渡来人からトヨタのネットワークまで

昨日のJIMSマーケティング・ダイナミクス部会では、複雑系モデルの応用研究について伺った。前半は人類学・考古学に対するマルチエージェント・シミュレーションの応用、後半は自動車産業のサプライネットワークに対する複雑ネットワーク解析で、それぞれ既存の研究に挑戦している。

最初の坂平文博さん（構造計画研究所／東京工業大学）による研究は、人類学・考古学の資料に生じる「ミッシング・リンク」をマルチエージェント・シミュレーションで補おうとする研究だ。具体的には、弥生時代に起こった、縄文人から渡来系弥生人への人口転換が取り上げられている。

この問題については、簡単な数理モデルによる分析が過去にあるものの、それだけではなぜ転換が起きたのかの仕組みがわからない。坂平さんは、狩猟か農耕かという生業、一夫一婦か一夫多妻かという婚姻制度が、どのように上述の変化に影響したかをシミュレーションで探っている。

このモデルは、婚姻による遺伝、そして文化（ミーム）の継承といった要因が含まれている。つまり、生物学的なメカニズムをベースに、社会科学的な要素が加味されている。後者のウェイトが高まるにつれ恣意性は高くなるが、そのぶん歴史に近づいていき、面白みが増す（自分としては）。

２番目に登壇された鬼頭朋見さん（東京大学／オックスフォード大学）は、元々はロボティクスやエージェントモデルの研究者だったが、オックスフォード大学のＢスクールに就職されたのを機に、自動車産業のサプライネットワークを複雑ネットワーク・モデルを使って解析されるようになった。

そういうデータは簡単に手に入るわけではなく、収集には相当苦労されている。しかし、トヨタのサプライネットワークが従来考えられていたピラミッド型ではなく樽型であり、さらにスケールフリーではないことが発見され、実データが安易な理論的予想を覆すというスリリングな展開となった。

産業というレベルでは、物理現象とは異なる独自のメカニズムが働いているのかもしれない。そして、頑健性のテストやサブネットワーク解析など詳細な分析が行われている。別のデータでの、二部グラフから入れ子構造（nestedness）を分析し、部品特性との関連を調べた研究も刺激的であった。

複雑ネットワークの社会現象への応用について、やはり現象の固有な特徴に合わせた中範囲のアプローチが重要なことを学んだ。同じようなことがマーケティングでもできないか・・・とりあえずは、いま自分が手にしている某ネットワークデータを、もっと念入りに分析しなくてはと反省した。

というわけで、またまた知的刺激に富んだ夜になった。