- サステナブルシステムデザイン学領域

9 月号 798~804 ページに掲載しました論文のカラーページが
モノク口になっていましたので
ここに再掲載させていただきます.
持続可能な製造業の実現に向けた
持続可能社会シナリオシミュレータの開発(第 3報)
ーフォアキャスティング型シナリオ設計支援手法一
水野有智木下裕介
和田春菜福重真一
梅田靖
Developmento
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緒
の開発を行ってきた崎町
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E
前報まででシナリオの合理的理解を
支援するシナリオの表現方法論句，シナリオと付属するシミュ
持続可能社会の実現は，現代の最も重要な課題の lつである
レータを接続する手法
の提案を行ってきた .本報では， 3
S
1
)
その実現のために持続可能社会像を明確化する目的で，様々な
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r においてシナリオの新規作成を支援する方法論，特
シナリオ(持続可能社会シナリオ)が作られてきた.シナリオと
にシナリオ作成を FC型で支援する手法を提案する.
は将来と現在に関する記述を一連の因果関係で接続したストー
2. シナリオの設計支媛
リーりであり，長期の戦略策定などに有効である.シナリオの
例としては， IPCC の温暖化ガス排出シナリオ
2
l，環境省によ
2.
1 既存のシナリオ作成手法とその課題
る2
0
5
0日本低炭素社会シナリオ 3)などが挙げられる.製造業に
緒言で挙げた 2つの考え方のうち FC型のシナリオ作成手法
関しでも，持続可能社会の中における持続可能な製造業の姿を
の例としては， J
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rの手法的が挙げられる. J
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rの手法の特
描くようなシナリオの作成が必要である舟
9
徴は ，M
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)という，将来に影響を与える複数
シナリオの作成と同時に，シナリオを作成するための手法も
の変化要因を挙げ，それらの組み合わせとして将来を書く手法
すな
を用いることで，シナリオ内で想定する将来の幅を広げている
わち，現在の状況から将来を探索するフォアキャスティング
点にある .FC型シナリオ作成によって企業の戦略策定を行う手
(FC)と，最初に達成したい将来像を設定し，次にその実現に向
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法として， S
開発されてきた.シナリオ作成には 2つの考え方がある
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)
である.
けた道筋をさかのぼるパックキャスティング (Bc
1
0
)が提案されている.こ
の手法では現在や過去の出来事の背後にある因果関係を分析し，
I
PCCのシナリオ 2)のような持続可能社会シナリオの作成には，
分析結果に基づいて M
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sを行い，シナ リオを
思考や議論，データ収集などを通じて社会の様々な分野，領域
作成する. BC裂のシナリオ作成は R
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nS)がコンセプトを提
について将来の姿を幅広く発想し ，それらを論理的で整合性の
唱し， Manderll)らによりケーススタディなどに適用されてき
取れたシナリオに整理統合する必要がある
た.
つまり，持続可能
社会シナリオの作成には ，高い水準の知識や洞察力，想像力が
既存の手法は，シナリオの作成プロセスを計算機上で実行す
必要とされ，その上に膨大な情報を処理統合する必要があるが，
ることは考えておらず，シナリオの作成を計算機によって支援
現在シナリオの作成は入手に依存しており，その作成過程を計
するという可能性は模索されてこなかった
算機によって支援しようとする試みは行われてこなかった.
著者らは上記のシナリオ作成に関する課題を含む，シナリオ
2
.
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rはシナリオ設計の統合支援環境の構築を目指し
に関する課題の解決によって持続可能社会シナリオの合理的な
ており，計算機上でシナリオの合理的な作成，分析，理解を支
理解と作成を支援する S
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rを実現する
本研究においては 3
ために，以下の 5つの研究探題を設定している
-原稿受付平成 24年 2月 6 日
・学生会員大阪大学大学院(大阪府吹田市山田丘 2
-1
)
山正会員大阪大学大学院
1
.
4)
シナリオの構造的記述シナリオ文書を計算機処理可能と
し，シナリオの合理的理解の支援のためにシナリオの論理
精密工学会誌 V
oI
.
