ビジネスと人生で成功するための学習デザインの適用方法 | Stephen D. Torres | Glasp Talk #20
* この記事は、「How to Apply Learning Design for Success in Business and Life | Stephen D. Torres | Glasp Talk #20 」を翻訳し、公開するものです。
Glasp Talk の第20回目のセッションです！
Glasp Talk は、さまざまな分野の著名人との親密なインタビューを深く掘り下げ、彼らの本音、経験、そしてその裏にある物語を解き明かしていきます。
今日のゲストは、教育者、学習科学者、起業家、そしてベンチャーキャピタリストとして成功を収めている Stephen D. Torres 氏です。Stephen 氏は、スタンフォード大学のアクセラレーターである StartX のメンターであり、いくつかのベンチャーキャピタル企業のパートナーでもあります。彼は、カリフォルニア大学バークレー校で学士号を取得し、コーネル大学で MBA を、スタンフォード大学では学習デザインとテクノロジーを専門にした修士号を取得しています。
このインタビューでは、Stephen 氏がアカウントマネージャーやセールスマネージャーからキャリアをスタートし、学習科学者や教育者になるまでのユニークな旅路を共有します。彼のキャリアにおける転機、起業家がどのように学ぶかを理解することへの情熱、そして学習デザインの複雑さについて語ってくれます。また、学習の科学、AI が教育に与える影響、そして知識の移転のニュアンスについても深い洞察を提供してくれます。Stephen D. Torres 氏のインスピレーションに満ちた歩みと、教育、起業、学習科学の分野への貢献を探っていきましょう。
要約を読む
👉 ビジネスと人生で成功するための学習デザインの適用方法 | Stephen D. Torres | Glasp Talk #20
書き起こし
Glasp: 皆さん、こんにちは。Glasp Talk の新しいエピソードにようこそ。本日は、Stefan Torres さんをお迎えして、とてもワクワクしています。Stefan さんは、教育者、学習科学者、起業家、ベンチャーキャピタリストとして成功を収めており、スタンフォード大学のアクセラレーターである STX のメンターであり、いくつかのベンチャーキャピタルのパートナーでもあります。彼は UC Berkeley で学士号を取得し、その後 Cornell University で MBA を、Stanford University では学習デザインとテクノロジーを専攻して修士号を取得しました。
Stephen さんは、イノベーターに偉大な読者になるようにインスピレーションを与えることに深い情熱を持ち、スピーカー、トレーナー、そしてベンチャーキャピタリストとして多くの貢献をしてきました。今日は、学習や知識の移転についての洞察や経験を掘り下げていきたいと思います。Stephen さん、今日はお越しいただきありがとうございます。
Stephen: いいえ、とてもワクワクしています。シェアできて嬉しいです、ありがとうございます。
Glasp: まず最初に、あなたのキャリアに興味があります。最初はアカウントマネージャーやセールスマネージャーとしてキャリアをスタートさせ、その後学習科学者になりましたが、何がきっかけでこの道に進んだのでしょうか？あなたの背景や、キャリアにおける転機について少し教えていただけますか？
Stephen: ええ、もちろんです。私はカリフォルニアで生まれ育ちました。実はカリフォルニアのセントラルバレーにあるフレズノという場所の出身です。農業が盛んで、家族や地域社会に囲まれて成長しました。
私は実際には営業職からキャリアをスタートさせ、とても幸運にもそこで成功を収めることができました。消費財、特にキッチン用品や調理器具を販売していたんです。その仕事でかなりうまくいって、マネージャー職に昇進しました。当時、会社で最も若いマネージャーの一人でした。その経験から多くのことを学びました。ビジネスを作る方法を学ぶというのは本当にエキサイティングなことです。
私は、営業を始めると、ビジネスを作る力があることに気づく人が少ないと思います。私のメンターの一人がよく言っていた言葉があります。「誰かが何かを売るまで、何も起こらない」と。起業家がアイデアを持ち、共同創業者を募ったり、投資を得たりすることもすべて営業です。私はしばらくその仕事を続け、マネージメントに進みましたが、幸運にも素晴らしい人々に恵まれました。
その後、ソフトウェア業界に入りました。消費財から始め、次はソフトウェアでした。ベイエリアの SaaS 企業でした。フレズノで育った後、モデストやストックトン、最終的にはベイエリア、シリコンバレーに来ました。ベイエリアでの経験が大きな影響を与えたと思います。テクノロジー業界に入り、その後、再生可能エネルギー分野でマーケティングディレクターとして働きました。
その時点で MBA を取得したいと思い、すでに Berkeley を卒業していたので Cornell に進学しました。素晴らしい経験でした。その後、起業家精神に魅了されました。実際、MBA の学生時代に最初の会社を立ち上げました。New Venture Management というクラスで、アイデアを考え、ビジネスプランを作成するというものでした。そのビジネスが成功したのです。再生可能エネルギー分野のデータ分析会社でした。
その後、再び再生可能エネルギー分野で別のスタートアップを立ち上げました。それは顧客獲得プラットフォームで、こちらも売却されました。その後、大規模な投資家のもとで働き、彼の会社の一つで経験を積みました。彼は本当に知識の宝庫でした。
その頃、私は教えることに興味を持ち始めました。Berkeley の元教授の一人が「これからどうしたい？」と聞いてくれて、「教えたい」と答えました。彼は「何を教えたい？」と聞いたので「起業とリーダーシップ」と答えました。すると彼は「ちょうどその授業がある」と言ってくれて、そこで教え始めました。
その後、私は教える際に、すべての学生に「生涯オフィスアワー」を提供しています。つまり、私の元学生はいつでも連絡してくれて構いません。毎週1〜2人、多いときはもっと多くの学生が「アイデアがあるんだけど」とか「転職を考えているんだけど」と言ってきます。私は、起業家が学ぶ過程にとても興味を持つようになりました。情報はほぼ全員がアクセスできるのに、なぜ一部の人は他の人よりも成功するのかに興味を持ちました。
それから学習について掘り下げていきました。何が学ぶということなのか？どうすれば本当に学べるのか？それが私を魅了しました。だから、教えながら「実際に人々がどう学ぶのかを学びたい」と思い、それが学習科学者への転身のきっかけでした。もちろん、私は起業が大好きで、起業家として、または他の人々と共に長年取り組んできました。それは変わりませんが、私が興味を持ったのは「起業家はどう学ぶのか、なぜある起業家は他の起業家よりも成功するのか」ということです。
多くの人がやっていることは、誰でもできることなのですが、それを実行できるかどうかが問題で、それは学習にかかっています。
Glasp: とても、非常に興味深い話題と経歴ですね。シェアしていただきありがとうございます。同時に、学習は本当に広いテーマであることもあり、知っていることが必ずしも何かを実行できるというわけではありません。時には実行が重要です。でも、あなたは学習デザインを学んだんですよね？
