エリゴノミクス・デザイン

Abstract

本稿では人間が自らの選好に適合するよう認識対象と生活環境を選別し、再構成する働きを「エリゴノミクス・デザイン」と呼ぶ。

選別は有限な認知に不可欠である。人間は世界の全情報を知覚し、記憶し、比較することができない。注意を向け、分類し、不要と判断した情報を捨てることで初めて世界を行動可能な形へ圧縮する。したがって選り好みは人類の欠陥ではなく、標準動作である。

しかし人間は情報を選ぶだけではない。道具、言語、制度、都市、文化、情報システムを通じて選びやすい世界そのものを作る。その環境は次に何が見え、何が選ばれるかを制約し、観測された選択を新たな環境設計へ戻す。人間が世界を選り好む過程はやがて選り好みされた世界が人間を選び返す循環になる。

問題は選ぶことではない。選ばなかったものが見えなくなり、自分が何を捨てたかへ戻れなくなることである。

人類の標準動作はエリゴノミクス・デザインである。

1. 「エリゴノミクス」は誤字か

「エリゴノミクス」と書かれている。

多くの読者はまず「エルゴノミクス」の誤記を疑うだろう。

それは不注意ではない。 未知の文字列を既知の語彙へ照合し、最も確からしい候補によって補正する。合理的な認知である。

人間は入力をそのまま受け取らない。 過去の経験から候補を作り、文脈に合う意味を選び、理解可能な形へ修正する。

エルゴノミクスは人間とシステムの相互作用を理解し、人間の能力や限界へ適合するよう道具や環境を設計する。[^1]

それに対して本稿でいうエリゴノミクスは「選り好み」と「エルゴノミクス」を接続した造語である。人間が自分の認知、選好、能力、都合へ適合するように世界の見え方と生活環境を設計する働きを指す。[^2]

エルゴノミクスでは人間に合わせて道具を作る。 エリゴノミクスでは人間に合わせて理解可能な世界を作る。

「エリゴノミクス」を誤字だと思った判断はこの語の意味を知らなかったから生じた。それでも人間は意味が確定するまで判断を停止したのではない。既知の語へ引き寄せ、すでに知っている世界の一部として処理した。

その判断自体が最初のエリゴノミクス・デザインである。

2. 選り好みは認知の必要条件である

人間は世界の全情報を処理できない。

視野へ入ったものをすべて認識しているわけではない。注意を向けた課題によっては注意対象と同じ場面を横切る顕著な対象さえ認識されないことがある。記憶されるのも入力された情報の一部である。[^3]

意思決定も同じだ。

すべての選択肢を列挙し、すべての結果を予測し、共通の尺度で比較して最適解を得ることは多くの現実的な問題で不可能である。人間は問題を単純化し、探索範囲を切り、十分だと判断できる選択肢を採用する。有限合理性とは合理性を捨てることではない。有限な資源で動作可能な形へ合理性を作り替えることである。[^4]

注意、分類、記憶、言語化、意思決定。

これらはすべて何かを残し、何かを捨てる操作を含む。

選別しない知性は偏りのない知性ではない。 入力を圧縮できず、比較も行動もできない知性である。

したがって「人間は見たいものしか見ない」という批判だけでは足りない。人間が選別するのは見たいものだけではない。そもそも人間の認知は世界の一部だけを見ることで成立している。

選り好みは認知の故障ではない。 人類を動作させるために必要な仕様である。

3. 選別された世界を理解と呼ぶ

選別が避けられないとしてもすべての選別が同じ結果を生むわけではない。

どの事実を見るか。 何と何を比較するか。 どの差を重要と呼ぶか。 どこからどこまでを一つの原因として切り出すか。

人間は答えだけでなく問題の境界と評価軸も選んでいる。

同じ結果を利得として示すか損失として示すかによって選択は変わり得る。選好は判断以前から内部に完成した一覧として存在し、質問されたときに読み出されるだけではない。提示形式、比較対象、選択手続きの中で構成される。[^5]

