概要

複雑性とは、多数の相互作用する構成要素から成るシステムの性質を指し、それらの関係によって、要素だけを見ても分からない振る舞いが生まれることを意味する。これは、単純さとは対照的な「複雑であること」の状態を指す場合もある。学術的な文脈では、この語は、物理学、生物学、社会科学、工学的システムにまたがって、パターン、組織、動態を研究する学際分野、しばしば複雑系科学と呼ばれる分野も指す。

主な特徴

複雑系には、一般に次のような繰り返し見られる特徴がある。

  • 相互作用によって結び付いた多数の要素やエージェントが存在すること。
  • 非線形な応答と、変化を増幅または抑制するフィードバックループがあること。
  • 創発的性質、つまり部分を個別に調べるだけでは予測できない集合的な振る舞いが現れること。
  • 複数の構造階層や時間スケールをもち、初期条件に敏感であること。
  • 進化する構成要素をもつシステムでは、適応や学習が起こること。

歴史と研究

複雑性に関する現代的な探究は、システム理論やサイバネティクスといった先行する伝統から発展し、物理学、生物学、コンピュータ科学、経済学などの知見を組み合わせる独立した学際的アプローチへと広がった。研究センターや協働ネットワークは、モデリング、シミュレーション、データ分析の手法を発展させ、この研究群は単にシステム科学、あるいは複雑系科学と呼ばれることが多い。

計測・モデル・例

研究者は複雑性を特徴づけるためにさまざまな方法を用いる。たとえば、アルゴリズム的あるいは記述的複雑性（パターンをどれだけ簡潔に説明できるか）、計算量的複雑性（問題を解くのに必要な資源）、エントロピーのような情報理論的尺度、結合性やモジュール性といったネットワーク指標がある。代表的な実例には、生態系、市場、脳、都市、大規模ソフトウェアシステムなどがあり、いずれも相互依存、創発的秩序、予測可能性の変動を示す。

重要性と区別

複雑なシステムと、単に込み入っているだけのシステムを区別することは有用である。複雑ではあっても、部品が多いだけのシステムは予測可能で分解可能な場合がある。一方、複雑系は相互作用から生じる振る舞いを示し、ある側面では頑健でも、別の側面では脆弱になりうる。複雑性を理解することは、設計、政策、運用の各場面で、単純な上からの統制よりも、レジリエンス、モジュール性、観察、反復的介入を重視する戦略に役立つ。

実践的なアプローチ

複雑性への対応は、一般に、モデル、シミュレーション、ネットワーク分析、そして階層をまたぐ相互作用を捉える実験に依拠する。方策としては、不要な結合を減らすこと、透明性とフィードバックを促進すること、そして望ましい機能を保ちながら予期しない変化に応答できる適応的なシステムを設計することが挙げられる。