WO2021214971A1 - 情報システム - Google Patents

情報システム Download PDF

Info

Publication number
WO2021214971A1
WO2021214971A1 PCT/JP2020/017663 JP2020017663W WO2021214971A1 WO 2021214971 A1 WO2021214971 A1 WO 2021214971A1 JP 2020017663 W JP2020017663 W JP 2020017663W WO 2021214971 A1 WO2021214971 A1 WO 2021214971A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
individual
data
social
unit
information system
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/017663
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
加藤　猛
康夫 出口
泰幸 工藤
純一 宮越
三浦　誓士
美沙 宮越
朝　康博
水野　弘之
Original Assignee
株式会社日立製作所
国立大学法人京都大学
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所, 国立大学法人京都大学 filed Critical 株式会社日立製作所
Priority to JP2022516790A priority Critical patent/JP7481722B2/ja
Priority to PCT/JP2020/017663 priority patent/WO2021214971A1/ja
Priority to US17/920,119 priority patent/US20230162305A1/en
Publication of WO2021214971A1 publication Critical patent/WO2021214971A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A61B5/165—Evaluating the state of mind, e.g. depression, anxiety
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A61B5/167—Personality evaluation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services

Definitions

  • the present invention relates to an information system.
  • a centralized system is, for example, a cloud platform.
  • a distributed system is, for example, a distributed network. Many system operation techniques are known for each of the centralized system and the distributed system.
  • the social system has four functional requirements (adaptation, goal achievement, integration, and pattern maintenance), and the corresponding intervention methods for social integration have four strategies (adaptation, goal achievement, integration, and pattern maintenance). Benefits, power, persuasion, and enlightenment).
  • Patent Document 1 describes an environmental control system that controls an environmental device based on a request of a subject by a consensus building control device.
  • the Sustainable Development Goals (SDGs) proposed by the United Nations are related to the eradication of poverty and hunger, the correction of income inequality and inequality, the securing of energy and the conservation of the environment, and inclusive employment and systems.
  • SDGs The Sustainable Development Goals
  • the action plan of the target person is not decided by oneself but is set in advance from the outside, and the conventional consensus building support technology is divergent from the operation of the economic system, and the economic situation and No consideration has been given to follow-up to changes in environmental conditions over time and continuous consensus building.
  • the consensus building rule itself expressing the control content is based on the consensus of the target person. It is not set in advance from the outside.
  • the present invention has been made in view of such a situation, and in a cooperative system between a social system and an information system, not only economic utility but also social norms and ethics are incorporated and operated, and the economy.
  • the purpose is to be able to provide technology for continuous consensus on the selection of diverse social, environmental and economic values in response to changing circumstances and environmental conditions.
  • the present application includes a plurality of means for solving at least a part of the above problems, and examples thereof are as follows.
  • the information system uses the first data regarding individual actions, the second data regarding interactions between individuals, and the third data regarding the current system in social groups.
  • An option generator that generates a plurality of options for future institutions in the social group based on the system, at least one of the updated first data and the second data, and the third data.
  • FIG. 1 is a schematic view showing a configuration example of a cooperative system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an example of processing by the cooperative system.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of a fast system.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the processing of the collecting unit in the fast system.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the processing of the personal psychological diagnosis unit in the fast system.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the processing of the intervention unit in the fast system.
  • FIG. 7 is a diagram showing a configuration example of a slow system.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the processing of the collection unit and the group condition diagnosis unit in the slow system.
  • FIG. 1 is a schematic view showing a configuration example of a cooperative system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an example of processing by the cooperative system.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of a fast
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the processing of the prognosis prediction unit in the slow system.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the processing of the option generation unit in the slow system.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining the processing of the consensus building unit in the slow system.
  • FIG. 12 is a diagram showing a display example in the user I / F of the IoH device.
  • FIG. 13 is a diagram showing a display example in the user I / F of the IoH device.
  • FIG. 14 is a diagram showing a display example in the user I / F of the IoH device.
  • FIG. 15 shows an example of a user I / F other than the display in the IoH device,
  • FIG. 15 (A) is an example of a level meter, FIG.
  • FIG. 15 (B) is an example of a smart speaker
  • FIG. 15 (C) is. It is a figure which shows an example of a smart light
  • FIG. 16 is a diagram showing a display example in the user I / F of the server.
  • FIG. 17 is a diagram showing another display example in the user I / F of the IoH device.
  • FIG. 18 is a diagram showing still another display example in the user I / F of the IoH device.
  • FIG. 19 is a conceptual diagram showing an application example of the cooperative system.
  • FIG. 1 is a schematic view showing an example of a cooperative system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • the cooperative system 1 includes a social system 10 and an information system 20. From another point of view, the cooperative system 1 includes a fast system 31 and a slow system 32. In the figure, the fast system 31 is shown by a long-dashed line, and the slow system 32 is shown by a long-dashed line. The fast system 31 corresponds to the first system of the present invention. The slow system 32 corresponds to the second system of the present invention.
  • the social system 10 has three layers: a first layer 11 related to individual actions, a second layer 12 related to interaction between individuals, and a third layer 13 related to the system of a social group which is a group of individuals. ..
  • the first layer 11 mainly affects the second layer 12
  • the second layer 12 affects the third layer 13
  • the third layer 13 becomes the first layer 11.
  • a recursive loop is formed that affects it.
  • the first layer 11 may be referred to as an individual act 11
  • the second layer 12 may be referred to as an inter-individual interaction 12
  • the third layer 13 may be referred to as a system 13.
  • the information system 20 includes each functional block of an individual psychological diagnosis unit 21, an intervention unit 22, a group condition diagnosis unit 23, a prognosis prediction unit 24, an option generation unit 25, and a consensus building unit 26.
  • the personal psychological diagnosis unit 21 and the intervention unit 22 belong to the fast system 31 among the functional blocks forming the information system 20.
  • the personal psychological diagnosis unit 21 includes the collection unit 21a.
  • the collection unit 21a collects first data regarding individual actions, second data regarding inter-individual interactions, and third data regarding the operation of social groups. Based on the first to third data collected by the collecting unit 21a, the personal psychological diagnosis unit 21 makes a diagnosis for the individual action 11 or the inter-individual interaction 12 under the current system 13.
  • the intervention unit 22 intervenes in the individual action 11 or the inter-individual interaction 12 based on the diagnosis result by the individual psychological diagnosis unit 21.
  • the intervention refers to an action that calls attention, for example, to revise an individual act 11 or the like.
  • the fast system 31 mainly forms the first circulation loop in the order of the individual action 11, the individual psychological diagnosis unit 21, the intervention unit 22, and the inter-individual interaction 12, and operates the social system 10 promptly.
  • the slow system 32 includes a group state diagnosis unit 23, a prognosis prediction unit 24, an option generation unit 25, and a consensus building unit 26 among the functional blocks forming the information system 20.
  • the group condition diagnosis unit 23 includes the collection unit 23a.
  • the collection unit 23a collects the operation data of the fast system 31.
  • the operation data of the fast system 31 refers to the updated first data, the second data, and the third data.
  • the group condition diagnosis unit 23 diagnoses the current state of the group, which is a group of individuals, and predicts the future state of the group, based on the operational data of the fast system 31.
  • the prognosis prediction unit 24 predicts the prognosis based on the diagnosis result by the group condition diagnosis unit 23.
  • the option generation unit 25 generates options as the future system 13 based on the prognosis prediction.
  • the consensus building unit 26 supports the consensus building of a social group, which is a group of individuals, by presenting the options generated by the option generation unit 25 to each individual.
  • the consensus building unit 26 includes a renewal unit 26a.
  • the renewal department 26a renews the current system 13 based on the options agreed by the social group.
  • the renewal refers to, for example, an operation of partially changing the system 16 or completely revising the system 16.
  • the slow system 32 is mainly considered in the order of individual action 11, individual psychological diagnosis unit 21, group condition diagnosis unit 23, prognosis prediction unit 24, option generation unit 25, consensus building unit 26, and system 13. Form a circular loop of, and continuously update the system 13 in the social system 10.
  • the first circulation loop by the fast system 31 and the second circulation loop by the slow system 32 are indicated by solid arrows, and the other loops are indicated by dotted arrows.
  • the social system 10 can be operated in a normative manner, and the system 13 can be continuously maintained and renewed.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an example of processing by the cooperative system 1.
  • the process is started in response to a predetermined start operation from the user, and is continuously repeated until a predetermined end operation is performed thereafter.
  • the collecting unit 21a collects the first data regarding the individual act 11, and the personal psychological diagnosis unit 21 determines whether or not the individual act 11 deviates from a predetermined standard based on the first data (). Step S1). Here, when it is determined that the individual act 11 does not deviate from the predetermined standard (NO in step S1), the diagnosis of the individual act 11 is repeated.
  • step S1 when it is determined that the individual act 11 deviates from the predetermined standard (YES in step S1), the processing proceeds in each of the fast system 31 and the slow system 32.
  • the intervention unit 22 then intervenes in the inter-individual interaction 12 based on the diagnosis result for the individual action 11 (step S2). After this, the process is returned to step S1 and the diagnosis for the personal action 11 affected by the intervened interpersonal interaction 12 is recursively performed.
  • the collection unit 23a then collects the operation data of the fast system 31, and the group state diagnosis unit 23 diagnoses the state of the group based on the operation data of the fast system 31. It is determined whether or not the state of is unbalanced (step S11). Here, if it is determined that the current state of the population is not non-equilibrium, that is, the current state of the population is in equilibrium (NO in step S11), the process is returned to step S1 and steps S1 and beyond are repeated. Is done.
  • the prognosis prediction unit 24 predicts the prognosis based on the diagnosis result of the group state diagnosis unit 23 (step S12).
  • the option generation unit 25 generates options for updating the current system 13 to a future system based on the prognosis prediction (step S13).
  • the consensus building unit 26 selects and presents the selection generated by the option generation unit 25, and supports the consensus building of the group for the options (step S14).
  • the renewal unit 26a renews the current system 13 based on the agreed options based on the collective agreement (step S15). After this, the diagnosis for the individual act 11 under the updated system 13 is recursively executed.
  • FIG. 3 shows a configuration example of the fast system 31.
  • the fast system 31 is composed of a plurality of IoH (Internet of Human) devices 100 1 to 100 n connected via a network 170.
  • IoH Internet of Human
  • the IoH device 100 when it is not necessary to individually distinguish the IoH devices 100 1 to 100 n, they are simply referred to as the IoH device 100.
  • the IoH device 100 used by the individual i is referred to as an IoH device 100 i.
  • the IoH device 100 is a device in which a network communication function is added to various forms of wearable products such as watches, eyeglasses, clothes, etc., in addition to electronic devices such as smartphones and tablet computers.
  • the IoH device 100 collects the action data x i of the individual i.
  • the IoH device 100 also collects data on the characteristics i of the individual i , the environment ⁇ , and the like.
  • the IoH device 100 connects to the server 200 and the database 270 via the network 170.
  • the IoH device 100 includes a processor 110 composed of a CPU (Central Processing Unit) and the like, a memory 120 composed of a DRAM (Dynamic Random Access Memory) and the like, a storage 140 composed of an HDD (Hard Disc Drive) and an SSD (Solid State Drive), and a touch panel.
  • a user I / F (interface) 150 composed of a display or the like, and a network I / F 160 composed of a communication module or the like are provided.
  • the action data acquisition program 131, the personal psychodiagnosis program 132, and the intervention data generation program 133 stored in the storage 140 are read into the memory 120 and executed by the processor 110, whereby the information system
  • the collection unit 21a, the personal psychodiagnosis unit 21, and the intervention unit 22 belonging to the fast system 31 among the functional blocks forming 20 are realized.
  • the fast system 31 composed of a plurality of IoH devices 100 is applied to a distributed cooperative system that operates shared resources.
  • the individual i obtains value by determining his / her resource usage amount in light of the current system 13 while performing mutual comparison by communicating with another person j ( ⁇ i) in the inter-individual interaction 12.
  • the collecting unit 21a collects the behavior data of the individual i
  • the personal psychology diagnosis unit 21 diagnoses the psychology of the individual i based on the behavior data of the individual i
  • the intervention unit 22 performs the user I / By intervening in the individual i by displaying the screen of the display as F150 or the like, cooperation with each individual group regarding the use of the shared resource is promoted.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the processing of the collecting unit 21a.
  • the collecting unit 21a collects data representing the action x i ( ⁇ ) of the individual i, which changes according to the change of the environment ⁇ as shown in the figure, from the personal action 11.
  • Social norms are implemented by mutual recognition between individuals, and the actions of individual i x i ( ⁇ ) are influenced by social norms. Therefore, the action x i ( ⁇ ) of the individual i can be indirectly regarded as reflecting the inter-individual interaction 12.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the processing of the personal psychological diagnosis unit 21.
  • the personal psychological diagnosis unit 21 has an effective value function u i (x, ⁇ ) (solid line) and a social normative value function ni ( social normative value function ni i) based on the actions x i ( ⁇ ) of the individual i and constraints.
  • x, epsilon (seek dashed line), and estimates the intersection of both a value for individual i act x i ( ⁇ ) v i ( ⁇ ).
  • the utility function u i (x, ⁇ ) has an upward slope with respect to the environment ⁇ , while the normative function ni (x, ⁇ ) has a downward slope as an obligatory constraint.
  • the slope of is shown. In this case, the intersection of both, will be selfish utility function u i (x, ⁇ ) and altruistic criterion function n i (x, ⁇ ) and are balanced act x i (epsilon) is selected ..
  • c i is a characteristic of the individual i
  • r is clearly the operating rules under the current system 13.
  • Fairness f i (x i, c i , r, ⁇ ) for example, as the operation rule r, when to follow the fair Theory Adams, fairness f i by using the v i ( ⁇ ) / c i tables Will be done.
