＜横幹連合・統数研・産総研＞

合同ワークショップ

平成 21 年 1 月 19 日（月）

【日

時】

平成 21 年 1 月 19 日（月）13:00～18:10【会場】

産総研臨海副都心センター本館第 1 会議室

【議

事】
司会進行

鈴木久敏（横幹連合副会長）

開会挨拶（木村英紀、横幹連合会長）「構成的研究方法論（シンセシオロジー）とは」（小野晃、産総研副理事長）

シンセシオロジーの研究事例（持丸正明、産総研）「知の統合とは」（木村英紀、横幹連合会長）
知の統合の研究事例（鈴木久敏、横幹連合副会長）「知識社会におけるモデリング」（北川源四郎、統計数理研究所長）
モデリングの研究事例（樋口知之、統計数理研究所副所長）
総合討論（司会

小林直人、産総研理事）

総括・閉会挨拶（小野晃、産総研副理事長）

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開会挨拶
○司会（鈴木横幹連合副会長）

どうもお待たせいたしました。それでは、横幹連合・

統数研・産総研の合同ワークショップをこれから開催したいと思います。本日は、お忙しい中、お集まりいただきまして、ありがとうございます。
皆さん、おそらくそれぞれの所属組織等からご案内はいっているかと思いますが、この合同ワークショップは初めての試みでございますけれども、今後こういうものが続くのかどうかもきょうのワークショップの成否にかかっているかと思っております。
このワークショップを開催する経緯や趣旨については、後ほど木村横幹連合会長からご挨拶の中でお話ししていただければと思っております。
私は、本日のワークショップの司会を務めさせていただきます横幹連合の副会長の鈴木久敏でございます。どうぞよろしくお願いいたします。
また、本日は、この会場を設定してお貸しいただいている産業技術総合研究所の皆様方に厚く御礼申し上げます。
それでは、このワークショップが成功するようにということを祈りまして、まず横幹連合会長の木村英紀先生からごあいさつをお願いしたいと思います。
○木村横幹連合会長

木村でございます。

経緯をご説明するところから始めたいと思いますが、横幹連合は、現在、43 学会 6 万人という規模で活動を続けておりますが、会長であられましたのは産総研の理事長の吉川先生で、吉川先生のリーダーシップのもとで横幹が発展してまいりました。吉川先生
は、まさに横幹の生みの親といいますか、尐なくとも思想的には横幹連合は吉川先生の人工物科学以来の極めてユニークな 1 つの科学技術、さらに産業に至る体系的なお考えを持っておられまして、それに負うところが非常に大きいわけでございます。
吉川先生は 4 年間会長をやってくださいまして、さらにその間に産総研で長年の先生のアイデアを実施しておられる。例えば、第 2 種基礎研究ということを伺っておりまして、それを何とか横幹連合の活動の中に尐しでも取り入れられないかということは考えておりましたが、残念ながらそこまで至りませんで、吉川先生の跡を私が引き継ぐことになったわけでございますが、産総研の中で吉川先生がいろいろやってこられたことを横幹の中で尐しでも発展させたいという思いは強くございました。
その先生のお考えのもとで、『Synthesiology』という雑誌を、これは後で副理事長から詳しいご説明があると思いますが、そういう雑誌を創刊されたということです。たま
たま私は創刊のときのシンポジウムに出席させていただきましたが、そこでお話を伺うと、これこそ私どもが考えていた横幹連合と密接につながりがあると。連合の活動と車の両輪で、連合が学術の方で、産総研は科学技術の応用の側面で、同じようなことを考えているのではないかと意を強くいたしまして、さらに密接な連携をとって、この考え方を日本の中で大きく育てていきたいと思っておりまして、そういうことを一度何かやりたいと。内藤さんはまだ来ておられないのですが、内藤さんは吉川先生と一緒にずっ2

と仕事をしておられて、共著の本も何冊かお持ちで、現在、産総研のサービス工学研究センターのセンター長が吉川先生で、副次長が内藤さんですが、お会いして、いろいろお話を伺いました。こういうことをやってみようということで話が始まりました。
もう一つの第 3 のきょうの立役者であります統数研ですね。統数研は、言うまでもな
く横幹連合の非常に強力なサポーターでございます。統数研を代表するような形で、常に理事や、あるいは委員会の委員長という方々がたくさん活躍してくださっておりまして、産総研と連合とやるのであれば、統数研もぜひ加わっていただきたいと。我々の思想を分かち合う強力な部隊であるということで、統数研の北川所長にお話をしまして、ぜひ加わってくださいということで、快諾をいただきまして、三者で 1～2 回会合を持ちました。
その後は、実は私は全く抜けまして、実働の産総研から先ほどの内藤さん、統数研からは樋口副所長、横幹連合からは鈴木先生というこの 3 人の方がおそらく何回か会合を持って、この会の準備をされたんだと思います。この会がどういう形で、どういう趣旨
で、どういう展望のもとに行われるかということは実は私は全く存じ上げておりません
で、そういうお膳立てをした後は、ほとんど何も伺っておりません。これについては、
後でお三方からご説明があると思いますが、きょうは 3 組織からクローズドで、招待された方のみ合計して 20 名ちょっとになるだろうというお話を伺っております。今後これがどうするかについては、きょうの出方次第、先ほどの鈴木先生のお話どおりでありま
して、私としては、いろいろな意味でこの三者が束になれば非常に強力なアピールをすることができると思っておりまして、ぜひ何かを今後継続してやりたいと思っておりま
すが、きょうの結果がどうなりますやらということで、ぜひ皆様方の熱い思いを語っていただけると大変ありがたいと思っております。
長くなってしまいましたが、私の経緯説明とご挨拶に代えさせていただきます。どうもありがとうございました。（拍手）○司会

どうもありがとうございます。

今の話の中にも出てきましたように、このワークショップは、横幹連合、統計数理研
究所、産業総合技術研究所の中で、特に横幹連合では「知の統合」ということを主張されているけれども、その「知の統合」というのは一体何なんだというようなこと。産総研は「シンセシオロジー」という新しい考え方のもとに雑誌を発行されているけれども、果たしてそれと横幹連合の言う「知の統合」と同じなのだろうか。あるいは、統計数理研究所は統計を前提に今まで議論されてこられていますが、「モデリング」というのが非常に重要なキーワードのはずなんだというご主張をされておられて、一方、横幹連合の中でもモデルというのは重要だという話は常にしておりますし、どうも三者が言っていることは、ある部分は共通している。でも、おそらく違うところもあるのだろう。その違いは何なんだろう。そこを明確にすると同時に、共通の部分が大きいのだったら、何か一緒にやることでこの分野を進行できるのではないでしょうかと。その進行するため

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には、まず、三者が考えている同じ部分はどこにあって、どこが違っているのかをはっ
きりさせましょう。そのためには、それぞれの組織の中で代表的なオピニオンリーダーの方、別の言い方をすると、いわゆる小うるさい方ですね。そういう方々に一度集まっていただいて、ざっくばらんにそれぞれの思いを述べ合って、その上でできるだけ同じところを見つけていこう、そういう議論をしてみたいね、ということで、今回は意識的にクローズドということで、初めは大きなシンポジウムを考えていたんですけれども、むしろ最初はクローズドのところでベクトル合わせをした方がいいだろうというのがきょうの趣旨でございます。そのような趣旨できょうのプログラムは構成されております。
きょうのプログラムですけれども、まず産業技術総合研究所の方から、小野副理事長と持丸先生に、構成的研究方法論、シンセシオロジーのものの考え方と実際の研究事例をご報告いただく。次に、横幹連合の方から「知の統合」とは何かというものの考え方と、その研究事例をご報告する。最後に、統数研の方から「知識社会におけるモデリン
グ」ということで、モデリングのものの考え方、そしてその研究事例をご報告いただいて、それらを 1 つのキーワードにしながら、その後、この場で、特にパネルディスカッ
ションというよりも、フロア全体で 1 つのパネル討論的な総合討論をしたいということでございます。終わった後は、一杯飲みながらさっくばらんに懇親しましょうということで、懇親会も予定してございます。隣のビルだそうですが、ぜひ懇親会までご参加いただければと思います。こんなストーリーで進めさせていただきたいと思います。
それでは、まず最初に、「構成的研究方法論（シンセシオロジー）とは」ということで、
小野晃産総研副理事長からご報告をお願いいたします。

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「構成的研究方法論（シンセシオロジーとは）」
産総研副理事長小野晃

ご紹介いただきました小野でございます。
木村先生のごあいさつにございましたように、私ども、シンセシオロジーは船出はしたのでありますけれども、他の分野の方々とどういう関係があるかということは必ずしも整理がつかないまま船出いたしておりまして、そういう意味では、最も近い関係がございます横幹連合と統数研の皆様方と議論できることは、大変うれしく思っているところでございます。
また、我々の中でも内部では議論はしているわけですけれども、外部の方とこういうことをやるのは極めて稀でございますので、十分意が伝わるかどうか、やや心配している面と、失礼なことも申し上げるかもしれませんけれども、率直な我々の意見でございますので、ご批判なり、ご意見を賜れればと心から思っているところでございます。
私ども、シンセシオロジーの編集委員会というのを構成しておりまして、20 名強の委員がございまして、雑誌の方針とか、あるいは査読などをやっているわけでございます
が、きょうはシンセシオロジーの編集委員会を代表してというよりは、私は編集委員長
なのですが、きょうのお話は、やや私の個人的な考えも大分入っておりますので、必ずしも編集委員会から全面的サポートが得られるかどうかは危ういという状況でありまして、産総研の中からも異論、意見が出ることも期待しております。やや踏み込んでいるところもあるかと思いますが、どうぞご容赦いただければと思います。
◎新しい学術ジャーナル
入り口のところにもございますけれど
も、このような雑誌を昨年の 1 月に創刊いたしまして、年 4 回、季刊ということ
で、4 号 1 巻が一巡したところでございます。来月には 2 巻 1 号が出る予定でございます。また、それの翻訳版であります英語版も、半年遅れぐらいで、尐し追い込んでいきたいと思っているのですが、出ておりまして、こちらはオリジナル版というわけではなくて、翻訳版という位置づけであります。また、電子ジャーナルとしてもインターネットから見られるという状況になっております。
◎産総研の本格研究－研究フェーズの統合

5もともとの動機なのですが、先ほど木村先生のお話にもございましたように、本格研究と大変深くリンクしております。この
絵は、横軸に時間がとってありまして、縦軸に人々の関心とか、あるいは関心があるがゆえに研究費も出たりするわけでありますけれども、いわゆる基礎研究のところで将来の可能性という段階においても、大変人々の関心を呼ぶというのがございます。
“第 1 種基礎研究”と我々、後から呼ぶことになるわけですけれども、通常、基礎研究というところであります。そこには公的研究費もかなり出るという状況になってきたわ
けですけれども、この産業化、あるいは現実のものにする間に“悪夢の時代”、あるいは“死の谷”と呼ぶ場合もあるのですが、長いリードタイムがあるということは比較的よく知られていることです。そこを両方から歩み寄って“死の谷”を渡っていくというのが現実の問題なんですけれども、より基礎研究をやっている者、特に公的研究機関の我々は、この真ん中のところを特に意識してやるべきであるというのが産総研の発足以来の1 つの方針としてきたわけであります。
従来、ここは“応用研究”と言われていたかと思うのですが、そこを言葉だけではな
くて、内容も新たなものを加え、違う視点から、第 2 種基礎研究――基礎研究の一つであるというふうにとらえ直して研究していこうということに産総研の内部ではしてきた
わけでございます。それをやろうということで、我々経営陣といいますか、執行部も、研究員もその気になってやってきたわけではありますけれども、一体それが何なのかということはなかなかよくわからないままやってまいりまして、やはりその研究はどういうものであるかということをオリジナルな論文として著してみて初めてわかるというところまで到達いたしまして、この雑誌を出してみよう、ということになったわけであります。
◎研究展開の類型
今申し上げましたように、応用研究のところを第 2 種基礎研究と呼んだわけですけれ
ども、もう尐し深い意味があると私としては思っているわけです。従来、こんな形でリ
ニアモデルなどはよく書かれていたものでありますけれども、時間的な経過に沿って展開していくというふうに言われていたわけでありますし、また、それぞれ 3 つあります
けれども、これを担当する人も、担い手も通常は異なる。同じ人が左からここまでやる、
時間的に沿っていくということはむしろ稀でありまして、担い手は通常異なるのであると言われてきたモデルがございます。

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それに対しまして、本格研究とトータルで言うのですが、応用研究のところは第 2種の基礎研究であるというふうに言って、
第 2 種基礎研究はいわゆる基礎研究に立脚はしておりますけれども、よりたくさんの分野からの基礎研究の結果に依存する。そこから出発して第 2 種基礎研究をやっていくのだ。単に 1 つのアイデアからそれを膨らませてということではなくと。
それから、製品化――開発に相当するところですけれども、そこからも眺めてみて、
こっち側からのベクトルもあるだろうということで、これと対比してあえて言うと、時間的にはこれは同時に進展していく、展開するものである。左から右に時間が流れていくものではなくて、むしろ右から左に流れていく、そういう流れも同時にあるというのが一つでございますし、担い手は通常一体的だと。つまり個人はどこかに入っているかもしれませんし、あるいはぐるぐる個人も回っているかもしれません。それから、組織、グループとして一体的にこういうものを同時的・一体的にあるのだろう、そんなモデルを立ててきたわけでございます。
ここのところを振り返ってみますと、従来の研究、論文誌、学術雑誌にはなかなか投稿しにくいということが見えてきたわけであります。そこを考えてみますと、方法論さえもないな、というところで、方法論からつくっていく。それを原著論文としてはどういう形に書いていったらいいかということも新たにつくっていかなければいけない、そんな状況にございました。
有り体に言いますと、それぞれの応用研究もたくさんあるのですが、お互いにほとん
ど共通部分がなくして、応用に向かって、開発に向かって、それぞれ個別的にやられていたというものがあると思うんですけれども、そうではなくて、むしろ応用研究同士が相当インタラクションがあって、お互いに共有すべきものがあって、議論ができるのではないか。応用研究もそういう意味では基礎研究の一つである。基礎研究というのは、非常に広い汎用性というんでしょうか、普遍性を持ったものというふうにいたしますと、むしろ、ここのところは基礎研究と呼ぼう、という気持ちがあるわけでございます。
◎イノベーションの推進
これはあまり関係ない図なんですけれど
も、イノベーションの推進というのは、産7

総研、社会でも大変関心があるわけですけれども、一番大事なのは、政策の問題と、もう一つ、研究そのもの、あるいは研究者の問題があるわけです。予算制度とか体制とい
うのは、この 2 つが決まれば、中で最適な設計をすればいいわけですけれども、こことここだけは独立変数として我々が決めていかなければいけないところで、そういう意味
で研究者の生きざまと申しますか、研究をどういうふうにやっていくかという研究方法
論のところは、本格研究、あるいは第 2 種基礎研究という形で改めて考え直してきたわ
けであります。
◎公的研究における成果物の還元プロセス
これは、やや物議を醸すかもしれない絵
なのですけれども、我々のように、あるいは大学もおそらくそうだとは思いますけれ
ども、公的研究における成果物をどう還元していくかということを書いたものでございます。
もともとは国民とか産業界という研究
成果の受益者がおりまして、そこがニーズを提示すると同時に、税金の形で、政府・各省から研究のスポンサーを通って研究資金として公的な研究機関あるいは大学に流れ、研究者がそこで活動し、我々の言葉ですと第 1 種の基礎研究をやり、成果は論文として投稿し、ピアレビューという査読を通って学会に受け入れられ、学術論文として出ていく。これが、実態としてはともかく、職業人としての研究者の頭の中にこのスタイルがすごく強烈にあると思うのです。この中で研究者は活動する、こういう活動であるという意識が私自身も強かったわけでございます。
ところが、実際には私も工技院の研究所に入りまして、必ずしもこのルートだけではないということに気がつくわけですね。学会と別のところから国民とか産業界に直接貢献する、あるいはインタラクションというのは当然ながらあるわけで、それはいわゆる産学連携とか、そういう形でもやられているわけですけれども、一体これが何なのか。
実態的には結構あるのですが、我々、どう認識していたかというところは、結構グラッ
ときまして、これは私の個人的な図でございますが、考えてみた時期がございます。
例えば、我々、対企業の共同研究をやっているわけです。別に学会のお許しを得てからやるということはございませんで、ある程度、相当独立にやっているわけであります
し、受託研究なんかもございまして、そういう報告書もございます。それはある意味、
我々研究機関から直接ユーザーにいっているわけで、では、プロジェクト報告書であるとか、あるいは特許もそうですね。学会とはインデペンデントな活動になっております。
シンポジウム、セミナー、展示会というのもありますね。いわゆる産学連携という掛け

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声のもとにいろいろなことをやっているんですけれども、どうもここは研究とは思っていないという、あるいは研究の本道だと思っていないところがあったように思います。
これは私自身のことも含めてでございます。
◎公的研究における成果物の還元プロセス
そこを第 2 種基礎研究と言っているよ
うな気がするわけでございまして、産総研の中の例で申し上げますと、いわゆる製品ですね。一般化製品、これは物という意味ではなくて、いろいろな形での社会へのアウトプットがあるわけですけれ
ども、それから、統合した技術、要素技
術でなくて、尐しまとまった技術、あるいは環境関係であるとリスク評価書であるとか、あるいは工業標準の規格ですね。さまざまなアウトプットを出しておりますけ
れども、それがこのルートを通らないがゆえに、何なんだろう？というわけですね。オーソライズも与えられていなく、研究としての価値も与えられていなく、そんな宙ぶらりんの状況にあったわけであります。
産総研の中で、「第 2 種基礎研究をやるんだ」と言ったときに、私が最初にアイデアとして浮かんだのは、こういうものかな、というのがございました。これに限らないとは思うのですけれども、私のイメージとしては、そういうところから出発いたしまして、
これも研究であるということで、それを論文にし、研究者のオリジナリティを認め、あるいはプライオリティも認める手段として新しいジャーナルをつくったらどうかと、そんなふうなのが最初の私の考え方、プロセスでございました。
◎現行の学術論文と科学の方法論
あまた論文集、雑誌がある中で、なぜもう一つつくるのかというのは当然疑問になるわけであります。尐し振り返ってみたいのですけれども、現在我々が持っている学術論文の雑誌というのがございまして、それと科学の方法論は完全に合致しているわけですが、もう一回考えてみますと、何を大事にしているかといいますと、論理整合性というのがまず 1 番ですね。事実を矛盾なく説明できないところは科学でないというふ

9うに、そういうふうにさえ言えるわけですけれども、その領域は比較的限定された領域に関しての論理整合性を求めていると思います。物理学に関して、物理が対象とするという系がございまして、他の見方は全部捨てまして、力学なら力学、電磁気学なら電磁気学という視点でもって論理整合性を追求していくという面があったと思います。
それから、新規性ですね。これも新たな知見を創出することに価値があるということ
で我々やってまいりました。
それから、そういうことを促進するために、ピアレビュー制度を設けました。雑誌というのが出てくるわけですけれども、そこの中におきまして査読制度というのを持ち込
みまして、専門が最も近い同僚の研究者を選んで、整合性と新規性を検証いたしまして、
それで科学として合格というところで雑誌に載せるということをやってまいりました。
有用性は学会によって大分違うと思いますけれども、必ずしも検証しない。有用性は言いなさい、判断しますけれども、それを有用であることを自ら証明し、査読者側が検証しなければいけないというところまではいっていないと思います。そういう意味では、
新規性と論理整合性の方がはるかに優位性があるように私としては感じております。
それで、査読付きの学術雑誌がタイムスタンプの設定という役割を持ちまして、早い者勝ち、いわゆるプライオリティですね。だれに栄誉が与えられるべきかというのをタ
イムスタンプで決めることにしたわけでございます。
そういうふうにやってまいりまして、このシステムは 300 年間ぐらいで確立されてきたわけですけれども、大変うまく働きまして、科学者はこの枠組みの中で猛烈に働いたわけです。いち早く仕事をしなければいけない、成果を得ようという気持ちもあります
し、クオリティもこういう形でもって審査されるわけですから、私は科学の発展のために、この制度は全体としてはものすごくよく回ってきて、今に至っていると思っております。
こういうことが研究者のブランド力の証明にもなりますし、研究者の評価の指標にもなりまして、現在に至っていると。科学の進歩を促進し、科学の信頼性の向上に大変大きな役割を果たしてきたのですけれども、ここに至りまして、ややこの壮大なシステムの病理も目につくようになってきたと思うのです。うまく回ってきた反面、それの反作用と言うとあれですけれども、これだけで済まない時代になってきた。それがイノベーションの時代であり、地球環境の時代であり、エネルギーの時代であるということかもしれないのですけれども、この病理も目立つようになってきたと私には見えるわ
けです。
◎現行の“学術論文”にみる基礎研究の病理
論理整合性に関しましては、過度に論10

理整合性を追求いたしますとどういうことになるかといいますと、事実矛盾なく説明するためには、できるだけ狭い領域の方が矛盾が出てこないのですね。という意味で、科学の研究が、他の理由もありますけれども、どんどん狭い領域に入っていって、その中での論理整合性というものを追求するようになってきた。そこで整合性があればいいという、それを許容してきたということでしょうか。
新規性も過度に重視。新規性を過度に重視というのは、言葉としてあまりよろしくな
いとは思うんですけれども、同一分野の他の研究者との些細な違いを強調する。自分は他の人とどう違うんだという違いが一番明瞭になるようなカッティングをしまして、そこで論文を書くという、それがテクニックのようになってきたような気もするのです。
その反動として、有用性の検証努力を我々、放棄してきたなと。著者も査読者もそこはあまり問わないということで来たのではないかという気もいたします。ご異論はあろう
かと思いますが。
それから、ピアレビュー制度ですが、この 2 つを検証するにはとてもいい制度だった
んですけれども、著者とピアレビューアーがあまりにも専門性が近いところにいるものですから、その中での議論しか査読の対象になっていないということで、この 2 人の世界というのが他の世界からほとんど孤立しているという状況になっているように思います。したがいまして、過度にこういうものを追求したときのフィードバックが働かなくて、復元力がなくなって、どんどんこういうのが進行している。ピアレビューアーによってより加速されているといったような、ちょっと皮肉な現象も起きているのではない
かというふうにも見えております。
ということで、結果として、我々がやってきたいわゆる基礎研究の雑誌が、国民が読むというのにはほど遠くて、学会のある分科会の人たちの間でしか読まれなくなってき
たというふうにも見えるわけでございまして、物理学の中でも多分数百という雑誌があると思います。他の分野のところに行ってもちょっと読めないという状況になってまい
りまして、事実、私も自慢ではないんですけれども、自分の専門以外の研究論文を読んだことがありませんで、そんな状況になってきたわけであります。
こういう中でイノベーションは、一体我々の学術というものが貢献できるんだろうかとか、あるいは国民はこの中ではどういう視野の中に入ってくるのだろうかといったときに、はたと困ってしまったということでございます。
◎synthesiology の創刊
そんないろいろ悩ましいことがございまして、それで産総研の中で冒頭申し上げましたような本格研究とか第 2 種基礎研究とかやろうということになりまして、そこと11の接点が私の中に生まれて、それでは、第 2 種基礎研究の方法論というのはどういうものかということをちゃんと考えてみたいと思いまして、それがやはり本格研究を通してイノベーションを加速する。イノベーションと言うとちょっと軽い感じがするかもしれませんけれども、これからの社会ですね。持続性のある社会を構築するために科学技術は何ができるのかというところへの答えも出せればいいなというふうにも考えてきたわ
けでございます。
尐し考えてみてもわかるんですけれども、第 2 種基礎研究を記述する論文形式というのは何もございませんでしたから、ここからやり始めなければいけなかったということであります。
◎新ジャーナルのところ図が記述する内容のポイント
何を第 2 種基礎研究の論文で書くかというところなんですけれども、これはやや私の一方的な見方が入っていてご異論があろうかと思っていまして、ご指摘いただきたい点ではありますけれども、自然とか人工物、ここで人工物が入るかど
うかは、私、最初のバージョンでは自然しか入っていないのですが、本日のために人工物を入れてみました。本当にマッチしているかどうかわからないものですから、ご議論、ご意見いただければと思っているところですけれども、そういう研究の対象物がありまして、それを主として分析という手法で、アナリシスという手法でもっていろいろな結論を導き出してきているというのは、今までの 300 年ぐらいの科学の歴史かなと思います。
それに対してこの第 2 種基礎研究というのは、昔で言う応用研究というところですけ
れども、やはり研究目標が社会的な何らかの価値を持っているものに対してどうつながっているのかということを、“シナリオ”と言うんでしょうか。最初にこちらがございまして、それに対して、それを実現するためにどういう要素技術、どういうシナリオでもってこれを実現していくのかということをまず考え、必要な要素技術を選択、設定し、足りなければ自ら開発し、そしてそれらを統合あるいは構成しながらこれを実現していくといったようなものを第 2 種基礎研究というふうにイメージしております。やや荒っぽく言えば、第 1 種と第 2 種を分けているわけであります。この統合とか構成という英語が synthesis という言葉があるものですから、それをタイトルに持ってきたというところであります。
ポイントは、シナリオを書くということと、統合と構成のプロセスを書いてもらう、
これが 2 つの要件であると思ったわけでございます。

12◎本格研究を記述するとは？
今のことを文字にいたしますとこうい
うふうになりまして、社会的価値をもつ
目標実現のためのシナリオを書いてください。それから、要素技術の統合・構成のプロセスを書いてください。こう 2 つの一番大きな要請になっております。
実は、シナリオは、今まで、私も通常の基礎研究の論文を何編か書いているわ
けでございますけれども、イントロダク
ションで書いているのですね。イントロダクションというのは、過去の歴史の批判的展
望というのでしょうか、そういう形で書くときに、自分はどう考えたのかということは書くのですけれども、私も結構一生懸命イントロは書く方で、他の方のイントロも大変
おもしろいんですね。著者の見識が大変出ておりまして、私は読むのが好きなんですけ
れども、ただ、それが査読の対象にはなってはないんです。それがどう書かれていよう
が、査読者は「そこは問わない」ということできたかと思います。そういうこともありましたものですから、どう書くかは著者の自由に任されていたというところを、そこを書いてください。しかも、プロジェクト X のように、誰さんがどんな苦労をして、ということではなくて、もっと合理的に、科学技術の言葉でもってこのシナリオを語ってもらうということが大事かと思っております。
◎論文の構成・論文の特徴
長くなりますので省略いたしますが、この 2 つがポイントと、オリジナリティとしては、今の点ですね。シナリオをどうつくったか。これは研究者によって、大分個々
人で違うものがございますね。
それから、どう選択して統合していくかというのも非常に個人によって、同じ研究目標を与えられても、ほとんど違うアプローチになりますので、そこにはオリジナリ
ティがあるのではないかと思っております。
◎1 巻 1 号の論文題名と著者
これは第 1 巻 1 号の論文の題名でありま13

