(57)【要約】【課題】  環境・都市・医療に限らず、幅広い対象に対して問題同定、問題解決から予測、想像、創造までの機能を目指す、モデリングとシミュレーション手法を確立する。【解決手段】  Ｃは変化、挑戦、チャンス、創造などの意味だが、Ｃグループは要素の構成などから、Ｃグループ効果を具現化する。ＣモデルはＣグループを階層構造化したものが基本で対象問題を表わす。Ｃグループ法は、Ｃモデル上で、積み上げ下げ操作などにより、Ｃグループ効果の入った問題進行と解決の表現をなす。さらに複数のＣモデル使用や、Ｃモデル操作の自由な組み合わせで複雑な問題を解決したり、最適な解決の手順を得る事が出来る。結果、幅広い対象に奥深い機能が適用できる。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象問題を基本構成要素で表現する。基本構成要素はメンバー（主体とも呼ぶ。伴にモデルがタイプ１の場合）か変数（モデルがタイプ２の場合）である（ハイブリッドの場合は両方を持つ）。対象問題の進行や変動を基本構成要素を最下位とし、幾つかのＣグループを上位にもつ樹形階層構造を取るＣモデルで表現する。対象問題と進行や解決を区別するのは煩雑な為、以下では、対象問題を表現するモデルの基本はＣモデルであるとし、時には、対象問題が１つのＣモデルで表現されるが、その場合は対象問題はＣモデルそのものであるとする。尚、ＣモデルのＣは変化、挑戦、チャンス、創造などの意味である。Ｃモデルは、３種類がある。タイプ１とタイプ２と、それらの混合を意味するハイブリッドである。Ｃモデルはこの請求項内で上述したように、基本構成要素とＣグループから成る樹形階層構造を取るが、Ｃグループは２種類があり、それが、タイプ１とタイプ２である。Ｃモデルを構成するＣグループが全てタイプ１の時、Ｃモデルはタイプ１と言う事になり、全てタイプ２の時、Ｃモデルはタイプ２と言う事になり、タイプ１とタイプ２のＣグループが混在する時、Ｃモデルはハイブリッドと言う事になる。
以上に説明する、対象問題とＣモデル。
【請求項２】
対象問題の進行や解決は積み上げと積み下げを合わせた積み上げ下げと名付けた、Ｃグループの操作及びＣモデルの操作で行われ表現される。ここでは対象問題、即ち１個のＣモデルで説明する。Ｃモデルは基本構成要素がある初期値を持つ状態からスタートし、その階層最下位（即ち、基本構成要素のレベル）の一段上のＣグループの積み上げ計算を行うが、ここで使われるＣグループの意味は、通常のグループでグループ効果を狙う事、個や変数を組み合わせる、接触させる事などを含む、多様な概念を含むものである。Ｃグループに属すとは属さないものに比べて、例えば、文化、コミュニケーション、この請求項内で上記の接触、暴露などの幅広い概念を想定する事が可能だ。プラスイメージの効果もあれば、マイナスイメージの効果もある。食の食べ合わせ、薬や薬効の組み合わせ、化学反応、人の相性、同時代人、同文化人、同じ社会の人などの意味合いも可である。Ｃグループとその効果は様々あるし、Ｃグループ効果を上げる手段も様々有り得る。秀でた個、個人、要素がＣグループを牽引する事もあるだろう。こういう様々な概念を可能とするのが、Ｃグループである。Ｃグループ効果には積み上げ効果と積み下げ効果がある。積み上げ効果は、様々なＣグループ効果を増減させる類のもので、一般には理解され易い。一方の積み下げ効果はその積み上げ効果の増減分、累積分などをグループに所属する要素に配分する概念の類である。そのＣグループに応じた配分を成す事であるが、上手く配分すれば、問題進行が上手く行くとか、問題解決にも繋がるとか、次の段階にも上手く作用する。即ち、積み上げとは別の明確な役割が存在するから、敢えて、積み下げ効果を強調する必要もある。このＣグループ積み下げ効果は特にタイプ２の場合では簡便法に走りがちで忘れ易いが、対象問題の目的にもよるが、その役割はそこでも厳然としてある。
さて、Ｃグループ操作である積み上げ（計算）の続きである。これはさらに階層の上位に進み、最上位まで進む事で終了する。次の概念が積み下げ（計算）であり、これは概念としては、最上位からから下方に進行してきて、この請求項内で上記の積み上げで取り上げたのと同じＣグループに戻って用いる積み下げ計算の段階になる。この請求項内で前述したが、積み下げは分かり易くは積み上げ効果をそのレベルの要素に配分する、確定すると言うものである。ここでは、このＣグループで配分すべき、その上位の累積した全てのＣグループ効果をそこの要素に配分するが、この配分の仕方も様々な方法が有り得る。均一な配分もあれば、各要素が持つ既存値を考慮した配分でより差を大きくする配分や小さくする配分、トップランナー優先、ラストランナー優先もある（この２者はタイプ１の場合で、その計算を可能とする変数を持つ場合だが）。積み下げ効果とは、この方法選択の適正さに依存する。タイプ１の理解のし易さに比べて、タイプ２の場合は特に配分は様々な理論や仮定が入ると想定されるが、変数の性格や制約に従う事も多いと思われる。兎も角、この配分の方法、即ち、積み下げも多様である。特に、タイプ２の場合には、簡易法ではあるが、あるＣグループの積み上げ時に直ちにその階層レベルの積み下げ計算（これもあくまで簡易法）を行う事、即ち、最上位の積み上げまで待たずに積み下げを逐次行う事も、計算処理上有効な面もあると思われる。但し、この場合も積み上げ下げの概念は共通である。
以上に説明する、Ｃグループとその操作、積み上げと積み下げ。
【請求項３】
請求項１で述べたが、全てがタイプ１のＣグループからなるＣモデルをタイプ１のＣモデルと呼ぶ。この場合、基本構成要素は、メンバー（又は主体）であり、そのメンバー全てが共通の変数（複数が一般）を持ち、それらの変数はそれぞれの値を持つ。この値の持ち様が対象問題そのものである。メンバーと変数と変数値で、問題が表現され、それが増減する事で進行が表現され、目標もその変数値なり増減で設定して、それが達成されることで問題解決が成される。
問題解決に向けて変数値の増減を意図的に行う為に、Ｃグループ化が成されると考えると、それは一つは、Ｃグループ化で変数変動の極端化などが成され、効率的に変動する、この関係はさらに今のＣグループを要素とする一つ上位階層のＣグループに於いて、同様に極端化などが成され、効率的に変数が変動する。このＣグループの効果を階層の上位に向けて進行させる、積み重ねる、これを積み上げ（計算）と呼ぶのは請求項２で述べた通りである。云わば、Ｃグループ積み上げ効果が今のＣグループの外に、あるいは、上位に向いて行く。ここで積み上げの方法は様々存在するが、そこから何らかの指定による選択に従う。そして最上位に達して、積み上げが終了したら、その積み上げ効果を今度は各要素に配分する必要がある。これを様々に存在する配分方法、即ち、積み下げ方法から何らかの指定に従って選択して行う。階層を下位に下る事により、厳下位のメンバーの各変数の値まで、Ｃグループ効果（積み上げ効果と積み下げ効果も）が戻って反映する。これが積み下げ（計算）であり、あるレベルに着目すると、Ｃグループ効果のそのレベルの上位までの累積がそのＣグループ内のメンバーの変数値に向いて行く、反映して行くと言うものだ。この積み下げ計算が終了すると、基本の構成要素あるいはメンバーの値は変動が確定する。請求項２で述べたが、積み上げと積み下げを一体として、積み上げ下げ（計算）と呼ぶが、全てのＣグループに成されれば（実行順は通常は自明）、それはＣモデルに対して成された事となり、Ｃモデルに対する操作であるとなる。１回の積み上げ下げ計算を１回のＣモデル操作と呼ぶ。これを行う事で基本構成要素は変動を遂げる。１回のＣモデル操作で目標が達成される事もあるが、何回かのＣモデル操作で目標を達成する事もある。
以上に説明する、タイプ１のＣモデルによる問題と進行と解決の表現。
【請求項４】
