こんにちは。

TEDから著名な研究者のスピーチを引用させていただき、英語を学習するとともに、その研究結果や考え方を学ぶためのnoteです。

英語のスピーチを区切り、和訳と英文を掲載しています。
英語学習として、英文スピーチを和訳、さらにその和文からの英訳をトレーニングする取り組みですが、noteに掲載することで誰かの英語学習に活用していただけるのでは？と思い、公開しています。

英文音読するも良し、
日本語訳で内容を読むのも良し、
英作文し、英文スピーチと比較して見るも良し、
英文読解するも良し。

TEDスピーチの要約も掲載しています。
英語学習とともに、先鋭的な研究結果、ユニークな考え方も学んでしまいましょう。

要約

今回はアメリカ合衆国の作家、Daniel Pink（ダニエル・ピンク）さんのTEDスピーチです。
「The puzzle of motivation」
（モチベーションのパズル。公式HPの和訳では「やる気に関する驚きの科学」）

要点をまとめると以下のようになります。

• 「もし〜すれば報酬を与える」というアプローチは、ルールが単純で目的が明確な課題に対して非常に効果的。ゴールが明確に見えており、まっすぐに向かうことができるタスクにはうまく機能する。

• 手順やルールが明確な場合は報酬が良い結果に貢献するが、解決策やルール、手順が不明確な課題に対しては報酬が可能性や視野を狭くし、自由な発想を抑え込んでしまう。

• 私たちが日々直面する課題は解決策やルール、手順が不明確である。報酬はそのような課題に取り組むモチベーションとして機能しない。

• 現代の正解のない課題に対して高い業績を上げたいのであれば、人々を報酬で管理しようとすることは効果的ではない。

• 答えが明確ではない課題に対しては、内発的な動機が必要である。内発的な動機のベースとなるのは3つの要素「自律、習熟、目的」である。

• 自律性を持たせたほとんどの場合、生産性が向上し、従業員の参加度が向上し、従業員の満足度が向上し、離職率が低下するという結果がある。

本文

まず始めに告白させてください。
I need to make a confession at the outset here.

20年ちょっと前、私はとあることをして後悔し、誇りに思えないことをしてしまいました。
A little over 20 years ago, I did something that I regret, something that I'm not particularly proud of.

いろいろな意味で、誰も知らないことを願っていますが、私はこの場で明らかにすることが義務だと感じています。
Something that, in many ways, I wish no one would ever know, but here I feel kind of obliged to reveal.

1980年後半、”若気の至り”で私はロースクール、法科大学院に通いました。
In the late 1980s, in a moment of youthful indiscretion, I went to law school.

アメリカではロースクールは大学課程の後の専門的な学位です。
In America, law is a professional degree: after your university degree, you go on to law school.

そこに通っていたとき、私はできの悪い学生でした。控えめに言っても、できが悪かったのです。
When I got to law school, I didn't do very well. To put it mildly, I didn't do very well.

事実、私はクラスの上位90%以内で卒業しました。
In fact, graduated in the part of my law school class that made the top 90% possible.

（笑）
(Laughter)

ありがとう。これまでの人生で少しも法律の仕事をしていません。
させてもらえないという方が正しいはずです。
Thank you. I never practiced law a day in my life;
I pretty much wasn't allowed to.

（笑）
(Laughter)

でも今日、良識に反して、妻のアドバイスに反して、私の中に眠っていた法律のスキルを引っ張り出すことを試みます。‐‐どんなスキルが残ってるだろう。
But today, against my better judgment, against the advice of my own wife, I want to try to dust off some of those legal skills -- what's left of those legal skills.

物語を語るのではなく、実証します。
I don't want to tell you a story. I want to make a case.

思い切って、合理的で証拠を基盤とした、敢えて弁護士のような方法で、ビジネスの運営方法を再考したいと思います。
I want to make a hard-headed, evidence-based, dare I say lawyerly case, for rethinking how we run our businesses.

では、陪審員のみなさま、こちらを御覧ください。
So, ladies and gentlemen of the jury, take a look at this.

これはロウソク問題と呼ばれています。
This is called the candle problem.

いくらかの方々はご存知かもしれません。
Some of you might know it.

これは心理学者Karl Dunckerが1945年に考案しました。
It's created in 1945 by a psychologist named Karl Duncker.

彼はこの実験を考案し多くの行動科学の実験に用いられました。
He created this experiment that is used in many other experiments in behavioral science.

