複雑系科学の挑戦！秩序と混沌の狭間にある世界の法則

はじめに

私たちの周りには、一見すると無秩序で予測不可能な現象が数多く存在します。しかし、その複雑な現象の背後には、驚くべき秩序と法則が隠されていることがあります。近年注目を集めている複雑系科学は、まさにそうした秩序と混沌の狭間に潜む謎を解き明かそうとする学問です。

鳥の群れの複雑な飛行パターン、金融市場の激しい変動、生命の進化、そして人間の社会システムに至るまで、複雑系科学は、従来の科学では捉えきれなかった複雑な現象を理解するための新たな視点を提供してくれます。

本稿では、複雑系科学の基礎的な知識から、現代社会における応用例、そして未来への展望までを網羅的に解説し、複雑系科学の魅力と可能性に迫ります。

複雑系科学とは？

複雑系科学（Complex Systems Science）とは、多数の要素が相互作用することで、個々の要素からは予測できないような複雑な挙動やパターンを生み出すシステムを研究する学問分野です。

従来の科学は、要素還元主義的なアプローチ、つまり、複雑な現象を理解するために、それを構成する要素に分解し、個々の要素の性質を調べることに重点を置いてきました。しかし、複雑系科学は、要素間の相互作用に着目し、全体論的なアプローチによってシステム全体の挙動を理解しようとする点で、従来の科学とは一線を画しています。

複雑系は、自然界から社会現象まで、あらゆる場所に存在します。例えば、人間の脳、生命現象、免疫、脳のメカニズム、生態系、気象現象、社会システム、経済活動などは、すべて複雑系とみなすことができます ¹。

これらの系は、一見するとランダムで予測不可能な振る舞いをするように見えますが、複雑系科学は、その背後に潜む秩序や法則性を明らかにすることを目指しています。

複雑系は、一般的に以下の特徴を備えています ¹。

多数の構成要素: 複雑系は、原子、分子、細胞、生物個体、人間など、非常に多くの要素から構成されています。
相互作用: 各要素は、互いに影響を及ぼし合っています。例えば、生態系では、生物種間で食う・食われるの関係、競争関係、共生関係など、様々な相互作用が存在します。
非線形性: 要素間の相互作用は、単純な比例関係ではなく、複雑な非線形的な関係性を持っています。これは、ある要素の変化が、他の要素に予測できないような大きな影響を与える可能性があることを意味します。
創発: 個々の要素の振る舞いからは予測できないような、全体としての性質や振る舞いが現れます。例えば、脳の神経細胞一つ一つは単純な働きをしていますが、それらが相互作用することで、意識や思考といった高度な機能が生まれます。
自己組織化: 外部からの指示や制御なしに、システム自身が自律的に秩序を形成します。例えば、雪の結晶の美しいパターンは、水分子が自己組織化することによって生まれます。
フィードバック: システムの出力が入力に影響を与え、システムの挙動を変化させます。例えば、経済活動において、ある商品の価格上昇は、需要の減少を引き起こし、その結果、価格が下落するというフィードバックループが生じることがあります。

複雑系科学では、これらの特徴を持つシステムを理解するために、数学、物理学、生物学、情報科学など、様々な学問分野の知見を総合的に活用します。

さらに、複雑系科学において重要な概念として、普遍性（ユニバーサリティ）があります ²。これは、異なる分野における多くのシステムが、同じ科学的モデルを使って記述できる共通の基本的な性質を持つという考え方です。

例えば、物理学における相転移現象、生物学における進化、経済学における市場の変動など、一見異なる現象が、共通の数学的モデルで記述できることがあります。普遍性の存在は、複雑系科学が、分野横断的な学問分野として、様々な現象を統一的に理解するための枠組みを提供できることを示唆しています。

カオス理論との違い

複雑系科学とカオス理論は、どちらも非線形な現象を扱うという点で共通していますが、重要な違いがあります ⁴。

カオス理論は、決定論的なシステムにおける初期条件のわずかな違いが、その後の状態に大きな変化をもたらす現象、すなわち初期条件鋭敏性を研究します。

一方、複雑系科学は、システムの履歴や要素間の相互作用に重点を置き、全体としての挙動を理解しようとする点でカオス理論とは異なります。

複雑系は、カオス理論が扱うカオス現象よりも、さらに複雑で多様な現象を扱います。

例えば、カオス理論では、初期条件がわずかに異なるだけで、全く異なる結果が得られるため、長期的な予測が困難です。しかし、複雑系科学では、システムの履歴や要素間の相互作用を考慮することで、ある程度の予測が可能になる場合があります。