これは人間の選択が無意味だという話ではない。

構成された選好もその人間の選好である。 観測条件に依存する測定値が直ちに虚偽になるわけではないのと同じだ。

問題は条件を持つことではない。 条件を消去した結果だけを自分の内部に以前から存在した純粋な意思だと考えることにある。

人間が理解する世界も外界の完全な複製ではない。

外界から得た情報を選別し、既知の概念へ割り当て、因果関係を推定し、行動に利用できるモデルへ組み立てたものである。

モデルは世界そのものではない。 しかしモデルであるから虚構なのでもない。

外界へ予測を投げ、外れた結果によって修正される限りモデルは人間の都合だけでは完結しない。外界には人間の選り好みへ従わない抵抗がある。[^6]

それでも人間は構成したモデルを通さずに外界を理解できない。

私たちは世界を理解してから選ぶのではない。 選びながら理解し、選別後に残った世界を「理解した世界」と呼んでいる。

4. 人間は認識しやすい世界を作る

人間は内部で情報を選別するだけではない。

紙へ書く。 物を並べる。 地図を描く。 分類棚を作る。 計算機へ記憶させる。

KirshとMaglioは1994年に分析したテトリスにおいて、プレイヤーによる移動や回転の一部が決めた配置の実行ではなく、隠れた情報の取得や頭の中では負荷の高い計算を画面上の操作へ移すために使われていたと論じた。彼らは世界を操作して認知を容易にするこの種の行為を epistemic action として区別した。[^7]

人間は世界を頭の中へ写してから考えるだけではない。 考えやすくなるよう世界の側を動かす。

この働きは個人の道具利用で終わらない。

生物は環境へ適応するだけでなく、巣、土壌、食物環境、他の生物との関係を変更する。その変更は後続世代へ残り、新たな選択圧として作用する。この循環はニッチ構築と呼ばれる。人類では道具、言語、農耕、牧畜、都市、制度などの文化が環境改変の規模と継続性を増幅した。[^8]

牧畜と乳利用は文化と生物学が同じ循環へ入った例になる。

成人後も乳糖を分解できるラクターゼ活性持続はアフリカとヨーロッパで同一の遺伝変異が広がったのではない。異なる遺伝的背景から似た機能が独立に成立した収斂適応である。[^9]

ただしこれは人類が牛乳を好んだ結果、望んだ通り牛乳を飲める身体へ進化したという話ではない。Evershedらがヨーロッパにおける乳利用の時空間的な強度を検討したところ、それを組み込んだモデルもラクターゼ活性持続の遺伝子頻度を一様な選択よりうまく説明しなかった。そこで著者らは飢饉や病原体への曝露のもとで乳を飲む不利益が増し、選択を強めたという仮説を提案した。人口変動や集落密度などを代理変数とするモデルは乳利用の強度よりよく適合している。この結果が支えるのは候補機序としての妥当性であり、機序そのものの直接的な実証ではない。[^10]

文化が環境を変えた。 変えられた環境へ文化を作った人間が拘束された。 その環境は当初の選好だけでなく、意図されなかった条件まで含めて人間を選び返した。

エリゴノミクス・デザインは願望を現実へ変える魔法ではない。

人間が都合よく世界を作り替える過程であり、作り替えられた世界から人間自身もまた都合とは無関係に作り替えられる過程である。

5. 設計された環境が次の選択を設計する

文化は個人の選択を個人の死後まで残す。

言語は分類を保存する。 法律は許容された行動を保存する。 市場は購買の履歴を保存する。 教育は過去に採用された世界像を保存する。 寓話は因果と価値の物語を保存する。

