分けた世界は、元に戻せるのか

副題：分類・分析・統合・再現から考える、理解の構造

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序章｜おばあさんは、なぜ雨を飲んではいけないと言ったのか

あるおばあさんが、孫にこう言ったとしよう。

「雨は汚いから、飲んじゃ駄目だよ」

すると、子供は不思議に思った。

「でも、おばあちゃん。いつも飲んでいる川の水にも、雨が混ざっているよね？」

おばあさんは答える。

「川の水は飲んでも大丈夫だよ」

子供は、ますます不思議に思う。

雨は飲んではいけない。

しかし、その雨が流れ込んだ川の水は飲んでもよい。

いったい、何が違うのだろうか。

もちろん、これは一つの思考実験である。

実際には、川の水であっても、そのまま飲めるとは限らない。

しかし、ここで考えたいのは、水の安全性そのものではない。

おばあさんは、何を根拠に雨水と川の水を区別していたのだろうか。

おそらく、雲の形成や、水質に関する科学的な知識を詳しく持っていたわけではない。

雨水には何が含まれているのか分からない。

だから、むやみに飲まない。

いわば、触らぬ神に祟りなしである。

一方、いつも利用している川の水については、過去の経験がある。

これまで飲んできた。

特に問題が起きたとは認識していない。

だから、今後も大丈夫だろう。

そのように判断しているのかもしれない。

では、科学者ならどう説明するだろうか。

大気中の水蒸気が凝結するとき、海塩粒子や土壌由来の微粒子、人間活動に由来するエアロゾルなどが、雲凝結核として働くことがある。

雲粒は成長し、やがて雨となって地表へ落下する。

その途中で、雨滴が大気中の化学物質や微粒子を取り込むこともある。

そして、地表に降った水は、土壌へ浸透したり、川へ流れ込んだりする。

その過程で、物質が除去されることもあれば、新たに取り込まれることもある。

つまり、雨水と川の水は、まったく独立したものではない。

水循環という一つの仕組みの中でつながっている。

しかし、その水を飲んでも安全かどうかは、別の問題である。

含まれる化学物質。

その濃度。

微生物の存在。

採取や保管の条件。

そして、必要な処理が行われているかどうか。

科学者は、そうした条件を調べる必要がある。

そして、最終的にはこう言うかもしれない。

「安全性を確認していない雨水は、そのまま飲まない方がよい」

おばあさんと、よく似た結論である。

では、科学者は遠回りしただけなのだろうか。

私は、そうは思わない。

結論は似ていても、そこに至る過程が違う。

そして、その過程で得られた知識も違う。

おばあさんは、日常生活の中で、危険を避けるための判断をした。

科学者は、その判断がどのような条件で成立し、どのような条件では成立しないのかを調べた。

ここから、ある疑問が生まれた。

世界を分解し、詳しく調べ、再び統合したとき、私たちは何を理解したことになるのだろうか。

分類とは、世界を理解するために、その一部を切り分ける行為なのかもしれない。

しかし、切り分けたことで因果関係が明らかになるとは限らない。

それぞれの要素が、どのように関わり、どのような条件で全体を成立させているのか。

そこまで説明して初めて、分類によって得た知識を、現象の理解へと結びつけることができる。

では、その理解を再び一つにまとめたとき、私たちは最初の場所へ戻るのだろうか。

それとも、最初とは異なる何かを手に入れているのだろうか。

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第1章｜分類・分析・統合とは何か

私たちは、世界を理解するために、さまざまなものを分類している。

動物と植物。

有機物と無機物。

生命と非生命。

安全なものと危険なもの。

しかし、これらの分類は、必ずしも同じ目的で行われているわけではない。

動物と植物の分類では、生物の形態や進化的な系統関係などが問題になる。

有機物と無機物の分類では、化合物の構造や化学的な慣例が関わっている。

安全か危険かという分類では、物質の性質だけでなく、量や使用条件、人体への影響なども問題になる。

つまり、分類には、それぞれの目的がある。

そこで、私は三つの命題を考えた。

分類とは、世界に存在する違いや共通性を、特定の目的と尺度に基づいて選び取る行為である。

分析とは、その区別によって見えるようになった性質や因果関係を調べる行為である。

統合とは、個別に得られた知識の関係を明らかにし、全体の振る舞いを説明しようとする行為である。

この三つは、似ているようで異なる。

そして、ここで一つ注意したい。

分類とは、必ずしも世界を細かく分けることだけではない。

例えば、犬と猫を区別することは分類である。

しかし、犬と猫を哺乳類という一つの集団にまとめることも分類である。

つまり、分類には、違いによって分ける働きと、共通性によってまとめる働きの両方がある。

では、統合とは何が違うのだろうか。

分類によって犬と猫を哺乳類としてまとめることはできる。

しかし、それだけでは、哺乳類がどのように進化してきたのか、個々の生物がどのような仕組みで生きているのかまでは説明できない。

統合とは、単に同じ集団へまとめることではない。

個別に明らかになった性質や仕組みを関係づけ、全体として何が起きているのかを説明しようとすることである。

例えば、森林を考えてみよう。

そこには木があり、草があり、土があり、水が流れている。

虫や鳥が暮らし、目に見えない微生物も存在している。

私たちは、それらを植物、動物、微生物、土壌、水などに分類できる。

そして、それぞれを分析する。

植物の光合成。

土壌微生物による有機物の分解。

水分の移動。

栄養元素の循環。

しかし、個別の仕組みを理解しただけでは、森林全体がどのように成立しているのかを十分に説明できない。

植物が落とした葉は、微生物などによって分解される。

分解によって生じた無機栄養分の一部は、再び植物に利用される。

植物は土壌から水を吸収し、蒸散によって大気へ水分を放出する。

それぞれの現象は、互いに関係している。

こうした関係を説明することによって、森林全体の働きが見えてくる。

ただし、分類・分析・統合は、必ずしも一方通行ではない。

分析によって新しい分類が生まれることもある。

統合しようとして、それまでの分類では説明できない現象に気づくこともある。