複雑系科学の発展

複雑系科学の考え方は、古代ギリシャの哲学者アリストテレスの「全体は部分の総和以上である」という言葉にまで遡ることができます ³。

近代科学においては、19世紀のフランス人数学者アンリ・ポアンカレの研究が、複雑系科学の起源の一つと言えるでしょう ⁵。

その後、20世紀に入ると、スコットランド啓蒙主義の古典政治経済学において、市場システムにおける「自発的な秩序」の概念が登場し、複雑系的な考え方が発展しました ⁵。

20世紀前半から後半にかけては、ノーベル経済学賞受賞者で哲学者のフリードリヒ・ハイエクが、カール・ポパーやウォーレン・ウィーバーの業績に影響を受け、複雑現象の研究に貢献しました ⁵。

彼は、経済学における分散知識の概念を提唱し、中央集権的な計画経済ではなく、市場メカニズムによる資源配分の重要性を主張しました。

20世紀後半には、サイバネティックスやカタストロフ理論といった関連分野が発展し、複雑系科学の土台を築きました ⁵。

サイバネティックスは、生物や機械における制御と通信のメカニズムを研究する学問分野であり、フィードバックや自己組織化といった概念を複雑系科学に導入しました。

カタストロフ理論は、微小な変化がシステムに大きな質的変化をもたらす現象を数学的に扱う理論であり、複雑系の振る舞いを理解する上で重要な役割を果たしました。

そして、1980年代に入ると、カオス理論が注目を集め、複雑系科学の発展を加速させました ⁵。

カオス理論は、決定論的なシステムにおける予測不可能性を明らかにし、複雑系における非線形性や初期条件鋭敏性の重要性を示しました。

これらの流れを汲み、1984年には、複雑系科学の研究拠点としてサンタフェ研究所が設立されました。

サンタフェ研究所は、物理学、生物学、経済学、社会学など、様々な分野の研究者が集まり、学際的な研究を行うことで、複雑系科学の発展に大きく貢献しました。

1990年代には、井庭崇氏の著書『複雑系入門―知のフロンティアへの冒険』が出版され、日本でも複雑系科学が広く知られるようになりました ⁶。

しかし、当時の日本では、複雑系科学は一過性のブームに終わり、学問分野として定着するには至りませんでした ⁶。

一方、海外では、複雑系科学は着実に発展を続け、現在では、社会、経済、環境、医療など、様々な分野で重要な役割を果たしています。

主要な研究者・機関

複雑系科学の発展に貢献した主要な研究者・機関とその貢献を以下にまとめます。

研究者・機関	貢献
スチュアート・カウフマン	自己組織化理論、生命の起源に関する研究。著書に『自己組織化と進化の法則』などがある。
スティーブン・ウォルフラム	セルオートマトン、計算可能性に関する研究。著書に『A New Kind of Science』などがある。
サンタフェ研究所	複雑系科学の学際的な研究拠点。創設メンバーには、マレー・ゲルマン、ジョン・ホランドなどがいる。
ジョン・ホランド	遺伝的アルゴリズム、複雑適応系の研究。著書に『Hidden Order: How Adaptation Builds Complexity』などがある。
マレー・ゲルマン	複雑系科学の普及、サンタフェ研究所の設立に貢献。物理学者としてノーベル物理学賞を受賞。
イリヤ・プリゴジン	非平衡熱力学、散逸構造の研究。化学者としてノーベル化学賞を受賞。

