誤判断の心理学(19)かつての栄光(チャーリー・マンガー)

チャーリー・マンガーの誤判断の心理学です。今回の傾向は短いため、全文を引用します。個人的には、今回も耳が痛いばかりです。(日本語は拙訳)

(その19)使わなければ、失われる傾向
Nineteen: Use-It-or-Lose-It Tendency

どんなものでも、使っていない腕前は落ちるものです。二十歳になるまで私は微積分の達人でしたが、それから後はまったく使うことがなかったので、その技能は完全に失われました。こうならないようにするには、パイロットの訓練用シミュレーターと同じように働くものを利用するのが適切です。そうすれば、ほとんど出番がないけれど失いたくないあらゆる技能を、とぎれることなく練習することができます。

賢明な人というのは、身につけたあらゆる有益な技能が、ほとんど使うことがない上に自分の専門外ばかりだとしても、自己を高めるというある種の義務と考え、人生をつうじて実際に使うようにしています。もし練習する技能の種類を減らせば、それはすなわち手持ちの技能の数を減らすわけですから、「かなづちを手にした人」の傾向が招く落とし穴へと沈んでいくことでしょう。また新しく経験したことを理解するのに必要な枠組みである「さまざまな理論を組みこむ格子枠」に穴ができてしまうため、学ぶ力も小さくなってしまいます。思慮深い人にとって、自分の技能を日常的に使うチェックリストへ組み込んでおくのは、欠かせないことです。ほかのやりかただと、大事なことを間違えやすいからです。

技能がきわめて高度な水準に達すると、それを維持するには毎日の鍛錬が欠かせないものとなります。ピアニストのパデレフスキは、かつてこう言いました。「1日でも練習を怠ったら、自分の腕が落ちたのがわかりますし、1週間も休んだら、観客の方もわかるでしょう」

「使わなければ、失われる傾向」がもたらす行く末を考えれば、徹底した人にとっては取り組むつらさもやわらぐでしょう。テストに合格するだけのために一夜漬けをするのではなく、十分な水準まで技能に通じておけば、腕が落ちるとしてもずっとゆっくりとしたものでしょうし、学び直してリフレッシュしたときには素早く元に戻るからです。これはちょっとした利益どころではないため、賢明な人が重要な技能を身につけようとするときには、本当に達者になるまでは途中であきらめないのです。

All skills attenuate with disuse. I was a whiz at calculus until age twenty, after which the skill was soon obliterated by total nonuse. The right antidote to such a loss is to make use of the functional equivalent of the aircraft simulator employed in pilot training. This allows a pilot to continuously practice all of the rarely used skills that he can't afford to lose.

Throughout his life, a wise man engages in practice of all his useful, rarely used skills, many of them outside his discipline, as a sort of duty to his better self. If he reduces the number of skills he practices and, therefore, the number of skills he retains, he will naturally drift into error from man with a hammer tendency. His learning capacity will also shrink as he creates gaps in the latticework of theory he needs as a framework for understanding new experience. It is also essential for a thinking man to assemble his skills into a checklist that he routinely uses. Any other mode of operation will cause him to miss much that is important.

Skills of a very high order can be maintained only with daily practice. The pianist Paderewski once said that if he failed to practice for a single day, he could notice his performance deterioration and that, after a week's gap in practice, the audience could notice it as well.

The hard rule of Use-It-or-Lose-It Tendency tempers its harshness for the diligent. If a skill is raised to fluency, instead of merely being crammed in briefly to enable one to pass some test, then the skill (1) will be lost more slowly and (2) will come back faster when refreshed with new learning. These are not minor advantages, and a wise man engaged in learning some important skill will not stop until he is really fluent in it.

