やる気に関する驚きの科学

ダニエル・ピンク 「やる気に関する驚きの科学」

Dan Pink: The puzzle of motivation

Youtube動画

YouTube 動画


やる気に関する驚きの科学 の英文日本語訳と感想

(興味があれば読んでください)

英文日本語訳資料


I need to make a confession at the outset here. 
最初に告白させてください

A little over 20 years ago I did something that I regret, 
20年ほど前にした あることを 私は後悔しています 

something that I'm not particularly proud of, something that, in many ways, 
あまり自慢できないようなことを してしまいました

I wish no one would ever know, 
誰にも知られたくないと思うようなことです

but here I feel kind of obliged to reveal. (Laughter) 
それでも明かさなければならないと感じています (ざわざわ) 

In the late 1980s, in a moment of youthful indiscretion, I went to law school. (Laughter)
1980年代の後半に 私は若気の至りから ロースクールに行ったのです (笑)

Now, in America law is a professional degree:
アメリカでは 法律は専門職学位です  

you get your university degree, then you go on to law school. 
まず大学を出て それからロースクールへ行きます

And when I got to law school, I didn't do very well.
ロースクールで私は あまり成績が芳しくありませんでした 

To put it mildly, I didn't do very well. 
控えめに言ってもあまり良くなく

I, in fact, graduated in the part of my law school class that made the top 90 percent possible. (Laughter) Thank you. 
 上位90パーセント以内という成績で 卒業しました (笑)  どうも

I never practiced law a day in my life;
法律関係の仕事はしたことがありません 

I pretty much wasn't allowed to. (Laughter)
やらせてもらえなかったというべきかも (笑)

But today, against my better judgment, against the advice of my own wife, 
しかしながら今日は  良くないことだとは思いつつ 妻の忠告にも反しながら

I want to try to dust off some of those legal skills -- what's left of those legal skills. 
この法律のスキルを 再び引っ張り出すことにしました

I don't want to tell you a story. 
今日はストーリーは語りません

I want to make a case. 
主張を立証します

I want to make a hard-headed, evidence-based, dare I say lawyerly case, for rethinking how we run our businesses.
合理的で 証拠に基づいた 法廷におけるような論証で ビジネスのやり方を再考してみたいと思います

So, ladies and gentlemen of the jury, take a look at this. 
陪審員の皆さん こちらをご覧ください

This is called the candle problem.
これは「ロウソクの問題」と呼ばれるものです

Some of you might have seen this before. 
ご存じの方もいるかもしれません

It's created in 1945 by a psychologist named Karl Duncker. 
1945年に カール ドゥンカーという心理学者が この実験を考案し 

Karl Duncker created this experiment that is used in a whole variety of experiments in behavioral science. 
様々な行動科学の実験で用いました 

And here's how it works. Suppose I'm the experimenter. 
ご説明しましょう 私が実験者だとします

I bring you into a room. I give you a candle, some thumbtacks and some matches. 
 私はあなた方を部屋に入れて ロウソクと 画鋲と マッチを渡します 

And I say to you, "Your job is to attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table."
そしてこう言います  「テーブルに蝋がたれないように ロウソクを壁に 取り付けてください」

Now what would you do?
あなたならどうしますか?

Now many people begin trying to thumbtack the candle to the wall. 
多くの人は 画鋲でロウソクを 壁に留めようとします

Doesn't work. Somebody, some people 
でも うまくいきません

-- and I saw somebody kind of make the motion over here 
 あそこで 手真似をしている人がいましたが

-- some people have a great idea where they light the match, melt the side of the candle, try to adhere it to the wall. 
マッチの火でロウソクを溶かして 壁にくっつけるというアイデアを思いつく人もいます

It's an awesome idea. Doesn't work. 
いいアイデアですが うまくいきません

And eventually, after five or 10 minutes, most people figure out the solution,
5分か10分すると たいていの人は解決法を見つけます 

which you can see here. 
このようにすればいいのです

The key is to overcome what's called functional fixedness. 
鍵になるのは「機能的固着」を乗り越えるということです

