この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
The Unreasonable Effectiveness of Failure
「エラーは無駄じゃない」——意外すぎる失敗の重要性
ビジネス、テクノロジー、科学。
どんな分野でも「失敗は避けたいもの」と思われがちですが、この記事『The Unreasonable Effectiveness of Failure』では、失敗（エラー）こそがイノベーションや進化の本当の原動力であると、端的かつ印象的に論じています。
著者のBenoit Essiambreは、数学的アルゴリズムや実例も交えて、「合理的に失敗を受け入れ、活用すること」の必要性を明らかにしています。
数学も人間社会も「トライ＆エラーで進化」する
まず、記事の出発点となっている主張を紹介しましょう。
Science works by trial and error. You make a theory, you then test that theory with data. You can argue all of human progress works this way, including technology creation, business innovation etc. However, the error part of trial and error is often underappreciated.
（科学も人類の進歩も「トライ＆エラー」で進むが、“エラー”の価値はしばしば軽く見られがちである。）
この一節が示すように、人間のあらゆる活動は「仮説を立てて、検証し、失敗し、また変える」というサイクルによって前進します。
実は、ここに数学的な裏付けすらある、というのがこの記事の面白いポイントです。
論理的に「適度な失敗」が最適解を見つける理由
では、何がどう「科学的」なのでしょうか。
Benoitは、マルコフ連鎖を利用した確率的最適化手法「Markov Chain Monte Carlo Metropolis Hastings（MCMH）」アルゴリズムを例に解説します。
この手法は、ランダムな「ジャンプ」と、その先の“良し悪し”の評価（＝受容/拒否）を繰り返すことで、最適解（グローバル最大値）に近づこうとします。
重要なのは「すべての試みが成功する必要は全くない」という点です。
…the optimal acceptance rate to target to explore a space efficiently is between 23.4% (for a two dimensional problem to 50% for a high dimensional problem).
（空間を効率的に探索するための最適な受容率は、問題の次元によって23.4％〜50％と数学的に示されている。）
単に「失敗が多い＝悪」ではなく、「適度に失敗しながらも、受容される試みが一定割合になるように調整すること」が、実は最短で最適解に到達する合理的な方法、というわけです。
規制と“安全志向”がもたらす落とし穴
社会や組織の現場にこの考え方を適用する場合の推論も興味深いです。
著者は、「リスクや失敗を減らすことを重視しすぎると、結局は進化のスピードまで阻害されてしまう」と警告しています。
筆者はこの点に非常に強く共感します。
日本企業でも「失敗しないための事前策」が強調され過ぎ、なかなかリスクある挑戦が生まれない、という問題は頻繁に指摘されます。
また学校教育や社会規範でも、「間違えないこと（＝ゼロミス）」が評価されすぎ、本来の創造性やチャレンジ精神が育ちにくい土壌にもつながっています。
一方、著者が指摘するように「全ての失敗が無条件に良いわけではない」点も忘れてはなりません。
「poor execution（単なる実行ミス）」と「boldness and risk taking（大胆な挑戦）」は区別されるべきであり、あくまで本質的な価値があるのは後者の失敗です。
成功事例、そしてAIにも貫かれる“適度なランダム性”の真理
一見すると“過激な”例として、SpaceXのロケット爆破実験も次のように語られています。
Elon Musk … blows up a lot of rockets, an extremely expensive thing to do. Some people would say these are mistakes but the way I see it, it’s a sign of a process with a tuned acceptance/rejection rate that recognizes that rejected attempts are important for the process to converge to the optimal design as fast as possible.
（イーロン・マスクは大量のロケットを爆破するが、それは最適設計に最速で到達するために「失敗」も計画的に選択されている証だと筆者は見る。）
SpaceXのケースは極端に見えますが、実際にこの「たくさん失敗し、速く学ぶ」戦略で、従来の宇宙開発企業より桁違いの開発速度と技術進化を実現しています。
日本の“やらかし”に恐れ過ぎる文化とは対照的です。
さらに面白いのがAI（特に大規模言語モデル：LLM）にも同じ法則が働いている点。
LLMは「temperatureパラメータ」でランダム性を調整しますが、これが低すぎると回答が面白味のないワンパターンになり、高めに設定すると新規性溢れる出力が得やすくなります。
これも結局、失敗や偶発性を上手く活用することで、より最適な結果（時に“魔法のような”出力）につなげているのです。
私がこの記事から受け取った「日本流への問い」
著者の主張を踏まえて、私自身も「我々は失敗をどう“活かして”いるのか？」をあらためて問い直したくなりました。
例えばプロダクト開発の現場では、多くのリーダーが「二度と同じミスを繰り返さないこと」にばかり注意を払います。
しかし、それ自体はよくある“execution error（実行ミス）”防止なだけで、本質的イノベーションにはつながりません。
むしろ、「ギリギリ意味のある範囲で挑戦し、失敗し、なぜ失敗したのかを定量的に測定する」
「早期の段階で安価に多く失敗して学ぶ」
「定常的に大胆な試みも混ぜ続ける」
こうした“受容率を調整する”リーダーシップの発揮こそが、組織の最大価値を生み出します。
よく「日本メーカーのイノベーション停滞」は指摘されますが、計画や根回し、説明責任の徹底で「ジャンプの幅」を狭めすぎてはいないか、再度検証すべきだと強く思います。
ありふれた“安全志向”からの脱出——読者へのメッセージ
要するに、私たちは意識的に「最適な失敗率」を維持したほうが、結果的にイノベーションも活発になり、出口の見えない袋小路（ローカル最適）からの脱出さえ可能になる、という事実は忘れるべきではありません。
最後に、著者の言葉を引用します。
…calibrate risk by swinging hard enough that you get a chance at home runs even though this will also result in a lot of strikes.
（ホームランを狙ってバットを思い切り振ることでこそ、当然三振も増えるが、それが“最適な成果”に近づく方法なのだ。）
ぜひ皆さんも、日々の業務やプロジェクトで
「自分たちの“失敗率”は低すぎないか？」
「思い切ったジャンプが不足してローカル最適に陥っていないか？」
と問い直してみてください。
小さな個人の挑戦から、大きな組織の戦略まで——この記事の知見は、あらゆる現場に応用可能な「合理的な失敗」のすすめとして、非常に価値のある示唆だと思います。
categories:[science]
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