研究内容・手法

複雑系科学では、様々な研究内容・手法が用いられます。ここでは、主要なキーワードを中心に解説します。

自己組織化（Self-Organization）

自己組織化とは、外部からの指示や制御なしに、システム自身が自律的に秩序を形成する現象です ²。

これは、複雑系において最も重要な概念の一つであり、生命現象、生態系、社会システムなど、様々な現象を理解する上で欠かせません。

自己組織化の例としては、以下のようなものが挙げられます。

雪の結晶の形成：水分子が、温度や湿度などの条件に応じて、自発的に規則的なパターンを形成します。
魚の群れの行動：魚は、互いの位置や速度を感知しながら、群れ全体としての秩序を維持しています。
細胞の分化：細胞は、遺伝情報に基づいて、様々な種類の細胞に分化し、組織や器官を形成します。
アリの巣の構築：アリは、個々のアリは単純なルールに従って行動しているだけですが、群れ全体としては、複雑で精巧な巣を構築することができます。

創発（Emergence）

創発とは、個々の要素の振る舞いからは予測できないような、全体としての性質や振る舞いが現れる現象です ²。

創発は、自己組織化と密接に関連しており、複雑系を理解する上で重要な概念です。

創発の例としては、以下のようなものが挙げられます。

意識：脳の神経細胞一つ一つは単純な働きをしていますが、それらが相互作用することで、意識や思考といった高度な機能が生まれます。
社会秩序：個々の人間は、それぞれの目的や行動原理を持っていますが、社会全体としては、ある程度の秩序が保たれています。
経済活動：個々の企業や消費者は、それぞれの利益を追求していますが、市場メカニズムを通じて、社会全体の経済活動が調整されています。
生命の進化：遺伝子の突然変異や自然選択といった単純なメカニズムによって、多様な生物種が進化してきました。

創発現象は、AIや機械学習などの分野にも大きな影響を与えています ⁷。

例えば、深層学習では、大量のデータから学習することで、人間が設計したアルゴリズムでは実現できないような高度なタスクをこなすAIが開発されています。

これは、ニューラルネットワークという、脳の神経回路網を模倣した情報処理モデルにおいて、創発現象が起きていると考えられています。

ネットワーク科学との関連

複雑系科学は、ネットワーク科学と密接に関連しています ⁶。

ネットワーク科学は、ノード（節点）とエッジ（枝）からなるネットワークの構造や性質を研究する学問分野です。

複雑系は、多くの場合、要素間の相互作用をネットワークとして表現することができます。

例えば、社会ネットワーク、インターネット、生態系などは、ネットワークとして捉えることができます。

複雑ネットワーク、スモールワールド、スケールフリーネットワークなどの概念は、複雑系の構造や振る舞いを理解する上で重要な役割を果たします。

シミュレーション・モデリング技術

複雑系科学では、シミュレーションやモデリング技術が広く用いられます ²。

複雑なシステムは、多くの要素が相互作用しているため、その挙動を解析的に解明することは困難です。

そこで、コンピュータを用いたシミュレーションやモデリングによって、複雑系の振る舞いを再現し、分析することが行われます。

エージェントベースモデルなどは、複雑なシステムの挙動を分析し、予測するために有効なツールです。

エージェントベースモデルでは、システムを構成する個々の要素を「エージェント」としてモデル化し、エージェントの行動ルールと相互作用を定義することで、システム全体の挙動をシミュレーションします。

現代社会における応用例

複雑系科学は、現代社会の様々な分野で応用されています。

分野	応用例	具体的な事例
経済・金融	株式市場のモデリング ⁸	株価変動の予測、ポートフォリオ最適化、市場の安定性分析
	金融危機の予測 ¹⁰	リーマンショックのような経済危機の予兆検知、金融リスク管理
社会・政治	世論の変化 ²	選挙予測、政策評価、社会運動の分析
	デマの拡散 ¹³	虚偽情報の拡散防止、対策、ソーシャルメディアにおける情報操作の検知
	流行のメカニズム ¹⁵	新型コロナウイルス感染症の流行予測、インフルエンザなどの感染症対策
生物学・生態学	生物の群れ行動 ¹⁶	鳥の群れの飛行パターン、魚の群れの形成、昆虫の社会性
	細胞の進化シミュレーション ¹⁸	がん細胞の増殖、進化の予測、創薬への応用
気象・環境科学	気候変動のシミュレーション ²⁰	地球温暖化予測、異常気象の発生メカニズム解明、気候変動対策
	エコシステム解析 ⁶	生物多様性の保全、生態系サービスの評価、環境問題の解決
人工知能・機械学習	強化学習 ²²	自動運転、ロボット制御、ゲームAI
	ニューラルネットワーク ⁷	画像認識、自然言語処理、音声認識