つまり、これは完成へ向かう一直線の階段というより、互いに修正し合う過程なのかもしれない。

そして、ここでさらに考えたい。

そもそも、私たちは何を基準に世界を分けているのだろうか。

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第2章｜海岸線の長さは、誰が決めるのか

海岸線の長さを測るとしよう。

大きな地図を広げて、海と陸の境界をたどる。

最初は、大まかな形だけを測定した。

すると、小さな湾や岬の凹凸は、十分に反映されない。

そこで、より短い物差しを使って測定する。

すると、それまで無視していた小さな凹凸が測定に含まれる。

さらに細かく測定すれば、岩の形状なども問題になってくる。

複雑な海岸線では、より細かい尺度で測るほど、測定される長さが大きくなる傾向がある。

これは、海岸線のパラドックスとして知られる問題である。

ただし、現実の海岸線が数学的な意味で無限の長さを持つと証明されたわけではない。

実際の測定では、潮位、地形の変化、測定方法、測定器具の限界なども関係している。

それでも、この問題には重要な意味がある。

同じ海岸線を測っているはずなのに、測定する尺度によって得られる長さが変わる。

では、どの測定値が正しいのだろうか。

ここで、問いそのものを考え直す必要がある。

海岸線の長さを知る目的は何なのだろう。

地図を作るためか。

海岸を管理するためか。

波による侵食を調べるためか。

岩の表面構造を研究するためか。

目的が違えば、必要な尺度も違ってくる。

そして、測定する尺度を変えるということは、何を情報として残すのかを変えることでもある。

長い物差しでは見えなかった違いが、短い物差しでは見えるようになる。

反対に、細部へ注目することで、大きな地形のまとまりが見えにくくなることもある。

ただし、ここで区別したいことがある。

海岸線のパラドックスそのものは、分類の問題ではなく、測定尺度の問題である。

しかし、分類と測定には共通する働きがある。

対象のどの特徴を重視し、どの違いを無視するのかを選んでいることだ。

分類では、共通性や違いによって対象を整理する。

測定では、定めた尺度や方法に基づいて対象を数値として記述する。

行為は異なる。

しかし、どちらも対象に関する情報を選び取っている。

そこで、新たな問いが生まれる。

より細かく理解することは、必ずしもより適切に理解することなのだろうか。

細部を増やせば、情報量は増えるかもしれない。

しかし、研究目的にとって必要な情報が増えるとは限らない。

ある目的では、むしろ情報をまとめることに価値がある。

では、情報をまとめるとき、私たちは何を失っているのだろうか。

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第3章｜分類によって、何が失われるのか

ここに、二つの作業班があるとしよう。

それぞれ三人で、同じ作業を行っている。

作業時間を測定すると、次の結果になった。

A班は、5分、5分、5分。

B班は、1分、5分、9分。

では、両者の平均作業時間は何分だろう。

どちらも5分である。

平均値だけを見れば、同じ結果だ。

しかし、作業の実態は大きく異なる。

A班は、三人とも同じ時間で作業を終えている。

一方、B班では、作業時間に大きなばらつきがある。

ここで、三人の作業時間を平均5分という一つの数値にまとめたとしよう。

すると、何が失われるのだろうか。

個々の作業時間である。

さらに、平均値だけが残されていた場合、元の三つの数値を一意に復元することはできない。

平均5分という結果は、さまざまな組み合わせから生じ得るからだ。

つまり、情報を統合して一つの数値にまとめることと、元の情報を完全に復元できることは違う。

これは厳密には分類というより、集計によって情報を圧縮する例である。

しかし、分類にも同様の問題が生じる。

例えば、作業者を「熟練者」と「初心者」に分けたとしよう。

その分類によって、作業経験に関する違いが見えやすくなる。

一方、個人ごとの得意な作業や苦手な作業、疲労の状態、身体的な特徴などは、その二つの区分には表れない。

つまり、分類によって情報が整理される一方、選ばなかった情報は背景へ退く。

ここで重要なのは、失われた情報が本当に不要だったのかということだ。

もし、作業時間の平均を知りたいだけなら、平均5分という情報で足りるかもしれない。

しかし、作業のばらつきを減らしたいなら、それでは足りない。

なぜ一人は1分で終わり、別の一人は9分かかったのか。

その違いを調べる必要がある。

では、すべての個別情報を残せばよいのだろうか。

それも簡単ではない。

情報が膨大になれば、何が重要なのか分からなくなる場合がある。

つまり、情報をまとめることには価値がある。

しかし、まとめることで失われる情報もある。

分類や集計の価値は、何を残したかだけでなく、何を捨てても問題がないのかという判断にも関わっている。

そして、いったん捨てた情報は、後から統合するだけでは取り戻せないことがある。

では、個別の情報をすべて残した場合には、全体を理解できるのだろうか。

ここにも、まだ問題が残っている。

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第4章｜ミクロとマクロは、どこでつながるのか

ここに、温度が等しい二つの容器があるとしよう。

どちらにも水が入っている。

十分に落ち着いた状態で温度を測定すると、どちらも20℃だった。

では、二つの容器の中で、水分子は完全に同じように運動しているのだろうか。

そうではない。

温度が同じであっても、個々の分子の位置や運動状態まで一致しているとは限らない。

熱平衡にある物質の温度は、多数の粒子の統計的な振る舞いと関係している。

したがって、巨視的に同じ温度であっても、それに対応する微視的な状態は多数存在し得る。

ここで注意したい。

これは、異なる原因から同じ結果が生じたという話とは、少し違う。

同じ温度に対応する微視的状態が多数存在し得ることと、異なる因果的な過程によって同じ温度になったことは、区別する必要がある。

例えば、一方の水は電気ヒーターで温められた。

もう一方の水は、温かい物体と接触することで温度が上がった。

どちらも最終的に20℃になったとしても、そこに至るエネルギー移動の過程は異なる。

つまり、ここには二種類の違いがある。

一つは、同じ巨視的状態の背後に、異なる微視的状態が存在し得ること。