その中で育つ人間は無制限な世界から自由に選び始めるのではない。 すでに選別され、名前を与えられ、比較可能な形へ並べられた世界から選択を始める。

文化的伝達を情報がそのまま複製される過程ではなく、知覚、記憶、再現のたびに変形される過程として考えてみる。

FalandaysとSmaldinoは学習者が互いに次の学習入力を与える計算モデルを構築した。そのモデルでは集団の認知傾向が文化的な情報を変え、その情報から学ぶ次の人間の認知傾向が再び変わる。一定の条件ではこの文化と認知のフィードバックによって、当初は共有されていなかった分類が整列し、文化的情報が特定の安定した形へ近づいた。これは特定の文化が現実にこの機序で成立したことの実証ではなく、文化的誘引子が成立し得る一般機序のモデルである。[^11]

異なる社会が似た制度や物語へ到達したとき、それが同じ真理を発見した結果だとは限らない。

複雑な因果を人格へ集約する。 連続的な差を二つの陣営へ分ける。 現在の制度を歴史の自然な到達点として説明する。 例外を無視し、成功例だけを起源へ遡って必然化する。

異なる文化が同じ人類の認知的制約へ適合した結果として似た形へ収斂することもあり得る。

情報システムはこの循環をさらに高速化した。

推薦システムは利用者が選んだものを記録し、似たものを次に提示する。利用者は提示された候補から選び、その選択が再び利用者像と推薦モデルを更新する。

ここでは好みが観測されているだけではない。 観測された好みに基づいて次の選択環境が作られ、その環境で生じた選択が元から存在した好みの証拠として記録される。

理論モデルやシミュレーションでは推薦済みの環境から得たデータを再学習へ使うことで、モデル上の利用行動や推薦経験の均質化、人気偏重、集団全体の多様性低下が生じ得る。これらが示すのはフィードバックからその現象が生じる機序と条件であり、現実のあらゆる推薦サービスで同じ現象が生じるという実証ではない。[^12]

ただし推薦が人間の信念を一方的に書き換えるとまでは言えない。短期的な推薦操作が政治的態度へ与える因果効果は限定的だったという大規模実験もある。また別の査読前シミュレーションでは推薦の採用率を高めた条件間の比較と採用率を固定して時間変化を追った場合とで、個人の消費多様性について逆向きの結果が得られた。集団需要の集中も推薦モデルと対象領域によって異なった。[^13]