すけれども、こんな形でやりまして、やや特徴的なのは大量精製とか、標準化とか、低コスト製造、評価戦略とか、設計・販売支援技術、これは次のところで持丸さんから具体的な事例が紹介されますけれども、信頼性向上とか、今までの論文とは一味違う、タイトルからして付いております。
◎synthesiology への評価（平成 21 年 1 月現在）
今まで 1 年ぐらいやってまいりまして、
感想といいますか、いろいろな意見をいただいてきたところですけれども、著者の方からは、「 これまでの学術誌では書けないことが書けた」ということがあります。これは我々のねらいどおりでありま
して、ここは大変うれしく思っているものです。
それから、なかなか書き方がわからな
いということもございます。
それから、分野内から 1 名、分野外から 1 名という形でもって査読者を選定している
ところなのですが、意外に分野が違っても査読ができる、論文が理解できる。そうトン
チンカンな査読意見じゃないものが出せるということが 1 年間の経験でわかってまいりました。ということはどういうことかといいますと、この論文が相当広い分野から読める形で書かれているということですね。当初それほど期待していなかったと言うとあれですけれども、結果論としてですけれども、そうなっていたということは私としては大変うれしくて、分冊に分けていなくて、工学、理学、薬学、農学、全部入っているんですけれども、どうもあらゆる分野から読んで理解可能な形に書かれているというところ
は私はおもしろいなと思っているところであります。
読者からは、査読者との議論が新鮮でおもしろいとか、アメリカからも意見が来ていまして、アイトリプルイーの終身フェローの方ですけれども、大変興味を持ちましたという手紙をもらったり、産業界からも「シナリオをきっちりつくって研究するという姿勢は、産業界自体も実はそうできていないんだ」というお話もあって、おおむねポ
ジティブなご意見をいただいています。
◎類縁関係
synthesiology の雑誌、論文がございまして、他もたくさんいろいろなレポートが14

ございます。先ほど申しました学術誌の原著論文、総合論文というのもございます。それから、特許がございますね。特許とどう違うのか。同じ部分があるか。それから、プ
ロジェクトも申請書・報告書がありますけれども、これとどう違うのか。それから、企業には技報がございますし、あるいは学会には解説がございます。詳しくはまた議論のところでチャンスがあればと思いますが、私は、一番関係が深いのはプロジェクト申請書・報告書じゃないかと思っております。これと一番似ているのではないか。むしろ学術誌の原著論文は重なるところはそんなに大きくないのではないかと思っております。
こんな類縁関係にあって、これはご説明申し上げませんけれども、いろいろな特性に関して、先ほどの媒体がどういう特徴があるか、どこに力点を置いているかということを私なりに整理をしたものですけれども、時間の関係上、スキップします。
◎まとめ
今後の展開ですけれども、我々としましては、論文を拡充していきたいなと。産総研の中でもまだ浸透しておりませんので、中堅や若手がどうこれに書いていけるのかというところは考えなくてはならないです
し、産業界、大学の方々にもこれを拡充したいと思っています。
論文の読み方ですね。こういう情報というのは初めてです。お読みになっていただ
いていると気がつくと思うのですけれども、こういうことは他のどこにもないなというのがわかりまして、これをネタにしていろいろなことがどうやらわかりそうだという材料にもなります。読み方の開発というのがあるかなと思っています。
それから、きょうの主題でありますが、いろいろな他の学会の方々、組織の方々とどう関係を持ち、連携していくかというのは、今後の展開の課題です。
長くなりまして、大変恐縮です。ありがとうございました。（拍手）
質疑応答
○司会

小野副理事長、どうもありがとうございました。

時間の関係もありますが、簡単なご質問だけはお受けしておいた方が、後々の話のときに混乱がないかと思うのですが、ここはどういう意味ですかとか、何かございますか。
○小林ありがとうございました。これを見たのは、これは私、初めてですか。

○小野

皆さんに見せるのは初めてです。昨日つくったものですから（笑）。

○小林

我々の synthesiology の 4 番目は、△、○、◎。私、新規性のところも◎ではないかなと思っているんですが、さっき新しいことがいいことだというのが既存であっ15

たとおっしゃったのですが、我々は別な意味で新規性があると思っているんですが、そこら辺はいかがでしょう。
○小野

新規性を問わないということではもちろんないのですが、それよりは有用性とか社会性を問うているなというその気持ちでありまして、決して×ではないのですね。
それから、特許というのは完全に新しくないと意味がないですね。プライオリティがものすごく重要なものですから、特許の場合は◎だろう。新聞記事も、他の新聞が既に発表したものは、決して新聞記者は書きませんので、そういう意味では彼らも◎なのですが、我々がここを◎にすると、◎があまり多いと依怙贔屓かなというのもありまして、
ここは単に○にいたしました。
○小林

わかりました。

○司会

他にいかがでしょう。

じゃ、議論はこの後またお願いすることにいたしまして、小野副理事長、どうもありがとうございました。
続きまして、このワークショップでは同じく産総研から持丸さんにシンセシオロジーの研究事例ということでご報告いただきます。

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「個別適合メガネフレームの建設・販売支援技術」
産総研デジタルヒューマン研究センター副センター長

持丸正明

産総研の持丸でございます。
なぜ私が選ばれたのかよくわかりませんが、1 巻 1 号に掲載されました私のシンセシ
オロジーの論文を中心に、産総研でどういうふうにして構成学の研究を論文にしていっているかというお話を申し上げたいと思います。
私の話は大変わかりやすいです。皆さんの日常生活に近いことですが、メガネをどうやってつくって売ろうかという話です。裏にあるのは、「あなただけ」を「だれにでも」です。
◎近代工業→大量生産
バックにはまさしく社会的な要請ですね。
これ、富岡製糸所です。近代工業が明治になって起きまして、日本でも良いものを安く手に入れることができるようになりまして、明治維新政府が言ったように、産業が起きて生活が向上するという大変結構な作用が起きたわけですが、おもしろいことに、食うものが良くなると、我々は背が高くなるという傾向があります。
◎近代工業→体型の変化
これは、縄文時代から現在までの二十歳の男性の平均身長の変化です。だれがこのころ背を測ったのか、微妙な問題ですが、大腿骨が発掘されると身長が推定できる。
見ていただいてわかるように、明治以降、
特に戦後、劇的に我々の平均身長は伸びているのですね。つまり、お年寄りの背が縮んだのではなくて、最近のいいものを食っている若い者はいくらでも背が伸びる、理屈から言うとそういうことです。
人生が 50 年だとすると、ここからここまで 6,000 年ですから、その中の 50 年間の変化は実はそんなに大きくなかったのです。人生が 80 年になって、急に身長が伸びると、

17

いろいろな身長の人がいるという、大きな世代差の時代に今たまたま我々は遭遇しているのです。人類始まって以来の瞬間に今我々はいる、こういうことが言えます。
こうなってくると、画一的な同じものを大量につくって大量に売るということでこういう時代が起きて、今度はその画一的なものが大量に売れなくなってくるという非常に皮肉なことが起きているわけです。
◎身体を測って、それに合わせる
それならば、一斉に同じものをつくって大量に売るのではなくて、あなたの体を測って、それに合うものをつくって、それを提供するというサイクルを回したらいいのではないだろうか、というのがそもそも私がつくりたい社会像です。私はもともと人体のことをやっていましたので、そういうようなサイクルを通じていろいろな人の体のデータを社会として蓄積できる仕掛けができないだろうかと考えてまいりました。
「あなただけ」なのですが、だれでもそれが享受できるように、そういうようなことができないだろうか。
◎コスト・時間と消費者満足度
これは私がつくった図ではないのですが、論文中に出ていますが、私の知り合いのス
ペインの研究者からもらった図ですが、どうやって体つきの違う人に物を合わせようか。これがマスプロダクションです。縦軸は、そんなに強い意味はないのですが、上に行くほどお金がかかる、時間がかかる、
顧客満足度が上がるよということです。
これは、従来の手作業による手工業的なカ
スタマイゼーションですね。今、これはちょっとお金がかかり過ぎるので議論しないとすると、これがサイズをグルーピングする S、M、L みたいな発想です。
これは、皆さんが座っていらっしゃる椅子みたいなものですね。1 つの製品なのですが、高さが変えられる。
それから、これはインターネット時代、そうやってたくさん商品がある中で、あなたに合うものをうまく見つけてあげましょう、こういうものと組み合わされています。
これは、我々が目指すマスカスタマイゼーションで、お店が工場になっている、そん18

なようなスタイルです。もちろんこれがゴールなのですが、いきなり社会にこれをやろうといってもなかなかうまくいきませんので、これを目指しながら、我々の研究は、この辺のところを今回は掘り下げてみたということです。
◎人体形状モデルに基づく適合設計
実は、この手のことは私のところで随分いろいろやっておりまして、きょうはこの中でメガネのお話をしたいと思います。それは、シンセシオロジーという視点で見た
ときに、この 1 つシナリオの中にいろいろな技術が寄っているということです。おもしろいことに、これがプロジェクト報告書
としてはまとまらないのです。なぜかというと、経済省のプロジェクトと企業の共同研究と大学の共同研究が全部一まとめになってこのストーリーになっております。ここに出ていく共同研究先を見ていただいておいていただくと、何となくおわかりいただけ
ると思います。
◎個別適合メガネフレーム推奨技術
これが 1 つの最終イメージです。お店であなたの顔を測って、そのサイズに応じてメガネを選ぶとともに、それがどのように似合うかをシミュレーションして、ファッション性とフィット性の両方を推奨できるようなものをつくろうということです。
◎技術の構成マップ
これはさっきお見せした図ですが、きょう、お話しする我々の技術というのは、まず測る。それをモデル化して統計処理して、物をつくって、さらにそれを売って、そういうのを通じながらデータバンクを持続的に蓄積していくという、これだけの技術がこの枠組みの中に散りばめられている。
これをまさしく“構成”しながら 1 つのシナリオをつくっていったというようなお話です。一個一個は実に簡潔にお話をいたし19

ますので、全体の技術がどうやって構成されているかというのを酌み取っていただければと思います。
◎頭部形状計測システムの開発
これは経済省の委託研究でやったのです
が、頭の形を耳の後ろとかあごの下とか、隠れやすい場所も隠れることなく、かつ短
い時間で正確に精密に測る機械です。非常に大型の機械でして、大きな小屋ぐらいあって、中に 12 台カメラがあって、これで頭の形を測っております。
◎計測例
これは私です。別に頭を剃らなくても測れます。キャップをかぶればいいのですが、同僚の研究者が髪の毛があるときとないときとを比較したいと言ったので、しようがないから私は剃りました。
今、パッと光が出ましたが、一瞬光っている間に全部計測が終わっています。あごの下とか、鼻の下とか、カメラを巧みに設置してあって、こういうところも撮れる。
なぜそんなところが重要かというと、きょう、メガネの話をしますが、耳の後ろに皆さんのメガネのつるがかかっていまして、その部分の形状をしっかり測るというのが非常に重要だったということです。

◎技術の構成マップ
測ったデータを我々が言うところのモデル化をいたします。
◎相同モデリングの必要性
これが測ったデータです。人間が見ると、
ああ、これは顔だとわかるんですが、実は20

コンピュータにとってはただの点群情報でありまして、ここは鼻だということはコンピ
ュータは全く理解できません。ある座標値だと理解しているだけです。
このままですと、個人差もわからなければ、メガネとの関係もわからない。そこで、これに解剖学的な情報とかメガネとの相対的な位置関係などの知識を加えてやって、メガネに必要な部位だけ、ポリゴンであらわすと、我々からすると、これが 1 つのモデルになります。つまり、これに知識が加わって、コンピュータで製品設計に利用可能な状態になったということです。
◎顔形状の相同モデリング例
これがモデリングの方法です。こんなよ
うな形でさまざまな特徴点を使って、全体
では 211 点、366 ポリゴンという多面体で構成しています。どの個人も 366 個のポリ
ゴンで、何番目の点は必ずどこになるというのが全部一致しているというわけで、非常に筋の良いデータになります。
◎技術の構成マップ
ここまでくると、体の形の統計処理が可能になります。この統計処理というのは、早い話が、体の分布図をつくったり、その平均値を出したり、あるいは標準偏差の位置に相当するものを出したりすることです。
◎形状間距離身長だったら簡単ですね。これは皆さんエクセルを持っていればあっという間にできる。3 次元の形でどうやるか。
実は、ここに 3 つの顔があります。赤と緑と青ですね。それぞれの顔は同じデータ点の数で構成されているので、それ
ぞれのユークリッド距離を全部足し算してやると、形の間の距離というのを定義することができます。
矢印の長さが距離だと思ってください。例えば、青と赤はこれだけ違う。青と緑はこれだけ違う。緑と赤はこれだけ違う。3 つ違いがわかったら、その相対的な配置はユニ

21

ークに決まってしまいます。もっとたくさんあったらどうするか。そのときにこの多次元尺度法というのを使ってやると、たくさんある体の情報の相対的な距離関係をできるだけうまくあらわす地図を計算することができます。
◎形状の個人差分布図
これが、我々が出した成人男性 56 人の顔の形の分布図です。実際に 2 次元で今ここにあらわしておりますが、日本人の顔の形のばらつきが独立した 2 次元であらわせる
保証は全くありません。日本地図なら多分
大体 2 次元でできますね。ブラジルまで入れても、3 次元を入れれば大体できる。しかし、個人差というのは何次元あればいけ
るか、やってみないとわかりません。
ちなみに、我々の場合、やってみたところが、5 次元までで大体 90 何％、個人差を表現できます。これで約 80 何％ぐらいですね。したがって、非常に大きな特徴がこの 2次元の中に入っているということです。
これは、個人です。尐なくとも量産的な技術を使って物をつくろうとしたときに、メーカーさんは個人にはあまり興味がないですね。ここの真ん中にいる形はどうよ、この辺にいる形はどうよ、そういうようなある程度統計的な代表形状を知りたいということになる。
◎分布図の第 1 軸
それを合成する技術を開発して、これは第 1 軸に沿って仮想形状を並べてムービーにしてあります。そうすると、日本人の個
人差の第 1 軸というのは非常によくわかります。顔つきはいろいろ違うようですが、奥行きがあって彫りが深い顔から、前後に短くて平板な顔を対比するようなのが、皆さんのお顔つきの個人差の一番大きな特徴です。
同僚の研究者に言わせると、どちらかが縄文顔で、どちらかが弥生顔なんだそうですが、その辺はウソかホントかわかりません。

22◎分布図の第 2 軸
第 2 軸です。第 1 軸とは直交する特徴で独立しているものです。こちらの方は、幅が効いているのと、目の入るソケットの大きさ、顔のうつむきが効いています。うつむきといっても、解剖学的に座標計をとっているので、測ったときたまたまうつむいていたのではなくて、耳と骨の位置に対して、頭の先頭が飛び出しているわけです。
これはメガネに重要な情報になります。
◎技術の構成マップ
こういうふうにして統計処理したものに対して新たにサイズ分類をして物をつくろうということが出てまいります。
◎形状の個人差をグループ化する
この辺はメガネメーカーとやらないと埒が明きません。今回は 4 つに分けました。この 4 つに分けたというのがまさしく論理的には説明できない、と書いてあります。製造・流通コストを踏まえ――
学会誌に出すと怒られそうなことですが、しかし、現実的にはこういうのはとても大事です。つまり、これ以上つくったら、
例えば 200 個つくれるのかといったら、とても難しい。4 群に分けて、第 1 軸が主に 3 群、第 2 軸はさらにそれを 2 群に分けてあります。
ちなみに、何で丸の大きさが違うかというと、出荷量ができるだけ同じになるように調整してあります。全部同じ丸にすると、M サイズだけたくさん出てしまうというのがあるので、端っこが尐し大きくなっています。

23◎メガネフレーム設計
これが最終的につくったフレームです。こちらが普通のフレームです。新しいフレー
ムは、苦労して測った耳の後ろを抱きかかえるような、ちょっとラウンドのデザインになっています。この後、随分コンパチのものが出てしまいました。
◎適合性評価それがどうなのだろうということで、実際に被験者を連れてきて、メガネの圧迫力とかずれ量とか、それから、官能検査、心理評価を計測いたしました。
◎適合性評価
心理評価の結果からお見せしましょう。
これが、今回良かった、ぴったり合ったフレームです。これが古いフレームです。これは今回つくったんですが、あなたの顔に合わないフレームの評価結果です。
下にいくほど良くて、上にいくほど悪くて、1％で有意差が出ているのですが、見ていた
だくと、そんなに違わないんですね。我々もちょっとショッキングだったのです。実はメガネをかけていただくと劇的に違いがわかります。全然違います。受ける感じが違うんです。ですから、そういう評価項目はもちろん違いが出てきます。ただ、総合的なフィット感というものになると、思ったほど違いが出ないのです。被験者の方で、どういう属性の方が我々の意に逆らったのだろう。ちょっと突っ込んで見ると、顔の幅が広くて、メガネを外したときに跡が残っていらっしゃる方がいらっしゃいますね。我々はそういう方々のためにフィット性のよいメガネをつくったはずなんですが、そういう方々は、メガネというのは左右からギュッと押しつける、あれがフィット感でしょうと長いこと思っていらっしゃるので、新しいものを提供されると大変物足りないということでフィット感の評価は低くなっています。
◎適合性評価物理的な方はどうかという、こちらはき24

れいに出ておりまして、横軸は圧迫力です。古いフレームが入っておりませんが、古いフレームは圧迫力が強くて、縦軸がずれないですから、この辺にいます。新しいフレー
ムはこの辺です。みんな圧迫力は小さいんですが、合わないのをかけるとずれてしまいます。合ったのがちょうど黒い点。
つまり、物理的には確かにぴったり合っていれば圧迫力が小さくて、頭を振ってもずれないということがわかった。
◎新型フレーム
こういうような物理情報をどちらかというとカスタマーコミュニケーションにして、最終的にはこのメーカーが、随分前になりますが、メガネフレームをこのとき出して、この後、2、3 回新しいスタイルとして出しているということです。
◎技術の構成マップ
さて、今度は、そういうようなメガネを最終的に売ろうということです。
◎個別適合メガネフレーム推奨技術
最初に図に戻りますが、ここがサイズが合ったものです。メガネを皆さんが選ぶときにサイズでメガネを選ぶ方はいないんじ
ゃないでしょうか。私はこの研究をするまで、メガネに大体サイズのバリエーションがあることすら知りませんでした。本当はすべてのフレームにあるのだそうです。
どちらかというと、メガネはそうじゃな
く、印象とか、そういうのが大事で、やっぱり研究者だと知的な感じにしたいよね、とか、そういうようなのを考える。
今考えているのは、あなたの顔を測らせていただいたのですから、あなたにそういうようなことをお見せするような技術をつく
りましょうと。メガネ屋さんに行く方というのは目が悪いのですね、当たり前ですが。
目が悪い方が今かけていらっしゃるメガネを外して、度のないフレームをかけて、しげしげと鏡を見ても、よく見えないというのは当たり前の話です。

25

そこで、コンピュータグラフィックの顔に別のメガネをかけたあなたを見せて、自分のメガネをかけたまま、別のメガネをかけた自分が見れる。これはそんなに難しい技術
ではないのですが、このミラーで、若い女性はそのメガネをかけたあなたを知的でクー
ルと感じますよ、そうしゃべってくれるような鏡をつくろうというわけです。
◎第三者の印象を評価する感性モデル
どうやるかというと、結局、数学を解かなくていけないので、メガネをかけたときに、女性が見たときの印象を得点化して、それをあなたの顔とあなたがかけたメガネの物理量の、何だかわからないけれども、関数になっているはずですよと。我々が言うところのこれもきょうの一つのモデルですが、数学的なモデルに落とし込もうというわけです。
なぜ、男性がメガネをかけたときの女性の感性をモデル化したのかというと、私が一番最初にこのモデルを使いたかったからというのがただ単純な答えでして、別に逆でもよかったのですが、大体こういうのは女性の印象の方がおもしろい結果になります。
◎印象を表す用語の因子分析
ちなみに、このために言葉を使うことにしましたので、最初に言葉を尐し整理しな
くてはいけません。たくさんの印象をあらわす言葉があるんですが、全部使うと実験が大変ですから、最初に官能検査をして、それの類縁関係から言葉のマップをつくって、近いものははずしていくという作業をいたしました。
これは因子分析の結果ですが、こちらの方を見ていただくと、「誠実、普通、いい人、
穏やか、やさしそう」、こんなのが近いですね。ということは、その反対側に何がいるかというと、「きつい、おたく、いやらしい、バランス悪い、変、怖い」とか、こういうのがあります。
皆さん方に参考までにお教えしておくと、皆さんがメガネをかけている姿を見て、若い女性が、「あ、個性的ですね」と言われたときは、それはいやらしくて、おたくできつ
くて変で怖くてバランスが悪いんだけれども、まさかボスにそうはっきりも言えないから、“個性的”という言葉を使っているだけですね。位置を見るとよくわかる。

26

上の方が、スマートとか、頭がいいとか、知的。反対側に、ちょっと我々の世代の男性にはわからないんですが、暑い。字が間違っているんじゃないんですね。暑苦しいというぐらいの意味なのだと思いますが、“暑い”という言葉が入っています。
ちなみに、ここにいらっしゃる皆さんが一番気になる理系はどこにいるか。理系はこの辺にいるんですね。ここがクール、ここが知的、これがおたくです。理系というのは、
かなりクールで知的な印象を与えているんです。でも、勘違いしちゃいけないのは、理系の人はこう感じる、ということじゃないです。あなたが理系に見えたときはここにいるというだけですね。皆さんが理系に見えるかどうかはまた別の議論です。
◎官能検査
さて、こういうような言葉から我々は 4対の言葉と、さらに明確な 3 対の言葉をいただいて、合計 7 対の用語について、ビジュアルアナログスケーリングという方法で
Web アンケートを実施しました。これは非常に簡単で、我々が合成した仮想顔にいろ
いろなメガネをかけたやつでどんな印象を持ちますかというのを Web 上で若い女性に聞くと、大体 3 時間で 300 人ぐらい、全国のデータが集まります。
◎印象得点を物理量から計算するモデル
それから、顔のパーツや各部のプロポーション、メガネのフレームの寸法や玉の形をあらわす特徴量などを定量化して、この場合はシンプルに重回帰の線形モデ
ルをつくってみました。線形でいけるかなと思ったんですが、結構きれいに線形に乗っておりまして、横軸が推定した印象得点、縦軸が Web で取得した皆さんが答えてくれたやつ。この子が涼しい顔になるときと、ちょっと暑苦しい顔になるときと、
何となく皆さんの印象が一致するかもしれません。
◎用語ごとの重回帰モデル
重回帰相関が 0.78 から 0.9 ですから、

27結構いい線をいっていますね。見ますと、幾つかのファクターは顔が支配的なんです。
項目から見てメガネで決まるのが 4 つしかないとか、2 つしかないとか、顔で 8 個決まります。何を言いたいかというと、皆さん、どうあがいたって、怖い顔をした人は何のメガネをかけても怖いんですね。最初から、暗いな、こいつというのは、どんなメガネをかけてもやっぱり暗い。あまりお客さんにはっきり言いませんけれどね。
こちらの方になると、メガネが結構効いてきます。涼しいとか老けたとか、おしゃれ
だとか、こういうのはメガネのファクターがかなり相対的に効いてくる。このようなことがわかっています。
◎メガネ感性シミュレータ
最終的には、私の顔が出ていますが、コンピュータ上に実装しまして、私の顔写真を撮ると、目鼻の位置を自動的に認識して、先ほどのファクターで回帰式を入れて、次々にメガネを変えると、ここに答えが出てきます。こういう仕掛けになります。
最初は絶対値で答えを出していたんですが、そうすると、さっきからこれ、怖いところから全然変わらないんだけどと、うちの見学に来た先生方からちょっと不満が上がったりしましたので、今は相対値になっています。つまり、お顔をいただいた方をすべてのメガネで計算して、ここに相対値が出ると、「ああ、俺、すごいやさしい感じ」というんですが、裏にある実際の数字は本当かどうかよくわかりません。
◎技術の構成マップ
さて、こういうような販売技術が出ると、本当にお店に出すには、もうちょっと簡単に頭が測れないと具合が悪い。最初に国の事業でつくらせていただいたのは 1 億円ぐ
らいかかって、動かすのに大変手間がかかる。そういうようなのでは実際にお店で測れない。研究室用ですね。
実際に店頭で測るには、低価格で省スペースで、計測はきのう雇ったアルバイトのお兄ちゃんでも撮れるとか、お客様を待たせない。それから、レーザ光で我々はよく測るのですが、これは何となく目に入るとき嫌だなというので、レーザ光を当てない。で28

すから、基本的に、例えばデジタルカメラがたくさん置いてあって、それでパシャパシ
ャパシャと撮ったら 3 次元の顔が構成できる、このような技術が期待されます。
◎多方向画像から 3 次元顔形状復元
これは慶応大学と一緒にやったのですが、先ほどの顔形状データベースというのを使って計測をします。顔に個人差があって、先ほど言いましたように、顔全体でいくと430 個の点があるわけなんですが、430 個の点が皆さんの顔で自由に変わっているかというと、そんなことはない。こんなところに角が生えちゃっている方はなかなかいないわけですね。ということは、実はこの 430
個の点は、ある限定された空間の中でしか変わっていない。ということは、430×3 の自由度は本当はなくて、もっと尐ない自由度しかないのです。最初に日本人の顔データをしっかりとって、主成分分析してしまって、その主成分空間の中だけで探索してやると、非常にスムースに探索ができる。
探索する対象は、実は多方向から撮った画像で、それに顔データベースの平均顔に何かあなたに相当する部分をつけ加えてやって、一番画像にフィットするような形状を探し出すということをしています。尐し効率的な探し出しの仕方をしていますが、そうしますと、あなたの顔に近いものをコンピュータの中で復元できます。
これは、正確には計測方法ではありません。事実、この論文を計測として出したとこ
ろ、査読者にめちゃくちゃ怒られました、「おまえ、計測していないじゃないか」。ですから、学術論文で出すときは、“復元方法”という言葉を使っていますが、しかし、機能的には計測です。これは技術的に中で復元的な手段をとっているので、外から見たら、カメラで写真を撮ったら 3 次元の顔が出てきたわけですから、機能的にはほとんど計測
しているぞと。ミソはここに顔のデータベースがあるというところになります。
◎技術の構成マップ
こういうような技術を使って、今度は実際のサービスを通じてデータを集めていこうということです。
◎消費者のコンセンサス
残念ながら、この後、この企業とそれから、もう一社大手のメガネ屋さんと今交渉