  • normative value n i of individual i (x i, c i, r, ⁇ ) or fairness f i (x i, c i , r, ⁇ ) and, centered on the dashed-dotted line 2 Compare with the current operational rule r shown by the broken line in the book and the normative standard n s (r, ⁇ ) ⁇ ⁇ n determined from the environment ⁇ or the fairness standard f s (r, ⁇ ) ⁇ ⁇ f.
  • n s (r, ⁇ ) is the reference value of the normative standard
  • f s (r, ⁇ ) is the reference value of the fairness standard
  • ⁇ n and ⁇ f are within the permissible range.
  • the reference values f s and n s are updated based on the mutual comparison with the other person j ( ⁇ i) in the inter-individual interaction 12.
  • normative value of individual i n i (x i, c i, r, ⁇ ) or fairness f i (x i, c i , r, ⁇ ) is normative reference n It indicates that it deviates from s (r, ⁇ ) ⁇ ⁇ n or the fairness standard f s (r, ⁇ ) ⁇ ⁇ f.
  • the intervention unit 22 When fairness is used as the operation rule r, unfairness occurs in the shaded area 161.
  • normative value n i of individual i (x i, c i, r, ⁇ ) or fairness f i (x i, c i , r, ⁇ ) if a deviation from the baseline of was observed.
  • the intervention unit 22 In the IoH device 100, the intervention unit 22 generates intervention data (for example, image data to be displayed on the display as the user I / F 150), and uses the user I / F 150 to perform a normative or fair act with respect to the individual i. Can be prompted. By receiving such intervention, individual i can be expected to review his / her actions and become a habit at his / her own risk.
  • the social norms are based on mutual recognition between individuals, and the intervention by the intervention unit 22 in the individual action 11 can be regarded as an intervention in the inter-individual interaction 12 by the intervention unit 22. Further, the intervention unit 22 can acquire the tendency in the action formation of the individual i from the consensus building unit 26 of the slow system 32 and use it for generating the intervention data.
  • the permissible range ⁇ n or ⁇ f is determined in consideration of the variation in the behavior of a plurality of individuals. For example, certain normative value n i of individual i (x i, c i, r, ⁇ ) or fairness f i (x i, c i , r, ⁇ ) is normative reference n s (r , ⁇ ) ⁇ ⁇ n or fairness criteria f s (r, ⁇ ) ⁇ ⁇ If there are frequent deviations towards selfishness in the light of f, consider the individual i as a free rider and give a stronger warning than intervention. May be given. In addition, after obtaining consent when each individual i joins the fast system 31, if the behavior of the individual i does not change in response to repeated warnings, the individual i is excluded from the fast system 31. May be good.
  • the psychological model obtained from the meta-analysis may be reflected in the intervention of the individual i by the intervention unit 22. Furthermore, machine learning of the results of promoting normative actions on the content of the intervention enables more effective intervention.
  • the calculation is performed on the server 200, and the model obtained as the calculation result is transferred to the IoH device 100 via the network 170. You may send it.
  • the fast system 31 can be applied to, for example, a distributed cooperative system in which renewable energy is regarded as a shared resource and operated.
  • the environment ⁇ is the temperature
  • the action x i ( ⁇ ) of the individual i is the electric energy
  • the utility function u i (x i , ⁇ ) is the comfort level
  • the normative function ni (x i , ⁇ ) is power saving. It can be regarded as consciousness. Then, it is possible to find the value v i ( ⁇ ) by the choice of a balance between comfort and power-saving act x i ( ⁇ ).
  • the characteristic c i of the individual i depends on, for example, physicality, residence, number of cohabitants, number of rooms, building structure, air conditioning equipment, and the like. For example, if the individual i is regarded as a household, the characteristic c i may simply be the number of households, but the number of households may be adjusted by weighting children, the elderly, persons with disabilities, and the like.
  • the power consumption with respect to the temperature corresponds to the first data regarding individual actions.
  • comfort, power saving consciousness, value, fairness based on mutual comparison with others, etc. correspond to the second data on inter-individual interaction.
  • statistical data such as total, average, and variance obtained from the first data and second data of each individual, total power generation amount and cost of renewable energy related to operation, etc. correspond to the third data related to the current system. do.
  • the fast system 31 intervenes in social norms based on individual act 11 and inter-individual interaction 12 by encouraging individual i to act in a normative or fair manner, resulting in the first or second data. It will be possible to update.
  • each IoH device 100 collects the air temperature as the environment ⁇ and the power consumption as the action x i ( ⁇ ) of the individual i.
  • operational data such as the state of renewable energy as a shared resource and the operating state of equipment is transmitted to each IoH device 100, and a distributed cooperative operation is executed by the inter-individual interaction 12.
  • the data related to these individual actions, interactions between individuals, environment, and operation are transmitted and stored in the server 200 or the database 270 constituting the slow system 32, and are used for group diagnosis by the group condition diagnosis unit 23. In this way, the operation incorporating the social norms of the fast system 31 and the continuous consensus building of the slow system 32 are performed in conjunction with each other.
  • FIG. 7 shows a configuration example of the slow system 32.
  • the slow system 32 is composed of a server 200 and a database 270 to which each IoH device 100 is connected via a network 170.
  • the server 200 includes a processor 210 composed of a CPU or the like, a memory 220 composed of a DRAM or the like, a storage 240 composed of an HDD or SSD, a user I / F250 composed of a touch panel, a display or the like, and a network I / F260 composed of a communication module or the like. Be prepared.
  • the operation data collection program 231, the group status diagnosis program 232, the prognosis prediction generation program 233, the option generation program 234, the consensus building program 235, and the system update program 236 stored in the storage 240 are read into the memory 220.
  • Collected unit 23a, group state diagnosis unit 23, prognosis prediction unit 24, option generation unit 25, consensus building unit belonging to the slow system 32 of the functional blocks forming the information system 20 by being issued and executed by the processor 210. 26 and the update unit 26a are realized.
  • the fast system 31 consisting of a plurality of IoH devices 100 is an responsive distributed coordination system of shared resources
  • the slow system 32 consisting of the servers 200 is a deliberate concentration on the plurality of IoH devices 100.
  • the server 200 as a centralized management system updates the system 13 in response to relatively large changes such as economic conditions and environmental conditions.
  • the collection unit 23a collects operation data from each IoH device 100, the group state diagnosis unit 23 diagnoses the state of the group based on the operation data, and the prognosis prediction unit 24 Various prognostic scenarios are set up, and the option generation unit 25 generates options for future institutions in the social group based on these scenarios.
  • the consensus building department 26 presents options to each individual to support the consensus building of the group, and the renewal department 26a updates the current system 13 based on the consensus of the group. The updated system 13 is notified to each IoH device 100, whereby the shared resource is operated under the updated system 13.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the processing of the collection unit 23a and the group condition diagnosis unit 23.
  • the collecting unit 23a collects operational data from each IoH device 100 and performs statistical processing to obtain time-series data of the state s of the group as shown in the figure.
  • the group state diagnosis unit 23 diagnoses whether the group is in an equilibrium state (steady state) or a non-equilibrium state by obtaining the autocovariance or autocorrelation of the time series data of the state s of the group.
  • the group state diagnosis unit 23 diagnoses that the group state s is non-equilibrium, it is necessary to stabilize it by updating the current system 13, so that the operations after the prognosis prediction unit 24 are started. ..
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the processing of the prognosis prediction unit 24.
  • the prognosis prediction unit 24 simulates various combinations of system 13 (operation rules for individuals, operation conditions such as equipment and operation), and estimates the value of the group for each option. .. After clarifying the linkage network of various value indicators related to society, environment, and economy, we will obtain social value, environmental value, and economic value as three representative indicators by summarizing them.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the processing of the option generation unit 25.
  • the three representative indicators for the various options obtained by the prognosis prediction unit 24 can be plotted on a ternary graph as shown in the figure.
  • Point p in the figure shows the position of value with respect to the current state s of the population.
  • the shaded triangle indicates the range in which the state s of the population is expected to be stable based on the simulation by the prognosis prediction unit 24, out of a large number of options.
  • the option generation unit 25 generates four points, a, b, and c on three sides in the stable range (shaded triangle) and an inscribed point d in the stable region, as options.
  • the option generation unit 25 acquires intervention data for individual actions 11 or inter-individual interactions 12 from the intervention unit 22, and by referring to the intervention data, the tendency of each individual i or group, for example, social value. You may decide whether to emphasize environmental value or economic value, and select the options to be presented based on that judgment.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining the processing of the consensus building unit 26 and the renewal unit 26a.
  • the consensus building unit 26 determines the order of representative options a, b, c, and d by having each individual i vote or make a selection using the user I / F 150 of the IoH device 100.
  • the method for determining the order includes the Condorcet method, Young's method, AHP (Analytic Hierarchy Process) method, and the like.
  • alternative a, b, c, after estimated each individual i each value v i (epsilon) with respect to d, may be calculated a ranking based on the social welfare standards.
  • social welfare standards include utilitarian standards, maximin standards, and leximin standards.
  • boulder rule has the advantage that the option that results in a total loser of the two-choice is not selected, and the option evaluated as the lowest value is not selected by the Leximin standard. Therefore, by presenting each individual i with an option that includes both a ranking based on voting or selection and a ranking based on social welfare standards, each individual i is given a perspective of respecting diversity and minority, and consensus building is formed. Is reflected in.
  • the options may be reassessed in the light of some universal value and then presented to the relevant person. Further, if consent is obtained from all the subscribers when joining the slow system 32, it is possible to take a method such as excluding the relevant person from the consensus building process.
  • the consensus building unit 26 feeds back the result of the order of representative options determined by using a predetermined method to the IoH device 100 of each individual i (for example, displays it on the user I / F 150), thereby representing the representative. Encourage voting or selection of any of the options. At this time, everyone may propose a compromise to each individual by estimating the options that are likely to reach an agreement or the route that will lead to an agreement.
  • the consensus building unit 26 refers to the intervention data of the individual act 11 or the inter-individual interaction 12 by the intervention unit 22, and refers to the tendency of each individual i or group, for example, whether it is selfish or economic-oriented. You may search for a compromise that is easy to reach an agreement by grasping whether it is objective or socially important and environmentally important. It should be noted that, in order to prevent the instability of the group from continuing, it is exceptionally possible for the consensus building unit 26 to select a tentative option before reaching an agreement.
  • the renewal unit 26a renews the system 13 and IoH of each individual i. Notify device 100 of the new system 13. As a result, the system 13 updated based on the consensus building of the group is reflected in the individual act 11 and the inter-individual interaction 12.
  • a method of obtaining the consensus of the group in addition to the method of repeating voting or selection and feedback on representative options, for example, collecting opinions on options from each individual i and giving representative opinions.
  • a method of displaying, a method of grouping and displaying the opinions of all members by the KJ method or linguistic analysis may be used.
  • the prognosis prediction unit 24 and subsequent units start processing on the occasion that the group state s becomes non-equilibrium by the group state diagnosis unit 23.
  • the group condition diagnosis unit 23 intervenes when the sign appears before the group state s reaches the completely non-equilibrium state by the group condition diagnosis unit 23.
  • the unit 22 may be notified.
  • the intervention of the slow system 32 into the fast system 31 can be strengthened, and the state s of the group can be prevented from becoming unstable.
  • the consensus building unit 26 omits consensus building and selects options based on a predetermined policy. May be selected so that the renewal unit 26a renews the system 13. This policy is based on the consent of the subscriber when joining the slow system 32.
  • slow system 32 is subject to economic conditions such as cost and environmental conditions such as solar radiation and water. It can be applied to a centralized management system that updates the operation rule r of the distributed cooperation system (fast system 31) in response to a relatively large change.
  • the state of the group s corresponds to the total power consumption of the entire inhabitants or the total power consumption standardized by the temperature ⁇
  • the social value is the regional economic circulation rate (regional activity) and the inhabitants' power saving comfort. It corresponds to a synthetic index
  • the environmental value corresponds to the renewable energy self-sufficiency rate
  • the economic value corresponds to the inverse of the energy cost.
  • typical options a, b, and c correspond to the emphasis on society, environment, and economy within the stable range of prognosis prediction, and option d is moderate, and a new system is created by consensus building among the residents. That is, the operation rule r is selected.
  • the option c that emphasizes economic value as the operation rule r is intended to reduce the electric power charge as much as possible by using energy other than renewable energy. .. Therefore, the normative standard n s (r, ⁇ ) or fairness standard f s (r, ⁇ ) for power saving is slightly looser than the option p representing the current state s of the population.
  • Option b which emphasizes environmental value, seeks to increase the self-sufficiency rate of renewable energy as much as possible. Therefore, when the environment-oriented option b is selected, the electricity charge is higher than that of the economic value-oriented option c. Further, as the operation rule r, the normative standard n s (r, ⁇ ) or the fairness standard f s (r, ⁇ ) further promotes power saving more severely than the option p representing the current state s of the group.
  • Option a that emphasizes social value is to balance the improvement of regional revitalization by self-sufficiency of renewable energy and the comfort level of residents. Therefore, although the electricity charge is higher than that of option c, which emphasizes economic value, the standard for power saving is loose as in option c.
  • Typical options a, b, c, d as the operation rule r are the diagnosis of the group condition and the prognosis based on the first data, the second data, and the third data collected by the collecting unit 23a. It is generated by the option generation unit 25 after the prediction, and the consensus building unit 26 supports the consensus building as a social group for any of the options a, b, c, and d.
  • the finally agreed one becomes the operation rule r and is newly applied to the fast system 31.
  • the operational status of the social group will change and the third data will be updated. Specifically, for example, when the weather changes or disasters related to the power generation of renewable energy, maintenance or failure of power generation equipment, revision of power charges other than renewable energy, etc. occur, the operation rule r is updated. The third data will change significantly.
  • FIG. 12 shows a display example of a screen displayed on the user I / F 150 of the IoH device 100 when the intervention unit 22 of the distributed cooperation system (fast system 31) intervenes in the individual action 11.
