な to say
what they really believed信じる
152
426440
2656
誰もが自らが信ずるところを述べ
07:21
and to see everything.
153
429120
2000
全ての情報を知ると言う事です
07:23
And we literally文字通り
tapeテープ almostほぼ all conversations会話
154
431480
3936
私たちは文字通りほぼすべての会話を録画し
07:27
and let everybodyみんな see everything,
155
435440
1616
皆に全てを見せます
07:29
because if we didn't do that,
156
437080
1416
そうしなければ
07:30
we couldn'tできなかった really have
an ideaアイディア meritocracy能力主義.
157
438520
3080
アイデアの能力主義は実現できません
07:34
In order注文 to have an ideaアイディア meritocracy能力主義,
158
442760
3696
アイデアの能力主義を実現するために
07:38
we have let people speak話す
and say what they want.
159
446480
2376
皆が自由に意見を述べられる風土にしました
07:40
Just to give you an example例,
160
448880
1376
１例を紹介しましょう
07:42
this is an emailEメール from Jimジム Haskelハスケル --
161
450280
2696
これはジム・ハスケルからのメールです
07:45
somebody誰か who works作品 for me --
162
453000
1376
彼は私の部下ですが—
07:46
and this was available利用可能な
to everybodyみんな in the company会社.
163
454400
3376
会社で皆に公開されたものです
07:49
"Rayレイ, you deserve値する a 'D-'持っていた-'
164
457800
2536
「今日の会議での あなたは
07:52
for your performanceパフォーマンス
today今日 in the meeting会議 ...
165
460360
2256
60点でしたよ
07:54
you did not prepare準備する at all well
166
462640
1696
十分に準備していませんでしたね
07:56
because there is no way
you could have been that disorganized混乱した."
167
464360
3560
そうでなければ
あれ程 要領悪く振舞わないでしょう」
08:01
Isn't that great?
168
469520
1216
いいでしょう？
08:02
(Laughter笑い)
169
470760
1216
（笑）
08:04
That's great.
170
472000
1216
これは素晴らしい事です
08:05
It's great because, first of all,
I needed必要な feedbackフィードバック like that.
171
473240
2936
なぜなら私にはそんなフィードバックが
必要だったからです
08:08
I need feedbackフィードバック like that.
172
476200
1616
こんなフィードバックが必要なんです
08:09
And it's great because if I don't let Jimジム,
and people like Jimジム,
173
477840
3456
それに ジムのような人々に
意見を述べる機会を
08:13
to express表現する their彼らの pointsポイント of view見る,
174
481320
1576
与えなかったら
08:14
our relationship関係 wouldn'tしないだろう be the same同じ.
175
482920
2056
私たちの関係は
違ったものになっていたでしょう
08:17
And if I didn't make that publicパブリック
for everybodyみんな to see,
176
485000
3056
そしてそれを皆が見られる形で
公開しなかったら
08:20
we wouldn'tしないだろう have an ideaアイディア meritocracy能力主義.
177
488080
1960
アイデアの能力主義は
実現しなかったでしょう
08:23
So for that last 25 years年
that's how we've私たちは been operatingオペレーティング.
178
491760
3280
これが過去25年間の私たちのやり方です
08:27
We've私たちは been operatingオペレーティング
with this radicalラジカル transparency透明性
179
495640
3056
私たちはこの徹底的な透明性をもって
運営してきました
08:30
and then collecting収集する these principles原則,
180
498720
2296
そしてこれらの原則を集め
08:33
largely主に from making作る mistakes間違い,
181
501040
2056
主に失敗の経験を基に —
08:35
and then embedding埋め込み
those principles原則 into algorithmsアルゴリズム.
182
503120
4416
その後これらの原則を
アルゴリズムに落とし込みます
08:39
And then those algorithmsアルゴリズム provide提供する --
183
507560
2696
そして これらのアルゴリズムのお陰で —
08:42
we're following以下 the algorithmsアルゴリズム
184
510280
2016
私たちは 自らも考えながらも
08:44
in parallel平行 with our thinking考え.
185
512320
1440
アルゴリズムに従っています
08:47
That has been how we've私たちは run走る
the investment投資 businessビジネス,
186
515280
3176
私たちは 今までこの方法で
投資事業を行ってきました
08:50
and it's how we alsoまた、 deal対処
with the people management管理.