29

中でして現時点ではこのシステムがまだお店で動いているわけではないのですが、実際に消費者はこういうことがあったときに、どれぐらい自分の顔写真や顔の形状データ――写真はちょっと難しいかもしれません
が、顔の形状データを利用させてもらえる
かということの調査を、実は我々は別の事業でしたことがございます。
個人に適合する製品が出たときに、量産品の 1.5 倍ぐらいの価格であれば、それにお金を払ってもいいよ。1 週間以内に届くのならそれでオッケーというような調査結果が出ています。
実際には 1.7 倍ぐらいなのだそうですが、実は 1.5 倍になっているのは、この調査をしたときに、関東と関西で同時に調査をしまして、ここは選択肢ではなくて、フリーで書いてくださいようにしています。こういう質問にもかかわらず、関西だと 0.8 とか 0.4
とか、どんどん安くなるような数字を書く方がたくさんいまして、それもそのまま平均して 1.5 倍。
それから、こうやって集めたデータは、正確には法的な個人情報ではありません。個人がタグ付けされるわけではありませんが、それが再びものづくりに再活用されることにどうですか。「個人が特定できなければよい」というのが、2003、2004 年の調査です
が、この時点で 6 割、「何が何でも嫌」という方が 4 割。この結果をどう見るかは皆さんの判断に任せますが、我々は、まだ正確にベネフィットが出ていない段階でもこれぐら
いのアクセプトがあるのは前向きじゃないかと考えております。
◎足形状計測＋個別インソール
事実この後、我々は足の研究もしているのですが、アシックスさんがもうビジネススタートしまして、我々が開発した足の形の形状計測装置を ASICS Tokyo といった銀座にあるショップで実際に測って運用しています。店頭でお客さんの足を測ってインソールをカスタマイズするというサービスを提供しながら、実はお客さんにその足データを、個人が特定できない形で蓄積させてください。それは次のうちのシューズ設計に再活用しますよという合意を取り付けています。歩人館というところでも似たようなことをやってくれています。

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◎消費者がものづくりの環の中に入る
これは最初の図ですが、消費者がものづくりの環の中に入っているというふうに考えることができると思います。つまり、消費者自身が自分の体や購買行動のデータを提供するということで最終的にものづくりに参加している。これが我々は次の価値、競争時代へのつながりになるんじゃないかと考えております。
◎「あなただけ」を「だれにでも」以上、「あなただけ」を「だれにでも」という考え方で、メガネを事例にしてこういうさまざまな技術を統合して、1 つのプロ
ジェクトをつくっていくという研究事例をご紹介いたしました。
どうもありがとうございました。（拍手）

質疑応答
○司会

持丸様、どうもありがとうございました。

統数研の皆様から非常にいろいろコメントが将来出てくるのではないかというおもしろい発表でございましたけれども、まず質問だけお受けしたいと思いますけれども、何
かご質問ありますか。あそこがわからなかった、もうちょっと説明してとか。
○フロア

どうもありがとうございました。

ちょっと確認なんですが、最初のシナリオというのはどこのところですか。
○持丸

私個人としては、とにかくこういうようなことを実現したい、製造業を通じてですね。
「あなただけ」のものを「だれにでも」提供したい。そのためには、そんなにプライスを上げずにこういうようなものが提供できるようなシナリオをつくりたい。その具体例としてメガネを今回は取り上げて研究をしたということです。
○フロア
○司会

どうもありがとうございました。
ありがとうございました。

もう一つ私から、イージーオーダーと比べるとどこが違うんですか。
○持丸

私は、それに対して明確な違いを出そうという思いはありません。この場合は、

31

幾つかのものは事実できているわけですね。洋服のイージーオーダーみたいなものはできていて、むしろそれでできなかったところに新しいテクノロジーを使ってアプライするとともに、そのデータをもう尐しベースのところを生かすサイクルがうまくつくれな
いか、そういうような考え方に近いかと思います。
○司会

提供するフレームのパターンとしては 4 種類。途中で 4 つという言葉が出てきたかと思いますが、4 群と。4 つのものしかサイズとしては出さないという意味ですか。
○持丸

いや、それは一つの例ですね。最終的には、このメーカーはパーツごとにカスタマイズしてお店で組み合わせるということも今始めようとしていますので、その場合は、組み合わせによってはもっとパターンが増える。ですから、それはビジネスと技術の絡みです。
○司会

要するに自動車により近づいているというイメージでいいですね ？

○持丸

はい。

○司会

どうもありがとうございました。

他によろしいですか。原先生。
○原

さっきのシナリオと関係するんですが、実際に研究を進めていかれるときには、先にシナリオがあるのでしょうか。どういう展開になっているのですか。
○持丸

大変ありがたい質問です。私の事例でお答えしますが、最初に研究を始めたと

き、こんなシナリオはありませんでした。漠然と頭の中にあったんですが、尐なくとも
これは共同研究している相手とか、いろいろな人とやりながら、今はきれいに話せます
けれども、きれいなシナリオができたのですね。それは私のパワーポイントの進化を見ていれば、大体自分でわかります。最初のころは、ああ、こんなぐらいの頭しかなかっ
たんだなと。
だから、構成そのものがもちろん最初からきれいにできているケースもあるでしょう
けれども、私の場合は、だんだん形づくりながら、必要な技術がそこに入っていったという感じに近いと思います。
○原

もう一つは、これはメガネなんですが、他のものをやられながらこのシナリオができたという理解でよろしいのですか。あるいはメガネだけでこれができたのですか。
○持丸

メガネだけではありません。先に足の話が先行しておりましたので、メガネがこのシナリオになったのには、足が動いていた――先ほどのアシックスのケースですね。
ああいうのが動いていたところからの受けたインスピレーションがかなり大きいというのは事実です。
○原

どうもありがとうございました。

○司会

ありがとうございました。

それでは、次のご報告にまいりたいと思います。
次は、横幹連合の方から木村会長に「知の統合とは」ということでお話しいただきます。

32

「知の統合とは」
横幹連合会長木村

英紀

木村です。横幹連合で一番今重要なテーマとして取り上げていると思います「知の統合」について、きょういらした方は既に聞いたことのあるような話が多いのは非常に恐縮なんですが、「知の統合」について私が今考えておりますことを、話すたびに尐しずつ変わっていくんですけれども、お話しさせていただこうと思います。非常にインフォー
マルなざっくばらんな話になると思いますが、私自身が苦労しておりますことを率直にお伝えするということになると思います。
一応、「知の統合」については、いろいろな人がいろいろなことを考えて言っていることの、ある種、手垢にまみれた言葉だととられる面が多いんですけれども、形式的に「知の統合」というのは何かということをはっきり文章でオーソライズしたものがございま
すので、まずそれをご紹介したい。
◎「融合」より「統合」へ
ここに青字で書いたとおりですね。
「異なる研究分野の感に共通すに概念、手法、構造を抽出することによってそれぞれの分野の間での知の互換性を確立し、それを通してより普遍的な知の体系を作り上げること」。これの出典は学術会議でございます。これは、実はそれほど完璧なものではないということをこれから尐しお話ししたいと思います。私がこの定義にかなり関係しておりまして、これを簡潔にまとめるのに随分苦労した覚えがありますが、果たしてこれで尽きているのかということですね。多尐これに関連することを書いておきました。
◎知の統合の二つのかたち
尐なくとも、今「知の統合」と言われているものには 2 種類あるのではないかという話からさせていただきます。
1 つは還元的な知の統合と、これは勝
手に私が名前をつけたのですけれども、ウィルソンという脳科学者が「知の統合」

33

ということをずっと前から言っております。これと私どもが考えております先ほどの学
術会議の定義に代表されるような考え方、これを「生成的知の統合」と呼んでいますが、
この 2 つがあるということに、最近、と言っても 1 年ぐらい前から気がつきまして、これについてちょっとお話ししたい。
この両者というのは、実は完全に相対立するものではありませんで、両方が相補い合っているような感じのものだと考えていただければいいと思いますが。
◎知の挑戦ウィルソンのこういう本が出ました。
これは 2003、2004 年ですが、多分皆さん
ご存じだと思いますが、一時いろいろ取り沙汰された本です。『Consilience』という言葉ですね。これがこの本の原題でして、副題が Unity of Knowledge ということで、原著は 1998 年に出版されています。
このウィルソンという人はどういう人
かといいますと、ハーバード大学の医学部の先生ですが、もう 80 歳を過ぎている、各方面に広い知識を持っている方です。専門は、生物学の中でも生態学とか、対応する専門を一口で言うことが難しい、生物関係のありとあらゆることに精通しておられます。最近は脳科学の専門家だということで、極めて有名な方のようです。
◎「Consilience」＝「ともに跳躍すること」“Consilience”という言葉は、こうい
う人がもう既に 20 世紀の半ばに使ったということですね。ウィリアム・ヒュー
ウェルという人、これは全然私は知りま
せんが、この本の中でそういうことが書かれています。
「帰納的諸科学の哲学」というタイトルの本で、Consilience という言葉を使っています。原題は「ともに跳躍する」ということですけれども、ヒューウェルが、 4 跳躍するために統合が必要である 5 ということで使っているようで、
ウィルソンは、これこそが自分の考えている知の統合とぴったり一致しているということで、“Consilience”という言葉を最近の著書のタイトルにも使っているわけです。
これをちょっと書きましたけれども、実はこの本から引用した言葉です。訳がちょっ34

と良くないのかもしれませんが、わかったようでわからないような言葉ですね。要するに、「帰納が 2 種類あったときに、その帰納が同じである」ということです。これが知の統合であると。これの意味が尐しずつ後で何となくわかってきます。
◎近代科学の偉大さと方法論的優越
ウィルソンさんがなぜ今知の統合が必要になってきたかということを解き明かしているのですけれども、「 近代科学の偉大さをもう一度見るべきである。思い起
こすべきである」ということですね。いろいろな統合が行われている。これがいかに当時の知的な世界を風靡したかというということは、啓蒙思想ということを考えてみればわかる。百科全書とかですね。
あのころ、人間は楽天的になっていまして、進歩がこのまま続いて、完璧な世界に到達するだろうという信念に人々は燃えていたわけです。文化は物理法則と同じくらい厳
密な法則に支配されているという信念、コンドルセというフランス革命のときの有名な政治家の一人ですけれども、『人間精神進歩の歴史』ということの中でこういうふうに書かれている。こういう非常にすばらしい時代があった。進歩を信じている時代があった。
◎物質と社会の統合（文と理）アドルフ・ケトレー『社会物理学』（1833）
ところが、ケトレーという人は『社会物理学』という本も書いた。これは、一転して、対抗軸としてロマン派の台頭とそれを背景とする新しい思想が跋扈して、
文と理の乖離が深まったということですね。
こういうことで、現在ではポストモダ
ン、学問があまり信じられない。学者さんはどうぞやってください、ということですね。生活は生活というようなこととか、要するに理想主義、進歩主義、楽観主義は地に落ちたと、この人は言っているわけです。
◎ウィルソンの思想

35そうではだめだと。再び新しい啓蒙主
義時代を築こうということで、知の統合が必要だというふうに彼は考えたわけです。もう一度、このころの楽天的な思想に戻ろう。それに足るだけの学問の進歩はもう既に得られているはずであるということです。彼にとっては、学問の進歩の代表が脳科学なのですね。
「すべての精神現象は明白な身体的（物質的）な根拠を持ち、自然科学と両立する」、これはある種、唯物論です。マルクスの唯物論とはちょっと違うのですけれども、唯物論です。精神はものによって規定されている。行動の枠組みは遺伝的に決定される先験論。文化は生命の進化の延長である。
要するに、サイエンスに戻ろう。自然科学や、あるいは脳科学というのが自然科学と言えるかどうかわからないのですが、これをベースにしてすべてを展開していこう。これが彼にとっての知の統合なのです。これは実は非常に根強い。
◎統合を担う生命科学
私自身、今、医学研究所の脳科学総合研究センターにおりますが、唯脳主義者というのは結構多いですね。特にお医者さんなんかは、すごい薬漬けです。昔はコンサルティングとかということがあって、分裂症という言葉は使っちゃいけないんですけれども、統合失調症というのは、そういうビヘィビオラルに直そうという方向がありましたけれども、今はもうほとんどそういう方向はないですね。薬でやろう、薬を完璧に信じている人たちが多い。ということは、精神医学における唯脳主義というのがありますが、いずれにしましても、すべては脳科学の進歩によって解き明かされるということです。あまりここを詳しくやっていると時間がなくなりますが、そういう主張がウィルソン、あるいはたくさんそれを信じている人がいるわけです。
◎ウィルソンの主張
物質科学は既に原理的に統合された。

36

この辺は詳しくは時間がありませんが、要するに還元主義である。還元の対象は脳であるということですね。これは実は根強いということで、ちょっとこれも省略しますが、ウィルソンだけではなくて、こういうことを信じている人はたくさんいます。それが 18
世紀終わりの啓蒙主義にもう一度戻ろうということですね。これは、ポストモダンとか、そういう科学に対する信念の揺らぎがオーバーシュートしているという危機感から来ている。科学の力強さをもう一度信じようということがあるわけです。

◎生成的知の統合
我々は実はそうではない。
「 生成的知の統合」というのを考えるということですね。還元主義ではない。生成的。知の地平を広げる。知の流通性を高める。新しい知をつくり出す。新しい技術をつくり出す。新しい人間の知的活動の場をつくり出す。新しい産業をつくり出すというようなことに知の統合の根拠と目的を求
めようということで、還元主義とはどこが違うか。
◎「新しい学術の体系」学術会議の学問論（2004）
ここで我々が持ち出したいのは、「 新しい学術の体系」という、これもまた学術会議で出されたペーパー、報告書です。
これは我々が横幹連合でも随分議論いたしましたが、要するに、物質科学、生命科学、人文・社会科学というのは、秩序原理が本質的に違う。すべてを脳やあ
るいは物質に還元できませんよということをこの「新しい学術の体系」は主張しているわけです。秩序原理が違う。それぞれが境界条件になっている。物質科学、生命
科学は、境界条件を物質科学に持つ。人文・社会科学は、境界条件を生命科学に持つ。
こういう形で連携している。還元はできないということがまずポイントになるわけです。
おそらく皆さん方、これは一応同意していただける考え方だろうと思いますが、その秩序原理は何かといいますと、ここに書いてある法則、信号性プログラム、シンボル性プ
ログラム。これは詳しくはお話ししませんが、我々はここから学ぶところは非常に大き37いわけであります。還元論ではなくて多層構造論をもとにした知の統合を考えていかな
ければいけない。
◎言うは易く行うは難し
知の統合というのは、言うは易く行う
は難いんです。ウィルソンという人は本当にものすごい知識量です。ありとあらゆることを知っている。先ほどの本はこんな分厚い本です。そこには、脳科学から分子生物学から物理学から、さらに宗教、芸術、心理学、すべて入っています。
これだけのことをよく勉強したなと思って驚嘆に値するわけですけれども、そういうパワーのある人は別として、凡人はとてもそんなふうにはいかない。私自身、もう年で、学問的なアクティビティは日に日に退潮の方向をたどっておりますが、私自身も実は後で尐しお話しできたらと思いますが、脳科学と生命科学、私自身の専門は制御ですけれども、こういう論文を読もうと必死になりました。今でもなっています。
ところが、脳科学の方で、例えば IPL が論文に出てきますね。もうわからないです。
IPL とは、Inferior parietal lobule 。例えば、下頭頂野なんです。こういうふうに書いていればまだいいけれども、脳科学の論文は IPL で済ませています。IPL とは一体何であるのか。脳の中のどういう部位であって、どういう特徴があるのかというのを勉強するのに延々かかるわけです。例えば、味蕾イメージというのはここから見つかったとかということですね。もうそれだけで嫌になるわけです。
脳科学はまだいいのです。免疫学とか分子生物学になってくると、例えば株、ストレインの種類がいろいろな記号で書かれていますね。これが読んでわからない。それがわからないと、何を言っているのか、チンプンカンプンなんですね。
免疫学で Interleukin、Il-1 というのは何だと。既に各分野には膨大な過去の知の集積があって、その上に新しい知が積み重ねられる。これは当たり前のことですね。それを門外漢が学びとることは基本的には不可能なのです。ウィルソンのような天才といいますか、ものすごいパワーの人、寝ても覚めても本ばかり読んでいたような人なら別ですけれども、凡人には不可能である。
こういうことができないのであれば、異分野の統合はいかにして可能かという深刻な問題です。本当に深刻なのです。
◎しかし。。。
知の統合と言われていても、先ほど小野先生がチラッと「他の分野の論文を読んだこ38

とがない」と言われました。これは普通なんです。私なんぞはちょっと色気がありますので、読もう、読もうとする。生物学者が横にいれば全然違う。「各分野が集積した知には、その分野の専門家が意識できない限界がある」のです。これは明らかなことですね。専門家では限界を持つ。これが専門性というものの非常なパラドキシカルな性格なのです。
「その限界は、知の集積のある段階で他分
野の視点から見て明らかになる」。こういうのは無数にあるわけですね。ですから、限界がある。その分野にとらわれている、これこそが知の統合なんです。
一つの救いは、数学（論理）という共通の言語がある。私たちは、生物の本を読んでいて、数学が出てくるとホッとするのです。ああ、よかった、これはわかると。生物の人は逆でしょうけどね。これが本当にわかるんです。ここから糸をたぐって、その生物の論文がわかる場合があります。
それから、「人間との接触は、シンボルを超えた情報伝達効率を持つ」。要するに、分子生物学者が隣にいれば、パッと聞けばわかるんです。論文以上のことを教えてくれる。
ですから、救いがないわけじゃない。
◎存在の二分規定
さらに救い。今のことをもうちょっと敷衍させていきますと、存在の二分規定というのがあります。質量と形相。これはアリストテレスの時代ですね。物質と論理、「もの」と「こと」、構造と機能。
結局、これはある同じことをいろいろな側面から言っている。これはそれぞれ何であるか。右側に書いたことは、これこ
そまさに横幹科学技術と考えているわけです。これがあるからこそ、こちらがわかっているわけで、さらに、この両方を結びつけるツールとして、おそらくシミュレーションとか計算とか、そういうものがある。これが非常に強力になっている時代に、知の統合はこういう側面から可能ではないか。
「場」が必要であるというのはまだご説明が要りますが、これは後にします。
◎知の統合の設計原理

39

さて、知の統合を今言ったような助けを借りてどうやっていったらいいのか。
どういうふうに実行できるか、ということです。
ここから尐し話が飛ぶのですが、伝統的分野がある。横幹科学技術がある。横
幹科学技術というのはまだ何かということは申し上げていないんですけれども、解決すべき問題があって、新しい分野が登場する。これは半年ぐらい前に私が考えていたことなんですけれども、今のような形
で知の統合が実は起こっている。形相と質量ということですね。知の統合というのは、伝統的分野同士の間で起こるというのは、これは知の統合ではないんです。これは還元主義的なものです。例えば、生物学と物理学が一緒になって生物物理学ができたというのは、これはウィルソンらの言う還元主義的なもの。これは物理学がある種生物学を吸収したわけですね。生物学のいろいろなことが物理学に還元できたということで生物物
理学が生まれた。
そうではない生成的な方ですね。これは伝統的な分野と必ず、ここで横幹科学というのは書き過ぎなので、方法論と分野、物質と質量と形相だと。構造と機能、こういうものがあって初めて出てくるのだろうという気がしております。
◎巨大な知の統合の試み（1945－48）
サイバネティックスが知の統合の巨大な試みであったと。これに勝るものはお
そらくなかなか出てこないのではないかという気がしていますが、これはタイト
ルが逆になっていますけれども、伝統的なものがこちらにあって、当時、勃興しつつあった制御、通信、計算というのが横糸になって、この両者が結びついて、いろいろな新しい分野が生まれたということです。
◎メカトロニクス
これについては私、自信がないのですが、出口先生はこんな話じゃないよと言われるかもしれませんが、こういうメカ

40

トロニクスです。
◎ライフサイエンス
生物学の分野では全部そうなのです。
今盛んに知の統合が起こっています。これはシステム生物学です。システム理論と分子生物学、伝統的なものと横幹的なもの。
バイオインフォマティックス。
これは私がやろうとしていた制御生物学ですが、これは後で触れたいと思います。
それから、計算論的な脳科学。こういうものであります。
◎国土・都市
さらにこんなものも考えられるだろう。
土木あるいは国土というようなものですね。
◎場
横幹科学技術と物質や論理というもの
が、ある場を介して新しい知を生み出すという、こちらの方がいいのではないかというのが私の考え方です。
◎経営／経済これもまた半年前ぐらいに考えていた
んですけれども、経営学という古いディ
シプリンに対して統計学やシミュレーショ
ン、制御工学とが結びつけば何かが生まれるということですね。これは計算論的経営学とか言われたものが今もう既に生まれているということは、舩橋さんなどが今いろ
いろなところで書いておられますが、なるほどと思っています。こういうことですね、

41マルチエージェント。
◎人口社会
これをもう尐し大きくこういうふうに考えたい。
“人口社会”という言葉を最近
私は発見しました。もちろん、こんな言
葉は私が知らなかっただけで、いろいろな人が使っているのですけれども、人工生命とか、これは聞いたことがおありになると思いますが、人工生命というのは、
既に 20 年か 30 年ぐらい前に Santa Fe
Institute 等でさんざん言われた。今ではジェネティックアルゴリズムとか、そういうものを含みながら、まだ依然としていろ
いろな形で議論されております。
私は人口社会というのは非常におもしろい。これは一つの場ですね。伝統的ないろい
ろな分野、特に社会科学、人文科学も含めて、ここでまさに横幹的な技術で最適化、モデリング、統計も含めて、こういう場において両者が統合し得るのだと。特にマルチエージェントに非常に興味がある。
それによって何ができるかというと、例えば金融政策、税制の改革、市場調査、産業予測、リスク管理、サービス工学、こういうものに対する適切な何か新しい研究成果が得られるのではないか。
これまでもちろんいろいろなモデルを使って社会科学上の問題を解かれています。なぜそれがピンとこないのか。そういう話を聞くたびに、なるほどと思いつつも、何かち
ょっと胡散臭い。いろいろなものが非常にきれいに、例えば災害を回避する行動とか、交通のシミュレーションとか、たくさんありますね。それがおもしろいなとは思いつつも、なぜ本当の意味で政策に使われなかったかというと、普遍性がないのです。目的のために、そのたびごとに違うモデルをつくっているのです。
人口社会では、エージェントというものを公理的に定義する。そのエージェントの動きによって、いろいろな現象が一つのモデルから全部出てくる。全部とまでは言わないですけれども、説明力のある普遍的なものがたくさん出てくる。そうであればおそらくそれぞれのシミュレーション結果というのは普遍的な意味を持ってくる。強制力といいますか、1 つの法則性を持ったものとしてアピールするのではないか。こういうものが本当の意味で意義を持ってくるのではないかということです。
金融政策のためのモデルをつくる、税制改革のためのモデルをつくる、市場解析のためのモデル、全部モデルが違っていれば、どんな結果だって出てきますよという批判に対して答えるのは難しいです。そうではなくて、全く違う側面の結果が一つの普遍的な42

モデルから導出される。そうすることによって、社会科学と人文、文理融合というのが獲得できるのではないかという気が今のところしております。横幹連合でぜひこういうことをやってみたいと思っております。
◎自分の体験から私が申し上げたいのは今のようなことなんですが、いつもいつも考えが揺れていまして、今のところの知の統合についての考えはこうですが、私自身がやってきたことについて、最後にちょっとだけ
お話しさせていただきたい。
実は、私が７年間やってきました理化
学研究所生物制御システム研究室が昨年の 9 月末をもって無事に終わったわけですけれども、成果報告会をやらせていただきました。
何をやろうとしたか。まさに知の統合をやろうとしていたわけです。
どういう知の統合かといいますと、制御と生物ですね。ミッションとして何を考えたか。分子、細胞、臓器組織、個体のすべてのレベルに共通する制御の原理を見つけようという極めて大それた考えを持ってスタートしました。
ただし、研究室のレベルは非常に尐ない。
本当の定員は 6、7 人なんです。あとは外部資金等で若干プラスアルファが出たという程度でして、専門分野は制御工学とロボット、臨床医学、理論生物学、分子生物学。
ウェットとドライの結合でもありますし、
理論と実験の結合でもありますし、生物と制御の混合でもあります。こういうことで7 年間やって何ができたかというと、やはりあまりできなかったですね。非常に難しかった。先ほど言いましたように、論文を読んでも、制御の論文と全然違うわけです。
スタート時の認識としては、異分野の研究室。同一分野の研究室を集めるとシナジー効果が発揮できないわけです。私がおりましたバイオメティックコントロール研究セン
ターのこのプロジェクトの前身は、実は 4 つのチームがありまして、2 つが生物、2 つが理論、工学だった。だけど、全くシナジー効果は起こらなかった。生物の人は生物だけでやっていた。工学は工学だけでやっていたということで、そうなるのはある意味では当たり前なんです。よほどディレクターがしっかりしていないとだめです。

43

今度は 1 つの研究室です。これは理化学研究所の伝統としては、PI、プリンシパル・
インベスティゲーターはオールマイティなのです。何をやってもいいわけです。給料も決められるし、クビにもできますし、研究テーマをあてがうこともできます。そういう伝統があるわけでして、1 つの研究室の中でこういう混成チームを組めば、これは強制的に混じるだろう。シナジー効果を発揮できるだろうということが認識だったのですね。
これは研究室が異なって、プリンシパル・インベスティゲーターが違うともうだめだと。
違う専門を持ったらシナジー効果は難しいということで、こういうことをやりました。
結果は、単位がやはり小さ過ぎた。特に各研究員ですが、ウェットの研究をやっている研究者の孤立感が大きいと同時に、ウェットをやっている研究室は、リーダーが制御みたいなことをやっている人間だと、キャリアパスについて関係ないですね。このチー
ムリーダーにいくら憎まれても、あるいは評価されなくても全然構わないわけです。分
子生物学の世界で生きていけるわけです。ですから、「キャリアパスをコントロールできない」というのが非常に大きなポイントでして、これは絶対的に考えなければいけない。
ただし、ある程度のシナジー効果は発揮できた。複合制御の概念を確立することができた。これを話し出すとまた長いんですけれども、これは実は多変数ということですね。
多変数ということを生物に導入した。これは実はこれから、特に分子生物学の場合には、
1 つのファクターがどういう細胞や遺伝子の応答でどういうレスポンスをもたらすかということのみに研究が集中しつつ、依然として現在でもそうですね。だけど、実際は、たくさんのマルチプルなファクターに応答するんですよ。あらゆる生物の場合。あらゆる生物とあらゆるレベル。実はこの多変数ということに気がついていないということに、私どもは非常に大きなショックを受けました。
実は制御理論では、スカラーからマルチプルに回ることによって、極めて大きな革命が起こったんですね。これは 1960 年代の初めです。マルチプル、例えば、ボイラーですと、ヒーティングをするということと水を供給するということ、2 つの操作。出力ですと、流量、蒸気の発生量と蒸気の温度という非常にカップリングした 2 つの入力と 2 つの出力がある。これをちゃんとコントロールしないと、ボイラーの設計はできない、制御はできないということです。これによって理論が大きく難しくなるわけです。
全く同じことをもっともっと深いレベルで生物はやっているわけです。だけど、実際は生物学の実験上のいろいろな制約からこれがなかなかできないのですね。多変数で扱うことはできない。例えば、糖と窒素の両方が変わったときにどういう応答をするか。
生物の例えば遺伝子の転写制御がどういうふうにどういう物質を生み出すかということは、ほとんど今はないです。我々は実はこれを確認して、ベーシックな幾つかの理論的な結果を出すことができました。
これは先ほど言いました、1 つの分野の中にいた場合にはわからない限界なんです。
実験のレベルの問題、実験の難しさの問題もありますし、1 つの入力に対して 1 つの出
力が出てくる。これだけで何年もかかるのです。設定した実験、データをとるだけで。