Stephen: そうですね。学習デザインは、どうやって人々が実際に学べるシステム、環境、カリキュラム、経験を作り出すかを考えるものです。まず、学習というものを定義する必要があると思います。「学んだのか」それとも「知っているだけなのか」という違いがありますよね？最初にお話ししたときに、Kazuki にもこれをお話ししましたが、情報を持っているだけでは不十分なことが多いんです。私がよく言うのは、もし情報だけで十分であれば、アメリカの全員がスリムで、お金持ちで、幸せになっているはずだということです。スリムで、お金持ちで、幸せになるための情報は、すぐに見つけられますよね。でも実際には、みんながスリムで、お金持ちで、幸せというわけではありません。なぜでしょうか？それは、彼らが知らないわけではないからです。私は以前、とても太っていて、肥満でしたが、毎日アイスクリームを半リットルも食べるべきではないことは知っていました。でも、食べ続けていましたよね。当時、ChatGPT はなかったけれど、もしあったら「アイスクリームは食べちゃダメ」と言っていたでしょうね。それでも食べていました。これが学習が関与する場面です。私のスタンフォードの教授の一人が、学習を定義する際に「ただ情報を持っているだけでなく、その情報に基づいて行動が変わる要素が含まれている」と言っていました。
これが興味深い点です。つまり、何かを知っていても、その知識に基づいて行動しない場合、それを学んだと言えるのでしょうか？それとも、ただ情報を持っているだけでしょうか？これが私が考えていたことで、じゃあ、もし違った行動をする必要があるなら、将来的にその情報を思い出したり、何か違うことをできるようにするにはどうすれば良いのか？ここでデザインが関わってきます。実際に、将来的に情報を思い出しやすくするような学習体験やカリキュラムをデザインすることができるんです。これが学習デザインです。大学で特に驚いたことの一つは、あるテーマについて非常に優れた知識を持っている素晴らしい人たちがたくさんいることです。彼らは地質学や科学、文学など、何であれそれを極めています。博士号を取得し、何年も研究を重ねていて、その分野を冷徹に理解しています。しかし、教える方法を学んだことがないのです。学生が実際にどう学ぶのか、認知プロセスや経験的要素、学習に関わる他の多くの要素を理解していないんです。ですから、デザインの要素が重要になります。学習体験や教育方法をデザインすることができます。リーダーや教師が学びを助け、技術的に記憶を助ける「学習のメカニクス」が存在します。それにより、情報を持ったことで行動が変わるのです。
これが私が得た主要な洞察の一つです。すべての起業家は「プロダクトマーケットフィット」という言葉を聞いたことがあるけれど、それをどうやって実現するかを理解しているとは限りません。それを実現するのは別の話で、そのためのメカニクスが必要なのです。それに気づいたのはとても共鳴しました。さらに、経験的な側面を深めるために、もしそのメカニクスを使ってもっと多くの起業家を支援できたら、彼らはより良い会社を作り、それをより早く実行し、より多くの人を雇い、より大きな影響を与えることができます。何を望むのでしょうか？これが私がここにたどり着いた経緯です。少し長い説明になりましたが、学習デザインのデザイン要素については、学習はデザインされるべきだということです。ただ情報を投げ出すだけではありません。多くの教師が、彼らが見てきたものをそのままやっているだけです。
スタンフォードで一緒に働いているスタートアップ創業者の一人が、教師がこれらの学習体験を作り、より良い教育方法を提供できるプラットフォームを作成しました。これが私が考えているデザイン要素です。
Glasp: そうですね。また、知識と実行のギャップ、「Know-Do Gap」についても触れましたよね。知ることと行うことは違いがあり、その間にはギャップがあります。すべての視聴者、つまり人々は、学んだことを日常の仕事にどう適用するかを知りたいと思っています。おっしゃったように、創業者としてプロダクトマーケットを知っていることが、それを実現することにはつながりませんよね？
Stephen: その通りです。「Know-Do Gap」、つまり知っていることと実際に行うことの違いがあります。そしてそのギャップは非常に大きいです。私たちはそれをあちこちで目にします。誰かが「これをやって」と言って、「それは知ってるけど、やってないんだよね」と答えることがどれだけありますか？そこにはいくつかの方法があります。一つは、良い習慣を作る方法を学ぶことです。どうやって自分の行動に影響を与えるかを学ぶのです。スタンフォードで私が学んだ教授の一人に Dr. BJ Fogg という方がいて、彼はおそらく世界的な行動デザインの専門家です。彼の本をお勧めします。その中で彼はレシピを提供していて、私はそれをあなたにシェアしますが、彼のウェブサイトに行くことをお勧めします。それは「Tiny Habits」というものです。レシピは非常にシンプルで、行動 = 動機 × 能力 × 促しというものです。つまり、B=MAP です。行動は動機、能力、そして何らかの刺激や促しによって決まります。
この概念を理解すれば、自分の行動に影響を与えることができ、他人の行動にも影響を与えることができます。ただし、これを適用する際には注意が必要です。誤った方法で操作することは望ましくありません。BJ には「人々がすでにやりたいことを助ける」と「人々が成功を感じる手助けをする」という2つの格言があります。この考え方が非常に好きです。どうやって知っていることを実行するか？まず一つは動機を持つことです。そしてBJはそれを「モチベーションモンキー」と呼びます。この動機は高くなったり低くなったり、色々なところに行ったりします。しかし、動機が高ければ何かを実行しやすく、低ければ実行しにくいのです。
Glasp: なるほど。行動と習慣、カスタムの違いについても興味があります。それらをどうやって習慣化するのでしょうか？
Stephen: そうですね、技術的には異なるものですが、習慣は行動です。習慣は基本的に繰り返される行動で、あることが原因で行われますよね？それが習慣です。そしてそれらはどこから来るのか？通常、それは「促し」から来ます。行動は、これらの習慣や行動から生まれます。促しというのは、外部のものだったり、頭の中のものだったりします。たとえば、タバコを吸うとニコチンを欲する生化学反応のようなものが内部で起こることもあります。いろいろなタイプの促しがありますが、それらの促しが行動への道を押し進めます。そして、これが習慣を形成するものになります。わかりますか？行動と習慣を排他的なものと見なすのではなく、それらを Stephen や Kazuki、Kai といった個人の一部として見るべきだと思います。それが起こっているんです。
Glasp: なるほど。納得しました。促しは内部で起こることもあれば、外部で起こることもありますが、内部で起こる場合、動機は感情や意味に関連していますよね。つまり、それらはお互いに関連しているのだと思います。