経済・金融分野

経済・金融市場は、多数の投資家や企業が相互作用する複雑系であり、複雑系科学の応用が期待される分野の一つです。

株式市場のモデリングでは、株価の変動、市場の不安定性などを分析するために、複雑系科学の手法が用いられています ⁸。

例えば、エージェントベースモデルを用いることで、投資家の行動ルールや市場メカニズムをモデル化し、株価の変動をシミュレーションすることができます。

また、金融危機の予測にも、複雑系科学が活用されています ¹⁰。

経済指標、市場の動向などを分析し、金融危機の発生を予測することで、経済的な損失を最小限に抑えることが期待されます。

社会・政治

社会・政治現象もまた、複雑系科学の応用対象となります。

世論の変化を分析するために、社会ネットワーク、情報伝播などを複雑系科学の手法で分析することで、世論形成のメカニズムを解明することができます ²。

デマの拡散は、社会に大きな影響を与える可能性があり、複雑系科学を用いた分析が重要です ¹³。

デマの拡散経路、影響などを分析し、対策を検討することで、デマによる被害を抑制することができます。

また、流行のメカニズムを解明するために、複雑系科学の手法が用いられています ¹⁵。

流行の発生、拡散、終息などを分析することで、流行を予測し、効果的な対策を立てることができます。

生物学・生態学

生物学・生態学においても、複雑系科学は重要な役割を果たしています。

生物の群れ行動は、複雑系科学の古典的な研究対象です ¹⁶。

鳥の群れ、魚の群れなどの行動を分析し、そのメカニズムを解明することで、生物の集団行動の進化や適応戦略を理解することができます。

細胞の進化シミュレーションは、生命の起源や進化を理解する上で重要な研究です ¹⁸。

細胞の進化、分化などをシミュレーションすることで、生命の複雑なメカニズムを解明することができます。

気象・環境科学

気象・環境問題は、地球規模で複雑に絡み合った現象であり、複雑系科学の応用が不可欠です。

気候変動のシミュレーションでは、地球全体の気候システムをモデル化し、気候変動の影響を予測するために、複雑系科学の手法が用いられています ²⁰。

地球温暖化、異常気象などの現象を理解し、効果的な対策を立てるために、複雑系科学は重要な役割を果たしています。

エコシステム解析では、生態系における生物間の相互作用、環境への影響などを分析するために、複雑系科学の手法が活用されています ⁶。

生物多様性の保全、生態系サービスの評価など、環境問題の解決に貢献しています。

人工知能・機械学習

人工知能・機械学習は、近年急速に発展している分野であり、複雑系科学との関連も深まっています。

強化学習は、複雑な環境におけるエージェントの学習、意思決定をモデル化するために、複雑系科学の考え方が応用されています ²²。

自動運転、ロボット制御、ゲームAIなど、様々な分野で応用されています。

ニューラルネットワークは、脳の神経回路網を模倣した情報処理モデルであり、複雑系科学の研究対象でもあります ⁷。

画像認識、自然言語処理、音声認識など、様々な分野で応用され、人工知能の発展に貢献しています。

未来への展望と課題

複雑系科学は、今後ますます発展し、社会の様々な分野で重要な役割を果たすと考えられます ⁵。

特に、社会やテクノロジーの未来予測に活用される可能性は大きく、都市の成長、交通渋滞、感染症の流行などを予測するために、複雑系モデルが利用されています。

しかし、複雑系科学は、まだ発展途上の学問分野であり、限界も存在します ¹²。

例えば、複雑なシステムを完全にモデル化することは困難であり、予測の精度には限界があります。

また、複雑系科学の応用には、倫理的な課題も伴います。

人工知能の開発、遺伝子操作、社会システムの設計などにおいて、複雑系科学の知見をどのように活用すべきか、倫理的な観点からの検討が必要です。

複雑系科学にまつわる興味深いエピソード

アリの群れが交通渋滞を解決する？

アリは、個々のアリは単純なルールに従って行動しているだけですが、群れ全体としては、効率的に餌を運搬したり、巣を構築したりすることができます ²³。

これは、自己組織化の好例であり、複雑系科学の重要な研究対象となっています。

アリの行動を研究することで、交通渋滞の解消や物流の効率化など、社会における様々な問題解決へのヒントが得られる可能性があります。

スモールワールド現象：あなたは誰とでも6人で繋がっている？

スモールワールド現象とは、「世界中の人々は、平均6人の知り合いを介せば、誰とでも繋がっている」という仮説です ²⁵。