  • a solid line curve 151a showing the transition of the power consumption x i ( ⁇ ) of the individual i and a broken line curve showing the transition of the total power generation amount of the entire renewable energy are shown.
  • 151b is displayed.
  • a solid line curve 152b showing the transition of i , c i, r) is displayed.
  • each individual i finds that the transition of his / her own power consumption x i ( ⁇ ) deviates from the transition of the total power generation, and that his / her fairness fi is different from that of others j. It can be recognized that it deviates from the range of the fairness standard f s (r) based on mutual comparison with. Therefore, it is possible to encourage each individual i to have a normative and fair power consumption behavior.
  • FIG. 13 shows a display example of a screen displayed on the user I / F 150 of the IoH device 100 when the consensus building unit 26 of the centralized management system (slow system 32) supports the consensus building of the social group for the options. ..
  • a triangular graph 153 having social value, economic value, and environmental value at the apex is displayed on the left side of the screen, and the triangular graph 153 is representative of the option p representing the current state s of the group.
  • the values corresponding to the various options a, b, c, and d are plotted.
  • the order of the previous selections of all the members for the representative options a, b, c, and d the order based on the social welfare standard, the order based on the social welfare standard, and the previous order of the individual i
  • the selection result and the content of this selection are shown.
  • the individual i learns by comparing the previous selection result of himself / herself with the selection results of all members and the social welfare standard, so that the consensus building and social welfare are promoted to the intention of the individual i. Then, the individual i operates the pull-down menu button 155 to select the order in which he / she is acceptable and who is likely to reach an agreement as the decision-making this time. Then, when each individual i performs the same operation, a consensus as a group is gradually formed.
  • a Sankey diagram or a three-dimensional graph may be displayed, or numerical values or relative values of social value, economic value, and environmental value may be displayed.
  • a majority or minority opinion for each option may be displayed, or a compromise that is easy to reach an agreement may be displayed as a recommendation.
  • FIG. 14 shows a display example of a screen displayed on the user I / F 150 of the IoT device 100 after the consensus building unit 26 of the centralized management system (slow system 32) has obtained the consensus of the social group.
  • a ternary graph 156 having social value, economic value, and environmental value as the apex is displayed, and in the ternary graph 156, the agreed option d is emphasized more than other options. Is displayed large.
  • option d is at the highest level, or has a quasi-transitional or indiscriminate relationship with the highest-level option in any of the majority rule, boulder rule, utilitarianism standard, and leximin standard. This indicates that the social group has agreed on option d.
  • the target of the operation rule as the new system 13 updated by the update unit 26a is displayed.
  • the distributed cooperative system supplies renewable energy and other energy to each individual i, and social norms or social norms for the power consumption behavior of the individual i. Intervention on fairness will be carried out, and the social group as a whole will operate in accordance with the rules.
  • FIG. 15 shows an example of a user I / F 150 other than the display.
  • FIG. (A) shows an example of a level meter as a user I / F150.
  • the median value of the meter is defined as the fairness standard, and the shaded portion is defined as the selfish deviation area, and the fairness value of the individual i with respect to the fairness standard can be indicated.
  • the figure (B) shows an example of a smart speaker as a user I / F150.
  • the pitch, intensity, chord, melody, and the like of the output sound can be used to express the fairness of the individual i with respect to the fairness standard.
  • the alarm sound, the caution voice, and the like may be output only when the fairness of the individual i deviates from the fairness standard.
  • the figure (C) illustrates an example of a smart light as a user I / F150.
  • the fairness of the individual i with respect to the fairness standard can be expressed, and the fairness of the individual i with respect to the fairness standard can be expressed by the color, intensity, change, etc. of light emission.
  • the blinking or flashing may be output only when the fairness of the individual i deviates from the fairness standard.
  • the above-mentioned level meters, smart speakers, and smart lights can also serve as power sensors for home appliances and lighting, operation remote controls, sensors for environmental temperature / humidity and air cleanliness, and sensors for human body temperature, pulse, and physical activity. can.
  • a vibrator or diffuser is used as the user I / F150, and the fairness of the individual i with respect to the fairness standard is determined by the intensity and cycle of vibration and the type of scent. It may be represented.
  • the user I / F 150 can encourage the individual i to take a normative action by making each individual i recognize his / her own fairness and deviation from the fairness standard. This makes it possible to operate the fast system 31 in a stable manner.
  • FIG. 16 shows a display example of a screen displayed on the user I / F 250 of the server 200.
  • the transition of the supply amount of renewable energy in the distributed cooperative system as the fast system 31 up to the present (thick solid line), the future forecast (thick broken line), and the demand amount are displayed.
  • the case where the demand forecast exceeds the supply forecast is shown.
  • the transition (solid line) and future forecast (dotted line) of the degree of deviation from the fairness standard of the entire group in the distributed cooperative system as the fast system 31 are displayed.
  • the deviance in the example of the figure is the sum of the absolute values of the deviance of each individual i, and the larger the deviance, the more unstable the state of the group.
  • the history of consensus building by the centralized management system as the slow system 32 up to the present is displayed on a triangular graph with social value, environmental value, and economic value at the top.
  • the white circles represent the currently agreed options, namely the position of the current system 13.
  • the example in the figure shows the case where the group consensus is approaching the inner heart of the triangle at present after shifting from economic focus to environmental focus and social focus.
  • the server 200 continuously executes a second circular loop consisting of collection of operational data, diagnosis of group status, generation of prognosis prediction, generation of options, support for consensus building, and renewal of the system.
  • the user I / F 250 can monitor the state of each process in the second circular loop from a bird's-eye view. Further, in the user I / F250, for example, when the power demand forecast exceeds the supply forecast, when an emergency operation rule set in advance is applied due to a disaster or failure, or when the operation mode is set for maintenance. When switching, the administrator of the centralized management system can input a predetermined instruction operation as the slow system 32.
  • FIG. 17 shows another display example of the screen displayed on the user I / F 150 of the IoH device 100 when the consensus building unit 26 of the centralized management system (slow system 32) supports consensus building.
  • a chromaticity diagram in which the three vertices of social value, environmental value, and economic value in the triangular graph, and their inner cores correspond to R, G, B, and W of the color triangle, respectively. 261 is displayed.
  • a color triangle 262 consisting of social value (corresponding to R of the color triangle), environmental value (corresponding to the same G), and economic value (corresponding to the same B) is displayed, and the current state of affairs is displayed on it.
  • the state p of the population and the representative options a and b are plotted.
  • operation buttons 263 and 264 corresponding to the options a and b are provided.
  • the display colors of the operation buttons 263 and 264 are the same as the colors of the points a and b of the options a and b in the color triangle 262. In the case of the figure, the operation buttons 263 are displayed in orange and the operation buttons 264 are displayed in yellow-green.
  • Each individual i who is a user of the IoH device 100 can intuitively understand the positioning of options a and b in the color triangle 262 by the display colors of the operation buttons 263 and 264. Then, each individual i can select option a or option b by operating the operation button 263 or the operation button 264.
  • the brightness of options a and b plotted on the color triangle 262 may be changed according to the relative amount of support for each. By doing so, it becomes possible for each individual i to recognize which of the options a and b is supported by the majority.
  • FIG. 18 shows still another display example of the screen displayed on the user I / F 150 of the IoH device 100 when the consensus building unit 26 of the centralized management system (slow system 32) supports consensus building. ..
  • operation buttons 273 and 274 corresponding to options a and b are provided on the lower side of the screen.
  • Each individual i who is a user of the IoH device 100 can understand the characteristics of the options a and b by the shape of the radar charts 271,272. Then, each individual i can select option a or option b by operating the operation button 273 or the operation button 274.
  • the thickness of the solid line on the radar charts 271,272 and the saturation and brightness of the operation buttons 273 and 274 may be changed according to the relative number of instructions. By doing so, it becomes possible for each individual i to recognize which of the options a and b is supported by the majority.
  • FIG. 19 shows a configuration example of a cooperative system 401 in a local community, a cooperative, or the like to which the cooperative system 1 according to the present embodiment is applied.
  • the cooperative system 401 is a renewable energy supply system including a renewable energy supply system 402, an IoH device 100 (not shown), a resident and a cooperative member 403 that consumes renewable energy, and a server 200 (not shown).
  • the officers of 402 and the secretariat 404 are connected via a network 405 consisting of a transmission and distribution network and a communication network.
  • the energy supply sources of the renewable energy supply system 402 are solar power, hydraulic power, biomass, wind power, small hydraulic power, etc., and constitute a microgrid.
  • residents and co-operative members 403 are homes, companies such as offices and factories, public facilities such as schools and public halls, transportation means such as buses and cars, etc., and participate in the co-operative system 401 to make the fast system autonomous. It consumes renewable energy under operational rules.
  • the officers and the secretariat 404 monitor the renewable energy supply system 402 using the server 200, and the officers and the secretariat 404 respond to maintenance and emergencies.
  • the IoT device 100 used by the residents and the cooperative member 403 realizes a distributed cooperative system as a fast system 31 that operates renewable energy, which is a shared resource.
  • the server 200 provided to the officers and the secretariat 404 realizes a centralized management system as a slow system 32 that updates the operation rules of the distributed coordination system in response to changes in the economic situation and environment.
  • the IoT device 100 or the IoT device can assign to the sensing function of action data and operation data, and to configure both the fast system 31 and the slow system 32 as a centralized system.
  • the centralized system can be configured closer to the distributed system.
  • the system configuration to be adopted may be designed according to the scale, processing speed, flexibility, robustness, expandability, etc. required for the cooperative system 1.
  • the social system 10 consists of a first layer 11 related to individual actions, a second layer 12 related to inter-individual interaction, and a third layer 13 related to the system of groups, and the social system 10 Is self-evident because it requires both operation (administration) and agreement formation (politics).
  • renewable energy was mentioned as a shared resource, but other shared resources include agricultural land, irrigation, forests, fishing, and resources. It also covers mobility such as car sharing and on-demand buses, and labor-related sharing economies such as coworking, work sharing, and cooperatives. It can also be extended to fair and equitable economic transactions and the allocation of carbon dioxide and waste emissions. Social issues such as disparity, inequality, resources and environment involve not only economic utility but also social norms, ethics, and morals, and the cooperative system 1 of the present embodiment solves these social issues. Can be widely applied to.
  • a social system is an autopoiesis system consisting of a cyclical network of communication between individuals.
  • a cyclic communication network between the social system 10 and the information system 20 is configured.
  • social norms (rules, ethics, morals) are put into effect by the structure of mutual expectations and approvals between individuals based on human imitation sympathetic tendencies.
  • the information system 20 normsally intervenes in the interaction between individuals of the social system 10.
  • the social system is symbolized by the beliefs about a group of individuals, the strategic behavior of the individual based on it, and the balance of the group that they form together. It is a self-sustaining system consisting of a circular loop of summary expressions, or institutions, and then coordinated individual beliefs.
  • the information system is interposed between the circulation loop of the individual and the group.
  • consensus building should be regarded as social editing that recognizes diversity and differences, and harmonizes them, rather than social integration by majority vote or greatest common divisor. ..
  • the information system supports the social editing function in consensus building.
  • life tissue has a hierarchical structure by emergent order from the lower layer to the upper layer, such as cells ⁇ tissues ⁇ organs ⁇ organisms ⁇ herds ⁇ ecosystem.
  • humans are the product of the interaction of biological and cultural evolution and can be seen as the coevolution of the genome and memes. From these things, the cooperative system 1 of this embodiment has a hierarchical structure.
  • the human thinking system consists of a dual process of an intuitive, automatic fast system and a conscious, deliberate slow system.
  • philosopher Joseph Heath advocates slow politics based on reason and contemplation in politics and economics, as opposed to fast politics based on intuition and emotion. Therefore, in the cooperative system 1 of the present embodiment, a dual layer of an operation system by the fast system 31 and a consensus building system by the slow system 32 is configured.
  • automatic operation is performed by the first circular loop by the fast system 31, and deliberate consensus building is performed by the second circular loop by the slow system 32.
  • the fast system 31 follows daily changes in the economy and environment and operates promptly, and the slow system 32 continuously forms consensus on relatively large changes, and both are in parallel. It can be adapted to various situations by operating it.
  • the cooperation system 1 of the present embodiment it is economical to intervene in the individual act 11 or the inter-individual interaction 12 in the light of the current system 13 which reflects the previous agreement by the fast system 31. It is possible to operate in consideration of social norms as well as good utility.
  • the slow system 32 enables consensus building not only for the economy but also for various social values such as environment and culture by presenting system options based on the state of the group under the current system 13. ..
  • the cooperation system 1 has the meanings of both the cooperation of the social system 10 and the information system 20 and the cooperation of the fast system 31 and the slow system 32. Through these two cooperations, it becomes possible to operate the social system 10 in a normative manner and to sustain it without failure.
  • the present invention is not limited to one of the above-described embodiments, and includes various modifications.
  • an example of the above-described embodiment has been described in detail for the sake of clarity of the present invention, and the present invention is not limited to those having all the configurations described here.
  • each of the above configurations, functions, processing units, processing means and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them by, for example, an integrated circuit.
  • control lines and information lines in the figure show what is considered necessary for explanation, and do not necessarily show all of them. You can think of almost all configurations as interconnected.
  • the above-mentioned cooperative system configuration can be classified into more components according to the processing content. It can also be categorized so that one component performs more processing.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