You look at that box and you see it only as a receptacle for the tacks. 
最初あの箱を見て 単なる画鋲の入れ物だと思います

But it can also have this other function, as a platform for the candle. 
しかしそれは別な使い方をすることもでき ロウソクの台になるのです 

The candle problem.
これがロウソクの問題です

Now I want to tell you about an experiment using the candle problem, 
次にサム グラックスバーグという科学者がこのロウソクの問題を使って行った 実験をご紹介します

done by a scientist named Sam Glucksberg, who is now at Princeton University in the U.S. 
彼は現在プリンストン大学にいます 

This shows the power of incentives. Here's what he did.
この実験でインセンティブの力がわかります

He gathered his participants. And he said, 
 彼は参加者を集めて  こう言いました

"I'm going to time you. How quickly you can solve this problem?"
「この問題をどれくらい早く解けるか時計で計ります」

To one group he said, "I'm going to time you to establish norms,
そして1つのグループには この種の問題を解くのに

averages for how long it typically takes someone to solve this sort of problem."
一般にどれくらい時間がかかるのか 平均時間を知りたいのだと言います

To the second group he offered rewards.
もう1つのグループには 報酬を提示します 

He said, "If you're in the top 25 percent of the fastest times, you get five dollars.
「上位25パーセントの人には 5ドルお渡しします

If you're the fastest of everyone we're testing here today, you get 20 dollars."
 1番になった人は 20ドルです」

Now this is several years ago. Adjusted for inflation,
これは何年も前の話なので 物価上昇を考慮に入れれば 

it's a decent sum of money for a few minutes of work.
数分の作業でもらえる金額としては 悪くありません

It's a nice motivator.
十分なモチベーションになります

Question: How much faster did this group solve the problem?
このグループはどれくらい早く 問題を解けたのでしょう? 

Answer: It took them, on average, three and a half minutes longer.
答えは 平均で― 3分半 余計に時間がかかりました

Three and a half minutes longer.
3分半長くかかったのです

Now this makes no sense right? 
そんなのおかしいですよね? 

I mean, I'm an American.
私はアメリカ人です 

I believe in free markets.
自由市場を信じています

That's not how it's supposed to work. Right? (Laughter)
そんな風になるわけがありません (笑) 

If you want people to perform better, you reward them. Right? 
人々により良く働いてもらおうと思ったら 報酬を出せばいい 

Bonuses, commissions, their own reality show. Incentivize them. 
ボーナスに コミッション  あるいは何であれ― インセンティブを与えるのです

That's how business works. 
ビジネスの世界ではそうやっています

But that's not happening here. 
しかしここでは結果が違いました

You've got an incentive designed to sharpen thinking and accelerate creativity, 
思考が鋭くなり クリエイティビティが加速されるようにと インセンティブを用意したのに

and it does just the opposite. 
結果は反対になりました 

It dulls thinking and blocks creativity.
思考は鈍くクリエイティビティは阻害されたのです

And what's interesting about this experiment is that it's not an aberration. 
この実験が興味深いのは それが例外ではないということです 

This has been replicated over and over and over again, for nearly 40 years.
この結果は何度も何度も 40年に渡って再現されてきたのです

These contingent motivators -- if you do this, then you get that -- work in some circumstances. 
この成功報酬的な動機付け―If Then式に 「これをしたら これが貰える」というやり方は 状況によっては機能します

But for a lot of tasks, they actually either don't work or, often, they do harm. 
しかし多くの作業ではうまくいかず 時には害にすらなります

This is one of the most robust findings in social science,
これは社会科学における 最も確固とした発見の1つです

and also one of the most ignored.
そして最も無視されている発見でもあります

I spent the last couple of years looking at the science of human motivation,
私はこの数年というもの 動機付けの科学に注目してきました

particularly the dynamics of extrinsic motivators and intrinsic motivators. 
特に外的動機付けと内的動機付けの ダイナミクスについてです