7
B，No
.1
1.
20
12 1
009
持続可能な製造業の実現に向けた持続可能社会シナリオシミュレータの開発(第 3報)
2
構造を明確化する.
ネ ッ トワー クを
， シナリオの記述対象世界を，そ の構成要素と
シナリオとシミュレータの接続:シナリオとそれに付属す
その間の因果関係で表現したものと定義する
クの構築により対象世界を把握し，構成要素の変化 の影響を因
件を変更した結果の動的反映を実現する(シナリオの動態
果関係に基づいて分析することで将来の探索を支援する.さ ら
化).これにより シナリオの理解，分析，作成を支援する.
3. シナリオの設計支援 シナリオの設計プロセスを形式化し ，
そのプロセスに基づいてシナリオの設計を支援する.
4. シナリオの分析支援:構造的記述，動態化されたシナリオ
5
.
因果ネ ッ トワー
るシミュレータを接続， シナリオ内でシミュレーション条
に本報では，対象世界を全体モデノレと部分モデノレの 2つの粒度
でモデル化し，各々を因果ネ ッ トワークで表現，探索の支援を
段階的に行う
全体モデノレで対象世界を大まかに把握し，そ の
中から不確実で将来への影響の大きな構成要素(これをキード
に基づいた wh
a
t
if分析，論理構造分析，感度分析などを
ライ パーと定義する)を抽出し，キードライパーの変化を考える
行うことにより， シナリオの合理的理解，作成を支援する.
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町を行って対象世界の将来への変化を 広く
Mo
シナリオアーカイプの構築: シナリオ，シミュレータを再
探索する.その後，全体モデノレ内の要素の粒度を細か くし て部
利用可能な形で集積し シナリオの理解，分析，作成を支援
分モデノレを構築することで，対象世界の変化を詳細に分析する .
する .
3
.1
.
2 シナリオのモデノレと設計プロセスの定義
第 l報 6)で，研究課題 lを解決する「シナリオの構造的記述
課題 2を本報では，段階的に詳細化されるシナリオのモデノ
レ
法 j を提案した.この手法で表現されたシナリオを「構造化シ
と，モデノレを操作する設計プロセスを定義することで解決する .
ナリオ J と呼ぶ
また，構造的記述法を用いてシナリオに含まれる文章を表現す
シナリオをマクロ及びミクロな視点から理解
lExpressionLev
e
l，
するために，構造的記述法では S
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oLeve.
ることで，シナリオのモデノレと文章の問を明示的に関係づ けな
WordL
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l，DataLe
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lの 4レベルでシナリオを表現し， 4レベ
がら，シナリオの記述の段階的詳細化を行えるようにする.ヤ
ルのそれぞれにおいて，シナリオ構造を有向グラフで表現する
のモデルと設計プロセスの詳細は次節以降で述べ る.
本報では，研究課題 3に相当するシナリオの設計支援手法の
32 フォアキャスティング型シナリオのモデル化
lつを提案する.すなわち， FC型のシナリオ設計プロセスを定
本報では 図 1に示すモデ/レで，設計対象である FC型で設計
義し，それに基づく設計支援手法，設計支援システムを開発す
されるシナリオを表現する.各要素は 図 1中の矢印 (
r
e
f
e
r
)
で示
る.
すように他の要素が含む情報を参照する.
2.
3 シナリオの設計
一般に設計とは，
(
a
)
r
要求を実現する人工物に関する情報(属
性 ・状態・挙動 ・機能など)を段階的に詳細化しながら決定して
いくこと J と定義される
シナリオ:ある lつのテー 7 について寄かれたシナリオ
)
(
g
)の構成要素によ って
複数の異なる将来への変化を， (
b
描く.
この定義を参考に本研究では，シ
(
b
) 問題:記述目的，背景など，シナリオ全体の問題設定に関
ナリオの設計を「要求を充足する持続可能社会シナリオを構成
する記述.既存シナリオの調査に基づいて決定した， 表
1
勾
する情報(現在や将来に関する記述など)を段階的に詳細化しな
がら決定していくこと J と定義し，シナリオ設計に含まれる行
tに示す項目を持つ.