請求項１で述べたが、全てがタイプ２のＣグループからなるＣモデルをタイプ２のＣモデルと呼ぶ。この場合、基本構成要素は通常は複数の変数であり、対象問題の存在する世界を操作目的を加味して必要十分な変数で記述すると言うイメージが相応しいものとなる。その世界の中で問題が表現される、又は、解決すべき問題がある世界だという視点を持って、表現された世界は、ある問題を持つ世界の表現となる。この世界をその持つ問題を解決する、させるという方向に変化、変動させる。Ｃグループはこの世界を表す変数を意味のあるＣグループ化（組み合わせ、接触、相性、暴露、化学反応、コミュニケーション、同時代人など）をする事と積み上げの操作をする事である変動を起こす。積み上げ効果を出す。Ｃモデルの樹形階層構造の中であくまで、そのＣグループのレベルでの変動である。そのＣグループがさらにそれを要素とするその上位のＣグループ、又は、同じ事であるが、そのＣグループに属する要素全てを要素とする上位のＣグループでの新たな変動が起こる。このＣグループの階層を上位方向に進み、Ｃグループ効果を発揮するのを積み上げと呼ぶのは請求項２で述べた通りだが、これは、Ｃグループ効果がそのＣグループの外に、あるいは上位に向かって行く事である。階層の最上位に達するとそこで積み上げたＣグループ積み上げ効果とその累積は終了する。次は、このＣグループ積み上げ効果を各要素、即ち、下位のＣグループに配分する。これを下位に向かって進める。Ｃグループ効果が下位に配分されて、元の基本構成要素である変数の値の変動に及ぶ。これが積み下げであり、Ｃグループ積み上げと積み下げ効果が累積分も含めて配分された最終の姿である。この積み上げ下げ、即ち、Ｃグループ操作とＣモデル操作はＣモデルを階層を最下位から上位に進み、最上位から最下位に進む事で問題又は問題解決が進行する事は請求項３で述べたタイプ１と同じである。
考え方はこの請求項内で上記の通りだが、タイプ２の場合には、あるＣグループの積み上げ時に直ちにその階層レベルの積み下げ計算を簡易的に行う事、即ち、最上位の積み上げまで待たずに簡易的な積み下げを逐次行う事も（そのレベルとそれよりも階層下位のＣグループ積み上げ効果累積分が配分されるから、積み下げの計算順は逆となる。それと積み上げの方法と積み下げの方法が同じ、又はそのまま反映されるというのが前提だが）、計算処理上簡潔で有効な場合もある。但し、この場合も積み上げ下げの概念は共通である。また、最終段階、この場合は最上位のＣグループ操作（積み上げ下げ）が終了した時に、積み下げの最終結果が得られる（積み下げを逐次行わない操作では、通常は最終段階は最下位の積み下げであり、ここで最終結果が得られる）。積み上げ下げ、即ち操作が、全てのＣグループに成されれば（実行順は通常は自明）、それはＣモデルに対して成された事となり、Ｃモデルに対する操作であるとなる。
これを行う事で基本構成要素は変動を遂げる。１回のＣモデル操作で目標が達成される事もあるが、何回かのＣモデル操作で目標を達成する事もある。これは請求項３で述べたタイプ１と同様である。
以上に説明する、タイプ２のＣモデルによる問題と進行と解決の表現。
【請求項５】
請求項１で述べたが、タイプ１とタイプ２のＣグループが混在する時、Ｃモデルはハイブリッドと言う事になる。この場合でも、請求項２で述べたＣモデル操作一般の説明と、請求項３，４で述べたそれぞれのＣモデル操作の説明と同様である。最下位から最上位まで樹形階層構造は必須である。そして、積み上げ下げが実行可能なようにモデルを作る事は必須である。最下位から積み上げでＣグループ積み上げ効果を計算し、それを要素とするその上位のＣグループ積み上げ効果を計算して、さらに上位に進む。タイプ１の部分、タイプ２の部分伴に、意味あり且つ計算可能な形でのモデリングが成されているとする。そして、最上位でグループ積み上げ効果計算を終了する。今度は、下位に向かっての、そのグループ積み上げ効果の配分の計算がスタートする。ある段階のＣグループはその下位の要素へ、Ｃグループ積み上げと積み下げ効果を配分して行く。最下位まで達成すれば終了である。この段階で、基本構成要素のメンバーなり変数に対して、このＣモデル操作の結果が反映される（簡易法だと動きが変わるが考え方の基本はこうなる事は同じ）。
尚、タイプ１、タイプ２、ハイブリッド伴に、階層構造は樹形構造であるが、モデルの表現力向上の為などで考える付加的な機能などが原因となったりして、純粋な樹形構造でなくても、操作の計算が可能で、樹形構造として扱える仕組みが考えられているもの、即ち実質的な樹形構造主体のものならば同様である。
また、簡易型であるが、どのタイプでも、積み上げ、積み下げは、その計算が実質行えるならば（積み上げの方法と積み下げの方法が同じというのが前提だが）、積み下げ部分を予め組み込んだ積み上げを行ってもいい。その場合は、積み上げ終了の段階で、積み下げが終了していたり、その殆どが終了している事になる。この場合でも、積み上げ下げの機能を果たしている事は同じである。
ハイブリッドのＣモデルは、下層にタイプ１のＣモデル部分があり、その上層にタイプ２のＣモデル部分があると言うのが考え易いが、実行可能なＣモデルの構築は、全部が簡易型でないなら可能だし、全部が簡易型でも可能だ。下層にタイプ２のＣモデル部分があり、その上層にタイプ１のＣモデル部分があると言うのは考え難いが、そういうモデルもあり得ない訳ではない。実行可能なＣモデルの構築は全部が簡易型でないなら可能だ。より複雑に層が増す場合も、全部が簡易型でないなら実行可能なＣモデルの構築は可能だ。
１回の積み上げ下げ計算を１回のＣモデル操作と呼び、これを行う事で特に基本構成要素は変動を遂げる。１回のＣモデル操作で目標が達成される事もあるが、何回かのＣモデル操作で目標を達成する事もある。これは請求項３，４で述べたタイプ１、タイプ２の場合と同様である。
以上に説明する、ハイブリッドのＣモデルによる問題と進行と解決の表現
【請求項６】
同じＣモデルを複数回使う事、連続させる事で問題と進行と解決の表現を行う事は既に請求項３，４，５で述べたが、ここは、異なるＣモデルを複数使う事、連続させる事、あるいは、プログラムのようにＣモデルの連続とその操作を繰り返す事などで、問題と進行と解決の表現を行う事を記す。
基本構成要素の種類や内容が同じか、簡単な変換などを経て接続できるＣモデルが複数あり、それを連続させる事が出来る場合と言うのが条件である。請求項２で述べたが、Ｃモデル操作により基本構成要素の持つ値は増減なりし（タイプ１では、メンバーの持つ変数の値、タイプ２では、変数の値）、要素自体も消滅・発生したりする。即ち、基本構成要素の構成自体も変動が有り得る。１つのＣモデルについて複数回のＣモデル操作をしても、得られる変動、即ち、得られる遷移では、十分に問題やそれを含む世界の進行や、問題解決、課題達成が成されない事がある。一つのＣモデルではそれが不可能で、複数のＣモデルを用いて、それが成される事がある。例えば、ある作用と反作用の両方が起こる問題で、両方の現象のそれぞれの記述で、同じ樹形階層構造、特に全てのＣグループの構成が同じであれば、１つのＣモデルで表現出来る事も有り得るが、通常は、両方の現象は別の樹形階層構造なり、Ｃグループ構成で記述される方が可能性が高い。複数のＣモデルを作り、それを連続させたり、別々に計算させて、何らかの平均を得る、何らかの選択をするのが考え易い。
複数Ｃモデルの使用の可能性、効果は、目的や条件により変わる。一般には複数Ｃモデルの使用は、１つのＣモデルの使用とは異なる。経緯の異なる複数の相反する力や作用や反応が拮抗する問題、現象の記述など簡単ではない問題では、１つのＣモデルでの表現は難しく、複数Ｃモデルの使用が必須と成る。尚、この機能の実現にはＣモデル操作の前後の初期値の設定や計算値の設定し直しなどを行うのは必須である。
複数のＣモデルを用意しておき、順にＣモデル操作を果たし、目標を達成した段階で終了させるのは分かり易い例である。これは直列の処理だが、並列の例もある。同じ初期値なり、その段階の計算値なりで計算開始する、複数のＣモデルなり、Ｃモデルの連続なりを用意しておき、それぞれで、Ｃモデル操作を果たし、結果の優劣を競うなり、早さ（手順の少なさなど）を競うなどである。この段階で終了もあれば、次の連続に進む事もある。以上、直列も並列も相対的にはシンプルな例だが、より、プログラム的に複雑な使用も有り得る。