And I'm telling you, it's not even close. 
大きな違いがあります

If you look at the science, there is a mismatch between what science knows and what business does. 
これを見ると 科学が解明したことと ビジネスで行われていることに食い違いがあるのがわかります

And what's alarming here is that our business operating system 
ビジネス運営のシステム

-- think of the set of assumptions and protocols beneath our businesses, 
つまりビジネスの背後にある前提や手順においては

how we motivate people, how we apply our human resources 
どう人を動機付け どう人を割り当てるかという問題は

-- it's built entirely around these extrinsic motivators, around carrots and sticks. 
もっぱら外的動機付け アメとムチにたよっています

That's actually fine for many kinds of 20th century tasks. 
20世紀的な作業の多くでは これは実際うまくいきます

But for 21st century tasks, that mechanistic, reward-and-punishment approach doesn't work, often doesn't work,
しかし21世紀的な作業には 機械的なご褒美と罰というアプローチは 機能せず うまくいかないか 害になるのです

and often does harm. Let me show you what I mean.
どういうことか説明しましょう

So Glucksberg did another experiment similar to this where he presented the problem in a slightly different way,
グラックスバーグはこれと似た別な実験もしました このように若干違った形で 問題を提示したのです

like this up here. Okay? Attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table.
机に蝋がたれないようにロウソクを壁に付けてください 

Same deal.
条件は同じ

You: we're timing for norms. 
あなたたちは平均時間を計ります  

You: we're incentivizing. 
あなたたちにはインセンティブを与えます

What happened this time?
どうなったのでしょう?

This time, the incentivized group kicked the other group's butt. Why?
今回は― インセンティブを与えられたグループの方が断然勝ちました なぜでしょう?

Because when the tacks are out of the box, it's pretty easy isn't it? (Laughter)
箱に画鋲が入っていなかったら 問題はバカみたいに簡単になるからです   (「サルでもわかる」ロウソクの問題) (笑)

If-then rewards work really well for those sorts of tasks,
If Then式の報酬は このような作業にはとても効果があります

where there is a simple set of rules and a clear destination to go to.
単純なルールと 明確な答えがある場合です

Rewards, by their very nature, narrow our focus, concentrate the mind;
報酬というのは 視野を狭め 心を集中させるものです

that's why they work in so many cases. 
報酬が機能する場合が多いのはそのためです

And so, for tasks like this, a narrow focus, where you just see the goal right there, 
だからこのような 狭い視野で 目の前にあるゴールを  

zoom straight ahead to it, 
まっすぐ見ていればよい場合には

they work really well. 
うまく機能するのです

But for the real candle problem, you don't want to be looking like this. 
しかし本当のロウソクの問題では そのような見方をしているわけにはいきません

The solution is not over here.
答えが目の前に転がってはいないからです

The solution is on the periphery. You want to be looking around. 
周りを見回す必要があります

That reward actually narrows our focus and restricts our possibility.
報酬は視野を狭め 私たちの可能性を限定してしまうのです

Let me tell you why this is so important. 
これがどうしてそんなに重要なことなのでしょうか

In western Europe, in many parts of Asia, in North America, in Australia,
西ヨーロッパ アジアの多く 北アメリカ オーストラリアなどでは

white-collar workers are doing less of this kind of work, and more of this kind of work. 
ホワイトカラーの仕事には このような種類の仕事は少なく このような種類の仕事が増えています

That routine, rule-based, left-brain work 
ルーチン的 ルール適用型 左脳的な仕事 

-- certain kinds of accounting,  certain kinds of financial analysis, certain kinds of computer programming 
ある種の会計 ある種の財務分析 ある種のプログラミングは

-- has become fairly easy to outsource,
簡単にアウトソースできます

fairly easy to automate. 
簡単に自動化できます

Software can do it faster. 
ソフトウェアのほうが早くできます

Low-cost providers around the world can do it cheaper. 
世界中に低価格のサービス提供者がいます

So what really matters are the more right-brained creative, conceptual kinds of abilities.
だから重要になるのは もっと右脳的で クリエイティブな 考える能力です

Think about your own work. Think about your own work. 
ご自分の仕事を考えてみてください

Are the problems that you face, or even the problems we've been talking about here, are those kinds of problems
あなた方が直面している問題は あるいは私たちが― この場で議論しているような問題は こちらの種類でしょうか?