Stephen: そうですね、ここが面白い部分なんです。多くの人が理解していないのは、自分に対して世界がどう作用するかだと思っているんですけど、実際には、あなたが世界に影響を与えることができるということです。これを理解すれば、「ああ、これが自分の考え方なんだ」と気づくことができます。そして、次にその考え方から「自分がどう感じるか」に焦点を当てて、さらに進んでいくと、「自分の考え方が感情に影響を与え、感情が実際の行動に影響を与える」ということが分かります。これは、直感的に理解するものですが、多くの人が知らないのは、「では、それをどうやって自分自身のために設計すれば良いのか？」ということなんです。自分自身のためにどうデザインするか。例えば、特定の感情に焦点を当てる方法をどう学ぶか。なぜなら、感情が変われば、行動も変わり、違ったことができるようになるからです。これが非常に面白い部分であり、私が学習科学に興味を持ったきっかけの一つです。これらを理解し始めると、他の人にも同じ成功をもたらすために、どうやってそれを教えるかが次の課題になります。
Glasp: なるほど、面白いですね。その本の名前をもう一度教えてもらえますか？
Stephen: もう一度言ってくれますか？
Glasp: 本のタイトルをもう一度教えていただけますか？
Stephen: ああ、本ですか？はい、その本はニューヨークタイムズのベストセラーで、Dr. BJ Fogg の『Tiny Habits』です。ちなみに、彼は素晴らしい方です。確かウェブサイトは tinyhabits.com だと思いますが、本当に素晴らしい内容です。彼は無料で利用できる素晴らしい資料もたくさん提供していますので、非常にお勧めします。もちろん、私は彼のクラスに参加していたし、彼のラボで働いていたので、少し偏っているかもしれませんが、それでも彼は本当に素晴らしい人物です。
Glasp: ありがとうございます。聞けて嬉しいです。実は、彼の動画や講義をネットで見たことがあります。
Stephen: そうですね、彼は本当に人気がありますよね。
Glasp: その通りです。
Stephen: そうですね、良い内容ですよね。
Glasp: ええ、それと、あなたが言っていたように、教えることが私たちの記憶を助けるともおっしゃっていましたよね？
Stephen: そうです。
Glasp: 一部の人はそれを「ファインマン・テクニック」と呼んでいますよね。教えることで学ぶ、つまり教えることで学び、実際にやってみることで学ぶ、という考え方です。
Stephen: そう、それが一つのメカニズムです。
Glasp: 同時に、もう一つの方法として「間隔反復」もありますよね。これも人気のある学習方法やテクニックです。
Stephen: ええ、間違いありません。
Glasp: それは効果的ですか？
Stephen: ええ、学習についての話ですが、確か前回もこの話をしましたよね。何十年もこの分野を研究している人たちがいます。私のアドバイザーの一人である Roy P. は、おそらく世界で最も優れた学習科学の百科事典のような人です。彼は誰よりも多くのことを知っていて、私が「これについて考えているんだけど」と言うと、彼はすぐに「この本やこの資料を読むべきだ」と教えてくれます。彼は本当に素晴らしいです。
でも、学習がどう行われるかを研究することで、認知的にも身体的にも何が起こっているのかが分かります。人間は総合的な生物であり、感覚、認知、言語、聴覚、視覚など、あらゆる入力を受け入れる動物です。それらのすべてが一つのCPUに入ってきますよね？私たちのCPUは、いくつかの部分で構成されていて、GPUもありますよね？すべてがこの小さな脳の中に詰まっているんです。今、ソフトウェアやハードウェアをどうやって作り、この小さな数キログラムの物質がやっていることに近いものを再現できるかということに大きな関心が寄せられています。もちろん、微生物を再現するわけではありませんが、将来的にはどうなるかわかりませんよね。
脳に関して言えば、入力として受け取った刺激は実際に物理的に変化します。脳の弾力性がニューロンやシナプスとどう関係しているかを理解すれば、脳が常に変化していることが分かります。これは非常にユニークなことです。脳が常に変化しているため、時間をかけてそれを助ける方法があります。
学習全体について考えると、エンコーディングというプロセスがあります。脳に入ってきた情報や知識を何らかの形で保存する必要があります。脳はCPUのように1と0が書き込まれているわけではありません。電気化学的な反応が起こり、それを私は稲妻のように考えるのが好きです。脳のある場所から別の場所へ稲妻のように電気信号が送られるのが記憶です。しかし、それがそのまま残っているわけではなく、ただ通過した経路が残っているだけです。そして、それを思い出すためには、その稲妻を再現しなければなりませんが、それは簡単ではありません。
交通事故の後、人々が異なることを覚えていることがある理由もここにあります。脳は稲妻を再現しようとしますが、完璧には再現できないからです。
だから、「間隔反復」や「交互練習」、教えることで学ぶといった方法は脳の形を作るのに役立つんです。それが効果的な理由です。そして、今は以前にはなかったツールがあります。AIの進化がその一つです。それが学習にどう影響を与えるかはまだ誰もわかりませんが、異なる環境が脳に異なる影響を与えることがわかっています。これが、「間隔反復」や「交互練習」が効果的である理由です。脳を望んだ形に作り上げるための最適な方法だからです。
Glasp: なるほど、とても興味深いですね。そして次に気になるのは、脳内でその稲妻を再現するための経路をどうやって強化するかということです。デジタルでメモを取る人もいれば、紙でメモを取る人もいますが、それらの間にパフォーマンスの違いはあるのでしょうか？
Stephen: そうですね、実際にはいろいろありますよね。前回もこの話をしましたよね？ここでのポイントは、脳があらゆる種類の入力を受け取るということです。物理的な入力でも、認知的な入力でも、それらを稲妻のような形でまとめなければならないんです。これはただの比喩で、実際には脳の中に稲妻があるわけではありません。しかし、この稲妻を特定のものに統合し、後で思い出せるようにするために、ある特定の方法が他の方法よりも効果的だということがわかっています。研究によると、手でメモを取ると学習効果が高まることがわかっています。紙に書く場合でも、iPadのようなデジタル端末に書く場合でも、物理的にメモを取ると学習効果が向上します。学習内容がより深まり、記憶力も向上するんです。
では、なぜそうなるのかという疑問が出てきますよね？パソコンでメモを取ると、より多くのメモを取れると思うかもしれません。ほとんどの人は話している内容をほぼ逐語的に打ち込むことができるので、手書きでメモを取ると、すべての情報を記録することができないと思うかもしれません。実はこれが、学習科学でいう「望ましい困難さ」（desired difficulty）というものです。脳がすべての情報を受け取り、それを認知的に処理する必要があるんです。これは「認知負荷」が大きいということになります。そして、これこそが学習の鍵です。情報を受け取って、それを理解し、最適な要約方法を見つけ出し、物理的に書き出すというプロセスが、脳にとって非常に良いことなのです。それが記憶力や深い概念学習、そして理解を助けるんです。
一方で、パソコンでメモを取ると、ただ単に逐語的に記録するだけで、認知的に考えることが少なくなります。指先で単語を打ち込むことに集中してしまい、概念を要約したり、キーポイントを抽出したりする認知プロセスがなくなるんです。物理的に手で書くことで、言葉そのものではなく、意味のある部分を要約することになるので、認知プロセスが異なります。理解できますか？
