「情熱に従え」というのがよい考えかどうかについては、いくらか議論があります。実際、この問いに単純なイエスかノーで答えることはできません。そうすべきときもあれば、そうすべきでないときもあります。ただ、両者の境界はとても複雑です。一般的な答えを出す唯一の方法は、その境界をたどってみることです。

この問題について語るとき、いつも暗黙のうちに「何かの代わりに」という意味が含まれています。ほかの条件がすべて同じなら、いちばん興味のあることに取り組まない理由があるでしょうか。つまり、この問いを持ち出す時点で、ほかの条件は同じではなく、いちばん興味のあることに取り組むか、それとも別のこと、たとえば最も給料のよい仕事をするか、選ばなければならないということです。

そして実際、主な目標がお金を稼ぐことなら、たいていはいちばん興味のあることに取り組む余裕はありません。人はあなたがやりたいことではなく、自分たちがやってほしいことに対してお金を払うからです。ただし、明らかな例外があります。あなたが望むものと、相手が望むものが同じ場合です。たとえばサッカーが大好きで、しかも十分にうまければ、サッカーをすることで大金を稼げます。

もちろん、サッカーのような場合に成功する確率は低いです。サッカーをするのが好きな人は、ほかにも大勢いるからです。だからといって、挑戦すべきでないという意味ではありません。どれほどの能力があり、どれほど懸命に働くつもりがあるかによります。

人と変わった好みを持っている場合は、成功する確率が高くなります。つまり、もうかるのに、ほかに好きな人がほとんどいないことを好む場合です。たとえば、Bill Gatesがソフトウェア会社を経営することを本当に愛していたのは明らかです。彼は、多くの人が好きなプログラミングだけを愛していたわけではありません。顧客のためにソフトウェアを書くことを愛していたのです。これは実に変わった好みですが、もしあなたにもその好みがあるなら、それに従うことで大きく稼げます。

お金を稼ぐことに本物の知的関心を持つ人さえいます。これは単なる強欲とは違います。そういう人たちは、何かの値付けが間違っていると気づかずにはいられず、しかも、それを正さずにはいられません。本人たちにとっては、パズルを解くようなものです。[1]

実はここには、それまでの助言をすべてひっくり返してしまうほど、とても極端な例外があります。何億ドル、あるいは何十億ドルという、莫大なお金を稼ぎたいなら、いちばん興味のあることに取り組むのが非常に役立つのです。その理由は、好きなことをすることで得られる余分な動機づけではありません。本当に大きなお金を稼ぐ方法は、スタートアップを始めることです。そして、興味のあることに取り組むのは、スタートアップのアイデアを見つける優れた方法だからです。

最大規模のスタートアップの多く、少なくともその大半は、創業者たちが楽しみのために取り組んでいたプロジェクトから始まりました。AppleもGoogleもFacebookも、そうやって始まったのです。なぜこのパターンはそれほど多いのでしょうか。最良のアイデアは、たいていあまりにも突出しているため、お金を稼ぐ方法を意識的に探していると見落としてしまうからです。一方、若くてテクノロジーに強い人なら、何に取り組むと面白そうかという無意識の直感が、実際に作る必要のあるものと非常によく一致しています。

つまり、お金を稼ぐことには、いわば中途半端な人向けのピークがあります。あまり大きく稼ぐ必要がないなら、いちばん興味のあることに取り組めます。そこそこ裕福になりたいなら、たいていはそんな余裕はありません。しかし、超大金持ちになりたい、しかも若くてテクノロジーに強いという場合には、いちばん興味のあることに取り組むのが、再びよい考えになります。

自分が何を望んでいるのか、はっきりしない場合はどうでしょう。お金を稼ぐという考えにも惹かれ、ある種の仕事にはほかの仕事より強く惹かれているけれど、どちらの魅力も決定的ではない場合です。どうやって同点を崩せばよいのでしょうか。

ここで大切なのは、そうした同点は見かけにすぎないと理解することです。興味を追うか、お金を稼ぐかで迷うとき、それは自分自身のことも、選ぼうとしている仕事の種類のことも完全に理解していて、選択肢のバランスが完璧に取れているからではありません。どの道を進むか決められないのは、ほとんどいつも無知が原因です。実際にはたいてい、三種類の無知に同時に苦しんでいます。何が自分を幸せにするのか、さまざまな仕事が実際にはどんなものなのか、そして自分がそれらをどれほどうまくできるのかを、知らないのです。[2]

ある意味では、この無知は仕方のないものです。こうしたことを予測するのは難しい場合が多く、そもそも、予測しなければならないと教えてくれる人もいません。向上心があるなら大学へ行くべきだと言われます。それ自体は、その範囲ではよい助言です。しかし、そこで話はたいてい終わります。何に取り組むべきかをどう見つけるのか、それがどれほど難しいのかを教えてくれる人はいません。