それでも循環自体は消えない。

設計された環境は何が見え、何が比較され、何が選択可能な候補として現れるかを決める。 その選択は次の環境設計へ戻される。

人間が世界を選り好む。 選り好みされた世界が次の人間の選択条件を作る。

エリゴノミクス・デザインはここで閉じた循環になる。

6. 問題は選ばなかった場所へ戻れないことである

この循環から選別を排除することはできない。

すべての情報を同じ重さで扱うことも、すべての選択肢を常に表示することも、すべての文化的前提を捨てて判断することもできない。

したがって解決策を「偏見を持たないこと」や「何も選り好みしないこと」に置けば、人間へ実装できない倫理を要求することになる。

必要なのは選別の停止ではない。 選別の記録と修正可能性である。

何を候補に含めたか。 何を除外したか。 どの尺度で比較したか。 どの結果を成功と呼んだか。 どの不一致をノイズとして捨てたか。

これらへ戻れるなら選別されたモデルは外界から修正を受けられる。

しかし選ばなかった事実が検索結果から消え、採用されなかった制度が教育から消え、推薦されなかった文化が市場から消えたなら、人間はそれを拒否することさえできない。

見えない選択肢は選ばれなかったのではない。 選択が成立する以前に失われている。

エルゴノミクスは人間と道具の間にある不要な摩擦を減らす。 エリゴノミクスもまた人間と世界の間にある認知的な摩擦を減らす。

だが不都合な事実、異なる尺度、理解しにくい他者、現在の制度へ接続されなかった可能性まで摩擦として除去すれば、残るのは正確な世界ではない。

自分に抵抗しない世界である。

よい設計は摩擦をすべて消す設計ではない。 誤りを知らせ、捨てた場所へ戻るために必要な摩擦を残す設計である。

7. 人類の標準動作

「エリゴノミクス」を「エルゴノミクス」の誤記だと思ったとしても、その判断は愚かではない。

未知の文字列を既知の語彙から解釈する効率的で合理的な選別である。

だがその一文字へ戻らなければ本稿は始まらなかった。

人類に必要なのは世界を選ばずに認識する能力ではない。 そのような能力は存在しない。

必要なのは自分が何を選び、何を捨てたかを残し、必要なら捨てた場所まで戻れる能力である。

人間は世界を選り好む。 選り好みに合わせて道具を作り、環境を作り、文化を作り、制度を作る。 作られた環境は次に何が見え、何が選ばれ、何が人間にとって自然に感じられるかを作る。

この循環の外側に選択以前の純粋な人間はいない。

だから理解したという感覚もまた理解の正しさを保証しない。 それはその時点の認知モデルが与えられた情報を十分に説明できたと評価している状態である。

本稿を興味深いと感じたなら、それはここに書かれた構造が正しいからだろうか。 それともこの文章があなたの選り好みによく適合したからだろうか。

後者であることは前者を否定しない。

選択は真偽を決めない。 ただしどの真実があなたの世界に残るかを決める。

人類の標準動作はエリゴノミクス・デザインである。

問われるべきはその設計が正しいかどうかだけではない。 その設計を後から修正できるかどうかである。

References

[^1]: International Ergonomics Association, “What Is Ergonomics (HFE)?”; ISO, “ISO 6385:2016: Ergonomics principles in the design of work systems.” 本稿ではエルゴノミクスを人間とシステムの相互作用を理解し、人間のウェルビーイングとシステム性能を考慮して設計へ適用する分野として参照した。

[^2]: 同じ綴りの造語「エリゴノミクス／Erigonomics」には独立した先行使用例がある。2023年に公開されたページの本文には「2022.09.30」と記され、「心理学や生理学の知見を設計へ応用し、多様な人間の好みに合わせる研究分野」と定義されている。本稿の定義とは異なるが、混同を避けるため明記した。tzpoan, “エリゴノミクス｜Erigonomics,” 2023.

[^3]: Daniel J. Simons and Christopher F. Chabris, “Gorillas in Our Midst: Sustained Inattentional Blindness for Dynamic Events,” Perception, 28(9), 1059–1074, 1999. 注意を向ける課題と予想外の対象の知覚との関係を扱う。本稿では人間が視野内の全情報を同じように認識するわけではないことの例として参照した。

[^4]: Herbert A. Simon, “A Behavioral Model of Rational Choice,” The Quarterly Journal of Economics, 69(1), 99–118, 1955. 本稿では有限な主体が問題を単純化し、満足できる選択肢を探索する決定モデルの重要な初期定式化として参照した。Simonによる同系統の議論は1947年の Administrative Behavior にも遡るため、この論文だけを概念の唯一の起点とは扱わない。

[^5]: Amos Tversky and Daniel Kahneman, “The Framing of Decisions and the Psychology of Choice,” Science, 211(4481), 453–458, 1981; Paul Slovic, “The Construction of Preference,” American Psychologist, 50(5), 364–371, 1995. 本稿では提示形式や判断手続きが選択と選好形成に関与する根拠として参照した。

[^6]: USAGI.NETWORK, “観測者は宇宙の外にいない — ブロック宇宙、量子時空、熱力学、シミュレーション仮説、そして内なる宇宙,” 2026-07-14, revised 2026-07-17. 外界から届く痕跡が観測と認知によって宇宙像へ構成され、そのモデルが外界の抵抗によって更新されるという議論を本稿の前提として参照した。

[^7]: David Kirsh and Paul Maglio, “On Distinguishing Epistemic from Pragmatic Action,” Cognitive Science, 18(4), 513–549, 1994. 世界を操作することで認知的課題を容易にする epistemic action の原典として参照した。これは1994年当時の実験環境における観察であり、現代のテトリス一般へそのまま拡張するものではない。たとえば Tetris Effect: Connected は7種のテトリミノが一つずつ現れることを一巡ごとに保証する「7-Bag」を標準とし、ほぼ純粋なランダム方式を採る Classic Score Attack を例外として説明している（初心者向けガイド）。NextやHoldを含む予見可能性の高い環境では回転があらかじめ構成した配置の実行として行われる場合も当然にある。