大差をつけて市場に勝てるか(チャーリー・マンガー)

チャーリー・マンガーの世知入門です。これまでの基礎的な概念を踏まえた上で、今回からは株式投資の話題に進みます。(日本語は拙訳)

最初の問いについて考えてみましょう。「株式市場の本質とは何だろうか」。これは、私がロースクールを卒業してからずっとあとに猛威をふるうようになった効率的市場仮説の話につながります。

実に興味深いことに、世界的に有名なある経済学者がバークシャー・ハサウェイの株を少なからず保有しています。バフェットが経営権を握った初期の頃からのことです。彼の書いた教科書には「株式市場は完璧に効率的で、市場に勝てる人は誰もいない」とあります。しかし彼自身の資金はバークシャーに投じられ、そのおかげで彼は裕福になりました。パスカルの有名な賭けと同じで、彼は自分の主張をヘッジしていたのです。

株式市場は効率的だから、それに打ち勝つのは無理なのでしょうか。たしかに効率的市場仮説は、だいたいのところは当たっています。市場はきわめて効率的であり、知性ある投資家が規律に従って株式を選定したとしても、大差をつけて市場に勝つのはきわめて難しいのです。

実際のところ、並みは並みでしかなく、あらゆる人が市場に勝つというのはありえません。常々言っているように、上位の2割に入れるのは20%の人だけなのが世の定めです。ですから質問の答えは、「市場は効率的なところもあるし、非効率なところもある」となります。

The first question is, “What is the nature of the stock market?” And that gets you directly to this efficient market theory that got to be the rage - a total rage - long after I graduated from law school.

And it's rather interesting because one of the greatest economists of the world is a substantial shareholder in Berkshire Hathaway and has been from the very early days after Buffett was in control. His textbook always taught that the stock market was perfectly efficient and that nobody could beat it. But his own money went into Berkshire and made him wealthy. So, like Pascal in his famous wager, he hedged his bet.

Is the stock market so efficient that people can't beat it? Well, the efficient market theory is obviously roughly right - meaning that markets are quite efficient and it's quite hard for anybody to beat the market by significant margins as a stock picker by just being intelligent and working in a disciplined way.

Indeed, the average result has to be the average result. By definition, everybody can't beat the market. As I always say, the iron rule of life is that only twenty percent of the people can be in the top fifth. That's just the way it is. So the answer is that it's partly efficient and partly inefficient.

なお「パスカルの賭け」とは、数学者として有名なパスカルが神の実在を信じるかどうか確率論的に判断し、「神は実在する」ほうを選んだものです。この逸話を初めて知ったときには古くさい印象を受けましたが、時がたつにつれて建設的だと感じるようになってきました。

どのようにモデルを使うのか(Seeking Wisdom)

物事を的確に理解するにはモデルをつかうのがよい、というのはチャーリー・マンガーが繰り返し主張していることです。「モデル」については、過去記事「チャーリー・マンガーのMultiple Mental Models」などでも取り上げていますが、別の説明として今回はおなじみの『Seeking Wisdom』から引用します。(日本語は拙訳)

「モデル」とは、世界がどのように働いているかをよりよく理解するのに役立つ考えである。モデルがあれば、どのような結末を迎えるのか、また「なぜ、どうやって」といった疑問に答えられるようになる。ひとつの例として「社会的証明」モデルをあげてみよう。「いったい何がおきたんだ?」、不確かなことに直面すると、本来やるべきことを考えずに他人がとる行動をそのまま真似することがよくある。このモデルを以ってすれば、「なぜ」そうなるのか説明できるし、ある状況下において人は「どのように」ふるまうのか、予測できるようになる。

問題を避けるという意味でもモデルは有効だ。たとえば地球には無限の資源があると教えられたとしても、「ものには限界がある」という概念を知っていれば、その教えは誤っていることがわかる。プロジェクトに投資しないかと提案を受けたとき、それが物理学の法則に反していることがある。そのとき科学的に筋が通らないとして近寄らないでおけば、いったいどれだけの不幸な結末が避けられただろうか。

もしモデルが現実に即したものであれば、そのモデルは本物だろう。生物学に由来する概念を例にとると、現実に即したものとしては「一般的に、人は自分の興味に従って行動する」が挙げられる。一方で「人の性格はロールシャッハ・テストによって評価できる」という概念があるが、人間の性格を予測できるものではなく、こちらは現実離れしている。では、ここからは考えてみてほしい。「根本的で重要な概念」とはどういうものだろうか。日常生活でどのように使われているか、わかるだろうか。それは世界を理解するのに役に立つのだろうか。なぜ、どうやって、どんな状況で働くのか。どれだけ信頼できて、どこまで使えるのか。他のモデルとどう関連するのか。
チャールズ・マンガーは有用な概念として、次のような「化学における自触媒反応」の例を挙げている。