(
c
)
為を，思考，議論，データの分析などによる「内容の作成J.作
成した内容の整理統合によるテキストとしての「シナリオの記
対象世界の全体モデノレ:シナリオの記述対象世界の全体
を因果ネットワークで表現したもの.
(
d) サブシナリオ:シナリオ内で，対象世界の特定の将来への
シナリオの評価」の 3つに分類する.すなわち，シナリ
述J. r
変化についての記述の固まり.サブシナリオごとに名前，
オ設計者はシナリオの設計過程において，この 3つの行為を繰
ストーリーライン，対象世界の部分モデノレ，シナリオ記
り返し，持続可能社会シナリオを段階的に詳細化していく.
述を持つ .
2.
4 本報の課題
(
の
ストーリーライン各サプシナリオの概要を表す.
本報ではシナリオ設計を FC裂で支援する方法論を提案する.
り
(
対象世界の部分モデル (
c
)の全体モデルを，サプ シナリオ
(
g
)
シナリオ記述対象世界の現在，将来に関する仮定や， シ
なぜなら， BC型シナリオ設計においても ，現在と目標とする
将来を接続する際に FC的な将来探索が行われるため， FCはシ
ナリオ設計の基本型であると考えられるからであるここで FC
型シナリオ設計支援方法論は， 2
.
3節で定義した，シナリオ設
計を構成する 3つの行為に対して，以下の要件を満たさなくて
ごとに詳細化したもの.因果ネットワークで表現する.
ナリオの結論などを含む文章.構造的記述法で表現する.
本報では対象世界モデルの粒度に関係なく，因果ネットワー
.また，
クを構成するノードとリンクは共通とする(
表 2参照 )
はならない.
l
内容の作成において現在から将来の探索を支援すること
2
作成された内容に基づくシナリオの記述の段階的詳細化
l r
e
f
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r
-ーーーー一ー一
を支援すること.
3
.
l
ー
ーーーー』l
記述されたシナリオの評価を支援すること.
3
. フォアキヤスティング型シナリオ設計支援手法
3
.
1 アプローチ
本報では前節で挙げた課題 1，2を対象とし，それぞれ以下の
アプローチによって解決する .
3.
1
.
1 2つの粒度の因果ネットワーク
本報では課題 lを解決するために，現在から将来への変化を
表現する方法として因果ネットワークを用いる.本報では因果
1010 精密工学会誌 Vol
.
7
8.No
.
1
1.
2012
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持続可能な製造業の実現に向けた持続可能社会シナリオシミュレータの開発 (
第 3報)
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オに含まれるサプシナリオの数とそれぞれのおおまかな内容)
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て各サプシナリオの詳細を検討し，各サプシナ リオを記述する .
(
1
) 問題設定
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A
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このステップにおいてシナリオ設計者は， シナリオ作成の背
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景，目的，対象地域，シナリオ内で主人公となるメインアクタ
b
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.E
.g
. Japanese
ーなどについて思考や議論を行い ，結果を表 1に示す項目に整
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ecompanies，consumers，巴
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叩
Type
d耐水sma回国a1n
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理する.これにより，設計者は第 2ステップ以降で考えるべき
項目を明確化できる.
(
2
)全体モデルの構築
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Node element
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l nodes i
nt
h
e
第 2ステップで設計者は，問題設定の記述を参考にしつつ，
ブレー ンスト ー ミングなどを通じてシナリオの記述対象世界の
構成要素，およびそれらの聞の因果関係を抽出し，因果ネット
ワークを使って対象世界の全体モデルを構築する .
(
3) シナリオ構成の決定
s
t
r
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l
(
ムB
)
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4
)で，全体モデルから部分モデルを構築し
最後に (
Whent
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ueofnodeAr
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ctonanodeB
，where
AnodeAcaus
(
ムB
)
出 ep
o
l
a
r
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t
yi
sundermined
ノードとリンクに対して，因果ネットワークに基づくシナリオ
.これらの属性の
設計支援のための属性を設定する (
表 2参照 )
3節 (
3)
で述べる.また，全体モデノレと部分モデノレの
使い方は 3.