多様な価値の選択に関する継続的な合意形成に基づいて社会システムを運用する。　情報システムは、個人行為に関する第１のデータ、個人間相互作用に関する第２のデータ、及び、社会集団における現行の制度に関する第３のデータを収集する収集部と、前記現行の制度の下における前記第１のデータ及び前記第２のデータの少なくとも一方を診断し、診断結果に基づき、前記個人行為及び前記個人間相互作用の少なくとも一方に介入する第１のシステムと、更新された前記第１のデータ及び前記第２のデータの少なくとも一方、並びに、前記第３のデータに基づいて、前記社会集団における将来の制度に対する複数の選択肢を生成し、複数の選択肢に対する前記社会集団の合意形成を支援し、前記社会集団によって合意された選択肢に基づき前記社会集団における制度を更新する第２のシステムと、を備えることを特徴とする。

Description

情報システム
　本発明は、情報システムに関する。
　経済とは、人間社会が自然環境から資源を得て人間の生活に必要な財やサービスを生産、交換、分配、消費する活動である。従来、人間社会にとって望ましい経済システムに向けて、厚生経済学、規範的経済学、比較制度分析等の様々な検討が行われている。
　経済活動を支える情報システムには、大別すると集中型システムと分散型システムがある。集中型システムは、例えばクラウド・プラットフォームである。分散型システムは、例えば分散ネットワークである。集中型システム及び分散型システムそれぞれに対しては、多くのシステム運用技術が知られている。
　社会学者のタルコット・パーソンズによれば、社会システムには４つの機能要件（適応、目標達成、統合、及びパターン維持）があり、それらに対応する社会統合のための介入方法には４つの戦略（便益、権力、説得、及び啓蒙）がある。
　社会集団の合意形成を支援する技術としては、ビデオ会議やチャット等によるコミュニケーション支援型、話題抽出や議論分析等によるプロセス支援型、代替案提示やトレードオフ分析等による交渉支援型等が知られている。また、例えば特許文献１には、環境機器の制御において合意形成制御装置により対象者の要望に基づいた制御を行う環境制御システムが記載されている。
特開２００７－３２３５２６号公報
　国連が提言している持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ：Sustainable Development Goals）では、貧困や飢餓の撲滅、所得格差や不平等の是正、エネルギの確保と環境の保全、包摂的な雇用や制度等に関する目標を掲げ、誰一人取り残さない持続可能で多様性と包摂性のある社会を目指している。
　また、日本の内閣府は、狩猟社会（Ｓｏｃｉｅｔｙ１．０）、農耕社会（Ｓｏｃｉｅｔｙ２．０）、工業社会（Ｓｏｃｉｅｔｙ３．０）、及び情報社会（Ｓｏｃｉｅｔｙ４．０）に続く、未来社会のコンセプトとして「サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する人間中心の社会（Ｓｏｃｉｅｔｙ５．０）」を提示している。
　ＳＤＧｓに掲げられている格差や不平等、地球温暖化や環境汚染等の社会問題を解決し、持続可能で公正かつ包摂的な社会を実現するためには、公正、公平、善、正義、義務、道徳、倫理等を含む広い意味での社会規範に対する考慮を避けて通ることができない。したがって、社会とＩＴ(Information Technology)との融合の観点、及び人間中心の観点の両者を合わせると、Ｓｏｃｉｅｔｙ５．０では、ＩＴシステムが社会システムの診断、予後予想を行い、その結果に基づいて社会システムへリアルタイムかつダイナミックに規範的な介入を行うことになる。すなわち、情報システムに対して、アプリオリに規範や倫理を組み込む必要がある。
　ところで、社会システムには運用（行政や司法）と合意形成（立法や政治）の両輪が必要である。哲学者の出口康夫によれば、社会は価値多様体であり、個々人の多様性を保って運用しながら社会秩序を保つためには、継続的に集団の合意形成を行う必要がある。
　また、昨今の経済活動におけるＣＳＶ(Creating Shared Value）やＥＳＧ（Environment，Social，Governance）の広がりに伴い、合意形成においては経済価値だけでなく、自然や資源に関する環境価値、生活や文化に関する社会価値にも配慮する必要がある。
　しかしながら、従来の情報システムに関する運用技術は、経済的な効用や経済価値のみの最適化や最大化に留まり、社会規範や倫理、環境や文化等の非経済的な社会価値や環境価値への配慮がなされていない。
　また、従来の介入技術では、対象者の行動計画を自身が決めるのではなく予め外部から設定されているうえ、従来の合意形成支援技術は、経済システムの運用と乖離しており、経済状況や環境条件の経時的な変化に対する追従性や継続的な合意形成への配慮がなされていない。
　より具体的には、例えば、特許文献１に記載の合意形成制御装置では、対象者の要望が制御内容に反映されるものの、制御内容を表す合意形成ルールそのものは、対象者の合意に基づくものではなく予め外部から設定されている。
　本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、社会システムと情報システムとの協同システムにおいて、経済的な効用だけでなく、社会的な規範や倫理を組み込んで運用するとともに、経済状況や環境条件の変化に応じて多様な社会価値、環境価値、及び経済価値の選択に関する継続的な合意形成を行う技術を提供できるようにすることを目的とする。
　本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下の通りである。
　上記課題を解決するため、本発明の一態様に係る情報システムは、個人行為に関する第１のデータ、個人間相互作用に関する第２のデータ、及び、社会集団における現行の制度に関する第３のデータを収集する収集部と、前記現行の制度の下における前記第１のデータ及び前記第２のデータの少なくとも一方を診断する個人心理診断部と、前記第１のデータ及び前記第２のデータの少なくとも一方に対する診断結果に基づき、前記個人行為及び前記個人間相互作用の少なくとも一方に介入することにより、前記第１のデータ及び前記第２のデータの少なくとも一方を更新する介入部と、を有する第１のシステムと、更新された前記第１のデータ及び前記第２のデータの少なくとも一方、並びに、前記第３のデータに基づいて、前記社会集団における将来の制度に対する複数の選択肢を生成する選択肢生成部と、生成された前記複数の選択肢に対する前記社会集団の合意形成を支援する合意形成部と、前記社会集団によって合意された選択肢に基づき前記社会集団における制度を更新する更新部と、を有する第２のシステムと、を備えることを特徴とする。
　本発明の一態様によれば、社会システムと情報システムとの協同システムにおいて、経済的な効用だけでなく、社会的な規範や倫理を組み込んで運用するとともに、経済状況や環境条件の変化に応じて多様な社会価値、環境価値、及び経済価値の選択に関する継続的な合意形成を行う技術を提供することが可能となる。
　上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
図１は、本発明の一実施形態に係る協同システムの構成例を示す概要図である。 図２は、協同システムによる処理の一例を説明するフローチャートである。 図３は、ファストシステムの構成例を示す図である。 図４は、ファストシステムにおける収集部の処理を説明するための図である。 図５は、ファストシステムにおける個人心理診断部の処理を説明するための図である。 図６は、ファストシステムにおける介入部の処理を説明するための図である。 図７は、スローシステムの構成例を示す図である。 図８は、スローシステムにおける収集部及び集団状態診断部の処理を説明するための図である。 図９は、スローシステムにおける予後予想部の処理を説明するための図である。 図１０は、スローシステムにおける選択肢生成部の処理を説明するための図である。 図１１は、スローシステムにおける合意形成部の処理を説明するための図である。 図１２は、ＩｏＨデバイスのユーザＩ／Ｆにおける表示例を示す図である。 図１３は、ＩｏＨデバイスのユーザＩ／Ｆにおける表示例を示す図である。 図１４は、ＩｏＨデバイスのユーザＩ／Ｆにおける表示例を示す図である。 図１５は、ＩｏＨデバイスにおける、ディスプレイ以外のユーザＩ／Ｆの例を示しており、図１５（Ａ）はレベルメータの一例、図１５（Ｂ）はスマートスピーカの一例、図１５（Ｃ）はスマートライトの一例を示す図である。 図１６は、サーバのユーザＩ／Ｆにおける表示例を示す図である。 図１７は、ＩｏＨデバイスのユーザＩ／Ｆにおける他の表示例を示す図である。 図１８は、ＩｏＨデバイスのユーザＩ／Ｆにおけるさらに他の表示例を示す図である。 図１９は、協同システムの適用例を示す概念図である。
　以下、本発明の一実施の形態を図面に基づいて説明する。なお、本実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。また、以下の実施の形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合及び原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。また、「Ａからなる」、「Ａより成る」、「Ａを有する」、「Ａを含む」と言うときは、特にその要素のみである旨明示した場合等を除き、それ以外の要素を排除するものでないことは言うまでもない。同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合及び原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似又は類似するもの等を含むものとする。
　＜本発明の一実施形態に係る協同システム１の構成例＞
　図１は、本発明の一実施形態に係る協同システム１の一例を示す概要図である。
　協同システム１は、社会システム１０及び情報システム２０から成る。また、別の観点では、協同システム１は、ファストシステム３１及びスローシステム３２から成る。同図においては、ファストシステム３１を一点鎖線で示し、スローシステム３２を二点鎖線で示している。ファストシステム３１は、本発明の第１のシステムに相当する。スローシステム３２は、本発明の第２のシステムに相当する。
　社会システム１０は、個人行為に関わる第１の階層１１、個人間相互作用に関わる第２の階層１２、及び、個人の集まりである社会集団の制度に関わる第３の階層１３の３階層を有する。社会システム１０では、主に、第１の階層１１が第２の階層１２に影響し、第２の階層１２が第３の階層１３に影響し、第３の階層１３が第１の階層１１に影響を与える再帰的なループが形成されている。
　以下、第１の階層１１を個人行為１１、第２の階層１２を個人間相互作用１２、第３の階層１３を制度１３と称することもある。
　情報システム２０は、個人心理診断部２１、介入部２２、集団状態診断部２３、予後予想部２４、選択肢生成部２５、及び合意形成部２６の各機能ブロックから成る。
　ファストシステム３１には、情報システム２０を成す機能ブロックのうち、個人心理診断部２１、及び介入部２２が属する。
　個人心理診断部２１は、収集部２１ａを含む。収集部２１ａは、個人の行為に関する第１のデータ、個人間相互作用に関する第２のデータ、及び社会集団の運用の関する第３のデータを収集する。個人心理診断部２１は、収集部２１ａにより収集された第１～第３のデータに基づき、現行の制度１３の下における個人行為１１または個人間相互作用１２に対する診断を行う。
　介入部２２は、個人心理診断部２１による診断結果に基づいて個人行為１１又は個人間相互作用１２に対して介入する。ここで、介入とは、例えば個人行為１１等を改めるように、注意を促す動作等を指す。
　ファストシステム３１は、主に、個人行為１１、個人心理診断部２１、介入部２２、及び個人間相互作用１２の順で第１の循環ループを形成し、社会システム１０を即応的に運用する。
　スローシステム３２には、情報システム２０を成す機能ブロックのうち、集団状態診断部２３、予後予想部２４、選択肢生成部２５、及び合意形成部２６が属する。
　集団状態診断部２３は、収集部２３ａを含む。収集部２３ａは、ファストシステム３１の運用データを収集する。ここで、ファストシステム３１の運用データとは、更新された第１のデータ及び第２のデータ、並びに、第３のデータを指す。集団状態診断部２３は、ファストシステム３１の運用データに基づき、個人の集まりである集団の現行の状態を診断するとともに、集団の将来の状態を予測する。
　予後予想部２４は、集団状態診断部２３による診断結果に基づいて予後予想を行う。選択肢生成部２５は、予後予想に基づき、将来の制度１３としての選択肢を生成する。合意形成部２６は、選択肢生成部２５によって生成された選択肢を各個人に提示することにより、個人の集まりである社会集団の合意形成を支援する。合意形成部２６は、更新部２６ａを含む。更新部２６ａは、社会集団によって合意された選択肢に基づいて現行の制度１３を更新する。ここで、更新とは、例えば、制度１６の一部を変更したり、制度１６を全面的に改めたりする動作を指す。
　スローシステム３２は、主に、個人行為１１、個人心理診断部２１、集団状態診断部２３、予後予想部２４、選択肢生成部２５、合意形成部２６、及び制度１３の順で熟慮的な第２の循環ループを形成し、社会システム１０における制度１３を継続的に更新する。
　なお、図１では、ファストシステム３１による第１の循環ループと、スローシステム３２による第２の循環ループとを見易くするために実線矢印で示し、他のループは点線矢印で示している。
　ファストシステム３１によれば、従前の合意を反映している現行の制度１３に照らして個人行為１１または個人間相互作用１２に介入することができるので、経済的な効用だけでなく社会的な規範に配慮した社会システム１０の運用が可能になる。
　スローシステム３２によれば、現行の制度１３の下での社会集団の状態を踏まえて将来の制度の選択肢を提示し、社会集団の合意形成を経てから制度１３を更新するので、経済状況や環境条件の比較的大きな変化に対して追従性を高めるとともに、経済だけでなく環境や文化等の多様な社会価値に対して配慮した制度１３の更新が可能になる。
　よって、ファストシステム３１とスローシステム３２とが協同することにより、社会システム１０を規範的に運用することができ、且つ、制度１３を持続的に維持、更新することができる。
　次に、図２は、協同システム1による処理の一例を説明するフローチャートである。
　該処理は、ユーザからの所定の開始操作に応じて開始され、その後、所定の終了操作が行われるまで、継続的に繰り返される。
　はじめに、収集部２１ａが個人行為１１に関する第１のデータを収集し、個人心理診断部２１が、第１のデータに基づき、個人行為１１が所定の基準を逸脱しているか否かを判定する（ステップＳ１）。ここで、個人行為１１が所定の基準を逸脱していないと判定した場合（ステップＳ１でＮＯ）、個人行為１１の診断を繰り返す。
　反対に、個人行為１１が所定の基準を逸脱していると判定した場合（ステップＳ１でＹＥＳ）、ファストシステム３１及びスローシステム３２それぞれで処理が進められる。
　ファストシステム３１では、次に、介入部２２が、個人行為１１に対する診断結果に基づき、個人間相互作用１２に介入する（ステップＳ２）。この後、処理はステップＳ１に戻され、介入された個人間相互作用１２の影響を受けた個人行為１１に対する診断が再帰的に実行される。