もう一つは、異なる過程から、同じ巨視的な結果が生じ得ること。

この二つを混同してはいけない。

しかし、どちらにも共通する問題がある。

一つの結果だけを観察しても、その背後にある状態や過程を一意に決められるとは限らない。

では、ミクロの世界を詳しく調べれば、すべてが分かるのだろうか。

個々の分子の運動を理解することには、確かに意味がある。

しかし、多数の粒子が集まったときの振る舞いを説明するには、統計的な考え方も必要になる。

個々の分子の性質を知ることと、それらが集まったときの全体の振る舞いを理解することは違う。

この問題は、創発という概念にも関係する。

ただし、全体に現れる性質があるからといって、必ずしも新しい基本的な物理法則が存在するという意味ではない。

重要なのは、要素そのものだけではなく、要素間の関係や集団的な振る舞いを説明する必要があるということだ。

そして、ここで考えたい。

ミクロの視点から見れば違うものが、マクロの視点では同じものとして扱われる。

これは、間違った分類なのだろうか。

そうとは限らない。

例えば、温度を管理したいだけなら、個々の水分子の状態まで知る必要はない場合がある。

反対に、分子の運動を詳しく調べたい場合には、温度という情報だけでは足りない。

つまり、異なる階層の説明は、互いに競合するだけでなく、異なる目的を果たしている。

そして、それらの関係を調べることで、個別の説明では見えなかった性質が明らかになることもある。

では、複数の視点を組み合わせれば、対象のすべてを理解できるのだろうか。

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第5章｜B/SとP/Lは、同じ企業を見ているのか

企業を理解するために、財務諸表を考えてみよう。

代表的なものに、貸借対照表と損益計算書がある。

貸借対照表は、B/Sとも呼ばれる。

ある時点の資産、負債、純資産を示すものだ。

一方、損益計算書はP/Lと呼ばれる。

一定期間の収益、費用、利益などを示す。

どちらも同じ企業を扱っている。

しかし、見ているものが違う。

B/Sは、ある時点の財政状態を表す。

P/Lは、一定期間の経営成績を表す。

では、二つは独立した資料なのだろうか。

そうではない。

例えば、企業が利益を生み出した場合、その利益は、配当などの要因も考慮しながら、利益剰余金を通じて純資産に反映される。

つまり、P/Lに表れる一定期間の成果は、B/Sが示す財政状態の変化とも関係している。

ただし、利益が増えたからといって、同じ金額だけ現金が増えるとは限らない。

売上が計上されても、その代金がまだ回収されていない場合がある。

費用が発生していても、支払いが後になる場合もある。

そのため、現金の流れを理解するには、キャッシュ・フロー計算書なども重要になる。

ここで、もう一つ考えよう。

二つの企業が、同じ100万円の利益を出したとする。

一方は、売上を大きく伸ばすことで利益を確保した。

もう一方は、費用を大幅に削減することで利益を確保した。

結果は、どちらも100万円の利益である。

しかし、その背景は異なる。

さらに、費用削減によって現場の負担が増えた可能性もある。

反対に、無駄な工程を改善した結果、従業員の負担を減らしながら費用も削減できた可能性もある。

利益という一つの結果からは、そこまで判断できない。

つまり、財務諸表は企業を理解するための重要な情報を与えてくれるが、企業のすべてを記録しているわけではない。

ここで、B/SとP/Lの関係を、分類と統合の問題として考えてみたい。

企業という一つの対象について、異なる側面を取り出して記述する。

そして、それぞれの情報を関連づけることで、単独では見えなかった関係を理解する。

ただし、複数の財務諸表を組み合わせたからといって、すべての取引や判断の過程が復元されるわけではない。

最初から記録されていない情報もあるからだ。

統合できるのは、少なくとも、統合に利用できる形で残されている情報に制約される。

もちろん、新しい調査や別の資料によって、その制約を補うことはできる。

しかし、単に既存の数字を組み合わせることと、新たな情報を獲得することは違う。

ここには、科学研究にも共通する問題がある。

観察から得られた情報を分類する。

必要な数値を取り出す。

分析する。

そして、それらを統合する。

では、その過程で、最初の観察に存在していたものがすべて残っているのだろうか。

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第6章｜観察する人と、分析する人と、統合する人

ここまで、観察、分類、分析、統合という行為を、一人の人間が行っているかのように考えてきた。

しかし、実際には、それぞれを別の人間が担当してもよい。

自然現象を観察する人。

観測結果を記録する人。

データを分析する人。

複数の研究成果を比較する人。

そして、それらを統合して理論を構築する人。

現代の科学研究では、こうした分業が珍しいわけではない。

むしろ、一人では扱いきれない膨大な情報を、複数の専門家が分担することで研究が進んでいく。

では、そこに問題はないのだろうか。

例えば、ある工場で、作業時間を分析するとしよう。

現場で作業する人間は、作業の流れを経験している。

どの作業で時間がかかるのか。

どのようなときに問題が起きるのか。

なぜ、その順番で作業しているのか。

そうした事情を知っている場合がある。

しかし、分析する人間が受け取るのは、作業時間や生産数量などの数値だけかもしれない。

その数値をもとに、改善案が作られる。

さらに、管理する人間が、それらを統合して新しいルールを設計する。

すると、奇妙なことが起こり得る。

数値上は効率が改善している。

しかし、現場では仕事が難しくなっている。

これは、分析する人間が間違っているという単純な問題ではない。

分析するために選び取った情報が、現場のすべてを表しているわけではないという問題だ。

最初の観察から、記録へ。

記録から、分析へ。

分析から、統合へ。

その過程では、必要な情報を抽出する一方で、別の情報を省略している。

そして、省略された情報の中に、現象を理解するための重要な条件が含まれていることもある。

だから、統合する人間が、観察する人間より必ず深く理解しているとは限らない。

反対に、観察する人間が、全体の因果関係まで理解しているとも限らない。

それぞれが、異なる種類の知識を持っている。

