システムとは、個々の要素よりも大きい、あるいは異なる機能を提供するものです。ただし、ここでは人工的なシステムを想定しています。例えば、物流や公共交通などは、様々な機能を高い水準で人間に提供する複雑なシステムですが、技術や運用の複雑さから新たな問題が引き起こされます。このページでは、システム思考が、これらの問題を解決するためにどのように有効かという観点で説明します。
システムの一つの例として車を取り上げ、車はボディとエンジンとタイヤの3つの要素からなるものと考えます。ボディは人や荷物を保持し、エンジンは燃料を回転のエネルギーに変換し、タイヤは軸の回転エネルギーをボディの駆動力に変換します。この3つの要素を組み合わせると、個々の要素では発現されなかった人や荷物の移動という機能が得られます。このような場合に車はシステムとして考えられます。
また、新しい機能やより大きな機能が発現する現象を「創発」と呼びます。各要素の組み合わせにより機能の性能が思ったように伸びない、不都合な現象が発生する場合にも望ましくない創発と考えます。例えば、渋滞などのように道路と車両という各要素が適切に機能していても発生する性能低下などが対応します。創発に注目するなら、創発を伴う要素の集合体がシステムであると定義することもできます。
多くの場合、システムは不確実性を含む問題を解決したり、あるいはシステム自身が不確実性を内包していたりします。
不確実性には、偶然によるもの(Aleatory)と、知識の不確かさによるもの(Epistemic)の二つの種類があります。偶然によるもの(Aleatory)の例として、例えば赤と白のボールが半分ずつ入っている箱からランダムに一つのボールを取り出すときにそのボールの色を予測することはできません。この問題は、赤と白のボールの割合がわからないとき、知識の不確かさによる(Epistemic)問題に変わります。
このほかには、そもそも取り出されるボールの色の種類が予測できないという不確実性もありますが、ここでは対象にしません。
システム思考のフレームワークは社会や産業界をシステムとして考えることで、その不確実性と複雑さに対処するためのものです。
システムについて、例えばシステムエンジニアのための国際的な専門組織であるINCOSEは以下の定義を参照しています。
A system is a construct or collection of different elements that together produce results not obtainable by the elements alone. The elements, or parts, can include people, hardware, software, facilities, policies, and documents; that is, all things required to produce systems-level results. The results include system level qualities, properties, characteristics, functions, behavior and performance. The value added by the system as a whole, beyond that contributed independently by the parts, is primarily created by the relationship among the parts; that is, how they are interconnected (Rechtin, 2000).
ここでのシステムの定義はこの定義と共通しています。システムは様々な要素から成り立っており、その機能は個別の要素の総和以上となります。システムの要素は、システムが結果として生み出すものに関する限り、人間、ハードウェア、ソフトウェア、設備、ポリシー、文書などを含むことができます。システムが創発的に生み出す結果には、属性や特徴、機能、振る舞い、性能などが含まれます。
価値に注目して考えると、システムは、個々の要素が独立に生み出す価値の和よりも、システム全体として大きな価値を生み出しているときに成立していると言えます。
INCOSEは、実践を繰り返すことで経験的に得られた知識であるベストプラクティスを集め、「システムズエンジニアリング」という技術標準かつ方法論を構築した専門職指向のコミュニティです。一方、サイモンによる「システムの科学」の考え方に基づくと、人工的なシステムにおいてもその振る舞いに注目してモデリングを行い、モデルから得られる洞察によるシステムの設計や改善も期待できます。実践と理論のそれぞれからアプローチする両者は補完的な存在であると言えます。
このようなシステムの定義に対して、「システムズアプローチ」とは、システム思考とそれに基づく手法の集合です。システム思考とは、対象、問題、課題を明示的にシステムとして捉える考え方を指します。
手法の例として、利害関係者を整理するSVN (Stakeholder Value Network)、システムの機能を定義するためのOPM (Object Process Methodology) や SysML、設計空間を明示的に示すことで意思決定項目を明らかにするMM (Morphological Matrix)、システムの複雑性を低減するDSM (Design Structure Matrix)、システムの安全性を向上させるための手法であるSTPA (System Theoretic Process Analysis) などが挙げられます。
本資料は、システム思考に関するいくつかの手法を取り上げ、システムズアプローチに基づく一つの意思決定プロセスをシステムデザインの体系を説明するものです。
We expect engineered system here, not general definition of system. We try to explain how systems thinking can support problem solving activities of complex systems.