　一方、スローシステム３２では、次に、収集部２３ａがファストシステム３１の運用データを収集し、集団状態診断部２３が、ファストシステム３１の運用データに基づいて集団の状態を診断し、集団の現行の状態が非平衡であるか否かを判定する（ステップＳ１１）。ここで、集団の現行の状態が非平衡ではない、すなわち、集団の現行の状態が平衡であると判定した場合（ステップＳ１１でＮＯ）、処理はステップＳ１に戻されて、ステップＳ１以降が繰り返される。
　反対に、集団の状態が非平衡であると判定された場合（ステップＳ１１でＹＥＳ）、予後予想部２４が、集団状態診断部２３の診断結果に基づいて予後予想を行う（ステップＳ１２）。次に、選択肢生成部２５が、予後予想に基づき、現行の制度１３を将来の制度に更新する際の選択肢を生成する（ステップＳ１３）。次に、合意形成部２６が、選択肢生成部２５によって生成された選択して提示し、選択肢に対する集団の合意形成を支援する（ステップＳ１４）。次に、更新部２６ａが、集団の合意に基づき、現行の制度１３を、合意された選択肢に基づいて更新する（ステップＳ１５）。この後、更新された制度１３の下での個人行為１１に対する診断が再帰的に実行される。
　＜ファストシステム３１の構成例＞
　次に、図３は、ファストシステム３１の構成例を示している。ファストシステム３１は、ネットワーク１７０を介して接続された複数のＩｏＨ(Internet of Human)デバイス１００１～１００ｎから構成される。以下、ＩｏＨデバイス１００１～１００ｎを個々に区別する必要がない場合、単にＩｏＨデバイス１００と称する。また、必要に応じ、個人ｉが使用しているＩｏＨデバイス１００をＩｏＨデバイス１００ｉと称する。
　ＩｏＨデバイス１００は、スマートフォン、タブレット型コンピュータ等に代表される電子機器の他、時計、眼鏡、衣服等の様々な形態のウェアラブル製品にネットワーク通信機能を付与したものである。
　ＩｏＨデバイス１００は、個人ｉの行為データｘｉを収集する。また、ＩｏＨデバイス１００は、個人ｉの特性ｃｉ、環境εのデータ等も収集する。
　ＩｏＨデバイス１００は、ネットワーク１７０を介してサーバ２００及びデータベース２７０に接続する。
　ＩｏＨデバイス１００は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)等から成るプロセッサ１１０、ＤＲＡＭ(Dynamic Random Access Memory)等から成るメモリ１２０、ＨＤＤ(Hard Disc Drive)やＳＳＤ(Solid State Drive)等から成るストレージ１４０、タッチパネル、ディスプレイ等から成るユーザＩ／Ｆ（インターフェース）１５０、及び、通信モジュール等から成るネットワークＩ／Ｆ１６０を備える。
　ＩｏＨデバイス１００においては、ストレージ１４０に格納されていた行為データ取得プログラム１３１、個人心理診断プログラム１３２、及び介入データ生成プログラム１３３がメモリ１２０に読み出され、プロセッサ１１０によって実行されることにより、情報システム２０を成す機能ブロックのうちのファストシステム３１に属する収集部２１ａ、個人心理診断部２１、及び介入部２２が実現される。
　ここで、複数のＩｏＨデバイス１００から成るファストシステム３１が、共有リソースを運用する分散協調システムに適用された場合を想定する。
　個人iは、個人間相互作用１２における他者j（≠ｉ）とのコミュニケーションによって相互比較を行いながら、現行の制度１３に照らして自身のリソース使用量を決めて価値を得ている。ＩｏＨデバイス１００ｉにおいては、収集部２１ａが個人iの行為データを収集し、個人心理診断部２１が個人iの行為データに基づいて個人iの心理を診断し、介入部２２が、ユーザＩ／Ｆ１５０としてのディスプレイの画面表示等によって個人iに介入することにより、共有リソースの利用に関する各個人の集団に対する協調を促すことになる。
　次に、ファストシステム３１に属する収集部２１ａ、個人心理診断部２１、及び介入部２２の処理について詳述する。
　図４は、収集部２１ａの処理を説明するための図である。収集部２１ａは、同図に示されるような環境εの変化に応じて変化する個人iの行為ｘｉ（ε）を表すデータを個人行為１１から収集する。社会規範は個人間の相互承認によって実効化されるものであり、個人iの行為ｘｉ（ε）は社会規範の影響を受ける。このため、個人ｉの行為ｘｉ（ε）は、間接的に個人間相互作用１２を反映したものと見做すことができる。
　次に、図５は、個人心理診断部２１の処理を説明するための図である。個人心理診断部２１は、個人iの行為ｘｉ（ε）と制約条件等に基づいて、効用的な価値関数ｕｉ（ｘ,ε）（実線）、及び社会規範的な価値関数ｎｉ（ｘ,ε）（破線）を求め、両者の交点を個人ｉの行為ｘｉ（ε）に対する価値ｖｉ（ε）として推定する。以下、効用的な価値関数ｕｉ（ｘ,ε）を効用関数ｕｉ（ｘ,ε）、社会規範的な価値関数ｎｉ（ｘ,ε）を規範関数ｎｉ（ｘ,ε）と称する。
　同図に示されるように、効用関数ｕｉ（ｘ,ε）が環境εに対して右上がりの傾きを持ち、反対に、規範関数ｎｉ（ｘ,ε）は義務的な制約として右下がりの傾きを示す場合を仮定する。この場合、両者の交点では、利己的な効用関数ｕｉ（ｘ,ε）と利他的な規範関数ｎｉ（ｘ,ε）とが均衡する行為ｘｉ（ε）が選択されることになる。
　すなわち、２つの関数の交点におけるｕｉ（ｘｉ,ε）＝ｎｉ（ｘｉ,ε）という方程式、近似的には環境εに対する４つの変数（２つの傾き、及び２つの切片）から成る線形方程式を得ることができる。
　これらの４つの変数に対して、環境εに対して測定された個人ｉの行為ｘｉ（ε）の線形近似関数から定まる２つの定数と、例えば効用関数の上限や規範関数の下限等の２つの制約条件とを与え、線形方程式を解いて４つの変数を求めれば、効用関数ｕｉ（ｘ,ε）及び規範関数ｎｉ（ｘ,ε）それぞれを表わす線形近似関数を得ることができる。
　次に、図６は、介入部２２の処理を説明するための図である。同図に実線で示す、環境εに対する個人iの規範的価値ｎｉ（ｘｉ,ｃｉ,ｒ,ε）（＝ｎｉ（ｘｉ,ε））または公平性ｆｉ（ｘｉ,ｃｉ,ｒ,ε）は時系列に変化し得る。
　ここで、ｃｉは個人iの特性であり、ｒは現行の制度１３の下における運用ルールを明示している。
　公平性ｆｉ（ｘｉ,ｃｉ,ｒ,ε）は、例えば運用ルールrとして、アダムスによる公平理論に倣うことにすると、公平性ｆｉはｖｉ（ε）／ｃｉを用いて表される。
　他者の平均をｆａ（＝１/（ｎ－１）・Σｖｊ（ε）/ｃｊ）として計算し、ｆｉ＝ｆａであれば公平、ｆｉ＞ｆａであれば利己的、ｆｉ＜ｆａであれば利他的と判断できる。
　このような観点で、個人iの規範的価値ｎｉ（ｘｉ,ｃｉ,ｒ,ε）または公平性ｆｉ（ｘｉ,ｃｉ,ｒ,ε）を、一点鎖線を中心とする２本の破線で示す現行の運用ルールrと環境εから定まる規範的基準ｎｓ（ｒ,ε）±σｎまたは公平性基準ｆｓ（ｒ,ε）±σｆと比較する。ここで、ｎｓ（ｒ,ε）は規範的基準の基準値、ｆｓ（ｒ,ε）は公平性基準の基準値、σｎ及びσｆは許容範囲である。
　なお、公平性基準の基準値ｆｓ（ｒ,ε）＝他者の平均ｆａとしてもよい。この場合、規範的基準の基準値ｎｓ（ｒ,ε）は、個人ｉの公平性ｆｉ＝公平性基準の基準値ｆｓが成り立つ場合における個人ｉの規範的価値ｎｉ（ｘｉ,ε）に等しい。なお、基準値ｆｓ，ｎｓは、個人間相互作用１２における他者j（≠i）との相互比較に基づいて更新される。
　同図に示す網掛け領域１６１は、個人iの規範的価値ｎｉ（ｘｉ,ｃｉ,ｒ,ε）または公平性ｆｉ（ｘｉ,ｃｉ,ｒ,ε）が規範的基準ｎｓ（ｒ,ε）±σｎまたは公平性基準ｆｓ（ｒ,ε）±σｆから逸脱していることを示す。
　運用ルールrとして公平性を用いた場合、網掛け領域１６１では不公平が生じていることになる。このように、個人iの規範的価値ｎｉ（ｘｉ,ｃｉ,ｒ,ε）または公平性ｆｉ（ｘｉ,ｃｉ,ｒ,ε）の基準からの逸脱が見られた場合、ＩｏＨデバイス１００は、介入部２２が介入データ（例えば、ユーザＩ／Ｆ１５０としてのディスプレイに表示させる画像データ）を生成し、ユーザＩ／Ｆ１５０を用い、個人iに対して規範的または公平な行為を促すことができる。このような介入を受けたことにより、個人ｉは自己の行為を見直し、自己責任により習慣化していくことが期待できる。
　なお、社会規範は個人間の相互承認によるものであり、介入部２２による個人行為１１に対する介入は、実質的には、介入部２２による個人間相互作用１２に対する介入と見做すことができる。また、介入部２２は、スローシステム３２の合意形成部２６から個人ｉの行為形成における傾向を取得して、介入データの生成に利用することができる。
　許容範囲σｎまたはσｆは、複数の個人の行為のばらつきを考慮して定められる。例えば、或る特定の個人iの規範的価値ｎｉ（ｘｉ,ｃｉ,ｒ,ε）または公平性ｆｉ（ｘｉ,ｃｉ,ｒ,ε）が、規範的基準ｎｓ（ｒ,ε）±σｎまたは公平性基準ｆｓ（ｒ,ε）±σｆに照らして利己的な方へ頻繁に逸脱が見られる場合、該個人ｉをフリーライダーと見なして介入よりも強い警告を与えるようにしてもよい。また、各個人ｉがファストシステム３１に加入する際に同意をとった上で、度重なる警告に対して個人ｉの行為が改まらない場合に、該個人ｉをファストシステム３１から排除するようにしてもよい。
　また、基準を逸脱する個人ｉの数が所定の閾値を超えている場合には、現状の運用ルールｒまたは制度１３を改善するべきであると判断し、スローシステム３２による第２の循環ループを起動させるようにしてもよい。
　＜ファストシステム３１の変形例＞
　ファストシステム３１において効用関数ｕｉ（ｘ,ε）及び規範関数ｎｉ（ｘ,ε）を得る他の方法として、個人ｉの行為ｘｉ（ε）のデータを機械学習して心理学モデルを構築することにより、効用的な価値スコアと規範的な価値スコアを推定するようにしてもよい。
　また、心理学の介入実験のメタアナリシスを機械学習によって行うことにより、そこから得られた心理モデルを、介入部２２による個人ｉへの介入に反映させるようにしてもよい。さらに、介入の内容に対する規範的行為の促進結果を機械学習するようにすれば、より効果的な介入を行えるようになる。
　なお、機械学習のような負荷の大きい計算を行う場合、ＩｏＨデバイス１００にて計算する代わりに、サーバ２００において計算を実施し、計算結果として得られたモデルをネットワーク１７０を介してＩｏＨデバイス１００に送信するようにしてもよい。
　＜ファストシステム３１の適用例＞
　ファストシステム３１は、例えば再生可能エネルギを共有リソースと見做して運用する分散協調システムに適用できる。この適用例では、環境εを気温、個人ｉの行為ｘｉ（ε）を電力消費量、効用関数ｕｉ（ｘｉ,ε）を快適度、規範関数ｎｉ（ｘｉ,ε）を節電意識と見做すことができる。そして、快適さと節電とのバランスをとった行為ｘｉ（ε）の選択によって価値ｖｉ（ε）を求めることができる。
　なお、個人iの特性ｃｉは、例えば、身体性、住居、同居者数、部屋数、建物構造、空調設備等に依存する。例えば、個人iを世帯として捉えれば、単純には特性ｃｉを世帯人数としてよいが、子供、老齢者、障害者等に重み付けを行い、世帯人数を調整してもよい。
　この適用例では、気温に対する電力消費量が、個人の行為に関する第１のデータに相当する。また、快適度、節電意識、価値、他者との相互比較に基づく公平性等が、個人間相互作用に関する第２のデータに相当する。さらに、各個人の第１のデータや第２のデータから求まる合計、平均、分散等の統計データ、運用に関する再生可能エネルギの総発電量やコスト等が、現行の制度に関する第３のデータに相当する。
　ファストシステム３１では、個人iに対して規範的または公平な行為を促すことにより、個人行為１１と個人間相互作用１２に基づく社会規範に介入し、結果として第１のデータまたは第２のデータを更新させることが可能となる。
　この適用例では、各ＩｏＨデバイス１００は、環境εとしての気温、個人ｉの行為ｘｉ（ε）としての電力消費量を収集する。また、共有リソースとしての再生可能エネルギの状態、設備の稼働状態等の運用データが、各ＩｏＨデバイス１００に送信され、個人間相互作用１２による分散協調動作が実行される。これらの個人行為、個人間相互作用、環境、運用に関するデータは、スローシステム３２を構成するサーバ２００またはデータベース２７０に送信、格納されて、集団状態診断部２３による集団の診断に利用される。こうして、ファストシステム３１の社会規範を組み込んだ運用と、スローシステム３２の継続的な合意形成が連動して行われる。
　＜スローシステム３２の構成例＞
　次に、図７は、スローシステム３２の構成例を示している。スローシステム３２は、ネットワーク１７０を介して各ＩｏＨデバイス１００が接続するサーバ２００及びデータベース２７０から構成される。
　サーバ２００は、ＣＰＵ等から成るプロセッサ２１０、ＤＲＡＭ等から成るメモリ２２０、ＨＤＤやＳＳＤ等から成るストレージ２４０、タッチパネル、ディスプレイ等から成るユーザＩ／Ｆ２５０、及び、通信モジュール等から成るネットワークＩ／Ｆ２６０を備える。
　サーバ２００においては、ストレージ２４０に格納されている運用データ収集プログラム２３１、集団状態診断プログラム２３２、予後予想生成プログラム２３３、選択肢生成プログラム２３４、合意形成プログラム２３５、及び制度更新プログラム２３６がメモリ２２０に読み出され、プロセッサ２１０によって実行されることにより、情報システム２０を成す機能ブロックのうちのスローシステム３２に属する収集部２３ａ、集団状態診断部２３、予後予想部２４、選択肢生成部２５、合意形成部２６、及び更新部２６ａが実現される。
　上述した例にように、複数のＩｏＨデバイス１００から成るファストシステム３１が共有リソースの即応的な分散協調システムである場合、サーバ２００から成るスローシステム３２は、複数のＩｏＨデバイス１００に対する熟慮的な集中管理システムとして機能する。集中管理システムとしてのサーバ２００は、経済状況や環境条件等の比較的大きな変化に応じて制度１３を更新する。
　サーバ２００においては、現行の制度１３の下で収集部２３ａが各ＩｏＨデバイス１００から運用データを収集し、集団状態診断部２３が運用データに基づいて集団の状態を診断し、予後予想部２４が様々な予後予想のシナリオを立て、選択肢生成部２５がそれらシナリオに基づいて社会集団における将来の制度の選択肢を生成する。さらに、合意形成部２６が選択肢を各個人に提示して集団の合意形成を支援し、更新部２６ａが集団の合意に基づいて現行の制度１３を更新する。更新された制度１３は、各ＩｏＨデバイス１００に通知される、これにより、更新された制度１３の下で共有リソースが運用される。
　次に、スローシステム３２に属する収集部２３ａ、集団状態診断部２３、予後予想部２４、選択肢生成部２５、及び合意形成部２６の処理について詳述する。
　図８は、収集部２３ａ及び集団状態診断部２３の処理を説明するための図である。収集部２３ａは、各ＩｏＨデバイス１００から運用データを収集して統計処理することにより同図に示すような集団の状態sの時系列データを得る。集団状態診断部２３は、集団の状態ｓの時系列データの自己共分散または自己相関を求めることにより、集団が平衡状態（定常状態）であるか非平衡状態であるかを診断する。集団状態診断部２３により集団の状態sが非平衡であると診断された場合には、現行の制度１３を更新することにより安定させる必要があるので、予後予想部２４以降の動作が開始される。
　次に、図９は、予後予想部２４の処理を説明するための図である。予後予想部２４は、同図に示されるように、制度１３（個人に対する運用ルール、設備や稼働等の運用条件）の様々な組合せをシミュレーションし、それぞれの選択肢に対して集団の価値を試算する。社会、環境、経済に関する様々な価値指標群の連関ネットワークを明らかにしたうえで、それらを要約することにより３つの代表指標として社会価値、環境価値、及び経済価値を得る。
