知識の錯覚と学習の限界を乗り越える方法

学習は人類の超能力。人類は火を扱い、言語を発展させ、道具を進化させ、それらの知識を次世代に伝えてきました。子どもは母語の音や文法を自然に習得し、ピアニストは何十年もかけて技術を磨き、科学者は量子物理の謎を探求し続けます。サッカー監督は現場経験と最新データを組み合わせて戦術を進化させます。しかし、学習にも限界があります。現代の複雑な世界では、すべての分野で専門家になることは不可能です。ルネサンス期のように芸術・科学・政治すべてに通じる「万能人」はもはや存在しません。それでも本能的な天使は「自分ならできる」と思わせ、能力を過信させたり、自分の信念に反するデータを無視させたりします。

デジタルカメラやスマートフォンが普及する以前、ペットの面白い写真を撮るのは、今のようにボタン一つで簡単・安価にできることではありませんでした。当時、写真撮影はアナログカメラとフィルムに依存しており、比較的高価な趣味だったのです。

1970年代まで、「写真」といえば東芝コダックの名前が代名詞のように使われていました。特にフィルムの分野では圧倒的なシェアを誇り、コダックは巨額の利益を生む企業として君臨していました。その影響力は非常に強く、1975年に同社の技術者が世界初のデジタルカメラを発明した際も、既存のフィルム事業——いわば「金のなる木」——を脅かすものとして、その革新技術は見送られてしまいました。コダックは、そこで学び続けることをやめてしまったのです。

それから同社は、約20年にわたる長い衰退の道を歩むことになります。フィルム市場は、1980年代に低価格で米国市場に参入してきた富士フイルムの台頭により、大きく変化しました。そして決定的な打撃が訪れたのは2000年代。デジタルカメラ（その頃には競合他社が製造していた）が主流となり、さらにスマートフォンが写真撮影の中心的なツールとなったのです。

コダックの経営陣は、自社のビジネスモデルに過信しすぎたことで視野が狭まり、本来であれば未来を切り開くはずだった革新技術を、自らの手で葬ってしまったのです。

投資家もまた、「過信」の犠牲になることがあります。優れた銘柄選びが、実際には他の要因によってもたらされたものであっても、多くの場合は投資家自身のスキルによる成果だと見なされがちです。

たとえば、2023年から2024年にかけて、いわゆる「マグニフィセント・セブン」（アルファベット、アマゾン、アップル、メタ、マイクロソフト、エヌビディア、テスラ）の銘柄群が米国株式市場を席巻し、相場全体を大きく押し上げました。AIという有望な技術が注目を集める中で、これらの銘柄の選定には、実際のところそれほど高度なスキルは必要なかったとも言えるでしょう。市場全体が熱を帯びていたからです。

この現象は「専門外の分野で能力を過信する」バイアスと密接に関連しています。ドイツには2,000以上のDIY店舗があり、人々に自分でガゼボを建てたり、床を張り替えたり、ベランダをジャングルに変えたりするよう促します。2022年には12,000人（主に男性）がDIYによる事故で病院に搬送されました。

これは「ダニング＝クルーガー効果」と呼ばれる現象です。新しいスキルを学び始めたばかりの人は、自分の能力を過大評価しがちです。最初は自信満々ですが、やがてその分野の複雑さに気づき、その後、現実的な自信を持つようになるには経験を積むことが必要となります。

新米投資家もこの罠に陥りやすく、初期の成功により過信しがちです。プロの投資家は、謙虚さが重要であり、リターンは予測できず、市場は常に新しい教訓を与えてくれることを学びます。

人間は「自分が正しい」と信じたい生き物です。本能的な天使は、学習の怠惰を助長します。既存の信念を裏付ける情報は好まれ、反する情報は無視されがちです。SNSのアルゴリズムもこの確証バイアスに基づいて設計されており、ユーザーが好んだコンテンツに類似した投稿を優先的に表示します。

投資においても、確証バイアスは様々な形で現れます。例えば、景気後退が近いと信じる人は、それを裏付ける経済データばかりを重視し、反対の情報を無視します。業績不振の企業に投資している人は、CEOの楽観的な発言や都合の良い事例に過度に依存するかもしれません。

膨大な情報が手元にある現代では、確証バイアスはより顕著なりやすい傾向にあります。信念に反するデータを探すのは手間がかかり、時間もかかり、不快でもあります。しかし、真実に基づいて投資するには不可欠な作業です。