ここで重要なのは、分業そのものを否定することではない。

むしろ、分業によって得られた知識を、どのように結びつけるかということだ。

統合した説明が、現場の実態と一致しているか。

その説明によって、以前には理解できなかった現象を説明できるか。

新しい条件でも予測が成立するか。

そして、問題が見つかったときに、最初の観察や分類まで戻れるか。

こうした仕組みが必要になる。

ここで、観察から統合までの流れは、一方通行ではなくなる。

観察し、分類する。

分析し、統合する。

予測し、検証する。

そして、再び観察する。

しかし、この循環にも、まだ一つの問題が残る。

再び観察したとき、私たちは本当に最初の場所へ戻っているのだろうか。

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第7章｜統合とは、元に戻すことなのか

一つの時計を考えてみよう。

時計は、分解する前から動いている。

私たちは、その時計の部品を取り外す。

歯車。

針。

ゼンマイ。

そして、それぞれの部品の材質や形状、働きを調べる。

では、部品の性質をすべて理解したとして、それだけで時計の仕組みを理解したことになるのだろうか。

そうとは限らない。

それぞれの部品が、どの部品と接しているのか。

どのように力が伝わるのか。

どのような順番で運動が生じるのか。

そうした関係を理解する必要がある。

そして、それらを踏まえて組み立てれば、時計は再び動くかもしれない。

ここで、二つのことを区別したい。

一つは、時計を元の状態に戻すこと。

もう一つは、時計が動く仕組みを理解すること。

両者は、必ずしも一致しない。

例えば、時計の組み立て手順だけを覚えている人がいるとしよう。

その人は、時計を分解し、再び組み立てることができる。

しかし、なぜその配置で時計が動くのか、十分に説明できないかもしれない。

反対に、時計の仕組みを詳しく理解している人であっても、実際に細かな部品を組み立てる技術を持っているとは限らない。

つまり、再構成できることと、説明できることは異なる。

さらに、ここで考えたい。

分解する前の時計と、再び組み立てた時計は、同じ時計なのだろうか。

部品が同じで、配置も同じで、動きも同じなら、物理的な状態は非常によく似ているだろう。

しかし、私たちが時計について持っている知識は変わっている。

以前は、時計が動いていることを知っていた。

今は、時計がどのような仕組みで動いているのかを説明できるかもしれない。

では、これを統合と呼べるのだろうか。

私は、統合には少なくとも二つの意味があると思う。

一つは、分かれていたものを再び組み合わせること。

もう一つは、個別に得られた知識を関係づけ、それまで説明できなかった現象を説明すること。

科学的な理解にとって重要なのは、主に後者だろう。

しかし、ここでも注意が必要になる。

どれほど多くの部品について調べても、重要な相互作用を見落としていれば、時計の仕組みを十分に説明できない。

また、部品の性質を詳しく理解するために、最初の動きを記録せずに分解したなら、その動きについての情報は失われているかもしれない。

つまり、分解によって得られる知識がある一方、分解によって失われる情報もある。

そして、後から部品を組み合わせただけでは、そのすべてを取り戻せるとは限らない。

では、どうすればよいのだろう。

もう一度、時計を動かしてみる。

以前の動きと比較する。

予測した動きが、本当に起こるかを確かめる。

必要であれば、観察や分析をやり直す。

ここに、統合の後にも観察が必要になる理由がある。

統合とは、分解する前の全体をそのまま回復することではなく、分解する前には説明できなかった関係を含めて、全体を捉え直すことなのかもしれない。

ただし、この命題にも限界がある。

私たちが統合しているのは、世界そのものとは限らない。

世界について得られた情報や知識、そして説明の体系である。

分類したからといって、世界そのものが物理的に分解されたわけではない。

同様に、統合したからといって、世界そのものが元に戻るわけでもない。

変化しているのは、世界の側ではなく、世界を理解しようとする私たちの認識なのかもしれない。

そして、その認識が世界とどこまで一致しているのかは、さらに確かめる必要がある。

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第8章｜再現できることは、理解したことなのか

分類した。

分析した。

統合した。

そして、ある現象を説明できるようになった。

では、その説明に基づいて、現象を再現できたとしよう。

これで、私たちは現象を完全に理解したと言えるのだろうか。

ここには、重要な問題がある。

例えば、道路が濡れていたとしよう。

雨が降ったのかもしれない。

散水車が水をまいたのかもしれない。

水道管が破損したのかもしれない。

道路が濡れているという結果だけでは、その原因を一つに決めることはできない。

では、人工的に水をまき、同じような濡れた状態を作り出したとしよう。

これによって、最初の道路が濡れた原因を証明できたことになるのだろうか。

そうではない。

水をまくことで道路を濡らせることは分かった。

しかし、最初の道路を濡らした原因が散水だったとは限らない。

これは、同じような結果を作り出せることと、過去の現象の原因を特定できることが違う、という例である。

ただし、ここで科学研究における再現性と混同してはいけない。

研究においては、同じデータや手順から一致した計算結果が得られるかという問題がある。

また、独立した研究で新たなデータを集めても、同様の結果が得られるかという問題もある。

さらに、ある研究で得られた知見が、別の条件や集団でも成立するかという一般化可能性の問題もある。

これらは関係しているが、同じではない。

どの意味で再現できたのかを区別しなければ、再現性という言葉自体が曖昧になる。

では、同じ結果を繰り返し得られたなら、因果関係まで正しく理解したと言えるのだろうか。

必ずしもそうではない。

ある観測結果を説明できる仮説が、複数存在する場合もあるからだ。

例えば、二つの現象が同時に起こることを観察したとしよう。

一方が他方を引き起こしているのかもしれない。

逆に、他方が一方を引き起こしているのかもしれない。

あるいは、第三の要因が両方を引き起こしているのかもしれない。

同時に起きたという事実だけでは、どの説明が正しいのかを決められない。

