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一二・■二・・・∵′ −■㍉ ∴・∴ 、・、・こ∴・−−・、ニー￣￣一十！ヤ・白石 弘幸＝‖＝‖＝＝＝‖＝＝＝‖‖‖‖‖‖‖＝‖＝‖＝＝‖川…11…ll…‖‖‖＝＝‖‖＝‖‖＝＝＝‖‖‖＝‖＝＝＝‖州F…l川‖＝＝‖l…＝‖＝＝＝＝‖＝‖＝＝‖‖＝‖‖＝‖＝‖＝＝＝‖‖‖＝‖‖＝‖‖＝‖‖＝＝‖‖＝‖‖‖＝‖‖＝‖＝＝‖‖‖‖‖＝‖＝‖＝‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖＝川‖‖＝＝川象に対して，一つの仮説的で抽象的なモデルとして数鼠。 はじめに量的関係を想定することを竹内（1971）は，「方法論自然科学，社会科学を関わず，実証研究では，ある的数量化」と呼んでいる．

システムの構造やそれが引き起こす現象を理解するた

また，ノン。オペレーショナルなモテリレのオペレーめに，数式によってモデル化するということがしばしショナルなモデルへの「変換」というプロセスで，数ば試みられる。組織論の領域においても，モデルを構学的モデルがつくられることもある（西軋1970）。

築し，シミュレーションを行うことによって，組織現組織論，特に意思決定を対象とする研究においては，象を三哩解しようという試みが行われてきた。

この種の「変換」がよく行われる。

本稿では，そのような組織論研究を見直しつつ，組織論におけるシミュレーションの有効性と限界につい

たとえばHomans（1950）は，組織内における構成員間の親密度，相互作乱 作業量の関係に閲し，①て検討したい。まず2では組織論におけるシミュレー構成員間の相互作用は親密度と作業量が増大すれば噌ションの意義に言及する。3では組織論におけるシミュ人し，②親密度と作業量は一定の条件のもとで加算がレーション手法の使われ方の特徴をORと対比しなが可能であり，③相互作用の水準が高くなると親密度はら考える。4ではシミュレーションを使った組織論の高くなり，④相互作用の変化に対する親密度の安定に代表例であるMarch and OIsen（1976）の「ゴミ箱は一定時間を要し，⑤親密度が高くなると作業量は増モデル」の意義について検討する。

大し，⑥親密度の変化に対する作業量の安定には一定時間を要する，と仮定した．Simon（1957）はこれらン∴ニ・・・・∴∴・・・‥上意薫の仮定を微分方程式でモデル化してみせた。

組織論とモデル分析はなじまないという印象を持っ

Homans（1950）の仮定とそれから導かれたている読者も多いだろうが，実はそうではない。近代

Simon（1957）のモデルには，前者がノン。オペレー

組織論の古典中の古典といわれるMarch and Simon

ショナルであるのに対し，後者がオペレーショナルで（1958）は，組織現象，特に組織内部の諸要因の影響あるという本質的な相違がある。実際，サイモンのモ関係を数学的関数で抽象化する作業をおこなった。たデルをコンピュータ。シミュレートし，重要な含意をとえば，彼らは「重力機づけられた適応行動の一般モデ得た研究もあるや その代表的なものには市橋（1978）

ル」として，構成員満足度，構成員希求水準，探索率予がある。軋 Simon（1957）のモテリレとその含意は白報酬の期待値の関係をいくつかの数式で表した。しか石（1994）に示されている。

し，組織論で試みられてきたモデル分析は，ORでの実際，組織論では，近代経済学で支配的となったモモデル分析とはかなり雰囲気の異なるものである。

テリレを解析的に解くという研究スタイルはほとんど根

一般にモデルとは「現実を抽象化」したものである付かなかった。むしろコンピュータ￠シミュレーショが，この「現実」は数量的なものと，非数量的なものンの方が推奨され，かつ広く使われているように思えに分けられる。直接数量として観察される現象から本る。例えば，March（1968）は，行動科学で扱う複質的変数をとりだしてモデル化するプロセスは，「数雑な相互関係を「従来の企業理論で取り上げてきたよ量的認識（あるいは数量的把握）」と呼べるだろう。

