働き アリ の 法則。 パレートの法則(80対20の法則)とは? ロングテールとの違いを図解

2割は怠けて8割は働く『働き蟻の法則』は嘘だった!精力的に仕事をするアリは1割未満という研究結果

働き アリ の 法則

概要 [編集 ]• 働きアリのうち、よく働く2割のアリが8割の食料を集めてくる。 働きアリのうち、本当に働いているのは全体の8割で、残りの2割のアリはサボっている。 よく働いているアリと、普通に働いている(時々サボっている)アリと、ずっとサボっているアリの割合は、2:6:2になる。 よく働いているアリ2割を間引くと、残りの8割の中の2割がよく働くアリになり、全体としてはまた2:6:2の分担になる。 よく働いているアリだけを集めても、一部がサボりはじめ、やはり2:6:2に分かれる。 サボっているアリだけを集めると、一部が働きだし、やはり2:6:2に分かれる。 解説 [編集 ] の長谷川英祐がの見地から詳しく研究し、一般向けの解説書を出している。 それによると、働くアリと働かないアリの差は「腰の重さ」、専門的に言うと「反応」によるという。 アリの前に仕事が現れた時、まず最も閾値の低い(腰の軽い)アリが働き始め、次の仕事が現れた時には次に閾値の低いアリが働く、と言う形で、仕事の分担がなされている。 仕事が増えたり、最初から働いていたアリが疲れて休むなどして仕事が回ってくると、それまで仕事をしていなかった反応閾値の高い(腰の重い)アリが代わりに働きだす。 「疲労」というものが存在する以上、一見サボっているように見えるアリの存在が、の存続に大きな役割を果たしている。 仮に全てアリが同じ反応閾値だと、すべてのアリが同時に働き始め、短期的には仕事の能率が上がるが、結果として全てのアリが同時に疲れて休むため、長期的には仕事が滞ってコロニーが存続できなくなることがコンピュータシミュレーションの結果から確認されている。 閾値によっては一生ほとんど働かない結果となるアリもいるが、そのようなアリがいる一見非効率なシステムがコロニーの存続には必要だという。 ここで言う「アリ」は「人間」に、「アリのコロニー」は会社や組織など「人間のコミュニティ」にたとえられる。 ここで言うサボっているのを言いかえれば、予備部隊(交代部隊)や独立要因に当てはまる。 ながらく経験則に過ぎなかったが、近年は研究が進んでおり、例えば「働いているアリだけを集めると一部がサボりはじめる」という法則は北海道大学の長谷川英祐らが証明し、2012年に『Journal of Ethology』(日本動物行動学会)に論文として発表された。 昆虫の社会を研究することで、生物のシステムにおける共同の起源に迫ることが期待されている。 フリーライダー(チーター)問題 [編集 ] 一方、閾値に関係なく本当に一生ずっと働かないアリもいる。 これを「公共財へのただ乗り」と言う意味で 、またはをだまして寄生するので と言う。 (琉球大学)による紀北町のアリ社会の研究によると、三重県紀北町にいる 女王アリがおらず働きアリが産卵も行なう のコロニーには、たまに女王アリのような大きな個体がいることが知られていた。 「アミメアリにも条件によっては女王が現れるのだろう」などと考えていたが、DNA分析の結果から、これがアミメアリの通常個体から生まれた女王アリではなく、通常個体とは別のDNAを持った、働かずに産卵だけ行うことが遺伝的に決まっている、言うなれば「フリーライダー」「チーター」であることが2009年に判明した。 (ちなみに辻は、チーターのことを「(アミメアリの)社会の癌」「(アミメアリの)コロニーという『超個体』に巣食う『感染する社会の癌』」などと呼んでいる)。 アミメアリのフリーライダーは働かずに産卵だけ行い、フリーライダーの子アリもフリーライダーなので、フリーライダーがいるコロニーはフリーライダーが増えて滅びるが、滅びたコロニーの跡地に新たに健全なコロニーが形成される。 フリーライダーは別のコロニーに分散するので、アリの社会全体ではフリーライダーの数が一定に保たれている。 フリーライダーの感染力が弱すぎるとフリーライダーは1つのコロニーと一緒に滅びて存在しなくなり、逆にフリーライダーの感染力が強すぎるとアリ世界のすべてのコロニーにフリーライダーが進出してアリが絶滅してしまうが、健全なコミュニティが広がるスピードと、チーターが広がるスピードのつり合いがとれているので、働くアリもフリーライダーアリも絶滅せずに存続している。 つまり、通常個体とチーターが「共存」することが可能となっている。 長谷川英祐によると、すべてのコロニーにフリーライダーが感染してしまわない理由は、アリの社会が複雑であること、専門的に言うと「構造化されている」 ことが理由だという。 なお、微生物以外の高等生物ではヒトだけに存在すると思われていた「公共財ジレンマ」(フリーライダー問題)がアリ社会にも存在したことは、辻和希と土畑重人(ローザンヌ大学)らによる研究チームが解明し、2013年に論文として発表したものである。 論文によると、フリーライダーを養うために働きアリが産卵を止めて外に出て働き、結果として生存率が低下し、言うなれば「過労死」していたという。 フリーライダー(チーター)が進化生物学的にどういう意味があるのか、なぜフリーライダーアリがいるにもかかわらずアミメアリの共同が維持されているのかは現在も研究中。 脚注 [編集 ]• 『』、Yasunori Ishii、Eisuke Hasgeawa、2012年、北海道大学• - 北海道大学によるプレスリリース、2012年• 『面白くて眠れなくなる進化論』、長谷川英祐、PHP研究所、2015年、p. 166• - 米国科学アカデミー、2012年• - 琉球大学の辻和希教授のページ 参考文献 [編集 ]• 長谷川英祐『面白くて眠れなくなる進化論』PHP研究所、2015年。 長谷川英祐『働かないアリに意義がある』メディアファクトリー、2010年。 関連項目 [編集 ]• - 1人だと行動を起こすはずの人間でも、集団になると行動を起こさずに傍観者になる効果。 公共財ジレンマ - 「」の一種で、個人の利益(公共財へのただ乗り)と、社会全体の利益(公共財の維持)が対立する現象。 個人の利益を優先してただ乗りする人(フリーライダー)が増えることで、公共財が維持できなくなって社会が崩壊する「フリーライダー問題」を引き起こす。

