【T7】距離は死んだのか ネットワーク科学は物流をどう変えたのか

本レポートの対象と方法Scope and Method

本稿が検証の対象とするのは、ネットワーク科学(network science)が物流研究にもたらしたものと、それによって研究対象が「企業間の連鎖」から「ネットワーク構造そのもの」へ拡張されたと言えるか否かである。第6回で見たとおり、SCMは原材料の供給者から最終消費者に至る連鎖を対象とした。本稿は、この連鎖が、特定の企業の集まりとしてではなく、ノードとリンクからなる構造として分析されるに至った経緯を、文献に即して検証する。

エビデンスの扱いHandling of Evidence

本稿は、査読論文、大学出版物、学術書を主たる典拠とする。ネットワーク科学の基礎的研究(ワッツ＝ストロガッツ1998年、バラバシ＝アルバート1999年)など、二次文献によって繰り返し確認できる事項を中心に記述する。これらの基礎研究が物流・サプライチェーン研究へ適用された過程の詳細、および各国の物流ネットワーク研究の動向については、本稿の調査範囲では十分に確認できない部分があり、その場合は「十分なエビデンスが見当たらない」と明記する。ネットワーク科学が物流研究を「拡張した」か否かの評価的記述は、事実と区別し推論として扱う。

SCM研究が前提としていたものThe Premises of SCM Research

本章では、第6回で扱ったSCM研究が、サプライチェーンをどのような対象として捉えていたかを確認する。ネットワーク科学との違いを論じる前提となる。

連鎖(チェーン)としての把握The Chain Metaphor

SCMは、その名称が示すとおり、供給の連鎖(chain)を主たる比喩としていた。すなわち、供給者→製造→流通→小売→消費者という、上流から下流への線的な流れとして、サプライチェーンを捉える傾向があった。第6回で見たブルウィップ効果も、各段階(エシェロン)が上流・下流に連なる多段階システムを前提としていた。SCM研究は、この連鎖の可視化(どの企業がどの企業と取引しているか)、連鎖の設計(供給者の選定、拠点配置)、連鎖をまたぐ在庫・情報の管理を扱った。なお、SCM研究の内部からも、供給の連鎖を線的な「チェーン」ではなく、相互作用するネットワーク・複雑適応系として捉え直すべきだとする議論が早くから現れていた^[5]。

グラフ理論からネットワーク科学へFrom Graph Theory to Network Science

本章では、グラフ理論・ネットワーク科学・複雑系研究の系譜を整理し、それらが物流研究とどこで接点をもったかを確認する。

グラフ理論の起源The Origin of Graph Theory

ネットワークを数学的に扱う基礎は、グラフ理論(graph theory)にある。グラフ理論の起源は、しばしばオイラーによる1736年のケーニヒスベルクの橋の問題に求められる。グラフ理論は、対象を頂点(ノード)と辺(リンク)の集合として表し、その構造的性質を分析する。第3回で見たOR(最短経路問題・最大流問題など)も、グラフ理論を基礎としていた^[4]。すなわち、ネットワークを数学的に扱う枠組み自体は、物流研究において古くから(ORの段階から)用いられていた。

グラフ理論からネットワーク科学に至るまでには、長い研究の系譜がある。ランダムグラフの数学的研究はエルデシュとレーニ(1959年頃)によって展開された。社会科学の側では、グラノヴェッターが1973年に「弱い紐帯の強さ(The Strength of Weak Ties)」を論じ、社会的なつながりの構造が情報の流れに与える影響を分析した。また、フリーマンは1970年代後半(1978年頃)に、ノードの重要性を測る中心性(centrality)の指標を体系的に整理した^[7]。これらは、後年のネットワーク科学が用いる概念(つながりの構造、中心性など)の基礎をなすものであった。したがって、ネットワークの構造を分析する研究は、20世紀末に突然始まったのではなく、数学・社会学・物理学にまたがる長い蓄積の上にある。

ネットワーク科学の展開The Rise of Network Science

20世紀末、こうした蓄積を基礎としつつ、現実の大規模なネットワーク(社会・生物・技術のネットワーク)の構造的性質を統計物理学的に分析する研究が活発化した。これが現代的なネットワーク科学(network science)、あるいは複雑ネットワーク研究と呼ばれる潮流である。その画期とされるのが、次の二つの研究である。