Glasp: ええ、理解できます。
Stephen: ですから、これについては、前回も言ったかもしれませんが、成績を下げたい、記憶を減らしたい、そして本当に悪い生徒になりたいなら、パソコンでメモを取り、逐語的に記録するのが完璧な方法です。短期的には情報を多く得るかもしれませんが、長期的には非常に悪い方法です。長期的に良い結果を得たいなら、それは痛みを伴います。これが「望ましい困難さ」です。手でメモを取ることです。それがiPadでも、ノートでも、紙とペンでも構いません。脳が情報を取り込み、認知的に処理し、それを再利用するために、もっと働くことになるんです。実際に自分自身に教えているようなものです。彼が5つのことを言ったけど、その中から1つしか書けない、じゃあその1つにどうやってまとめるか、と考えるんです。時には図を描いたり、5つのポイントをまとめたりするかもしれません。これもまた空間的なシステムに良い影響を与えます。まあ、その話はまた別にしましょう。だから、今のところメモの取り方については、私はこう言いたいんです。私は何年もBerkeleyの教授として教え、StanfordやSanta Clara、UC Davisなどでも授業を担当してきましたが、学生たちがこの事実を知らずにコンピュータでメモを取っているのを見ると、少しかわいそうだと感じます。誰も「コンピュータでメモを取ると成績が悪くなる」と教えてくれないんです。みんなただ「やりなさい」と言われるだけです。実際、Berkeleyでそれをやろうとすると、学生たちは文句を言うんです。「コンピュータでメモを取った方が情報を多く得られるから」。でも、情報を得るだけでは十分ではありません。何かを実際に学ばなければならないんです。ということで、これがあなたの質問に対する答えになったと思います。ちょっと長くなってしまいましたが。
Glasp: 面白いですね。授業で最悪の成績を取るための素晴らしいアドバイスをありがとうございます（笑）。でも、ちょっと気になるのですが、たとえパソコンでメモを取ったとしても、教師が話す内容をただ書き写すのではなく、脳内で要約し、認知的に処理しながら要約してパソコンに打ち込んだ場合、それは同じことになりますか？
Stephen: いいえ、そうはなりません。なぜかというと、キーボードの前にいると考えてみてください。
Glasp: はい。
Stephen: じゃあ、キーボードの上に指を置いて、タイピングする時に何をしているのか考えてみてください。タイピングの実際の物理的な動きはどうですか？
Glasp: 先生の話をただ聞いています。
Stephen: そうですね、でも指はどうなっていますか？
Glasp: 自動的に動いています。指を見ていません。
Stephen: そうです。指先が上下していますよね。では、ペンを持っていますか？
Glasp: はい、持てます。
Stephen: じゃあ、ペンを持って空中に自分の名前を書いてみてください。指はどう動きますか？
Glasp: 描くように動いています。
Stephen: そうですね。この動きと、タイピングの動きが違うのがわかりますよね？実際に異なる物理的な動きですよね？これを「身体性」と呼びます。つまり、物理的に違うことをしているんです。学習においては、言葉や記号で何かを書くとき、実際に書き出すことで脳内で起こることがタイピングとは異なります。もちろん、今は非常に異なる時代に生きていて、これらの研究は過去の研究に基づいており、新しい研究が進むにつれて変わるかもしれません。でも現時点では、実際に文字を書き出すこととタイピングすることには違いがあると、すべての研究が示しています。そして、これは理解できますよね。タイピングと書くことは全く違う体の使い方です。頭や肩、全体的な身体の使い方が異なります。多くの人はこれに気づいていないんです。「書いているんだから、同じだ」と思っていますが、実際には違うんです。ここが微妙な点です。これは、Daniel Kahneman の『ファスト&スロー』という本でも使われている比喩のようなものです。この本では、「速く考える」ことと「遅く考える」ことについて説明されています。ほとんどの人は速く考えます。私もそうですし、みんなそうです。なぜなら、それは近道だからです。しかし、実際に何が起こっているのかを掘り下げて見ると、それが「遅く考える」部分です。だから、タイピングが書くことと非常に違う理由の一つだと言えるでしょう。
Glasp: 興味深いですね。これを知ると面白いです。ほとんどの人はこういうことを考えませんよね。これもすべて学習科学の一部なんですよね？ほとんどの人は学習や学習に関わる要素について実際には考えません。
Stephen: そうです。
Glasp: それで、ちょっと意地悪な質問かもしれませんが、iPad の Apple Pencil でメモを取る場合、違いはあるんですか？
Stephen: まあ、もしあなたが…今、私はiPadを別の部屋に置いていて、すみません。Apple Pencilは持っていますが、基本的には同じです。なぜなら、同じ動作をしているからです。子供の頃のことを思い出してみてください。子供の頃、文字を書く動作を学びましたよね。この「身体性」と呼ばれるものがあり、学習やすべてのことがその一部なんです。文字を書くときには、そこに何かがあり、署名を書くときには、何か意味があるんです。同じ動作をしているということは、同じ脳の部分を使っていることになり、それが学習に結びついています。現時点では、学習科学の観点では、物理的にメモを取る方がタイピングよりも効果的だと言われています。もちろん、今後10年で新しい研究が進むにつれて変わるかもしれませんが、現時点ではすべての研究がそう示しています。
Glasp: なるほど。以前も話しましたが、好みの問題もありますよね？私は Kindle や紙の本を読むのが好きなんですが、好みは重要ですか？
Stephen: そうですね、ここでのポイントはこうです。多くの人が「私は聴覚学習者だ」と言います。つまり、聞くことで最もよく学べるということです。あるいは「私は視覚学習者で、見ることで学ぶのが一番いい」と言います。でも、科学が示しているのは、学習はさまざまな方法で行われるということです。実際には、好みとは異なる方法で学習することが、特に密度の高い技術的な内容を学ぶ場合には効果的な場合があります。つまり、誰もがそれぞれの方法を好むということです。聴くのが好きな人もいれば、見るのが好きな人もいますし、読書が好きな人もいます。そういったものは「好み」であって、それが「最適な学習スタイル」だというわけではありません。これは一種の神話であり、まだ広く信じられています。教師たちはよく「生徒に合わせた学習スタイルで教える」と言いますが、実際には「ベストな学習スタイル」というものはありません。生徒にはそれぞれ好みがあり、学習にはさまざまな方法があります。例えば、地理的なものを学ぶ場合、迷路に入る方が学習しやすい場合もありますが、そうではない人もいます。ですから、スタイルや好みとはそのようなことです。誰もが自分の好みを持っていますが、特定の学習スタイルが最も効果的だというわけではありません。学習内容によって異なる方法が効果的で、それが最適な方法であるということです。それが私が言いたいことです。そして、気づきましたが、ちょっと汚い言葉を使ってしまいましたね。それが禁止されていなければいいんですが。
Glasp: いいえ、大丈夫です。ところで、あなたは知識をどうやって管理していますか？ツールを使っていますか？どうやってメモを取っていますか？あなたは知識と実行のギャップが少ないように感じます。