ある種の化学反応を生じさせている際に、反応速度が上昇することがあります。これはすなわち、何かに取り組んでいるときに、この驚くべき促進作用が長時間にわたって続くということです。物理学の法則によればそのようなことは永遠には続きませんが、そこそこの期間であれば継続するので、大きな促進が得られます。「あれ」ができたと思っていたら、突如として「あれ」も「これ」も「それ」も得られる時期がやってくるのです。(p.190)

A model is an idea that helps us better understand how the world works. Models illustrate consequences and answer questions like “why” and “how”. Take the model of social proof as an example. What happens? When people are uncertain they often automatically do what others do without thinking about the correct thing to do. This idea helps explain “why” and predict “how” people are likely to behave in certain situations.

Models help us avoid problems. Assume that we are told that the earth consists of infinite resources. By knowing the idea about limits, we know the statement is false. Someone gives us an investment proposal about a project that contradicts the laws of physics. How much misery can be avoided by staying away from whatever doesn't make scientific sense?

If a model agrees with reality, it is most likely true. One idea from biology that agrees with reality is that “people on average act out of self-interest.” But not the idea that “people's personalities can be evaluated by using the Rorschach ink-blot test.” It can't predict people's personalities. Ask: What is the underlying big idea? Do I understand its application in practical life? Does it help me understand the world? How does it work? Why does it work? Under what conditions does it work? How reliable is it? What are its limitations? How does it relate to other models?
Charles Munger gives an example of a useful idea from chemistry - autocatalysis:

If you get a certain kind of process going in chemistry, it speeds up on its own. So you get this marvelous boost in what you're trying to do that runs on and on. Now, the laws of physics are such that it doesn't run on forever. But it runs on for a goodly while. So you get a huge boost. You accomplish A - and, all of a sudden, you're getting A + B + C for awhile.

大局観をみるには何が助けになるのだろうか。また問題をとらえる際に、どうすれば多くの視点から検討できるようになるのか。それには、多様な学問の分野がもたらす知識や洞察を使うべきだ。ほとんどの場合、問題を解くにはさまざまな観点から追及する必要がある。チャールズ・マンガーはこう言っている、「人の世における乱雑な問題を解決するには、ほとんどの場合、重要な考えをいくつかではなく、すべてが使えるようにしておかなければなりません」。

物理学であらゆる物事を説明できるわけではないし、生物学や経済学であっても同じだ。つまり世界というのは学際的なものなのだ。たとえばビジネスの場では、規模の大小がどのように行動を変化させるのか、どうやってシステムは破綻するのか、供給が価格に対してどう影響するのか、どんな動機づけであれば行動につなげられるのか、こういったことを知っておくのはとても役に立つ。

単一の学問分野だけではすべてを答えることはできない。だから重要な学問分野で得られた重大な概念を理解し、使えるようになることが求められる。数学、物理学、化学、工学、生物学、心理学といった学問を、より信頼できるものから順に並べ、使っていくのだ。(p.191)

What can help us see the big picture? How can we consider many aspects of an issue? Use knowledge and insights from many disciplines. Most problems need to be studied from a variety of perspectives. Charles Munger says, “In most messy human problems, you have to be able to use all the big ideas and not just a few of them.”

The world is multidisciplinary. Physics doesn't explain everything; neither does biology or economics. For example, in a business it is useful to know how scale changes behavior, how systems may break, how supply influences prices, and how incentives cause behavior.

Since no single discipline has all the answers, we need to understand and use the big ideas from all the important disciplines - mathematics, physics, chemistry, engineering, biology, psychology, and rank and use them in order of their reliability.