44

だけど、実はこれをやらないと、私は生命現象は理解できないと考えています。これは1 つの例なんですけれども、ある専門分野にいますと、そこの限界をどうしても受けるということ。他の専門分野から見たときに、その限界が極めて明らかになる場合もあるということです。1 つの例です。
あとは、いろいろな提案ということがある
んですけれども、先ほどの図に戻りますが、この「場」ですね。場を提供する。知の統合のときに場が必要であるということを私に教えてくださったのは、つい最近なんですけれども、例の藤本先生です。経営学の有名な藤本先生、横幹の総合シンポジウムに来られて、パネルに加わってくださって、「場」というのが必要だ。これはいろいろな人がいろいろなところで言っておられますが、知の統合の 1 つの大きな成功例は、京都大学の人文科学研究所である。これは確かに社会科学・人文科学ですね。霊長類研究とか大きな成果を生みましたけれども、それは「場」があったからです。
「場」というものをいろいろな形で用意することが必要だと。
これを 1 つの基本的な形式、枠組みとして知の統合がこれからやっていけるのではな
いかという気が現在のところしております。まだこれは完全にこなれてはおりませんで、
まだいろいろな形でもう尐しリファインしていかなければいけないと思いますが、そんなことを考えております。どうもありがとうございした。（拍手）
質疑応答
○司会

ありがとうございました。

それでは、簡単な質問をお受けしたいと思います。
○赤松

産総研の赤松です。お話をありがとうございます。

1 つ質問なのですが、この図でもいいのですが、新しい知をつくり出すということを目的にしていらっしゃるということなのですけれども、先生の研究室の例を聞きながら
ちょっと思ったのですが、そのモチベーションはどこにあるんでしょうか。新しい知をつくり出そうとか、例えば木村先生のところの研究室の例でいいのですが、どういうつもりで集まってきて、なぜわざわざ異分野の人と融合して何を得たいと考えて、どういうモチベーションが背景にあるのか。
○木村

なるほど、すごくいい質問で。

まず、なぜこういう研究室をつくろうとしたのか、研究室のミッションをこういうふうに定めたかというのは、私個人が生物で制御が極めて重要であると思った。
「制御なく

45

して機械なし」という言葉があるように、私は「制御なくして生命なし」と。しかも、あらゆるレベルで制御は使える。ところが、研究の方は完全にフラグメンタルで、細胞における制御、病気の制御、脳における制御、全く関係なく行われている。必ずシナジー効果があるはずだというのが私の信念です。それにコントリビュートしたいということですね。これは私のモチベーションです。
あと、研究員は、はっきり言えば騙すんですよ（笑）。今みたいなことを熱っぽく語る
わけですね。それで、尐し違ったことをやってみようという人間が来てくれますね。ただし、来たからといって、そう簡単には私の言っていることがうまくいかない。いくはずがないということがわかりだしたら、幻滅を持って去っていく人もいますし（笑）、まあ、何とか頑張ってやろうという人間もいますし、いろいろですね。
○赤松

異分野のことを理解してまで何か新しいものを見出そうというためには、かな

り研究者自身に強いモチベーションがないと難しいと思うのです。そこの辺、もちろんトップとしてコントロールする面もあるでしょうし、研究者自身がどうやってどういう気持ちでモチベーションを持っていくと、そういうところでうまくいくのかというとこ
ろが、うまくいくか、いかないかの境目になるんじゃないかなという気がします。
○木村

そうです。おっしゃるとおりで、普通のウェットをやっている人間では、1 人だけで、せいぜいいたとしても 2 人ですから、相談相手もいないし、実験を、お金の面だけはいいですけれども、1 人だけで夜中までやるというのは辛いことですね。全くおっしゃるとおりです。だから、よくやってくれたとは思います。
○赤松ありがとうございます。

あと、余談ですけれども、先ほどヒューエル、Consilience という言葉を出したヒューエルという人ですけれども、この人はサイエンティストという言葉をつくった人でも
あります。
○木村

あ、そうなんですか。有名な人なんですか。

○赤松

そうですね。19 世紀、いわゆる知識人と呼ばれていて有名な人らしいです。私も詳しいことは知りませんが。
○木村

そうですか。ありがとうございます。

○赤松

ちなみに、サイエンティストという言葉は悪い意味なんだそうです。サイエンスということしかわからない専門バカという意味を持ったサイエンティスト。イストというのは、何々人というとイストを付けますけれども、それって、要するにそれしかできないやつという、わりあいに悪い意味なんだそうですよ。それで、サイエンティストにそれを付けて、専門バカ的なニュアンスを持たせた言葉をつくった人だそうです。
○木村

ありがとうございました。

○司会

おもしろい情報をありがとうございます。

他に何か。
○小林

最初の方で、これはウィルソンでしたか。還元的知の統合と横幹が主張される

46

生成的な知の統合があるというお話で、場でもそうですし、あるいはサイバネティック
スでも、先生が言われるのは、すべて生成的知の統合でなければいけないんですね？
○木村

いけないというか、生成的だろうと思っています。

○小林

でも、生物物理学というのは還元的な知の統合とおっしゃいましたね？

○木村という気がしますね。

○小林

その違いというのは何なのだろうかと。

○木村

微妙なんですね。まず最初に申し上げましたとおり、相対するものではなくて、お互いに結構似ているものがあるなと。生成的知の統合も還元的な側面を持っているだ
ろう。それから、還元的なものも生成的な側面を持っているだろうと思っておりますが、
ただし、ウィルソンさんなんかは完全に還元。1 つの学問に全部帰着させようという方向性を最初から持っているんですよね。
○小林

そういうものを還元的な知の統合と。

○木村

ええ、そうですね。

○小林

私は物理なのですが、生物物理で言いますと、私の理解では、物理的手法で生物をすべて理解しようとは思うのですが、多分、それは成功していないのです。そういう意味で、統合されないんじゃないかなというのがちょっとありまして（笑）、逆に、物理的生物学というのもあるかもしれない。ちょっとこれは後で。
○木村

生物学が物質科学になったということは確かですね。

○小林

そうですね、そういう意味では。

○木村

何か得体の知れない、生気論みたいなものではなくて。

○小林

そうですね。

○木村

だけど、物理学には還元できないということでしょうね。

○小林

おっしゃるとおりです。先生は、物質科学と生命科学と人文社会科学と 3 つ並

べられましたね。あれはやはりそうだと思うんですね。物質と生命というのを物質側から見ようとするんだけれども、多分それだけでは成功しないですね。
○木村

うーん……、なるほど。ありがとうございました。

○司会

他によろしいでしょうか。

それでは、木村先生、どうもありがとうございました。
次は、私鈴木がご報告させていただきます。

47

「知の統合の研究事例」
横幹連合副会長鈴木久敏

私の方は知の統合の研究事例を報告してくれということなんですが、横幹連合では必ずしも知の統合に対する認識が一致しておりませんので、木村先生の言ったものを踏まえてという形にはなっておりません。
◎Agendaきょう、こんなストーリーでお話ししようかと思っています。
まず、学際とか融合、あるいはそれと横断というのはどう違うんだという概念
整理を尐ししたいと思います。その後、「知の統合」に関する企業へのインタビ
ュー調査というのを横幹連合では行っています。それを踏まえた企業等の事例についてご報告させていただき、最後に、
私なりのまとめと提言をしたいと思っております。
◎学際・融合・横断
それでは、まず、学際とは何だ。いろ
いろな考え方があると思うんですけれども、私としてはこんふうに考えています。
2 つの基本的なディシプリンを持った領域があったときに、その両方のディシ
プリンから見ると周辺領域である、それらのもともとのディシプリンからするとあまり重要視されていないようなところ
で新しく何かこの 2 つの知識をもって研究が進められる領域が見つかってきたときに、そこを学際と言っているのだろう。
それに対して融合というのは、その学際領域がさらに発展して、自立して、1 つの領域をつくってしまった状態を言っているんだろう。学際と融合というのはこういうものだろう。
◎横断型基幹科学技術とは？

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では、横断というのは何だろうという話になるわけですが、我々、横断という言葉をつくった背景はいろいろあるのですが、まず、横断型基幹科学技術と我々は言うんですけれども、これの考え方自身が横幹連合の中でいろいろあります。
正直言って 1 つにまだまだかたまっていないというところです。
一番最初に横断という“横”という言
葉を持ってきたイメージから言うと、統計学とか最適化とか制御とか、いわゆる従来の縦型といわれている固有の工学や科学の分野の原理とは全く違った形で生まれてきた、
もう一つの科学技術があるのではないか。しかもそれらの重要な性質は、これらのいず
れの縦型の学問分野においても使われている、領域フリー型の分野だということで、これらの分野に横串を通すという意味で“横断”という言葉を使ったと。横型学問と言っていいのかもわかりません。産総研の『Synthesiology 』の創刊号に吉川先生が書かれている言葉ですと、「領域無定限の科学」という言い方をされていたかなと思います。その考え方かと思います。
最初は多分こういう式で我々横幹連合というのをつくったんですが、議論している間に、必ずしもこれだけじゃないよね、という議論になりました。
その前に、今日いろいろな新しい課題というのがたくさん起こっているけれども、今、木村先生の話にもあったように、こういうような縦と横の学問の接点のところで往々にして起こっていますねと。いわゆる従来の縦型学問の融合だけでは問題が解決できないでしょう。あるいは、ここで解決したやり方が実はよそでも使えるというアナロジー的なもの、ここができて初めて意味があるんでしょう、というような議論をしてまいりました。
◎横断型基幹科学技術とは？
それに対して、横断型基幹科学技術というのは、いわゆる縦型の学問分野の知識を総合化して何かを解決する、あるいは俯瞰する、そういう学問分野だというものの考え方をする方もいらっしゃいます。特に企業の方は、横断型基幹科学という言葉に対して期待するのは、このイメージが非常に強いかと思っています。
融合をさらに広域に、他分野でマルチディシプリンにしていこうというイメージかと思49

っています。
◎横断型基幹科学技術とは？
それに対して、これは横幹連合をつくったころ、政策提言プログラムで我々のグループの中で議論した、特にマネジメ
ント系の研究者の集まりの中で議論したときの結論なんですけれども、縦型分野と横型分野の知識や技術を融合あるいは統合して新しい社会的な価値を生み出す
学問、これこそが横断型基幹科学技術なのだと。単に融合化するときのその融合化する、あるいは統合化する技術が、基本的な横幹技術の根本だろうという議論でした。
それを表現するのにこんな表現をしました。
3 つの軸を考えるべきだと。第 1 軸としては、従来の縦型の学問分野。第 2 軸としては、横幹連合が最初に発足したころ意識していた横型の学問分野。さらに、第 3 軸として、技術の社会化という軸をとってみるといいのではないか。
そうすると、従来の横型の学問というのはそれなりにあって、我々、大体こういうところの出身の人たちが集まってきている。それで横幹連合をつくったわけですけれども、この横型の学問同士の融合というのも本来考えなければいけないはずですね。その原理は何かあるはずだねと。それだけではなくて、さらにこれを社会的な価値へ高める、この社会的なアウトプットを出すための技術というのが何かあるはずだと。ここの部分が本来、横断型基幹科学技術と言うべきところなのではないかと。この横型の学問自身は、横幹技術を発揮させるための基礎科学ではある。そういう意味ではどちらも基礎科学であるけれども、我々の基幹科学技術というのはそれとはまたもう一つ違うものであるべ
きなのではないか。具体的には、マネジメント技術というのはこういう分野のものなのではないかという意識でこんな表現をしました。
こんなような 3 つのとらえ方があるし、今、木村先生の知の統合の中で話された話は比較的これに近いとは思いますけれども、またもう一つちょっと違った面もあるかと思っています。
◎企業等へのインタビュー調査
それでは、「知の統合」の事例ということです。
私たち横幹連合では、企業、大学、公的研究機関を含めてなのですが、知の統合に関していろいろ調査をしています。1 つは、平成 18 年に内閣府から受けた委託研究で、きょういらっしゃっている出口先生が委員長、長田先生が副委員長ということで行った「イ50

ノベーション戦略に係る知の融合調査」というものでございます。
この調査では、知の融合とイノベーシ
ョンの関係を調査いたしました。素材系
から部品、組立系、情報系あるいはシス
テム系、そういう中から約 27 の事例、これは企業だけではなくて、大学あるいは研究所、公的研究機関も含めてですが、27 例を抽出して、イノベーションに比較的成功したものを集めて、その中でプロジェクトリーダーやそのプロジェクトに関わった経営幹部の方にインタビューをして、イノベーションがどうやって起こってきたのか、そこに知の融合なり統合がどう関わったかということを調査したもので、きょうここに報告書を持ってきましたが、こんなような報告書になっていますのでご関心があればご覧いただければと思います。
私自身は、この調査には関わりましたけれども、実際にまとめられたのは出口先生方
でいらっしゃいますので、細かいことは出口先生方にお聞きいただければと思っております。
もう一つは、現在進行中の調査ですけれども、「横断型の人材育成推進」に関する調査研究会というのを横幹連合の中につくりまして、横断型人材がいることによって、どういうイノベーションの成功が起こったのか、あるいは横断型人材のコンピタンスというのは一体何なんだろうか。そういう人材をどうやって企業の中では育てているのだろう
かという調査を今行っておりまして、3 月末に報告書を上げる予定です。
現在、やはり素材系から情報システム系まで約 10 の企業にインタビューをして、その結果をまとめている最中でございます。
そういう中から、きょうは 6 つないし 7 つほど、時間がある限りご報告させていただ
こうかと思っております。
◎「知の統合」の事例 1
1 つ目の事例は、ある電線メーカーにおける VAD 光ファイバーの開発の事例でございますけれども、非常に大量に、非常に長大な光ファイバーを製造しようと、そういう製造技術でもともと NTT との共同研究でこの電線メーカーが行ったものです。
従来の光ファイバーとは違って、純シリカ、いわゆるガラスをコアにしたファイバーをつ51

くりたい。それによって低損失の伝送を達成したいということですが、そのときに、そのファイバーをつくるために、保護する樹脂皮膜の形成技術が重要な役割を果たしたと。
それが特許になった部分です。それまで、電線メーカーなどで、基本的には電線をつくるためのいろいろな技術や導体の技術というものが基本的にあったけれども、光ファイバーに進出し、ガラス中心の光ファイバーをつくるときに役に立ったのが実は樹脂系の技術です。これがタンデムプライマリーコート法という技術なのだそうですけれども、初めて長大かつ大量な生産ができるようになった。
もう一つは、光ファイバーの中で水素が発生して伝送が損失するんだそうですけれども、それを防ぐ対策に半導体技術が役に立った。いわゆるこの企業にとってもともとな
かった技術を必要としてきたということです。
さらに、そのときにこういう解析をする上でシミュレーション技術が役に立って、それはたまたま自分たちの中に解析技術センターというのがあって、そこが持っていたということだそうです。
◎「知の統合」の事例 1
その中心になった NTT の研究者の方は、
もともとは電子工学の方で、ガラスは全く非専門。半導体レーザの動的解析をNTT に入ってやったと。だけれども、必要な技術としてガラスやセラミックを独学で勉強したのだと。こういう人がいて初めてこういう新しい技術が確立した。
これは、この方がというよりも、この企業の方が言っている成功の要因ですけ
れども、製品ではなくて商品という概念が重要。普通だと、製品と商品がどう違うのかということでしょうけれども、多分売れるという意味が入っているのだと思うんです。
ただ単に物をつくるということではなくて、売れるということが重要なのだという意味
だと私は理解しました。
あと、要素技術、生産技術、商品開発技術、この 3 つのトータルで普段から研究テーマを選んでいる。我々研究者は、どうしてもこういうところからテーマを選んでしまう
わけですけれども、企業の中では、先ほどの小野副理事長の話で言えば、本格研究の最初から最後までを通してテーマを選んでいるということなんだろうと思います。
あと、それ以外に、マーケティングとか PPM 分析、これはポートフォリオ分析のことですが、どういう分野の商品をつくろうか。あと、MOT の手法や、研究ステージの管理、こういうものをこの企業は導入していて、こういう知がこれにつながったという評価をされています。

52◎「知の統合」事例 2
2 つ目の例としては、皆さんよくご存じの電子機器メーカーにおける民生のデジタルカメラを、日本で最初というか、実際には 2 番目みたいですけれども、開発したときの話です。
そのときの意識としては、光学式カメラではできないような新しい特徴を消費者に提示したいというもともとの動機があった。それで実際にやったことは、撮影した画像をその場ですぐ確認できるような液晶モニタをつけたこと。あと、画像をコンピュータに取り込むことができるようにしたこと。この辺が従来の光学カメラではできなかったこと。あと、デジタル化することで小型化、低価格化が可能になった。
この企業は、社内的には小型電卓やデジタル時計、電子辞書などのコンシューマー製品を主につくっていた企業です。もともとこういう技術は持っていたのですが、ところが、この企業は自分で物をつくるのではなくて、研究開発と企画設計が自分たちの仕事であって、製造は外部に委託してしまうファブレス企業だったのですが、ここでどうい
う異分野の知かというと、こういう方々が、画像ということで当時新しく出てきた圧縮率の高い JPEG のデジタル記録方式に着目した。アナログ式のスチールカメラというのは既によそのメーカーが出していたんだけれども、それに対して自分たちは JPEG のデジタ
ル記録方式を最初に注目した。あと、小型液晶テレビをつくっていたので、既に液晶モニタの技術がたまたま自分たちのところにあったので、こういうことかすぐできたということです。
あと、こういうふうにするとカメラとしては高価格になってしまう。そのままでは売れないだろうということで、開発技術者自身がその販売方法や販売場所の選択について、実際に市場に出かけていって調査をして、その市場調査をしている中に、「どうもユーザ
ーはその場で画像を見たいというニーズがありそうだ。ならモニタをつけようという発想が出てきた」ということが報告されています。
こういう中で、高いので、売ろうとするためには従来のカメラユーザーをターゲットにしたのでは難しい。ということで、むしろコンピュータに画像が取り込めるという特徴を生かして、パソコンとの連携をアピールするために、意識的にパソコン売場でカメラを売り出した。こういう知識を持つこと自身がこの製品が市場で成功していく一つの根幹。この辺が異分野の知の必要性なのだと思います。
◎「知の統合」事例 253

このチームリーダーは、もともと社内でフロッピーディスク記録のアナログ方式のデジタルスチルカメラを最初開発したのだけれども、それは失敗だった。それで、ソニーを含む 41 社で民生用のデジ
タルカメラの研究会を持っていたようで、そういう中での知識の中で JPEG に着目した。
成功の要因はというと、消費者の求める、消費者が喜ぶ製品をつくるという技術 DNA がこの会社にもともとあった。そういう意識で、技術者が普段から開発テーマを決めていた。
「製品開発目標が先に明確にあり」というのは、いわゆる消費者の喜ぶもので従来の光学式カメラではないデジタル式のカメラをつくりたい。そういうものが明確にあって、異分野を含めた技術者が自由に討論できる風土が社内にあり、技術者自身が主体的に商品企画、開発までに関わるという DNA がある。
あと、商品に必要な技術というのは、その設計する技術者自身が自分で必要なら探すんだという、このものの考え方が、結局は自分の商品開発に必要なものをどんどん探していくということで横型の連携が取りやすい。あるいは複合型の技術を創出しやすいというのが成功された方のご意見だったということでございます。
◎まとめ
たくさんその他用意してきましたけれ
ども、時間がないので飛ばさせていただ
いて、私なりのまとめですが、新たな課
題の多くは、今の時代においては縦だけ
ではなくて、縦と横の接点で起こっていることが多いのではないか。そして、社会的経済的価値を創出する解決、これを目指すものが我々の言う横断型技術であろう。ただし、個別課題の解決にとどまるのではなく、企業であれば、その問題を解決し、製品をつくれば終わるかもしれませんが、科学技術という立場から言うと、そこにとどまるのではなくて、そのときの解決策の普遍化が多分重要なのだと思っております。そこまでいって初めて横断型科学技術になるのであろう。
◎提言

54それで、提言となっていますが、要す
るに縦型分野の融合ではなくて、「融合化」する、あるいは「統合化」を促進す
る技術の確立。これが第 2 種の基礎研究と一致するのではないかと私は思っているんですが、こちらの技術というものを
ちゃんと確立していくことなのではないか。それの支援を、我々は国民に対してか、国に対してか、支援を仰ぐような行
動をとる必要があるんではないでしょうかというのが私の意見でございます。
以上でございます。（拍手）さて、ここで司会を両方兼ねないといけないんですが、何かご質問ございますでしょ
うか。
質疑応答
○小林

3 次元のベクトル図がございまして、頭の整理としては非常によろしいのではないかなと思いますが、最初に 2 次元の縦型と横型の、それは今の 3 次元で言えば、XY
平面に映し出したわけですね。そこに社会化というもう一つ Z 軸を入れるということで非常にわかりやすいと思うのですが、縦型の分野と横型の分野というのは、大体どちらかということは、既存の学問の中で区別ができるものなのですか。
○鈴木

そういう意味では、私たちの意識では、領域フリーなり、自分たちのものの考え方があらゆる分野で論理的に使える。あるいは、もうちょっと別な言い方をすると、人工物の科学と言われているのが大体横型だと思っています。
○小林

非常に卑近な例で、大学の学科というのを考えてみますと、縦型の学科もあれ

ば、横型の学科もございますね、システムデザイン工学だとか。それは、今、混在をしていると考えてよろしいわけですか。
○司会

今現在は、そこがあまりディシプリンとしては本来違うものだと いう意識がな

いうちに同じようになっている。それが多分物事をわかりにくくしているのではないかという意識があります。あるいは科研費や補助金の申請も、縦割りにされてしまうがた
めに、横型の学問というのは非常に肩身が狭い。複合領域という中で全部押さえ込まれてしまうとか、本来縦と横の接点で物を考えていかなければいけないのではないかというのが横幹連合に集まっている人たちの多くの先生方がおっしゃっている。
○小林

もう一つ、私の考えでは、最後の 3 軸というのが最終的に技術の社会化という方向で、これは今、うちの理事長も「社会技術」ということをおっしゃっているのですが、あそこではちょっと価値観が入ってまいりますね。こちらの第 1 とか第 2、これはその 1 つの方法論みたいなこと。これは多分 1 軸ではなくて、またこれもきっといろい55

ろなベクトルがあって（笑）、でも、ああいう整理が 1 つの表現かなという気がいたします。
○司会

要は市場に受け入れられる、あるいは市場だけではなくて、社会に受け入れられることが多分重要なんだと。ただ、下の学者の世界の研究だけがすべていい研究ということではないだろうという意味でございます。
その辺の意識の中心的な発想をしてくださったのは、きょういらっしゃっている長田先生ですので、また長田先生を含めて議論をすればいいかという気がします。
○小野

事例のところでは非常にクリアな形でいろいろな要素から成り立っているというのがわかるように見せていただきまして、ありがとうございました。
やはり企業における製品とか製造では、まさにそういうことが起こっているということがよくわかるのですが、その一歩前の段階で、我々公的研究機関やあるいは大学において、それをブレークダウンした、しかし、やはり統合的な研究が行われるべきである、
そこがあるだろうということで私も想像しましたり、そこのところを研究として位置づけたのがシンセシオロジーかなと思わないでもなくて、今、ちょっと辺の接点を何か見えてきたかなと思っているのですが、まさに企業では統合なくしては製品があり得ないということですね。そこの間は、もう尐し何か補足していただけることがありましたら、と思うのですが。
○司会

これは私の意識と言ったらいいのかもしれませんが、こういう分野を総合化すると言っても、総合化するための知恵というのが必要であって、そこに役に立ってきているのが先ほどの領域フリー型の知識であり、もう一つはマネジメントのような知識なんだと思っております。
ですから、そういうものがなければ、いくらここだけで頑張ったとしても、新しい価
値は生み出さないでしょうと。そのために、総合化するなり、融合化するための、あるいは統合化するための技術確立というのを、ちゃんとその分野が必要なんだということを認知すると同時に、そこを支援していき、我々自身が新しい方法論を出さなければい
けないでしょう。それが構成的シンセシオロジーという考え方と同じなのではないかと思っております。
具体的にこうすればいいというところまでは残念ながらまだ私には見える状態ではないのですが、中島先生ですよね？
○中島

はこだて未来大の中島ですけれども、さっきの小林さんの質問に関連するんですけれども、縦と横の図をしげしげとながめていて、定義するのは難しいと思うんですが、何となく縦は対象分野で分かれていて、横は方法論で分かれているように思って見ていると、物理というのは実は横じゃないか、という気がしてきたんですね。他は大体縦でいいのだけれども、例えば物理の横軸の最適化とか制御というのはあまりないです
ね、統計は扱っているかもしれないけれども。そういう意味で、物理を横軸だと思い、それから、情報も横軸だと思った方が、きれいに分かれるのかなと思っています。

56

○司会

情報はその 3 次元のスライドでは横に入れていたかと思いますが、物理はどの局面を見るか、だと思うんですね。確かにこういうものの大部分は応用物理と言われる分野から生まれてきていたことは間違いないので、その意味の物理であれば横型だと思うんですけれども、もう尐し物理自身の恒久的な部分という意味で……。
○中島

おっしゃるように、物理を何だと思うか、なのですが、ただ、生物物理とか、物理学に還元するというのは、何か特殊な位置を他の分野と違って占めているような気がちょっとしています。まだはっきりしません。
○小林

ちょっと物理屋から申し上げますと、物理というのは最後に力に還元されるものだけでと思うんです。4 つの力と言いますね。最後、力に還元されるのは物理なのです。力というのは必ずどこでも働きますから、そういう意味では、横軸かもしれないという中島さんの提案は一つかなという気もします。
○司会

これは人によって、自分をどうとらえるかですが、木村先生。

○木村

もう一つの分け方として、縦というのは自然に立脚している。横は論理なのです。という分け方がもう一つ奥にあってあの図ができています。
○司会

木村先生は常にそれをおっしゃっています。

○木村ですから、そういう意味では物理は明らかに縦。

○小林

そういう意味ではね。

○司会

こちら側は論理だけで成り立っている世界と言った方がいいですね。

○赤松

計測はどうなんですか。

○司会

計測も横だと私は思っていますが。

○木村

計測は難しいですね。自然に根差している面が非常に強いし、だけど、方法論としては横ですね。あらゆる現象を統合しているという意味では。だから、計測はいつも苦労しています。
○司会