Stephen: それはどうかな。
Glasp: あなたなら分かっているでしょう。
Stephen: 誰にでもありますよね。私にとって役立っていることがいくつかあります。前回も話したと思いますが、私は読書中に自分なりの要約をするために、ここにある3x5インチのカードを使っています。これは見えないかもしれませんが、実はスタンフォードの教授の一人である Dr. Bridget Barron のものです。「自己持続的な学習が発展の触媒となる」というテーマで、「学習エコロジーの視点」という研究論文です。私はこの論文を読んだ後、カードに要約をまとめておきます。そして、これを見返します。それがここにある理由です。見返すことで、忘れてしまったことを思い出し、また戻って学び直すんです。これが、私にとって効果的な方法なんです。
これは他のカードですが、こちらは何だったかな？これは Packard と Cole の「人間進化の制度的基盤、自己生成と学習」というものですね。これも私のリソースの一部です。見えると思いますが、私はこれに図を描いたり、思いついたことをメモしたり、構造やグラフを書いたりしています。これもまた、記憶を助け、学びを深めるための手段です。そして、鍵はこれらを見返すことです。だからここに置いてあるんです。これを見返し、振り返ることで、「ああ、そうだ、これを覚えている」「ああ、これもあったな」と思い出します。こうして、脳を拡張していくんです。
Glasp: でも、時間が経つとメモが増えてしまいますよね？すべてを持ち歩くことができなくなることもあります。デジタル化はしていないんですか？
Stephen: していません。面白いことに、ここには—下の方には見えませんが—私は毎年やっていることがあります。これを見せましょうか。実際にメモを取っています—すみません、まだ聞こえますか？
Glasp: はい、聞こえます。
Stephen: そうですね。私は手帳を使って、日々の出来事やスケジュールを書き出し、計画を立てています。1年の終わりに何をするかというと、クリスマスから年末にかけて1週間かけて、その年の毎日を振り返ります。毎日、何をしたか、何を考えていたか、どんなことを考えていたか、グラフやその他のことを見直します。だからここに置いてあるんです。これを使って振り返ることで、過去の出来事を確認できるんです。ここには過去20年間の物理的な手帳があります。だから、8年前の8月14日に何をしていたか、誰と一緒だったか、何を考えていたかがわかります。でも、それをデジタル化したかというと、していません。
Glasp: でも、情報を検索する場合、たとえば、自分のメモをインデックス化したり、特に本に関してカスタムメソッドを使ったりしていますか？
Stephen: いいえ、いいえ。あなたがしている仮定は、「情報をすぐに見つけられれば、もっとよく覚えられる」というものですよね？それは誤った仮定です。というのも、先ほど説明したように、難しい部分こそが実際には助けになるんです。つまり、何かを覚えていなかったり、見つけられなかったときに、「あれ？何をしてたんだっけ？何か言ったことがあった、これについてだった」と思い出そうとするその過程が難しく、その後、最終的に「そうだ、これだ！」となると、そのプロセスが実際には学習に役立つんです。忘れてしまったことを再び思い出し、その「稲妻」を再び発生させるということです。だから、いくつかの人にとっては、確かにすぐに見つけたいと思うかもしれません。それは実際に—いや、助けにならないと言うわけではありません。助けになります、確かに。しかし、ポイントは、情報をすぐにアクセスできることが重要ではなく、それがデジタルか物理的かは重要ではないということです。覚えていて、探しに戻り、それを見つけるというアイデアは、デジタルでも物理的でも似たようなものです。だから、それがデジタルか物理的かは問題ではありません。確かに、デジタルの方が簡単かもしれませんが、物理的に戻ってその日に遡ることが、学習を悪くするわけではありません。これ、わかりますか？ちょっと説明が難しかったかもしれませんが。
Glasp: わかります。そして、簡単に得たものは、簡単に忘れてしまうこともありますよね？
Stephen: そう、それはまさに素晴らしい表現です、Kazuki。私たちには短期記憶と長期記憶があります。短期記憶は一時的なもので、すぐに消えてしまいます。たとえば、パソコンでメモを取ると、通常それは短期記憶に入りますが、長期的に使えるようにはなりません。これが、もし長期的に悪い成績を取りたいなら、パソコンでメモを取ると良いと言った理由です。短期的にはクラスを乗り切り、短期記憶に情報を入れて試験に合格することができるかもしれませんが、それは長期的な知識として残りません。それが長期的に知識を活用するために使えないんです。皆さんも「どうしてこんなに知識があるの？」と思う人に会ったことがあるでしょう。彼らは歩く百科事典のようです。通常、彼らは非常に一生懸命に学んできたんです。そしてそれは、物理的な学習、忘れること、繰り返し学ぶことを通して得られたものです。もちろん、記憶力が非常に優れた人もいますが、大多数は努力して学んできたんです。
Glasp: それは、まさにあなたみたいですね。あなたも歩く——
Stephen: そうですね、努力はしています。ここにある本棚、普通の人はただの本だと思うかもしれませんが、これは私が実際に読んだ本です。こちらにはまだ読んでいる本や、これから読む予定の本があって、そちらの本棚にもありますが、ここの本は実際に読んだ本です。以前はもっとたくさんの本を持っていましたが、全部処分しました。今ここにあるのは、実際に読んだ本です。もちろん、すべてのページの言葉を覚えているわけではありません。でも、特定の本で得たアイデアは覚えていますし、今でも活用しています。それが学びの鍵だと思います。
Glasp: なるほど、面白いですね。でも、将来的には、わかりますよ、コンセプトは理解していますが、次の世代、未来の世代はコンピュータやPCを使って何かをすることになりますよね？そして、AIと協力する必要も出てきます。AIは今、学習においても大きなトピックです。教室でも、仕事のための学習でも同様です。ですから、将来的にAIをどのように活用すべきでしょうか？一部の人は、AIのせいで知能が低下すると言います。AIにすべてを頼るので、何かを考える時間が減ってしまうからだと言います。AIの本質とは何で、それにどう向き合うべきなのでしょうか？
Stephen: 私はAIに非常に期待しています。ChatGPTが登場したときのことを思い出しますが、まず言っておきたいのは、AIは新しいものではないということです。今はChatGPTの登場で皆が盛り上がっていますが、その基盤となる研究は何十年も前から続いています。私が2014年から2015年にかけてバークレーにいた頃も、AIに取り組んでいる人たちがいました。当時はAIという言葉は避けられていて、「機械学習」と呼ばれるようになったんです。AIは「AIの冬」とかそういう状態だったんですね。
でも、これから変わっていくと思います。ただ、AIが何なのかをまず理解しなければなりません。AIとは何か？それは統計を使ったソフトウェアです。機械が知的なのではなく、ソフトウェアが私たち人間に知的に見える情報を提供しているんです。だから、まずそのことを理解する必要があります。AIは生物学的な知能ではなく、ソフトウェアの知能だということです。