関係、は，全体モデノレ内のノードバが部分モデノレ内のノード B に
d
e
t
a
i
l
e
d(
ム B)
"リンクで表現する .
詳細化されていることを表す"
3.
3 FC型シナリオ設計プロセス
本報では 3.
1節で設定したアプローチに基づき， FC型シナリ
第 3 ステップで設計者は，全体モデノレ上で Morphologic
a
l
Ana
l
y
s
i
s9)を行い，シナリオの構成を決定する .すなわち，全体
モデノレ内で将来への影響度と不確定性が大きいキードライパー
の変化 を記述対象世界の変化の始点と考え，キードライパーの
変化 の組み合わせに基づいてサプシナリオの個数と内容を決定
する
第 3ステップは以下の 4つの段階で実施する.
(
3
)ー
1
. キードライバーの選択
シナリオ構成の決定のために，設計者はまず全体モデルの中
からキードライパーを選択する
本手法では，問題設定で決定
した ， シ ナ リ オ の 作 成 目 的 に 関 連 し た 要 因 を 目 的 ノ ー ド
(
t
a
r
g
e
t
e
dn
o
d
e
)とし，目的ノードへの影響度と，要因の将来への
不確定性を評価することで，両者が高い要因(不確定性が 0すな
わち確定的な要因を候補から除くため，影響度と不確定性の積
を基準とする)をキードライパ一候補として抽出する支援を行
う.要因の不確定性(表 2中 elementの UDce
巾 r
n
t
yに相当 )
は，
全体モデル内で ， シナリオの記述期間でほぼ変化しないと想定
する要因の不確定性を 1，記述期間において完全に予測不能な
ほど不確定と考える要因の不確定性 5と設定し， 他 のノードの
不確定性は両ノードと比較して相対値を設定することで評価す
る
状態が確定していると考える要因は不確定性を 0と設定す
m
p
a
c
tに相当 )
は以下の手順で評
る.影響度(
表 2中 elementの l
価する.例として 図 3の全体モデノレをステップ 2で構築したと
して，それを用いて説明する .
l 設計者が目的ノード(
図 3中の NT)を決定する .
2 設計者が 図 3(
a
)
のような同 ーの接続先(
ここではノムド N)を
持つリンク L N •剛((1 三i三m) 聞で伝達係数 W N . j 刈図 2 中 link の
精密工学会誌 Vo1
.
7
8
.NO.
l
l.20
12 1011
持続可能な製造業の実現に向けた持続可能社会シナリ オシミュレータの開発(第 3報)
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o
deNi
n回 e
n
t
i
r
emodel
を設定する.リンク聞で重みに差がないと
weig
ht値に相当 )
する場合は規定値の lのままとして，差があると見なす場合
はリンク間で 1
-5の相対値を設定する .
3.以下のアルゴリズムに基づいて各ノードの i
mpa
c
t値を計算
する.
1.図 3(
b
)のような全体モデル内の各閉ループを， 1つのノード
に置換する.すなわち ，閉ルー プ内のノードに入出力され
るリンクは全て置換後のノードに入出力されると見なし，
c
t値を持っとする.
閉ループ内のノ ー ドは同 ー の 凹 pa
1
1
.
各リンクの伝達係数を正規化 し，影響度係数を計算する.
a
)のように m 本のリンクがノード N を接続先と
例えば図 3(
コ
亡
iから N に向かうリンク LN
i.
Nの伝達係
するとき，ノ ー ドN
数 WN
i.
Nを式 (
1
)
を用いて影響度係数 WN
.i
，
Nに正規化する.
W N - i •N
W
Lw
.
，
m
1
)
ー ー
(
~k=l " N-k，
N
i.
i NTの I
mpa
c
t値を lに設定し，
1
1
の計算結果を使って NTから
c
t値を計算する
リンクと逆方 向に各ノードの Impa
例えば
(
c
)中の N の impa
c
t値 I
Nは，N の先にある n個 のノード
N勺 (1
三j
:
5
n
)の impa
c
t値 I
N
吋と， N と N+j聞をつなぐリンク
LN
川 の 影 響 度 係 数 WN
.