そこで、条件を変えて調べる。

一方の要因を操作したら、結果は変わるのか。

別の条件でも、同じ関係が成立するのか。

考えられる別の原因を排除できるのか。

こうした検証を重ねることで、因果関係についての理解を深めていく。

ここで、第四の概念を加えたい。

検証とは、統合によって得られた説明が、現実の現象にどこまで対応しているかを確かめる行為である。

ただし、検証の成功が、説明の唯一性まで保証するわけではない。

科学哲学では、観測された証拠だけでは、複数の理論のうちどれが正しいのかを一意に決められない場合があることが議論されている。

これは、理論の決定不全と呼ばれる問題に関係する。

もっとも、異なる理論が同じ観測結果を説明できる可能性があるからといって、すべての理論が同じ価値を持つわけではない。

説明できる現象の範囲。

予測の精度。

新しい証拠との整合性。

仮定の妥当性。

そうした点によって、理論を比較することができる。

そして、そこにはもう一つの問題が現れる。

ある理論が現象をうまく説明できることは、その理論が自然界の本質を捉えている証拠になるのだろうか。

少なくとも、その理論を支持する理由にはなり得る。

しかし、成功した説明が、世界の唯一の可能な説明であるとは限らない。

そこで、私たちは再び観察する。

新たな条件で試す。

説明できない現象を探す。

必要であれば、理論や分類の仕方そのものを修正する。

つまり、再現性は理解の重要な根拠になり得るが、理解の完成を宣言するものではない。

そして、ここまで考えると、別の問いが生まれる。

私たちは、そこまで理解する必要があるのだろうか。

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第9章｜漁師とビジネスマンは、同じ場所に到達するのか

メキシコ人の漁師と、MBAを持つビジネスマンの寓話がある。

ある漁師は、必要な分だけ魚を獲り、残りの時間を家族や友人と過ごしていた。

その生活を見たビジネスマンは、漁師に提案する。

もっと長く働いて、たくさん魚を獲ればよい。

そうすれば、船を増やせる。

従業員を雇い、会社を大きくできる。

やがて事業を売却すれば、多額の資産を手に入れることができる。

漁師は尋ねる。

「その後は、どうするんだい？」

ビジネスマンは答える。

引退して、小さな村でゆっくり暮らせばよい。

家族と過ごし、友人と酒を飲み、音楽を楽しめばよい。

すると、漁師はこう返す。

「それなら、もう今やっているよ」

この寓話は、経済成長や資本蓄積が目的化してしまうことへの批判として読める。

しかし、私はここで、もう一つ考えたい。

二人が想定している最終的な生活は、確かによく似ている。

では、両者は本当に同じ場所へ到達するのだろうか。

事業を拡大した漁師には、多くの資産が残っているかもしれない。

その資産によって、将来の選択肢が増えているかもしれない。

一方、事業拡大に費やした時間は戻らない。

その間に失われた家族との時間もあるだろう。

だから、二つの人生を完全に同じものとして扱うことはできない。

しかし、何を目的としていたのかによって、その評価は変わる。

家族と過ごす時間が最も重要なら、最初からその生活を実現していた漁師には、事業拡大が必要なかったかもしれない。

経済的な安全性や選択肢を重視するなら、資産を増やす過程にも意味があったかもしれない。

ここにも、何を同じ結果と見なすかという問題がある。

ただし、これまでの科学的な例と、まったく同じ問題ではない。

海岸線では、測定尺度によって得られる数値が変わった。

ミクロとマクロでは、同じ巨視的な状態に複数の微視的状態が対応し得た。

B/SとP/Lでは、同じ企業を異なる側面から記述した。

一方、漁師の寓話で問題になっているのは、どのような結果を価値あるものとして選ぶのかということだ。

つまり、ここには認識の問題だけでなく、目的の問題が存在している。

しかし、まったく無関係というわけでもない。

何を重視して比較するのか。

何を同じ結果として扱うのか。

そして、何を得るために、その過程を経るのか。

その判断には、共通する構造がある。

そこで、序章のおばあさんを思い出してほしい。

「雨は汚いから、飲んじゃ駄目だよ」

科学者は、長い時間をかけて雨の形成や水循環、水質について研究した。

そして、最終的に似た助言に到達した。

では、科学者の研究は、漁師が必要のない事業拡大を勧められるのと同じことだったのだろうか。

そうとは限らない。

科学者は、単に「飲まない方がよい」という結論を得ただけではないからだ。

どのような条件で危険になるのか。

どのような処理によって、安全に利用できるのか。

これまで安全だった水が、どのような条件で危険になり得るのか。

そうした問いにも答えられる可能性を得ている。

つまり、最初と似た結論に戻ってきても、そこから進める可能性が増えている。

一方、今すぐ飲むか飲まないかを判断するだけなら、そのすべてを理解する必要があるとは限らない。

ここで、二つの価値を区別する必要がある。

知識を獲得する価値と、その知識を使って何かを実現する価値である。

科学によって理解できることが増える。

しかし、それがすべての場面で、最も重要なことになるわけではない。

理解するための労力や時間にも、価値がある。

そして、何を目的として知識を求めていたのかを忘れれば、理解すること自体が目的化してしまう可能性もある。

だからこそ、最後に考えたい。

私たちは、何を理解するために世界を分けていたのだろうか。

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終章｜分けた世界は、元に戻せるのか

最後に、もう一度おばあさんの話に戻ろう。

「雨は汚いから、飲んじゃ駄目だよ」

その言葉を聞いた子供は、川の水との違いについて疑問を持った。

おばあさんは、生活経験から判断した。

科学者は、雨や川の仕組みを調べ、水質や健康への影響を検討した。

そして、最終的には似た結論に到達した。

では、科学者は遠回りしたのだろうか。

答えは、何を目的としていたのかによって変わる。

単に今、雨水を飲むべきかどうかを判断したいだけなら、慎重に行動するという経験則で十分な場合もある。

しかし、雨水を安全に利用する方法を知りたいなら、より詳しい知識が必要になる。

以前は安全だと考えられていた水が、環境の変化によって危険になるかもしれない。

