他方、製造工程で最初にミスが発生する確率は4/25である。32.8%で、1/3よりは少し小さい。過去の事象は、すでに確定している。このプロジェクトの失敗が製造工程で生じたのか、真実はYesかNoか、ゼロか1かの、いずれかだ。その真実は、わたし達には知り得ない。わかるのは、「ミスは製造工程で生じた」という関する仮説の確からしさ(主観確率)で、それがこの場合、32.8%なのである。主観確率とは奇妙な概念だが、それでも数学的には確率の公理論を満たせるので、確率とよばれる。頻度論とちがい、一度限りの事象に関する仮説の確からしさを、周辺の観測事実を援用しながら計算し更新していくので、主観確率の概念はプロジェクト・リスク分析などにも用いられる。プロジェクトは個別でユニークな仕事であり、そこで起きる事象はつねに一度限りだからだ。プロジェクトの事後に行われる原因分析も、だから本当は確率的な推論なのである。わたし達の思考習慣は、そういう風になっていないことが多い。一般に法律論は確定的な因果律を求めたがる。「AはXの原因と断定できるか」が、法律家の問いだ。断定できなければ無罪放免とする。「疑わしきは罰せず」の原則である。これは法制度の安全弁となっている訳だが、その代わり、昔の公害と疾病発生のように、因果関係が立証できないと、免責されがちになる(放射線量と健康被害の議論などもその同類で、確定的な因果関係があるとも、ないとも、断定するのは困難だろう)。法的責任がからむと、そもそも客観的事実を共通認識する事自体が難しくなる。いう訳ではないが、これが組織ではしばしば逆転して「疑わしきは原因を探せ」「疑わしきは担当者を責めろ」の原則(?)が生まれる。原因分析の推論は「責任追及」に支配されがちとなるため、「疑わしき」リスクは排除する方向に、皆が動く。ないと自分が責任を問われ、組織から排除されかねないからである。した習慣は、わたしが「安全第一主義」と名付けた組織文化をもつところでは普通に行われている。発注しないIT部門、皆このたぐいだ。トラブルが発生したら、疑わしき部門や担当者を必死に探し出し、皆が自分以外の誰かの責任だといいたてる。なるだけで、失敗の経験から本当に学ぶことは難しい。そこまでひどくない場合でも、トラブル事象が起きると、性急にその「原因説明」をしたがる人は多い。新製品ラインがトラブった。詳しく調べると製造工程の人の判断ミスだった。前にも似たトラブルはあったなあ。そこで担当者を含む部署に訓示が出され、チェックを徹底するよう指示が出された・・これで安心するのは早計である。人はミスをする存在だからだ。ミスは上流工程ほど影響が大きい。先ほどの計算の続きをしめすと、失敗が生じたとき、根本原因が設計工程にある確率は41.0%、製造工程起因が32.8%、据付工程起因が26.2%だ。今回は製造で問題が生じたが、つぎに問題が起きたら、設計から疑ってみるべきである。1、2回の経験で原因を決めつけるのは性急に過ぎるのだ。それは、確率的なゆらぎが絡む問題については、学びは長期的・統計的でなければならない、ということだ。個別の結果に対して、すぐ原因を特定して性急に学ぼうとしてはいけない。それは初動で戦友を失った空軍のパイロットをさらに詮索するようなものだ。野球では強打者でさえ、打率は3割程度である。したら、イチローが個別の打席で凡打だった原因を毎回議論して役に立つか、ということだ。少なくとも数試合、傾向を見なければ調子は論じられない。ゆらぎのある事象の原因分析においては、大きな傾向・パターンを見るべきである。一定確率でミスをする。それを防ぐにはシステムが必要で、システムを考えるには時間をかけた観察が大切だ。経験から性急に学びすぎない態度が肝心なのである。(追記)上記の3工程の問題は、その昔、早稲田の入試に出たという問題を下敷きにしたものだ。元の問題は「5回に1回の割合で帽子を忘れるくせのある人が、正月にA、B、Cの3軒を順に年始回りをして家に帰ったとき、帽子を忘れていることに気がついた。2番目の家Bに忘れてきた確率を求めよ」だった。Cの家に忘れてきた確率=26.2%になる。帽子を忘れてないかを最初にたずねるべきは、Aの家だということになる。三つの家は同じ条件のなのに、確率が違うのは直感的に奇妙に思えるだろう。前の家で帽子を忘れたら、次の家ではもう忘れようがないのだ。わたし達の直感は、かくのごとく確率的事象に惑わされやすいのである。technology.。