これは、社会ネットワークの構造を理解する上で重要な概念であり、複雑系科学の応用例の一つです。

スモールワールド現象は、ソーシャルメディアの普及やグローバル化によって、ますます顕著になっています。

シンプルなルールから驚異的なパターンが生まれる―ライフゲームの秘密

ライフゲームは、単純なルールに基づいて、細胞の生死をシミュレーションするゲームです ²⁷。

しかし、この単純なルールから、驚くほど複雑で多様なパターンが生まれます。

これは、創発の例であり、複雑系科学の魅力を示す好例です。

ライフゲームは、生命の進化、都市の成長、経済活動など、様々な現象を理解するためのモデルとして、複雑系科学の研究に利用されています。

結論

複雑系科学は、従来の科学では捉えきれなかった複雑な現象を理解するための新たな視点を提供する学問分野です。

本稿では、複雑系科学の定義、歴史、主要な研究者・機関、研究内容、現代社会における応用例、未来への展望、そして興味深いエピソードなどを紹介しました。

複雑系科学は、現代社会の様々な問題を解決するための重要な鍵となる学問分野であり、今後、更なる研究の進展により、社会、経済、環境、医療など、様々な分野で貢献していくことが期待されます。

特に、人工知能や機械学習の発展、ビッグデータ解析技術の進歩、そして社会における複雑な問題の解決など、複雑系科学の重要性はますます高まっていくでしょう。

複雑系科学は、私たちの世界に対する理解を深め、より良い未来を創造するための可能性を秘めた学問分野と言えるでしょう。

引用文献

1. 複雑系(フクザツケイ)とは？意味や使い方 – コトバンク, 2月 18, 2025にアクセス、 https://kotobank.jp/word/%E8%A4%87%E9%9B%91%E7%B3%BB-372136

2. 複雑性早わかり – Complexity Explained, 2月 18, 2025にアクセス、 https://complexityexplained.github.io/ComplexityExplained[Japanese].pdf

3. 複雑系 – Wikipedia, 2月 18, 2025にアクセス、 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A4%87%E9%9B%91%E7%B3%BB

4. www.weblio.jp, 2月 18, 2025にアクセス、 https://www.weblio.jp/content/%E8%A4%87%E9%9B%91%E6%80%A7%E3%81%A8%E3%82%AB%E3%82%AA%E3%82%B9%E7%90%86%E8%AB%96#:~:text=%E8%A4%87%E9%9B%91%E7%B3%BB%E3%81%AF%E5%B1%A5%E6%AD%B4%E3%81%AB,%E9%81%A0%E3%81%96%E3%81%8B%E3%82%8B%E6%96%B9%E5%90%91%E3%81%B8%E5%B1%95%E9%96%8B%E3%81%99%E3%82%8B%E3%80%82

5. 複雑系科学 – Wikipedia, 2月 18, 2025にアクセス、 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A4%87%E9%9B%91%E7%B3%BB%E7%A7%91%E5%AD%A6

6. 多様性がなければ、私たちは絶滅してしまうーー「複雑系科学」の視座で探る、世界と私の持続可能性 – Inquire, 2月 18, 2025にアクセス、 https://inquire.jp/2019/12/03/ecological-memes03/

7. ニューラルネットワークによる機械学習の研究がノーベル物理学賞を受賞 – note, 2月 18, 2025にアクセス、 https://note.com/ipsj/n/n1abf99f340f9

8. 人工市場シミュレーションを用いた金融市場の規制やルールの議論, 2月 18, 2025にアクセス、 https://ies.keio.ac.jp/upload/20190611econo_mizuta_slide.pdf

9. 複雑系と非線形経済動学 – 九州大学出版会, 2月 18, 2025にアクセス、 https://kup.or.jp/booklist/ss/economy/978-4-7985-0067-6.html