-- do they have a clear set of rules, and a single solution? No. 
明確なルールと 1つの答えがあるような? そうではないでしょう

The rules are mystifying. 
ルールはあいまいで 

The solution,  if it exists at all, is surprising and not obvious. 
答えは そもそも存在するとしての話ですが  驚くようなものであり けっして自明ではありません

Everybody in this room is dealing with their own version of the candle problem.
ここにいる誰もが その人のバージョンの ロウソクの問題を扱っています

And for candle problems of any kind, in any field, those if-then rewards, 
そしてロウソクの問題は どんな種類であれ どんな分野であれ

the things around which we've built so many of our businesses, don't work.
If Then式の報酬は― 企業の多くはそうしていますが― 機能しないのです

Now, I mean it makes me crazy. 
これには頭がおかしくなりそうです

And this is not -- here's the thing. 
どういうことかというと 

This is not a feeling. Okay? 
これは感情ではありません 

I'm a lawyer; I don't believe in feelings. 
私は法律家です 感情なんて信じません

This is not a philosophy.
これは哲学でもありません

I'm an American; I don't believe in philosophy. (Laughter) 
私はアメリカ人です 哲学なんて信じません (笑)

This is a fact -- or, as we say in my hometown of Washington, D.C., a true fact. (Laughter) (Applause) 
これは事実なのです 私が住んでいるワシントンDCでよく使われる言い方をすると 真実の事実です (笑) (拍手)

Let me give you an example of what I mean. 
例を使って説明しましょう 証拠の品を提示します

Let me marshal the evidence here, because I'm not telling you a story,
私はストーリーを語っているのではありません

I'm making a case.
立証しているのです

Ladies and gentlemen of the jury, some evidence: 
陪審員の皆さん 証拠を提示します

Dan Ariely, one of the great economists of our time, 
ダン アリエリーは現代における最高の経済学者の1人です

he and three colleagues,  did a study of some MIT students. 
彼は3人の仲間とともに MITの学生を対象に実験を行いました

They gave these MIT students a bunch of games, 
学生たちにたくさんのゲームを与えます 

and motor skills, and concentration. 
クリエイティビティや 運動能力や 集中力が要求されるようなゲームです

And the offered them, for performance, three levels of rewards: 
そして成績に対する報酬を 3種類用意しました

small reward, medium reward, large reward. Okay? 
小さな報酬 中くらいの報酬 大きな報酬です

If you do really well you get the large reward, on down. 
非常にいい成績なら全額 いい成績なら半分の報酬がもらえます  

What happened? 
どうなったのでしょう? 

As long as the task involved only mechanical skill bonuses worked as they would be expected: the higher the pay, the better the performance. Okay? 
タスクが機械的にできるものである限りは 報酬は期待通りに機能し 報酬が大きいほど パフォーマンスが良くなった


But one the task called for even rudimentary cognitive skill, 
「 しかし認知能力が多少とも 要求されるタスクになると 

a larger reward led to poorer performance. 
より大きな報酬は より低い成績をもたらした」

Then they said, 
それで彼らはこう考えました 

"Okay let's see if there's any cultural bias here. 
「文化的なバイアスがあるのかもしれない 

Lets go to Madurai, India and test this." 
インドのマドゥライで試してみよう」

Standard of living is lower. In Madurai, 
生活水準が低いので 

a reward that is modest in North American standards, is more meaningful there. 
北アメリカではたいしたことのない報酬が マドゥライでは大きな意味を持ちます

Same deal. 
実験の条件は同じです

A bunch of games, three levels of rewards. What happens? 
たくさんのゲームと 3レベルの報酬 どうなったのでしょう? 