[^8]: Kevin N. Laland, John Odling-Smee, and Marcus W. Feldman, “Niche Construction, Biological Evolution, and Cultural Change,” Behavioral and Brain Sciences, 23(1), 131–146, 2000. 本稿では生物による環境改変が後続の選択圧や文化的過程へ戻る因果構造として参照した。

[^9]: Sarah A. Tishkoff et al., “Convergent Adaptation of Human Lactase Persistence in Africa and Europe,” Nature Genetics, 39, 31–40, 2007. アフリカとヨーロッパにおいて異なる遺伝的背景からラクターゼ活性持続が成立した収斂適応として参照した。

[^10]: Richard P. Evershed et al., “Dairying, Diseases and the Evolution of Lactase Persistence in Europe,” Nature, 608, 336–345, 2022. 乳利用の時空間的強度を組み込んでもヨーロッパのラクターゼ活性持続の選択を十分に説明できなかったこと、ならびに飢饉や病原体曝露などを候補機序として提案した研究として参照した。後者は人口変動、集落密度、野生動物利用などの代理変数を用いたモデル比較に基づく仮説であり、機序を直接観察した結果ではない。

[^11]: J. Benjamin Falandays and Paul E. Smaldino, “The Emergence of Cultural Attractors: How Dynamic Populations of Learners Achieve Collective Cognitive Alignment,” Cognitive Science, 46(8), e13183, 2022. 文化的変異と集団の認知傾向が相互に変化する culture–cognition feedback loop の計算モデルとして参照した。著者ら自身が特定の経験的パターンを再現する “how actually” ではなく、成立可能な一般機序を示す “how possibly” のモデルだと限定している。

[^12]: Allison J. B. Chaney, Brandon M. Stewart, and Barbara E. Engelhardt, “How Algorithmic Confounding in Recommendation Systems Increases Homogeneity and Decreases Utility,” Proceedings of RecSys ’18, 224–232, 2018; Ray Jiang et al., “Degenerate Feedback Loops in Recommender Systems,” Proceedings of AIES ’19, 383–390, 2019; Masoud Mansoury et al., “Feedback Loop and Bias Amplification in Recommender Systems,” Proceedings of CIKM ’20, 2145–2148, 2020. Chaneyらは推薦後のデータで再学習するシミュレーションにおける利用行動の均質化を、Jiangらは利用者の選好変化を含む理論モデルにおけるエコーチェンバーとフィルターバブルの退行を、Mansouryらはオフライン・シミュレーションにおける人気偏重の増幅、集団多様性の低下、推薦経験の均質化を扱う。三研究の対象と方法は同一ではない。

[^13]: Naijia Liu et al., “Short-Term Exposure to ‘Filter-Bubble’ Recommendation Systems Has Limited Polarization Effects: Naturalistic Experiments on YouTube,” Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(8), e2318127122, 2025; Gabriele Barlacchi et al., “The Diversity Paradox Revisited: Systemic Effects of Feedback Loops in Recommender Systems,” arXiv:2602.16315, 2026. Liuらは約9,000人を対象とした四つの実験により、YouTubeに似せた環境での短期的な推薦操作が政策態度へ与える一貫した効果を検出しなかった。ただし長期曝露や影響を受けやすい少数集団への効果は否定していない。Barlacchiらは小売と音楽ストリーミングのデータを用いたフィードバック・シミュレーションで、推薦採用率を高めた条件間比較では個人の消費多様性が増す場合がある一方、採用率を固定した時間変化では全モデルで低下したと報告している。集団需要への効果はモデルと領域に依存する。後者は2026年8月1日時点で査読前のプレプリントである。