逆に、以前は利用できなかった水を、安全に利用できる方法が見つかるかもしれない。

その違いを説明できるようになれば、人間の選択肢は増えていく。

ただし、選択肢が増えることと、その選択肢を使わなければならないことは違う。

メキシコ人漁師は、事業を拡大しなくても、すでに望んでいた生活を送っていた。

ビジネスマンの提案によって、より多くの資産を手に入れられるかもしれない。

しかし、そのために必要な時間や労力が、漁師の望むものだったとは限らない。

では、世界を理解するとは、何なのだろうか。

私は、最初に考えた三つの命題に戻りたい。

分類とは、違いや共通性を選び取ること。

分析とは、その区別によって見えてくる性質や因果関係を調べること。

統合とは、個別に得られた知識を関係づけ、全体の振る舞いを説明しようとすること。

しかし、この三つを繰り返したからといって、必ずしも完全な理解に到達するわけではない。

分類することで、見えなくなるものがある。

分析することで、切り離される関係がある。

統合することで、新たに見えてくるものがある。

そして、統合したことで初めて、最初の分類が不十分だったと気づくこともある。

海岸線は、測定する尺度によって違った姿を見せる。

同じ巨視的な状態の背後には、異なる微視的な状態が存在し得る。

同じ企業でも、B/SとP/Lでは見えるものが違う。

同じ平均値の背後にも、異なる個別のデータが存在する。

同じような生活に到達する漁師であっても、そこまでの過程は同じではない。

そして、似た結論に到達したおばあさんと科学者も、同じ知識を持っているわけではない。

これらの話は、完全に同じ現象ではない。

測定の問題。

情報の圧縮の問題。

説明階層の問題。

状態と変化の問題。

因果推論の問題。

目的と価値の問題。

それぞれに固有の違いがある。

しかし、そこには一つの共通する問いがある。

私たちは、何を同じものとして扱い、何を違うものとして扱うことで、世界を理解しようとしているのだろうか。

そして、その判断によって、何を見えるようにし、何を見えなくしているのだろうか。

分類によって得た情報は、世界そのものではない。

世界について、特定の基準で選び取られた情報である。

だからこそ、分類を精密にするだけでは足りない場合がある。

その分類によって得られた知識が、どのような関係で成立しているのかを調べなければならない。

そして、統合した説明が現実と一致しているのかを確かめる必要がある。

ただし、そこでもなお、説明できないものが残るかもしれない。

では、世界を分解し、すべてを説明できるようになったとして、それでも理解していないものは残るのだろうか。

そもそも、何をもって「すべて」とするのだろう。

海岸線をどこまで細かく測れば、測り終えたと言えるのか。

何を記録すれば、企業の全体を理解したことになるのか。

どの程度まで因果関係を説明できれば、現象を理解したことになるのか。

そこには、また新たな境界線が現れる。

しかし、だからといって、理解することに意味がないわけではない。

むしろ、理解が深まることで、以前には気づけなかった条件や限界が見えてくる。

そこで、もう一つの命題を考えたい。

理解が深まるとは、正しい答えを一つ得ることだけではない。その答えが、どの条件で成立し、どの条件では成立しなくなるのかを説明できるようになることでもある。

おばあさんの言葉は、雨水をむやみに飲まないという実践的な判断を示していた。

科学者は、その判断を支える条件を調べ、必要であれば修正できる。

最初と似た答えに戻ってきても、答えの意味は変わっている。

しかし、それは世界そのものが変わったからではない。

少なくとも、この思考実験では、変わったのは世界についての私たちの理解である。

では、統合とは、元に戻すことなのだろうか。

私は、そうではないと思う。

世界を分類し、分析し、統合する。

その結果として、最初に観察した現象を、以前とは異なる関係の中で捉えられるようになる。

しかし、その理解もまた、特定の尺度や目的に基づいている。

そして、その理解によって何を見落としているのかは、まだ分からない。

だからこそ、もう一度観察する。

分類し直す。

分析し直す。

統合し直す。

その循環が続く限り、理解は一つの答えに固定されない。

ただし、ここで一つの逆説が残る。

理解が深まるほど、何を理解していないのかが見えてくることもある。

すると、理解が完成したと感じる瞬間と、理解するべき問題がなくなる瞬間は、必ずしも一致しない。

私たちは世界を理解するために分類する。

しかし、その分類によって何を見失ったのかを理解するためにも、再び世界を観察しなければならない。

そして最後に、もう一つの問いを残したい。

世界を分け、調べ、再び結びつけた私たちは、元の世界をより深く理解したのだろうか。

それとも、世界を見るための新しい分類を、また一つ手に入れただけなのだろうか。

おそらく、その両方が成立することもある。

そして、どちらが成立しているのかを考えることもまた、理解という行為の一部なのかもしれない。

追記｜哲学者は、おばあさんと同じ場所に戻るのか

ここまで考えて、もう一つの疑問が生まれた。

これは、哲学にも同じことが言えるのではないだろうか。

例えば、ある哲学者が、何十年もかけて人間の認識について研究したとしよう。

知識とは何か。

正しさとは何か。

人間は、何を根拠に自分の判断を正しいと考えるのか。

そうした問いを細かく分類し、一つひとつの概念を分析し、異なる思想を比較しながら、長い時間をかけて考え続けた。

そして、最後に一つの結論へ到達した。

「人間は、誰でも間違えることがある」

しかし、その言葉を聞いたおばあさんは、こう言うかもしれない。

「そんなこと、昔から分かっているよ」

では、哲学者が何十年もかけて到達した答えは、何の価値もなかったのだろうか。

ここで、私は二つのことを考えたい。

一つは、誰かから聞いた言葉を、そのまま自分の知識として持っていること。

もう一つは、その言葉がなぜ成立するのかを、自分の言葉で説明できること。

いわゆる、受け売りと理解の違いである。

しかし、これだけで両者を明確に区別できるのだろうか。

誰かから教わった言葉であっても、その意味を深く理解している人はいる。

反対に、自分で考えた言葉であっても、その根拠が間違っていることはある。

自分の言葉で説明できるというだけでは、十分ではないのかもしれない。

では、何が違うのだろう。

