『失敗の科学』から学ぶ-ITとAIの「失敗の活かし方」台本
【0:00〜1:00】導入
みなさん、こんにちは。
今日は 『失敗の科学』 という本を題材に、
失敗との付き合い方がどうすれば成長につながるのか、
そして IT業界やAIの世界では失敗がどう扱われているのか をお話しします。
まず質問です。
最近した「失敗」って、何か思い出せますか？
失敗したくない、恥ずかしい、怒られたくない……
これが一般的な感覚ですよね。
でも、この本のメッセージはこうです。
失敗は恥ではなく、未来を変えるための“データ”である。
今日はその本質を15分に凝縮してお伝えします。
【1:00〜4:00】第1章：業界によって“失敗の扱い方”は全然違う
『失敗の科学』で語られる有名な対比が
航空業界と医療業界です。
● 航空業界
航空は、世界で最も「失敗から学ぶ仕組み」ができている業界です。
事故やトラブルが起きたとき、
ブラックボックスにすべてのデータを記録し、世界中で共有します。
誰かを責めるのではなく、
「どうすれば再発しないか？」を徹底的に分析する文化があります。
その結果、
航空事故は100万フライトに約1件という極めて低い頻度になりました。
これは「毎日飛行機に乗っても事故に遭うまで 2万7000年 かかる」レベルです。
雷に打たれる確率とほぼ同じとも言われます。
この“異常なまでの安全性”は、
まさに「失敗をデータ化し続けた成果」です。
● 医療業界（日本）
一方、医療は違います。
日本の医療機能評価機構のデータでは、
医療事故報告件数は毎年 4,500〜6,000件。
入院患者を対象にした研究では、
4〜6% が何らかの医療関連の有害事象を経験するとされています。
これは航空とは桁違いの頻度です。
その背景には、
- ミスが「個人責任」とされやすい文化
- 報告されない事例の多さ（氷山の一角）
- 行為が多様で、事故が見えにくい
といった構造があります。
● 今日のポイント
同じ“人の命を扱う業界”でも、
失敗への態度が違うだけで、安全性は驚くほど変わる。
【4:00〜6:30】第2章：IT業界の失敗は「推奨」されることすらある
では、IT業界はどうか？
実は航空業界にかなり近い文化があります。
ただし、ITは 事故が非常に多い業界です。
しかし、それは「失敗を可視化する文化」が強いからです。
● ITの失敗文化はシステム化されている
- Gitのコミット履歴
- エラーログ
- 障害レポート
- サーバーの監査ログ
- SREのポストモーテム（罪を問わない振り返り）
これらはすべて、失敗を見える化するための仕組みです。
● 高速な試行錯誤が前提
アジャイル開発やCI/CDは
「小さく作って、小さく失敗して、すぐ直す」ための方法論。
つまりIT業界の強さは、
“失敗を早く回すこと”を組織文化として許容している点
にあります。
【6:30〜9:00】第3章：AIは「失敗を学習して強くなる」存在
ここからAIの話に入ります。
AI、特にChatGPTのような大規模言語モデルは、
ある意味 「失敗を利用して進化する装置」 です。
● AIは大量の“誤答データ”を学習して改善する
AIは人間の誤り・曖昧・矛盾を含む膨大なデータから
無数のトライ＆エラーを繰り返します。
AIモデルの改善は、
「失敗」 → 「修正」 → 「再学習」
という高速サイクルで成り立っています。
● A/Bテスト文化もAI業界の象徴
GoogleやOpenAIでは、毎日無数のA/Bテストが回り、
小さな改善を何万回も試します。
これはまさに、
Fail fast, learn fast（早く失敗し、早く学べ）
という本書の思想そのものです。
【9:00〜12:00】第4章：私たちも“ブラックボックス”を持てる
では、私たちの現場や日常にはどう応用できるのか？
● ① ポストモーテムを真似る（ITからの学び）
ミスの直後に、
- 何が起きたのか？
- なぜ起きたのか？
- 再発しないための仕組みは？
これを “人を責めずに” 言語化する。
● ② 失敗をログに残す（AIからの学び）
AIが誤答を記録して進化するように、
“失敗ログ”や“気づきノート”を持つことで、
人間も驚くほど成長が早くなります。
● ③ 小さく試す（アジャイルからの学び）
完全な正解を求めすぎず、
「小さくやって、小さく間違えて、すぐ直す」
という姿勢が結果的に最速の成長につながります。
【12:00〜14:00】まとめ：『失敗の科学』の本質とIT・AIの今
今日のまとめです。
- 失敗は恥ではなくデータである。
- 航空業界は徹底的なデータ分析で安全性を極限まで高めた。
- 日本の医療は高頻度で事故が起きるが、失敗が共有されにくい構造が課題。
- IT業界は高速に“失敗→改善”のループを回す文化が強い。
- AIは“失敗から学ぶ仕組み”そのもの。
- 私たちもブラックボックス的な振り返りを持つことで成長できる。
【14:00〜15:00】問いかけ・締め
最後に、ひとつ質問を残します。
あなたの中にある“ブラックボックス”には、どんな失敗と学びが記録されていますか？
失敗は、隠すものではなく、
未来への改善データです。
今日の話が、
皆さんの仕事や日常の「小さな挑戦」を後押しするヒントになれば幸いです。
ありがとうございました。