• ワッツとストロガッツ(1998年)：「スモールワールド・ネットワーク」に関する研究(Nature誌)。多くの現実のネットワークが、高いクラスター性(近傍の密な結びつき)をもちつつ、任意の二点間が少数のステップで結ばれる(短い経路長をもつ)という「スモールワールド」性をもつことを示した^[1]。
• バラバシとアルバート(1999年)：「スケールフリー・ネットワーク」に関する研究(Science誌)。多くの現実のネットワークで、各ノードのつながりの数(次数)の分布がべき乗則に従い、少数の極端に多くのつながりをもつノード(ハブ)が存在することを示した。彼らは、この構造が「優先的選択(preferential attachment、つながりの多いノードほど新たなつながりを得やすい)」によって生成されると論じた^[2]。

構造を測る――ハブ・中心性・脆弱性Measuring Structure

本章では、ネットワーク科学が物流ネットワークの分析に持ち込んだ概念──ハブ・アンド・スポーク、中心性、ネットワーク効率、接続性、脆弱性──を整理し、研究対象がどう変化したかを確認する。

ハブと中心性Hubs and Centrality

ネットワーク科学の重要な知見の一つが、ハブ(hub)──極端に多くのつながりをもつノード──の存在である。物流においては、ハブ・アンド・スポーク(hub-and-spoke)型の輸送網──少数の集約拠点(ハブ)に貨物を集め、そこから各地(スポーク)へ配送する構造──が古くから知られていた。ネットワーク科学は、こうしたハブの役割を、ネットワーク全体の構造のなかで定量的に評価する枠組みを提供する。あるノードがネットワークのなかでどれだけ重要かを測る指標が中心性(centrality)であり、つながりの数(次数中心性)、最短経路上に位置する度合い(媒介中心性)、他のすべてのノードへの近さ(近接中心性)など、複数の中心性が定義される。これらは、物流ネットワークにおいて、どの拠点・どの企業が構造的に重要かを評価するために用いられうる。

効率・接続性・脆弱性Efficiency, Connectivity, and Vulnerability

ネットワーク科学は、ネットワーク全体の性質を測る概念も提供する。ネットワーク効率(平均的な経路の短さ)、接続性(ネットワークがどれだけ結ばれているか)、そして脆弱性(vulnerability)──特定のノードやリンクが失われたときに、ネットワーク全体がどれだけ機能を失うか──である。とりわけ重要なのは、スケールフリー・ネットワークの脆弱性に関する知見である。スケールフリー・ネットワークは、ランダムなノードの故障に対しては頑健(robust)だが、ハブを狙った攻撃・故障に対しては脆弱である、という非対称な性質をもつとされる^[3]。これは、物流ネットワークにおいて、ハブとなる拠点・企業の機能停止が、ネットワーク全体に大きな影響を与えうることを示唆する。

距離は死んだのかIs Distance Dead?

本章では、距離減衰(distance decay)・経済地理学・グローバル・サプライチェーンに即して、ネットワーク化によって距離の意味がどう再解釈されたかを整理する。

距離減衰と経済地理学Distance Decay and Economic Geography

距離減衰(distance decay)とは、二点間の相互作用(交易・移動・交流)が、距離が増すほど減少する、という経験的な規則性である。これは、第2回で見た輸送経済学や、空間経済学・経済地理学の基礎をなす考え方である。「地理学の第一法則」として、近いものほど関係が強い、という規則性が語られてきた。輸送費が距離とともに増すかぎり、距離は経済活動の配置を規定する基本的な要因であった。

「距離の死」をめぐる議論The “Death of Distance” Debate

20世紀末、通信技術の発達とグローバル化を背景に、「距離の死(the death of distance)」という議論が現れた。これは、情報通信の費用が劇的に低下し、グローバルなサプライチェーンが広がるなかで、距離がもはや経済活動を制約しなくなった、とする見方である。しかし、この見方には強い留保がある。第一に、物理的な財の輸送には依然として輸送費・時間がかかり、距離は消えていない。第二に、経済活動はむしろ特定の場所(都市・産業集積)に集中する傾向を強めており、地理は依然として重要だとする研究が多い。とりわけ、クルーグマンらの新経済地理学(new economic geography)は、輸送費と規模の経済の相互作用から、経済活動が特定の場所に集積する仕組みを論じ、距離・地理が経済の配置を規定し続けることを示した^[6]。すなわち、「距離の死」は、情報の距離については部分的に当てはまるとしても、物理的な物流については成り立たない、という整理が一般的である。