10. ドラゴンキング理論予測不可能な現象を予測する複雑系の金融応用 – axion.zone, 2月 18, 2025にアクセス、 https://www.axion.zone/dragon-king-theory/

11. 複雑社会システム研究センター – 東京大学生産技術研究所, 2月 18, 2025にアクセス、 https://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/research/department_center/Center-for-Social-Complex-Systems/

12. 複雑系はなぜ廃れてしまったか？(私的考察) – Zenn, 2月 18, 2025にアクセス、 https://zenn.dev/crmind/articles/fddccd0c3aa4fd

13. フェイクニュース、デマツイート。止まらない拡散。その正体に迫る。 | OTEMON VIEW, 2月 18, 2025にアクセス、 https://newsmedia.otemon.ac.jp/2353/

14. ネットワークの研究確かな情報と不確かな情報の広がり, 2月 18, 2025にアクセス、 https://gateway.guide/infomation/0007a-8/

15. なぜ急速に拡散する？フェイクニュースの科学 | 夢ナビ講義, 2月 18, 2025にアクセス、 https://yumenavi.info/vue/lecture.html?gnkcd=g009050

16. 群れ行動の数理モデルとその応用 – Human-Agent Interaction, 2月 18, 2025にアクセス、 https://hai-conference.net/proceedings/HAI2013/pdf/II-1.pdf

17. 美しい群れにひそむ普遍法則を探す｜リガクル[rigaku-ru] – 東京大学大学院理学系研究科・理学部, 2月 18, 2025にアクセス、 https://www.s.u-tokyo.ac.jp/ja/rigakuru/research/jInPTU4V/

18. 金子複雑系生命プロジェクト | ERATO – 国立研究開発法人科学技術振興機構, 2月 18, 2025にアクセス、 https://www.jst.go.jp/erato/research_area/completed/kcs_PJ.html

19. 複雑系生命システム研究センター – 東京大学, 2月 18, 2025にアクセス、 https://rcis.c.u-tokyo.ac.jp/wp-content/uploads/2022/03/about_pdf_2012.pdf

20. ノーベル物理学賞を受賞した真鍋淑郎博士の研究は何がすごい？地球温暖化研究のパイオニアとしての功績 – HATCH, 2月 18, 2025にアクセス、 https://shizen-hatch.net/2022/09/06/syukuro-suki-manabe/

21. 『疑似地球』で気候の揺らぎを探る気候変動科学分野中村・小坂研究室, 2月 18, 2025にアクセス、 https://www.rcast.u-tokyo.ac.jp/ja/research/tanken_nakamurakosaka.html

22. 複雑系情報処理としてのAI研究とその方法論 – 日本物理学会, 2月 18, 2025にアクセス、 https://www.jps.or.jp/books/gakkaishi/2019/08/74-08seriesAIphys.pdf

23. アリロボットの群れを「飼いならす」 – 京都大学, 2月 18, 2025にアクセス、 https://www.kyoto-u.ac.jp/sites/default/files/embed/jaresearchresearch_results2018documents190118_101.pdf

24. アリに学ぶ渋滞学－「お先にどうぞ」「情けは人の為ならず」ー | リコー経済社会研究所, 2月 18, 2025にアクセス、 https://blogs.ricoh.co.jp/RISB/society/post_116.html

25. It’s a small World！（世間は狭い） – 安全JAWSちゃんのハートLetter, 2月 18, 2025にアクセス、 https://www.jaw.or.jp/anzen/letter/no_72.htm

26. 6次の隔たり(ろくじのへだたり)とは？意味や使い方 – コトバンク, 2月 18, 2025にアクセス、 https://kotobank.jp/word/6%E6%AC%A1%E3%81%AE%E9%9A%94%E3%81%9F%E3%82%8A-189252

27. ライフゲームの状態数を増やしてみた｜108Hassium – note, 2月 18, 2025にアクセス、 https://note.com/108hassium/n/n0e9468b87435

28. 「ライフゲーム」で未知への探究心が自然と引き出される「セルトンのふしぎなタブレット」紹介, 2月 18, 2025にアクセス、 https://box.wonderlabedu.com/famisapo/569