私の話はここまでにして、次、休憩時間に入りたいと思います。

この後、統数研の報告の後、パネルディスカッションというか総合討論をフロアと含めてやろうと思っているのですが、総合討論の様子の記録を録らせていただきたいと思っております。それぞれの組織にお渡しして、それぞれの組織が機関誌や何かに再掲載されるなり、適宜各組織の判断でやっていただければと思っておりますが、そういう形で討論にざっくばらんに参加していただくということでフロアの方々はよろしいでしょうか。個人のお名前は特に書かないという形で、A、B、C でやるということでよろしいでしょうか。
（「はい」と声あり）○司会

では、そういうことで総合討論を進めさせていただきます。では、35 分から再開させていただきます。
〔休憩・再開〕

57

○司会

それでは、後半のセッション、休憩の後ですが、最初は「知識社会におけるモデリング」ということで、統計数理研究所長の北川源四郎先生にご報告をお願いいたします。よろしくお願いいたします。

58

「知識社会におけるモデリング」
統計数理研究所

北川

源四郎

統計数理研究所の北川でございます。
最初にいただいたタイトルは「モデリングとは何か」ということで話してほしいということだったんですけれども、さすがにちょっと気が引けまして、尐し限定した形で話させていただきます。情報化とかそういういろいろなことがあって、社会も、また学術
研究の分野も変化してきていて、それに伴って、我々のモデルの概念とか考え方も変わってきているということをお話ししたいと思います。
ご承知のように、工業化社会というのがいわゆる情報化によって変化してきたということがございます。よく言われているように、情報社会では、情報を持った方が勝ちという話があったわけですけれども、しかしながら、最近、ユビキタス社会ということが言われていて、だれでも、いつでも、どこでも情報にアクセスできるような時代になりつつある。実際にそれが実現すれば、情報自体には相対的な価値はなくなるわけで、問題は、いかに情報を活用して、例えば知識を獲得していくか、そこが勝負になってくるというのは明らかであります。
◎社会の変化
一方、社会制度に関して、“資本主義”という言葉が使われますけれども、既に第二次大戦直後から資本主義は変質して“ポスト資本主義”に移行したということを書いてありますし、ドラッガーという人の本を見ると、ポスト資本主義社会における資源というのは、資本でも土地でも労働でもな
くて、知識である。もはやいわゆる資本主
義での要素で決まるようなものではなくなっているということであります。さらに、このドラッガーという人は、ポスト資本主義社会というのは、結局は知識社会になる、ということをかなり古い本の中で既に言っております。
そういう意味で、今後いろいろな見方、いずれにせよ、知識社会に移行していくということはほぼ間違いないわけで、その中で科学的な方法というのが果たす役割を考えていく必要があると考えております。

59

◎科学者の役割
次のスライド、これは尐し別な観点な
んですけれども、社会において科学あるいは科学者が果たしてきた役割というのを昔から考えてみると、結局は専門家の経験と勘に頼っていたところを科学的方法を適用してきたのではないか。これはよく言われていることです。実際、11 世
紀か知りませんけれども、匠がつくっていた製鉄だとか、そういうものが今や科学的にできるようになるし、天気予報は私が子どものころ、福岡の港の近くの附属の学校にいたんですけれども、遠足の前の日になると、そのころ、おじさんが管区気象台の台長をやっていたんですが、そこに聞きにいくのではなくて、漁師さんのところに先生は聞きに行っていたんですね。だから、そのころはまだ科学的に必ずしも確立されていなかったわけですけれども、今やかなり数値計算を使って予報するような時代になった。
マネジメントがそうです、マーケティングもそうです、ファイナンス、リスク管理、だんだんに科学的な方法が適用されるようになってきたと思います。
近年は、科学的発見自体も科学的にやろう。発見科学と言って、前、野依先生に怒られたり、そういうこともあるわけですけれども、最近一番言われているのは、例えばサービス・サイエンス。サービス自体を科学的・工学的に考えていこうということで、産総研もやられているところでございます。
◎対象の拡大と方法論の変化
一方、科学的方法に見ると、19 世紀ぐ
らいまでは普遍的真理というイメージがあって、知識というのは普遍的真理に関するものだという考えが非常に強くて、それは現在まで脈々と続いているかと思います。物理の世界が多いです。
ところが、きょうの朝日新聞に出ていましたが、ダーウィンの生誕 200 年が来月だそうですけれども、という話があるし、本が出てから、今年でちょうど 150 年です。19 世紀の中ごろの『進化論』が非常にインパクトがあったと個人的には思っております。そういう影響もあって、これはここにいる椿さんがよく話されているのですが、「従来の科学の言語としての数学に加えて、科学の文法が必要である」ということの提言がなされました。これが 19 世紀の終わり、

601890 年ぐらいですね。近代統計学というのは、これを実現するものとして記述統計ができ、推測統計学というのが発達してきたと言われております。
いずれにせよ、科学の言語と科学の文法というのが 19 世紀中に確立して、それが 20
世紀の科学的方法論、科学研究をドライブしてきたと言ってもいいかと思います。それが理論科学、実験科学の 2 つ、あるいは原理主導型、データ主導型とも言われますけれ
ども、この 2 つが 20 世紀のサイエンスをドライブしてきたかと思います。
ちょっと話は戻りますけれども、この『進化論』の考え方というのは非常にインパクトが強くて、従来の普遍的な真理と違う世界がある。生命、人間生命、あらゆるものが
地球上、一つのところから進化してきたと言われますし、それ以降の宇宙に関しても、
ビッグバン以降、進化してきたと考えるかもしれません。ある意味ではすべてのものが進化する世界というのが一つの考え方だろうと思います。
そこまでが 20 世紀ですけれども、ご承知のように、20 世紀の中盤以降、ICT が非常に発達して、また人工物が重要になるということがあって、今やこの進化的な物理的な背景を持ったシステムだけではない、それが科学研究の対象になりつつあるというところであります。
◎計算科学―Cyber-Enabled Science－
それに対応して、従来の 2 つの科学的方法論だけでは済まなくなってきたということがあります。実際にこれに関する発展は、既にかなり進んでいるわけでございまして、それがいわゆる計算科学と呼ばれるものであります。これは、従来の数学的方法を適用しようとすると、非常に複雑な非線形系、複雑系、あるいはお互いに関連した多変量系の解析というのが困難なわけですが、それをシミュレーショ
ンの方法を使って解こうということを中心としたものです。
◎第 3 の科学（計算科学）
結局、従来の理論科学、実験科学に加えて、新しく計算科学が 20 世紀の後半に発達したという状況だろうと思っています。
ここに Inspiration-dependent と書いていますが、ある意味でヒューマンディ
ペンデントで、研究者のインスピレーシ

61ョンに依存して、あるいは力量に依存して進められてきた 2 つの科学だと思います。それに対して計算科学というのは、Cyber-enabled で、計算機に依存した一つの理論主導型のあり方と考えることができるかと思います。こういうふうに図を書いてみると、明らかにここが残っているわけで、これが何かというのはすぐおわかりかと思います。
◎Post-IT 時代と大規模・大量データ
先ほども言いましたけれども、ICT の発展で、あらゆる分野で計測機器、計算機、インターネット、データベースが発展して、あらゆる科学研究の分野あるいは社会においてデータが蓄積しているということがございます。すなわち、大規模・大量・ヘテロなデータが蓄積している。それに基づく新しい科学的な研究というものも当然考えられるというわけでございます。
◎第 4 の科学(Data Centric Science）
ここに新しく第 4 の科学、人によっては Data Centric Science と呼んでいます
がこれが出てきます。
これは Cyber-enabled の計算機依存型の帰納的方法、あるいはデータ依存型の方法だろうと考えております。ただし、これは単に計算機を使って従来やっていたものを力ずくでやるというだけではない部分がございます。その部分が私としては非常に重要だと思うのですけれども、先ほど尐しお話ししたように、科学的研
究の対象自体が変化してきたということがあります。
◎「知識」の変化とモデルの変化
先ほどお話ししたように、従来の知識というのは、普遍の真理に関するものであって、モデルで言えば、ある実体を表62

現したものであるというイメージが強かったかと思います。しかしながら、現時点では、
必ずしも対象自体が時々刻々変化したり、あるいは場合によって、それは人工物であったり、あるいは人間がつくり出したサイバー空間上のものであるということで、必ずしも普遍的なものではないし、実体を考えること自体がそれほど適当ではないということ
で、現在、我々のイメージとしての知識というのは、例えば人間が予測あるいは意思決定をするときに有用な情報である。その程度の比較的軽いものとなってきているのではないかと思います。
また、これに対応して、モデルも従来の実体の表現から、むしろ対象をある機能からとらえようとしたときに、その機能を表現したものであると考えるようになりつつあると思います。
◎モデルの役割の変化
そうしますと、実態の表現であれば、
ある意味、モデルはユニークなわけです
けれども、ある機能を表現しようとすると、どういう機能に注目するか、何をやりたいかによって、あるいは場、シチュ
エーションによって、人それぞれでモデルというのが変わり得るわけです。モデルの役割というのは近年大きく変わってきたのではないかと思います。
古典的なモデルというのは、先ほどから繰り返し言うように、真の構造を表現したものであって、例えば統計でも、従来のフィッシャー流では、ある構造がわかっているけ
れども、その中に未知数がある。それをデータからそれを推定することによって、真の構造がつかまるだろうという期待があったわけですが、「知識社会における」と書きまし
たけれども、現在のモデルというのはそういうことではなくて、必ずしもそうではなくて、我々が何かやりたいときに知識を獲得したり、あるいは知識を発展させていく、そのための道具ですね。そういうイメージでとらえようと考えております。
そうすると、モデルというのは、真の構造をあらわしたものというよりは、単に推論や知識を発展させていくときの根拠を示している程度のものだろうと考えております。
◎知識社会におけるモデルの役割
繰り返しますけれども、従来は、モデ63ルというのがあって、場合によってはデータからそれを推定するという話がある。そのモデルができれば、あとは演繹的にいろいろな予測をしたり、シミュレーションをやったり、制御をしたり管理をするということができたわけですけれども、今やこのモデル自体が唯一のものでもないし、ということで、いろいろなあらゆる知識を使ってモデルを構築していく。その辺で多尐構成的というところと密接な関係が出てくるのではないかと思っていますけれども、我々は理論だけから出てくるものでもないし、いわゆるエンピリカルに、データだけからつくるべきものでもないし、理論あるいはこれまでのいろいろな経験的知識、データ、場合によっては、何をやりたいかという目的、それらをすべて統合してモデルをつくっていく必要がある、そういうふうに考えています。結局、いろいろな情報を統合してモデルをつくっていくことが必要だと考えております。
問題は、どうやればそれができるかということですけれども、統計の中では一番強力な武器というのはベイズモデルだろうと考えております。そういう意味で、今後ますますベイズモデルというのは重要になってくると考えております。
◎AIC：モデリングへの示唆
ちょっと話がそれるんですけれども、赤池先生というのが 1973 年、AIC を提案
されて、モデリングの世界で大きな貢献をされたのですが、実は私、76 年に研究所に入ってすぐハーバードに行ったとき、そこに赤池さんが滞在されていたんですが、そのときにハーバードではベイズの研究をされていたんです。提案して 3 年
後には、ある意味、最尤法とか AIC の限界を考えられて、これからはベイズでないといけないということで、76 年ごろから勉強されて、論文とかで出てくるのは大体 79 年ごろからです。
赤池さんの考え方ははっきりしていて、従来の統計ともかなり違うところがある。モデルは近似である。真のモデルというのはわかるはずもないし、あるいは場合によっては存在しない。したがって絶対的評価基準は利用できないし、AIC 自体も相対的評価基
準であるから、ベストなモデルというのは、考えられた範囲でのベストしか見つからないという意味ですね。これだけやればいいというものがあり得ない。
したがって、いろいろな知識が増え、データが増えると、それに従ってモデル自体も変わってこないといけないということで、モデルは永続的改良が必要であるとそのころから言われてきております。

64

◎能動的モデリング
同じようなスライドを繰り返しますけ
れども、事前情報、データ、知識を統合していくということが必要で、そういう意味で、ベイズモデルが重要である。
そのときに、モデルが見つかると知識がいろいろな形で得られる。一方で、知識がたまってくるとモデルも改良されるという双方向の関係になります。それは必然的に、知識発展のスパイラルが構築されていくということになります。
◎知識発展のスパイラル
こういうイメージですね。いろいろな分析、あるいは場合によっては制御とかやっていく中で、モデル自体も変わって、だんだん知識が向上していくということであります。この知識発展のスパイラル
をうまくつくっていくということが非常に重要で、これまたドラッガーが『Post
Capitalist Society』 と い う 本 の中 で 、「 Knowledge

is

being

appliedtoKnowledge itself」、知識自体が知識に発展され適用されるべきものである、ということを言っているのがこれに対応しているのだろうと思います。
◎トレンド：パラメトリックモデル
ここで非常に簡単な例についてお話ししておきたいと思います。
歴史的例題と考えていますが、赤池さんを中心に 1970 年代の終わりごろ、80
年ごろから、統計学者の多くがベイズの方に行ったときに最初に考えられた問題
で、具体的に最初に考えられたのは経済の季節調整という問題だったのですが、それを尐し簡単にした形でお話ししますと、よくリグレッションとか、関数の当てはめという問題があるわけですが、yn とデー
65

タがあって、それを f(n)という関数であらわして、あらわし切れない部分がノイズであるというわけです。
従来の統計のリグレッションでは、いろいろな形のリグレッション、多項式をフィットしたり、三角関数、あるいは回帰モデル。ここの f のところに強い構造を仮定して、その中に含まれる未知数を推定するという問題を考えていたわけですけれども、それではなかなかうまくいかないという問題がたくさんあったわけです。その一つが季節調整の問題だったわけです。
そこで、赤池さんがこのころ提案したのは、こういうモデルを考えてしまえ。季節調
整だったのでもうちょっと複雑なモデルなんですけれども、平均、トレンドを推定する
ものと考えると、y を f とイプシロンと考える。この f はパラメータだと思うわけです。
そうすると、当然データが n かといったら、パラメータは n 個あるし、ノイズも n 個あるわけで、これはそのまま従来の最小自乗法、あるいは最尤法では意味のある解が出な
いというのは当然です。
◎Smoothness Prior
しかし、何も解が出せないかというとそうではなくて、昔から知られているよ
うに、※ペナライズ・ビー・スクェアズという、ここの観測値とパラメータの差の自乗の他に、何らかのペナルティ項をつけて、うまく重みをつけてやると解けるというのがある程度知られていたわけですね。統計の分野では、I・J・グッド
とかシラーという人がいますし、文献をたどっていくと、実は 1923 年ごろのビタカという数学者ですけれども、エジンバラの人ですが、その本にも実は書いてあったんです。
そういう方法があるというのがわかるけれども、やっぱりここまでの問題、重みの係数をどうしたらいいかというのもなかなかわからないし、それを決めるロジックというのはなかったんです。
◎ベイズモデルの観点からの選択
赤池さんはこういうふうに考えたんです。これに－2σ 2 分の 1 を掛けて、指数、
exponential をとってやるとこういう形になる。すると、これはたちまち見える
わけです。これは正規分布です。前の係

66

数が抜けていますけれども、正規分布、こっちも正規分布。そして、これはデータの分
布で、こっち側は f に関する事前分布と思うと、ちょうどこういう形のデータ分布と事前分布の積になっているということになります。
そういう意味で、今まで解くのが難しかった部分が、ベイズ的解釈をすることによって、f 自体は事後分布を求めるという操作だし、さらに、このλ 2 の決め方に関して ABICという基準を情報量基準の観点から出されたのですね。
◎時系列的解釈と状態空間モデル
私は時系列解析をやっている人間で、時系列では状態空間モデルというのがよく使われまして、例えばカルマン・フィ
ルタなどですね。そうすると、時系列屋から見ると、実はこの基準というのは、
この 2 つの式になっているのです。これに対応するのがこれです。自乗の和をペナルティにするということは、v が正規分布に従っている。ここも自乗和で考えているというのは、実はこのノイズに合うように正規分布を考えているという仮定に対応します。
さらに、こう考えてみると、状態空間モデルの非常に特殊で一次元で、しかも KF とか
G とか H が全部 1 で、そういう非常に特殊な場合に相当しているということがすぐわかります。さらに、おもしろいことは、このλ 2 というのが実はτ 2 分のσ 2 ですね。これの分散比になっているということで、スムージングの問題が状態空間モデルを通してほぼ自動的に解けるようになってきたということがあります。
そういう意味で、統計の分野でいろいろな問題がベイズで解けるようになって、しかも時系列構造を持っている場合については、状態空間モデルを使って、従来からの技術ですけれども、それを使って解けるようになってきたということがあります。
◎状態空間モデル
ご承知のように、状態空間モデルについては、カルマン・フィルタというもの
が使える。

67

◎状態空間モデル
しかしながら、実際にはこの線形、正規分布型のモデルではうまくいかないということで、その後、モデルを非線形化したり、非ガウス化したり、そういうことが進んで、一般化された状態空間モデルというのが研究されてきております。
◎分布の近似あとは飛ばしていきますけれども、それに対する計算法というのもあって、後の樋口さんの話であるかと思います
けれども、ここでも計算科学的な方法というのがあって、従来の解析的に、あるいは数値積分でやるというのに変わって、乱数を使ってここのフィルタリングをやっていくという方法も開発されています。1990 年代以降ですが、
そういうことがやられています。
◎地下水位データ（地震の影響の抽出）
これも 15 年ぐらい前に、私がやったのですが、きょう持ってきたのは、実は産総研の中の昔の地質調査所の方と一緒にやった仕事で、榛原というとこ
ろで地下水の観測をずっと 2 分間隔で30 年ぐらい続けているわけですけれ
ども、非常にノイジーで、これから地震に関する知識がなかなかとれないということがあったわけです。
◎移動平均フィルタ
これもやはり非常にノイジーだし、いろいろなエフェクトが入っているので、物理的なモデルだけで分析しよう

68

というのは無理なんですね。一方、エンピリカルだけでいいかというとそうでもなくて、一番代表的な移動平均フィルタをかけると確かにスムーズにはなるけれども、これでは知識がほとんど取れないという状況。
◎成分構造モデル
そこで、ある程度物理的なイメージとデータの両方を使うということで、デー
タは、いわゆるトレンドと言われる部分と、気圧の影響の部分、地球潮汐の部分とノイズになる。それぞれにある程度物理的なイメージを入れながら、気圧の観測値とか、地球潮汐の理論値の線形回帰で書けるというような構造を入れて、それ全体を状態空間モデルで表現して推定
していきます。
◎移動平均 vs．統計的モデリング
これが従来の移動平均によるやつですが、かなりきれいな形。単になめらかになるということではなくて、真ん中を結んだということではなくて、何か意味があるような結果が出てくるということです。
◎地震の影響の抽出
これは、当然雤の影響もあるということで、そこもうまくモデルを入れてとってやると、かなりきれいな結果が出ます。
◎地震の影響の抽出
例えば、こういう観測値が得られたとすると、気圧の影響がこう、潮汐の影響がこうで、雤の影響がこう。これを全部除くとこういうふうになる。こうなってくると、カタログを見ると、近くで地震が起こっているということがわかる。従69

来の方法と比較ですね。
◎降水効果の除去
これは 10 年分のデータですが、左が観測値、右が推計値ですが、こういう結果が出てきて、この辺に信号がありそうだ、
意味がありそうだというのがわかります。
実際にカタログと見比べると、この辺で地震が起こっていて、従来のデータでは、どこが関係あるのか、ないのかわからなかったのが、はっきり出てくるということがあります。
◎地震の影響これは、横軸に距離をとって、縦軸にマグニチュードを置くと、ほとんどの地
震では何も検出されないんですが、この△、○、□のところは、今の方法で水位変化が検出されたということで、しかも斜め方向の関係がありそうだ。距離とマ
グニチュードの関数で関係する。ということで、M－2.45logD、D は距離ですね、を横軸
にとって水位変化を縦にとると、こういうふうな直線が見られるということです。
ゼロでは五分五分だけれども、1 以上だったら必ず出るということで、ここはゼロなんですが、ゼロぐらいから検出でき始めて、1 以上は完全に検出できる。しかも、その関係がほぼ直線的であるということもわかっていますし、副作用として、雤が降ったときの水位の影響、地震が発生したときの水位の変化、そういうこともわかるようになってきた。
おもしろいことは、これはゼロに戻っていないんですね。これは、先ほどのこれで、地震が起こっていないと一方的に水位が上がっているように見えて、それが時々地震が起こるので平衡状態を保っているようにも見えるのです。
◎得られた知見
地質調査所の人は必ずしもそうでもな

70

いと言うんですけれども、これが何かひずみに対応していて、開放しないとだんだん上がっていくんじゃないかということも示唆しているのではないかということが考えられます。
◎統計的ものの見方の変化
そういう意味で、適度に物理的なイメージを使いながら、なおかつ、データの情報をフルに使いながらやることによって、いろいろなことがはっきりわかってくるようになっているかと思います。
◎データ中心科学のグランドチャレンジ
最後に、データ中心科学としては、いろいろなグランドチャレンジみたいなのがあるかと思いますが、一つは大量データを使った予測と知識発見、それから、リスクの管理ですね。それから、物理的なモデルイメージだけではなくて、人間も含めた実世界のシミュレーション、それから、今後、サービス・サイエンス、
そういうところが大事になってくるのではないかと思っております。
◎大学共同利用機関：統計数理研究所
その後、統数研の紹介もありますので、
もし御興味があったら、後でご覧いただ
ければと思います。
以上です。（拍手）意見交換○司会

どうも北川先生、ありがとうございました。

さて、北川先生のただいまの発表について何か質問ございますか。小林先生。
○小林

非常にプリミティブな質問で恐縮なんですけれども、私はモデリングというのはほとんど素人なのですが、方向性というのは非常によくわかったんですが、例えば地球温暖化というのが今サイエンティフィックにもかなり蓋然性を持っているということが世の中に受け入れられたと思うのですが、先ほどの地震の例、あるいは地下水の例で71

もいいんですけれども、ある処理をしてモデリングをするとこうなりましたと、これは非常に説得力があるとは思うんですが、でも、それは正しいんですかという非常にプリミティブな質問があったときには、どういう回答になるんでしょうか。
○北川「正しいとは何か」ということにも関連してくるかと思うんですけれども、赤池さんは、それを予測の問題に置き換えたんです。従来の統計というのが真のモデルを求めたいという立場だったわけですけれども、そういうことは一切考えずに、例えば予
測したいということであれば、予測に合った、予測に一番いいモデルを出せばいいだろう。それが true かどうかというのは余り意味がないということなんですね。だから、必ずしも予測ではないですけれども、そういう目的を明確にして、それに合ったモデルをつくっていくというのが我々の仕事である。
予測ということを考えたとたんに、ある意味での汎用性を持ってくるんです。それまでの統計というのは、フィッティング的なので、そのデータに幾ら合わせても、次のデータ、あるいは外挿で役に立つかというのは全然わからないわけだけれども、評価の基準のところで予測能力というのを評価していくと、ある意味での客観性を獲得している
わけです。
○小林

そうすると、受け入れる社会側は、真実なんていうのはないんです、わからないんですと。
○北川

ないものが多い。

○小林

でも、こういう手法で、こういうふうに予測をすると、こうなりますから、それを社会が受け入れるかどうかという考え方ですか。
○北川

そうですね。議論したり、決断したり、意思決定するときの根拠みたいなもの

で、true というのは永久に見つからないけれども、ある程度、合理性を持って、根拠を持って議論しないと。
○小林

予測はこうなんですよということですね？

○北川

はい。

○小林

ありがとうございました。

○司会

他にいかがでしょうか。木村先生。

○木村今の true という存在をもう既に仮定しなくなったと言われた？

○北川という立場が。

○木村

立場が予測の立場ということですか。

ちょっと言葉の矛盾みたいで、予測というのは、当たるか当たらないかわからないわ
けですね？
○北川

はい。

○木村

当たれば、その予測してみて初めてわかるというんでしょうかね。

○北川

赤池さんが情報量規準を出してきたときに、予測で見るということと、もう一つは、予測が当たったかどうかというのを値で見てはいけないと。分布として予測して、

72

それが実際のデータが何回か出てきたときに、分布としてそれが近い、いいものになっているかどうか。一個一個のデータの当たった、外れた、外れないというので議論するのは意味がない。それは偶然ですから、どんな悪いモデルでもたまたま当たることはあ
るし、逆もあるわけですね。
○木村

ああ、そうですか。なんか禅問答みたいなんですが（笑）。

○北川

このモデルを使って将来の予測をしたい、分布の意味で。そのときに、ここが近いかどうか、近い方がいいことは多いかもしらんけど、近いというのは必要でも十分でもないですね。こちらの目的にいいかどうかが重要。
○木村その「予測」が私はよくわからないんですけれども、説明能力の方がむしろ重要じゃないかという気がするんです、予測よりも。だから、あるモデルがいろいろな現象を説明できると。
○北川

それも、予測がすべてではないのはそうだけれども、説明と言ったとき、普通の人はこれ（真の分布）を考えるんです。
○木村

そこは問題ですね、確かに。

○北川

現在のデータを使って、幾ら現在のシチュエーションを説明しても、それが何か一般的な知識になり得るか、直接的には対応しないと。予測ということを考えたときに初めて汎用的な性格を持ち得るわけですね。直接はやっていなくても、ある程度の真理の一面を、ある側面をとらえていない限り、予測はうまくいかないはずです。
○木村

ただ、10 年後の予測というのは、10 年たってみなければわからないですよね。

当たる、当たらないということは。
○北川

それは手続としてこういう方法でやっていると、分布としてはこれがいいですよと。値としては当たるかどうかはもちろんわかりませんし、当然そこで構造変化が起
こると、それはうまくいかないわけだけれども、それはやむを得ないことですね。
○司会

ありがとうございました。

次は、樋口先生にお願いしようと思います。樋口先生は「モデリングの研究事例」ということでご報告いただきます。

73

「モデリングの研究事例」
統計数理研究所

樋口知之

今、北川所長から哲学的なところですっきりしたエッセンス的な話があったと思います。また後半の方で、状態、時系列解析を使いながら、ベイズモデリングの重要性という話があったと思います。所長のすっきりした話で皆さんの頭が非常に清明になられたと思いますけれども、私の話で混乱されないように気をつけながら話したいと思います。
また、最後に木村先生からご質問がありましたけれども、木村先生からいただいた質問というのはいろいろな方々から非常によく受けまして、私も持論があるのですが、その辺でまた議論ができればと思っておりますので、今の私のこの時間内ではお話ししま
せんけれども、非常に重要な問題だと私も認識しております。
今日お話しさせていただくのは事例ですので、本研究所でいろいろやられている事例というよりも、私がこれまで携わってきた、わかりやすい事例を取り扱いながら、先ほど所長からありましたベイズモデルの重要性ということをお話しさせていただきたいと思います。その話の中で、今日、小野副理事長からありました構成的な考え方の重要性、また、木村先生等ありました横断的なもののとらえ方、それの他の分野への刺激剤としての役割、その辺を私の拙い話になるかもしれませんけれども、酌み取っていただければと思います。
◎絶え間ないイノベーションとデータ価値創造
この後にもお話ししますけれども、いろいろな知識を統合していく上で重要だと思われるのは、先ほど所長のスライドにもありましたけれども、スパイラル構
造を自然に達成する仕組み、これが一番重要だと思うのです。これは、鈴木先生の方からもありましたけれども、融合ではなくて融合策ですか、それを明示的に与えるもの、それが絶対的な価値を持つ
かどうかわかりませんが、それを使っていろいろなところでいろいろなイノベーションが起こるようなもの、それを持つのが重要ではないかと思います。
我々は、一つの策としてベイズモデルを使って、スパイラル構造をつくり上げること
でイノベーションを起こすと。シミュレーションを予測したり、リスク解析にしてまた制御等、いろいろありますけれども、このような一連の流れをどのような形で持っているのか、それをしっかりと持つことが重要ではないかと思います。

