「信用、信頼こそが世の中で一番、重要である」

目次

  
  1. ベイズ統計学の話
  2. 私の主張

 

ベイズ統計学の話

  

「信用、信頼こそが世の中で一番、重要である」

 

以下の記事でも言及しましたが、世の中で一番重要なのは信用、信頼です。

 

 

 

単なる紙にしか過ぎない紙幣がお金として価値があるのは、国家を担保に信用があるからです。円が買われるのは日本の信用が高いからです。

 

では、信用・信頼の形成の仕方はどのようにするべきなのでしょうか?

 

ここで、私の本「俯瞰経営学」の一部を引用します。

 

 

ここで実行段階の話と絡める形で、ベイズ統計学の話を書きます。ベイズ統計学とは最初に適当な(主観的な)推定値を決めておき、その前提のもとに実際の出来事を観察して、最初の推定値を随時、アップデートしていくことを指します。

 

例えば、あるビジネスパートナーとの取引の場面で、最初は「信用できる」「信用できない」の判断はまったく分からないから、五分五分と言えるでしょう。(もちろん、初対面で目つきが悪そうという解釈などで、信用できないが70%からスタートするのもありです)

 

そして、その人の発言や行動を観察していくうちに、「信用できる」「信用できない」の主観的確率を修正していくのです。

 

言った発言を守らなかったり、致命的な嘘をつかれていたとしてら、「信用できない」の主観的確率は上がっていくでしょう。

 

その「信用できない」の主観的確率は、例えば、嘘をつかれた場合、その後の彼の発言は「信用できる」なら、0.8%の確率で「真実を語る」、0.2%の確率で「嘘をつく」となります。

彼が「信用できない」のであれば、0.1%の確率で「真実を語る」、0.9%の確率で「嘘をつく」などと設定するのです。

 

観察し、追加情報で修正し、発言や行動の確度を推定するのはかなり威力があり、当たりやすいと言えます。

 

ビジネスの世界は不確実ですので、実行するときはベイズ統計学の主観的確率を修正していくやり方が合っています。(ビジネスの世界だけじゃないですけどね)

 

ちなみに、インターネットのスパム(迷惑)メールの検出・除去などでは既に使われています。

 

また、ベイズ統計学はコインフリップ(コインを投げる行為)で表が出る確率は常に2分の1となります。100万回振っても次の1回は2分の1なのです。しかし、現実の世界は1000万回も続ければどちらか一方に収束します。

 

理由は1つ前の事象が次に影響を与えるからです。これをデンプスター・シェーファー理論といいます。コインフリップとは違い、現実の世界は全ての事象がつながっており、ベイズ統計学のようにはならないのです。

 

ベイズ統計学よりも、デンプスタ-・シェーファー理論の方が現実世界では正しいですが、確率論の教育の場ではベイズ統計学から教えられます。これは、単に学ぶためのルールだからです。以上は、豆知識です。ベイズ統計学も充分使えると思うので、活かしたいですね。

以上、ここまで。

 

私の主張

信用はこのようにアップデートされていきます。相手の行動、態度、出方次第で変化するのです。

 

信用を着実に積み重ね(約束を守るなど)、信用を勝ち取っていっても、致命的なこと(嘘や浮気、裏切りなど多数)をすれば、一気に信用失墜です。

 

その人は信用回復するのは時間をまたかけないといけなくなるか、人によってはサヨナラとなるでしょう。

 

信用を失う行為をしておいて、「また、信じてくれ」という言葉ほどおこがましいことはありません。言葉ではなく、また長い期間の行動などで示さないと無理でしょう。

 

信用とはこのように築くのは大変なのに対し、崩れるのは一瞬なのです。

 

このことを忘れずに、世の中を生きていくのが賢いと思います。世の中でできる人ほど「信用を大事にしている」と思います。

 

何しろ、紙幣は国家の国力などを担保にしているからこそ、あんな紙切れに価値が宿るわけですから、信用(皆が信じる、または信用される)がいかに大事かが分かろうものです。

 

これを軽視して、信用を失うことばかりしていたら、その人は誰にも相手にされなくなるか、同じく裏切るのがOKな信用ない相手としか付き合えないでしょう。

 

以上です。

 

参考・引用文献。

 

 

2冊とも良書です。お勧めです!