次に理解すべきことは、AIがどう機能するかということです。これは過去の知識を使用して、それを処理し、人間が「意味のある情報」と判断するものを生成するということです。これは素晴らしいことですし、どんどん良くなっていくと思います。でも、AIは人間が実際に行うことをできるようになるのでしょうか？例えば、子供を見てください。先日バーベキューをしたとき、友人の子供が来ていて、4歳か5歳くらいでした。彼らがデータなしで学んでいく様子を見ると、ソフトウェアがそれを再現できるのでしょうか？今のところ、そうは見えません。でも、たくさんの研究者がこの問題に取り組んでいて、少ないデータで学習する方法や、データなしで学習する方法を探っていますが、現時点ではソフトウェアはそこまで到達していません。将来的にどうなるかはわかりませんが、現時点ではまだそこに到達していません。
では、これが人間にどのように影響するか？私はAIをツールと捉えています。AIは私たちに異なる視点を提供し、大きなデータセットに基づいた情報を得ることができます。これは素晴らしいことです。そして、それが学習にどのように影響するかという問題です。もし情報を思い出す必要がなくなるとしたら、それは学習に影響するのでしょうか？私たちはまだわかりません。影響が出るかもしれませんし、出ないかもしれません。でも、私たちが確実に知っていることは、教育システムが一定の成果を出しているということです。私たちは、知識の転移を可能にする認知的なプロセスを持っていて、それが他の分野で応用されることを知っています。しかし、現時点ではソフトウェア知能はそれを実現していません。これはデータの制約によるものです。
HBOで放送されていた『シリコンバレー』という番組のエピソードに「ホットドッグか、ホットドッグでないか」という話がありました。主人公が人工知能システムを作るのですが、データが足りないため、できることはホットドッグかそうでないかを判断することだけです。今のところ、トレーニングデータがないと、それ以上のことはできません。でも、私はこの問題が解決されることを期待しています。
Stephen: それが発達にどのように影響するのかという点です。これが重要な部分です。私たちは何かを学んで、記憶し、歴史の中でこれが起こったということを知って、だからこうするんだ、と違った行動を取ります。でも、AIは脳の発達にどのように影響するのでしょうか？子供たちがデジタルツールを使うことで、神経のプロセスは変わるのでしょうか？まだわかっていません。これはすべて進行中の研究です。
私の楽観的な見方では、人間はおそらく最も適応力のある種だと思います。これは大きな主張ですが、私たちはとても適応力があるので、これらの技術ツールを使いこなす方向に進化していくと思います。ただ、まだ道のりは長いです。今、地球上には約80億人がいますが、AIツールにアクセスできない人も多くいます。たとえば、インドや中国のような大人口を抱える国では、多くの人がiPhoneやHuaweiのスマートフォンを買うことができない状況です。ですから、AIが学習に与える影響は一部の人には確実にありますが、他の人々には、少なくとも次の10年や20年では時間がかかるでしょう。100年、200年後には、もっと興味深いことになると思います。何が起こるか、誰もわかりません。これから200年、300年、400年、500年後には何が起こるのか、本当に想像できません。
古代の都市に行ったことがありますか？たとえば、ローマやギリシャ、ヨルダンのアンマンに行ったとき、何世紀も前の街並みを見て、その時の人々が何を考えていたか想像することがありますよね。2,000年前に、彼らが今のように世界中の人々が空気を通じて耳にイヤホンをつけて会話することを想像できたでしょうか？おそらく、次のパルテノン神殿を考えることしかできなかったでしょう。2,000年後、私たちはおそらくここにはいないでしょう。もしかしたら、皆さんは私が知らないことを知っているかもしれませんが、2,000年後にはおそらくこの地球にはいません。人間がどうなっているのか、社会がどうなっているのか、誰もわかりません。2,000年前の社会がどのように見えたかは、遺跡でわかりますが、未来がどうなるかは未知数です。
AIは学習に影響を与えるでしょうか？はい。AIは人間の能力に影響を与えるでしょうか？はい。良い面もあれば、そうでない面もあります。それが私のAIに関する考えです。
Glasp: ありがとうございます。とても興味深いですね。また、知識の転移についても触れましたが、これは今日の主要な話題の一つでもあります。Glaspは人々が学んでいることや読んでいることを共有するプラットフォームであり、ある意味で知識の転移を行っているわけですが、知識をより良く伝えるための方法とは何でしょうか？
Stephen: 興味深い質問ですね。知識をより良く伝える方法とは？
Glasp: つまり、人々が他の人々から学ぶための、より良い方法とは何でしょうか？
Stephen: そうですね、学ぶ方法はたくさんあります。問題は「より良い」という言葉です。私にとって「より良い」ことが、あなたにとって「より良い」ことと同じとは限りません。これは研究にもよくあることです。どの研究にも「ある方法」はありますが、「唯一の方法」ではありません。統計的にうまくいく場合でも、必ず一部の人々には当てはまらないことがあります。薬も同じです。アスピリンを飲んで効果があるのは80～90%の人ですが、10%の人には効果がない場合もあります。
知識の転移に関して言うと、私が知っていることや私の世界観を他の人に伝えて学んでもらう方法です。しかし、その視点がその人に合っているとは限りません。起業家をメンターするときによく言うのは、「私が言っていることは一つの方法であって、唯一の方法ではない」ということです。自分にとって最適な方法を見つける必要があります。ある特定の時間や特定の状況でうまくいったからといって、それが他の人にとってもうまくいくとは限りません。Twitterや他のソーシャルプラットフォームで人々が与えるアドバイスに対して私が抱く大きな課題の一つです。彼らは「その時、その状況でうまくいった」という仮定をしていますが、あなたがその人と同じ考え方を持っているわけではなく、同じ知識を持っているわけでもありません。ですから、その人が言っていることを自分の状況にどう適用するかを考える必要があります。これは、自分自身の判断力に関わってくる問題です。判断がうまくできる人もいれば、うまくできない人もいます。時にはAIがそれを助けることもありますし、助けにならないこともあります。
Stephen: さて、そうは言っても、知識の転移は非常に複雑でありながらシンプルなアイデアです。ある分野の基本的な学びや知識を、別の分野に適用し、良い結果を得ることです。例を挙げると、たとえば、生物学について学んでいて、特定の生物システムがどのように機能するかを理解し、それをコンピュータサイエンスに応用してコード化する方法を考え出し、それがうまく機能する場合、それが知識の転移です。つまり、生物学のシステムを取り、それに基づいて何らかのコードを使用し、それがうまくいくということです。これが知識の転移です。問題は—これをAIがまだできないと言いましたよね—人間が得意なのは、生物システムを見て、それをコードで他の何かに使える方法を見つけることです。一部の人間はこれを得意としています。これをソフトウェアができるようにはなっていません。