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アリに行動学を応用しちゃあいけないんでしょうが、こういう話を聞いたことがありませんか。 「誘拐事件が起こる」>「警察がチームを編成する」。 そして、チームでなければ動いてはいけない。 なぜ、チームを作るのかというと、基本的に「三交替・実労一人当たり8時間(ただし、判断を下す立場の人は、2交替、だいたい16時間勤務になっちゃいますが。 )という条件を保つためです。 8人がチームをつくるとすると、「判断担当」は、二人で二交替。 その他のスタッフは、24時間のうち、およそ16時間、フリーの状態なわけです。 寝ていても必要なら起こされますから、このフリーの人は、結局「余力」になる。 「働かないアリ」は理由があって働かないのです。 それで若干の誤解があるんじゃないかな、働きアリ、働きバチの実際の稼働率は20ないし25%くらいですよ。 で、約半数が、「放浪」しちゃう。 「散歩」と考えてもよい。 でもって、獲物を、ある(つまり任意のということなんだが)本当の「働き」アリが見つけますよね。 そうすると、用語を使っちゃって申し訳ないけれども、兵站線(ロジスティックスといいます)がちゃんとできる。 それは、散歩しているアリたちが、おうおう、なんだなんだ、と野次馬のように集まってくるからです。 (観察する限り、「働こう」として集まってくる感じはしません。 本当に野次馬みたいですから、アリを見つけたら、ちょっと付き合ってごらんなさい。 ) その際にも、「働かず」アリはなんかこうぼーっとしています。 だが、実験的に「働き」アリを除去してしまうと、活動的に働き始めるのは、「働かず」アリなんです。 これ、個体のマーキング(サル学ではあだ名をつけて成功しました。 アリを個体識別するのはすっごく目に悪いと思うことがある。 )にテクニックが必要なんで、もう大変。 で、これ、面白いんだけど、どうやら、「働かず」アリの方が、顎の力が若干強かったりするそうです。 (この文献は未読。