うな数式を発展させて微分方程式の体系として構成す

それに対して，直接的には数量として観察されない現ることは非常に困難で，ほとんど不可能といわざるをしらいし ひろゆき 金沢大学 経済学部

〒920−1192 金沢市角間町11
閥（16）

得ない」と解析的アブロ｝チの限界を指摘し，「必然的にわれわれは竜子計算機によるシミュレーション⑳© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ。リサーチモデルを考えざるを得ないということになる」とコン僚から受ける心理的圧力などを考慮し，それらをモデピュータ・シミュレーションの有効性を説く．同様にルに取り込んだのはその好例である．組織現象の多く

Simon（1969）も，「複雑な相互作用を初期状態からは，数量的把握が困難なものが多く，その分析におい計算によって順次追跡していくためにはコンピュータては必然的に「変換」や「方法論的数量化」が少なかが必要」と述べ，さらに「シミュレーションは，われらず行われることになる．

われに未知の新しいことを教えることができる」とシ

3．3 分析の目的ミュレーションの意義に言及している．

ORでシミュレーションが行われる場合・は，意思決3．ORと比べた組織論のシミュレーショ
ンの特徴

定者への助言，特に企業の意思決定者への目的関数最大化に関する何らかの助言を目的としている．その意

味では，ORのシミュレーションは規範理論的手法なこうして，組織論においては，解析的手法よりもシミュレーション手法の万が一般的なのだが，それでものである．
それに対して，組織論は，「組織内で，意思決定者ORで使われているシミュレーションとはかなり感じによりどのように意思決定が行われるのかを記述すの違う使われ方をしている．そこで，①対象とする企る」（Simon，1969）ことを目的とした記述理論である．

業，②対象とする現象およびモデル化のプロセス，③

組織論におけるシミュレーションもまさにそのような分析の目的，④モデルの中心的主体，⑤入力値と分析目的を志向したものとなる．の成果という観点から，組織論におけるシミュレー

3．4 モデルの中心的主体

ションとORにおけるそれとを比較してみよう．ただ組織を相互依存的活動の体系と見て，組織論の中心し，これら5つの項目は相互に内容が関連している．

的テーマはそのダイナミクスの分析にあるとする立場

特に，記述的分析，規範的分析といった分析目的（分では，組織分析の単位は各人の活動ないし意思決定と析志向）と，モデルの中心的主体は関係が深い．

なろう（岡本，1996）．そのような記述論あるいは

3．1企業原型「方法論的個人主義」の立場では，モデルの主体はト

ORにおいては，各企業が高度に実践的な目的から，ータルとしての組織ではなく，構成員「個人」あるい自社のシステムに近似したモデルを構築するのが普通は組織を構成するサブシステムでなければならない．

であろう．したがってモデルの元となった特定企業，

換言すれば，組織構成員やサブシステムの相互関係，もしくは特定企業のあるシステム（たとえば生産シス

特に意思決定過程での影響関係が組織現象の本質といテム，物流システムなど）が現実に存在する．それにう立場では，「個人」もしくはサブシステムが主体的対して，組織論におけるモデルは，多くの企業に共通役割を果たすモデルこそが組織論的なモデルというこしている特徴を備えた仮説的企業，いわば企業の理念とになる．すなわち「個人」やサブシステムの行動を型から導かれることが多い．

近似し，追跡するモデルあるいはシミュレーションの方がより組織論的と言える．

たとえば組織論研究者の間で高く評価されている

CyertandMarch（1963）の場合も，その研究の中心

3．5 入力値と分析の成果をなす「価格と生産量決定の一般的モデル」は，仮説組織現象に関するモデルでは，係数（決定パラメー的企業あるいは企業の理念型から導かれている．

タ）の値をどのように設定するかの判断が難しい．む3．2 対象とする現象およびモデル化のプロセス

しろ現実にはその係数が常に変化しているので，一定ORではシステムの状態を数値的に捉えてモデル化値に定めるのは適切ではないという場合が多い．そのし，モデルにおける変数も現実的な意味を持つ数値のような場合，係数を動かすことによって，組織現象上「入力待ち」を意味し，算出される結果も現実的数量の帰結がどのように変化するかを見ることは非常に有の推測値である場／合が多いと考えられる．モテリレ化プ益である．