以上に説明する、複数のＣモデル使用による問題と進行と解決の表現。
【請求項７】
基本構成要素の種類や内容が同じか、接続できるＣモデルが複数あり、それぞれに対応した、そこで走るＣモデル操作が存在するとし、Ｃモデル操作の連続で問題や問題進行が表現できるなら、個々のＣモデル操作を独立と見なして、それを任意の順番で連続させる事、順番を生成する事で、問題解決する、これを検証する事が出来る。請求項６と似ているが違いは任意の順番であるところだ。当然、その解となる手順も得る事が出来る。全ての可能な組み合わせや順番を得て、それを試して、最適なものを選ぶ事も出来る。最適の基準は、ある評価対象の変数の値であったり、評価関数の値であったり、手順のパスの数が最小であったり、と様々に設定が出来る。任意の最適の基準による最適解を導く事が可能だ。Ｃモデル操作とは、請求項２の記述を厳密化させると、積み上げだけの扱い、積み下げだけの扱い、積み上げ下げとしての扱いがある。
以上に説明する、Ｃモデル操作を自由に組み合わせて問題を解決する、最適な解決の手順を得る方法。
【請求項８】
Ｃモデルは基本構成要素を中心とした変数の介在によって、システムダイナミックスモデルや計量経済モデルや他のシステム工学手法に従うモデルなどと接続が容易だ。これを役立てて、Ｃグループ法、Ｃモデルからこれらのシステム工学手法やモデルを呼び出して、サブルーティン的に使用する、その機能を用いて、例えば、積み上げ下げの機能に活かす事が出来る。逆に、これらのシステム工学手法やモデルから、Ｃグループ法やＣモデルを呼び出して、サブルーティン的に使用する。その機能を活かす事が出来る。相互呼び合いも考えられる。云わば、組み合わせで機能の向上や今までに無いような機能の実現が図れる。例えば、Ｃモデルの連続の概念を発展させて、様々なシステム工学手法やそのモデルをＣモデルも含めて連続させたり、自由に組み合わせて、問題を解決する、最適な解決の手順を得る事も可能だ。これらは請求項６，７の発想を活かした発展形である。及び請求項５で述べたタイプ１、タイプ２、ハイブリッドのモデルの存在がより適材適所的なモデリングや解析や表現に活かされるだろう。
以上に説明する、Ｃグループ法と他のシステム工学手法の組み合わせで問題を解決する方法。
【請求項９】
請求項１，２，３，４，５に記したように、タイプ１のＣモデルとタイプ２のＣモデルの大きな違いはメンバーの関与である。タイプ１のメンバーが持つ変数値の挙動、特にＣグループ各要素の同一変数値の集計の挙動のみに着目すると、タイプ２のＣモデルの要素である変数値の挙動と似ている。対象問題の世界の大枠なり、境界が同じであるなら、同じ変数が設定されているモデル同士なら、大きくは同じ対象を別の手順なり見方で眺めている事になる。別の登場者が演じている事になる。タイプ２では表現が難しい、例えばメンバー構成、分布、関与などの対象の構造、構成、動きなどが考慮された変数値の挙動が掴める。タイプ２のＣモデルをタイプ１のＣモデルに変換する機能と変数に着目した集計などの機能があれば、こういう解析が可能となる。これはメンバーを活かす、その役割発揮の観点だが、逆に、タイプ１のＣモデルで、メンバーの関与が重要ではない部分、場面がある。メンバー関与の記述が却って現象から遠ざかる場合である。この時、タイプ１のＣモデルをタイプ２のＣモデルに変換する機能と、その逆で変数値をメンバーに配分する機能があれば、メンバーの存在や違いに惑わされない大雑把で端的な解析が可能となる。この請求項で述べたタイプ１やタイプ２のＣモデルとは、厳密には、Ｃモデル部分と言う事になる。この機能は従来では出来ない深いモデリングと解析や、不要で無駄な詳細さを避けた端的なモデリングと解析に繋がる。
以上に説明する、タイプ１のＣモデル部分とタイプ２のＣモデル部分の相互のタイプ変換機能。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  この発明は、環境、都市、企業、経営、経済、政治、医療分野などで問題同定、問題解決、予測、想像、創造までを目指す、モデリングとシミュレーション技術の方法やシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】  システム分析の手法としてＫＪ法がある。発想法とも呼ばれ、問題の分析、解決のヒント、ひらめきの切欠づくり等に有効だが、問題の表現、可視化の効果も高い。問題の構造などを分析する、あるいは多数がそれに合意するのに強力なツールと云える。【０００３】  対象問題をシステムとして捉える方法として、システム工学がある。システムは要素から構成され、要素は全てが何らか繋がる。全体は境界で規定される。階層構造を基本とする多くの手法の中でシステム工学に属するものは多く知られている。ＷＢＳ（ワークブレイクダウンストラクチャー）や、ＡＨＰ（階層的計画法）はその例だ。伴にモデリング技術、表現技術と言える。そして後者は意思決定に繋がる評価値を求める機能が優れている。【０００４】  システム工学はあまりに広く使われている為に意識するのも困難な場合もあるが、モデリングとシミュレーション技術の中で、著明な必須の手法である、システムダイナミクス（ＳＤ）もその範疇に入れても可笑しくはない。但し、システム工学をあたかもシステム思考のようにかなり広義に解釈しての話で、特に階層構造からの離脱も可とした場合だ。ＳＤは、本質的な表現や自由なモデリングを目指すもので、オープン型モデリング手法とでも表現できるものだ。それは変数の自由な使い方、境界が融通が利きそうな事、人の厳密でない思考のそのままの真似までも出来そうな事などでそう云える。しかし、境界については、実は全くの自由ではない。人が時に行う、厳密でない思考のトレースも同様だが、あてにならない結果をそのまま計算してしまう面もある。それでもか、それ故にか、ＳＤはその性格からして、この広義のシステム工学の範疇に入る。【０００５】ＳＤは計量経済モデルと似たところがある。それは、連立方程式を解くが如く、計算が行われるところだ。ＳＤは広義解釈のシステム工学の有力なメンバーと言えるが、計量経済モデルはそのようにはあまり云われない。特にモデルの同定、即ち、モデル作りに独特の作業なり、基準がある為か、結果としては似ていても、工程が別物と思わせるのかも知れない。だが、明らかに広義のシステム工学に属す。【０００６】  次に対象を記述する方法として、データベースのデータ表現の方法がある。これはあまりに基本的で多様に過ぎるので、この発展型として、人工知能（ＡＩ）研究のモデルベースなどの知識表現と研究を考える。人の思考や知識の曖昧さ、いい加減さまでも実現する事がこの分野の性格だが、大きくはモデリングとシミュレーション技術に属すると言える。だが、これも単純に捉えた場合のシステム工学にはのらないではみ出してしまう。システム工学を多重に、あるいは多彩に考えればそれにものるだろう。【０００７】  対象問題の内容の検討が必須な場合に、システムではない捉え方でしかも合理的で有効な方法は思い当たらないが、本来のシステム又は完全なシステムに対して、一部や一時や不十分な姿と言う捉え方なら可能だ。情報の不十分性や非対称性を理由とする解釈なら可能だ。システムが失敗するのは多くはこれが理由だと言う事になる。逆に通常ではその世界の当事者なり生活者には見えない、考えられない、例えば極端だが後の時代からの評価が見える、分ると言う手法��レベルは兎も角も作る事が可能だ。システムが成功する、最も向くのはここだと言う事になる。それがモデリングとシミュレーション技術と言う事になる。シミュレーションの立場からは、過去や現実が見えるのも見えないのも、現実の他からの見方や未来が見えるのも見えないのも同様だと言う事になる。【０００８】  対象問題に対して端的なシステム的な把握、既存の手法で相応しいものがあればそれの選択、相応しいものがないなら、それ向きの手法の創造、開発、これを行い、モデリングをしっかりと行えば使用に耐えるシミュレーションが可能となる。