　ただし、社会価値、環境価値、及び経済価値の代わりに、例えば歴史、伝統、慣習、風土、景観等の文化的価値を代表指標として選出してもよい。また、上述した様々な価値を総合的に数値化した幸福度、ＱｏＬ(Quality of Life)等を代表指標に用いてもよい。なお、代表指標の数は３に限らず任意に増減できるものとする。ただし、代表指標の数を増やし過ぎると選択肢に対する理解が発散する懸念があり、減らし過ぎると指標間のトレードオフやジレンマが理解し難くなる懸念がある。
　次に、図１０は、選択肢生成部２５の処理を説明するための図である。予後予想部２４によって得られた、様々な選択肢に対する３つ代表指標は、同図に示されるように、三角グラフにプロットすることができる。
　同図の点pは、集団の現行の状態sに対する価値の位置を示す。網掛け三角形は、多数の選択肢のうち、予後予想部２４によるシミュレーションに基づいて集団の状態sが安定すると予想される範囲を示す。選択肢生成部２５は、安定範囲（網掛け三角形）内の三方の点ａ，ｂ，ｃと、安定領域の内心点ｄの４点を選択肢として生成する。なお、選択肢生成部２５は、介入部２２から、個人行為１１または個人間相互作用１２への介入データを取得し、介入データを参照することにより、各個人ｉまたは集団の傾向、例えば社会価値、環境価値、または経済価値のいずれを重視しているかを判断し、その判断に基づいて提示する選択肢を選出するようにしてもよい。
　なお、同図においては、３つの代表指標を三角グラフ上にプロットして可視化したが、三角グラフの代わりに、サンキーダイアグラムや３次元グラフ等を用いでもよい。ただし、３次元グラフを用いる場合、多様な選択肢のプロットが奥行き方向に重なって見えるため工夫を要する。
　次に、図１１は、合意形成部２６、及び更新部２６ａの処理を説明するための図である。合意形成部２６は、ＩｏＨデバイス１００のユーザＩ／Ｆ１５０を用いて各個人ｉに投票または選択を行わせることにより、代表的な選択肢ａ，ｂ，ｃ，ｄの序列を決定する。序列を決定する方法には、同図に示す多数決ルール、ボルダルールの他、コンドルセの方法、ヤングの方法、ＡＨＰ(Analytic Hierarchy Process)法等がある。
　または、選択肢ａ，ｂ，ｃ，ｄに対する各個人ｉそれぞれの価値ｖｉ（ε）を試算した後、社会厚生基準に基づいて序列を計算するようにしてもよい。この社会厚生基準には、功利主義基準、マクシミン基準、レクシミン基準等がある。
　社会厚生の観点で考えた場合、多数決ルールや功利主義基準では、低価値しか得られない少数派が尊重されない恐れがある。例えば、ボルダルールでは二者選択の全敗者が生じる選択肢が選ばれず、レクシミン基準では最低価値と評価された選択肢が選ばれないという利点がある。そこで、投票または選択に基づく序列と、社会厚生基準に基づく序列とを併記した選択肢を各個人ｉに提示することにより、多様性と少数派を尊重する観点が各個人ｉに与えられ、合意形成に反映される。
　なお、少数意見の尊重に対して利己的な我がままを主張する個人を説得するためには、何らかの普遍的価値に照らして選択肢を再評価した後に該当者に提示するようにしてもよい。また、スローシステム３２に加入する際に全加入者から同意をとってあれば、該当者を合意形成プロセスから外す等の方法を採ることも可能である。
　合意形成部２６は、所定の方法を用いて決定した代表的な選択肢の序列の結果を各個人ｉのＩｏＨデバイス１００にフィードバックする（例えば、ユーザＩ／Ｆ１５０に表示する）ことにより、代表的な選択肢のいずれかに対する投票または選択を促す。この際に、全員が合意に至り易い選択肢または合意に至るであろう経路を推算して各個人へ妥協案を提示してもよい。
　また、合意形成部２６は、介入部２２による個人行為１１または個人間相互作用１２への介入データを参照することにより、各個人ｉまたは集団の傾向、例えば利己的または経済重視であるのか、利他的または社会重視及び環境重視であるのか等を把握し、合意に至り易い妥協案を探索してもよい。なお、集団の不安定な状態が継続することを避けるため、例外的に、合意形成部２６が合意に達する前に暫定的な選択肢を選択することも可能である。
　このように、代表的な選択肢に対する投票または選択とフィードバックとを繰り返すことにより、最終的に合意に達した選択肢を得た後、更新部２６ａは、制度１３を更新して、各個人ｉのＩｏＨデバイス１００に新たな制度１３を通知する。これにより、集団の合意形成に基づいて更新された制度１３が個人行為１１及び個人間相互作用１２に反映される。
　なお、集団の合意を得る方法としては、上述したように、代表的な選択肢に対する投票または選択とフィードバックとを繰り返す方法の他、例えば、各個人ｉから選択肢に対する意見を集めて代表的な意見を表示する方法、ＫＪ法や言語解析によって全員の意見をグルーピングして表示する方法等を利用するようにしてもよい。
　上述した説明では、スローシステム３２では、集団状態診断部２３によって集団の状態sが非平衡になったことを機会として、予後予想部２４以降が処理を開始するとした。スローシステム３２の他の動作として、集団状態診断部２３によって集団の状態sが完全に非平衡状態に達する前に、その兆候が表れたことを機会として、集団状態診断部２３がその旨を介入部２２に通知するようにしてもよい。これにより、スローシステム３２によるファストシステム３１への介入を強めることができ、集団の状態sが不安定になることを防ぐことができる。
　また、実際には、スローシステム３２をファストシステム３１と並列に動作させることで、ファストシステム３１から運用データを受け取りながら、予後予想による価値指標の計算と代表的選択肢の抽出を行うことが可能である。
　これにより、事前に予め様々な制度や運用ルールrを評価しておくことができ、それらを更新する必要が生じた場合に速やかに合意形成にまで処理を進めることができる。
　スローシステム３２の変形例として、経済状況や環境条件の大きな変化ではなく比較的小さな変化に対して追従性を高めるため、合意形成部２６が合意形成を省略して予め決定した方針に基づいて選択肢を選択し、更新部２６ａが制度１３を更新するようにしてもよい。この方針は、スローシステム３２に加入する際に加入者の同意を得たものとする。
　＜スローシステム３２の適用例＞
　上述したように、ファストシステム３１を再生可能エネルギを共有リソースと見做して運用する分散協調システムに適用した場合、スローシステム３２は、コスト等の経済状況や日射量や水量等の環境条件の比較的大きな変化に対して分散協調システム（ファストシステム３１）の運用ルールrを更新する集中管理システムに適用できる。
　この場合、集団の状態sが住民全体の総電力消費量または気温εで規格化した総電力消費量に相当し、社会価値が地域経済循環率（地域活性度）と住民の節電快適度との合成指標に相当し、環境価値が再生可能エネルギ自給率に相当し、経済価値がエネルギコストの逆数に相当する。
　また、代表的な選択肢ａ，ｂ，ｃが予後予想の安定範囲内での社会、環境、経済の重視に相当し、選択肢dが中庸であり、それらの中から住民の合意形成によって新たな制度、すなわち運用ルールrが選ばれる。
　例えば図１０に示された三角グラフを用いて説明すると、運用ルールrとしての経済価値重視の選択肢cは、再生可能エネルギ以外のエネルギも利用することにより電力料金をなるべく抑えようとするものである。よって、節電に関する規範的基準ｎｓ（ｒ，ε）または公平性基準ｆｓ（ｒ,ε）は、現状の集団の状態ｓを表す選択肢pと比べて若干緩くなる。
　環境価値重視の選択肢bは、再生可能エネルギ自給率をなるべく高めようとするものである。よって、環境重視の選択肢bが選択された場合、経済価値重視の選択肢cに比べて電力料金が上がる。また、運用ルールrとして規範的基準ｎｓ（ｒ,ε）または公平性基準ｆｓ（ｒ,ε）が現状の集団の状態ｓを表す選択肢pよりさらに節電を厳しく促すものになる。
　社会価値重視の選択肢aは、再生可能エネルギの自給による地域活性度の向上と住民の快適度のバランスをとろうとするものである。よって、経済価値重視の選択肢cに比べて電力料金が上がるものの、節電に関する基準は選択肢cと同様に緩くなる。
　運用ルールｒとしての代表的な選択肢ａ，ｂ，ｃ，ｄは、収集部２３ａによって収集された第１のデータ、第２のデータ、及び第３のデータに基づき、集団状態の診断、及び予後予想を経て選択肢生成部２５により生成され、合意形成部２６によって選択肢ａ，ｂ，ｃ，ｄのいずれかに対する社会集団としての合意形成が支援される。
　そして、選択肢ａ，ｂ，ｃ，ｄのうち、最終的に合意されたものが運用ルールrとなって新たにファストシステム３１に適用される。この結果、社会集団としての運用状況が変化して第３のデータが更新されることになる。具体的には、例えば、再生可能エネルギの発電に関する天候の変化や災害、発電設備のメンテナンスや障害、再生可能エネルギ以外の電力料金の改定等が発生した場合には、運用ルールrが更新され、第３のデータが大きく変わることになる。
　＜ＩｏＨデバイス１００のユーザＩ／Ｆ１５０における表示例＞
　次に、ファストシステム３１を分散協調システムに適用し、スローシステム３２を分散協調システムの運用ルールrを更新する集中管理システムに適用した場合における、ＩｏＨデバイス１００のユーザＩ／Ｆ１５０にディスプレイを採用した場合の画面表示について、図１２～図１４を参照して説明する。
　図１２は、分散協調システム（ファストシステム３１）の介入部２２が個人行為１１に対して介入する際に、ＩｏＨデバイス１００のユーザＩ／Ｆ１５０に表示される画面の表示例を示している。
　同図の場合、画面左側の表示領域１５１には、個人iの電力消費量ｘｉ（ε）の推移を示す実線の曲線１５１ａ、及び再生可能エネルギ全体の総発電量の推移を示す破線の曲線１５１ｂが表示されている。画面右側の表示領域１５２には、気温εで規格化した公平性の基準ｆｓ（ｒ）の許容範囲を示す破線の直線１５２ａ、及び気温εで規格化した個人iの公平性ｆｉ（ｖｉ,ｃｉ,ｒ）の推移を示す実線の曲線１５２ｂが表示されている。個人の公平性ｆｉ及び基準ｆｓは、ｆｉ＝ｆｓであれば公平であり、ｆｉ＞ｆｓであれば利己的であり、ｆｉ＜ｆｓであれば利他的ということを表わす。
　各個人ｉは、この画面表示を見ることにより、自身の電力消費量ｘｉ（ε）の推移が総発電量の推移に対してずれていることや、自身の公平性ｆｉが他者jとの相互比較に基づく公平性基準ｆｓ（ｒ）の範囲から逸脱していること等を認識できる。よって、各個人iに対して規範的で公平な電力消費行動を促すことができる。
　なお、各個人ｉの公平性ｆｉ（ｖｉ,ｃｉ,ｒ）の代わりに規範的価値ｎｉ（ｘｉ,ｃｉ,ｒ）を表示するようにしてもよい。また、個人行為１１に対して介入するための画面に、利他的な公平性ｆｉを持つ個人を節電度のランキングとして表示したり、社会規範が相互承認により実効化されることに基づいて他者からの「いいね」、「残念」等の評価を表示したりするようにしてもよい。
　図１３は、集中管理システム（スローシステム３２）の合意形成部２６が選択肢に対する社会集団の合意形成を支援する際にＩｏＨデバイス１００のユーザＩ／Ｆ１５０に表示される画面の表示例を示している。
　同図の場合、画面の左側には、社会価値、経済価値、及び環境価値を頂点とする三角グラフ１５３が表示され、三角グラフ１５３には、現状の集団の状態ｓを表す選択肢ｐと代表的な選択肢ａ，ｂ，ｃ，ｄに対応する価値がプロットされている。画面右側の領域１５４には、代表的選択肢ａ，ｂ，ｃ，ｄに対する前回の集団全員の選択を集計した序列と、社会厚生基準に基づく序列、社会厚生基準に基づく序列、個人iの前回の選択結果と今回の選択内容が示されている。
　合意形成部２６による処理において、個人iが前回の自身の選択結果と全員の選択結果や社会厚生基準とを比較して学習することにより、個人iの意思に合意形成と社会厚生が促される。そして、個人iは、自身が許容可能であるとともに全員が合意に達するであろうと思われる序列を、今回の意思決定としてプルダウンメニューボタン１５５を操作して選択する。そして、各個人iが同様の操作を行うことにより、次第に集団としての合意が形成されることになる。
　なお、三角グラフ１５３の代わりに、サンキーダイアグラムや３次元グラフを表示したり、社会価値、経済価値、及び環境価値の数値または相対値を表示したりするようにしてもよい。また、選択肢に関する幾つかの序列を示す代わりに、それぞれの選択肢に対する多数意見や少数意見を表示したり、合意に至り易い妥協案をリコメンドとして表示したりするようにしてもよい。
　図１４は、集中管理システム（スローシステム３２）の合意形成部２６によって社会集団の合意が得られた後にＩｏＨデバイス１００のユーザＩ／Ｆ１５０に表示される画面の表示例を示している。
　同図の場合、画面の左側には、社会価値、経済価値、及び環境価値を頂点とする三角グラフ１５６が表示され、三角グラフ１５６には、合意された選択肢ｄが他の選択肢よりも強調して大きく表示されている。
　画面の右上領域１５７には、代表的選択肢ａ，ｂ，ｃ，ｄに対する様々な選択ルールや社会厚生基準に基づく序列が示されている。同図の例では、多数決ルール、ボルダルール、功利主義基準、レクシミン基準の何れにおいても、選択肢dが最上位にあるか、または最上位の選択肢に対して準推移性の関係または無差別関係にあることから、選択肢dに対して社会集団が合意したことを示している。
　画面の右下領域１５８には、更新部２６ａによって更新された新たな制度１３としての運用ルールの目標が表示されている。同図の例では、経済価値に対応して再生可能エネルギ０％の場合に対する電力料金比、環境価値に対応して再生可能エネルギ自給率、社会価値に対応して地域活性度（地域経済循環率）と再生可能エネルギ不足時の（十分供給されている時と比べた）快適度（の比）が示されている。
　このように、制度１３、すなわち、運用ルールが更新された後は、分散協調システムが再生可能エネルギ及び他のエネルギを各個人iに供給しつつ、個人iの電力消費行動に対して社会規範または公平性に関する介入を行い、社会集団全体としてルールに則った運用を行うことになる。
　次に、図１５は、ディスプレイ以外のユーザＩ／Ｆ１５０の例を示している。同図（Ａ）は、ユーザＩ／Ｆ１５０としてのレベルメータの一例を示している。該レベルメータでは、例えば、メータの中央値を公平性基準、網掛け部分を利己的な逸脱領域と定義して、公平性基準に対する個人ｉの公平性の値を示すことができる。
　同図（Ｂ）は、ユーザＩ／Ｆ１５０としてのスマートスピーカの一例を示している。該スマートスピーカでは、例えば、出力する音の高低、強度、和音、メロディー等により、公平性基準に対する個人ｉの公平性を表すことができる。なお、公平性基準に対して個人ｉの公平性が逸脱した場合にのみ、アラーム音や注意音声等を出力するようにしてもよい。
　同図（Ｃ）は、ユーザＩ／Ｆ１５０としてのスマートライトを一例示している。該スマートライトでは、例えば、公平性基準に対する個人ｉの公平性を、発光の色、強度、変化等により公平性基準に対する個人ｉの公平性を表すことができる。なお、公平性基準に対して個人ｉの公平性が逸脱した場合にのみ、点滅や閃光を出力するようにしてもよい。
　上述したレベルメータ、スマートスピーカ、スマートライトは、家電や照明等の電力センサや操作リモコン、環境の温湿度や空気清浄度等のセンサ、人の体温、脈拍、身体活動等のセンサを兼ねることができる。
　なお、図示は省略するが、ユーザＩ／Ｆ１５０として、バイブレータ（振動機）やディフューザ（芳香器）を採用し、振動の強度や周期、香りの種類により、公平性基準に対する個人ｉの公平性を表すようにしてもよい。
　上述したように、ユーザＩ／Ｆ１５０により、各個人iに対して自己の公平性や公平性基準からの逸脱を認識させることにより、個人iに規範的な行動を促すことができる。これにより、ファストシステム３１を安定的に運用することが可能となる。
　＜サーバ２００のユーザＩ／Ｆ２５０における表示例＞
　次に、ファストシステム３１を分散協調システムに適用し、スローシステム３２を分散協調システムの運用ルールrを更新する集中管理システムに適用した場合における、サーバ２００のユーザＩ／Ｆ２５０における画面表示について説明する。