ロセスとしては「数量的認識」が中心であろう．
一方，組織論では，数量化されていない現象をモデルに織り込むことが多い．CyertandMarch（1963）

たとえば，Akerlof（1976）がつくった学歴等の能力シグナルと組織からの報酬，構成員の効用水準の関係を示すモデルに，以下のようなものがある．の影響を受けたBonini（1963）が，セールスマンがこん＝G一旦−β（且一犯）2

目標を達成する過程で上司から受ける心理的圧力，同Q＝α＋且

2000年1月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（17）17

〔ん：効用水準，G：報酬，且：学歴，犯：生得的能はない。正しくはテイストの違いの比較である。OR力，￠：一人当り産出，α：特定能力集団の生得的は高度に実践的な科学あるいは手法であるから，そこ能力の平均値におけるシミュレーションも実際に役に立つことが要

アカロフは，均衡においては￠＝紺（棚：賃金）で請されるであろう

中 一方，組織論は組織現象を抽象化あることと，貯蓄行動力ゞないことを仮定し（紺＝G），し，そこに潜む構造や原理を発見することを目的としβ＝3／8と定めた上で，変数である犯と且を変化させているから，必ずしも実際に役に立つ必要はない。両るという分析を行っている働 ここで，変数値の変化と者の立場は異なるのである。

はアカロフの行った搾とgの値の段階的な変更を意
味し，係数の変化とは固定した係数βの連続的変化4。且 基本的なヨンせプトを意味する。軋 βの値を変化させるコンビュい夕￠シミ

射 ガミ箱モデルュレーションについては，Shiraishi（1992）にMarchandOIsen（1976）の研究が組織論に極めて大きなインパクトを与えたということは，おそらくほ概要が示されている。

このような係数の変化によって，結果がどのようなとんどの経営学者が認めるところであろう砂 その最大影響を受けるか，つまり係数と組織的帰結の「関係」の業績は，「組織における意思決定は必ずしも合理的を知ることができる◎ ORにおける数学的手法のように行われているわけではない．むしろ意外に合理性をに，一義的な推測値を算出することはできないが，こ欠く形で行われている」と主張し，合理的組織観が支のような分析によって「傾向」や「関係」を知ること配的だった従来の議論に警鐘を鳴らした点にある。

が可能である。そしてそのような「傾向」や「関係」

ここで取り止げるゴミ箱モデルは，彼らが自分たちは，具体的企業すなわち現実に存在するシステムのモの組織観をシミュレーション可能なオペレーショナ

デルではなく9 理念的な企業モデルから導かれたもの

ル①モデルに自ら「変換」して生まれたものである由であるから，一般性が高く，普遍的である。

紙幅の都合もあるので，詳細にこのモデルを紹介する

たとえばBonini（1963）は，組織構成員に加わることはできないが，概要は以下のようなものである。

心理的圧力，在庫量などを入力変数とするモデルをつ彼らによると，現実の意思決定プロセスを理解する

くり，企業の売上，原価，在庫などがそれらにどのよためには，「選択機会を，参加者が様々な問題を投げうな影響を受けるかをシミュレーションによって確か込むゴミ箱（garbage can）とみなす」のが適切であめた。彼の研究で注冒すべき点は，シミュレーションる。そして意思決定は，以下に述べる4つの相当程度の過程で変数の入力値を変えることよりもむしろ，在独立した「流れ」が生み出した偶然の産物といえる。

庫評価法9 心理的圧力に対する個人の感受性など，パ

①選択機会 choiceopportunity

選択機会は意思決定が行われる場であり，それぞれラメータの変更を意識的に行ったことである。そして在庫評価法変更の影響だけでも，後人先出法の採用に様々な展開を見せつつ，組織の中を流れている。モデ

よって，在庫が増大し，製品価格が下がり，組織内のルでは，一個のシミュレーション（20期）に閲し番心理的圧力が増大し9 売上が増大し，他方，原価は変号のつけられた10個の選択機会が設定されている。