We define an engineered system as a combination of components that work in synergy to collectively perform a useful function. The engineered system could, for example, wholly or in part constitute a new technology for a new product line a new manufacturing process, a technology to improve the delivery of a service, or an infrastructure system [ERC/NSF webpage].
Driving a car as one example of a system. We can think of a car as consisting of three elements: body, engine, and tires. The body holds people and cargo, the engine converts fuel into energy for rotation, and the tires convert the rotational energy of the axle into driving force for the body. When these three elements are combined, they provide a function of moving people and cargo that could not be expressed by the individual elements. In such a case, a car can be considered as a system.
The phenomenon of the new or larger functions being created from simple elements is called "emergence." When the performance of a function does not grow as expected due to the combination of each element, or when an undesirable phenomenon occurs, it is also considered as "undesirable emergence." For example, traffic congestion is a type of undesirable emergence that causes a decrease in performance even when each element (road and vehicle) is functioning properly. If we focus on emergence, we can also define a system as a collection of elements with emergence.
In many cases, the system solves a problem that involves uncertainty, or the system itself contains uncertainty.
There are two types of uncertainty: Aleatory and Epistemic. As an example of Aleatory, it is not possible to predict the color of a ball when it is randomly picked out of a box containing half of each of the red and white balls. This problem turns into an Epistemic problem when you don't know the proportion of red and white balls.
There is also the uncertainty that the type of color of the ball that is taken out is unpredictable in the first place, but we will not cover it here.
The framework of systems thinking is to deal with the uncertainty and complexity of society and industry as a system.
Regarding the definition of a system, international professional organizations such as INCOSE (International Council on Systems Engineering), a professional organization for systems engineers, refer to the following definition:
"A system is a construct or collection of different elements that together produce results not obtainable by the elements alone. The elements, or parts, can include people, hardware, software, facilities, policies, and documents; that is, all things required to produce systems-level results. The results include system level qualities, properties, characteristics, functions, behavior and performance. The value added by the system as a whole, beyond that contributed independently by the parts, is primarily created by the relationship among the parts; that is, how they are interconnected (Rechtin, 2000)."
The definition of a system adopted in this document is consistent with the one cited above. A system is composed of various elements, and its function is greater than the sum total of its individual elements. The elements of a system, to the extent that they contribute to the results the system produces, can include people, hardware, software, facilities, policies, and documents. The results that the system emerges to produce include qualities, properties, characteristics, functions, behavior, and performance.
Focusing on value, a system is established when it creates a greater value as a whole than the sum of the value that the individual elements would generate independently.
INCOSE is a professionally-oriented community that has collected best practices—knowledge gained empirically through repeated practice—to build a technical standard and methodology known as "Systems Engineering." Conversely, based on Simon's idea of "The Sciences of the Artificial," it is also possible to model the behavior of artificial systems and aim for system design and improvement based on insights obtained from these models. Approaching system design from both practice (INCOSE) and theory (Simon) makes them complementary.
In contrast to this definition of a system, the "Systems Approach" is a collection of Systems Thinking and the methodologies based on it. Systems Thinking refers to the concept of explicitly viewing an object, problem, or issue as a system.
Examples of these methodologies include SVN (Stakeholder Value Network) for organizing stakeholders, OPM (Object Process Methodology) and SysML for defining system functions, MM (Morphological Matrix) for clarifying decision items by explicitly showing the design space, DSM (Design Structure Matrix) for reducing system complexity, and STPA (System Theoretic Process Analysis), which is a method for improving system safety.
This document selects several techniques related to Systems Thinking and integrates one decision-making process based on the Systems Approach to explain a system design framework.