これがその内容です。私が実験者だと仮定してください。
And here's how it works. Suppose I'm the experimenter.

私があなたをとある部屋にお連れし、あなたにロウソクといくつかの画鋲、マッチを渡します。
I bring you into a room. I give you a candle, some thumbtacks and some matches.

そしてあなたに言います。
「あなたの役目はロウがテーブルに垂れないように、ロウソクを壁に取り付けることです」
And I say to you, "Your job is to attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table."

あなたならどうしますか？
Now what would you do?

多くの方はロウソクを画鋲で壁に固定しようとします。でもそれは出来ません。
Many people begin trying to thumbtack the candle to the wall. Doesn't work.

向こうでモーションを作るような仕草をしている誰かが見えます。
I saw somebody kind of make the motion over here --

何人かの方からロウソクをマッチの火で溶かし、ロウで壁にくっつけるという素晴らしいアイデアが出ました。
some people have a great idea where they light the match, melt the side of the candle, try to adhere it to the wall.

素晴らしいアイデアですが、それはできません。
It's an awesome idea. Doesn't work.

そして最終的に、5分か10分後、ほとんどの人はここで解決策を見つけます。
And eventually, after five or ten minutes, most people figure out the solution, which you can see here.

解決の鍵になるのは、機能の思い込みを乗り越えることです。
The key is to overcome what's called functional fixedness.

目の前に見えるそのその箱を、あなたは単に画鋲の入れ物と見ています。
You look at that box and you see it only as a receptacle for the tacks.

でも、その箱は他の機能も果たします。キャンドルの土台として。これがキャンドル問題です。
But it can also have this other function, as a platform for the candle. The candle problem.

キャンドル問題を使った実験をお話ししたいと思います。サム・グラックスバーグというプリンストン大学の科学者が行なった実験です。
報酬ののチカラを示してくれました。
I want to tell you about an experiment using the candle problem, done by a scientist named Sam Glucksberg, who is now at Princeton University, US.
This shows the power of incentives.

彼は被験者を集めて言いました。「この問題をどれだけ早く解けるか、タイムを測ります」
He gathered his participants and said: "I'm going to time you, how quickly you can solve this problem."

そして１つのグループには「この種の問題を解くのに一般にどれくらい 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 one group he said, "I'm going to time you to establish norms, averages for how long it typically takes someone to solve this sort of problem."

2番目のグループには、彼は報酬を提示しました。
To the second group he offered rewards.

「あなたが最速タイムのトップ25%に入っているなら、あなたは5ドルを得ます。あなたが今日ここでテストしているすべての人の中で最速なら、あなたは20ドルを手に入れます」
He said, "If you're in the top 25% of the fastest times, you get five dollars. If you're the fastest of everyone we're testing here today, you get 20 dollars."

これは数年前のことで、物価上昇を考えれば、数分間で得られる報酬としては十分な金額です。良い動機づけになるでしょう。
Now this is several years ago, adjusted for inflation, it's a decent sum of money for a few minutes of work. It's a nice motivator.

問題です。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？
Question: How much faster did this group solve the problem?

答えは平均で、3分半余計にかかりました。3分半、余計に！
Answer: It took them, on average, three and a half minutes longer. 3.5 min longer.

そんなのおかしいですよね。
This makes no sense, right?
（makes no sense: 全く理解出来ない、意味をなさない、理にかなわない、納得できない）

私はアメリカ人です。自由な市場を信じています。そんなふうになるわけがないですよね。
I mean, I'm an American. I believe in free markets. That's not how it's supposed to work, right?

より良いパフォーマンスを望むなら、報酬を与えるものでしょう？
If you want people to perform better, you reward them. Right?

ボーナス、コミッション、それらの現実が示しています。やる気を引き出します。ビジネスの世界ではそうです。
Bonuses, commissions, their own reality show. Incentivize them. That's how business works.

しかし、ここではそうならなかった。
But that's not happening here.

あなた達は思考を鋭くし、創造性を加速するように仕向けられた報酬を得ました。でもその結果は正反対となりました。
You've got an incentive designed to sharpen thinking and accelerate creativity, and it does just the opposite.

報酬が思考を鈍らせ、創造性を鈍らせるのです。
It dulls thinking and blocks creativity.

この実験の興味深い点は、それが偶発的なものではないということです。
What's interesting about this experiment is that it's not an aberration.