州 と か ら 式ρ)
で計算する .
ん = 2 ;; 4 WM
j×IN+
j ( 2 )
以上のように評価 した影響度と不確定性の積をとり ，その値
が高いものをキードラ イパ一候補として抽 出する .設計者は候
補の中からキ ー ドライパーを任意の数だけ選択する.例えば，
Nl 原油価格 J
，r
Ni石炭価格」
図 3の全体モデルの中から ， r
をキ ー ドライパ ー として選択する
(
3
)・2.キードラ イパーの変化 の決定
キードライパ ー選択後，設計者はそれぞれの キー ドライパー
の将来への変化 を，議論などを通じて決定する .例えば， (
3
)ーl
で選択したキードライパー「原油価格 Jの変化 を「原油価格が
J と設定する.
現在の 3倍になる .
(
3
)・3.シナ リオの構成決定
次に ，各キードライパーの変化 を組み合わせてシナリオの構
3
)
ーl
成を決定し，各サブシナリオに名前をつける.例えば， (
で選択した 2つの キードライパーにそれぞれ「原油/石炭価格が
現在のままである J r
原 油/石炭価格 が現在の 3倍になる.J と
2つの変化 を考える場合，その組み合わせから 4つの サプシナ
リオを構成する .そ れ ら の う ち 原 油 価 格 が 現 在 の 3倍にな
1012 精密工学会誌 Vot
.
7
8.No.
1
1.
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r
i
o
る」と「石炭価格が現在の 3倍になる.Jの組み合わせに基づ
くサブシナリオに対して， 図 Fig.4中に示すように r
(
1
)
石油石
炭価格高騰シナリオ J という名前をつける .決定したサブシナ
c
e
n
a
r
i
oLe
ve
l
的(シナリオ，サ
リオの構成は，構造化シナリオの S
プシナリオ聞の包含関係、を表すレベル，図 4 参照)を用いて記
g.4においては，
述する.図 Fi
r
(
1
)
石油石炭価格高騰シナリオ J
を含む 4 つのサプシナリオが (
I
I)
の全体シナリオに含まれるこ
s
c
e
n
ar
io"ノードとサブシナリオ聞の
とが，サブシナリオを表す "
c
o
n
s
is
tof'
リンクで表現されている
包含関係を表す "
(
3
)4 ス トーリーライ ンの記述
最後にキ ー ドライパーの変化 の組み合わせを，各サブシナリ
オのス トー リー ラインに記述する .各対象世界モデルと構造化
シナリオを，後述するシナリオ設計支援システム上で描画した
ものを並べた 図 5中では，右部の全体モデノレ内のキードライパ
ー r
(
A
)原油価格 J の
， 3
2.
で設定した変化をストーリーライン
内に
r
(
1
)原油価格が現在の 3倍になる
J と記述している.
(
4
) サプシナリオの記述
このステップで設計者は，全体モデノレを部分モデノレに詳細化
し，それに基づいて各サプシナリオの詳細を記述する.
構成の決定後 ，設計者は各サブシナリオに合わせてサプシナ
リオ内で詳細に変化 を考えたいものを中心に，全体モデノレを詳
細化 して部分モデルを 作成する .図 5においては，右部の全体
モデル内の キー ドライパー r
(
A
)原油価格 J は詳細化せず図 5
中部の部分モデノレにおいても
r
(
a
)原油価絡 Jのままとし， r
(
B
)
r
(
b)
ガソリン
石油の圏内 価格 Jの変化 を詳細に検討するために
(
c
)
重納の園 内価格」へと詳細化 した.さらに (
A
)
の圏内価格 J，r
と(
B
)の 聞 の "r
el
at
e
d"リ ン ク に 基 づ い て ，
(
a
)と (
b
)， (
c
)聞
r
el
a
t
e
d"リンクを接続する.対象世界モデノレの詳細化によっ
の"
持続可能な製造業の実現に向けた持続可能社会シナリオシミュレータの開発(第 3報)
て，設計者は各サプシナリオを記述する上で検討すべき項目を
には V
i
s
u
a
lC#を使用した
整理，明確化する.