では、どうやって人間がそのパターンをより頻繁に見つけられるようにするかというと、それは練習にかかっています。実際に練習しなければなりません。たとえば、学校は、たくさんのランダムなことを練習する場所にすぎません。多くのことが身につき、一部は身につかないこともありますが、すべてが練習です。アメリカでは昔、練習に出なかったことで罰金を受けたバスケットボール選手がいて、彼が「練習？ゲームじゃなくて練習の話をしているんだぞ」と有名な発言をしています。練習、つまり人間が実験し、新しい方法で何かを行うことが、転移を可能にするのです。そして、その練習は時には精神的な練習、「ああ、これがうまくいくかも」と考えることかもしれませんし、実際に書き出すことかもしれません。しかし、この練習こそが、少なくとも人間がある分野の知識を別の分野に応用できるようにするものです。
では、プラットフォームとしてどうすればそれを実現できるか？それは、プラットフォームに来る人々に依存します。練習や挑戦に興味がない人たちは、そもそもプラットフォームに来ないかもしれません。そして、もし人を集めるためにお金を使っているなら、それは悪いことです。しかし、セールスの世界では、ターゲット層を知ることが重要だと言われます。つまり、ターゲット層を理解し、彼らにとって興味深い、魅力的なコンテンツを提供することが重要です。そして、特定の要素が含まれていれば、より多くの知識転移が起こるでしょう。もちろん、質問を通じて知識を転移させる方法などもありますが、ここではそれについて詳しく話す時間はありません。それが、知識やスキルを人々に伝えるための方法についての私の長い答えです。
Glasp: ありがとうございます。とても興味深いですね。少し視点が違う質問ですが、人々が学ぶのに役立つお気に入りの製品やソフトウェア、組織などはありますか？たとえば、Khan Academy や大学のオンラインコースなど、お気に入りはありますか？
Stephen: ええ、Khan Academy は本当に良いですね。学んでいる内容によって異なると思いますが、学習環境にはいくつかのタイプがあります。1つは、フォーマルな学習環境です。これは実際にクラスに行く場合です。もう1つは、構造化された学習環境、たとえばオンラインコースやMOOC（大規模公開オンラインコース）です。そしてもう1つは、インフォーマルな学習、つまり環境の中で自然に行われる学習です。これは実際にはフォーマルな学習よりも大きなものです。学習というと、ほとんどの人は学校に行くことを想像しますが、実際にはほとんどの学習は学校外で行われています。学習は、いくつかの要素に依存します。ブリジットが書いた論文について話していましたが、ちょうどここにあって面白いですね。
Stephen: そうですね、学習環境というのは何にでもなり得ます。私のお気に入りの学習環境の1つは、実はカンファレンスやサミットです。そこでは人々がアイデアを共有したり、議論したりします。私がそれを好む理由の1つは、人々がどのように話し、どのように考えているのかを聞くのが好きだからです。それが私の創造力やアイデアに刺激を与えるからです。実際、私が最も良い仕事をするのは、カンファレンスに参加しているときで、スピーカーが話している間に、私は後ろで自分のアイデアを書き留めているときです。それが私にとっての素晴らしい学習環境です。もう1つのお気に入りの学習環境は、おそらくサンフランシスコから日本への長距離フライト中です。11時間か12時間ほどかかりますが、その間に本を読んだり、メモを取ったり、色々と考えたり、出来事を消化したりします。それが私にとって最高の学習環境です。ただし、これは多くの人にとってはひどい環境だということも理解しています。赤ちゃんが泣いていたり、邪魔が入ったり、狭いスペースでの学習は、彼らにとって最悪の環境でしょう。でも、私にとってはそれが一番の学習環境なんです。
ここで覚えておいてほしいのは、学習とは、誰かがプラットフォームに来て何かを聞くことだけではないということです。学習とは、プラットフォームに来て何かを聞きながら、地下鉄に乗っていて、ストリートパフォーマーが踊っているのを見て、新しいビジネスのアイデアが浮かぶことでもあります。それも学習なんです。でも、私たちはそれを学習とは考えません。なぜなら、私たちの頭の中では学習とは、座って情報を取り入れるというものだと捉えているからです。しかし、それが唯一の学習方法ではありません。これが最初の質問に戻るのですが、私たちは「学ぶためにはYouTubeの動画を見なければならない」「学ぶためには授業を受けなければならない」「学ぶためには本を読まなければならない」という誤った前提を持っています。しかし、それは真実ではありません。実際には、徒弟制度（アプレンティスシップ）は何世紀にもわたって行われてきた最も信頼されている学習の手段の1つです。今では、認知的な徒弟制度、特に起業家精神においては、それが主流になりつつあります。だから、これが長い説明になってしまいましたが、学習環境や文脈を考えるときに、もっと広い視点を持つことが大事です。また、ロールモデルも学習にとって非常に重要です。自分がいる環境や、どのようなロールモデルを持っているかが、どれだけ学べるかに影響を与えます。これは政治家が権力を持ったときによく見られる現象です。ある研究によると、人々はその政治家を模倣し始め、その人の行動を真似る傾向があります。これは意識的にも無意識的にも起こりますが、ロールモデルは私たちの学習や物事の処理方法、そして最終的に世界でどう振る舞うかに大きな影響を与えます。ということで、長い返答になってしまいましたが、他に何かありますか？
Glasp: はい、私たちは録音しているだけなので、お時間は大丈夫ですか？
Stephen: ええ、大丈夫です。少ししたら出なければなりませんが、あと10分ほどです。
Glasp: そういう意味で、あなたが言ったことは確かに理にかなっていますね。さまざまな状況や環境に身を置くことが、新しいアイデアを引き出す助けになることがあります。そして、例えば路上での仕事が、新しいアイデアを生むことがあるように。それで、ソーシャルメディア、例えばTwitterやLinkedInは、知識転移のプラットフォームとしてどう思いますか？それは良い環境でしょうか？
Stephen: そうですね、場合によっては良いこともありますし、場合によってはそうでないこともあります。覚えておいてほしいのは、それがあなたではない誰かによってキュレーションされ、作られた環境だということです。これがまず理解すべきことです。ソーシャルメディアを使うときに、見せられるものを自分でコントロールしているわけではなく、誰かがそれを操作しているということを忘れないでください。それが良いとか悪いとか、意見はいろいろあるでしょうが、私は特にどちらでもありません。ただ、ソーシャルメディアはキュレーションされた環境だということを理解しておくべきです。
あなた自身の話に例えると、人間は3つの要素で成り立っています。学習もこれに似ていて、1つ目は生物学的な要素です。脳内の化学反応や遺伝的なプロセスが影響します。2つ目は環境です。自分がどんな環境にいるか。そして3つ目がロールモデルです。これらは意識的なロールモデルと無意識的なロールモデルがあります。これらの要素が、あなたの人生に最も大きな影響を与えます。遺伝的な要素、つまり遺伝子の表現や特定の環境が病気を引き起こすかどうかに影響を与えます。