People offered the medium level of rewards did no better than people offered the small rewards. 
中くらいの報酬を提示された人たちは 小さな報酬の人たちと成績が変わりませんでした

But this time, people offered the highest rewards, they did the worst of all. 
しかし今回は 最大の報酬を提示された人たちの成績が 最低になったのです

In eight of the nine tasks we examined across three experiments, higher incentives led to worse performance.
「3回の実験を通して 9つのタスクのうちの8つで より高いインセンティブがより低い成績という結果となった」

Is this some kind of touchy-feely socialist conspiracy going on here? No. 
これはおなじみの 感覚的な 社会主義者の陰謀なのでしょうか?

These are economists from MIT, from Carnegie Mellon, from the University of Chicago. 
いいえ 彼らはMITに カーネギーメロンに シカゴ大学の経済学者です

And do you know who sponsored this research? 
そしてこの研究に資金を出したのはどこでしょう?

The Federal Reserve Bank of the United States. 
合衆国連邦準備銀行です

That's the American experience.
これはまさにアメリカの経験なのです

Let's go across the pond to the London School of Economics 
海の向こう ロンドン スクール オブ エコノミクス (LSE) に 行ってみましょう 

-- LSE, London School of Economics, alma mater of 11 Nobel Laureates in economics. 
11人のノーベル経済学賞受賞者を輩出しています

Training ground for great economic thinkers like George Soros, and Friedrich Hayek, and Mick Jagger. (Laughter) 
 偉大な経済の頭脳がここで学んでいます ジョージ ソロス、フリードリヒ ハイエク、 ミック ジャガー (笑) 

Last month, just last month, economists at LSE looked at 51 studies of pay-for-performance plans,inside of companies.
先月 ほんの先月のこと LSEの経済学者が 企業内における 成果主義を導入した工場 51の事例を調べました

Here's what the economists there said:
彼らの結論は 

"We find that financial incentives can result in a negative impact on overall performance."
「金銭的なインセンティブは… 全体的なパフォーマンスに対しマイナスの影響を持ちうる」ということでした

There is a mismatch between what science knows and what business does. 
科学が見出したことと ビジネスで行われていることの間には 食い違いがあるのです

And what worries me, as we stand here in the rubble of the economic collapse, 
この潰れた経済の瓦礫の中に立って 私が心配するのは

is that too many organizations are making their decisions, their policies about talent and people, based on assumptions that are outdated, unexamined, 
 あまりに多くの組織が その決断や 人や才能に関するポリシーを 時代遅れで検証されていない前提に基づいて行っている

and rooted more in folklore than in science.
科学よりは神話に基づいて行っているということです

And if we really want to get out of this economic mess, 
この経済の窮地から抜けだそうと思うなら

and if we really want high performance on those definitional tasks of the 21st century, 
21世紀的な答えのないタスクで 高いパフォーマンスを出そうと思うのなら

the solution is not to do more of the wrong things, 
間違ったことを これ以上続けるのはやめるべきです

to entice people with a sweeter carrot, 
人をより甘いアメで誘惑したり 

or threaten them with a sharper stick. 
より鋭いムチで脅すのはやめることです

We need a whole new approach.
まったく新しいアプローチが必要なのです

And the good news about all of this is that the scientists who've been studying motivation have given us this new approach. 
いいニュースは 科学者たちが 新しいアプローチを示してくれているということです

It's an approach built much more around intrinsic motivation. 
内的な動機付けに基づくアプローチです

Around the desire to do things because they matter,  because we like it, because they're interesting, because they are part of something important. 
重要だからやる 好きだからやる 面白いからやる 何か重要なことの一部を担っているからやる 

And to my mind, that new operating system for our businesses revolves around three elements:
ビジネスのための新しい運営システムは 3つの要素を軸にして回ります

autonomy, mastery and purpose. Autonomy: the urge to direct our own lives. 
自主性 成長 目的 自主性は 自分の人生の方向は自分で決めたいという欲求です