これは40年近くにわたって何度も繰り返されてきました。
This has been replicated over and over again for nearly 40 years.

これらの条件付きの動機付け要因──これをすると、それが得られるといった条件──においてはいくらかの状況では機能します。
These contingent motivators -- if you do this, then you get that -- work in some circumstances.

しかし多くの課題においては実際にはうまくいかず、しばしば、害を与えます。
But for a lot of tasks, they actually either don't work or, often, they do harm.

これは社会科学における最も確かな発見の1つであり、また最も無視されているものの1つです。
This is one of the most robust findings in social science, and also one of the most ignored.

過去数年間、人間の動機付けの科学、特に外発的動機付けと内発的動機付けの力学、その挙動について研究してきました。
I spent the last couple of years looking at the science of human motivation, particularly the dynamics of extrinsic motivators and intrinsic motivators.

そして言わせてください、それは大きな違いがあります。
And I'm telling you, it's not even close.

科学が知っていることと、ビジネスが行っていること、その間にはズレがあるのです。
If you look at the science, there is a mismatch between what science knows and what business does.

ここで警戒すべき点は、私たちのビジネス運営システムです──ビジネスの下にある仮定やプロトコル、人々を動機付ける方法、人的資源をどのように適用するか──それは完全に外発的な動機付け、つまり報酬と罰に基づいて構築されています。
What's alarming here is that our business operating system -- think of the set of assumptions and protocols beneath our businesses, how we motivate people, how we apply our human resources-- it's built entirely around these extrinsic motivators, around carrots and sticks.

これは多くの20世紀の課題にはうまく機能します。
That's actually fine for many kinds of 20th century tasks.

しかし21世紀の課題に対しては、その機械的な、報酬と罰のアプローチは、しばしば機能せず、しばしば害を及ぼします。
But for 21st century tasks, that mechanistic, reward-and-punishment approach doesn't work, often doesn't work, and often does harm.

証拠を見せてみましょう。
Let me show you.

グルックスバーグは別の類似した実験を行いました。彼は問題を少し異なる方法で提示しました、こんな感じです。
Glucksberg did another similar experiment, he presented the problem in a slightly different way, like this up here.

ロウがテーブルに垂れないようにキャンドルを壁に取り付けてください。
同じ取引条件です。
Attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table.
Same deal.

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

あなたたちには報酬を与えます。
You: we're incentivizing.

今回はどうなったか？
What happened this time?

今回は報酬を与えられたグループが勝ちました。なぜでしょう？
This time, the incentivized group kicked the other group's butt. Why?

なぜなら、画鋲が箱から出ているから。問題はかなり簡単になりますよね？
Because when the tacks are out of the box, it's pretty easy isn't it?

「もし〜すれば報酬を与える」というアプローチは、ルールが単純で目的が明確な課題に対して非常に効果的です。
If-then rewards work really well for those sorts of tasks, where there is a simple set of rules and a clear destination to go to.

報酬はその性質上、私たちの焦点を狭くして、心を落ち着かせます。これが、多くの場合にうまく機能する理由です。
Rewards, by their very nature, narrow our focus, concentrate the mind;
that's why they work in so many cases.

よってこのような狭い焦点のタスク、ゴールが明確に見えており、まっすぐに向かうことができるタスクにはうまく機能するのです。
So, for tasks like this, a narrow focus, where you just see the goal right there, zoom straight ahead to it, they work really well.

しかし、実際のキャンドル問題では、こういうふうに考えません。
But for the real candle problem, you don't want to be looking like this.

解決策を探す必要があります。周りを見渡す必要があります。
The solution is on the periphery. You want to be looking around.

報酬は実際には私たちの焦点を絞り、可能性を制限してしまいます。
That reward actually narrows our focus and restricts our possibility.

なぜこれが非常に重要なのかをお話ししましょう。
Let me tell you why this is so important.

西ヨーロッパ、アジアの多くの地域、北アメリカ、オーストラリアでは、ホワイトカラー労働者がこのような作業（箱から画鋲が出ている）を少なくし、このような作業（箱の中に画鋲が入っている）を増やしています。
In western Europe, in many parts of Asia, in North America, in Australia, white-collar workers are doing less of this kind of work, and more of this kind of work.