既存の手法の蓄積は見方にもよるが、長く踊り場にあるようであり、ブレークスルーが期待される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】  例えば、地球温暖化対策の社会経済的な手法である温暖化ガスの排出権（量）取引きと削減の問題を考える。ＣＤＭ（クリーン開発メカニズム）の素直な使い方だと、進んだ環境対策をより進める動きよりは、下手をすると云わば遅れた環境対策を進めるのに役立つ。環境対策のコストは抑えられるが、環境負荷の総量は当初は減るが、やがて減らなくなる事も危惧される。温暖化ガス排出（又は環境負荷）総量を本来は大きく減らす為の排出権なのに、大きく減らさない為の排出権となってしまう。排出総量を大きく減らすには、最も進んだ対策や技術を上手く合理的に行き渡らせる方法を考える必要がある。その一つは、進んだものを優遇するトップランナー方式の採用である。進んだ部分をさらに進ませ、後を追うものにも動機付けを与える。まずは、こういう排出権が機能する仕組みが必要だ。これのシステムなりコンピュータモデルでの実現を考える。【００１０】  モデルのイメージをある程度確定しながら、課題を具体的に記述する。対象とする世界、問題の存在する世界が多くの主体（要素となる）から成るとし、各主体は価値や環境負荷や環境効率などの変数値を持つ。各主体は負荷削減目標を持が、環境負荷削減や環境効率向上を競うなり協調して達成して行くとして、その促進の仕組みを考える。例えば環境効率の似た主体同士などがグループなり組み合わせの単位（Ｃグループと呼ぶ事にする）を構成するとする。モデルの仮りの設定だが、全ての主体は何れかのＣグループに属し、各Ｃグループは階層構造を成し、その階層上位のＣグループに属するとしてみる。どのＣグループもそのレベルでの削減などの役割を果たす。モデルは最上位のＣグループを根とした樹形構造となる。このモデルの構成の中で、目標に向けた意志なり行動の結果、各主体の環境効率も各Ｃグループの環境効率も上がる。排出権取引はＣグループ内最優先であり、環境技術の導入なり環境ビジネスの展開は属するＣグループに拘らない幅広い展開を行う。【００１１】  上記の前提だが、トップランナー方式一辺倒は社会経済全体、ここでは対象の世界全体で見て、必ずしも常に最適で持続可能とは限らない。中間ランナーやラストランナーを優遇する部分、場面も上手く混ぜないと長期的観点からは最適とは言えない。目標も主たる目標と例えば副次的な目標を設定して、それらがバランスよく満たされる事が要求されたりする。ある作用は有効に効き、不要な副作用が無い、又は、恕限値以下に抑えられる事が要求されたりもする。Ｃグループの形成も環境効率などが似たもので形成する方式以外の選択肢も様々存在する。例えば同業種で纏める、異業種を混ぜる、地域で纏める、様々な削減の意図や手段や効率を反映出来ると言う自由度が必要だ。こういう幾分柔軟なモデル作りを可能とし、計算を進める手法が必要と言う事になる。【００１２】  システムなりモデルをもう少し詰めて考える。ＣグループのＣは変化、挑戦、チャンス、創造などの意味である。そして、Ｃグループの意味も、単なる集合に近いグループの概念から、例えば環境効率を上げる為の主体の参加、存在、接触、機会の類に拡張したい。Ｃグループの機能は、分かり易くは価値を上げる、負荷を下げる、効率を上げるなどで、Ｃグ���ープ化が切欠となり成されればよい訳だ。Ｃグループ化の効果は階層構造のモデルに従って、累積なり伝播して行く必要がある。階層構造の最上位で効果の最終結果が得られるが、この段階ではあくまで、最上位Ｃグループが持つ、最上位までのＣグループ効果の累積値である。このＣグループ効果の累積値は、モデルに参加し、存在する全主体の持つ、変数値に反映されなければならない。Ｃグループやモデルはプロセスを担当するだけで、各Ｃグループがそれを構成する主体を離れて自分だけの変数値を持つ訳ではない。ここでは、まずＣグループ効果の多様な計算法が必要だし、計算した効果やその累積値などをそのＣグループを構成する下位のＣグループや主体に対して様々な計算法での配分なりして、合計値の整合性を取る事が必要だ。当然だが、それらを可能にする仕組みが必要だ。【００１３】  システムなりモデルをさらに一層詰めて考える。ここまでは、モデルは主体とＣグループから成っていた。Ｃグループとその階層化でＣグループ効果を計算し、それを階層上位まで累計し、最終まで計算したら、今度は、各主体にまで、Ｃグループ効果を配分した。まず、このモデルが主体から始まる構造のところを、主体が無く、その対象問題の世界なりそのある部分なり場面なりの変数を要素として構成するものへと進化させてみたい。理由は、最初のモデル（これをタイプ１と名付ける）は主体の存在が前提だが、主体を扱わなければ、モデルの柔軟さ、自由度が増し、扱える問題や領域が増える。しかも、Ｃグループの発想や階層構造を用いた、Ｃグループ効果の計算、累積や、各要素への配分の考え方が同じように適用出来ると言うものである。新しいモデルをタイプ２と名付ける。タイプ１とタイプ２を組み合わせる、混在させると、さらに多様な、複雑な問題も扱える、あるいは複数の観点の入った問題が扱えるから、これをハイブリッドのモデルと名付ける。これらを実現するのが課題である。尚、タイプ１の場合も、主体の持つ変数は固定ではなく、即ち、価値や負荷や環境効率などに固定ではなく、対象問題に相応しいものに転じても有効なモデルが実現出来る必要がある。例えば、経済効率を中心に分析する問題には役立つし、タイプ２で用いる変数（通常は複数）のＣグループ的な挙動なり進行をタイプ１で別途、モデル化し直し、モデル全体を進化させる場合にも、それを可能とする自由度が必要だ。要するに変数は可変だ。【００１４】タイプ２のモデルが扱う問題を考える。経済社会分野で、内需拡大と雇用の創出、さらには派遣や非正規雇用の禁止の経済社会への影響を考えると言う例題だが、経済社会を牽引するものとして、内需や外需の拡大がある。それを促進する部分は、即ち、最も基本となる、先行すべきＣグループは、需要と会社であるとする。会社の新商品開発や低価格化などの商品開発の努力が、それなしの場合の需要と比べて、需要を増やす。需要の増加が会社の活動を活発にして、会社を大きくするなり、会社数が増えたりする。こういうＣグループを考える事が出来る。雇用の改革で、派遣を禁止すれば、一時的には生産コストがアップする。しかし、正規労働者を中心に労働意欲、生産性の向上が働き、内外需拡大が進み、雇用も増えて経済社会が良い方向に回��する可能性が高くなる。ここでは、前のＣグループの上位のＣグループは、需要と会社に正規の雇用で形成される。正規の雇用が、需要と会社をさらに増やし、正規の雇用も増やす。単純化した対象問題の設定だが、この例などは、タイプ１だとモデル化は相応しくなく、タイプ２が向くのは明快なようだ。このタイプ２の問題も対象として計算できる仕組みが課題である。【００１５】多くの問題に適用可能としたいのが課題である。例えばタイプ１で、各主体の存在確率の様々な組み合わせがあり、どの組み合わせが問題の事象を最もよく表現するかを得たいと考えた場合に、その概念に合うＣグループで構成されたモデルを作り計算するが、各計算条件と結果を比較したり、最適値を得たりする必要がある。また、あるモデルと別のモデルの何らかの平均が事象と近いと判断された場合に、計算条件も結果も何らかの平均を取るのは実用的である。あるいは、自由な表現が理想だが、問題進行での変化の情報やある計算が始まるなり成り立つ条件なども、必要な時には明示的としたいし、逆に、不要な時には、記述不要としたい。あるいは、モデルがかなり確定し、実用的となった時、逆問題的に、何らかの対象の問題を判定したいとした場合に、それを可能とするような仕組みも欲しい。こういうより応用を考えるような場合には、次のような機能がまず必要だ。複数のモデルを連続させたり、その連続も何通りかあった場合にそれらの比較、評価やそこからの最適解の選択の機能が欲しい。モデルを計算する部分をモジュール化して、それらをプログラミングの道具とするような使い方をして、より複雑な対象も表現して評価もして解決もしたい。複雑化に進むようだが、モデリングの目的の一つで且つ利点の一つは、単純で端的である事だから、上記のような応用的機能も簡単な分かり易い仕組みとしたい。Ｃグループ法により解決したい課題は以上の通りである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】（イ）対象問題とＣモデルについて説明する。