74◎話題提供きょうは話題提供として、先ほど言いましたようなマーケティング分野の応用、
あとデータ同化、これも一連の時系列解
析の発展系として手法的にあるのですが、きょういろいろお話が出てきましたけれ
ども、物理的な物事の考え方、あるいは
演繹と帰納、その 2 つの異なるものの考
え方をどのようにとらえて、どのようにして生かしていくのか、一つの新しい流れですが、それに関するお話をさせていただきます。
◎社会的要請：Personalization
所長の話もありましたし、持丸先生からも一番最初にありましたけれども、持丸先生の言葉ですと「あなただけ」を「だれにでも」と。この考え方が非常に重要であると。
ここにいらっしゃる方々はもう当たり
前のことなんですが、社会的要請として、個人化技術をいかにつくっていくときの方が非常に重要であると。いろいろなところでニーズがあり、このような個に特化したいろいろな技術を開発していかなければいけない。
下に書いてありますように、あらゆる産業分野、いろいろな分野で、個に特化した技
術をまさに社会が求めている。それに対応できる技術を我々は社会に対して提供していかなくてはいけない。持丸先生の「いろいろな技術をパッケージ化して、組み上げて、これに対応していく」というお話がありましたけれども、我々も非常にそれに同感しておりまして、とにかく個人化技術をつくっていくと。
個人化技術というのは、一人一人に合わせていくだけではなくて、何らかの汎化性を持ったモデルというのを提示しないといけない。そこで、統計的なモデル、あるいはベイズモデルというところが対応できるのではないかと考えています。
◎生成モデルと反転公式、そして自然な

75

循環機能
Y がデータだとしたときに、いろいろなデータが手元にある。それに対してどんなモ
デルがいいか。先ほどのこのモデルは、真かどうか、いろいろなプリミティブなモデルがあったときに、モデルのどれがいいかを比較したいということでモデル選択。しかしながら、先ほど所長の話もありましたが、赤池先生等は、いわゆる個人化技術にもいろ
いろな場面に柔軟に対応でき、一種の汎化性を持ったようなモデル化に気持ちが移っていって、そこで一つの流れとしてベイズモデルがある。
ベイズモデルをどのように考えるかいろいろあるのですが、単純に言いますと、例えば、Y がデータであったならば、そのデータを説明するのに十分なパラメータを用意したモデルを用意する。しかしながら、それは普通にやっていればオーバーフィットになってしまうのは自明ですが、では、何らかのパラメータ X に対して制約を加える。その制約は当該分野での知識なんです。当該分野の知識、いろいろな形でいろいろあるが、それを我々は、このベイズモデルでは統計モデル、確立モデルとして導入する。これはある意味で順問題ですね。X を与えたら、モデルを生成できる。X が生成できる。
また、こちらのデータ分布は物理の方等にも非常に自然で、モデル X があったときにY にどれぐらい合うのか。これは X を与えれば Y が出てきますから、これも順問題です。
ベイズモデルが有用なのは、この 2 つの生成モデルを使って、ベイズの反転公式から
事後分布というのが出てきます。単純なベイズの定義で出てくるんですが、重要なのは、この順問題と順問題をベイズの反転公式で逆問題に解くことができる。
さらに重要なことは、これが X の分布になりましたから、これはまたこちらの方に戻っていって、事前分布になることができる。このベイズのベイジアンモデリング、この有用性は、自然な循環機能をベイズモデル自体が持っているんですね。私は、先ほどのスパイラル構造もありましたけれども、この循環――持丸先生の話ですとサイクルですね。そこを達成する、どのようにやっているのかというのをしっかりと捉えることができる、それが知の統合の一つの策ではないかと考えています。
◎状態空間モデルによる小売店売上げ増
減の動的・静的要因の同時推定
限られた時間で、例えば、私は、こういうわかりやすい小売店の売上の予測というのを昔やったことがあります。赤字で書いたのは横幹連に入っている学会でいろいろ論文を出させていただいたんですけれども、間違えていたら指摘してください。

76◎売上げ原系列（ランチ）
これは、先ほどありましたような、幕張メッセの横にあるレストランの売上を予測する。非常に簡単な問題です。
こういうランチでこういうふうな売上がある。大体 10 万円から 30 万か、これぐらいです。
◎日データの分解モデル（逆問題の一種）
これを Y がデータだったときに、いろ
いろな要因に分解する。
最初は、例えば、t というのは長期的な要因です。これは週効果。月曜日、何
曜日はどれくらい売れるか。雤が降った
り、天気のときはどうかとか、イベント
がどうなったのか。
最終的には、こういうふうにこういうモデルにたどり着くんですが、最初スタートしたときには週効果と長期的な効果。でも、やっぱり天気の効果が必要だねといったら天気。あと、幕張メッセの横にありますから、イベントの何があったというのがあったならば、それを取り込んでいく。いろいろなことをどんどん、現場の知識、あるいは当然取り込んだ方がいいと予想されるようなものをどんどん取り込んでいく。そういう既存の知識をいろいろ取り込むことによって、しかしながら、我々はベイズモデルで統計モデルというのを扱っていますので、モデル自体のどちらがより良いかということをずっと同じ基準で評価していくことができる。そこが重要で、そうすることによって自然にスパイラル構造が達成できるということになります。
◎モデル（週効果）
例えば週効果ですと、いろいろな事前知識として、先週の売上に今週の月曜日は似ているだろう。それを統計モデルとして入れる。あと、詳しくは触れませんけれども、祝日があったときには、直近の日曜日の売上に似ているだろうとか、あるいは祝日の前の日は金曜日か土曜日の売上に似ているだろ77

う。そういうところにただ数値で与えるのではなくて、パラメータを用意しておく。ただ、そのパラメータは、例えば幕張メッセの横はそうだろうけれども、西武球場の横ではまた違ったようにするだろう。
言いたいのは、そういうパラメータを用意して、それを一つ一つ個別化していきます
けれども、基本となるこのようなモデルは非常に汎化性があるわけです。
◎モデル（雤効果）雤効果ですが、この場合、店長が記載したカテゴリーのデータしかありません
けれども、それがどのぐらいに効果があるのかというのをパラメータライズして、
これもデータに合わせるように決めていくということも可能なわけです。
◎モデル（イベント効果）
もちろんイベントがあったときに、幕張メッセですから、幕張メッセでどれぐ
らい入場者数があるという予想入場者数というのをイベント団体が登録する。そのデータベースがあります。それから引っ張ってきて、それを入れることによって、やはり予測能力は上がる。

◎我々の問題の状態空間表現
それらのいろいろなモデルを書き下すと、先ほど所長からありました状態空間
モデルというところに落とすことができます。それで計算することができる。
◎分解の結果最終的にこんなふうにして分解した逆問題を解くことができますが、逆問題を78

解けるというのは、いろいろな知識を注入して、ベイズの定理を使って、その事後分布として出てくる。いろいろなことに分解することができます。

◎結果：原系列、トレンド
かいつまんでちょっとお話ししますと、
長期的な効果は去年と今年はどのぐらい違うのかというのが、このお店の場合に推定することができます。

◎結果：週効果（基本パターン）
例えば週パターンですと、月曜日で、
これは幕張メッセの横ですから、ビジネ
ス街のビルもありますので、月曜日はこれぐらいで、金曜日は売れて、水曜日は
尐なくてどうのこうのとか、これらも推定することができる。

◎結果：祝日効果、祝前日効果
また、店長の勘として、例えば明日は祝日だから、これぐらい用意しておかな
いといけないという勘がありますが、いろいろなパラメータを導入することによって予測能力を上げるようにパラメータを最適化することによって、どれくらい似ているか等を数値的に推定することができます。
◎結果：雤効果
また、雤効果も、雤が降るとレストラ
ンは減りそうですけれども、この場合は79

結果として、天候が悪いと売上が伸びるというのが出てきます。これは、このレストラ
ンはビルと直結しているので、雤が降るとわざわざ外に行かずに中で食べたいという、言われてみればそうですけれども、その効果がはっきりと読み取れます。
◎事例(1):Macworld Expo/Tokyo 2000
結果として、今、それで予測能力いろいろ上げることができたんですが、大外れすることもありまして、これはあまり本題とは関係ないですけれども、例えば、スティーブ・
ジョブスが基調講演をやるときには午前中に客が来て大外れしたとかいうことがあります。
◎事例(2):わくわく県民祭り
あるいは、人がいっぱい来ると、たくさんレストランの売上が上がるはずなのですけれども、県民祭りがあるようなときには、売上は全然伸びない。なぜかというと、試食品、試飲コーナーがあって、あるいはお弁当がこういうときには必ずたくさん出るので、客が来ないとか、これはちょっと脱線気味ですけれども、こんなこともわかってしまうということがあります。
◎マーケティングで活用されるデータ
もう一つの話題として、マーケティン
グ関係は、いろいろな実際のデータともう一つ重要な情報としてコーザルデータ。例えば、店内の大量陳列の有無とか、チラシを配ったかどうかとか、いろいろなものがあります。
◎観測されない非価格プロモーション実施の有無の POS データからの統計的推測法
これは、現在は筑波大学で、以前、流通経済研究所というところで勤務していた方と、あと所長を含めて、こういう応
用数理学会とか統計学会、人工知能は入っていないと思いますけれども、入っているかなと思って、赤にしようかと思ったら、調べたら入っていなかったので、80

間違いだったらあれですけれども、こういうところに出した。
◎使用したデータ：点数 PI と正規化価格の系列
これは、スーパーの出口に平積みすると、何となく安いように思ってしまう、ついつ
い買ってしまう。これは明らかに効果があるのです。それをわざわざお店に行かずに、もちろん行って、アルバイトの人にお金を払って調べればいいわけなんですが、そちらに行かずに、この店側が平積みしたかどうかを推察する。自分はそのデータがないけれども、諸環境の周りのデータや、過去のやり方、パターンを使って総合的に全部合わせることで、自分が持たない情報を推論し、その推論に基づいて戦略を立てるというお話です。
◎使用したデータ：点数 PI×価格掛け率
散布図
横軸は価格で、例えば平積みをしなかったときには、価格も非常に高くて、売上も低いです。でも、前の週に平積みせずに今週したと。だんだん安くして売上も上がる。そういうお店のパターンというのを幾つか用意しておいて、実際は、入れる側は、お店がどんなふうにしたかはわからない。価格と売上のデータだけから、この色づけを統計的に推測する。そうい
うことも可能なわけです。
◎一般状態空間モデル
これは、モデル化すると、先ほど所長の話にあった、一般状態空間モデルというふうになりますけれども、今のいろい
ろなコンピュータの技術を使うと解けるようになると。
◎時系列モデル
これは、こういうふうに時系列モデル、81

ベイズモデル、時系列のところで発展しているのですが、解けるようになる。

◎生成と反転、そしてデータ同化へ
最後に、5 分程度、データ同化というのをお話しさせていただきます。
これは一番最初のスライドの再掲なのですが、このベイズモデルは自然にサイ
クル構造、スパイラル構造を達成できる。
自然な循環機能を持つという、そこの有用性をお話ししました。
ここの順問題のところは、先ほどは当該分野の知識と書きましたが、実はシミュレーションと置き換えてもいいわけです。データ同化というのは、昨今、天気予報やいろいろな地球科学の分野で採用されつつある
技術なんですが、データ同化というのは、ここの部分をシミュレーションで置き換える。
シミュレーションというのは、演繹論法を代表する、いろいろな物理法則等を計算機上で実現し、それをここに入れる。ベイズモデルで事後分布をする。
◎TESD：第 4 の科学、第 4 の方法論
データ同化というのは、ここにありますようにシミュレーションと、先ほどの所長のお話ですと、Data Centric Science。
データ同化というのは、ベイズモデルの枠組みで、このシミュレーションとこのデータ解析の両方をつなぐ技術なのです。
これは、もちろんベイズの枠組みでやっていますので、自然な循環構造が達成できる。
◎生命体データ同化技術
我々は、幾つかのプロジェクトをやっていますけれども、最近、一番力を入れ

82

ていますのは、生命体データ同化。これはペタコンの次世代スーパーコンピュータのブ
ランドチャンネルとしてライフサイエンスとナノがありますが、我々はライフサイエン
スの方のプロジェクトに参加しています。そこではこのようないわゆる生命のいろいろなレベルでシミュレーションモデルがあると。片一方でこういう多様なタンパク、あるいは発現のデータがある。これを、我々は先ほど言ったベイズモデリングで統合する。
◎最尤法に基づく構造学術
さらに、自然な循環構造を持っていますので、例えば統計モデルをやっていま
すから、いろいろなシミュレーションモ
デルが考えられる。考えられるシミュレーションの中でどれがよさそうなのかというのを我々はベイズモデルというところで全部統計モデルで書き下しています
ので、最尤法、いわゆる統計的な評価で構造学習、シミュレーションのモデル選
択、構造学習ができる。
◎“個”にマッチしたシミュレーション
また、個にマッチしたシミュレーショ
ン、例えばナビエストークス、物理でよくあるようなシミュレーションで、実は、例えば水深とか摩擦係数とか、物理の方でパラメータというふうに入れるものというのは、実はよく聞いてみると、みん
な使っているから大体この辺じゃないかとか、あるいは、そもそも境界条件として入れるデータ自体の不確実性というのはさほど重要視していないけれども、このような地球潮汐とか、あるいは津波の場合は、それがほとんどクリティカルなんですね。そういうような不確実性をデータから推察していくということもデータ同化でできるようになる。
◎知識循環と永続的なモデル改良
あと、何度も繰り返しますけれども、循環がとにかく重要である。データ同化
はベイズモデルにのっとっていますから、

83データ同化、シミュレーションモデルとデータのインターフェースですけれども、自然に循環構造が達成されていますから、モデルをいろいろ、データがとられる。それに基づいてパラメータを推定し、評価をし、リモデリングをして、さらにそこから先ですね、
また実験計画を立てられる。デザインができるのです。仮説を生成して、またデータをとる。
我々が東大医科研の宮野先生と一緒にやっているところで、こういういわゆるバイオ
インフォマティックス系の方々と一緒にやっていたのですが、昨年から実際にデータをとってもらっています。それを今まではこちらの分野からこういうふうなモデルを検証したいからというふうに上がってきて、それでこういう流れだったんですが、今回、我々は、どういうふうなところをデザインして、どういうふうなデータをとってほしいかということをこちらからお願いしているんですね。向こうの先生方には、本当にしんどいからやめてくれ、くらいのいろいろな要求をするんですが、ちょっと違った流れというのが生まれてくるのではないかと思っています。

◎受益者・生活者の視点や目線が大切
最後のスライドですが、きょう横幹のいろいろなお話がありましたけれども、
とにかく我々は横幹の横型の科学。あと、個別科学の T 型の人材の養成が非常に重要である。こういうところで生まれたもの、あるいはπ型というのは私は 2 つ書
きましたけれども、よく言われているπ型というのは、こういうのが一つではな
くて、ここで触発されたものがこっちに通用する。ただし、横幹の方では、横の横断的研究分野としての相互作用というのもあり得るわけで、そのときに頭が何なのかというのはよくわかりませんけれども、こうい
うところも出てくるのではないか。
ただし、いろいろな昨今の社会変化を考えると、雇用創出というのが非常に重要になってくる。そこで、産業界にとって魅力的な人材育成をやるためには、最終的には受益者、生活者の視点や目線に、ここだけではなくて、現象の方にもちゃんと興味があるよ
うな人材というのをきちんと供給していかないと、ここだけでもそれなりに非常におもしろい人たちができるんですけれども、産業界にとって魅力的というのは、やはりこういうところ、あるいは T とかπを育てていくことではないかと思います。
長くなりましたけれども、以上です。（拍手）

84

質疑応答
○司会

ありがとうございます。

樋口先生のご報告に対して、どなたかご質問がありましたら。
○小林

幾つか前に、運動方程式のお話で水深、そこで、例えばここで言うとλ b になるんでしょうか、どこにベイジアン的な考え方が入ってくるのか。
○樋口

例えばこういうところですね。これはデータとして与えるところなんですけれ

ども、普通はデータとして与えてそのままなのですが、例えばこういうものが何らかの誤差を持つと。誤差分布を事前分布として仮定します。それでこれを計算します。パラ
メータと考えていただいた方がもっとわかりやすいかもしれませんが、これがパラメータだと。運動方程式が事前プライヤーモデルで、データとして、例えばこういう実際に観測される潮位、それがデータですね。この潮位に合わせるようにパラメータを推定するということで、ここのパラメータがどの程度良さそうかとかわかるし、これに対してまた確率分布を考えれば、これに対して事後分布としてこれがと。
○木村

それが正しいだろうということは、最後は観測と合わせるわけですか。

○樋口

これはもう既に観測をやっていますし、究極のあれでしたら、実際に船で行って直接観測すればいいわけなんですね。そういうことで、一種の補足的なバリデーショ
ンはできます。その場合は、多分、ほぼ確かであったと。これはわかりませんけれども、こういう摩擦係数、これは非常にマクロな量で、真かどうか、そもそも何の量か怪しい
量ですけれども、これに対しては大体妥当であった。
ただ、私が言いたいのは、だからそれが真だと言っているわけではなくて、そこでそういうふうになった、事後分布として。現在の情報ではこれがほぼ確からしいであろうと。もう一回ぐるっと繰り返して、もしそこに不確実性が大きいと思ったら、デザインをして、実際に観測に行って計測して、それでまた知識の精度が高まる。逆に高まらない場合もあり得ると思いますが、そういう循環になっている。
私が言いたいのは、特に従来のシミュレーションサイエンスにおいては、そのような物事の考え方というのは、意識はされていたけれども、真正面からきちんととらえてこなかったのではないか。それはいろいろ話が広がるかもしれませんけれども、物理の教
育、数学の教育で我々は小さいころ非常に勉強してきている。そういうところでの考え方と、真のモデルがあるのかないのかというところですね。その辺があるのではないかと。また議論になればと思います。
○司会

ありがとうございます。

他によろしいでしょうか。
○赤松

最後から 2 番目に、「受益者・生活者の視点や目線が大切」というスライドがあったんですけれども、これとベイズ的な考え方と何か話のつながりがあるんですか。
○樋口

例えば、プライヤーの方で、従来は例えばこういうモデルですと、そのコミュ

ニティの人たちはこれを出発点とするのはオーケーですが、受益者側としてこんなふう

85

にプライヤーとして、経験として、勘として知識がありますね。そういうものを入れ込んでいく。
最初から循環の構造の中にきちんと、きょうは持丸先生の話もありましたけれども、その環の中に受益者もきちんと入れてモデリングしていく。参加できるところを用意しておく。その中で一つのベイズモデルというのが自然に達成できる。いわゆる経験とか勘とか、ややもすると言いっ放しになってしまって、「おまえはそう思うだろう。いやいや俺は違う」とかなりますが、ベイズモデルですと、スパイラル構造で統計モデルを用意していますから、あなたが言う勘とこちらの人が言う勘とどちらが予測能力が高いのか、潜在的な技術能力が高いのかということが言えます。絶対とは言いませんけれども、その確立モデルに従って、いろいろな商品開発、あるいはサービスを提供していけばいい。
そういう意味で、環の中にきちんと入れ込んでいく、あるいはそういう仕組みをしておくというのは重要だと思います。
○赤松

そういう意味では、視点や目線というよりも、受益者・生活者を取り込むことが大事だということなんですか。
○樋口

もちろんそうです。それと、もう一つこのスライドに書いたのは、あまり言うのもあれなんですけれども、きょういろいろ話に出てきましたこちらの横断の科学というのは非常に大事なんですけれども、横断だけで閉じてはいけないと。ややもすると、受益者・生活者の議論、こういうところを忘れてしまって、もともとは横型だったので、横型の強みというのをやればよかったのに、きょう小野副理事長の話がありましたけれ
ども、どうしても研究者は縦型に無理やりして論文を書く方が楽なんですね。
そうすると、横型の学問だったのにもかかわらず、気がつくと縦型の人間行動になっている場合というのがよくある話なんです。それはいけないぞ、ということで、やはり横型は重要だけれども、これも重要で、だけど、このときにこういうことがちゃんと大切だという、2 つ意味があります。
○小野

北川所長のお話も含めまして、予測ということが大変おもしろくお聞きしました。というのは、シンセシオロジーも、書いた論文の価値をどう評価するかというのは大問題でして、通常の第 1 種の基礎研究の論文ですと、実験に合ったか、合わなかったかというので、明確にその研究の価値が判断できるんですね。説明できたか、できなかったかと。
ところが、シンセシオロジーの方は社会に役に立つと思ってやっているわけですね。
社会での有用性というのは、実は社会に受け入れられるかどうかというのは、まだ論文を書いた段階ではわからないんですね。ある意味予測なのです。そこの価値を我々もまだまだ見つけておりませんで、そういう意味では、先ほどから論点になっている予測とモデルの良さというのは、現状にフィットしたからいいんじゃない、とおっしゃってい
たところは大変示唆的で、この後の総合討論でも教えていただければと思うんです。予86

測、ベイジアン、スパイラルで回していくときに、どちらの方が有利、あるいは価値があるかということをどういう軸でもって評価しているか、ということなんですけれども。
○樋口

それを我々は今ずっと発展できるベイズの枠組みでとらえていますけれども、※同層(ドウソウ？)的にそれを実現するいろいろなやり方というのもあるでしょうし、私が言いたいのは、ベイズでスパイラル構造を自然に達成し、そんなふうにしてやっているんだということをきちんと理解しているということが重要だというお話をした。
我々はベイズでやっているということです。
○小野

私がわかっていないせいなのだろうとは思うんですけれども、スパイラルを一回回しましたと。そうすると、回す前に比べて進歩しているかどうかというのをどう判断するか、それはかなり明確に言えるのですか。
○樋口

それは明確に。それがあるからずっとぐるぐる回っていくということです。

○小野

それが何かということが、ちょっと、私、理解できなかったものですから。

○樋口

いろいろな形で語られることは、我々は統計モデルをやっていますので、尤度という観点、潜在的なモデルの記述能力を測るもの、それで比較するという立場に立っていますけれども、違った立場をとる人もいるかもしれませんけれども、それはもっとメタなレベルですね。我々はこの評価基準、こういう情報量規準で評価しているんだと。
ただ、それも絶対的なものであるわけじゃないですけれども、どういうふうにしてやっているのかということをきちんと明確にして、それを理解しておくということが重要だということを言いたいんです。それが「絶対的なもの」ということを主張しているわけ
ではありません。
○中島

中島です。総合討論に持ち越した方がいいのかもしれないですけれども、今のお二人のを聞いていて、私はどうもすれ違っている議論のように聞こえていて、小野さんのおっしゃっているのは、今いくら合っていても、明日違うかもしれない。特にシンセシオロジーなんかで将来どうなるかというのはわからないという話だと思うんです。
それはベイズでも統計モデルでも何であろうと同じだと思うんです。今までのところはフィットしているけれども、明日新しいデータが出たらよくわからない。
クーンのパラダイム論によく出てくるのが、毎日餌をもらっているアヒルが、明日どう思うか。餌をもらっている日が長くなればなるほど、私はずっと生かされるんだという予測をするか、これは殺されて肉になる日が近づいたと思うかというのは、モデルによるんだ、という話で、これは検定不可能なんですよね。
じゃ、モデルの良し悪しは何だといったときに、説明能力――これもまた何だと思うかですけれども、我々がみんな納得しているかどうかというような話だろうと思うのが、多分シンセシオロジー側の立場で、それに関しては納得以外の検定法はないんじゃない
かなと思っているんですけれども、多分、後の議論の方がいいのかもしれません。
○司会

ベイズの立場から何か今の質問に答えられますか。

○樋口

納得というのは、どういうふうにして。その納得という……。

87

○司会

所長は何か。

○北川

納得とか、いろいろな人が主観的なモデルを書いて、それぞれの評価基準を持っていたときに、どういうものがあれば共通の議論ができるか、ではないかと思うんです。間主観性とか言われていますけれども、それぞれの人が主観的なモデルを持っていったときに、例えば統計では情報量規準というのがあるのですが、それは主観的なモデ
ルをある意味で客観的に測れる基準なんです。それは絶対的な基準ではないけど、複数のモデルがあったとき、どちらがいいというのがわかる。それをつないでいくと、ある程度、客観的に限定はあっても、議論はできて、どちらがいいかというのはわかると思うんです。それがあれば、初めてワンサイクルしたときに良くなったということが言えるし、ある基準、手続に従うと必ずいいモデルが出てくる。それはいつまでたってもベストに行くという保証はないけれども、前よりは尐し良くなっているということがわかると思います。
納得というのも、尤度というか、このごろ納度（ノウド）とか言っているんです。納得の納。plausibility とか言って、赤池さんが提案しているというのもあるんですけれども、それをどうやって評価するかはまだ確立していないけれども、尐なくとも尤度のところは、ある条件付けのもとではモデルの良さというのが客観的に測れる。そうすると、始めて主観的なモデルの相対比較が共通の議論としてできるということになっているのだと思います。
そういう意味で、モデルが主観的で評価基準がそれぞれ主観的だったら、何も比較できないわけですね。だから、どっちかを固定しないといけなくて、制限はあっても固定するというのが大事だと思うんですね。
○中島

その評価基準は対象にあるのか、どっち側にあるのかという話だと思うんです。

従来の科学は対象の側に評価基準があるだろうという認識ですね。見ている現象の側に。
実験科学はそういうことですね。だから、そうじゃないような話もあるということで、こっち側にしか尤度が入れられないような話ってあるでしょうと。
○北川

データがあるということですね。

○中島

データも、今あるデータはいいですけれども、明日のデータはわからないわけだから、そこの尤度は明日にならなければわからないという話でしょう？
○北川でも、条件はあるにしても、情報量規準というのは通常の尤度とは違って、予測したときの次の日の良さをある意味で評価していることなんじゃないですか。
○中島だから、さっきのアヒルさんは、データが積み重なれば積み重なるほど、生きる確率が高くなるのか、死ぬ確率が高くなるのかは主観モデルの違いですね。どっちのモデルがいいか、アヒルの例に関して言うと、測れないですね。
○北川

