【対談：入山教授＆白坂教授】GAFAに惨敗した日本、第2回戦に勝機あり

「つながる社会」では
トリプル・ループで学習する

白坂　さらには組織学習においてもまったく同じことがいわれていて、「シングル・ループ学習」と、「ダブル・ループ学習」、2つのループがあります。

　組織は、ある前提条件に基づいて設計されており、その結果、ルーティーンが存在し、ルーティーンを実施する行動がある。そのルーティーンをより良くしていくのが、日本人が得意な「カイゼン」であり、これにあたるのが「シングル・ループ学習」です。

　これに対して、そもそも、何をやるべきかという、その組織の前提条件が変わってしまったら、まず「前提条件が変わった」ということを学ばなければならない。これを「ダブル・ループ学習」というんですね。

　さらに、ここに前回ふれた「System of Systems」の概念が加わってくる。これが難しいのは、たとえば、自動車会社と病院は産業が違うのに、この２つがつながったときに何かうまくいかないことがあったり、新しいことが起こったりしたら、この２つは歩調を合わせなければなりません。片方のみで学習することはできず、取り巻く環境そのものを双方が学ばないといけないんですね。これが「トリプル・ループ学習」というものです。私たちが「つながる社会」をつくろうとしたら、つながっている人同士で、一緒に学んでいかなくてはならない。

　今はインターネットを通じて、あらゆるものがつながっているので、「学ぶ」ということが、単に個人や、ひとつの企業の話ではなく、みんなで学習し、取り組まなければならない。組織の範囲を超えなくてはならない。それが、今の組織学習論からいえることです。

レイヤーをきちんと切り分けて
「システム」の設計をする

入山章栄（以下、入山）　外部環境が変わった場合、対応できるところから、「自動で対応する」「自動で回復・回収する」といった設計が、ものづくりやガバナンス、組織づくりに必要なのでしょうか。

白坂　そうですね。変化が起きたら対応するといっても、ゼロからつくり直したら意味がないわけで、そこはレベルによってだいぶ違ってきますが、「ここが変化しそうだから、ここは変化に対応しやすくしておこう」「ここは自動で対応できるようにしておこう」といったことを、レイヤーを切り分けて決めていく必要があると思います。

　たとえば、自動運転車のシステムで考えてみるとします。「赤信号で車が止まる」ということ自体は、恐らくしばらくは変わりません。

　今は車体のカメラで赤信号を認識して止まりますが、近い将来、赤信号であることを認識する手段が、カメラから通信へと変わっていくはずです。「V2X」（「Vehicle／自動車」と「X／何か」を連携する技術やシステムの総称）で、車がインフラから「今は赤信号」という情報をもらって止まることになります。でも、「赤信号で車が止まる」ということ自体は変わっていません。

　レイヤーをきちんと切り分けて考えれば、必要なところを、モジュール設計や自動で切り替える設計にできます。変わりやすいところは変えやすく、変わらないところは安定化させるよう、考慮して設計をする。

　ものづくりであっても、ガバナンスであっても、組織づくりであっても、同じことが起きているのではないか、それについて今、研究しているところです。