　図１６は、サーバ２００のユーザＩ／Ｆ２５０に表示される画面の表示例を示している。
　同図の場合、画面左上領域２５１には、ファストシステム３１としての分散協調システムにおける再生可能エネルギの供給量の現在までの推移（太実線）、及び今後の予想（太破線）、並びに、需要量（消費量）の現在までの推移（細実線）、及び今後の予想（細破線）を表示している。同図の例では、一例として、需要予想が供給予想を上回る場合を表示している。
　画面左下領域２５２には、ファストシステム３１としての分散協調システムにおける集団全体の公平性基準からの逸脱度の現在までの推移（実線）及び今後の予想（点線）を表示している。同図の例における逸脱度は、各個人ｉそれぞれの逸脱度の絶対値の総和であり、逸脱度が大きくなるほど集団の状態が不安定であることを表わす。
　画面右上領域２５３には、スローシステム３２として集中管理システムによる合意形成の現在までの履歴を、社会価値、環境価値、及び経済価値を頂点とする三角グラフ上に表示している。白丸は現時点で合意されている選択肢、すなわち現行の制度１３の位置を表わしている。同図の例では、集団の合意が、経済重視から環境重視、社会重視へ移った後、現時点では三角形の内心へ近づいている場合を表している。
　画面右下領域２５４には、現行の制度１３の下で運用されているファストシステム３１としての分散協調システムにおける社会、環境、及び経済それぞれの価値の相対的な指標値の現在までの推移（実線）、及び今後の予想（点線）を表示している。一点鎖線は、三角グラフにおける内心ｄ（図１０）の指標値に対応している。社会、環境、及び経済の３つの価値は様々な指標群の代表指標であるため一概には言えないが、ここでは、電力の供給が需要を十分上回っている間は生活の質やエネルギ自給率が変わらないため、３つの価値がほぼ変化しないが、需要予想が供給予想を上回ると社会価値や環境価値が下がり、相対的に経済価値が上がる場合を示している。
　サーバ２００では、運用データの収集、集団状態の診断、予後予想の生成、選択肢の生成、合意形成の支援、及び制度の更新からなる第２の循環ループが継続的に実行されている。
　ユーザＩ／Ｆ２５０では、第２の循環ループにおける各処理の状態を介して俯瞰的に監視することができる。また、ユーザＩ／Ｆ２５０では、例えば、電力の需要予想が供給予想を上回る場合や、災害や故障等のために予め定めておいた緊急運用ルールを適用する場合や、メンテナンスのための運用モードに切り替える場合等には、スローシステム３２として集中管理システムの管理者が所定の指示操作を入力することができる。
　なお、図１６の例では、分かり易さのために、需要予想が供給予想を上回るような異常事態を示したが、通常は供給量が需要量を上回っている間の余剰電力を蓄電、蓄熱、揚水等に回し、それらの貯蔵電力によって供給量が低下した際に不足電力を補うため、需給バランスは保たれている。
　次に、図１７は、集中管理システム（スローシステム３２）の合意形成部２６による合意形成支援の際にＩｏＨデバイス１００のユーザＩ／Ｆ１５０に表示される画面の他の表示例を示している。
　同図の場合、画面左側には、三角グラフにおける社会価値、環境価値、及び経済価値の３つの頂点、並びに、その内心をそれぞれカラートライアングルのＲ,Ｇ,Ｂ,Ｗに対応させた色度図２６１が表示されている。また、画面右側には、社会価値（カラートライアングルのＲに対応）と環境価値（同Ｇに対応）、及び経済価値（同Ｂに対応）から成るカラートライアングル２６２が表示され、その上に現状の集団の状態pと代表的な選択肢ａ，ｂがプロットされている。さらに、画面右側には、選択肢ａ，ｂにそれぞれ対応する操作ボタン２６３，２６４が設けられている。操作ボタン２６３，２６４の表示色は、カラートライアングル２６２における選択肢ａ，ｂの点の色と同じであり、同図の場合、操作ボタン２６３はオレンジ色、操作ボタン２６４は黄緑色で表示される。
　ＩｏＨデバイス１００のユーザである各個人iは、操作ボタン２６３，２６４の表示色により、直感的にカラートライアングル２６２における選択肢ａ，ｂの位置づけを理解できる。そして、各個人ｉは、操作ボタン２６３または操作ボタン２６４を操作することにより、選択肢ａまたは選択肢ｂを選択することができる。
　なお、例えばカラートライアングル２６２の上にプロットした選択肢ａ，ｂの明度をそれぞれの相対的な支持の多さに応じて変更してもよい。そのようにすれば、選択肢ａ，ｂのどちらが多数に支持されているのかを各個人ｉに認識させることが可能となる。
　次に、図１８は、集中管理システム（スローシステム３２）の合意形成部２６による合意形成支援の際にＩｏＨデバイス１００のユーザＩ／Ｆ１５０に表示される画面のさらに他の表示例を示している。
　同図の場合、社会価値、環境価値、及び経済価値を頂点とする三角グラフの代わりに、社会価値、環境価値、及び経済価値それぞれを短期的価値と長期的価値とに分け、六角形のレーダーチャートを用いている。画面左側のレーダーチャート２７１には、選択肢aの価値（実線）、及び現状pの価値（点線）を示し、画面右側のレーダーチャート２７２には選択肢bの価値（実線）、及び現状pの価値（点線）を示している。
　また、画面下側には、選択肢ａ，ｂにそれぞれ対応する操作ボタン２７３，２７４が設けられている。ＩｏＨデバイス１００のユーザである各個人iは、レーダーチャート２７１，２７２の形状により選択肢ａ，ｂの特性を理解することができる。そして、各個人ｉは、操作ボタン２７３または操作ボタン２７４を操作することにより、選択肢ａまたは選択肢ｂを選択することができる。
　なお、例えばレーダーチャート２７１，２７２の実線の太さや、操作ボタン２７３，２７４の彩度や明度を、相対的な指示の多さに応じて変更してもよい。そのようにすれば、選択肢ａ，ｂのどちらが多数に支持されているのかを各個人ｉに認識させることが可能となる。
　＜協同システム１の適用例＞
　次に、図１９は、本実施形態に係る協同システム１を適用した、地域コミュニティや協同組合等における協同システム４０１の構成例を示している。
　協同システム４０１は、再生可能エネルギ供給システム４０２と、ＩｏＨデバイス１００（不図示）を備え、再生可能エネルギを消費する住民及び協同組合員４０３と、サーバ２００（不図示）を備える再生可能エネルギ供給システム４０２の役員及び事務局４０４とが、送配電網及び通信網から成るネットワーク４０５を介して接続されている。
　再生可能エネルギ供給システム４０２のエネルギ供給源は、太陽光、水力、バイオマス、風力、小水力等であり、マイクログリッドを構成している。
　住民及び協同組合員４０３は、家庭、事務所や工場等の企業、学校や公民館等の公共施設、バスや車等の交通手段等であり、協同システム４０１に参加してファストシステムの自律的な運用ルールの下で再生可能エネルギを消費している。
　役員及び・事務局４０４は、サーバ２００を用いて再生可能エネルギ供給システム４０２を監視しており、メンテナンスや緊急時には役員及び事務局４０４が対応する。
　協同システム４０１においては、住民及び協同組合員４０３が利用するＩｏＨデバイス１００により、共有リソースである再生可能エネルギを運用するファストシステム３１としての分散協調システムが実現される。また、役員及び事務局４０４に設けられたサーバ２００により、経済状況や環境変化に対して分散協調システムの運用ルールを更新するスローシステム３２としての集中管理システムが実現される。
　＜協同システム１の他の適用例＞
　以上の説明では、ファストシステム３１を分散システム、スローシステム３２を集中システムに適用したが、ファストシステム３１及びスローシステム３２の適用例はこれらに限らない。
　例えば、ＩｏＨデバイス１００またはＩｏＴデバイスを行為データや運用データのセンシング機能に当て、ファストシステム３１及びスローシステム３２の両方を集中システムで構成することも可能である。逆に、スローシステム３２の機能の一部、例えば行為データまたは運用データの前処理をファストシステム３１に移管することにより、集中システムから分散システム寄りに構成することもできる。
　どのようなシステム構成を採用するかについては、協同システム1に要求される規模、処理速度、柔軟性、頑健性、拡張性等に応じて設計すればよい。
　なお、本実施形態のように、ファストシステム３１とスローシステム３２とを協同させず、両者を独立に構成することも可能ではあるが、両者の間には相互に関係性があるため、本実施形態の協同システム１のように、両者を協同させることが有用である。これは、社会システム１０が個人行為に関わる第１の階層１１、個人間相互作用に関わる第２の階層１２、及び集団の制度に関わる第３の階層１３から成ること、そして、社会システム１０には運用（行政）と合意形成（政治）の両輪が必要であることからも自明である。
　以上の説明では、共有リソースとして再生可能エネルギを挙げたが、他の共有リソースとして農地、水利、山林、漁獲、資源等がある。また、カーシェアリング、オンデマンドバス等のモビリティや、コワーキング、ワークシェアリング、協同組合等の労働に関するシェアリング・エコノミも対象となる。さらに公平、公正な経済取引や、二酸化炭素やごみの排出量の割り当て等にも拡張することができる。格差や不平等、資源や環境等の社会課題には、経済的な効用だけでなく社会的な規範や倫理、道徳が関わっており、本実施形態の協同システム１は、それらの社会課題を解決するために幅広く適用され得る。
　＜まとめ＞
　社会学者のニクラス・ルーマンの社会システム理論によれば、社会システムとは、個人間のコミュニケーションの循環的なネットワークから成るオートポイエーシス（自己産出）・システムである。本実施形態の協同システム１では、社会システム１０と情報システム２０との循環的なコミュニケーション・ネットワークを構成することになる。
　哲学者のジョセフ・ヒースの社会規範理論によれば、社会規範（ルール、倫理、道徳）は人間の模倣同調的性向に基づく個人間の相互の期待と承認の構造により実効化される。本実施形態の協同システム１では、社会システム１０の個人間の相互作用に情報システム２０が規範的に介入することになる。
　経済学者の青木昌彦の比較制度分析によれば、社会制度とは、個人の集団に関する信念と、それに基づく個人の戦略的行動と、それらが集まって生成する集団の均衡と、それがシンボル化された要約表現すなわち制度と、それからコーディネートされる個人の信念という循環ループから成る自己維持的システムである。本実施形態の協同システム１では、個人と集団の循環ループの間に情報システムが介在することになる。
　システム工学者の猪原健弘の合意形成学によれば、合意形成とは、多数決や最大公約数による社会統合ではなく、多様性や差異を認めて関係づけて調和させる社会編集と捉えるべきである。本実施形態の協同システム１では、情報システムが合意形成における社会編集機能を支援することになる。
　なお、システム論の観点から、生命組織は、細胞→組織→器官→生物→群れ→エコシステムというように、下層から上層の秩序が創発することにより階層構造を成している。二重継承理論によると、人間は生物学的な進化と文化的な進化の相互作用による産物であり、ゲノムとミームの共進化として捉えられる。これらのことから、本実施形態の協同システム１では、階層構造を成すことになる。
　行動経済学者のダニエル・カーネマンによれば、人間の思考システムは直感的、自動的なファストシステムと意識的、熟慮的なスローシステムとの二重プロセスから成る。これを受けて、哲学者のジョセフ・ヒースは、政治や経済において、直感や感情に基づくファスト・ポリティクスに抗して、理性と熟慮に基づくスロー・ポリティクスを提言している。したがって、本実施形態の協同システム１では、ファストシステム３１による運用システムと、スローシステム３２による合意形成システムという二重の階層を構成することになる。
　本実施形態の協同システム１によれば、ファストシステム３１による第１の循環ループにより自動的な運用が行われ、スローシステム３２による第２の循環ループにより熟慮的な合意形成が行われる。そして、ファストシステム３１が経済や環境の日々の変動に対して追従して即応的な運用を行い、スローシステム３２が比較的大きな変化に対して継続的な合意形成を行い、両者が並行して運用を行うことで多様な状況に適応できる。
　また、本実施形態の協同システム１によれば、ファストシステム３１により、従前の合意を反映している現行の制度１３に照らして個人行為１１または個人間相互作用１２に介入することにより、経済的な効用だけでなく社会的な規範へ配慮した運用が可能になる。また、スローシステム３２により、現行の制度１３の下での集団の状態を踏まえて制度の選択肢を提示することにより、経済だけでなく環境や文化等の多様な社会価値に対する合意形成が可能になる。
　なお、協同システム１には、社会システム１０と情報システム２０の協同と、ファストシステム３１とスローシステム３２との協同という両方の意味が込められている。これらの二つの協同により、社会システム１０を規範的に運用し、破綻することなく持続することが可能となる。
　以上、本発明に係る実施形態及び変形例の説明を行ってきたが、本発明は、上記した実施形態の一例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態の一例は、本発明を分かり易くするために詳細に説明したものであり、本発明は、ここで説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、ある実施形態の一例の構成の一部を他の一例の構成に置き換えることが可能である。また、ある実施形態の一例の構成に他の一例の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の一例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることもできる。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、図中の制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、全てを示しているとは限らない。ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
　また、上記の協同システムの構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。
　１・・・協同システム、１０・・・社会システム、１１・・・第１の階層（個人行為）、１２・・・第２の階層（個人間相互作用）、１３・・・第３の階層（制度）、２０・・・情報システム、２１・・・個人心理診断部、２１ａ・・・収集部、２２・・・介入部、２３・・・集団状態診断部、２３ａ・・・収集部、２４・・・予後予想部、２５・・・選択肢生成部、２６・・・合意形成部、２６ａ・・・更新部、３１・・・ファストシステム、３２・・・スローシステム、１００・・・ＩｏＨデバイス、１１０・・・プロセッサ、１２０・・・メモリ、１３１・・・行為データ取得プログラム、１３２・・・個人心理診断プログラム、１３３・・・介入データ生成プログラム、１４０・・・ストレージ、１５０・・・ユーザＩ／Ｆ、１７０・・・ネットワーク、２００・・・サーバ、２１０・・・プロセッサ、２２０・・・メモリ、２３１・・・運用データ収集プログラム、２３２・・・集団状態診断プログラム、２３３・・・予後予想生成プログラム、２３４・・・選択肢生成プログラム、２３５・・・合意形成プログラム、２３６・・・制度更新プログラム、２４０・・・ストレージ、２５０・・・ユーザＩ／Ｆ、２７０・・・データベース、４０１・・・協同システム、４０２・・・再生可能エネルギ供給システム、４０３・・・住民・協同組合員、４０４・・・役員・事務局、４０５・・・ネットワーク

