インセンティブ、合理性、そしてゲーム理論的思考：ノーベル賞受賞者ロバート・オーマンとの対話

2020年、私は浙江大学国際ビジネススクール（ZIBS）の「Meet the Author」講演シリーズにおいて、ヘブライ大学の2005年ノーベル経済学賞受賞者ロバート・J・オーマン教授にインタビューした。イスラエルと中国をつなぐこの対話は、「インセンティブ」「合理性」「人工知能」という三つの中心テーマを軸に展開された。複雑な概念をわかりやすく伝える卓越した才能を持つオーマン教授は、経済学とゲーム理論の最も根本的な思考の枠組みを明らかにしてくれた――それは今なお、私の政策設計、グローバルガバナンス、教育イノベーションに対する考え方に深い影響を与え続けている。

I. 「インセンティブこそがすべての核心」――社会主義の失敗からチョコレートを分ける知恵まで

オーマン教授に経済学とゲーム理論の本質を一言でまとめるよう求めたとき、教授は迷わず答えた。「インセンティブ」と。90歳のこの学者は、続いて二つの鮮やかな例で、この抽象的な学術概念を説明してくれた。

第一の例は社会主義の興亡である。オーマン教授は、「各人の能力に応じて、各人の必要に応じて」という社会主義の理想が本質的に美しいことを率直に認めた――「私はこの考えに完全に同意する。美しい」。しかし問題は、それが機能しないことだ。国家が必要を満たしてくれるとわかれば、勤勉に働くインセンティブが消失する。教授は中国がソ連に10年先んじて1979年に市場経済への転換を始めたことに触れ、「中国人の方が賢かった」と述べた。この発言にオンライン視聴者22,000人が微笑んだが、その背後にある経済的論理は示唆に富む：市場経済が機能するのは、まさに正しいインセンティブ構造を提供するからだ。

第二の例はさらにエレガントだった。オーマン教授は幼少期の思い出を語った。母親が兄と彼にチョコレートを分けるとき、必ず争いが起きた――「僕のが小さい！」。そこで母親は巧みなメカニズムを考案した：弟（オーマン自身）がチョコレートを切り、兄が先に選ぶのだ。こうすれば、切る側にはできるだけ均等に分けるインセンティブが生まれ、選ぶ側は文句を言う根拠がなくなる。

「母はゲーム理論家だった」とオーマン教授は笑いながら言った。「しかもゲーム理論が正式に発表される前のことだ」。

この一見平凡な家庭の物語は、実はメカニズムデザインの核心的論理の精確なデモンストレーションである。優れた制度は道徳的制約に頼るのではなく、巧みに設計されたインセンティブ構造により、各参加者が自己利益を追求する中で自然に公正な結果に到達するようにする。これはまさに2020年ノーベル経済学賞がポール・ミルグロムとロバート・ウィルソン（いずれもオーマン教授の親しい友人）に授与された核心的貢献だ――インセンティブ・メカニズムを用いて、より最適化されたオークションシステムを設計すること。^[1]

II. 「合理性」の再定義――黒猫の迷信から戦争の論理まで

対話の中で最も衝撃的な瞬間は、オーマン教授が「合理性」を再定義したときだった。教授は明確に述べた。経済学における合理性は、多くの人が理解する「科学的思考」や「論理的推論」ではなく、「持っている情報に基づいて、自分の目的を達成するために最善を尽くすこと」だと。

この定義の深さを示すために、教授は学生の一人による優れた事例を引用した：黒猫が目の前を横切るのを見て、厄除けのために唾を吐く人。常識的な定義では、これは明らかに非合理的な迷信的行動だ。しかし経済学的定義では、これは完全に合理的である――なぜなら本人は黒猫が不幸をもたらし、唾を吐くことでそれを払えると心から信じているからだ。「持っている情報」に基づいて「目的に最も有益な行動」を取っているのだ。