対象問題を基本構成要素で表現する。基本構成要素はメンバー（主体とも呼ぶ。伴にモデルがタイプ１の場合）か変数（モデルがタイプ２の場合）である（ハイブリッドの場合は両方を持つ）。対象問題の進行や変動を基本構成要素を最下位とし、幾つかのＣグループを上位にもつ樹形階層構造を取るＣモデルで表現する。対象問題と進行や解決を区別するのは煩雑な為、以下では、対象問題を表現するモデルの基本はＣモデルであるとし、時には、対象問題が１つのＣモデルで表現されるが、その場合は対象問題はＣモデルそのものであるとする。尚、ＣモデルのＣは変化、挑戦、チャンス、創造などの意味である。Ｃモデルは、３種類がある。タイプ１とタイプ２と、それらの混合を意味するハイブリッドである。Ｃモデルはこの（イ）で上述したように、基本構成要素とＣグループから成る樹形階層構造を取るが、Ｃグループは２種類があり、それが、タイプ１とタイプ２である。Ｃモデルを構成するＣグループが全てタイプ１の時、Ｃモデルはタイプ１と言う事になり、全てタイプ２の時、Ｃモデルはタイプ２と言う事になり、タイプ１とタイプ２のＣグループが混在する時、Ｃモデルはハイブリッドと言う事になる。【００１７】（ロ）Ｃグループとその操作、積み上げと積み下げについて説明する。
対象問題の進行や解決は積み上げと積み下げを合わせた積み上げ下げと名付けた、Ｃグループの操作及びＣモデルの操作で行われ表現される。ここでは対象問題、即ち１個のＣモデルで説明する。Ｃモデルは基本構成要素がある初期値を持つ状態からスタートし、その階層最下位（即ち、基本構成要素のレベル）の一段上のＣグループの積み上げ計算を行うが、ここで使われるＣグループの意味は、通常のグループでグループ効果を狙う事、個や変数を組み合わせる、接触させる事などを含む、多様な概念を含むものである。Ｃグループに属すとは属さないものに比べて、例えば、文化、コミュニケーション、（ロ）内で上記の接触、暴露などの幅広い概念を想定する事が可能だ。プラスイメージの効果もあれば、マイナスイメージの効果もある。食の食べ合わせ、薬や薬効の組み合わせ、化学反応、人の相性、同時代人、同文化人、同じ社会の人などの意味合いも可である。Ｃグループとその効果は様々あるし、Ｃグループ効果を上げる手段も様々有り得る。秀でた個、個人、要素がＣグループを牽引する事もあるだろう。こういう様々な概念を可能とするのが、Ｃグループである。Ｃグループ効果には積み上げ効果と積み下げ効果がある。積み上げ効果は、様々なＣグループ効果を増減させる類のもので、一般には理解され易い。一方の積み下げ効果はその積み上げ効果の増減分、累積分などをグループに所属する要素に配分する概念の類である。そのＣグループに応じた配分を成す事であるが、上手く配分すれば、問題進行が上手く行くとか、問題解決にも繋がるとか、次の段階にも上手く作用する。即ち、積み上げとは別の明確な役割が存在するから、敢えて、積み下げ効果を強調する必要もある。このＣグループ積み下げ効果は特にタイプ２の場合では簡便法に走りがちで忘れ易いが、対象問題の目的にもよるが、その役割はそこでも厳然としてある。
さて、Ｃグループ操作である積み上げ（計算）の続きである。これはさらに階層の上位に進み、最上位まで進む事で終了する。次の概念が積み下げ（計算）であり、これは概念としては、最上位からから下方に進行してきて、（ロ）内で上記の積み上げで取り上げたのと同じＣグループに戻って用いる積み下げ計算の段階になる。この（ロ）内で前述したが、積み下げは分かり易くは積み上げ効果をそのレベルの要素に配分する、確定すると言うものである。ここでは、このＣグループで配分すべき、その上位の累積した全てのＣグループ効果をそこの要素に配分するが、この配分の仕方も様々な方法が有り得る。均一な配分もあれば、各要素が持つ既存値を考慮した配分でより差を大きくする配分や小さくする配分、トップランナー優先、ラストランナー優先もある（この２者はタイプ１の場合で、その計算を可能とする変数を持つ場合だが）。積み下げ効果とは、この方法選択の適正さに依存する。タイプ１の理解のし易さに比べて、タイプ２の場合は特に配分は様々な理論や仮定が入ると想定されるが、変数の性格や制約に従う事も多いと思われる。兎も角、この配分の方法、即ち、積み下げも多様である。特に、タイプ２の場合には、簡易法ではあるが、あるＣグループの積み上げ時に直ちにその階層レベルの積み下げ計算（これもあくまで簡易法）を行う事、即ち、最上位の積み上げまで待たずに積み下げを逐次行う事も、計算処理上有効な面もあると思われる。但し、この場合も積み上げ下げの概念は共通である。【００１８】（ハ）タイプ１のＣモデルによる問題と進行と解決の表現について説明する。
（イ）で述べたが、全てがタイプ１のＣグループからなるＣモデルをタイプ１のＣモデルと呼ぶ。この場合、基本構成要素は、メンバー（又は主体）であり、そのメンバー全てが共通の変数（複数が一般）を持ち、それらの変数はそれぞれの値を持つ。この値の持ち様が対象問題そのものである。メンバーと変数と変数値で、問題が表現され、それが増減する事で進行が表現され、目標もその変数値なり増減で設定して、それが達成されることで問題解決が成される。
問題解決に向けて変数値の増減を意図的に行う為に、Ｃグループ化が成されると考えると、それは一つは、Ｃグループ化で変数変動の極端化などが成され、効率的に変動する、この関係はさらに今のＣグループを要素とする一つ上位階層のＣグループに於いて、同様に極端化などが成され、効率的に変数が変動する。このＣグループの効果を階層の上位に向けて進行させる、積み重ねる、これを積み上げ（計算）と呼ぶのは（ロ）で述べた通りである。云わば、Ｃグループ積み上げ効果が今のＣグループの外に、あるいは、上位に向いて行く。ここで積み上げの方法は様々存在するが、そこから何らかの指定による選択に従う。そして最上位に達して、積み上げが終了したら、その積み上げ効果を今度は各要素に配分する必要がある。これを様々に存在する配分方法、即ち、積み下げ方法から何らかの指定に従って選択して行う。階層を下位に下る事により、最下位のメンバーの各変数の値まで、Ｃグループ効果（積み上げ効果と積み下げ効果も）が戻って反映する。これが積み下げ（計算）であり、あるレベルに着目すると、Ｃグループ効果のそのレベルの上位までの累積がそのＣグループ内のメンバーの変数値に向いて行く、反映して行くと言うものだ。この積み下げ計算が終了すると、基本の構成要素あるいはメンバーの値は変動が確定する。（ロ）で述べたが、積み上げと積み下げを一体として、積み上げ下げ（計算）と呼ぶが、全てのＣグループに成されれば（実行順は通常は自明）、それはＣモデルに対して成された事となり、Ｃモデルに対する操作であるとなる。１回の積み上げ下げ計算を１回のＣモデル操作と呼ぶ。これを行う事で基本構成要素は変動を遂げる。１回のＣモデル操作で目標が達成される事もあるが、何回かのＣモデル操作で目標を達成する事もある。【００１９】（ニ）タイプ２のＣモデルによる問題と進行と解決の表現について説明する。
（イ）で述べたが、全てがタイプ２のＣグループからなるＣモデルをタイプ２のＣモデルと呼ぶ。この場合、基本構成要素は通常は複数の変数であり、対象問題の存在する世界を操作目的を加味して必要十分な変数で記述すると言うイメージが相応しいものとなる。その世界の中で問題が表現される、又は、解決すべき問題がある世界だという視点を持って、表現された世界は、ある問題を持つ世界の表現となる。この世界をその持つ問題を解決する、させるという方向に変化、変動させる。Ｃグループはこの世界を表す変数を意味のあるＣグループ化（組み合わせ、接触、相性、暴露、化学反応、コミュニケーション、同時代人など）をする事と積み上げの操作をする事である変動を起こす。積み上げ効果を出す。Ｃモデルの樹形階層構造の中であくまで、そのＣグループのレベルでの変動である。そのＣグループがさらにそれを要素とするその上位のＣグループ、又は、同じ事であるが、そのＣグループに属する要素全てを要素とする上位のＣグループでの新たな変動が起こる。