不確実な状況では、どうすればよいのでしょうか。確実性を高めることです。そして、おそらくそのための最善の方法は、興味のあることに取り組んでみることです。そうすれば、自分がどれほど興味を持っているのか、どれほどうまくできるのか、そしてどれほど大きな野心を持って取り組める余地があるのかについて、より多くの情報が得られます。

待ってはいけません。何に取り組むべきかを見つけるために、大学を卒業するまで待ってはいけません。大学在学中のインターンシップさえ待つ必要はありません。xに取り組むために、必ずしもxを仕事にする必要はないのです。たいていは、何らかの形で自分から始められます。何に取り組むべきかを見つけるには何年もかかる可能性があるのですから、始めるのは早いほどよいのです。

さまざまな仕事を見極めるのに役立つ方法の一つは、同僚になるのがどんな人たちかを見ることです。一緒に働く人に、あなたは似ていきます。その人たちのようになりたいでしょうか。

実際、仕事の種類による人格の違いは、ほかの人たちもみな、あなたと同じ選択に直面しているという事実によって、さらに大きくなります。給料のよさを主な理由に仕事を選べば、同じ理由でその仕事を選んだ人たちに囲まれます。その結果、外から見たとき以上に、魂を吸い取られるような仕事になります。一方、本当に興味のある仕事を選べば、周囲には主に、その仕事に本心から興味を持つ人たちが集まります。そのため、仕事はさらに刺激的になります。[3]

不確実な状況ですることは、もう一つあります。不確実性に強い選択をすることです。何をすべきか確信が持てないほど、将来の選択肢を増やしてくれる選択肢を選ぶことが重要になります。私はこれを「風上にとどまる」と呼んでいます。たとえば数学を専攻するか経済学を専攻するか迷っているなら、数学を選びましょう。数学から経済学へ後で移るほうが、経済学から数学へ移るより簡単だからです。この意味で、数学は経済学の風上にあります。

ただし、いちばん興味のあることに取り組むべきかどうかを、簡単に答えられる場合が一つあります。偉大な仕事をしたい場合です。これは偉大な仕事をするための十分条件ではありませんが、必要条件ではあります。

「情熱に従え」という助言には、大きな選択バイアスがあります。その理由はここにあります。そうした助言の多くは、誰もが知るほど成功した人たちから出ています。そして、どうすれば自分と同じことができるのかを、誰もが知るほど成功した人に尋ねると、ほとんどの人が、最も興味のあることに取り組まなければならないと答えます。これは実際、そのとおりなのです。

だからといって、それが誰にとっても正しい助言だというわけではありません。誰もが偉大な仕事をできるわけではなく、そうしたいと思うわけでもありません。しかし、もし本当にそうしたいなら、いちばん興味のあることに取り組むべきかどうかという複雑な問いは、単純になります。答えはイエスです。偉大な仕事の根には、ある種の野心的な好奇心があります。そして、それを人為的に作り出すことはできません。

注

[1] これらの例が示しているのは、経済格差を何らかの欠陥や不公平の証拠だと決めつけるのは間違いだということです。人によって興味の対象が違い、ある興味はほかの興味よりはるかに多くのお金を生み出すことは明らかです。ならば、一部の人がほかの人よりずっと裕福になるのも当然ではないでしょうか。企業向けソフトウェアを書くのが好きな人もいれば、工房で陶器を作るのが好きな人もいる世界では、経済格差は自然な結果です。

[2] 興味の対象を選ぶのが難しいという問題は別です。それは必ずしも無知が原因ではありません。本質的に難しいこともよくあります。私もいまだに、これをするのには苦労します。

[3] この点について、人の言葉をいつも額面どおりに受け取れるとは限りません。お金に突き動かされているよりも、興味のあることに取り組んでいるほうが社会的な評価が高いため、主にお金を理由に動いている人は、実際よりも仕事に興味があるふりをしがちです。そうした主張を試す方法の一つは、次の思考実験をすることです。もしその仕事で高い報酬を得られなかったら、それでもその仕事をするために、別の仕事を日中の仕事にして、空いた時間に続けるでしょうか。数学者や科学者、エンジニアの多くは、そうするでしょう。歴史的に見ても、実際にそうしてきた人は大勢います。しかし、投資銀行家の中に同じことをする人が、それほど多いとは思いません。

この思考実験は、大学の学部や学科を見分けるのにも役立ちます。

草稿を読んでくれたTrevor Blackwell、Paul Buchheit、Jessica Livingston、Robert Morris、Harj Taggar、Garry Tanに感謝します。