ルーチンワーク、規則に基づいた、左脳型の作業──特定の種類の会計、財務分析、コンピュータープログラミング──は、比較的簡単に外部委託し、比較的簡単に自動化できるようになりました。
That routine, rule-based, left-brain work -- certain kinds of accounting, financial analysis, computer programming -- has become fairly easy to outsource, fairly easy to automate.

ソフトウェアがより速く処理できますし、低コストの提供者がより安価にできます。
Software can do it faster. Low-cost providers can do it cheaper.

ですから、本当に重要なのは、より右脳型の創造的で概念的な能力です。
So what really matters are the more right-brained creative, conceptual kinds of abilities.

自分自身の仕事について考えてみてください。
Think about your own work.

あなたが直面する問題や、ここで話している問題には、明確なルールと単一の解決策がありますか？
Are the problems that you face, or even the problems we've been talking about here, do they have a clear set of rules, and a single solution?

いいえ。ルールは理解しがたいものです。
No. The rules are mystifying.

解決策は存在する場合でも、驚くほど不明確です。
The solution, if it exists at all, is surprising and not obvious.

ここの誰もが、自分自身のキャンドル問題に取り組んでいます。
Everybody in this room is dealing with their own version of the candle problem.

そして、どんな種類のキャンドル問題でも、どんな分野でも、「もし〜すれば報酬」はうまくいきません。私たちが構築してきた多くのビジネスでは、機能しないのです！
And for candle problems of any kind, in any field, those if-then rewards, the things around which we've built so many of our businesses, don't work!

これは私を狂わせます。そして、ここが重要な点です。
It makes me crazy. And here's the thing.

これは感情ではありません。
This is not a feeling.

わかりますか？私は弁護士です。感情なんて信じません。
Okay? I'm a lawyer; I don't believe in feelings.

これは哲学でもありません。私はアメリカ人です。哲学なんて信じません。
This is not a philosophy. I'm an American; I don't believe in philosophy.

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
This is a fact -- or, as we say in my hometown of Washington, D.C., a true fact.

証拠を提示しましょう。
物語を語るのではなく、私は事件を提示しています。
Let me give you an example.
Let me marshal the evidence here. I'm not telling a story, I'm making a case.

陪審の皆さん、証拠をご覧ください：
Ladies and gentlemen of the jury, some evidence:

ダン・アリエリ氏、彼は私たちの時代の偉大な経済学者の一人です、彼と3人の同僚は、MITの学生を対象に研究を行いました。
Dan Ariely, one of the great economists of our time, he and three colleagues did a study of some MIT students.

彼らはこれらのMITの学生に、創造性や運動能力、集中力を必要とするゲームを与えました。
They gave these MIT students a bunch of games, games that involved creativity, and motor skills, and concentration.

そして、彼らにはパフォーマンスに応じて、3つのレベルの報酬を提供しました：小さな報酬、中程度の報酬、大きな報酬。
And the offered them, for performance, three levels of rewards: small reward, medium reward, large reward.

よくやったら大きな報酬がもらえます。下がることもあります。
If you do really well you get the large reward, on down.

何が起こったかと言いますと、タスクが機械的なスキルに関連する場合、ボーナスは期待通りに機能しました：
支払いが高ければ高いほど、パフォーマンスも良くなりました。
What happened? As long as the task involved only mechanical skill bonuses worked as they would be expected:
the higher the pay, the better the performance.

わかりましたか？
しかし、一度認知スキルが求められるようなタスクとなると、大きな報酬は逆にパフォーマンスを低下させることがわかったのです。
Okay?
But once the task called for even rudimentary cognitive skill, a larger reward led to poorer performance.

そして、彼らは言いました。
「ここに文化的偏見があるかどうか見てみましょう。インドのマドゥライに行ってテストしてみましょう。」
Then they said,
"Let's see if there's any cultural bias here. Let's go to Madurai, India and test it."

生活水準は低いです。マドゥライでは、北米基準で控えめな報酬が、そこではより意味を持つものになります。
Standard of living is lower. In Madurai, a reward that is modest in North American standards, is more meaningful there.

同じような取り決めです。いくつかのゲーム、3つのレベルの報酬がありました。
Same deal. A bunch of games, three levels of rewards.

何が起こったか？
中程度の報酬を提示された人々は、小さい報酬を提示された人々と同じくらいの結果でした。
What happens?
People offered the medium level of rewards did no better than people offered the small rewards.

しかし、今回は、最高の報酬を提示された人々は、全体で最悪の結果でした。
But this time, people offered the highest rewards, they did the worst of all.

