理系・文系、左脳・右脳を超えた創造性〜STAD(サイエンス・テクノロジー・アート・デザイン)

「これから時代、◯◯◯が大事」というフレーズをよく耳にします。

・最もセクシーなデータサイエンス
・革新的なAI技術
・審美眼、リベラルアーツ
・デザイン思考、ユーザーファースト

◯◯◯がトレンドになると、多くのヒトが注目して、社会を動かす原動力になります。
しかし、トレンドが最高潮に達すると、「◯◯◯こそ全て」という勘違いによる過剰な期待となり、幻滅期がやってきます。

・データサイエンスだけでは儲からない
・AI技術を導入しても使いこなせない
・審美眼だけ持っても行動に繋がらない
・デザイン思考でやっても革新がない

結局のところ、それぞれテーマの一側面に注目するだけでは、新しいモノ・コトを生み出すことは難しい。そんなことは冷静に考えれば当たり前なのに、◯◯◯が流行のときは踊らされて、視野が狭くなります。

では、最新トレンドの良いところを取り込みつつ、新しいモノ・コトを創造するには、どういうスタンスで取り組むべきか。
その一つの指針が、STADです。

STADとは

世の中を「理解」する上で、S:サイエンス、T:テクノロジー、A:アート、D:デザインの各領域に「分解」して、もう一度全体像としてSTADに「再構築」することで、新たな創造をおこないます。
まさに、鋼の錬金術師の「理解→分解→再構築」であり、いろいろ錬成できます。

STADの各領域には、専門性に応じた役割があります。

・S: サイエンスは、自然の真実を探究し、新たな知識を他の領域に提供
・T: テクノロジーは、知識を元に実用的なモノを生み出す
・A: アートは、文化の真実を探求し、新たな洞察を他の領域に提供
・D: デザインは、文化への洞察を元に実用的なコトを生み出す

そして、各領域は独立しているわけではなく、ネットワークで繋がっており、循環しながら新しいモノ・コトを創造します。

例えば、冒頭に挙げたトレンドは、STADとして再構築することができます。

・S: データサイエンスの能力を獲得し、
・T: AIテクノロジーで実現力を高め、
・A: 審美眼によってビジョンを見定め、
・D: デザイン思考でニーズにフィット

STADの歴史〜創造性の探究

STADは、全く新しい考え方ではなく、過去の歴史があります。

2007年、John Maeda氏が"Rich Gold Matrix"を提唱しました。Art, Design, Science, Engineeringを4象限で整理したものです。

それを元に、2016年、Age of Entanglementにて、"Krebs Cycle of Creativity"が提唱されました。"Rich Gold Matrix"の4象限から、相互循環をより強調したものになっています。

そして、2020年、"STAD"としてシンプルに整理し直し、大きく３つの変更をおこないました。

・"Engineering"は、日本でより一般的な"テクノロジー"に置き換え
・語呂で覚えやすい"STAD"というネーミングにし、その順番に合わせて配置を左右入れ替え
・各領域のつながりを強調するため、脳内のニューラルネットワークで表現

STADの誤解〜理系・文系

さて、ここで、noteのタイトルにある「理系・文系」が、創造性にまつわる誤った二項対立を生んでいる話をします。

・サイエンス・テクノロジー(STADの左)は、理系でロジカル思考
・アート・デザイン(STADの右)は、文系でクリエイティブ思考

と解釈してしまってないでしょうか。

理系・文系を横断した創造性について、「フロー体験」の提唱者であるミハイ・チクセントミハイ氏が、多岐にわたる職種の成功者に対して大規模な調査をおこなっています。

歴史家、メディア、演奏者、哲学者、詩人、芸術家、作家(*)、生物学者(*)、化学者(*)、物理学者(*)、経済学者、活動家、企業家、発明家、政治家
(* ノーベル賞受賞者を含む)

この中の、理系のノーベル賞受賞者が、ロジカル思考だけで偉業を達成したはずもなく、クリエイティブ思考も持ち合わせていたことは言うまでもありません。
そして、創造性を高める「フロー体験」には、理系・文系を横断した9つの要素があるそうです。