このＣグループの階層を上位方向に進み、Ｃグループ効果を発揮するのを積み上げと呼ぶのは（ロ）で述べた通りだが、これは、Ｃグループ効果がそのＣグループの外に、あるいは上位に向かって行く事である。階層の最上位に達するとそこで積み上げたＣグループ積み上げ効果とその累積は終了する。次は、このＣグループ積み上げ効果を各要素、即ち、下位のＣグループに配分する。これを下位に向かって進める。Ｃグループ効果が下位に配分されて、元の基本構成要素である変数の値の変動に及ぶ。これが積み下げであり、Ｃグループ積み上げと積み下げ効果が累積分も含めて配分された最終の姿である。この積み上げ下げ、即ち、Ｃグループ操作とＣモデル操作はＣモデルを階層を最下位から上位に進み、最上位から最下位に進む事で問題又は問題解決が進行する事は（ハ）で述べたタイプ１と同じである。
考え方は（ニ）内で上記の通りだが、タイプ２の場合には、あるＣグループの積み上げ時に直ちにその階層レベルの積み下げ計算を簡易的に行う事、即ち、最上位の積み上げまで待たずに簡易的な積み下げを逐次行う事も（そのレベルとそれよりも階層下位のＣグループ積み上げ効果累積分が配分されるから、積み下げの計算順は逆となる。それと積み上げの方法と積み下げの方法が同じ、又はそのまま反映されるというのが前提だが）、計算処理上簡潔で有効な場合もある。但し、この場合も積み上げ下げの概念は共通である。また、最終段階、この場合は最上位のＣグループ操作（積み上げ下げ）が終了した時に、積み下げの最終結果が得られる（積み下げを逐次行わない操作では、通常は最終段階は最下位の積み下げであり、ここで最終結果が得られる）。積み上げ下げ、即ち操作が、全てのＣグループに成されれば（実行順は通常は自明）、それはＣモデルに対して成された事となり、Ｃモデルに対する操作であるとなる。
これを行う事で基本構成要素は変動を遂げる。１回のＣモデル操作で目標が達成される事もあるが、何回かのＣモデル操作で目標を達成する事もある。これは（ハ）で述べたタイプ１と同様である。【００２０】（ホ）ハイブリッドのＣモデルによる問題と進行と解決の表現について説明する。
（イ）で述べたが、タイプ１とタイプ２のＣグループが混在する時、Ｃモデルはハイブリッドと言う事になる。この場合でも、（ロ）で述べたＣモデル操作一般の説明と、（ハ）（ニ）で述べたそれぞれのＣモデル操作の説明と同様である。最下位から最上位まで樹形階層構造は必須である。そして、積み上げ下げが実行可能なようにモデルを作る事は必須である。最下位から積み上げでＣグループ積み上げ効果を計算し、それを要素とするその上位のＣグループ積み上げ効果を計算して、さらに上位に進む。タイプ１の部分、タイプ２の部分伴に、意味あり且つ計算可能な形でのモデリングが成されているとする。そして、最上位でグループ積み上げ効果計算を終了する。今度は、下位に向かっての、そのグループ積み上げ効果の配分の計算がスタートする。ある段階のＣグループはその下位の要素へ、Ｃグループ積み上げと積み下げ効果を配分して行く。最下位まで達成すれば終了である。この段階で、基本構成要素のメンバーなり変数に対して、このＣモデル操作の結果が反映される（簡易法だと動きが変わるが考え方の基本はこうなる事は同じ）。
尚、タイプ１、タイプ２、ハイブリッド伴に、階層構造は樹形構造であるが、モデルの表現力向上の為などで考える付加的な機能などが原因となったりして、純粋な樹形構造でなくても、操作の計算が可能で、樹形構造として扱える仕組みが考えられているもの、即ち実質的な樹形構造主体のものならば同様である。
また、簡易型であるが、どのタイプでも、積み上げ、積み下げは、その計算が実質行えるならば（積み上げの方法と積み下げの方法が同じというのが前提だが）、積み下げ部分を予め組み込んだ積み上げを行ってもいい。その場合は、積み上げ終了の段階で、積み下げが終了していたり、その殆どが終了している事になる。この場合でも、積み上げ下げの機能を果たしている事は同じである。
ハイブリッドのＣモデルは、下層にタイプ１のＣモデル部分があり、その上層にタイプ２のＣモデル部分があると言うのが考え易いが、実行可能なＣモデルの構築は、全部が簡易型でないなら可能だし、全部が簡易型でも可能だ。下層にタイプ２のＣモデル部分があり、その上層にタイプ１のＣモデル部分があると言うのは考え難いが、そういうモデルもあり得ない訳ではない。実行可能なＣモデルの構築は全部が簡易型でないなら可能だ。より複雑に層が増す場合も、全部が簡易型でないなら実行可能なＣモデルの構築は可能だ。
１回の積み上げ下げ計算を１回のＣモデル操作と呼び、これを行う事で特に基本構成要素は変動を遂げる。１回のＣモデル操作で目標が達成される事もあるが、何回かのＣモデル操作で目標を達成する事もある。これは（ハ）（ニ）で述べたタイプ１、タイプ２の場合と同様である。【００２１】（ヘ）複数のＣモデル使用による問題と進行と解決の表現について説明する。
同じＣモデルを複数回使う事、連続させる事で問題と進行と解決の表現を行う事は既に（ハ）（ニ）（ホ）で述べたが、ここは、異なるＣモデルを複数使う事、連続させる事、あるいは、プログラムのようにＣモデルの連続とその操作を繰り返す事などで、問題と進行と解決の表現を行う事を記す。
基本構成要素の種類や内容が同じか、簡単な変換などを経て接続できるＣモデルが複数あり、それを連続させる事が出来る場合と言うのが条件である。（ロ）で述べたが、Ｃモデル操作により基本構成要素の持つ値は増減なりし（タイプ１では、メンバーの持つ変数の値、タイプ２では、変数の値）、要素自体も消滅・発生したりする。即ち、基本構成要素の構成自体も変動が有り得る。１つのＣモデルについて複数回のＣモデル操作をしても、得られる変動、即ち、得られる遷移では、十分に問題やそれを含む世界の進行や、問題解決、課題達成が成されない事がある。一つのＣモデルではそれが不可能で、複数のＣモデルを用いて、それが成される事がある。例えば、ある作用と反作用の両方が起こる問題で、両方の現象のそれぞれの記述で、同じ樹形階層構造、特に全てのＣグループの構成が同じであれば、１つのＣモデルで表現出来る事も有り得るが、通常は、両方の現象は別の樹形階層構造なり、Ｃグループ構成で記述される方が可能性が高い。複数のＣモデルを作り、それを連続させたり、別々に計算させて、何らかの平均を得る、何らかの選択をするのが考え易い。
複数Ｃモデルの使用の可能性、効果は、目的や条件により変わる。一般には複数Ｃモデルの使用は、１つのＣモデルの使用とは異なる。経緯の異なる複数の相反する力や作用や反応が拮抗する問題、現象の記述など簡単ではない問題では、１つのＣモデルでの表現は難しく、複数Ｃモデルの使用が必須と成る。尚、この機能の実現にはＣモデル操作の前後の初期値の設定や計算値の設定し直しなどを行うのは必須である。
複数のＣモデルを用意しておき、順にＣモデル操作を果たし、目標を達成した段階で終了させるのは分かり易い例である。これは直列の処理だが、並列の例もある。同じ初期値なり、その段階の計算値なりで計算開始する、複数のＣモデルなり、Ｃモデルの連続なりを用意しておき、それぞれで、Ｃモデル操作を果たし、結果の優劣を競うなり、早さ（手順の少なさなど）を競うなどである。この段階で終了もあれば、次の連続に進む事もある。以上、直列も並列も相対的にはシンプルな例だが、より、プログラム的に複雑な使用も有り得る。【００２２】（ト）Ｃモデル操作を自由に組み合わせて問題を解決する、最適な解決の手順を得る方法について説明する。