私たちが3つの実験で調査した9つのタスクのうち、8つのタスクで、より高い報酬がより悪いパフォーマンスにつながりました。
In eight of the nine tasks we examined across three experiments, higher incentives led to worse performance.

これは感情論的な社会主義の陰謀ですか？
Is this some kind of touchy-feely socialist conspiracy going on here?

いいえ、これはMITやカーネギーメロン、シカゴ大学の経済学者たちです。
No, these are economists from MIT, from Carnegie Mellon, from the University of Chicago.

この研究のスポンサーは誰だと思いますか？
Do you know who sponsored this research?

アメリカ合衆国の連邦準備銀行です。これがアメリカの経験です。
The Federal Reserve Bank of the United States. That's the American experience.

では、私たちは大西洋を越えてロンドン・スクール・オブ・エコノミクス（LSE）に行ってみましょう。LSEは、経済学のノーベル賞受賞者11人の母校です。
Let's go across the pond to the London School of Economics, LSE, London School of Economics, alma mater of eleven Nobel Laureates in economics.

ジョージ・ソロスやフリードリッヒ・ハイエク、そしてミック・ジャガーのような偉大な経済思想家の育成地です。
Training ground for great economic thinkers like George Soros, and Friedrich Hayek, and Mick Jagger.

先月、ほんのちょうど先月、LSEの経済学者たちは、企業内の業績報酬制度に関する51の研究を調査しました。
Last month, just last month, economists at LSE looked at 51 studies of pay-for-performance plans, inside of companies.

彼らが述べたのは次のとおりです。
「我々は、財政的なインセンティブが全体的な業績に負の影響を与える可能性があることを発見しました。」
Here's what they said:
"We find that financial incentives can result in a negative impact on overall performance."

科学が知っていることとビジネスが行っていることとの不一致があります。
There is a mismatch between what science knows and what business does.

そして私が心配しているのは、経済崩壊の瓦礫の中でここに立っているとき、あまりにも多くの組織が、人材や人々に関する彼らの意思決定や方針を、時代遅れで検証されていない、科学ではなく伝承に根ざした仮定に基づいて行っていることです。
And what worries me, as we stand here in the rubble of the economic collapse, is that too many organizations are making their decisions, their policies about talent and people, based on assumptions that are outdated, unexamined, and rooted more in folklore than in science.

そして、本当にこの経済的な混乱から脱出したい、
And if we really want to get out of this economic mess,

本当に21世紀の定義的な課題で高い業績を上げたいのであれば、
解決策は間違ったことをもっとやることではなく、人々をより甘いにんじんで誘惑するか、より鋭い棒で脅すことではありません。
if we really want high performance on those definitional tasks of the 21st century, the solution is not to do more of the wrong things, to entice people with a sweeter carrot, or threaten them with a sharper stick.

私たちは全く新しいアプローチが必要です。
We need a whole new approach.

良いニュースは、モチベーションを研究してきた科学者たちが、私たちにこの新しいアプローチを提供してくれたことです。
The good news is that the scientists who've been studying motivation have given us this new approach.

それは、ずっと内発的な動機付けを中心に構築されています。
It's built much more around intrinsic motivation.

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
Around the desire to do things because they matter, because we like it, they're interesting, or part of something important.

ビジネスのための新しいオペレーティングシステムは、3つの要素を軸に回ります：自律、習熟、目的です。
And to my mind, that new operating system for our businesses revolves around three elements:  autonomy, mastery and purpose.

自律：自分自身の人生を指導する欲求。
Autonomy: the urge to direct our own lives.

習熟：重要なことをもっと上手になりたいという願望。
Mastery: the desire to get better and better at something that matters.

目的：より大きな何かのために私たちが切望すること。
Purpose: the yearning to do what we do in the service of something larger than ourselves.

これらはビジネスのための全く新しいオペレーティングシステムの構成要素です。
These are the building blocks of an entirely new operating system for our businesses.

今日は、「自律」についてだけ話したいと思います。
I want to talk today only about autonomy.

20世紀に、私たちはマネージメントという考えを生み出しました。
マネージメントは自然から生まれたものではありません。
In the 20th century, we came up with this idea of management.
Management did not emanate from nature.

マネージメントは木ではない、テレビです。
誰かがそれを発明したのです。
Management is not a tree, it's a television set. Somebody invented it.