いくつのモデルが必要なのか

世知に長けた人間になるには、いくつのモデルを習熟すればよいのか。チャーリー・マンガーは100種類かそこらだとしており(過去記事)、その中でもほんとうに重要なものはひとにぎりだと言っています。この「100」という数字が気にかかっていたのですが、いま読んでいる本『失敗百選』で関連する話題がでていたのでご紹介します。なお本書の副題は「41の原因から未来の失敗を予測する」です。

失敗百選を作るならば、頻発する事故に共通であるシナリオ共通要素の数、つまり共通点の分類項目の数として、いくつぐらいが最適であるか、という問いに答えなければならない。そこで筆者は50個から100個までの値を考えた。(p.16)

記憶していた100件程度のデータから自分の課題に適するものを選んで、実際に有効に使用できる人もいるのである。(p.6)

能や琴、落語のような、一子相伝あるいは師匠からの免許皆伝の伝統芸能では、いくら名人でも脳のなかで活性化している出し物は、多くて200個程度だそうである。これが凡人だと20個程度に減少するらしい。100個を記憶する数として設定することは、あたらずといえども遠からず、でおかしくはなかろう。(中略)

なお、後日談であるが、エンジニアの友達に100個の多さを非難されて、自分も使ってみると確かに100個は多すぎることがわかった。法学者が百選を扱えるのは司法試験を合格する人がとびぬけて上等だからであろう。それでも、それを合格した弁護士でさえ実際には、貸借契約、離婚、相続、少年犯罪、特許係争というように得意分野が細分化されるので、百選も必要ないらしい。そこで本書は41個に絞った。(p.17)

水を飲むときにじゃまな人(ウォルター・シュロス)

カナダの新聞The Globe and MailのWebサイトで、少し前にウォルター・シュロスの話題が取り上げられていたので、ご紹介します。なお同氏の成績は、過去記事「ウォルター・シュロスの投資成績」で触れています。(日本語は拙訳)

How to beat the market, with patience and ugly stocks
(辛抱づよさと魅力のない銘柄で、市場に勝つ方法)

1950年代にシュロス氏が自身の小ぶりなパートナーシップを始めるにあたって、彼はマンハッタンにあるバリュー志向の投資会社トゥイーディー・ブラウンの事務所に間借りさせてもらった。彼の居場所は正面ドアと冷水機の間だった。そこで座っていると、他の人が水を飲みにくるたびに身をかがめなければならなかった。やがて彼は小さな事務所へ引っ越した。息子のエドウィンがいっしょに働くようになるまで、秘書も事務員も会計係も雇わずに働きつづけた。

シュロス氏の調査資料には、企業の出す会計報告書と投資情報サービスを提供するバリューラインの古本が含まれていた。彼は企業の担当者に面会しに行ったり、経営陣と対談をすることはなかった。公開されている情報と自分の判断を頼りとしたのだ。(中略)

彼がそのようなすぐれた成績をあげられたのは、実直なやりかたをとことん貫いたおかげかもしれない。彼はまず、前年及びこの数年間の両方で新安値を更新した株式をさがした。次にその候補の中から、ビジネスモデルが単純で理解でき、負債が少なく、簿価より安い値段で取引されているものを選別した。また各企業の直近10～15年分の会計報告書を調べ、経営姿勢が欲深かったり倫理に反している企業、また失敗に終わりそうな製品を扱っている企業を除外した。

When Mr. Schloss decided to open his own modest partnership in the 1950s, he found space in the offices of Tweedy Browne, another value-oriented investing firm in Manhattan. He sat between the front door and the water cooler. If someone wanted a drink, Mr. Schloss had to scrunch up to let them by. He eventually moved into a modest office where he worked without a secretary, clerk or bookkeeper until he was joined by his son Edwin.

Mr. Schloss’s research materials included company financial reports and second-hand copies of Value Line, an investment advisory service. He didn’t travel to see companies or talk to management. Instead he relied on public information and his own judgment.

He generated these outstanding returns by methods that seem almost painfully straightforward. He started by looking for stocks trading at new lows both over the last year and over the last several years. He then winnowed down these candidates by looking for companies with simple, understandable business models and little debt that were trading below book value. He reviewed each company’s financial statements over the last 10 to 15 years and tried to avoid firms with greedy or unethical management and those with products that seemed likely to fail.