Mastery: the desire to get better and better at something that matters. 
成長は 何か大切なことについて上達したいということです

Purpose: the yearning to do what we do in the service of something larger than ourselves. 
目的は 私たち自身よりも大きな何かのために やりたいという切望です

These are the building blocks of an entirely new operating system for our businesses.
これらが私たちのビジネスの全く新しい 運営システムの要素なのです

I want to talk today only about autonomy. 
今日は自主性についてだけお話ししましょう 

In the 20th century, we came up with this idea of management. 
20世紀にマネジメントという考えが生まれました

Management did not emanate from nature. Management is like 
マネジメントというのは自然に生じたものではありません

-- it's not a tree, it's a television set. Okay? 
マネジメントは木のようなものではなく テレビのようなものです

Somebody invented it. 
誰かが発明したのです 

And it doesn't mean it's going to work forever. 
永久に機能しつづけはしないということです

Management is great.
マネジメントは素晴らしいです

Traditional notions of management are great if you want compliance. 
服従を望むなら 伝統的なマネジメントの考え方は ふさわしいものです

But if you want engagement, self-direction works better.
しかし参加を望むなら 自主性のほうがうまく機能します

Let me give you some examples of some kind of radical notions of self-direction. 
自主性について少し過激な考え方の 例を示しましょう

What this means -- you don't see a lot of it, 
あまり多くはありませんが 

but you see the first stirrings of something really interesting going on, 
非常に面白いことが起きています

because what it means is paying people adequately and fairly, absolutely -- getting the issue of money off the table, 
人々に適切に 公正に 間違いなく 支払い お金の問題はそれ以上考えさせないことにします


and then giving people lots of autonomy. 
そして人々に大きな自主性を認めます 

Let me give you some examples.
具体的な例でお話しします

How many of you have heard of the company Atlassian? 
Atlassianという会社をご存じの方はどれくらいいますか? (誰も手を挙げない) 

It looks like less than half. (Laughter) 
…半分もいない感じですね (笑) 

Atlassian is an Australian software company. 
Atlassianはオーストラリアのソフトウェア会社です 

And they do something incredibly cool. 
彼らはすごくクールなことをやっています

A few times a year they tell their engineers, 
1年に何回か エンジニアたちに言うのです

"Go for the next 24 hours and work on anything you want,
「これから24時間何をやってもいい 

 as long as it's not part of your regular job. 
普段の仕事の一部でさえなければ何でもいい 

Work on anything you want." 
何でも好きなことをやれ」

So that engineers use this time to come up with a cool patch for code, 
エンジニアたちはこの時間を使って コードを継ぎ接ぎしたり 

come up with an elegant hack. 
エレガントなハックをしたりします

Then they present all of the stuff that they've developed to their teammates, 
そしてその日の終わりには 雑然とした全員参加の会合があって

to the rest of the company, in this wild and wooly all-hands meeting at the end of the day.
チームメートや会社のみんなに 何を作ったのか見せるのです


And then, being Australians, everybody has a beer.
オーストラリアですからみんなでビールを飲みます

They call them FedEx Days. Why? 
彼らはこれを「FedExの日」と呼んでいます  なぜかって? 

Because you have to deliver something overnight.
それは何かを一晩で送り届けなければならないからです

It's pretty. 
素敵ですよね

It's not bad. It's a huge trademark violation, but it's pretty clever. (Laughter) 
商標権は侵害しているかもしれませんが ピッタリしています (笑)

That one day of intense autonomy has produced a whole array of software fixes that might never have existed.
この1日の集中的な自主活動で生まれた 多数のソフトウェアの修正は この活動なしには生まれなかったでしょう

And it's worked so well that Atlassian has taken it to the next level with 20 Percent Time 
これがうまくいったので次のレベルへと進み 「20パーセントの時間」を始めました

-- done, famously, at Google
Googleがやっていることで有名ですね 

-- where engineers can work, spend 20 percent of their time working on anything they want. 
エンジニアは仕事時間の20パーセントを 何でも好きなことに使うことができます