187
518480
2736
これは私たちの人材管理の手法でもあります
08:53
In order注文 to give you a glimmer一見
into what this looks外見 like,
188
521240
3736
これをわずかでも体験して頂くために
08:57
I'd like to take you into a meeting会議
189
525000
2336
実際の会議で
08:59
and introduce紹介する you to a toolツール of ours私たちのもの
calledと呼ばれる the "Dotドット Collectorコレクター"
190
527360
3136
私たちの助手を務めるツール
「Dot Collector」の様子をご紹介します
09:02
that helps助けて us do this.
191
530520
1280
09:07
A week週間 after the US election選挙,
192
535640
2176
大統領選挙の１週間後
09:09
our research研究 teamチーム held開催 a meeting会議
193
537840
2096
私たちの研究チームは会議で
09:11
to discuss話し合います what a Trumpトランプ presidency大統領
would mean for the US economy経済.
194
539960
3320
米国経済にとってトランプ大統領が
何を意味するかを議論しました
09:16
Naturally当然, people had
different異なる opinions意見 on the matter問題
195
544000
2856
当然のことながら
その問題には様々な意見があり
09:18
and how we were
approaching接近する the discussion討論.
196
546880
2040
議論の進め方についても
意見は分かれました
09:21
The "Dotドット Collectorコレクター" collects集める these views再生回数.
197
549840
2776
「Dot Collector」は
これらの意見を収集します
09:24
It has a listリスト of a few少数 dozenダース attributes属性,
198
552640
2296
それには数十の属性が列挙されていて
09:26
so wheneverいつでも somebody誰か thinks考える something
about another別の person's人 thinking考え,
199
554960
4016
誰かが他の人の考えについて
何か意見がある際に
09:31
it's easy簡単 for them
to convey伝える their彼らの assessment評価;
200
559000
2936
その評価を簡単に伝えられます
09:33
they simply単に note注意 the attribute属性
and provide提供する a rating評価 from one to 10.
201
561960
4520
単に属性を選び
1から10までで採点をすれば良いのです
09:39
For example例, as the meeting会議 began始まった,
202
567520
2256
たとえば会議が始まってから
09:41
a researcher研究者 named名前 Jenジェン rated定格 me a three三 --
203
569800
3120
ジェンという名前の研究者は
私に３点を付けました
09:45
in other words言葉, badlyひどく --
204
573640
2016
ひどい評価です
09:47
(Laughter笑い)
205
575680
1376
（笑）
09:49
for not showing表示 a good balanceバランス
of open-mindedness開かれた心 and assertiveness主張.
206
577080
4160
私が聞く耳を持つオープンさと自己主張の
バランスを取れなかったからです
09:54
As the meeting会議 transpired起きた,
207
582080
1456
会議が進むと
09:55
Jen'sJen さん assessmentsアセスメント of people
added追加された up like this.
208
583560
3240
メンバーに対するジェンの評価は
このようになりました
09:59
Othersその他 in the roomルーム
have different異なる opinions意見.
209
587920
2176
その他の社員は其々
異なる意見を持っています
10:02
That's normal正常.
210
590120
1216
至極普通のことです
10:03
Different異なる people are always
going to have different異なる opinions意見.
211
591360
2920
人々は常に色々な意見を持っているものです
10:06
And who knows知っている who'sだれの right?
212
594800
1400
誰が正しいかなど分かりません
10:09
Let's look at just what people thought
about how I was doing.
213
597240
3440
他のメンバーの
私に対する評価を見てみましょう
10:13
Some people thought I did well,
214
601600
2216
一部の人は良い評価をしましたが
10:15
othersその他, poorly不完全に.
215
603840
1200
他の人は悪い評価を下しました
10:18
With each各 of these views再生回数,
216
606080
1336
それぞれの評価について
10:19
we can explore探検する the thinking考え
behind後ろに the numbers数字.
217
607440
2320
その数字の根拠となる理由を
確認することができます
10:22
Here'sここにいる what Jenジェン and Larryラリー said.