基本構成要素の種類や内容が同じか、接続できるＣモデルが複数あり、それぞれに対応した、そこで走るＣモデル操作が存在するとし、Ｃモデル操作の連続で問題や問題進行が表現できるなら、個々のＣモデル操作を独立と見なして、それを任意の順番で連続させる事、順番を生成する事で、問題解決する、これを検証する事が出来る。（ヘ）と似ているが違いは任意の順番であるところだ。当然、その解となる手順も得る事が出来る。全ての可能な組み合わせや順番を得て、それを試して、最適なものを選ぶ事も出来る。最適の基準は、ある評価対象の変数の値であったり、評価関数の値であったり、手順のパスの数が最小であったり、と様々に設定が出来る。任意の最適の基準による最適解を導く事が可能だ。Ｃモデル操作とは、（ロ）の記述を厳密化させると、積み上げだけの扱い、積み下げだけの扱い、積み上げ下げとしての扱いがある。【００２３】（チ）Ｃグループ法と他のシステム工学手法の組み合わせで問題を解決する方法について説明する。
Ｃモデルは基本構成要素を中心とした変数の介在によって、システムダイナミックスモデルや計量経済モデルや他のシステム工学手法に従うモデルなどと接続が容易だ。これを役立てて、Ｃグループ法、Ｃモデルからこれらのシステム工学手法やモデルを呼び出して、サブルーティン的に使用する、その機能を用いて、例えば、積み上げ下げの機能に活かす事が出来る。逆に、これらのシステム工学手法やモデルから、Ｃグループ法やＣモデルを呼び出して、サブルーティン的に使用する。その機能を活かす事が出来る。相互呼び合いも考えられる。云わば、組み合わせで機能の向上や今までに無いような機能の実現が図れる。例えば、Ｃモデルの連続の概念を発展させて、様々なシステム工学手法やそのモデルをＣモデルも含めて連続させたり、自由に組み合わせて、問題を解決する、最適な解決の手順を得る事も可能だ。これらは（ヘ）（ト）の発想を活かした発展形である。及び（ホ）で述べたタイプ１、タイプ２、ハイブリッドのモデルの存在がより適材適所的なモデリングや解析や表現に活かされるだろう。【００２４】（リ）タイプ１のＣモデル部分とタイプ２のＣモデル部分の相互のタイプ変換機能について説明する。
（イ）（ロ）（ハ）（ニ）（ホ）に記したように、タイプ１のＣモデルとタイプ２のＣモデルの大きな違いはメンバーの関与である。タイプ１のメンバーが持つ変数値の挙動、特にＣグループ各要素の同一変数値の集計の挙動のみに着目すると、タイプ２のＣモデルの要素である変数値の挙動と似ている。対象問題の世界の大枠なり、境界が同じであるなら、同じ変数が設定されているモデル同士なら、大きくは同じ対象を別の手順なり見方で眺めている事になる。別の登場者が演じている事になる。タイプ２では表現が難しい、例えばメンバー構成、分布、関与などの対象の構造、構成、動きなどが考慮された変数値の挙動が掴める。タイプ２のＣモデルをタイプ１のＣモデルに変換する機能と変数に着目した集計などの機能があれば、こういう解析が可能となる。これはメンバーを活かす、その役割発揮の観点だが、逆に、タイプ１のＣモデルで、メンバーの関与が重要ではない部分、場面がある。メンバー関与の記述が却って現象から遠ざかる場合である。この時、タイプ１のＣモデルをタイプ２のＣモデルに変換する機能と、その逆で変数値をメンバーに配分する機能があれば、メンバーの存在や違いに惑わされない大雑把で端的な解析が可能となる。この（リ）で述べたタイプ１やタイプ２のＣモデルとは、厳密には、Ｃモデル部分と言う事になる。この機能は従来では出来ない深いモデリングと解析や、不要で無駄な詳細さを避けた端的なモデリングと解析に繋がる。【００２５】以上に説明した、（イ）（ロ）（ハ）（ニ）（ホ）（ヘ）（ト）（チ）（リ）の多様な機能により、モデリングとシミュレーション分野で多くの解決したい課題を達成したＣグループ法を確立する。
【発明の効果】
【００２６】Ｃグループ法で、対象問題をタイプ１、タイプ２、ハイブリッドのＣモデルで表わし、Ｃモデルの積み上げ下げ操作などにより、Ｃグループ効果の入った問題進行と解決の表現を行ったり、複数のＣモデル使用や、Ｃモデル操作の自由な組み合わせで複雑な問題を解決したり、最適な解決の手順を得たり、他のシステム工学手法との組み合わせで今までにない機能の実現が出来る。
【発明を実施するための形態】
【００２７】Ｃグループ法は、環境、都市、企業、経営、経済、政治、医療分野などで問題同定、問題解決、予測、想像、創造までを目指す、モデリングとシミュレーション技術の方法である。多様な分野で具体的な問題を選び、モデリングを行い、使う事で、役立つし、さらに発展もする。
【実施例１】
【００２８】Ｃグループ法タイプ１の例である。地球温暖化対策の社会経済的な手法である温暖化ガスの排出権（量）取引きと削減の問題を考える。対象とする世界が多くの主体から成るとし、各主体は、経済価値、環境負荷、環境効率などの変数値を持つ。各主体は負荷削減目標を持つが、価値向上や負荷削減や環境効率向上を競うなり協調して達成して行くとして、その促進の仕組みにＣグループ法を用いる。例えば環境効率の似た主体同士がＣグループを構成する。Ｃグループ内で多くの利点があるとする。環境効率の高いＣグループでは、そのグループ中に新技術などがあり、そこでの協調で一層の効率向上が望めるとする。環境効率の中間のＣグループでは、利点の多いグループ内の協調と、一般には高価な上位のＣグループの技術の導入などで効率向上を図る。環境効率の低いＣグループでは、利点の多いグループ内の協調と、一般には高価な上位やさらにトップランナーのＣグループの技術導入などで効率向上を図る。排出目標即ち削減目標は上位ほど同じ削減量に対するコストが増す。通常だとトップランナーに近づく程、一層の削減が進まなくなる。これをＣグループに属する事の利点をトップランナーのグループ程、大きくする事で解消する。環境税などがその例だが、これにより、よりトップランナー方向へのシフトが促進される。これらの各Ｃグループは階層構造を取り、上位のＣグループを形成するが、グループ中のノウハウは増え、利点はさらに増える。トップランナー方向へのシフトがさらに促進される。
階層構造を辿り、最上位のＣグループに達するまで、これが続く。Ｃグループ効果が累積される。ここまでが積み上げである。次が積み下げであるが、最上位のＣグループのＣグループ効果累積値（価値増分や負荷逓減分）をその下位の要素であるＣグループに配分するが、例えば、そこでのトップランナーに有利に配分する。それは、上記の要素の環境効率の高低によって、配分の重みを変えるとして、トップランナーに対して、価値を増やし、負荷を減らす、これを強調させる方式を取る。ここでの要素は通常は、あるＣグループであるが、下位に向かって同様の積み下げを行うとする。基本構成要素である、各主体の各変数値にまで積み下げが到ると、一連の積み上げ下げ即ちＣモデル操作は終了である。基本構成要素である、各主体は変数値がここで確定する。
上記で、各Ｃグループでの積み上げ操作は様々な選択肢があり、様々なＣグループ効果の計算が成される。各Ｃグループでの積み下げ操作も同様であるが、トップランナー優先以外にも、中間ランナーやラストランナーを優先、その他も有り得るし、全部のＣグループで同じ方法にしてもいいが、混ざってもいい。対象問題と目的で相応しい選択が可能だ。Ｃグループの形成も上記の環境効率などが似たもので形成する方式以外の選択肢も様々存在する。例えば同業種で纏める、異業種を混ぜる、地域で纏める、こういう事も可能だ。
【実施例２】