を管理し， 図 1のモデノレ内の構成要素聞の関係を管理する
S
c
e
n
a
r
i
oDes
i
g
nManagerが各ツーノレ
図
次に，ストーリーラインに書いたキードライパーの変化を出
1 に示すシナリオのモデノレを 苅1
L
(
e
X
t
e
n
s
i
b
l
e Mark-up
発点に，その変化が因果関係を通じて部分モデノレ内の要素にど
r
o
b
l
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r
nE
d
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t
o
r
，C
a
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s
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l Network E
d
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t
o
r
，
Language)13)で表現し， P
のように影響し，それらがどう変化していくのかを，部分モデ
S
t
o
r
y
l
i
n
e Edi
t
o
r の各ツーノレで問題設定，因果ネットワーク構
/レ内の因果関係にままづいて検討し，思考，ディスカッション，
築 ・編集，シナリオ構成の決定とストーリーラインの記述をそ
データ収集，分析，シミュレーションを通じて詳細に検討する.
れぞれ実行する.また ，Caus
alNetwork Ed
i
t
o
rにキードライパ
さらにそれらを ，構造的記述法の Ex
p
r
e
s
s
i
o
n Level
(サブシナリ
ー抽出機能を実装する.サブシナリオの記述には，前報までで
オに含まれる節の間の関係を表現するレベノレ)を用いて構造的
開発したシナリオ構造記述支援システム酎ηを使用する.
に記述する.すなわち，部分モデノレ内のノードの変化を，
5
. ケーススタディ
E
x
p
r
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s
s
i
o
nL
e
v
e
lのノードに記述し ， Exp
r
es
s
i
on L
e
v
e
lのノード
聞にリンクを接続する.この導出関係、を表現するために，部分
方法論の有効性を検証するためのケーススタディとして，実
モデル内のノード 』から Exp
r
e
s
s
i
o
nL
e
v
e
lのノード Bが導出さ
装した設計支援システムを使用して， r
電気自動車普及社会シナ
れていることを表す "
de
pl
o
y(
A，B)
"リンクを定義する.そして，
リオ」を設計した.
サプシナリオの記述の進捗に合わせて，ストーリーラインの内
5
.
1 問題設定
容を更新する. 図 5においては，図の左部が「石油石炭価格高
議論を通じて， 表 1中の例のようにこのシナリオの問題を設
r
e
s
s
i
onL
e
v
e
lの構造化シナリオを表す.ス
騰シナリオ」の Exp
定した.このシナリオのメインアクターとして，日本政府の政
r
(
a
)
原油価格 Jにつ
r
(
i
)
原油価格が現在の 3倍になる」から ，部分モデ
Jレ内の (
a
)と r
(
c
)重油の園内価格 J聞の因果関係に基づき，原油
(
i
i
)
重油の国内価格が 2倍になる Jこ
価格が 3倍になった結果 r
策決定者を設定した.
y
p
o
t
he
s
i
sノードに記述している.この例で
とを，仮定を表す h
し，その結果を全体モデノレとして因果ネットワークに整理した.
トーリーラインに記述したキードライパー
いての仮定，
i
)と(
i
i
)の問の関係には論理的な飛躍があるとし，両
設計者は， (
ogi
caUwnpリンクで接続している .
者を論理的飛綴を表す l
4
. シナリオ設計支援システム
本報で提案するシナリオ設計プロセスを計算機上で実行可能
5
.
2 全体モデルの構築
問題設定の記述を参考に，シナ Mオの記述対象世界とする日
本の自動車市場の構成要素と，その聞の因果関係について議論
電気自動車のシェア J
，r
人々の移動手段への要
「都市形態 J， r
求J， r
自動車会社 J， r
政治的な国際協調 Jなどの要素を含む 2
0
個のノードで全体モデノレを構成した(
図 7参照).
5
.
