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システムの2大構造(木構造とネットワーク構造)

システム思考(システムの構造モデル) は、「あれがああなって、これがこうなって」と、頭の中だけで進めるより、 図にしてみて、それらの関係を矢印や棒線でつなぐ方が、速く深くまとまるようです。

こうした図の作り方は、大きく分けると、木構造(ツリーモデル)、ネットワーク構造(ネットワークモデル)の2種類を使い分けます。

木構造とネットワーク構造に共通のこと

木構造はネットワーク構造には、共通点があります。

ノード(枠)とエッジ(線)

システム思考
グラフは、ノード(枠)とエッジ(線)をつなげて作るものが多いです。

ノードの部分は、みんな違うもので、 エッジの部分は、「原因と結果の関係がある」という風にして、同じ意味になっている手法が多いです。 こういう手法の場合は、エッジは、ただの線か、矢印にして使います。

マインドマップや特性要因図は例外で、ノードはエッジの接続部分としての意味で使っていて、エッジをみんな違うものにして使います。

圏論(カテゴリーの理論)システム思考 は、ノードとエッジの両方を使うようになっていて、エッジはノード間の関係式が入ります。

単語にするか、単文にするか

木構造とネットワーク構造に共通のこととして、それぞれの枠に入るものは、単語か単文のどちらかです。 それ以上、長い文字列にならないようにするのがノウハウです。 長くなる時は、分解した方が、アイディアを広げやすくなります。

単語の場合は、単語のつながりが機能などの意味になっているようにします。

木構造

「中心と端と、その中間がある」、「上位、下位がある」といったものを表す時に適しています。 なぜなぜ分析特性要因図系統図マインドマップオントロジーピラミッド構造 などで使われます。

下図でオレンジ色の部分に、「解明したい事」、「達成したい事」、「結果」、「結論」、「提言」といったことが入ります。 青色の部分に、そのための手段、理由、根拠、といったものが入ります。

グラフの見た目だけに着目すると、木構造は、ネットワーク構造の一種です。 しかし、木構造は、根元(ルート)の部分と、その他の枝葉では、入るものの種類が違うので、別物と考えることもできます。

並べ方で、考え易さが変わる

システム思考
木構造の図は、内容が同じでも項目の並べ方に違いがあります。 並べ方の違いで考えやすさが変わります。

中心から放射状に広がるような場合は、様々な観点で自由に発想したい時に向いています。

上から下や、左から右に広がるような場合は、横や縦の並びが同じものについては、内容の粒度を同じにしたり、 MECEな分析 にしたい時に考え易いです。

システム思考
木構造の図は、エッジの意味が皆同じなら、表形式にしても、内容が同じになります。 表形式にすると、狭い面積でもたくさん書けるので便利です。

なぜなぜ分析や系統図は、表形式を使うことが多いです。

システム思考
ノードとエッジのどちらかだけを使うのなら、ノードではなく、エッジに項目の内容を書いても内容が同じになります。 エッジに書くようにすると、項目間をつながったものとして考え易いようです。

特性要因図やマインドマップは、エッジに書く方式になっています。

手法の違い

なぜなぜ分析特性要因図系統図マインドマップピラミッド構造FTA、FMEAの違いは、下表です。
システム思考

ロジックツリー

ロジックツリーは、文献によって内容が違い、狭義のものと広義のものがあります。 狭義のものは、系統図と同じものを指しています。 広義のものは、木構造で上から下や、左から右に広がるタイプのものは、すべて指しています。

多変量解析との関連

多変量解析と結び付ける時は、 決定木 や、 パス解析LiNGAM 等が当てまります。

ネットワーク構造

ネットワーク の構造は、対象がフラットな関係の時に適しています。 システム思考連関図概念分析圏論(カテゴリーの理論)業務フロー 、等があります。 オントロジー は、こちらで表現した方が良いこともあります。

無向と有向

木構造の場合、中心から広がるか、中心に向かっているか、のどちらかになっている図として作られます。 一方、ネットワーク構造では、中心がないので、図の全体的な作り方だけでは、わかりません。 何からの向きがある時は、矢印を使う場合があります。

矢印の内容は、因果(原因と結果)や、物や情報の流れ(入力と出力)があります。
システム思考

循環

ネットワーク構造では、因果関係に循環があるようなケースも表現できます。
システム思考

ネットワーク構造の表による表現

ネットワークの絵 ネットワークの数値表現
ネットワークグラフ のページにもありますが、ネットワーク構造も表で表すことができます。

表形式のネットワーク構造は、多変量解析と結び付ける時に役に立ちます。 一方、木構造と違って、表形式のネットワーク構造は、考察がしにくいので、分析のツールとしては使いにくいです。

多変量解析との関連

ネットワーク構造を多変量解析と結び付ける時は、 グラフィカルラッソ や、 アソシエーション分析 等が当てまります。

有向グラフになるデータの構造 にありますが、向きがある場合、データの意味、多変量解析の手法、矢印の向きの3つの関係は、場合によって違います。


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