218
610520
2160
これはジェンとラリーの意見です
10:25
Note注意 that everyoneみんな
gets取得 to express表現する their彼らの thinking考え,
219
613760
2616
気づいて頂きたいのは
皆自分の考えを表現できることです
10:28
includingを含む their彼らの criticalクリティカルな thinking考え,
220
616400
1656
彼らの批判的意見も含め
10:30
regardless関係なく of their彼らの positionポジション
in the company会社.
221
618080
2120
会社でのポジションにかかわらず
10:33
Jenジェン, who'sだれの 24 years年 old古い
and right out of collegeカレッジ,
222
621120
3096
大学を卒業したばかりの24歳のジェンも
10:36
can tell me, the CEO最高経営責任者（CEO）,
that I'm approaching接近する things terriblyひどく.
223
624240
2840
物事の見方がひどくマズイと
CEOの私に伝えることができます
10:40
This toolツール helps助けて people
bothどちらも express表現する their彼らの opinions意見
224
628480
3776
このツールによって
誰もが 自分の意見を伝えられると同時に
10:44
and then separate別々の themselves自分自身
from their彼らの opinions意見
225
632280
3096
自分の意見から離れて
より高い見地から
10:47
to see things from a higher高い levelレベル.
226
635400
2040
物事を見ることが
できるようになります
10:50
When Jenジェン and othersその他 shiftシフト their彼らの attentions注意
from inputting入力 their彼らの own自分の opinions意見
227
638640
4896
ジェンや同僚が
自分の意見を入力することから
10:55
to looking down on the whole全体 screen画面,
228
643560
2576
画面全体へと注意を移すと
10:58
their彼らの perspective視点 changes変更.
229
646160
1720
彼らの視点は変化します
11:00
They see their彼らの own自分の opinions意見
as just one of manyたくさんの
230
648680
3136
自分の意見を多くの意見の中の
ひとつとして把握し
11:03
and naturally当然 start開始 asking尋ねる themselves自分自身,
231
651840
2536
そして自然と こう自分に問いかけます
11:06
"How do I know my opinion意見 is right?"
232
654400
2000
「自分の意見が正しいという根拠は？」
11:09
That shiftシフト in perspective視点 is like going
from seeing見る in one dimension寸法
233
657480
4056
その視点のシフトはまるで
今まで一次元だったものが
11:13
to seeing見る in multiple複数 dimensionsディメンション.
234
661560
2256
複数次元で見えるように
なるようなもので
11:15
And it shiftsシフト the conversation会話
from arguing議論する over our opinions意見
235
663840
4096
自分の意見を主張することから
どの意見が最も良いかを決める
11:19
to figuring想像する out objective目的 criteria基準
for determining決定する whichどの opinions意見 are bestベスト.
236
667960
4400
客観的な基準を見出すものへと
会話をシフトさせます
11:24
Behind後ろに the "Dotドット Collectorコレクター"
is a computerコンピューター that is watching見ている.
237
672920
3600
「Dot Collebtor」の背後では
コンピューターが仔細に
11:29
It watches時計 what all
these people are thinking考え
238
677120
2176
皆が何を考えているのかを観察していて
11:31
and it correlates相関する that
with how they think.
239
679320
2576
それを どのように考えているかと
関連付けます
11:33
And it communicates通信する advice助言
back to each各 of them basedベース on that.
240
681920
3520
そしてコンピューターは
それらを基に人々にアドバイスを返します
11:38
Then it draws描く the dataデータ
from all the meetings会議
241
686520
3416
そして すべての会議からデータを集め
11:41
to create作成する a pointilistポイントライスト paintingペインティング
of what people are like
242
689960
3216
それぞれが どんな人で
どんな考え方をするのかを表す点描画が
11:45
and how they think.
243
693200
1240
出来上がります
11:47
And it does that guided案内された by algorithmsアルゴリズム.
244
695160
2720
それをアルゴリズムが導きます
11:50
Knowing知っている what people are like helps助けて
to match一致 them better with their彼らの jobsジョブ.
245
698800
3760
人々をより良く知ることで
その人により合った仕事をあてがえます
11:55
For example例,
246
703120
1216
例えば
11:56
a creative創造的な thinker思想家 who is unreliable信頼できない
247
704360
1736
信頼できない独創的な思想家なら
11:58
mightかもしれない be matched一致する up with someone誰か
who'sだれの reliable信頼性のある but not creative創造的な.