3 シナリオの構成決定
シナリオの構成決定のために， シナリオの設計目的である「日
r
自動車会社 Jを目的
とし，設計を支援するために ，FC型 シナリオ設計支援システム
本の自動車業界の変化を占う Jを参考に，
i
r
n
u
l
a
t
o
rの一部として 図 6のように実装した.開発言語
を 3SS
ノードとして影響度と不確定性を評価した.結果を影響度と不
確定性の積が大きい順に並べたものを 表 3に示す.本ケースス
タディでは， 目的ノードである「自動車会社」が閉ノレープに含
まれるため ，キードライパ一候補の影響度が lを超えている.
本ケーススタディでは簡単のためにキードライパーを lつ抽出
することとした.全体モデノレの要素の中から， 日本圏内におけ
る自動車の使われ方の将来を左右する要素であると判断して，
第 3位の「都市形態」をキードライパーとした
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tSystem
都市形態の将
来への変化として表 4のように集中と分散を想定し，それぞれ
b
a
n
に対応するサプシナリオとして「大都市集中シナリオ(Ur
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en
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L
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)J， コ ン パ ク ト シ テ ィ シ ナ リ オ
(Compactc
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)Jを考え，決定したシナリオ構成を 図
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oL
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lを用いて記述した.キードライパーの
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持続可能な製造業の実現に向けた持続可能社会シナリオシミュレータの開発(第 3報)
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変化に関する仮定をストーリーラインに記述した(
表 4参照).
5.
4 サブシナリオの記述
最後に，この 2つのサプシナリオに対して全体モデノレを詳細
化し，それぞれのサプシナリオを記述した
まず，大都市集中シナリオに対して 66個，コンパクトシティ
シナリオに対して 95個の要素からなる部分モデルを作成した
本節では，コンパクトシティシナリオを例とする
設計支援シ
ステム上で描画した各対象世界モデノレと，コンパクトシティシ
ナリオの Exp
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lの構造化シナリオを並べたものを 図
9に示す(右部は全体モデル，中部は部分モデル，左部は構造化
(A)
都市形態 J
シナリオを表す. )
図 9右部，全体モデノレ内の r
は詳細化せず
r
(
a
)
都市形態 J のままとし， r
(
B)人々の移動手段
r
(
b)人々の公共交通への要
への要求 Jは詳細に検討するために
求心
r
(
c
)
人々の自動車への要求 J へと詳細化した.
続いて，各サブシナリオの詳細をストーリーラインと部分モ
デルに基づいて記述し，結論を導出，概要をストーリーライン
にまとめた
仮定(図 9 (
1
) )は，構造化シナリオ内の
r
(
i
)多くの都市が直径
20-30km のコンパクトシティになる.J
，r
(
i)
都市の人口密度は
a)と(
b)の聞
高く，街路は狭い.J に相当する.部分モデノレ内の (
の因果関係を参考に，
r
(
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i
i
)コンパクトシティ内の狭い街路では
中型車は使いにくい.J という仮定を導出し， (
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)と(
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的な関係を "
車の性能緒元 J を参考に
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(
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)
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r
(
v
)
都市聞の移動に中型の電気自動車
J とし、う仮定を導出した(
参照関係は "r
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"リンク
は使いにく b、
(
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i
i
)と(
v
)から
で表現. )
r
(
v
i
)このサブシナリオ内では小型電気
自動車のみが用いられる.Jという，日本の都市構造がコンパク
トシティ化した将来において用いられる電気自動車に関する仮
ogicaljump"
)
を伴いつつ導出した.
定を論理的な飛躍(“ l
5.
5 電気自動車普及社会シナリオの結論
本報では，電気自動車普及社会シナリオを以下のように結論
づけた
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本報で提案する手法を用いることによって，シナリオの設計
を FC型で支援することができた.