動しないなど，示唆に富む結果が出ている。

②問題 problem

当然のことながら，以上のような組織論のシミュレ

組織には，「選択機会において議論され考慮されるーションとORのそれとの比較は，「優劣」の比較でことを期待して提示される問題」の流れがある。問題は，議論される場を求めて，組織内を転々とする。モデルの中では，番号の付けられた10個の問題があり，嚢乱 シミュレーションの使われ方の比較
O R

組 織 論

企業原型
現実特定企業 理念型企業
数量的，数量化
モデル化プロセス 数量的
規範的
記述的
分析志向
モデル主体
システム
個人，サブシステム

それぞれ解くのに必要なエネルギー量と，組織内部に発生する時期「エントリータイム」で特徴づけられている。
③解 solution

解は9 問題が産み出したものというよりは，誰かが入 力

変数値

係数値，変数値

分析の成果
成果の一般性

推定値
限定的構造，関係，傾向問題と関係なく産み出したものであり，個々の解は問普遍的題との出会いを求めて組織の中を流れているというの瑠爵（18）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ。リサーチが，彼らの立場である．モデルの中では，解は意思決

象を「飛ばし（やり過ごし）」佃ight）と呼んでいる．

定への参加者が問題を解く「効率」として設定されて組織の合理性を重視する立場では，「飛ばし」はゆゆいる．

しき事態であり，管理の強化によって無くすべきだと④参加者 participant

論じられる．つまり問題を一部「飛ばしている」とい参加者は問題解決に貢献すべく，選択機会に参加すうマイナス面が重視される．しかし，ゴミ箱モデルはるが，その参加は流動的である．モデルの中では，番この現象が組織において一般的に発生するものであり，号の付けられた10人の参加者がそれぞれ，問題解決

しかもこれによっていくつかの問題は解決され，またに投入する問題解決エネルギー量を持って，20期を選択機会も完結するということを示し，そのプラスの通じて登場している．ただし，選択機会に参加するか機能を証明している．

どうか，どの選択機会に参加するかは流動的である．
こうした設定の中で，ある選択機会において参加者

5．意義と限界が投入する「問題解決エネルギー」と「解」（問題解

ゴミ箱モデルには，前述したように合理性を欠く組決効率）の積の総和，すなわち「問題解決有効エネル織の実相を再現してみせたという意味で大きな意義がギー」の総和が，その選択機会に流入した問題が解決ある．それと同時に，j阻織論におけるシミュレーショするのに必要なエネルギー量を超えた時，その選択機ンのあり方を以下のように示したという点で，画期的会は完結したものとし，またそこに割り当てられた問研究だったといえるだろう．
第一に，彼らはモデル構築の際に，無数の組織を抽題は解決したものとして，消滅する．

4．2 シミュレーション結果と組織論への貢献

象化して，組織の理念型としてゴミ箱モデルを構築しゴミ箱モデルでシミュレーションを行うと，問題解た．研究グループの一人が所属していたオスロ大学の決が合理的な形，あるいは「きれいな形」でなされる

当時の状況からヒントを得ているにせよ，ゴミ箱モデことは意外に少ない．すなわち選択機会参加者の解決ルで想定されている組織は架空のものである．特定組

有効エネルギーの総和が，解決必要エネルギーを超え織の状況を強く反映したものではないが，彼らの想定て問題が解決し，選択機会が完結することはあまりなした組織の動きは，どの組織にも程度の差はあれ見らいれる．
むしろ，問題がすべて他の選択機会に割り当てられ第二に，「数量的把握」が困難な意思決定プロセスた状況で，ある選択機会に参加者が流入し，問題ををノンオペレーショナルなモデルからオペレーショナ云々することなく，最小の時間とエネルギーで選択機ルなモデルへの「変換」により，数式化している点で会が完結するというような事態が頻繁に発生する．

ある。組織現象のほとんどは，最初から数量として観March and OIsen（1976）は，これを「見過ごし」察されるわけではない．したがって従来は，組織現象（0VerSight）と呼んでいる．実際の組織における選択の分析に数学的モデルおよびシミュレーションはなじ機会，すなわち委員会や会議を考えると，会議は開いまないとされていたが，彼らは「変換」という方法をたが「その間題には別の委員会が既に取り組んでいとることによって数学的モデル化への道を開いた．