248
706120
3080
信頼できるが創造的では無い誰かと
マッチングされるかも知れません
12:02
Knowing知っている what people are like
alsoまた、 allows許す us to decide決めます
249
710280
3336
人々を理解できると
どのような責任を与えるか
12:05
what responsibilities責任 to give them
250
713640
2256
決め易くなります
12:07
and to weigh体重を計る our decisions決定
basedベース on people's人々の meritsメリット.
251
715920
3480
そして人々の能力に基づき
意思決定を比較検討します
12:12
We call it their彼らの believability信憑性.
252
720040
1600
それを彼らの信憑性と呼びます
12:14
Here'sここにいる an example例 of a vote投票 that we took取った
253
722560
1976
これは投票の一例です
12:16
where the majority多数
of people feltフェルト one way ...
254
724560
2840
過半数の人々の意見が
一方に収束していますが…
12:20
but when we weighed体重 the views再生回数
basedベース on people's人々の meritsメリット,
255
728920
2936
しかし人々の能力に基づいて意見を測ると
12:23
the answer回答 was completely完全に different異なる.
256
731880
1840
答えは完全に異なっていました
12:26
This processプロセス allows許す us to make decisions決定
not basedベース on democracy民主主義,
257
734920
4576
このプロセスでは
民主主義や独裁に基づかずに
12:31
not basedベース on autocracy専制,
258
739520
2136
人々の信憑性を考慮した
12:33
but basedベース on algorithmsアルゴリズム that take
people's人々の believability信憑性 into consideration考慮.
259
741680
5240
アルゴリズムに基づいて
意思決定を行うことができます
12:41
Yupうん, we really do this.
260
749520
1696
本当にこれを使ってるんですよ
12:43
(Laughter笑い)
261
751240
3296
（笑）
12:46
We do it because it eliminates排除する
262
754560
2856
このお陰で
12:49
what I believe to be
one of the greatest最大 tragedies悲劇 of mankind人類,
263
757440
4456
私が人類の最大の悲劇の一つだと信じる
12:53
and that is people arrogantly傲慢に,
264
761920
2160
「傲慢さ」が排除できるからです
12:56
naナïvelyヴェリー holdingホールディング opinions意見
in their彼らの minds心 that are wrong違う,
265
764760
4456
単純にも心中に間違った意見を持ち
13:01
and acting演技 on them,
266
769240
1256
それらに基づいて行動し
13:02
and not puttingパッティング them out there
to stress応力 testテスト them.
267
770520
2760
それらのストレステストすらしない
そんな悲劇を排除できます
13:06
And that's a tragedy悲劇.
268
774000
1336
これは悲劇です
13:07
And we do it because it elevates上昇する ourselves自分自身
above上の our own自分の opinions意見
269
775360
5416
この仕組みは自分の意見を超えたところへ
自分を高めてくれるので
13:12
so that we start開始 to see things
throughを通して everybody'sみんな eyes目,
270
780800
2896
私たちは
皆の目を通して 皆で物事を
13:15
and we see things collectively集合的に.
271
783720
1920
見始めるようになります
13:18
Collective集合 decision-making意思決定 is so much
better than individual個人 decision-making意思決定
272
786360
4336
集団的意思決定は 上手く行われれば
個人の意思決定よりも
13:22
if it's done完了 well.
273
790720
1200
優れています
13:24
It's been the secret秘密 sauceソース
behind後ろに our success成功.
274
792360
2616
これが私たちの成功の秘訣でした
13:27
It's why we've私たちは made製
more moneyお金 for our clientsクライアント
275
795000
2176
そのお陰で私たちは
どのヘッジファンドよりも
13:29
than any other hedgeヘッジ fund基金 in existence存在
276
797200
1936
多く顧客の資産を増やして来たのですし
13:31
and made製 moneyお金
23 out of the last 26 years年.
277
799160
2720
今までの26年間のうち23年好調でした
13:35
So what's the problem問題
with beingであること radically根本的に truthful真実な
278
803880
4536
では 完全に率直でいることと
お互いに徹底的な透明性を保つことの
13:40
and radically根本的に transparentトランスペアレント with each各 other?