それはわかります。

○土谷

それは、アヒルがどう思っているかということと、客観的に見てアヒルの運命がどうなっているかということは、また別の問題ですね。

88

○中島

そうです。客観的はないわけですね。

○土谷

アヒルだから、1,000 羽観測できれば、どういうことになるかがわかるんじゃ

ないかと思うんですが。
○中島

1,000 羽いるか、ですね。

○土谷

1,000 羽いないから大変なんですね。

○中島

1 羽だけしかいない。

○土谷

再現性がない現象を扱うときにはそういうことになる。

○持丸

産総研のシンセシオロジーで扱っている中には、最終的なシナリオの成果が可観測ではないようなものもあるわけですね。社会がハッピーになるとか、ハッピーの度合いをどうやって測って、最終的にその予測度合いにどう尤度を計算するかというのがよくわからない。これが確かに厄介なところで、私は、もともと北川さんや樋口さんの発想に近いですから、基本的には、予測をして、そのモデル自身は何か仮の姿で、最終的にそのモデルが機能した結果の予測が評価できればいいというのは非常に合理的な判断だと思うんですが、それですべて残念ながらシンセシオロジーの事例が当てはまるわ
けでもない。そういう事例を扱っているケースもあるし、もうちょっと可観測じゃない
ような目標を立てるケースもあって、それについてはシンセシオロジーも考えていかな
ければいけないと言えばいけないですね。可観測じゃない、先ほどの話じゃないですが、シンセシオロジーだから構成学という一つの手段がやや主観的なところがあって、その結果、最終的にそれが社会に及ぼす効果も今のところ可観測じゃないという中でも、一応、我々は手段をそれでも蓄積していくことが最終的に構成学を何か成していくだろうということを考えているわけですが、それと同時に、ぞうやってそれを評価していくかということも考えていかなければいけないんです。
○司会

そろそろフロアも交えた討論に入るのがいいようなタイミングですので、ここからは総合討論に移りたいと思います。総合討論の司会は、産総研の小林理事にお願いいたします。

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総合討論○司会（小林）産総研の理事の小林でございます。シンセシオロジーの副編集長も仰せつかっておりまして、今日の議論、残り約 1 時間ぐらいです、もう既に総合討論に入ったような感じがいたしますが、話を進めさせていただきたいと思います。
初めは、ご講演いただいた方にパネル討論形式も考えたんですが、せっかくこれだけお集まりいただいていますし、議論も大分進んでおりますので、この形式で議論する。
前の方はできるだけ後ろを向いていただいて、横の方はできるだけ中央に寄っていた
だいて、尐し真ん中の方に寄っていただければと思います。
どういう議論をするかですが、先ほど鈴木先生の方からお話がありましたように、今日は 3 つの組織からそれぞれシンセシオロジーの方法論、構成的方法論、知の統合、モデリングというお話がございまして、まずは共通に議論をしたい、共通でこうですよねというお話がかなり出てきましたが、そのあたりのお話が一つ。
それから、ちょっと違うんじゃないかというか、やや視点が異なるのではないか。む
しろ違う面の議論。
それから、最後は、木村先生の方から、例の「場」というお話がありましたけれども、こういう集まりをぜひ次の試みに続けていけるようなご提案なりがいただければと思います。
それで、せっかくでございますので、今、お手元にお配りしているのは、今日ご出席の方々のお名前と所属です。それから、席も書いてございます。恐縮なんですけれども、最初の 20 分ぐらいを使って、ご出席の方々皆様お一人ずつ、ご所属とお名前と、今日の90講演に関してでも結構ですし、あるいはこういう試みに対するコメントでも結構ですし、一言いただいた上で、先ほどのようなお話を進めさせていただきたいと思います。
申し遅れましたが、私自身は産総研におります。昔は旧電総研というところにおりま
して、大学は先ほどの物理と言っていましたが、光物性をやっておりまして、最近では
光通信デバイスやシステムとかということをやっております。途中では放射線とか半導体もやりました。基本的には物理系のバックグラウンドでございますが、この数年、産総研の中で「評価」ということを担当させられまして、評価の面、こういうシンセシオ
ロジーというのも第 1 種基礎研究の一つのエビデンスというもので必要ではないかというところで関わってきた者でございます。
それでは、ご発言の方はよろしいですね。先生の方から回していただけますか。
これは回していただいて、ご所属、ご指名、それからコメントをぜひひとつお願いいたします。
出席者からのコメント○舩橋

日立製作所のシステム開発研究所の舩橋と申します。私は横幹連合ということでこちらに出席させていただいております。
私自身は、もともと制御とかシステムとかいう分野をやってまいりまして、先ほど鈴木先生のお話にありましたように、企業におりますから、何でもインテグレートしなくはいけない、そうでないと物事をつくれないというようなことをやってまいりました。
自分のよりどころとして、システム工学だとずっと言ってきたんですが、それが何だろうというのは、ずっと自分で疑問に思っていたところで、システム工学というので、私どもの親分もいろいろ本を書いたり、自分でも書いたりしているんですけれども、NASAのシステム工学から何が変わっているんだ、何が敷衍してきているんだというところが悩みでずっとやってきました。木村先生が横幹連合ということを立ち上げられて、『Synthesiology 』という雑誌が出るということで、その分野が新たにいろいろな角度
で深まってくると大変うれしく思っています。
これだけ皆さん集まっていろいろお話しになっているので、世の中どうなっているのかと。システム工学、※インコースという団体があって、そこでもう一度システム工学
を見直そうということを今やっているんですけれども、もっとアカデミアのところでどうなっているんだと。不勉強ですけれども、ETH ではトランスディシプリナリティとかいうのを数年前にいろいろ議論したというのがあるけど、その後全然進んでいないとい
うこともありますので、ぜひその辺もいろいろ教えていただければと思っております。
○司会○原ありがとうございました。
東京大学の原でございます。今、横幹連合で機関紙「横幹」というのを年 2 号出

しておりますけれども、それの編集委員長をやっております。そういう意味で、シンセ

91

シオロジーをどうするかということは、きょうの私の大きな興味の一つの部分でございますが、横幹連合としては、尐し普遍的な縦型を貫く概念とか方法論みたいなものをもう尐し学問的にということは、私個人的にはずっと思っていまして、そういう論文が集まればいいなと思いつつ、なかなかそこにいかない。
もう一つの軸は、社会のためにという問題解決型で、そちらはどちらかというと、今、
シンセシオロジーの方でやられている方向かなということで、そういう 2 つの側面というものをうまく盛り上げられてきたらいいかなと思っています。
もう一つ、北川先生のお話で、モデルが実体の表現から機能の表現にということは、「もの」から「こと」へということで、先ほどの議論の中からいくと、どちらかというと、モデルは予測のためにあるというよりは、むしろ機能を実現するためにあるんだという拡大解釈すると、一つの何かつながりが出てくるかなという印象は持ちました。
以上です。
○西村

東邦大学医学部の西村でございます。

私は、今日は横幹連合の理事をしておりますけれども、担当は広報関係でございまして、要するに、この方面の考え方をどうやって、一般もそうですし、専門家向けでも普及をしていったらいいんだろうかということに関しては、まだこれぞというものが全くありませんので、ここでいろいろな方々のお話を伺わせていただいて、またそれをまとめにかかるというのが一つの今日来た使命ではございますけれども、きょうこういうお話を聞いたからといって、尐し良くなるでしょうけれども、それによってこれぞというものが出てくるわけでもないし、常にスパイラル状に進化をねらうという立場でございます。
もう一つは、私は今、医学部におりますけれども、専門はメディカルエンジニアリン
グ、もともとエンジニアリングの方の立場でございまして、現在やっている仕事も生体
計測生体制御で脳機能の研究というのが現在の専門でございます。
私は工学部から医学部の方に移りまして、いろいろな意味でカルチャーショックを受けたのでございますけれども、やはりこの横幹連合の中にいましても、あるいは横につないでいくというようなことを考えられたときに、根底にあるのは人間なんですね。つ
まり、人間の価値観というのはどうしても避けて通るわけにいかない。
ただ、さっきからお話を聞いていますと、人間の価値観は多様ではありますけれども、じゃ、完全にばらばらかというとそうでもなくて、その中に共通のものもあるわけです。
ですから、そういうものを見つけ出していくというのも一つの横幹的な発展を支える人
間理解という意味での一つの視点ではなかろうかという立場で加わらせていただいております。
ただ、具体的なことはまだ申し上げられませんけれども、例えば、さっき木村先生のお話の中にちょっと出てきたんですけれども、お互いに理解しようと思ってもなかなか難しいんだけれども、そばに専門家がいて、その人からサジェスチョンを受けることに92よって、その人は門外漢であっても、その方向に足を突っ込んでいくことができるというようなことは日常的に皆さん経験していることではなかろうかと思います。そうすると、人間と人間とが接触するということは、何かそこに非常に強い意味を持っているのではないか。これが何であろうかということも非常に興味の対象にしていただければというふうに私は願っております。
以上でございます。
○藤澤

統計数理研究所の藤澤と言います。若輩者の私がこういうのに参加して大変申しわけないと思ったんですけれども、もともと数理畑にいまして、だんだん遺伝学のデータを触って解析を始めたのですが、そうすると、本当に縦軸と横軸が完全に重なり合うところでものすごく価値観が違っていて、かなり迷うこともありまして、たまにこういう集会には参加させていただいて、違う価値観の人がぶつかったときに、どうやってお互い解消していくのかという助けになればと思って参加させていただきました。どうもありがとうございます。
○大倉

芝浦工業大学の大倉でございます。

横幹連合の会誌「横幹」の副編集長という立場もありますが、私は横幹連合の中で「知の活用担当」と称しておりまして、どちらかというと、知の統合担当の先生方が多いので、私は活用担当と称しているんですけれども、活用というのは、個別に活用するというわけではなくて、きょうの北川先生の言葉で言うと、“汎化”になるかなと思うんです
けれども、それを活用するという立場でいようと思いますので、今日は統合の方を勉強するという意味で参加させていただきました。
あと、きょう、いろいろなお話を大変興味深く聞かせていただいたんですけれども、活用するにもいろいろモデルをつくったりすることも多いので、今日の北川先生の説明にあった、まさにああいう感じでモデルを使っている、ああいうふうに知識としてしっかり体系化されていなかったんですけれども、きょうスライドを拝見して、自分がやっているモデルの立て方、モデルの使い方というのはまさにあの北川先生のスライドにあったような使い方をしていたんだという形で、自分の仕事自身もいろいろと整理がついて大変勉強になりました。
あと、最後の方の中島先生からのアヒルの話、それと持丸先生から「ハッピー」という言葉が出てきましたけれども、私は今わりと感性工学の方でも活動しておりまして、
要するに客観的に見てハッピーがどうかが重要ではなくて、本人がハッピーと思うか。
さっきのアヒルも、まさにそのとおりなんですね。どっちの考え方で生きている方が本人にとって満足度が高いかだけの問題かなという気がしていて、つまり真に近いかどう
かじゃなくて、さっき、いろいろな方のものの見方という話が出てきましたけれども、そういう視点で物を見るというのは、従来の工学などでは尐なかったのではないかなと

93

思っています。
さっき舩橋先生から、システム工学、自分がやっていることは何だろうという話が出てきましたけれども、私もずっと自分がやっていることは何だろうと思い続けてきました。芝浦工大は今 10 年目なんですけれども、その前は 10 年ぐらい SE をやっていて、その前は 6 年ぐらい日立製作所で植物工場をやっていて、最近、植物工場がやっといろい
ろなところで、私が 25 年ぐらい前にやっていたことがやっと今実用化されていて、でも、基本は私たちが結構、中研でいろいろとったデータがわりと生きているんですね。今になって花開いているなと、新聞とか見て、ちょっとうれしかったりするんですが、自分がやっていることは方法論だったので、ずっと変わってきていないつもりなのに、アプ
ライする先が変わると、「また変わった。また違ったことをやっている。一体あなたは何をやっているの？」みたいな感じがあったんですけれども、横幹連合のおかげで、方法論というのが一つの価値だということを認識できて、それ以来、わりと自信を持って生きているところがあります。
それから、感性工学で言うと、持丸さんのメガネのデータ、そのとおりだったと思う
んですけれども、物理現象が正規分布していますが、そうじゃなくて、特にさっきの 4
タイプというのは物理的なことだったんですけれども、感性の場合だと、5 段階評価でも平均 3 といっても、1 の人が半分、5 の人が半分で平均 3 ということがあり得て、だから、クラスターとかそういうのをよく使ったりして、最近、感性工学をやるようになって、統計とか使うようになったりして、統計って大事だなと思っています（笑）。
以上です。
○司会

ありがとうございました。

では、中島さん、お願いします。
○中島

意見はもう言っちゃったので、立場だけ言っておきますと、公立はこだて未来大学が主な所属なんですが、産総研のサービス工学研究センターの方もやっていて、シンセシオロジーの編集委員をやっていて、横幹連合は、昔は情報処理学会の副会長をやっていた時代に出て以来、おつき合いさせていただいています。それから、統数研の樋口さんとは、「知の創成と情報社会」、さきがけですけれども、これで一緒ということで、きっと私は横幹型人間なんだろうと思っています（笑）。
○池田

統数研の池田です。もともと計数の出で、理研にもいまして、知っている先生

方が何人もいらっしゃるのですが、こんなに下から数えて早いとは思わなかったので、ちょっと居心地は悪いんですが（笑）。
最初のお話の方では、構成的研究方法論ですから、新たなこの分野をどうつくるか、あるいは評価方法まで含めて議論しようということですし、木村先生のお話の知の統合というのでは、研究というのはこうあるべきだというような内容だったと思うので、そ94

ういうのはやっぱり一流の方が話すと格好がつくんですが（笑）、勉強させていただきます。
○司会ありがとうございました。どうぞ。

○土谷

統計数理研究所の土谷隆と申します。

私自身は、最適化とか計算とか、そういうことをやってきまして、とはいっても、いろいろなことに興味はあって、本当に横断型という考え方が大事――これが大事だと言うのは簡単だと思うんだけれども、本当に何で大事なのかよくわからないんですね。だから、よく考えてみると、横断型という考え方を信じているんですね。そういう感じで思うんですけれども、統数研みたいなところにいると、領域と方法論と両方あるわけで、私は方法論の方をどちらかというとやっていて、でも、領域の方もできるだけやるように心がけてはいるんですけれども、世の中全体としては、問題は領域から入ってくることの方がずっと多くて、例えば一緒に研究しようと思ったときに、自分はこういういい
計算方法があるとか、そういうふうに思ったときに、そういう問題が直接自分のところには、心がけが悪いということもあるのかもしれませんけれども、なかなか来ないということはあるかなと思いますね。
その辺のところは、研究者の立場としての問題点もあるのだとは思うんですけれども、
世の中、数理的な問題があったときに、私は制御、私は信号処理、私は統計、こういう問題では明らかにないわけで、やはりどの問題でも、来たら「とりあえず受けますよ。
受けて頑張って解きますよ」というような、もっとブロードに問題を受け入れる。要す
るに、そこで数理が問題を解決できるかどうかというのは非常に難しい問題で、これはなかなか難しいことがあるなと思うんですけれども、そういうことが大事じゃないかなと思っていて、そういう意味で横幹みたいなインフラができるということは非常に大事だし、そこから情報を発信したいことは、要するに、この分野の問題だから、この人の方に行こうというのはやめようと。もっと数理というものをブロードにとらえて、モデ
リングの数理とかモデリングのアルゴリズムとか、「モデリング・数理・アルゴリズム」と私はよく言っているんですけれども、そういうものも信じて世の中に役に立ていける、または学問の方で重要な貢献をできるように、そういうことができればいいなと。これが私の夢ですね。これが正しいとは言いませんけれども、一つの夢だと思ってやっております。よろしくお願いします。
○司会

ありがとうございました。

では、内藤さん、お願いします。
○内藤

産総研のサービス工学研究センターの内藤です。シンセシオロジーの方では、連携担当の幹事をやって、あまり機能していない部分もあるんですけれども、今回の事
務で皆さんの連絡をとらせていただいたところです。
先ほど中島さんから、サービス工学研究センターの顧問をやられているというお話も95

ありましたけれども、実はこの中に 5 名、サービス工学研究センターの関係者がおります。先ほど若輩者というお話がありましたけれども、私も相当な若輩で、下から片手指3 本以内ぐらいに入るんじゃないかと思うんです。私のような人間が、中島さん、赤松
さん、持丸さん、本村さん、上田先生も実はサービス工学研究センターの関係者なんですけれども、このような野武士をなぜ一緒にできるかといったら、多分、共通の方法論があるのではないかということだと感じています。
ちなみに、私は全く関係ない地質がもともとのディシプリンなんですけれども、情報、
人間工学、もろもろいる人間がなぜ同じフィールドで仕事ができるかというと、やはり何か共通の方法論があるんじゃないかということをすごく強く感じます。同じように統数研の方々と議論させていただいておりますし、今後こういう方法論をいかにつくっていくのかということをもう尐し考えていきたいなと思っています。
もう一点は、きょう、いろいろあって出たり入ったりしていたんですけれども、非常に驚いたのは、樋口先生の横型πの縦は一体何なんだろうと、あの問いが私はすごく新鮮でした。あれを真剣に考えていかなければいけないんだろうなとすごく思っています。
なぜかというと、鈴木先生のキュービックがありましたね。キュービックは実は下から上がってきたんですね、鈴木先生の場合。我々はどちらかというと、キュービックは上から落ちてくるんじゃないかと。要するに目的があって、横断ができ、技術があって、そこから個々のディシプリンが再定義されていくというふうに考えたときに、我々はむ
しろキュービックは上からくるんじゃないかと。それがまさしく“社会”とか“生活者”
とかというキーワードでいろいろなディシプリンが再構成されていくということかなと思っていましたけれども、漠然と思っていたのが、あの横型πの縦は何なんだろうという質問で、自分の疑問が初めてわかって、これからもう尐し考えていきたいと思います。
よろしくお願いいたします。
○司会○椿

ありがとうございます。
統計数理研究所のリスク解析戦略研究センターにおります椿と申します。横幹連合の理事でもあるので、どっちの立場でということもあるんですけれども、きょうはぜ
ひ統数研の立場ということもありまして、統数研ということでやらせていただきます。
もっとも私は、商売といいますか、何がプロフェッショナルかといったら、統計学者というよりは、ほとんど統計家というものじゃないかと思っています。今まで、大学、修士を出て以来、いろいろな領域の人といろいろな問題を議論するということだけで生きてきて、お医者さんとも議論したし、リモートセンシングの方とも議論したし、官庁の統計の方とも議論したし、薬害事件の患者さんとも議論すれば、一方で製薬会社の人とも議論するという、いろいろな方々と議論してこういうところに出てきた。
そうすると、統計屋として生きていく場合には、その場の方々の価値観とかいろいろなものが、昔、お医者さんとつき合ったときは、「おまえに方法を聞かなくも、自分たち

96

は十分勉強しているから、我々の臨床の論理のしもべになってくれ」ということを強く言われて、そのとおりかなと思いながらずっと 10 年ぐらいやっていたこともあるんです。
今申し上げたことは、我々、統計というのは、さっき所長、副所長おっしゃられたよ
うに、一つの科学の文法に従って、一定の物事をどう認識するか、どう予測するか、予測のかわりさっきのようなにアクションというようなことをどう適正化するかということに対して資する一連の方法論の体系を扱っているんだろうと思うんです。もちろんそれ以外に、さっきから議論があったような形で、予測以外に発見というようなことですね。逆にモデルに合っていない事実というものを発見する機能をモデル自身は持っているわけで、そういうような非常に汎用性のあるツールをやっていると自負しているわけですけれども、ところが、一般の方々とつき合っていて何が一番違うかというと、そこにはいろいろな議論があるけど、価値観があるわけです。
きょうもいろいろあったと思うんですが、認識をするという行為というのは非常に普遍的な行為であるのに対して、デザインとか設計というものは一定の価値観のスコープを制約して成立する概念なわけです。この制約したものの中でどう応えていくかということがいわゆる社会のための学術、設計科学と、これは横幹連合の中で、私は洗脳されたことの一つなんですけれども、そういう部分で、そこの理論武装というのが統計を生業として生きていた中で尐し欠けていたのではないかと。
そうすると、設計科学をどう構築するかというときに、今までの工学を超えて、一般
的な設計科学を構築するような普遍的なプロセスというのがあるだろうというふうに最近強く認識しています。それが今の横幹連合の一つの大きな活動ではないかと思うんです。きょうも出てきていましたけれども、価値を選択する、今、世の中の価値がどうであるかということじゃなくて、将来のデザインのためにどのような価値を選択するかということに関して、やはり一つの普遍的な方法論があると。
その次に、価値を選択して、我々の世界あるいは制御の世界でもいいですが、一連のモデルにする。価値を実現するためのモデルをつくるというところに一つのかなり普遍的な方法論がある。そのモデルの中でアクションというものを適正化し、最適化していくということにもちろん制御論最適化といった一連の方法論がある。
一方で、モデル上で実現した価値を社会の中にどう投入するか、インジェクションのようなものについては、私が知る限り、非常に横断的な技術が不足している部分じゃな
いかと思うんです。モデルと現実の間のミスコミュニケーションが非常に大きな問題を起こしている。
先ほどからの人材開発においても、π型人材、もちろん大切なんですね。我々統計屋
は、さっきのように、お医者さんと話せば、毎日怒られっ放しなんです。ここの接点におけるコミュニケーションは重要なんですけれども、ずっと感じていることは、価値観のある世界と価値観のない普遍的な世界、理論の世界と認識科学の世界と設計科学の世界をつなぐ分野の人材というのも極めて不足しているのではないかという印象です。先97

ほど鈴木先生がおっしゃられた横幹的な人材というのがそういうことをつなぐ人間であるとすれば、新たなタイプの人間、人材、研究像というのも必要なのかなと思って、きょう、途中からの出席で大変ご迷惑かけたというか、不遜なんですけれども、そういうことをいろいろ考えさせていただいたいいチャンスだったと思って、またぜひこの種のコミュニケーションができればと思います。
○司会

ありがとうございます。

本村さん。
○本村

産総研サービス工学研究センターと持丸と同じくデジタルヒューマン研究セン

ターの両方兼任しております本村です。
きょうのお話は、私、日ごろ樋口先生を初め統数研の皆さんには非常によく勉強させていただいていますし、産総研の中でベイズ、ベイジアンという意味では、きょうのお話はどれもぴったりはまって、椿先生がおっしゃられたような確率的な意味での制御という統計的な意味での制御、そういった意味でも、きょうのお話は非常にツボにはまりまして、もしこれに何か 1 つピースを加えさせていただけるならば、ベイズ的な制御の中で、最近のベイジアンネットワークを使った統計的な学習と制御を考えると、“因果”というものが避けられないんですね。それが従来の決定的な因果ではなくて、データから帰納的に浮かんでくる確率的な因果構造というものが、もしかするとそれを使った次の制御モデルに発展する何か中間地点になればなと。これは計算機を通じてデータの観測とアクション、これがインターネットの場合には両方が同じチャンネルを通るわけですね。そうすると、その母集団とモデルの間の乖離がどんどん小さくなってくるのではないかと。こういったことがきょうの議論にもし関係してくるのであれば、今後非常に楽しみだなと思いました。ありがとうございます。
○司会

ありがとうございます。

○村上

産総研デジタルヒューマン研究センターの村上と申します。

持丸さんから案内メールがきまして、講演者の内容と横幹連合についてもちょっと調
べて、とてもおもしろそうだったので聞いてみました。
内容的にはとてもおもしろかったんですが、聞いているうちに、昔は哲学史しかなかった一つの部門を、2000 年、3000 年のうちにいろいろな分野に分けて、またそれを一つに戻そうということじゃないかなとちょっと思ったんですが、その中で統合するに当たって一番大事なのは、目的じゃないかなと思ったんです。これはもう既に何回かできている話で、先ほど NASA の話も出たように、エジプトのピラミッドをつくるときにも知の統合もありましたし、月に人を送り込むときも知の統合もあったはずなんですね。
なので、ある大きな目的があれば、人間関係すらも超えて、いろいろな分野の人が集まって、それに向かって進むことができるんじゃないかなと思ったんです。それ以上の98ことを考えてやろうとしているんじゃないかなと思って、まだはっきり目的がよくわからなくて、そういうことかなと思ったんです。日本の場合だったら、自殺の数を半分にするとか、あと、中学校のいじめをなくすとか、日本人初の火星に行かすとか、そうい
うはっきりした目的があれば、それにいろいろな人が集まって、問題としては、どうい
うふうにお金とその人たちを集めればいいのか。知の統合は自然にできるんじゃないかなと思っています。
○司会

ありがとうございます。

では、上田先生の方に回していただけますか。
○上田上田です。私は東京大学の人工物科学研究センターにおります。

きょうは後半からしか参加できなかったんですが、ご案内をいただいて、ぜひと思って駆けつけてまいりました。
というのは、きょう 1 時から講義をやっていまして、本郷でマルチエージェントシス
テムというのを教えているんですが、私のマルチエージェントシステムは創発型なものですから、一般の中ではある特徴があるわけですけれども、正月の前、学生に、私の最終評価の 30％の点数があるよという、毎年いつもレポートを出させるんですけれども、今年は「サブプライムローンに始まって起こった金融危機について、限定合理性とネッ
トワーク外部性の観点から論じよ」ということを工学系の学生に出した。それは結構楽
しんで読める内容があったんです。
ちょっと話を戻しますと、私は今、人工物センターの中で、これは吉川先生が概念を提唱されて、そもそも最初から、領域の統合をしなければ問題は何も解決できないということを言われていたわけですけれども、脱領域というのを標榜しているところですから、まさに横幹連合もそうですし、シンセシオロジーの方でも問題意識を共通しているのを比較的長く、それと苦労しながら戦っているセンターです。
私自身は、共創工学という研究部門を担当しているんですが、共創というのは共に創りながら問題を解決するところなんですけれども、それで研究をしておりますし、それから、申し遅れましたけれども、シンセシオロジーの方でも編集グループの中に参加させていただいておりまして、いよいよ本当に一つ審査をしろという宿題が出てきています。やらせていただくことになるかなと思ったりしております。
それと、横幹連合に関しますと、木村先生に、当初、スタートのころか、私の書いたことの中でどこかで見つけていただいて、立ち上げの事前準備ぐらいのときに話をしろと言われたときに、私は生意気にも申し上げたことが一つあって、横断型のアプローチが有効であることを示すためには、はっきりしていることは、先ほどのπの図もそうですが、横断型あるいは領域統合的なことを身につけた人間が、その領域の中で優れた論文を書くというのは自明であって、横のことをやらない人間は単なる負け組になるわけであって、横をやればやるほどいいのはわかっているんですが、しかしながら、それ以99