る」，あるいは「その議題を話し合う権限は別の委員第三に，意思決定過程をブラック・ボックスとせず，会にある」という形で会議が完結してしまうことが少この再現をシミュレーションの中心課題としている点なくない．ゴミ箱モテルは，このようなことが決してである．すなわち，「どのように意思決定が行われる異常ではなく，一般的に起こりうる，ごく普通の組織のかを記述する」記述論的な分析を行っている。

現象であることを示したといえる．

第四に，モデルおよびシミュレーションにおいて，またシミュレーションでは，選択機会が一つあるい「個人」が主役を演じているという点である．そういは複数の問題をかかえている場合に，問題の方が別のう意味では真に組織論的なシミュレーションを行って選択機会に移ってしまう事態も頻繁に起こる．抱えていると言える．ただし，ゴミ箱モデル中の「参加者」いた問題が一つの場合にはその選択機会は自垂加勺に完は個別に黙々と問題解決に貢献するという存在であり，結し，複数の場合には残った問題に解決エネルギーを互いにメンバーが影響を及ぼし合う「相互作用」の視集中できるようになり，状況によってはこの暗も選択点が欠けているのは一つの限界と言えよう．尚，j阻織

機会は完結する．MarchandOIsen（1976）はこの現構成員が影響しあうモデルは，白石（1989）に示され2000年1月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（19）19Bonini，C．P．（1963），罰元胤k転職（ゾ」物わ〝那滋卵Z仇那ている◎

第五に，個人の意思決定機会への参加に閲し「決定構造」，問題の意思決定機会への流人に閲し「採択構造」という一種のパラメータを導入している点である。
具体的には，ゴミ箱モデルでは，ある個人，ある問題がすべての選択機会に流入できるわけではなく，個人毎に参加できる選択機会，問題毎に流入可能な選択機会が一 種の行列で定められている叩 ただし，彼らがパラメータを導入したにもかかわらず，シミュレーションでこれらの変更をあまり重点的に行わなかったのはある意味では「片手落ち」だったかもしれない。
このように，いくつかの限界はあったにせよ，ゴミ箱モデルは組織論におけるシミュレーションのあり方を我々に示してくれた．その意義は非常に大きかった

Decision 勘stemsin the Fiプ′椚，Prentice−Hall，Engl−ewoodCliffs，NewJersey．

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771eO73）qf the Finn，PrenticeHall，EnglewoodCliffs，
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Homans，G．C．（1950），771e Human G7V14），Harcourt
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2（凱pp．4−1住March，J，G．and H．A．Simon（1958），07ganizations，と言える印

南9 日本におけるゴミ箱モデルの発展的研究には，
Takahashi（1997），白石（1989）等があり，これらが行ったシミュレーションの結果もMarch andOIsen（1976）と同様，「組織のリアルりアスペクトは必ずしも合理的なものとはいえない」ということを示している。

JohnWiley＆Sons，NewYork（土屋守章訳『オーガニゼーションズ』ダイヤモンド社，1977）

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言〜∴

むすび

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よって9 その妥当性を検討する「弱いテスト」に頼るションによる分析−」，『経済学研究』束京大学，Vol．32，pp．71−86．

しかないとしている。

この限界は，組織論におけるシミュレーション。モデルが，組織の理念型から導かれることに原因がある。
すなわち組織論では，現実特定組織を近似するモデルよりも，組織一般を近似するモデルをつくり，普遍的な傾向を知ることが志向される。したがって，組織論における数学的モデルには，それと比較できる現実特定組織が存在しないことになる。普遍的な傾向を知る

Shiraishi，H。（1992）

credentialcompetitionになるのは，いわば組織論におけるシミュレーション

lしゝ（lさ），（ご／（）〜v／／ナノ／／．、J−（ノ小・／／（ノ（〃【、（1．J／川／／ん〜／／り〃 イ仙／（ご√川ト

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望◎（20）

Asinglegarbagecanmodeland

the degree of anarchyinJapanesefirmsTheEconomicsofcasteandofthe

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オペレーションズ。リサーチ，肋man