1. 過程のすべての段階に明確な目標
2. 行動に対する即座のフィードバック
3. 挑戦と能力が釣り合っている
4. 行為と意識が融合する
5. 気を散らすものが意識から締め出される
6. 失敗の不安がない
7. 自意識が消失する
8. 時間感覚が歪む
9. 活動が自己目的的になる

AIの時代というテーマに、「これからは理系だ。いや、今こそ文系だ」とか、「統計学が最強だ。いや、リベラルアーツだ」とか、そんなポジショントークの争いは無視して、さっさとSTADの全領域を自分のポジションにして、創造性を発揮しましょう。

STADの誤解〜左脳・右脳

もう一つの創造性にまつわる誤った二項対立として、「左脳・右脳」があります。

・サイエンス・テクノロジー(STADの左)は、ロジカルな左脳
・アート・デザイン(STADの右)は、クリエイティブな右脳

と解釈してしまっていないでしょうか。

「左脳がロジカル」、「右脳がクリエイティブ」という解釈は、分かりやすさから根強い人気がありますが、脳科学的には間違いという研究結果があります。
例えば、ひらめきや気付きに関わるとされる脳内のデフォルト・モード・ネットワークは、左脳・右脳を超えた広範なネットワークです。

令和の時代になり、いまだに古い認識の左脳・右脳で語るのはカッコ悪い。時代はタピオカ・ミルクティーであり、一昔前のパンナコッタなんてこったと言ってる場合じゃありません。

STADの実践〜研究者、エンジニア、コンサル、事業家

さて、STADの理論や歴史的背景を説明しましたが、実践して経験しなければ意味がありません。

僕自身は、研究者→エンジニア→コンサル→事業家というキャリアを経てきましたが、いま思い返すとそれぞれのタイミングでSTAD的な要素があったと思います。

例えば、研究者として多様な経験をしたのは、素粒子物理学を専攻し、神の粒子と呼ばれるヒッグス粒子に興味を持ち、ヨーロッパのCERN研究所に留学したときです。基本的にはサイエンスの立ち位置でしたが、他のSTADの領域も必要でした。

・S: 学問として素粒子の謎を実験で解明したい
・T: 膨大な実験のビッグデータを情報工学で処理する必要がある
・A: 世界各国のメンバーが集まる中、宗教や哲学の違いを理解する必要がある
・D: 実験データを分かりやすいグラフや論文にして、人を動かす必要がある

その後、IBMで旧世代AIのエキスパートシステムの開発に関わり、ビッグデータの時代に備えて統計学を勉強し直したり、スマホのUI/UXを学んだり、デザイン思考の勉強会を立ち上げたり、Watson立ち上げのためディープラーニングの勉強から社内政治までしたり、趣味でデジタルアート作品に挑戦したり、BCGでコンサルとして経営支援をしたり、LINEで事業家としてAI事業の立ち上げをしたり・・・

さまざまな立ち位置で色々やってきましたが、どこでもSTADの総合力が必要だったと思います。(具体的な内容を書き始めると終わらなくなるので、機会があれば別のnoteで)

研究者であれ、エンジニアであれ、コンサルであれ、事業家であれ、どんな職業でもSTADの視点は必要だし、実践すべきです。

STADの発展〜脳科学

今回のnoteは初回ということもあり、STADについて、アイデア・歴史・経験について、概要だけを述べてきました。

今後、このSTADを具体的かつ実証的に発展させるために、「脳科学」がすべての領域を横断するカギになりそうです。

・S: ヒトの深淵である脳の謎を科学的に解明する
・T: 脳とマシンをつなぐBMI、脳の仕組みを活用したAI技術を発展させる
・A: アートを脳科学で解釈する神経美学から審美眼に迫る
・D: ヒトの行動をデザインする行動経済学を活用する

個人的には、「自然」に興味を持ち・解明するために物理学や素粒子にたどり着きましたが、次に「社会」に興味を持ち・解明するには脳科学だろうなと思っています。

今後のnoteでは、STADの視点を持ちつつ、脳科学に関連するトピックを中心にお話ししていきます。

2020年のいま
過去20年の歴史や経験を振り返りつつ
今後20年の未来を創造する

そんな志だけ高く、ずっと続くか分からない年始の所信表明をしておきます。

遅くなりましたが、あけましておめでとうございました。