Claims (9)

  1. 　　個人行為に関する第１のデータ、個人間相互作用に関する第２のデータ、及び、社会集団における現行の制度に関する第３のデータを収集する収集部と、
    　　前記現行の制度の下における前記第１のデータ及び前記第２のデータの少なくとも一方を診断する個人心理診断部と、
    　　前記第１のデータ及び前記第２のデータの少なくとも一方に対する診断結果に基づき、前記個人行為及び前記個人間相互作用の少なくとも一方に介入することにより、前記第１のデータ及び前記第２のデータの少なくとも一方を更新する介入部と、
    　を有する第１のシステムと、
    　　更新された前記第１のデータ及び前記第２のデータの少なくとも一方、並びに、前記第３のデータに基づいて、前記社会集団における将来の制度に対する複数の選択肢を生成する選択肢生成部と、
    　　生成された前記複数の選択肢に対する前記社会集団の合意形成を支援する合意形成部と、
    　　前記社会集団によって合意された選択肢に基づき前記社会集団における制度を更新する更新部と、
    　を有する第２のシステムと、
    　を備えることを特徴とする情報システム。
  2. 　請求項１に記載の情報システムであって、
    　前記個人心理診断部は、前記第１のデータを診断することにより、個人の効用的価値関数及び社会規範的価値関数を求め、前記効用的価値関数と前記社会規範的価値関数の交点を前記個人行為に対する価値として推定する
    　ことを特徴とする情報システム。
  3. 　請求項２に記載の情報システムであって、
    　前記介入部は、前記個人心理診断部によって推定された前記個人行為に対する価値が、前記現行の制度の下での規範的基準を逸脱する場合、前記個人行為及び前記個人間相互作用の少なくとも一方に介入する
    　ことを特徴とする情報システム。
  4. 　請求項１に記載の情報システムであって、
    　前記介入部は、個人の公平性が現行の前記制度の下での公平性基準を逸脱する場合、前記個人行為及び前記個人間相互作用の少なくとも一方に介入する
    　ことを特徴とする情報システム。
  5. 　請求項１に記載の情報システムであって、
    　前記介入部は、個人の公平性が前記現行の制度の下での公平性基準を逸脱する場合、ディスプレイ、レベルメータ、スピーカ、ライト、バイブレータ、及びディフューザのうちの少なくとも一つをユーザインターフェースとして用い、前記個人行為及び前記個人間相互作用の少なくとも一方に介入する
    　ことを特徴とする情報システム。
  6. 　請求項５に記載の情報システムであって、
    　前記介入部は、前記ディスプレイに前記現行の制度の下での個人行為と他者の個人行為との比較結果を表示することにより、前記個人行為及び前記個人間相互作用の少なくとも一方に介入する
    　ことを特徴とする情報システム。
  7. 　請求項１に記載の情報システムであって、
    　前記第２のシステムは、
    　　前記第２のデータ及び前記第３のデータの少なくとも一方を収集し、前記第２のデータ及び前記第３のデータの少なくとも一方に基づいて、前記社会集団の現行の状態が平衡か否かを診断する集団状態診断部、を有し、
    　前記選択肢生成部は、前記社会集団の現行の状態が平衡ではないと診断された場合、前記社会集団の将来における制度に対する複数の選択肢を生成する
    　ことを特徴とする情報システム。
  8. 　請求項７に記載の情報システムであって、
    　前記第２のシステムは、
    　前記集団状態診断部は、前記社会集団の将来の状態が平衡か否かを予測し、
    　前記選択肢生成部は、前記社会集団の将来の状態が平衡ではないと予測された場合、前記社会集団の将来における制度に対する複数の選択肢を生成する
    　ことを特徴とする情報システム。
  9. 　請求項１に記載の情報システムであって、
    　前記第１のシステムが有する前記個人心理診断部は、前記第２のシステムが有する前記更新部によって前記社会集団における制度が更新されたことによって更新された第３のデータに基づき、更新された前記制度の下での前記第１のデータ及び前記第２のデータの少なくとも一方を診断する
    　ことを特徴とする情報システム。
PCT/JP2020/017663 2020-04-24 2020-04-24 情報システム WO2021214971A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022516790A JP7481722B2 (ja) 2020-04-24 2020-04-24 情報システム
PCT/JP2020/017663 WO2021214971A1 (ja) 2020-04-24 2020-04-24 情報システム
US17/920,119 US20230162305A1 (en) 2020-04-24 2020-04-24 Information system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2020/017663 WO2021214971A1 (ja) 2020-04-24 2020-04-24 情報システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2021214971A1 true WO2021214971A1 (ja) 2021-10-28

Family

ID=78270650

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2020/017663 WO2021214971A1 (ja) 2020-04-24 2020-04-24 情報システム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20230162305A1 (ja)
JP (1) JP7481722B2 (ja)
WO (1) WO2021214971A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023074871A1 (ja) * 2021-10-29 2023-05-04 株式会社Advasa プレーヤがアクションを行う際に決定されるべき事項を決定するシステム、方法、およびプログラム

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007041652A (ja) * 2005-07-29 2007-02-15 Japan Groundwork Association 公共空間合意形成システム
JP2007066299A (ja) * 2005-08-31 2007-03-15 Sap Ag 組織体における組織間での資産追跡
JP2009187330A (ja) * 2008-02-07 2009-08-20 Hitachi Ltd 業務品質の改善ガイドシステム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007041652A (ja) * 2005-07-29 2007-02-15 Japan Groundwork Association 公共空間合意形成システム
JP2007066299A (ja) * 2005-08-31 2007-03-15 Sap Ag 組織体における組織間での資産追跡
JP2009187330A (ja) * 2008-02-07 2009-08-20 Hitachi Ltd 業務品質の改善ガイドシステム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023074871A1 (ja) * 2021-10-29 2023-05-04 株式会社Advasa プレーヤがアクションを行う際に決定されるべき事項を決定するシステム、方法、およびプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2021214971A1 (ja) 2021-10-28
US20230162305A1 (en) 2023-05-25
JP7481722B2 (ja) 2024-05-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zekić-Sušac et al. Machine learning based system for managing energy efficiency of public sector as an approach towards smart cities
Machorro-Cano et al. HEMS-IoT: A big data and machine learning-based smart home system for energy saving
Li et al. Sustainable smart home and home automation: Big data analytics approach
Urry Social relations, space and time
Clements-Croome Intelligent buildings: design, management and operation
Waitt et al. Tyrannies of thrift: Governmentality and older, low-income people’s energy efficiency narratives in the Illawarra, Australia
Dahalan et al. Local community readiness in entrepreneurship: Do gender differ in searching business opportunity
Norman Paternal involvement in childcare: how can it be classified and what are the key influences?
Arbib Brains, machines and buildings: Towards a neuromorphic architecture
De Vries The understanding of friendship: An adult life course perspective
Naus et al. Accomplishing information and change in a smart grid pilot: Linking domestic practices with policy interventions
Yıkılmaz New era: The transformation from the information society to super smart society (society 5.0)
WO2021214971A1 (ja) 情報システム
Lively Sociological approaches to the study of gender and emotion in late modernity
Monteiro et al. An affinity-based evolutionary model of the diffusion of knowledge
Ruguo Synergetic innovation in social governance in a complex network structural paradigm
Pitt et al. Algorithmic Self-Governance and the Design of Socio-Technical Systems.
Beckenbach et al. Evolution and dynamics of networks in ‘Regional Innovation Systems’(RIS)
Arnesen Saving Energy Through Culture: A multidisciplinary model for analyzing energy culture applied to Norwegian empirical evidence
Dainoff Can't we all just get along? Some alternative views of the knowledge worker in complex HCI systems
Markelj et al. Machinic agency and datafication: Labour and value after anthropocentrism
Nurdin et al. Holonic Multi-Agent System for Microgrid Hierarchical Control
Domaradzka From local to digital and back: E-Resourcefulness among urban movements in Poland
Genz Retiree Rebels: Urban Resistance at 80
Brauer et al. Re-configuring practices in times of energy crisis–A case study of Swedish households

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 20932813

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2022516790

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 20932813

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1