279
808440
2240
問題点はどのようなものでしょう？
13:45
People say it's emotionally感情的に difficult難しい.
280
813400
2080
人々はそんなことは感情的に難しいと言い
13:48
Critics批評家 say it's a formula式
for a brutal残忍な work environment環境.
281
816240
4240
批評家はこれが残忍な労働環境を生む
方程式だと言い
13:53
Neuroscientists神経科学者 tell me it has to do
with how are brains頭脳 are prewired予め配線された.
282
821400
4856
神経科学者は
これは先天的な脳の配線と関係があると言います
13:58
There's a part部 of our brain脳
that would like to know our mistakes間違い
283
826280
3216
脳のある部分には
積極的に自分の過ちを知り
14:01
and like to look at our weaknesses弱点
so we could do better.
284
829520
3960
自らの弱みを直視することで
改善につなげる機能が備わっているそうです
14:06
I'm told that that's
the prefrontal前頭前野 cortex皮質.
285
834120
2440
その部分とは前頭前皮質だそうです
14:09
And then there's a part部 of our brain脳
whichどの views再生回数 all of this as attacks攻撃.
286
837040
4856
そして 脳には
すべての刺激を攻撃として捉える部分―
14:13
I'm told that that's the amygdala扁桃体.
287
841920
1960
扁桃体もあるそうです
14:16
In other words言葉,
there are two you'sあなたは inside内部 you:
288
844440
3056
言い換えるとあなたの中には
２人のあなたがいるんです
14:19
there's an emotional感情の you
289
847520
1416
感情的なあなたと
14:20
and there's an intellectual知的 you,
290
848960
1776
知的なあなたです
14:22
and oftenしばしば they're at oddsオッズ,
291
850760
1776
大抵 彼らは意見が対立していて
14:24
and oftenしばしば they work againstに対して you.
292
852560
1920
あなたに有害に働きます
14:27
It's been our experience経験
that we can win勝つ this battle戦い.
293
855160
3736
ですが私たちは経験上
この戦いに勝つことができると考えます
14:30
We win勝つ it as a groupグループ.
294
858920
1320
それも一丸となることで
14:33
It takes about 18 months数ヶ月 typically典型的には
295
861000
2336
たいてい18ヶ月もあれば
14:35
to find that most最も people
prefer好む operatingオペレーティング this way,
296
863360
3056
ほとんどの人が このやり方が良いと
思うようになっています
14:38
with this radicalラジカル transparency透明性
297
866440
2016
不透明な環境で運営されるよりも
14:40
than to be operatingオペレーティング
in a more opaque不透明 environment環境.
298
868480
3336
徹底的な透明性のもとでの運営が
良いと考えるようになります
14:43
There's not politics政治,
there's not the brutality残忍 of --
299
871840
4296
ここには
社内政治はなく
14:48
you know, all of that hidden隠された,
behind-the-scenes舞台裏 --
300
876160
2376
いわゆる舞台裏で起こるような
酷い隠し事もありません
14:50
there's an ideaアイディア meritocracy能力主義
where people can speak話す up.
301
878560
2936
あるのはアイデア能力主義で
誰でも発言することができます
14:53
And that's been great.
302
881520
1256
これまでの成果は上々です
14:54
It's given与えられた us more effective効果的な work,
303
882800
1656
このお陰で より効果的に仕事ができ
14:56
and it's given与えられた us
more effective効果的な relationships関係.
304
884480
2400
私たちはより効果的な関係構築が
できるようになりました
14:59
But it's not for everybodyみんな.
305
887400
1320
でも万能ではありません
15:01
We found見つけた something like
25 or 30 percentパーセント of the population人口
306
889680
2936
人口の25％〜30％には
これは向いていないと
15:04
it's just not for.
307
892640
1736
判明しました
15:06
And by the way,
308
894400
1216
ところで
15:07
when I say radicalラジカル transparency透明性,
309
895640
1816
徹底的な透明性と言っても
15:09
I'm not saying言って transparency透明性
about everything.