【００２９】Ｃグループ法タイプ２の例である。経済社会分野で、内需拡大と雇用の創出、さらには派遣など非正規雇用のかなりの禁止の経済社会への影響を考えると言うものである。経済社会を牽引するものとして、内需や外需の拡大がある。それを促進する部分は、即ち、最も基本となる、先行すべきＣグループと言う事だが、需要と企業活動であるとする。企業の新商品開発や低価格化などの商品開発の努力（投資など）が、それなしの場合の需要と比べて、需要を増やす。需要の増加が企業の活動を活発にして、企業を大きくするなり、企業数が増えたりする。こういうＣグループを考える事が出来る。これをＣグループ１とする。一方、雇用の改革で、派遣などを禁止すれば、一時的には生産コストがアップする。しかし、他の策も含めて労働環境が良くなれば、社会不安が減り、正規労働者を中心に労働意欲、生産性の向上が働き、上記のＣグループ１の企業の努力も増す。需要と企業活動を拡大する。雇用も増えて購買力も増えて、需要が増える。このように、経済社会が良い方向に回転する可能性が高くなる。ここでは、前のＣグループ１の上位のＣグループ（Ｃグループ２とする）は、需要と企業活動に正規雇用を加えて形成される。正規雇用が、需要と企業活動をさらに増やし、正規雇用も増やす。このＣモデルは、基本構成要素は、需要と企業活動と正規雇用だ。Ｃグループ１とＣグループ２が階層構造になる。積み上げはＣグループ１から行い、階層を上がり、Ｃグループ２が最上位だから、ここで終了する。Ｃグループの積み上げ効果の累積分まで含めて、今度は、積み下げである、各要素、即ち、変数への配分となる。積み上げで、各要素なり、変数値に積み上げ効果を加味した値が設定されるが、これはあくまで積み上げ時の仮の値である。最上位まで仮の値で進行する。積み下げの段階になって、はじめて、その要素の値が確定する。さらに下位に進んで、そこの要素の値が配分の方法に従い確定する。基本構成要素である、最下位のレベルの変数の値が決定して、終了となる。Ｃグループの積み上げも積み下げも各Ｃグループにはそれぞれの計算法の指定を行い、それで計算される。考え方の基本は、積み上げと積み下げは別のものである。但し、同じものであってもいい。同じものである場合には、簡易的に、積み上げで得た値を階層上位に進めて行き、最上位で、積み上げ効果が入った値が、積み下げ後の値とする事が出来る。この例の場合は、この簡易法が有効だ。尚、ＣグループとＣグループ効果の意味は多様であるから、特に積み下げ、即ち、配分の意味あいは、問題と目的で大きなバリエーションがある。
【実施例３】
【００３０】ハイブリッドのＣモデルの使用と、複数のＣモデルの使用と、Ｃモデル操作を自由に組み合わせて問題を解決する、さらに最適な解決の手順を得る方法の例である。高速道路無料化を切欠とする、景気と地球環境と社会の姿改変を考えるモデリング主体の検討である。高速道路無料化と直接間接の影響部分のモデルの最上位ＣグループをＣグループ１４とする。ここで基本構成要素（タイプ１）を在来道車交通、高速道車交通、船交通、航空機交通、鉄道交通とする。交通は人の移動と物流があり、厳密化を図るには別々の主体とするのが望ましいが、簡単化の為に統合した概念を用いる。各交通は概念として、日本の圏域別の主体の存在とその合計があるし、圏域の性格別の合計、例えば、大都市圏、地方圏などがあるが、これも単純化を図って、その合計した概念を用いる。各主体は変数として、交通量、コスト、環境負荷を持つとする。高速道路無料化は、在来道車交通と高速道車交通を一つのＣグループ（Ｃグループ１で車交通）として、交通量増、コスト減、環境負荷増のＣグループ効果を出す。高速道路無料化は他の交通機関に対してモータリゼーション優遇、車へのモーダルシフト促進の効果が明確なので対抗手段を取るとする。船、航空機、鉄道それぞれに優遇策、支援策を取るとして、船に対してＣグループ２（船交通支援策）で、効果が、交通量増、コスト減、環境負荷増を行う。航空機に対してＣグループ３（航空機交通支援策）で、船と同様の効果、鉄道に対してＣグループ４（鉄道交通支援策）で、船と同様の効果を狙う。尚、これらは要素（主体）が一個のＣグループである。これら、Ｃグループ１，２，３，４の上位のＣグループ（全交通）で、高速道路無料化と他の交通の対抗策込みの全交通の状態が得られる。この状態は、車から他の公共交通機関へのシフトを起こさないで、コストを下げて、特に車交通を増やす。交通・流通のコストを下げる事で景気対策になり、需要と企業活動が増える。経済が好転し、経済成長が進む。楽観的な道筋はこうだが、危惧すべきは一つ目は、在来道の渋滞や高速道の渋滞であり、交通量増とコスト減の効果を大きく下げる。二つ目は環境負荷増であり、この対策を強力に図る必要がある。三つ目は、予算であり、国の借金の問題である。
最初の２つに対しては、各交通毎にそれ向きの環境対策を取る。車（Ｃグループ１）に対してＣグループ５、船（Ｃグループ２）に対してＣグループ６、航空機（Ｃグループ３）に対してＣグループ７、鉄道（Ｃグループ４）に対してＣグループ８である。Ｃグループ５，６，７，８の上位のＣグループ（Ｃグループ９で全交通）は危惧がかなり減った、高速道路無料化と他の交通の対抗策込みの全交通の状態となる。Ｃグループ９まではタイプ１のＣモデルであるが、Ｃグループ１０では、タイプ２のＣモデルを考えて、基本構成要素として新たに、需要、企業活動、交通、財政負担（ここでの対策費用）、環境負荷を上記の基本構成要素に追加する（今度はタイプ２）。基本構成要素の交通はＣグループ９からそのままか何らかの変換で得られた変数である。ここでは、交通は、コスト減と交通量増加の影響を考えるが、Ｃグループ１０（要素は交通と需要で、交通変動の影響下の需要増をイメージ）と、Ｃグループ１１（要素は交通と企業活動で、交通変動下の企業活動増をイメージ）と、Ｃグループ１２（要素は交通と財政負担で、交通変動の負担と若干の見返りも）と、Ｃグループ１３（要素は交通と環境負荷で、交通変動に関わった環境負荷の変動のイメージで全国分）と全てにそれぞれ関わるＣグループの形態が相応しい。この形は樹形構造から狭義には離反するが、ある仮定（一つの変数を仮想に複数に展開など）とある計算手法（展開したものから一つの値を決めるなど）で、広義の樹形構造を満たし、積み上げ下げの操作も可能とする事が出来る。そして、Ｃグループ１０，１１，１２，１３の上位にＣグループ１４（要素は、交通でこのレベルまで積み上げのもの、同じく、需要、企業活動、財政負担、環境負荷）であり、高速道路無料化と他の交通の対抗策込みで、環境対策が図られた全交通の変動影響を受けた、社会経済の姿の計算と言う事になる。高速道路無料化と直接間接の影響部分のモデルの概念に相当する。Ｃグループ１４が階層の最上位であり、ここで、積み上げから積み下げに転じるが、積み下げの概念はＣグループ効果の要素への配分である。各変数の制約や条件、変数間の関係の制約や条件からのチェックや修正の概念もここで加えられたりもする。Ｃグループ効果を十分に配分できない場合の処理も対象問題や変数や事象毎に指定しておく。ものによれば、積み下げで、複数の変数があるとして、表層的な印象とは異なる増減と成るかも知れない。階層のそのレベルはそこでの積み下げで決まる。階層を下って積み下げが進行し、Ｃグループ１０の積み下げで、基本構成要素のタイプ２の需要、企業活動、交通、財政負担（ここでの対策費用）、環境負荷が決まる。ここまではタイプ２のモデルである。ここで交通が決まったが、これを前の変換の逆や必要なものを集計なりして、云わば、タイプ２からタイプ１へのリンクを取って、Ｃグループ９にまで達する。
ここからはタイプ１のモデルでの積み下げとなり、階層を下って、最終で基本構成要素のタイプ１の在来道車交通、高速道車交通、船交通、航空機交通、鉄道交通がきまる。２種類の基本構成要素とＣグループ１から１４までが、ハイブリッドな一塊のＣモデルとなる。Ｃモデルの積み上げ下げの１回の操作で現象が表現できたり、目標が達成されれば良いが、それが出来ない場合などには、別のＣモデルを作り、今のＣモデルの計算に連続させて計算させたりして、効果を検討する。複数のＣモデルの使用の直列的な使用のイメージはこういうものである。Ｃモデル操作を自由に組み合わせて問題を解決するとは、このＣモデルを多数用意しておき、順番も自由に出来るようにモジュール化をしておき、自由に順番などを設定して、目標達成を図るというものである。最適な解決の手順を得るとは、評価の仕方、例えば、予め指定の変数の値が最大で評価などを決めておき、多数のＣモデル順番の候補から、Ｃモデルの連続計算なりを行い、結果の評価から最大なり最適な順番を得ると言うようなものである。
【産業上の利用可能性】
【００３１】Ｃグループ法は、モデリングとシミュレーション技術に属し、問題同定、問題解決、予測、想像、創造までを目指す方法であるが、環境、都市、企業、経営、経済、政治、医療分野など産業で幅広く価値と生産性と効用を上げる事が出来る。