例えば、「人間は誰でも間違える」という言葉を考えてみよう。

その言葉を知っていること。

なぜ人間が間違えるのかを説明できること。

そして、どのような判断を間違いと呼ぶのか、何を根拠に間違いだったと判断するのかを検討できること。

これらは、必ずしも同じではない。

さらに、自分の説明に反例が現れたとき、その説明を修正できるかどうかという問題もある。

つまり、同じ結論に到達していたとしても、その結論を支える理由や、問い直す能力には違いが存在し得る。

しかし、ここで注意したい。

哲学者が、おばあさんより深く理解しているとは限らない。

長年の生活経験によって、おばあさんが哲学者には見えていない問題を理解している可能性もある。

哲学者の知識と、おばあさんの経験的な知恵は、単純な上下関係ではないのだろう。

では、哲学者が何十年もかけて考え続けることには、何の意味があるのだろうか。

ここで、『分けた世界は、元に戻せるのか』という問いに戻りたい。

哲学者は、一つの問いを細かく分ける。

言葉の意味を調べる。

似ている概念を区別する。

異なる思想を比較する。

矛盾を探し、反論を検討する。

そして、それらを再び関係づけて、一つの答えへ到達しようとする。

しかし、その答えが、最初から誰でも知っていたような言葉だったとしたら。

それは、元の場所に戻ったことになるのだろうか。

結論だけを見れば、そうかもしれない。

だが、その結論に至るまでに、何を明らかにしたのか。

何を間違いとして退けたのか。

どのような反論を乗り越えたのか。

そして、何を最後まで説明できなかったのか。

そこまで含めて考えれば、同じ言葉であっても、その背後にある理解は異なるかもしれない。

これは、平均値の問題にも似ている。

異なる個別の数値から、同じ平均値が生まれることがある。

しかし、平均値が同じだからといって、その背後にある情報まで一致するわけではない。

哲学者が到達した結論も、それと似ているのではないだろうか。

一つの言葉にまとめられた思想の背後には、長い思考の過程が存在している場合がある。

その過程は、結論だけを読んでも分からない。

では、哲学の価値は、結論ではなく過程に存在するのだろうか。

私は、それだけでも不十分だと思う。

なぜなら、長い時間を費やしたからといって、理解が深まったとは限らないからだ。

何十年も考えていたとしても、単に同じ主張を繰り返していただけかもしれない。

あるいは、複雑な専門用語を積み重ねただけで、最初から存在していた問題を何も明らかにしていない可能性もある。

その場合、費やした時間そのものを理由に、哲学的な価値があるとは言えない。

ここで、メキシコ人漁師とビジネスマンの寓話が再び現れる。

長い道のりを経たからといって、その道のりが必要だったとは限らない。

しかし、同じ場所へ戻ってきたように見えても、何も得ていないとは限らない。

では、何が変わったのだろう。

私は、ここに一つの可能性を考える。

哲学によって変わるのは、必ずしも答えそのものではなく、その答えをどのように理解し、どこまで引き受けられるのかということなのかもしれない。

例えば、人間は間違えるという言葉を知っている。

しかし、自分自身が間違えたとき、その事実を認められるだろうか。

あるいは、自分の判断に自信を持っているとき、それでも間違っている可能性を考えられるだろうか。

その問いに向き合うことは、単に「人間は間違える」という言葉を覚えることとは違う。

ただし、哲学的な理解が深いからといって、必ずしも正しく行動できるとも限らない。

理解することと、実行することもまた別の問題だからだ。

そう考えると、哲学の価値を一つの結果だけで判断することは難しい。

新しい答えを発見したこと。

既存の答えに根拠を与えたこと。

その答えが成立する範囲を明らかにしたこと。

あるいは、これまで正しいと思っていた問いそのものを疑えるようになったこと。

それぞれに異なる価値があるのかもしれない。

そして、ここで私は、もう一つの可能性に気づいた。

哲学者が長年考え続けた結果、最初に求めていた答えへ到達するとは限らない。

むしろ、最初の問いそのものが適切ではなかったと気づくこともある。

答えを発見したのではない。

答えを求めていた問いの前提が、誤っていたと理解したのである。

その場合、哲学者は何を持って帰ってくるのだろう。

新しい答えだろうか。

それとも、問いを手放す理由だろうか。

ここまで考えると、哲学の到達点を、最終的に得られた結論だけで評価することはできなくなる。

しかし、思考の過程そのものを無条件に称賛することもできない。

では、何によって評価すればよいのだろう。

私は、少なくとも一つの基準があると思う。

その思考を経たことで、以前には区別できなかったものを区別し、以前には説明できなかったものを説明し、以前には疑えなかった前提を問い直せるようになったのか。

もちろん、これも哲学の価値を測る唯一の基準ではない。

それでも、結論が同じだったという理由だけで、そこに至る思考を無価値とすることは避けられる。

そして、最初のおばあさんの言葉を思い出してほしい。

「雨は汚いから、飲んじゃ駄目だよ」

科学者が長年研究した末に、似た結論へ到達したとしても、その結論が成立する条件を以前より詳しく説明できるようになっているかもしれない。

哲学者も同じなのだろうか。

おばあさんが昔から知っていた言葉に、長い思考を経て再び到達する。

しかし、その言葉がなぜ成立し、どこまで成立し、どのような問題を残しているのかを理解する。

そして、理解したからこそ、その言葉を無条件には使えなくなることもある。

最初は、疑わずに使っていた言葉だった。

最後は、疑ったうえで、なお使うことを選んだ言葉になっている。

あるいは、疑った結果として、もう使わなくなった言葉かもしれない。

同じ答えに戻ることと、同じ理解に戻ることは違う。

ただし、どれほど考え抜いたとしても、その理解が最終的な正解であるとは限らない。

だから、哲学者は再び問いを立てるのだろう。

では、哲学とは何なのだろうか。

新しい答えを発見することなのか。

既存の答えに根拠を与えることなのか。

それとも、答えだと思っていたものを、再び問いへと戻すことなのか。

私は、この三つを必ずしも一つに決める必要はないと思う。

ただし、一つだけ言えることがある。

哲学者が、おばあさんと同じ答えに到達したとしても、それだけで哲学の価値は失われない。しかし、その答えに至るまで長く考えたというだけで、価値が保証されるわけでもない。