They have autonomy over their time, their task, their team, their technique. Okay? 
時間、タスク、チーム、使う技術 すべてに自主性が認められます

Radical amounts of autonomy. 
すごく大きな裁量です

And at Google, as many of you know, 
そしてGoogleでは よく知られている通り

about half of the new products in a typical year are birthed during that 20 Percent Time: 
新製品の半分近くが この20パーセントの時間から生まれています 

things like Gmail, Orkut, Google News.
Gmail、Orkut、Google Newsなどがそうです

Let me give you an even more radical example of it: 
さらに過激な例をご紹介しましょう

something called the Results Only Work Environment, 
完全結果志向の職場環境」と呼ばれるものがあります

the ROWE, created by two American consultants, 
「 ROWE (Results Only Work Environment) アメリカのコンサルタントたちにより考案され

in place in place at about a dozen companies around North America. 
実施している会社が北アメリカに10社ばかりあります

In a ROWE people don't have schedules. 
ROWEでは 人々にはスケジュールがありません

They show up when they want. 
好きなときに出社できます

They don't have to be in the office at a certain time, or any time. 
 特定の時間に会社にいなきゃいけないということがありません

They just have to get their work done.
全然行かなくてもかまいません


How they do it,  when they do it, where they do it, is totally up to them. 
ただ仕事を成し遂げれば良いのです どのようにやろうと いつやろうと どこでやろうと かまわないのです

Meetings in these kinds of environments are optional.
そのような環境では ミーティングはオプショナルです

What happens? 
どんな結果になるのでしょう? 

Almost across the board, 
ほとんどの場合 

productivity goes up, 
生産性は上がり

worker engagement goes up, 
雇用期間は長くなり 

worker satisfaction goes up, 
社員満足度は上がり

turnover goes down. 
離職率は下がります

Autonomy, mastery and purpose, These are the building blocks of a new way of doing things. 
自主性 成長 目的は 物事をする新しいやり方の構成要素なのです

Now some of you might look at this and say, 
こういう話を聞いて 

"Hmm, that sounds nice, but it's Utopian." 
「結構だけど 夢物語だね」と言う人もいることでしょう

And I say, "Nope. I have proof."
違います 証拠があるのです

The mid-1990s, Microsoft started an encyclopedia called Encarta. 
1990年代半ば Microsoftは Encartaという百科事典を作り始めました 

They had deployed all the right incentives, all the right incentives. 
適切なインセンティブを設定しました

They paid professionals to write and edit thousands of articles. 
何千というプロにお金を払って 記事を書いてもらいました

Well-compensated managers oversaw the whole thing to make sure it came in on budget and on time. 
たっぷり報酬をもらっているマネージャが全体を監督し 予算と納期の中で出来上がるようにしました 

A few years later another encyclopedia got started.
何年か後に 別な百科事典が開始されました

Different model, right? 
別なモデルを採っていました

Do it for fun. 
楽しみでやる

No one gets paid a cent, or a Euro or a Yen. 
1セント、1ユーロ、1円たりとも支払われません

Do it because you like to do it.
みんな好きだからやるのです

Now if you had, just 10 years ago,
ほんの10年前に 

if you had gone to an economist, anywhere, and said, 
経済学者のところへ行ってこう聞いたとします

"Hey, I've got these two different models for creating an encyclopedia. 
 「ねえ 百科事典を作る2つのモデルを考えたんだけど 

If they went head to head, who would win?" 
対決したらどっちが勝つと思います?」

10 years ago you could not have found a single sober economist anywhere on planet Earth who would have predicted the Wikipedia model.
10年前 この地球上のまともな経済学者で Wikipediaのモデルが勝つという人は 1人もいなかったでしょう

This is the titanic battle between these two approaches. 
これは 2つのアプローチの 大きな対決なのです

This is the Ali-Frazier of motivation. Right? 
モチベーションにおけるアリ vs フレージャー戦です

This is the Thrilla' in Manila. Alright? 