本報では，シナリオの設計支援のために因果ネットワークを
用いて記述対象世界を 2つの粒度でモデノレ化し，ケーススタデ
イのようにシナリオ内の記述の導出を，因果ネットワークの構
築(記述対象世界の構造理解， 3
.3 節 (
2
)
)，詳細化(理解の詳細化
4)
)，シナリオの記述(対象世界の状態の設定同 (
4)
)の 3段 階
同(
に分割した.シナリオ設計者は作成した内容を段階的に整理，
詳細化し，シナリオの記述を行うことができるようになった
全体モデノレからキードライパーを抽出し，その変化を考える
ことによって対象世界の将来への変化を探索し，探索した変化
べき内容を段階的に詳細化することができるようになった.ケ
ーススタディにおいては， 表 4に示す 2つの変化を特定し，そ
れぞれに対して対象世界モデノレを詳細化した.キードライパー
の抽出においては，影響度と不確定性の定量評価による支援を
試みた.ケ ーススタディでは表 3のように，評価結果が上位の
要素をキードライパーとすることで ， 自動車の使われ方の異な
る 2つの日本の将来を描くことができた.
また ， シナリオ設計支援システムを用いて因果ネットワーク
から構造化シナリオを展開することで，シナリオを，記述内容
の根拠となる対象世界モデノレと明示的に関係づけながら構造的
に記述できるようになった
況が現在と大きく変わらず，既存自動車メ ーカー
， 特に圏内自
動車メーカーの日本市場における優位は揺るがないと結論づけ
た.対照的に，コンパクトシティシナリオでは都市形態が大き
く変化して使用される車種が多様化し，そのために電機メーカ
ーなどの様々な企業が圏内市場に参入し，群雄割拠の状況にな
る.電気自動車と従来の自動車では構造や必要なる素材が大き
く異なり，周辺産業も大きな影響を受けることが想定される
したがって，電気自動車の普及に対しては業界全体の変動に対
応した周辺産業の育成や，電気自動車が特に必要とする資源
(
銅やレアメタノレ)
の安定確保といった政策が求められ，それは
都市構造が大きく変化する状況ではより強く求められる.
6. 考 察
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全体モデノレに基づいて， 図 8に示
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9に示すようにガイドラインとして用いることで，サブシナリ
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lのノードに相当)を展開し，部
オの詳細な記述 (Expres
分モデノレの構成要素との関係を deployリンクによって明示化で
きた
大都市集中シナリオでは中型車中心という ， 自動車の使用状
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に合わせて対象世界モデノレを詳細化することによって，検討す
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表 5に示すように，ケーススタディにおいては両サプシ
ナリオ内の 9
0%以上の記述を ，部分モデノレから導出できた残
0% は詳細の記述のために参照した外部文献であった.
りの 1
一方で本手法では，シミュレーションの実行を支援できてい
ない . この問題に対しては，因果ネットワークと構造的記述法
の DataLevelηを関連付け，動態化されたシナリオの設計を支援
する手法を開発することで解決ができると考えられる.さらに，
本手法は内容の作成とシナリオの記述を支援するものであり，
シナリオの評価は支援しない
これに対しては，様々なシナリ
オを収集，分析 ，作成することを通じてシナリオの評価手法を
開発する必要がある .本報でのケーススタディは方法論の開発
者によって行われたものであるため，今後外部の機関に方法論
とシステムを用いてシナリオを作成してもらい，有効性を客観
的に検証する必要がある.
持続可能な製造業の実現に向けた持続可能社会シナリオシミュレータの開発(第 3報)
7
. 結 言
本報では，因果ネットワークを用いてシナリオの設計を FC
裂で支援する手法を提案し，ケーススタデ ィを 実行した
その
結果として以下のような結論を得た.
(
1
) 因果ネットワークに基づいてシナリオの構成の決定，サ
プシナリオの概要と詳細の展開を支援することができた.
(
2
) シナリオ設計支援システムの開発に よって提案した設
計プロセスを計算機上で実行，構造的記述法を用いて因
果ネットワ ー クとの関係を明示化 し ながらシナリオを設
計することができた.
今後の課題として， FC型 で動態化された シナリオの設計を支
援する手法， シナリオの評価を支援する手法，およ び BC型 の
シナリオ設計支援手法の開発，提案が挙げられる .
なお，本研究の成果は，文科省科研費 (No.
202461
30)の助成を
受けて実施されたものである.
参考文献
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