310
897480
2336
何でもかんでも
大っぴらにするわけではありません
15:11
I mean, you don't have to tell somebody誰か
that their彼らの bald脱毛 spotスポット is growing成長する
311
899840
3816
つまり ハゲて来ているだとか
誰かの赤ちゃんが可愛くないとか
15:15
or their彼らの baby's赤ちゃんの ugly醜い.
312
903680
1616
言う必要は無いんです
15:17
So, I'm just talking話す about --
313
905320
2096
だから私が言っているのは単に—
15:19
(Laughter笑い)
314
907440
1216
（笑）
15:20
talking話す about the important重要 things.
315
908680
2176
重要な事について話すと言う事です
15:22
So --
316
910880
1216
それで—
15:24
(Laughter笑い)
317
912120
3200
（笑）
15:28
So when you leave離れる this roomルーム,
318
916600
1416
ですから この会場を出たら
15:30
I'd like you to observe観察する yourselfあなた自身
in conversations会話 with othersその他.
319
918040
4440
皆さんには 誰かと会話するときの自分を
観察して欲しいと思います
15:35
Imagine想像する if you knew知っていた
what they were really thinking考え,
320
923360
3680
相手が本当に何を考えているか
15:39
and imagine想像する if you knew知っていた
what they were really like ...
321
927760
2600
相手が本当にどんな人かが分かったら
15:43
and imagine想像する if they knew知っていた
what you were really thinking考え
322
931840
3976
そして相手も
あなたが本当に何を考え どんな人か
15:47
and what were really like.
323
935840
1840
知っていたとしたら
どうでしょうか
15:50
It would certainly確かに clearクリア things up a lot
324
938160
2576
きっと たくさんの事がすっきりし
15:52
and make your operationsオペレーション
together一緒に more effective効果的な.
325
940760
2856
会社の運営がより効果的になるでしょう
15:55
I think it will improve改善する
your relationships関係.
326
943640
2240
あなたの対人関係も
改善すると思います
15:58
Now imagine想像する that you can have algorithmsアルゴリズム
327
946600
3296
そして そうしたあらゆる情報を
集めるのに役立ち
16:01
that will help you gatherギャザー
all of that information情報
328
949920
3816
アイデアの能力主義に基づいて
あなたが意思決定するのを支援してくれる
16:05
and even help you make decisions決定
in an idea-meritocraticアイデア - meritocratic way.
329
953760
4560
アルゴリズムを手にすることを
想像してください
16:12
This sortソート of radicalラジカル transparency透明性
is coming到来 at you
330
960640
4336
そのような徹底的な透明性の世界は
もうすぐそこに来ていて
16:17
and it is going to affect影響を与える your life.
331
965000
1960
あなたの人生に影響を与えるでしょう
16:19
And in my opinion意見,
332
967600
2056
私の考えでは
素晴らしい世界になると思います
16:21
it's going to be wonderful素晴らしい.
333
969680
1336
16:23
So I hope希望 it is as wonderful素晴らしい for you
334
971040
2336
あなたにとっても
これが素晴らしいことになると
16:25
as it is for me.
335
973400
1200
願っています
16:27
Thank you very much.
336
975160
1256
どうもありがとうございました
16:28
(Applause拍手)
337
976440
4360
（拍手）
Translated by Eriko T.
Reviewed by Yuko Yoshida

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ABOUT THE SPEAKER
Ray Dalio - Hedge fund chair
Ray Dalio is the founder, chair and co-chief investment officer of Bridgewater Associates, a global leader in institutional portfolio management and the largest hedge fund in the world.

Why you should listen

Dalio started Bridgewater out of his two-bedroom apartment in New York City in 1975 and has grown it into the fifth most important private company in the U.S. (according to Fortune magazine). Because of the firm’s many industry-changing innovations over its 40-year history, he has been called the “Steve Jobs of investing” by aiCIO magazine and named one of TIME magazine’s "100 Most Influential People."

Dalio attributes Bridgewater’s success to its unique culture. He describes it as “a believability-weighted idea meritocracy” in which the people strive for “meaningful work and meaningful relationships through radical truth and radical transparency.” He has explained this approach in his book Principles, which has been downloaded more than three million times and has produced considerable curiosity and controversy.

More profile about the speaker
Ray Dalio | Speaker | TED.com
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