アメリカでは18歳までの環境はほぼ家族によって決まります。両親や家族がその環境を作り上げるため、子ども自身では変えることができません。しかし、一定の年齢になると自分で環境を変えることができます。たとえば、大学進学のために引っ越したりすることが一般的です。環境は非常に重要な要素です。そしてロールモデルについては、意識的なものもあれば、無意識に取り込まれるものもあります。
今、技術業界でよく話題になるロールモデルとして、イーロン・マスクがいます。彼は、ある意味では良いロールモデルかもしれませんが、別の意味では悪いロールモデルでもあります。これもまた、個々の見方によるものです。ソーシャルメディアプラットフォームに行くと、彼が発信する内容が目に入ってきます。それは彼が意識していようがいまいが、またあなたが意識していようがいまいが、彼の影響を受けています。彼が嫌いなロールモデルかもしれませんが、その影響はあなたの行動や考え方に徐々に浸透していくのです。
これが重要な点です。自分自身にできる最も大きなことは、「集中すること」と「無視すること」です。何に集中し、何を無視するかが重要です。例として、私は子供の頃からテレビや映画が大好きでした。今でも映画が大好きでよく見に行きますが、今ではそれが時間を浪費する大きな要因であることを理解しています。ソーシャルメディアと同じように、何時間も費やすことができてしまうんです。しかし、それが自分にとって本当に良い影響を与えているかどうかを考えると、そうではないことが多いです。
スポーツも好きで、特にカレッジフットボールやカレッジバスケットボールが大好きです。今のところ、テレビを見ない時期ですが、シーズンが始まるとまた見始めます。そしてシーズンが終わるとサブスクリプションをキャンセルします。このように、何が自分に影響を与えているのかを意識的に管理しています。
LinkedInに関して言えば、おそらく他のソーシャルメディアプラットフォームよりも無害だと思っています。あまり政治的な内容や、否定的な感情を引き起こすような投稿は見かけません。だから私はLinkedInが他のプラットフォームよりも好きですね。逆に、他のプラットフォームでは、自分に影響を与えたくないものは無視するようにしています。
また、私は中学校に通う姪がいるので、彼女たちがどれだけ影響を受けているのか心配になります。彼女たちは、他人が持っているお金や権力、その他の動機にどれだけ影響を受けているのか理解していません。私は、ソーシャルメディアが登場する前の世代なので、テレビ広告などによって影響を受けていました。どんな時代でも、私たちは影響を受けていますが、それに気づくまでの間に、それが悪影響を及ぼす可能性もあります。
ですから、ソーシャルメディアプラットフォームの中には、良いものもあればそうでないものもあります。そして、消費と生産は全く異なることです。私は、若い人たちがプロジェクトに取り組んだり、創造的な活動をすることの方が、ただ他人のコンテンツを消費するよりもずっと価値があると思っています。長期的に見ると、ただ他人のコンテンツを消費することは多くの人にとってあまり満足感を得られないと思います。
Glasp: 本当にありがとうございました。時間も迫っているので、あと2つだけ質問させてください。まず1つ目ですが、私たちの視聴者には、起業家志望の方や、ライター、そしてより良く学びたいと思っている人が多いです。既にたくさんのアドバイスや学術的な知見をシェアしていただきましたが、これらの方々に向けて、より良く学ぶためのアドバイスはありますか？
Stephen: 起業家になるため、という質問ですか？
Glasp: より良く学ぶためですね。
Stephen: より良く学ぶためには、まず「学ぶことにオープンであること」が大切です。多くの場合、人々は自分では学ぶ準備ができていると思っていますが、実際にはそうではありません。彼らはバイアスを持って学びに来ています。そして、これは重要なことだと思います。ソーシャルメディアには「フォロワー」という概念がありますが、私は「フォロワー」になるのではなく「生徒」になるべきだと思います。誰かから学び、誰からでも学べるということを理解してください。たとえその人がダメな人であっても、何をすべきでないかを教えてくれることがあります。失敗はセミナーを開催すべきだと思うことがあります。「私がどのように失敗したか」という話を聞けば、「ああ、これをやらないようにしよう」と学べるからです。
もう1つのポイントは、誰から学ぶかを慎重に選ぶことです。誰から学ぶかは非常に重要です。アドバイスをくれる人はたくさんいますが、そのアドバイスの中にはひどいものもあります。バイアスがかかっていて、本人がそれに気づいていないこともあります。ですから、自分が誰の生徒になるのかをしっかりと見極める必要があります。それは、最もお金を持っている人や、最もフォロワーが多い人ではなく、価値観を持っている人、良い人間関係を築いている人、そして他者と意味のある方法でつながり、価値を提供できる人から学ぶべきです。そうした人々こそ、学ぶべき人です。必ずしも最も「人気がある」人や、最も「声が大きい」人から学ぶ必要はありません。多くの「人気がある」人たちは、実際には学ぶべきでない人たちかもしれません。それが私のアドバイスです。
Glasp: ありがとうございました。素晴らしいアドバイスです。最後の質問です。Glaspは、読んでいることや学んでいることを共有し、デジタルレガシーを残すプラットフォームですが、Stephenさんはどのようなレガシー、あるいはどのような影響を未来に残したいと思っていますか？
Stephen: レガシーや影響ですか？100年後や1,000年後に何かが残るかというと、それはあまり関係ないと理解しています。重要なことと重要でないことがあります。私が残したいレガシーは、一緒に働いた人々が、私と働いてよかったと思えることです。私と一緒に働いた人々が、自分が大切にされていたと感じ、楽しい時間を過ごしたと思ってくれることです。人生には金銭的な利益や権力以上のものがあるということを感じてもらいたい。それが私の残したいレガシーです。
結局のところ、私たちはみんな限られた時間しか生きられません。あなたも、私も、みんなそうです。そして2,000年後にはここにいないでしょう。もしかしたら、何かのブレイクスルーが起きてそうではないかもしれませんが、今のところはそうではないようです。だからこそ、今この瞬間をどうやって最大限に活かすかが重要です。私が生徒たちにいつも言うのは、「過去は有限だが、未来は無限だ」ということです。私たちがこれまでにしてきたことは全て固定されていて、変えることはできません。昨日に戻って何かを変えることはできません。しかし、未来は無限です。この瞬間から何でもできるんです。私はこの場を離れて外に出て、街中で踊ることだってできます。未来には無限の可能性があります。だからこそ、人間としてこの無限の未来をどうやって最大限に活かすかが大事なんです。それが仕事であろうと、人間関係であろうと、どうやって喜びや楽しみを見つけ、刺激を与えてくれる人々と一緒に過ごすかが重要だと思います。それが私が残したいレガシーです。
Glasp: 素晴らしいですね。
Stephen: 本当にありがとうございました。お役に立てることを願っています。次の打ち合わせがあるので、そろそろ失礼しますが、本当に楽しかったです。
Glasp: ありがとうございました。
Stephen: ありがとう、さようなら。
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