急速に進化する情報技術社会において、業務プロセスの可視化とシステム科学の意義について、生成AI（ChatGPT）を用いて検討しました。
1. 業務プロセス可視化とIT自動化の可能性
Hit法による業務の90％自動化
Hit法の分析によれば、業務プロセスの90％はITによって自動化が可能とされています。これにより、人手による作業の効率化と精度向上が実現します。
生成AIによる質問応答の活用
ChatGPTのような生成AIを活用することで、自然言語での問いに対する高度な回答が可能になり、業務プロセスの見直しや改善に役立ちます。
2. システム科学の社会的意義
複雑化する社会と全体最適の必要性
単なる統計解析にとどまらず、因果関係を含むシステム構造を理解することで、より深い洞察が得られます。
システム構造と動的フィードバック分析
構造的に物事を捉え、動的な変化に対してフィードバックを設計する手法が、問題解決に直結します。
3. AI・データサイエンスとの融合
データ分析を超えたシステム理解
単なる統計解析にとどまらず、因果関係を含むシステム構造を理解することで、より深い洞察が得られます。
フィードバック設計による意思決定支援
適切なフィードバックループを設計することで、AIによる自動制御やシミュレーションの精度が向上します。
4. 持続可能な社会とシステム科学
統合的視点での課題解決
気候変動、資源問題などのグローバル課題に対して、システム科学は分野横断的な解決策を提示できます。
未来志向の持続可能性アプローチ
短期的な対応にとどまらず、長期的視点での持続可能性を実現するフレームワークとして機能します。
5. 組織経営・政策立案への応用
企業経営での全体最適化
サプライチェーンや組織構造の最適化など、システム志向は経営効率の向上に貢献します。
政策決定における社会システム分析
政策の効果や社会への長期的影響をシミュレーションし、科学的根拠に基づく意思決定を支援します。
6. 結論：システム科学は未来社会の鍵
システム科学は、現代の複雑な課題に対応するための不可欠な学問です。AI、データサイエンス、持続可能性、組織経営などの分野と融合することで、その意義と活用範囲は今後さらに拡大していくでしょう。