この定義の革命性は、「合理性」を価値判断から解放し、純粋な分析的行動ツールに変換したことにある。この枠組みの下で、オーマン教授は一見「非合理的」な三つの現象が実は「合理的」であることをさらに論証した：

1. 性差別は合理的であり得る――雇用主が持っている統計情報（例えば、若い女性が妊娠で離職する可能性がある）に基づいて採用決定を行うとき、これは経済学的には合理的だ。ただし、オーマン教授は解決策は合理性を否定することではなく、情報環境とインセンティブ構造を変えることで、差別の「合理的根拠」を消滅させることだと強調した。
2. ストライキは合理的であり得る――教授はヘブライ大学の教員ストライキの自身の経験を例に挙げた。ストライキが2月中旬まで続き、学年度全体を失うという危機に直面したとき、教授たちは圧倒的多数（約480対6）でストライキ続行に投票した。2日後、大学当局は完全に折れた。「ストライキの機能は、相手に自分側の決意を示すことだ」とオーマン教授は説明した。「この決意は言葉では伝えられない――行動でしか示せない」。
3. 戦争は合理的であり得る――これは対話全体で最も力強い一節だった。オーマン教授は朝鮮戦争を例に挙げた：北朝鮮が攻撃したのは、アメリカが韓国を防衛するという明確なシグナルを発しなかったため、侵攻しても抵抗に遭わないと北朝鮮が「合理的に」結論づけたからだ。アメリカの軍事介入も同様に合理的だった。韓国を失えば冷戦でドミノ効果が生じたからだ。

さらに教授は第二次世界大戦前のミュンヘン協定を用いてより深い分析を行った。1938年、英国首相チェンバレンのヒトラーへの宥和政策により、ヒトラーはどんな要求にも西側が譲歩すると「合理的に」推論した。従って1939年のポーランド侵攻は、ヒトラーにとって完全に合理的な決定だった。「第二次世界大戦をもたらしたのはヒトラーではなく、チェンバレンだと思う――1938年の彼の降伏が惨事を招いたのだ」。

英仏がついにドイツに宣戦布告したとき、ヒトラーは外相リッベントロップに怒って言った：「ミュンヘンで奴らは私を騙した！」――彼は本当に驚いたのだ。この歴史的事例はオーマン教授の核心的主張を完璧に例示している。ほとんどの戦争は非合理的な狂気ではなく、情報の非対称性とシグナリングの失敗がもたらす悲劇的な帰結だ。^[2]

III. 人工知能と合理的意思決定：情報の質が意思決定の質を決める

対話の第三部では、私は話題を人工知能に向けた――結局、浙江大学の所在地である杭州はアリババとアントグループの本拠地であり、AI応用が都市生活のあらゆる場面に浸透しているからだ。オーマン教授の回答は慎重かつ前向きなものだった。

教授はまず囲碁AIの突破を糸口に、深層学習と従来のアルゴリズムの根本的な違いを解説した。従来のチェスプログラムは「網羅的探索」により各手の理論的価値を評価する。一方AlphaGoの深層学習は、膨大な実戦経験を通じて最適戦略を「手探り」で見つけ出す――「なぜ機能するのかわからないが、機能する」。^[3]

しかしオーマン教授のAIに関する最も深い洞察は、AI自体の能力ではなく、「合理性」の定義との論理的つながりにあった。教授はこう述べた：

「私の合理性の定義を思い出してほしい――持っている情報に基づいて、自分の目的を達成するために最善を尽くすこと。そうであれば、AIの最大の価値は、あなたに代わって意思決定をすることではなく、あなたの情報の質を劇的に向上させることにあるのかもしれない」。

言い換えれば、合理的な意思決定の質が情報の質に依存し、AIが人間の認知の限界を突破してより包括的で正確な情報を提供できるならば、AIは人間の意思決定の合理性の度合いを根本的に高めることができる。黒猫の迷信を例に使えば：「AIを使えば、まず黒猫は不幸をもたらさない、次に唾を吐いても何の助けにもならないと教えてくれる。そうすれば、より良い情報に基づいて真に合理的な意思決定ができる」。

