1
00:00:06,713 --> 00:00:10,030
警察で 犯人特定のための
面通しが行われています

2
00:00:10,030 --> 00:00:15,631
事件現場から逃走する銀行強盗を
目撃した10人が集められました

3
00:00:15,631 --> 00:00:18,274
このうち６人が同じ人を指せば

4
00:00:18,274 --> 00:00:21,204
その人物が真犯人の可能性が
高いでしょう

5
00:00:21,204 --> 00:00:23,015
10人全員が同じ答えだったら

6
00:00:23,015 --> 00:00:25,209
もう間違いない
と思うかもしれませんが

7
00:00:25,209 --> 00:00:27,255
実はそれは間違いです

8
00:00:27,255 --> 00:00:29,728
こう言うと とても奇妙に
聞こえるでしょう

9
00:00:29,728 --> 00:00:34,693
この社会では多くのことが
「多数決」「意見の一致」で動いています

10
00:00:34,693 --> 00:00:35,693
政治も

11
00:00:35,693 --> 00:00:36,693
ビジネスも

12
00:00:36,693 --> 00:00:37,751
娯楽もそうです

13
00:00:37,751 --> 00:00:42,030
ですから 意見の一致が多い方が良い
と考えるのは自然ですし

14
00:00:42,030 --> 00:00:44,863
あるところまでは
通常 その通りです

15
00:00:44,863 --> 00:00:48,986
でも時に 意見の一致が
完全なものに近づくにつれ

16
00:00:48,986 --> 00:00:52,590
その信頼性は低くなります

17
00:00:52,590 --> 00:00:56,032
「満場一致のパラドックス（矛盾）」
と呼ばれる現象です

18
00:00:56,032 --> 00:00:58,347
この明らかな矛盾をひも解くカギは

19
00:00:58,347 --> 00:01:01,894
対象となっている状況に

20
00:01:01,894 --> 00:01:05,783
どれくらいの不確実性があるかを
考えることにあります

21
00:01:05,783 --> 00:01:09,936
例えば この中で
リンゴがどれか聞いたとしたら

22
00:01:09,936 --> 00:01:13,389
満場一致であっても
不思議ではないでしょう

23
00:01:13,389 --> 00:01:17,500
一方 ある程度違いがあるのが当然
と思われる事柄については

24
00:01:17,500 --> 00:01:21,334
答えにも幅が出る
と考えるべきなのです

25
00:01:21,334 --> 00:01:23,460
100回 硬貨を投げたら

26
00:01:23,460 --> 00:01:28,156
約半分の割合で表が出る
と考えますよね

27
00:01:28,156 --> 00:01:31,541
でも 表ばかりが出だすと

28
00:01:31,541 --> 00:01:34,177
何かおかしいと疑い始めます

29
00:01:34,177 --> 00:01:35,972
硬貨の投げ方ではなくて

30
00:01:35,972 --> 00:01:39,001
硬貨自体に疑いを持ちます

31
00:01:39,001 --> 00:01:43,806
もちろん 容疑者の特定は
硬貨投げほどランダムなことではなく

32
00:01:43,806 --> 00:01:48,339
バナナとリンゴを見分けるほど
明快なものでもありません

33
00:01:48,339 --> 00:01:54,203
事実 1994年に行われたある研究では
目撃者の48％近くが

34
00:01:54,203 --> 00:01:56,967
面通しで間違った人を選ぶ傾向にあり

35
00:01:56,967 --> 00:02:00,312
しかも 多くが答えに自信を持っていた
と報告されています

36
00:02:00,312 --> 00:02:03,788
一瞬目撃しただけでは
その記憶は信ぴょう性に欠けうるのに

37
00:02:03,788 --> 00:02:07,204
私たちは しばしば自らの正確さを
過大評価しがちなのです

38
00:02:07,204 --> 00:02:08,163
とはいえ

39
00:02:08,163 --> 00:02:12,093
全員が同じ人物を指すのは
その目撃者が悪いというよりは

40
00:02:12,093 --> 00:02:14,705
システムに起因する誤りという
色合いが強くなります

41
00:02:14,705 --> 00:02:17,024
面通しで言えば
候補者の偏りです

42
00:02:17,024 --> 00:02:21,013
システムによる誤りが生まれるのは
人間の判断に関わることだけではありません

43
00:02:21,013 --> 00:02:23,364
1993年から2008年にかけて

44
00:02:23,364 --> 00:02:28,835
ヨーロッパ各地の複数の犯罪現場で
同じ女性のDNAが発見され

45
00:02:28,835 --> 00:02:34,433
その持ち主が架空の犯人
「ハイルブロンの怪人」とされました

46
00:02:34,433 --> 00:02:40,233
そのDNAの証拠は奇妙な一致を見せていました
間違った証拠だったからです

47
00:02:40,233 --> 00:02:43,963
実は DNAサンプルを収集するのに
使われた綿棒は

48
00:02:43,963 --> 00:02:50,045
出荷工場で働く女性によって
誤って汚染されていたのです

49
00:02:50,045 --> 00:02:54,194
システムによる誤りは
計画的詐欺でも起こります

50
00:02:54,194 --> 00:02:59,218
2002年にサダム・フセインが行った
大統領選挙もその一つです

51
00:02:59,218 --> 00:03:06,368
投票率100％の選挙で
全員が７年の再任を

52
00:03:06,368 --> 00:03:09,456
支持したとされています

53
00:03:09,456 --> 00:03:10,839
このように考えると

54
00:03:10,839 --> 00:03:15,121
満場一致のパラドックスは
さほど矛盾したものでもないでしょう

55
00:03:15,121 --> 00:03:18,244
やはり全員の意見が一致するのは
理論上は理想的なことです

56
00:03:18,244 --> 00:03:23,588
特に ばらつきや不確実性が
あまりないような場合はそうです

57
00:03:23,588 --> 00:03:24,557
でも実際には

58
00:03:24,557 --> 00:03:29,058
完全な一致が起こりえない状況で
それが起こった場合は

59
00:03:29,058 --> 00:03:34,180
システムをゆるがす隠れた要因がある
ということなのです

60
00:03:34,180 --> 00:03:37,018
「調和」「意見の合致」を
心から追い求めたとしても

61
00:03:37,018 --> 00:03:42,159
多くの場合 「間違い」や「不一致」があることも
普通なのだと考えるべきです

62
00:03:42,159 --> 00:03:44,696
真実というには完ぺきすぎることは

63
00:03:44,696 --> 00:03:46,343
おそらく そういうことなんです