それが永遠に機能するという意味ではありません。
It doesn't mean it's going to work forever.

マネージメントは素晴らしいです。
Management is great.

従来のマネージメントの概念は秩序を望むのであれば素晴らしいです。
Traditional notions of management are great if you want compliance.

しかし、参加を望むのであれば、自主性の方がより良く機能します。
But if you want engagement, self-direction works better.

自主性について、少し過激な考え方の例を示しましょう。
Some examples of some kind of radical notions of self-direction.

あまり多くはありませんが非常に面白いことが起きています。人々に適切に 公正に間違いなく支払うお金の問題はそれ以上考えさせないことにします。

それは多くは見えませんが、本当に興味深い何かが始まっている最初の兆候を見ることができます。それが意味することは、人々に適切かつ公平な報酬を提供することです。お金の問題を取り除き、人々に多くの自律性を与えることです。
You don't see a lot of it, but you see the first stirrings of something really interesting going on, what it means is paying people adequately and fairly, absolutely -- getting the issue of money off the table, and then giving people lots of autonomy.

いくつかの例を挙げましょう。Atlassianという会社を知っている人は何人いますか？半分以下のようですね。
Some examples. How many of you have heard of the company Atlassian? It looks like less than half.

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

そして、彼らは非常にクールなことをしています。
And they do something incredibly cool.

1年に数回、エンジニアに「次の24時間、あなたが望むものを何でも取り組んでください。ただし、通常の仕事の一部ではないこと。何でも取り組んでください。」と伝えます。
A few times a year they tell their engineers, "Go for the next 24 hours and work on anything you want, as long as it's not part of your regular job. Work on anything you want."

エンジニアはこの時間を使って、コードのクールなパッチを作ったり、エレガントなハックを考案したりします。
Engineers use this time to come up with a cool patch for code, come up with an elegant hack.

そして、その日の終わりに、チームメートや会社の他のメンバーに開発したものを全て発表します。
Then they present all of the stuff that they've developed to their teammates, to the rest of the company, in this wild and woolly all-hands meeting at the end of the day.

オーストラリア人らしく、皆がビールを持っています。
Being Australians, everybody has a beer.

彼らはそれを「FedEx Days」と呼んでいます。なぜか？
They call them FedEx Days. Why?

なぜなら、何かを一晩で届けなければならないからです。
Because you have to deliver something overnight.

かなり面白いですね。大きな商標違反ですが、かなり賢いです。
It's pretty; not bad. It's a huge trademark violation, but it's pretty clever.

その1日の集中的な自律性が、存在しなかったかもしれない多くのソフトウェア修正を生み出しました。
That one day of intense autonomy has produced a whole array of software fixes that might never have existed.

それは非常にうまく機能しており、AtlassianはそれをGoogleで有名になった20%タイムという次のレベルにまで持って行きました。エンジニアは自分が望むことに20%の時間を費やすことができます。
Gmail、Orkut、Google Newsなどの製品がその例です。
It's worked so well that Atlassian has taken it to the next level with 20% time -- done, famously, at Google -- where engineers can spend 20% of their time working on anything they want.

彼らは時間、タスク、チーム、技術について自律性を持っています。
They have autonomy over their time, their task, their team, their technique.

極端な自律性です。
Radical amounts of autonomy.

そして、皆さんもご存知のように、Googleでは典型的な年には、新しい製品の約半数がその20%の時間内に生み出されます。
And at Google, as many of you know, about half of the new products in a typical year are birthed during that 20% time: things like Gmail, Orkut, Google News.

さらに根本的な例を挙げてみましょう。
それは、アメリカの2人のコンサルタントによって作成されたResults Only Work Environment（ROWE）と呼ばれるもので、北米の数社で実施されています。
Let me give you an even more radical example of it: something called the Results Only Work Environment (the ROWE), created by two American consultants, in place at a dozen companies around North America.

ROWEでは、人々はスケジュールを持ちません。
In a ROWE people don't have schedules.

自分の好きな時に出社します。特定の時間にオフィスにいる必要はありません。
They show up when they want. They don't have to be in the office at a certain time, or any time.

彼らはただ仕事を片付ければ良いのです。どうやって、いつやって、どこでやるかは、完全に彼ら次第です。
They just have to get their work done. How they do it, when they do it, where they do it, is totally up to them.

こうした環境では会議も任意です。
Meetings in these kinds of environments are optional.