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パレートの法則とは、• 下図のような「 べき乗則」のグラフで表現されることがほとんどです。 ビジネスの場面で使われるパレートの法則では、• 製品の20%が売上の80%を稼いでいる• 2割のお得意様が会社の利益の8割をもたらしてくれる などが代表的なものになります。 ここでは「パレートの法則(80対20の法則)」に加えて「 ロングテール」「 働きアリの法則(2-6-2の法則)」などについても、図を交えてわかりやすく説明します。 パレートの法則(80対20の法則)とは? パレートの法則(80対20の法則)とは、1896年に イタリアの経済学者である ヴィルフレド・パレート(Vilfredo Pareto)氏の研究で、• この法則は近年でも、• べき乗則 このパレートの法則は、「 べき乗則」のグラフがベースになっています。 べき乗則(冪乗則、Power law)とは、下図のようなグラフで表現される「 統計モデル」の一種です。 このべき乗則というモデルでは、自然現象をはじめとして様々な事柄を説明できるモデルとして知られています。 多くの事柄(グラフの上方向)が全体の一部(グラフの左部分)によって引き起こされていることが、グラフによって表されています。 そしてパレート氏が イタリア国内の富(土地の所有)の分配を研究した結果も、この「 べき乗則」に従っている事がわかり、パレートの法則(80対20の法則)として多くの人に知られるようになりました。 パレートの法則の具体例 先ほどご紹介した「 べき乗則」を使って、パレートの法則を表現すると下図のようになります。 パレート氏の富の配分の研究であれば、• 縦軸:所有する土地の面積• 横軸:所有する土地の面積順で左から並べた個人 ということになり、左から広い土地を所有する順で個人を並べ替えると、 先頭の約20%の個人がイタリア国土の約80%(ピンク色の部分)を所有している事がわかります。 この「80対20」という割合が「80対20の法則」と呼ばれる理由でもありますが、現在では「 一部ものもが大部分をもたらしている」という「 経験則」として使われるようになりました。 そのため「80対20の法則」と言っても、 必ずしも80対20の割合である必要はありません。 パレートの法則の具体例としては、• 製品の20%が売上の80%を稼いでいる• 2割のお得意様が会社の利益の8割をもたらしてくれる• 2割の従業員が会社の売上の8割を生み出している• 2割のプログラムの不具合を直せばエラーの8割が解決する• ソフトウェアの機能の8割は2割のブログラムコードで動いている• 自然災害の20%が自然災害被害者の80%を生んでいる などなど、様々なものがあります。 パレートの法則とロングテールの違い パレートの法則と関連して「 ロングテール」も一緒に取り上げられる事があります。 これらの 共通点は、• べき乗則のグラフに従っている という事であり、両者で 違う部分は、• ロングテールは割合の少ない方に焦点を当てている• 80対20の比率は関係ない という事です。 このロングテールの考え方は、1946年ごろから「」として研究され始め、金融や保険の分野でも使われるようになりました。 そして1950年代に、フランスの数学者で経済学者でもある(フラクタルの概念で有名)によっても研究が進められ、マンデルブロ教授は「 ロングテールの父」とも呼ばれているようです。 その後、2004年に米技術雑誌「Wired(ワイヤード)」の編集長によって、台頭する オンラインショップや オンラインサービスの説明として「 ロングテール」という考え方が世の中に広まることになりました。 この インターネットの普及によって生まれた ロングテールとは、• 実店舗で物理的に取り扱える品揃えとネットショップの品揃え の差のことです。 リアルにお店を構える店舗は、• 売り場面積• 在庫量 によって 品揃えに制限を抱えることになります。 そのため一般的には、• 利益率の高い商品• 在庫の回転が早い商品• 集客できる商品 の 優先度が高くなり、逆に、• 滅多に売れない商品• 集客能力のない商品 などの 優先度が低くなります。 一方で オンラインショップや オンラインサービスは、• 売り場に物理的な制限がない• 在庫コストや物流コストが実店舗より低い ことによって先ほどの、• 滅多に売れない商品• 集客能力のない商品 も 品揃えに加えることができるようになります。 この実店舗とオンライン店舗の 品揃えの差となる商品やサービスを「 ロングテール」と呼びます。 そのため、商品カテゴリにも寄りますが、必ずしも実店舗での取り扱い商品数がオンラインショップの2割になるわけではありませんし、ロングテール商品の売り上げが全体の2割を超えることも普通にあります。 つまり、• 働きアリの法則(2-6-2の法則)とは? 働きアリの法則とは、• 働かないアリを取り除いたら新しい全体の20%が働かなくなる• 働きアリの法則は 人事や 組織論において、• 優秀な人材(上位2割)だけを集めても高いパフォーマンスを維持できない• 働かない人材(下位2割)の首を切ってもまた全体の2割が働かなくなる などの たとえ話として取り上げられることがよくあります。 しかし実際はどうかと言うと、ネット動画配信大手の「 Netflix(ネットフリックス)」が過去に行ったリストラのように、 働かない3割の社員の首を切ったことで 会社の業績が持ち直すケースがあります。 (下記書籍を参照) Amazonの情報を掲載しています 他にも企業の特命プロジェクトとして結成された 社内の少数精鋭を集めたチームは、多くの場合に各メンバーが重要な役割を果たし、通常の社員よりも高いパフォーマンスを維持することができます。 このように働きアリの法則は、必ずしも有効なわけではありません。 その理由は「 本来の意味」での働きアリの法則にあります。 実際の働きアリの法則 本来の 生物学としての働きアリの法則は、• よく働くアリが疲れてペースを落とすと普通に働くアリがよく働くアリになる• 普通に働くアリが疲れて働かなくなると働かなかったアリが働くようになる ということが、北海道大学の長谷川教授の研究でわかっています。 Amazonの情報を掲載しています つまり、• 全てのアリが「よく働くアリ」であり「働かないアリ」でもある• 全てのアリが適度に休めるので20%の「よく働くアリ」をずっと維持できる ということで、一定の高いパフォーマンスを維持し続けるための 効率的なシステムということがわかります。 (一方で、本当に全く働かない「フリーライダー」に属するアリも少数存在しています。 また別の研究では働きアリの割合が異なるので、諸説あるようです。 ) この本来の意味での働きアリの法則から組織論を見てみると、• 持続的な組織運営には 従業員の負荷が分散する仕組みが不可欠• すぐに動ける予備人員の存在を軽視してはいけない• 優秀な人材が燃え尽きないためには 組織レベルの仕組みづくりが重要 などが考えられます。 …と、ここまでくるとパレートの法則から話がだいぶ遠ざかってしまいました。 しかし働きアリの法則では、単純にパレートの法則として80対20で構成されているだけでなく、組織論としてより深いヒントが得られそうです。 関連書籍.

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