問うべきなのは、何を明らかにし、何を修正し、何を新たに考えられるようになったのかということだ。

そして、最後にもう一度問いを残したい。

考え抜いた末に、最初から知っていた答えへ戻ってきたとき、私たちは本当に元の場所へ戻ったのだろうか。

それとも、同じ言葉を使いながら、以前とは異なる世界を見ているのだろうか。

追記｜本稿の射程と限界

ここまで、分類・分析・統合・再現という四つの働きから、人間が世界を理解する過程について考えてきた。

しかし、ここで一つ明確にしておきたい。

本稿で扱ってきたのは、世界そのものを物理的に分解し、再び組み立てることではない。

世界についての情報を区別し、調べ、関係づけるという認識の問題である。

もちろん、実験のために対象を実際に分解する場合もある。

しかし、分類という行為そのものが、自然界の対象を物理的に切り離すわけではない。

世界は、人間が分類する以前から存在している。

そこには、人間の判断とは独立した性質や違いがある。

一方、その違いのうち何を重視し、どのような集団として扱うのかには、人間の目的や尺度が関わっている。

つまり、分類が人間の認識に依存しているからといって、分類される対象の性質まで人間が作り出したことにはならない。

また、分類と情報の喪失も区別する必要がある。

分類しただけで、必ずしも元の情報が失われるわけではない。

個別の記録を保持したまま分類することもできる。

しかし、分類結果や集計値だけを残し、個別の情報を省略した場合には、元の状態を完全には復元できなくなることがある。

そのとき失われた情報は、既存の分類結果を統合するだけでは取り戻せないかもしれない。

新たな観察や測定が必要になる場合もある。

さらに、本稿では海岸線のパラドックス、ミクロとマクロ、財務諸表、科学的な再現性、漁師の寓話などを取り上げた。

しかし、これらは厳密には異なる問題である。

測定すること。

分類すること。

情報を集計すること。

因果関係を説明すること。

そして、何を価値ある結果として選ぶのかということ。

これらを、すべて同一の原理で説明できると主張しているわけではない。

むしろ、異なる問題を比較したとき、何が共通し、何が異なるのかを考えること自体が、本稿の試みである。

また、分類・分析・統合という三つの命題も、あらゆる学問や人間の理解に共通する絶対的な順序を示したものではない。

分類する前に分析することもある。

統合によって、新しい分類が必要になることもある。

そして、数学的な理解や他者の感情の理解など、因果関係の説明だけでは捉えきれない理解も存在する。

したがって、本稿の中心的な射程は、科学的・構造的な理解を考察することにある。

そのうえで、経験的な知恵や実践的な判断との関係にも踏み込んだ。

では、これらの限界を認めることによって、本稿の主張は失われるのだろうか。

私は、そうは思わない。

むしろ、ここで一つのことが明らかになる。

ある説明が有効であることと、その説明があらゆる条件で成立することは違う。

これは、本稿で扱ってきた分類そのものにも当てはまる。

そして、本稿の主張もまた例外ではない。

分類・分析・統合という枠組みが有効であるとしても、それが人間の理解を説明する唯一の枠組みであるとは限らない。

本稿もまた、理解という複雑な現象から、特定の性質や関係を選び取った一つの試みなのである。

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追記｜この記事に残る問い

ここまで考えて、いくつかの問いが残った。

第一に、私たちは世界を分類する前から、世界を何らかのまとまりとして理解しているのではないだろうか。

森林を見たとき、私たちは一本一本の木や土壌微生物を分析する前から、そこを森林として認識できる。

では、その認識は、すでに分類なのだろうか。

それとも、分類以前の何らかの理解が存在するのだろうか。

第二に、分類によって失われた情報は、どこまで取り戻せるのだろうか。

情報を細かく保存すれば、より完全な理解に近づけるのかもしれない。

しかし、膨大な情報を保存したとしても、その関係を理解できなければ、何が起きているのかは分からない。

反対に、個別の情報を省略することで、初めて見えてくる規則性もある。

では、理解するためには、何を残し、何を捨てるべきなのだろうか。

第三に、同じ結果を生み出す異なる仕組みを、私たちはどこまで同じものとして扱ってよいのだろうか。

ミクロでは異なっていても、マクロでは同じ振る舞いを示すことがある。

しかし、観察する尺度を変えれば、その違いが再び現れることもある。

では、同一性とは対象そのものに備わっている性質なのだろうか。

それとも、私たちが何を比較するかによって成立する関係なのだろうか。

第四に、現象を説明し、予測し、再現できるようになったとき、私たちはその現象を理解したと言えるのだろうか。

異なる理論から同じ予測が導かれることもある。

異なる原因から同じ結果が生じることもある。

その場合、何を根拠に、より優れた理解へ到達したと判断すればよいのだろうか。

第五に、理解することの価値は、理解することで何が可能になるかによって決まるのだろうか。

おばあさんは、雨水をむやみに飲まないという実践的な判断を示した。

科学者は、その判断が成立する条件や限界を説明しようとした。

二人の結論は似ていても、持っている知識は違う。

しかし、目の前の雨水を飲むべきかどうかだけが問題なら、詳しい科学的説明が必要とは限らない。

では、知識を増やすことには、実際の行動を変えることとは独立した価値があるのだろうか。

そして最後に、この記事のタイトルへ戻りたい。

分けた世界は、元に戻せるのか。

しかし、そもそも私たちは、世界を本当に分けていたのだろうか。

分けていたのは、世界そのものではなく、世界についての情報や認識だったのではないか。

だとすれば、統合とは元の世界を取り戻すことではない。

世界について、それまでには見えていなかった関係を発見することなのかもしれない。

しかし、そこでも新たな分類が生まれる。

新しい尺度を獲得することで、以前には見えなかった違いが見えるようになる。

そして、新たな違いを発見することで、また別の問いが生まれる。

そう考えると、理解とは、世界を一つの完成した説明へ閉じ込めることではないのかもしれない。

むしろ、説明できる範囲が広がるとともに、その説明が成立しない条件にも気づいていくことなのだろう。

では、最後に一つだけ問いたい。

私たちは世界を理解するために分類しているのか。それとも、分類できる形に世界を捉え直すことを、理解と呼んでいるのだろうか。

この二つが、同じことなのかどうか。

私は、まだ答えを持っていない。
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参考資料

* NOAA, How Clouds Form — 雲凝結核と雲の形成
   https://www.noaa.gov/jetstream/clouds/how-clouds-form
* CDC, Collecting Rainwater and Your Health — 雨水利用と飲用上のリスク
   https://www.cdc.gov/drinking-water/about/collecting-rainwater-and-your-health-an-overview.html
* OpenStax, Principles of Finance, 5.3 — B/SとP/L、利益剰余金の関係
   https://openstax.org/books/principles-finance/pages/5-3-the-relationship-between-the-balance-sheet-and-the-income-statement
* National Academies, Reproducibility and Replicability in Science（2019）— 再現可能性、追試可能性、一般化可能性の区別
   https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK547535/
* Stanford Encyclopedia of Philosophy, Underdetermination of Scientific Theory — 観測証拠と理論の決定不全
   https://plato.stanford.edu/entries/scientific-underdetermination/