この分析は私にとって深い示唆を与えた。政策設計とグローバルガバナンスの領域において、AIの核心的価値は人間の判断を代替することではなく、情報の非対称性を解消することにある――そして情報の非対称性こそ、オーマン教授が論証したように、紛争と戦争の根本原因なのだ。^[4]

IV. 若者へのアドバイス：本当に好きなことをしなさい

対話が終わりに近づいたとき――2020年、COVID-19パンデミックの最中だった――私は聴衆を代表してオーマン教授に尋ねた：この深い不確実性の時代に、未来に向き合う若者にどんなアドバイスを贈りますか？

第二次世界大戦、冷戦、中東紛争、複数の世界的金融危機を生き抜いた90代のこの学者は、シンプルかつ深い答えを返した：

「好きなことをしなさい。お金のためでなく、親の期待のためでなく、先生の指導のためでもなく――本当に好きだからするのだ。好きなことをすれば、うまくやれる。うまくやれば、もっと好きになる」。

教授はまた、中国の学術発展について好意的でありながらも鋭い指摘をした：「中国への10回以上の訪問に基づくと、中国は工学と応用科学に秀でているが、基礎科学への投資は少ない」。教授は中国の若者にもっと基礎科学研究に力を注ぐよう奨励した――実用的な応用がなく、直接収入に結びつかないように見える純粋な学術的探究のことだ。「やっていることが人々の生活を改善するかどうかを心配する必要はない――自分が興味を持っていればそれで十分だ」。

この助言は、オーマン教授自身の学術的キャリアと完璧に呼応する。教授が生涯を捧げたゲーム理論研究は、最初の数十年間は多くの人に抽象的な数学的演習とみなされていた。オークションデザイン、紛争解決、メカニズムデザインなどの分野でその応用価値が徐々に明らかになり、世界が基礎研究の深遠な影響を認識するようになった。^[5]

V. 省察：一度の対話がもたらす持続的なインスピレーション

オーマン教授との対話から4年以上が経過したが、その洞察は私の学術研究と政策実践の中で発酵し続けている。

政策設計において、オーマン教授のインセンティブに関する論述は、良い政策は禁止と罰則に頼るのではなく、巧みに設計されたインセンティブ構造によって市場参加者が公益に沿った選択を「自発的に」行うよう導くという理解を深めた。この洞察は、その後のフィンテック規制の研究方向に直接的な影響を与えた――「命令と統制」から、「レギュラトリーサンドボックス」などのインセンティブ両立的な制度設計への転換である。

グローバルガバナンスにおいて、戦争の「合理的」分析――特にシグナリングの失敗がいかにして壊滅的な紛争につながるか――は、現在の国際情勢を理解するための極めて鋭い分析枠組みを提供している。地政学的緊張が高まる時代において、オーマン教授の理論は、紛争回避の鍵は相手が「非合理的」だと想定することにあるのではなく、双方の意図が明確かつ信頼性をもって伝達されることにあると想起させてくれる。^[6]

教育哲学において、「好きなことをしなさい」「基礎科学を大切に」という助言は、私が長年提唱してきた教育イノベーションのビジョンと完璧に一致する。メタバースキャンパスの構築であれ、ケンブリッジ-浙江大学エグゼクティブ教育プログラムの設計であれ、私は常に教育の最高の目的はスキルの伝授ではなく好奇心の点火にあると信じてきた――まさにオーマン教授が90歳にして知識を共有する情熱を駆り立てる原動力である。

対話が終了したとき、22,000人以上が同時にオンラインで視聴していた――それ自体が「インセンティブ」の鮮やかなケーススタディだ。COVID-19が物理的な移動を断ち切った一方で、前例のないデジタル接続のインセンティブを生み出し、イスラエルと中国の間の学術対話が以前では想像できなかった規模の聴衆に届くことを可能にした。オーマン教授が述べたように、「これはパンデミックの光明だ」。