Intrinsic motivators versus extrinsic motivators. 
伝説のマニラ決戦です

Autonomy, mastery and purpose, versus carrot and sticks. 
内的な動機付け vs 外的な動機付け 自主性 成長 目的 vs アメとムチ 

And who wins? 
そしてどちらが勝つのでしょう?

Intrinsic motivation, autonomy, mastery and purpose, in a knockout. Let me wrap up.
内的な動機付け 自主性 成長 目的が ノックアウト勝利します まとめましょう

There is a mismatch between what science knows and what business does. 
科学が解明したことと ビジネスで行われていることの間には食い違いがあります

And here is what science knows.
科学が解明したのは 

One: Those 20th century rewards, 
1. 20世紀的な報酬

those motivators we think are a natural part of business, do work, 
ビジネスで当然のものだとみんなが思っている動機付けは 機能はするが

but only in a surprisingly narrow band of circumstances. 
驚くほど狭い範囲の状況にしか合いません 

Two: Those if-then rewards often destroy creativity. 
2. If Then式の報酬は 時にクリエイティビティを損なってしまいます

Three: The secret to high performance isn't rewards and punishments, but that unseen intrinsic drive 
3. 高いパフォーマンスの秘訣は 報酬と罰ではなく 見えない内的な意欲にあります

-- the drive to do things for their own sake. 
自分自身のためにやるという意欲 

The drive to do things cause they matter.
それが重要なことだからやるという意欲

And here's the best part.Here's the best part. 
大事なのは― 

We already know this. 
私たちがこのことを知っているということです

The science confirms what we know in our hearts. 
科学はそれを確認しただけです

So, if we repair this mismatch between what science knows and what business does, 
科学知識とビジネスの慣行の間の このミスマッチを正せば

if we bring our motivation, notions of motivation into the 21st century, 
21世紀的な動機付けの考え方を 採用すれば

if we get past this lazy, dangerous, ideology of carrots and sticks, 
怠惰で危険でイデオロギー的な アメとムチを脱却すれば

we can strengthen our businesses, 
私たちは会社を強くし 多くのロウソクの問題を解き

we can solve a lot of those candle problems, 
そしておそらくは 世界を変えることができるのです

and maybe, maybe, maybe we can change the world. I rest my case. (Applause)
これにて立証を終わります (拍手)


単語

confession
自白する、告白する

outset
初めに

in many ways
いろいろに

obliged
~せざるをえない

indiscretion
無分別、軽率な行動

dust off
ちりを払う、再び使う用意をする

dare
あえて~する

receptacle
入れ物

incentive
動機、報酬

norm
標準、平均、ノルマ

typically
一般的に、大体は

adjust
調整する、直す

decent
まとも

commission
委任、依頼

dull
鈍い、鈍感な

aberration
異常、脱線

contingent
条件として、偶然性

circumstances
状況、環境

robust
たくましい、強健な

extrinsic
外部からの

intrinsic
内部の、固有の

beneath
下に

assumptions
仮設

entirely
全く、完全に

punishment
処罰

periphery
周囲、外面

fairly
公平に、公正に

as long as
~だけずっと、~さえすれば

rudimentary
基本の、初歩の

cognitive
認知の

touchy-feely
感覚的な

conspiracy
陰謀

Laureates
受賞者

pay-for-performance
成果主義

outdated
時代遅れ

folklore
習慣、民間伝承

entice
そそのかす

to my mind
私の考えでは

Mastery
習得、支配

autonomy
自主性

emanate
発散する

compliance
服従、承諾、法令順守

radical
過激な、革新的な

notion
観念、考え

stirring
興奮、感動的な

adequately
適切に、十分に

come up with 
追いつく、持ち出す。提案する

all-hands
全員

woolly
羊毛のような、ぼんやりとした

violation
侵害

dozen
ダース、数十

engagement
雇用、契約

Nope
いいや

compensate
補償する

sober
酔っていない、まとも

circumstances
状況、事情
Comments