外に、横の問題そのものを真正面から扱えるようになればいいのかなと。
「実世界ジレンマを解かなければいけない」というようなことを言ったようなことがあります。それは私も問題意識として今持ち続けているわけですが、ジレンマの問題としているのもそうなんですが、それを「価値を生み出す」というふうに考えますと、それは再び実世界の問題になると思うんです。先ほど原先生もおっしゃったんですが、伝統的な工学というのは、それを意識する、しないにかかわらず、シンセスティックなアプローチで構造を決定しているわけですけれども、その構造から機能へというのは、環境との相互作用で機能が生まれるというところまで問題意識は来ているわけですが、再び価値を生み出すということになると、機能だけではないんですね。機能がいいものが価値を生み出すとは限らないというところにぶつかるわけです。そこが一つの対象問題になるのかなと思います。
それから、中島先生が先ほどコメントされたことは、いつもおっしゃっているコメン
トで私も同意するものですけれども、いわゆるシステム的に考えると、閉じたシステム
をどうのこうのするという話は、それはできるのはもうわかっている。環境に開いたシステムをどうするかということについても何とかやりようがあるようになってきた。今
度は、主体に対して開いたシステムをどうするかという問題が、こういう問題意識を持ったアプローチでは、そろそろ正面から出てくるのかなというふうに思ったりした。な
かなか難しいですけれども、おもしろいなというところはあります。よろしくお願いします。
○司会ありがとうございます。

○出口

東北大学の出口でございます。

横幹連合は、設立以来、理事をやっておりまして、ただ、横幹自身は縦と横の接点がというよりも、横型の学問自体のそれ自体のオートノミーといいますか、それ自体でき
ちんと生きていけるような認知を何とか確立しようというので始まったわけですけれども、その精神はずっと私は持ち続けているんですけれども、ただ、いろいろ変遷をして、知の統合、モデリング等々ずっと広げていくことで、一体、横幹というものはどこへ行
くんだろうというのはちょっと最近思っているところではございます。
先ほど、計測は横型かねということがあって、そのとき言おうかと思ったんですけれども、横型の計測で画像計測から出発したんですけれども、計測情報学と最近言うんですが、つまり情報という立場から見た計測というものを考えているところです。実際、題材はずっと画像だったんだけれども、情報を測るとか、そういうことをやっております。
きょうのお話で、北川先生のお話、非常に懐かしいと言うと変なんですけれども、私自身、学位論文は「画像の生成モデル」というもので、そのときに赤池先生に随分お話しさせていただいて、赤池モデルで生成モデルの良さを測って、どうモデリングしてい100くかというのが実は学位論文だったんですね。
大分たってですけれども、本当に画像ができる投影モデルの論文を書いて、いろいろと投影のモデルがあるんですけれども、実はずっとシンプルなやつの方が性能がいいんだという論文を出したら、そんなはずはないと。モデルというのは、要するに先ほどの「いかに真に近づくか」ということなのかもしれないけれども、モデルをずっと凝ってどんどん良くしていって、なぜそれが悪くなるんだ、こんなばかな話があるかというのでリジェクトにされてですね。それはそのままかなり長い間喧嘩をした結果、復活したんですね。それは、たくさんサポートしてくれる人もいて、実データも出てきた。
それから、一つは、モデルは、さっきの話でちょっと言おうかと思っていたんですけ
れども、真に近づく、近づかないじゃなくて、構造が簡単であるという要素は、赤池先生はそれを強調しておられたと思うんですね。構造が簡単であるということは一体どういう意味を持つんだと。卑近に言えば、要するに、もちろん簡単である方が汎化性があるとか、真理をとらえているとか、いろいろなことが言えるのだろうけれども、モデルの構造は、北川先生だと、スパイラルをどんどんやっていって、知識をためて、モデルをどんどんリファインしていったら、どんどん細かくなって、どんどん良くなる、ぐちゃぐちゃになっていくんじゃなくて、一体そこからどうやって真理に近づくんだということは、どういうことなんでしょうね、やっぱりある種の簡単な、非常にシンプルなものにたどり着けば、ゴールになるんでしょうかというところがちょっと、モデルの話としては興味があるところです。
○司会

ありがとうございました。

○山本

NTT データの山本でございます。横幹連合の中でもう 5 年ぐらい活動してきております。
私の研究のバックグラウンドは、もともと電電公社の研究所でソフトウェア開発をしておりましたので、ソフトウェア工学ということになります。最近書いた本に『ゴール指向の要求工学』という本があるんですね。それは、目的が何なのかわからないんだけ
れども、予算があって、来年の 3 月までにシステムをつくる、みたいなのが結構多いんですね。去年出た典型的な例は、定額給付金問題というやつです。何をするかははっきりしているんですけれども、目的は何だったんだというと、コロコロ変わるわけです。
ということで、ソフトウェア開発、コンピュータシステムも、政策も、基本は人工物であるという点で全く同じだし、根本的な問題点として、何のためにやるのかが実はよ
くわかっていない政策が非常に多くて、結局そのことが理由で要求がコロコロ変わる。
全く同じなんですね。そういう意味で非常におもしろいなと思いました。
それから、きょうは予測の話が出てきて、全くそのとおりなんです。我々も流通業のお客さん向けに需要予測システムとかつくって、「おまえ、外れたじゃないか。どうしてくれるんだ」とか言われるんですけれども、そんな、当たるわけないでしょう、と言え101

ないんだけれども（笑）、全く新しい商品が出てきたら、その商品に関するデータなんかないんだから、当たりようがないですよねということもあるんですけれども、そこのところを何とか当たりやすい方法があるといいなと思うんですが、一方で、そもそもシス
テム開発が対象とする問題は、問題が何であるか自体が定義できない。将棋であれば、ゲームであれば、問題は定義できるが、最適解を求めることは非常に難しいということですね。そういう意味で、世の中のほとんどの問題は定義すらできないから、地道に改良していくしかないということは常日ごろ思っております。
それから、横幹連合の活動を通じて思うのは、学会の連合なんですね。21 世紀は組織の目標がどうのこうの、それから組織間でどうのこうのという時代ではなくて、個人それぞれが専門家であって、専門家同士をどうつないで社会の問題を解決していくかという時代になっているんじゃないか。とするならば、これはここから先、提案なんですけ
れども、横幹連合ではそういう問題意識を持って、共通のゴールに向かう人たちのための新たな学会をつくるサポートをしたらどうか。既存の学会を束ねてどうこうしようということばかり考えていると、今日の木村先生のスライドにあったようなアウトプット
としての「知」、新しい「知」を生み出すことが難しいのではないかということを考えておりまして、あの真ん中にある「場」として、新たな学会を創出するプラットフォーム
機能をもし持つことができたら、新しい学会をつくりたいという人はいっぱいいるんですね。
なんだけれども、それができないのでどうするかというと、私もいっぱい学会の下に研究会をつくっているんです。日本データベース学会の中にビジネスインテリジェンス研究会をつくったり、最近つくったのは、AI 学会の下に知識流通ネットワーク研究会というものをつくって、これは知識創造だとか知識のコミュニケーションの問題を扱う。
どうしてそういうことをしているかというと、既存の学会の枠にとらわれないで、新たな今現場で必要になっている「知」をどうやって集めるか、そういう議論をどうするかということをやろうとしているので、そういうことになっているということでございます。
○司会ありがとうございました。

では、最後に赤松さん。
○赤松

産総研の赤松でございます。

シンセシオロジーの編集幹事を務めさせていただいています。編集幹事、何をやっているかというと、何をやっているんでしょうね。ちなみに、“シンセシオロジー”という言葉は私が発案の造語です。たまたま知人に科学史、科学哲学をやっている人とディス
カッションしながら、何がいいかなといって話をした段階で出てきた言葉です。
研究者としては、産総研の中の人間福祉工学研究部門が本職で、サービス工学研究センターと両方属していますけれども、専門は人間工学、あとヒューマンインターフェー

102スとか、先ほどの話によく出てきた生体工学もやっていて、お猿さんの頭の中に電極を入れたこともありますし、それの目的は、感覚と運動の統合のメカニズムを知るというのが目的で、木村先生のあの図の右側から出てくるタイプのところにいましたし、実は昔、生体信号処理のために AR モデルをやっていて、統数研には 1980 年代ぐらいは研究会に顔を出したりしていましたし、実は今はベイジアンネットワークを使っていたりして、きょうの話題の中のほとんどすべてに関わっていっているんですが、自分の中ではまだその 3 つはちゃんと統合されて理解されていなくて、この場を使いながらそこを考えていかなければいけないなというふうには思っています。
あまり話していてもしようがないんですけれども、2 点あって、横幹連合的なお話をしたときの、私の中でディスカッションしたときの若干の違和感は、実は理事長とディ
スカッションしても同じなんですけれども、“ディシプリン”という言葉、領域の問題というのが学の人たちはすごくよく議論するんですけれども、なぜディシプリンがなければいけないのかとか、どうしてディシプリンの間を埋めなければいけないのか、新しい
ディシプリンをつくらなければいけないかというところはだれも教えてくれなくて、ただディシプリンが大事だ、大事と言われているだけで、私はそこは何か若干違和感を持っています。
それは、一つは、科学のための科学、学問のための学問になってはいけないと結構思っていて、もうちょっと言ってしまうと、そもそも科学そのものは社会のためにでき上がったもののはずなのに、そのうち学のための学になってしまっているという、そうい
う方向はいけないなと。我々も日常的には実は論文のための論文を書いていたりするわ
けですけれども、それは自分の中で当然反省があって、何のために学なり研究という世界が社会の中にあるのかということを考えなければいけない。これは理事長も多分すごくそう思っていて、構成学とかシンセシオロジー的な考え方、本格研究的な考え方というのも、よく考えると非常に危険なことを言っていて、要するに、実は今までいっぱい
研究していたけれども、それはほとんど社会に役に立っていませんでしたね、と言っていることとほとんど同じなんですね。なかなか社会に役に立ちませんねと言っているということは、実は役に立ってこなかったと言っていて、それというのは下手をすると、「研究者たちが社会に価値がない」と社会から見られてもおかしくないような発言をしている。
何を言いたいかというと、要するにさっきも言ったけれども、学のための学ということがやりたいわけではなくて、社会のために学なり研究というものが、社会の中にちゃんと組み込まれて、それなりのリソースを我々は食っているわけですから、それに見合うことをやるためには何をしたらいいかなということが大事なんじゃないかなと思っているということが一つ。
もう一つは、さっきからいろいろな話の中に出てきたし、木村先生の中にも「場」という話があったんだけれども、こういうことは、人と人との関係が大事で、要するにど103ういうことかというと、人を動かすために何をするか。実験データはみんなそうなわけですね。結果は、それを人に見せて、それを見て人が何らかの反応をしてくれるためにやっているわけで、ディシプリンをつくることが大事なんじゃなくて、人を納得、説得して、その人を動かしていきたいために何らかのロジックなりディシプリンがあって初めて世の中が動いていくんじゃないかなと思っていて、そういう観点というものを考えないと、きょう話題になったようなテーマが行くべきところが見えないんじゃないかなという気がしています。
○司会

ありがとうございました。

尐し時間がかかってしまいましたが、すべての方からお話しいただいて、逆に問題意識がわかって非常によろしかったと思うんです。残りちょっと延ばしていただいて、この時計で 6 時ごろまで議論をさせていただくということで、ちょっと勝手な私の印象で尐し申し上げますと、最後、山本さんとか赤松さんがおっしゃった、「何のために」という部分が非常に重要だろうと思います。これをちょっと最初にご議論いただきたいと思います。社会のためにとか、人間のためにとかいうことがあるんですけれども、なぜか、
何が目的かというのが一つです。
それから、2 つ目が、かなりモデリングの話とか、我々が言っている構成的方法論という話で、方法論の話が出てまいりましたので、その議論が尐しあれば。
最後に、木村先生がおっしゃった「場」ですね。現実問題、この場を次、どういうふうに持っていったらいいかというところで、最終的に学会をつくるべしというようなお話もございましたが、それはそれで置いておいて、ちょっとその議論に入りたいと思います。
さっき赤松さんでしたね、木村先生のときに質問して、モチベーションは何なのかと。
我々、シナリオと言っています。シナリオも、原先生からご質問があったように、初めからシナリオとわかっていたのかというと、持丸さんが言ったように、初めはわりと漠としていたんだけれども、やっているうちに明確になってきた。そのあたりのモチベー
ションなり、鈴木先生の図で言えば、縦軸。内藤さんから、あれは上から見るんだろうという話がありました。そのあたりでご議論というか、ご意見をいただきたいです。特に横幹連合の先生方、鈴木先生、何かございますか。
〔何にために〕○鈴木

おそらく私の感覚は、教育の場にいるせいかもしれませんけれども、他の人に情報として伝えて、そのノウハウなり知識を伝達して、また再現してもらう、再利用してもらうための教える枠組みとしてのディシプリンがあるんだと思うんですね。そこはつくらないといけないんじゃないかという気がしています。
○司会

教育とか、知らせるということが非常に重要と。

104

○鈴木

一過性ではいけないんだと思うんです。一つのいい商品をつくったからそれで終わりじゃなくて、そのプロセスを次へ伝えていくことは重要な、そこが「知」なんだと思うんです。でき上がった製品は別に「知」ではない。
○赤松 「知」と言うためには、それが再生産、生むものでなければ、「知」と言ってはいけないということですね？
○鈴木

そういうものでしょうねと私は思う。

○司会

日立製作所の舩橋さん、産業界の方からご覧になって、「何のために」というのはいかがでしょうか。
○舩橋

基本的には、物をつくるにはサービスをつくるということなんですから、そのためにはいろいろなエレメントを集めてこなくてはいけないということなんですが、その中でも特に工学的なものというのはわりと今までもつくってきたと思うんですね。発電所をつくる、つくれたと思うんです。でも、今、すごく世の中、工業とびったりくっついている。サービスというのが典型的なものだと思うんですけれども、そういうところに対してどんなアプローチがあり得るかというのは、今でしたら、これから燃料電池なり、エネルギー、スマートグリッドというのを考えなくちゃいけない。そういったときに全体をどうデザインするんだというのは、なかなかできないし、そういうのをぜひ
我々はやっていかなくてはいけないと思うんですね。今までの工学だけを集めているのとは随分違った段階に入り始めていると思うので、それを特にやっていきたいという、それが必要だと思っております。
○司会

何か他にご意見ございますか。中島さん、何か。

○中島

赤松さんがおっしゃった中で、一つ、ディシプリンはなぜあるのかというか、

私はディシプリンがあるのが学問だと思っているので、ほとんど学問の定義だと思っている。要するに、ディシプリンというのはどういうふうに研究をしていくかという方法論ですね。何を正しいと思い、何を間違っていると思うか。それ抜きの学問というのはあり得ないだろうと私は思っているところで、ディシプリンがたくさんあるというのはおもしろいところで、真理ということを考えればディシプリンは 1 個でいいんですけれども、それがないものだから、いろいろな立場があって、いろいろな方法論があってという意味で、たくさんのディシプリンがあるというふうには考えています。そういう意
味で、新しいディシプリンが常に生まれなければいけないし、あるいはディシプリンの間の比較ということもできるのかなと思います。
「役に立つ」という今の話ですけれども、私はこれに若干違和感を感じていて、シンセシオロジーといえどもこれは学問なので、もちろん何かをつくり出すんですけれども、それが例えば世の中で役に立って儲かるということを含意しなくてもいいだろうと。要するに、つくり方とか、つくったときにどうなるか、あるいは役に立つとはどういうことかというのは議論しなければいけないけれども、それが実際に役に立たないとシンセ
シオロジーに乗ってこないという話ではないだろうと思っています。

105

○小林

今と関連して何かご意見、どうぞ。

○山本

異なるディシプリンを統合するという視点から言うと、メタディシプリンとか、

つまり、統合するためにはディシプリンの基本要素とは何か、基本的な語彙を整理しなければいけないし、それをつなぐための文法とは何かという議論が当然必要ですね。ですので、そういった観点も入れていただけると、もっと全体像がクリアになると思うんです。今まさにそういう方法論がないので、人間関係でその問題を解こうとしている。
ということは、人間関係によって知の統合を図るということ自体も研究対象になる可能性が、私はあると思うんです。そのプロセスがまだわかっていないので、まさにそれを探索するのが今の実情じゃないかなという気がいたしております。
○司会

ちょっと私の方から。多分、今、中島さんが言われたことと関係 するんですけ

れども、今の社会、我々は非常に喫緊の課題を持っているのは確かですね。まさに地球温暖化だとか、今で言えば、アメリカの金融破綻に端を発した世界同時不況をどうするか。これを解決したいなとみんな思っている。そのために学問も貢献したいなと思っていますね。我々のシナリオというのは、そこにこういう貢献をしたらいいんじゃないかということを尐なくとも念頭に持って多分スタートするんですね。でも、それが解決できるかできないかは問題ではないとは言わないんですが、それがスタートであって、そういう目的への方法論として、どういう構成学的方法を我々はとって、こうあるべきだというのを何とかある学にしたいなというのがシンセシオロジーだというふうに私は理解しているんですね。ですから、こういういろいろな試みを積み上げていかなければい
けないというのが一つです。
ただ、木村先生のとちょっと関係して、最初の例の還元的知の統合と生成的知の統合。
『Synthesiology 』の 2 号で私は MIT のレスター教授とディスカッションしたんです。
彼は同じようなことを言っていまして、統合というか、我々はシンセシスと呼ぶ、シン
セシスというのは第 1 種基礎研究でもあると。まさに彼は生物と化学の生化学、これは第 1 種をただ統合しただけだろうと。第 2 種で言う統合とかシンセシスは何なのかというと、それは何を目的にしているかという出口論というか、そこにベクトルが向いているかどうかが違うんじゃないの、ということをおっしゃっていて、それはまさに先生がおっしゃる生成的がどこに向かって行くかということだと思うんですね。
それは私の整理なんですが、もう一度木村先生と小野さんにお聞きしたいんです。それを踏まえて、今の議論、横幹連合がねらう方法論の出口と言ってはいけないんですけ
れども、目的と、小野さんにもう一回我々のねらう出口を整理してお願いします。
〔ねらう出口〕○木村

モチベーションから 2 番目の話題に移ったと考えてよろしいですね？

○司会

そういう感じで結構です。

106

○木村

2 番目の方法論の問題で、先ほどの最後の方の議論で出てきましたいろいろな問題がありますね。スパイラル状の問題とか、真のモデルがあるかないかの問題とかというのは、多分私の感じでは一つに帰着できると思うんです。それは設計科学の方法論だと思うんです。設計科学と認識科学というのは、椿先生がおっしゃったように、一時期、大問題でして、学術会議の学問論の歴史というのは非常に古いんですけれども、時々、パラダイム転換とかアッというキーワードが生まれてくるんですね。その一つでかなり大きな概念の転機であったと思うんです。多分これは吉川先生だと思うんです。科学を2 つに分けて、これまで認識学だけが科学と思われていた面があるけれども、設計科学も十分科学の価値があると。認識科学と拮抗し得る大きな広がりと体系性を持っているということですね。
それが学術会議の中では尐なくとも非常に大きな議論の対象になったんですが、残念なことに、方法論まではいっていないんですね。認識科学の方法論というのは仮説設定、それに基づく実験によって検証というループが回るという、これは非常に古いループで、ベーコン以来のと言われていますが、実際はそういうふうに行われてはいないんですけ
どね。
とにかくそういう、認識科学の方法論というのはこうだという、非常に強力な一つの共通認識がありますね。対応するものが設計科学でないんです。私はたしかシンセシオ
ロジーの発足したときのシンポジウムでチラッとそれは申し上げたと思うんです。設計
科学とシンセシオロジーとは若干微妙に違うとは思うんですけれども、同じような科学を標榜している以上は、やっぱり認識科学のループと同じようなループが――ループと言えるのかどうかわかりませんが、必要ではないかなという気がしています。それがらせん状、スパイラル状にベイジアンで上昇していくというのがひょっとした候補になるかもしれない。私たちが、今、横幹で考えていますのは、尐なくとも私が考えていますのは普遍性なんです、予測ではなくてですね。ただし、モデルということで考えれば、
統数研の方々の時系列解析モデルだけがモデルじゃなくて、時系列解析モデルをモデルと考えたときには、明らかに予測というのは非常に大きなポイントになると思います。
だけど、他にもいろいろなモデルがありまして、我々が考えているモデルというのは、
データドリブンというよりも、むしろデータはバリデーションに使う。もうちょっと抽象的な公理、公理的な体系、ロジカルなモデルを構築しているというようなイメージの方が強いんです。
そのときに、モデルの意義というのは普遍性にあると思うんです。いろいろな現象が一つの単一のモデルから説明できる。例えば社会学的な現象、あるいは政治学的、経済学的なもの、全部までいかなくても、先ほど何回も申し上げましたように、説明能力があれば、これは非常に説得力がある。今は、経済学のモデルがあり、政治学のモデルがあり、ですね、社会シミュレーションというのは。それだとつまらないという話をきょ
う私は申し上げました。それが尐なくとも私が考えております設計科学の一つの方法論

107であり、同時に、設計科学の方法論を確立するためには知の統合が必要であるという感じです。
〔場について〕○司会

時間がなくなっちゃったので、最後に、次の場というか、この会合をどうするかということもあわせてご意見をいただけますか。
○木村

これは私が決めることでは全然なくて、内藤さんや鈴木先生、樋口先生と 3 人の方々が今まで議論してこられたことで、私としては、もちろんこれを続けていただきたいと思いますし。
○司会

では、またご意見をいただくとして、小野副理事長。

○小野私の感想ということをちょっと申し上げますと、横幹連合との間は、当初私が思っておりましたのは、社会の出口に近いところでの統合はシンセシオロジーは目指しているんですけれども、横幹連合の方はもう尐し基礎的なもの、ディシプリンの間の基礎的な研究のところでの統合を目指しているというふうに最初の方はお聞きしながらいたんですけれども、鈴木先生の最後の事例のところでちょっとびっくりしまして、あれはシンセシオロジーよりもさらに世の中に近いところで、さて、そこをどうするか。そこまで横幹連合も興味を大変拡大して持っておられるということはわかりまして、きょう、私はどうしたらいいということは申し上げられないんですけれども、非常にそこは接点があるなと大変思いましたのが 1 点でございます。
それから、シンセシオロジーで申しますと、研究方法論を、そこに研究があるぞ、ということは言っているんですけれども、統合とか構成のプロセスのモデリング化ですね。
先ほどのモデリング化ということで言えば、これもまだ全然わかっておりませんで、現状は、研究事例を積み重ねている段階でしかないんですね。そこから何か見えてくるだ
ろうという期待を持ちつつやっているということで、まだまだモデリングは、ということで、大変まだプリミティブな段階にありまして、そこは何か既定路線があってばく進しているという感じではないということで、かなり手探りの状態でいるというところでございます。
その辺の予測とか、社会的価値とか、生活者という点でも、統数研の方々の認識と、問題意識と大変密接な関わりがあるように思って、私としては、「場」の話に戻ってしま
いますけれども、きょうは問題が随分よく出てきたものですから、さて、どうするかということは、今後、期待を持って、また継続させていただければなと思っているところであります。
○司会

それでは、今、モデリングのお話が出ましたが、北川所長の方から最後方法論のお話。あと、今後のことを内藤さんと樋口先生の方からいただけますか。
○北川

何を申し上げたらいいのかちょっとわからないんですけれども、先ほど木村先生が、「設計科学が大事だけれども、まだ方法論が確立していない」と言われていました108

けれども、我々としては従来のモデルの考え方を転換して、我々の言葉で言えば、原先生も言われましたけれども、機能のところをモデル化していくという立場でやっていくのが一つのキーではないかと思っています。
本日、意見、お話を伺って、ちょっと違うところと共通のものと両方あって、かえって良かったのではないかと思っています。
○司会

ありがとうございました。

では、内藤さん、何か具体的なアイデアとかあれば。あるいは精神論でもいいんだけ
れども、具体的に次どうするか、もしあればと思います。
○内藤

こうなるとディシプリンがすごく災いするんですけれども、私の受けてきたディシプリンというのは、わからなくなったらフィールドに戻るという教育を受けてきてしまった以上、哲学的な議論で収束するのはまだ非常に難しいのではないかと思うんですね。先ほどの鈴木先生の事例、小野副理事長も今おっしゃって、私もいろいろ勉強になる一方で、デジカメに関しては背後を知っているから、いろいろ反論したい部分もあるんですけれども、ああいう事例を一回積み上げてみることはすごく重要なんじゃないかと。下手な哲学論争よりも、具体的な事例の積み上げで、結果として何が起こっていたのかという議論が、私ならやりたいなというのが私のポイントで、その中で、我々は一体何を目指しているのかというのが自然と見えてくればいいんじゃないかということです。多分、別なディシプリンの人は別の考えを持つと思いますので、先ほどは上から箱が落ちてくるけれども、これに関しては私は下から持ち上げていきたいと思います。
○司会

樋口先生、何かございますか。

○樋口

私も、きょう、いろいろ予想をして、大体理解できた部分と、なかなか理解できていない部分がありまして、またいろいろ考えたいなと思っています。
今後の進め方に関しては、各 3 機関、他にも論客の方がいらっしゃいますので、いろいろディスカッションしたいという方もまだまだ、きょう発言の場が尐ないと感じている人もいると思うので、そういう方は尐人数でいいんじゃないかと思うんですけれども、クローズドでちょっとやる、あるいはちょっとオープンにしてやると。
一方、そういう議論で何が生まれてくるのかというのは、先ほど学問のための学問を、どうしても研究者はそういうところに入りがちなので、それとは別に、内藤さんも言われていましたけれども、何らか事例でもって、我々いろいろ実際やっているときに、内発的に非常にモデルを良くしていくというところで、内発的なのをもう尐しシスティマ
ティックにやっていくことが構成的あるいはモデリング等でいろいろつながっていくのではないかという希望で、そこに関係している人たちが事例ベースみたいなところでち
ょっとしたミーティングをするというのも一つの方法かなと。
デジタルヒューマンの金出先生が「ディシプリンを打ち出しにくいときには、ショッ
トガン方式で事例で積み上げていくことで人材育成と何らかの形をつくっていく」とよくおっしゃられていますけれども、そういう 2 方面でやるというのも一つの策かなと思109

っています。
○司会

ありがとうございました。

今後のことは、この後懇親会もございますので、またご意見をいただく。ただ、今、内藤さんとか樋口先生からあったように、現場というか、事例を積み上げていくというのが一つの方法かなと思います。すぐこういう議論をオープンにするかどうかという議論もまたあるかと思いますけれども、尐なくとも基本的には続けていきたいなと私自身は思っていますので、ぜひまたご協力をお願いしたいと思います。
ちょっと時間が過ぎていますが、最後のあいさつということで、もう一度小野副理事長の方からよろしいですか。
総括・閉会挨拶○小野

先ほど申し上げたことのとおりでございますけれども、接点も幾つか見つかり、また、違いも理解できたといったようなところで、ただ、日本の中で議論されている中では非常にユニークな共通の目標があって、これは大事にしていかなければいけないのかということを強く感じました。今後、幹事レベルでまたいろいろな企画をお願いした
いと思います。どうぞいろいろなご協力をまたお願いしたいと思っております。
懇親会をこの後用意してございますので、また個別のいろいろなお話をしていただけ
ればありがたいと思っています。
大変ありがとうございました。（拍手）○司会

それでは、これで今日の横幹連合・統数研・産総研の合同ワークショップを終了させていただきます。
－以上－

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