結果はどうでしょうか？ほとんどの場合、生産性が向上し、従業員の参加度が向上し、従業員の満足度が向上し、離職率が低下します。
What happens? Almost across the board, productivity goes up, worker engagement goes up, worker satisfaction goes up, turnover goes down.

自律性、熟練度、目的、これらが新しい方法の基盤です。
Autonomy, mastery and purpose, the building blocks of a new way of doing things.

これを見て、「うーん、素敵だけどユートピア的だな」と思う方もいるかもしれません。私は「いいえ」と言います。「証拠があります」。
Some of you might look at this and say, "Hmm, that sounds nice, but it's Utopian." And I say, "Nope. I have proof."

1990年代半ば、マイクロソフトがEncartaという百科事典を始めました。
The mid-1990s, Microsoft started an encyclopedia called Encarta.

彼らはすべての適切なインセンティブを導入していました。専門家に数千の記事を書いたり編集したりするために報酬を支払いました。
They had deployed all the right incentives, They paid professionals to write and edit thousands of articles.

給与の高いマネージャーが予算と時間通りに全体を監視しました。
Well-compensated managers oversaw the whole thing to make sure it came in on budget and on time.

数年後、別の百科事典が始まりました。
A few years later, another encyclopedia got started.

異なるモデルですね？楽しむためにやる。誰も一銭も貰いません。
Different model, right? Do it for fun. No one gets paid a cent, or a euro or a yen.

好きだから、やっているのです。
Do it because you like to do it.

10年前に、どこかの経済学者に、こう尋ねるとします。
Just 10 years ago, if you had gone to an economist, anywhere,

「百科事典を作るためのこれら2つの異なるモデルが競り合ったら、どちらが勝つと思いますか？」
"Hey, I've got these two different models for creating an encyclopedia.
If they went head to head, who would win?"

10年前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
10 years ago you could not have found a single sober economist anywhere on planet Earth who would have predicted the Wikipedia model.

これは、これら2つのアプローチの大きな（タイタニックな）戦いです。
This is the titanic battle between these two approaches.

これは、モチベーションのアリとフレイジャーですね？
This is the Ali-Frazier of motivation, right?

これは、世紀の大決戦です。
This is the Thrilla in Manila.
（Thrilla in Manila:  アリとフレイジャーのビッグマッチ）

内在的動機づけ対外的動機づけ。
Intrinsic motivators versus extrinsic motivators.

自律性、熟練度、目的対報酬と罰、そして誰が勝つのか？
Autonomy, mastery and purpose, versus carrot and sticks, and who wins?

内在的動機づけ、自律性、熟練度、目的がノックアウトします。
Intrinsic motivation, autonomy, mastery and purpose, in a knockout.

最後にまとめます。
Let me wrap up.

科学の知識とビジネスの実践には不一致があります。
There is a mismatch between what science knows and what business does.

科学が知っていることは次のとおりです。
Here is what science knows.

第一に、20世紀の報酬、ビジネスの自然な一部と考えられる動機付けは機能しますが、驚くほど限られた状況でしか機能しません。
One: Those 20th century rewards, those motivators we think are a natural part of business, do work, but only in a surprisingly narrow band of circumstances.

第二に、if-then 報酬はしばしば創造性を破壊します。
Two: Those if-then rewards often destroy creativity.

第三に、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。自分自身のためにやる という意欲。それが重要なことだからやる。
Three: The secret to high performance isn't rewards and punishments, but that unseen intrinsic drive-- the drive to do things for their own sake.

物事を行う意義があるから。
The drive to do things cause they matter.

そして、最高の部分はここです。私たちはすでにこれを知っています。
And here's the best part. We already know this.

科学は私たちの心の中にある知識を確認しています。
The science confirms what we know in our hearts.

だから、もし科学とビジネスの間のこの不一致を修正し、動機付けの概念を21世紀に持ち込み、報酬と罰という怠惰で危険なイデオロギーを乗り越えることができれば、ビジネスを強化し、多くのキャンドル問題を解決し、そしておそらく、世界を変えることができるかもしれません。
So, if we repair this mismatch between science and business, if we bring our motivation, notions of motivation into the 21st century, if we get past this lazy, dangerous, ideology of carrots and sticks, we can strengthen our businesses, we can solve a lot of those candle problems, and maybe, maybe -- we can change the world.

これで私の主張を終わります。
I rest my case.