供給網の寸断と脆弱性Disruption and Vulnerability of Supply Networks

本章では、自然災害やパンデミックによる供給網の寸断が、物流ネットワーク研究とどう関係したかを整理する。これらの事象は、ネットワークの脆弱性という主題を前景化させたとされる。

大規模寸断の事例Cases of Large-scale Disruption

21世紀に入り、特定の地点・企業の機能停止が、サプライチェーン全体に波及する事象が複数生じた。2011年の東日本大震災では、被災地域に立地していた部品・素材の供給者の操業停止が、国内外の自動車・電子機器の生産に広く影響したことが報告されている。2020年以降のCOVID-19のパンデミックでは、感染拡大に伴う各地の操業停止・物流の停滞が、グローバルなサプライチェーンに広範な影響を及ぼした。これらの事象は、一つの企業が自社内をいかに最適化しても、連鎖・ネットワークの他の部分で生じた寸断には対応しきれないことを示した。

各地域の物流ネットワーク研究Regional Research Landscapes

本章では、アメリカ・EU・中国の物流ネットワーク研究の動向を、確認できる範囲で整理する。ただし、各地域の研究動向を同等の精度で比較できるだけの資料を本稿は十分に確認できておらず、記述は限定的である。

確認できる範囲での整理What Can Be Said

物流・サプライチェーンのネットワーク研究は、アメリカ、ヨーロッパ、中国を含む各地で行われている。アメリカでは、サプライチェーン・マネジメントの研究蓄積(第6回参照)を背景に、サプライチェーンをネットワークとして分析する研究が見られる。EUでは、域内の交通・物流ネットワークの統合(汎欧州交通ネットワークなどの政策的枠組み)を背景に、交通・物流ネットワークの研究が行われている。中国では、急速な物流網の拡大やグローバルな交易ネットワークにおける位置づけを背景に、物流・港湾・交易のネットワーク研究が見られる。

ただし、これらの地域間の共通点と相違点を、研究の主題・手法・制度的背景にまで踏み込んで体系的に比較することは、本稿が参照しえた資料の範囲では難しい。各地域の研究が、どの点で共通し、どの点で異なるかについては、「十分なエビデンスが見当たらない」とせざるをえない。確認できるのは、物流ネットワーク研究が特定の国に限られず、各地で行われているという一般的な事実までである。

輸送費から構造へFrom Transport Cost to Structure

本章では、本シリーズが検討してきた「輸送費 → 経路 → 在庫 → 物流システム → サプライチェーン → ネットワーク」という流れを整理し、ネットワーク科学によって研究対象がネットワーク構造そのものへ拡張されたと言えるかを検証する。

六つの段階の関係The Relation among the Six Stages

第2回〜第7回で見た対象を対照すると、次のように整理できる。輸送経済学は輸送費を、ORは経路・配分を、在庫理論は在庫を、物流管理論は企業内の物流システムを、SCMは企業間の連鎖を、ネットワーク科学はネットワーク構造を、それぞれ扱った。最適化・分析の単位という観点でみると、個別活動→企業内システム→企業間の連鎖→ネットワーク構造という形で、単位が広がっているように見える。

検証――五つの問いへの回答Answering the Five Questions

本章では、本稿が掲げた五つの問いに、支持される／支持されない／十分なエビデンスがない、のいずれかで答える。

ネットワーク科学は何を研究対象としたのかWhat Did Network Science Study?

この問いには、おおむね支持される回答がある。ネットワーク科学が研究対象としたのは、対象の中身を捨象したネットワークの構造そのもの──ノードとリンクの結びつき方、ハブの存在、スモールワールド性、スケールフリー性、そしてそれらに伴う頑健性・脆弱性──であった^[1][2][3]。これは文献から確認できる。物流への適用においては、サプライチェーンや輸送網を、こうした構造的性質をもつネットワークとして分析する。

SCM研究との違いは何だったのかThe Difference from SCM Research

この問いについては、部分的に支持されるが、解釈に注意を要する。SCM研究が、連鎖を「管理・最適化する対象」として捉えたのに対し、ネットワーク科学的な視点は、構造を「分析する対象」として捉える傾向がある。また、SCMの「チェーン(連鎖)」という線的な比喩に対し、ネットワーク科学は「ネットワーク(網)」という分岐・合流をもつ構造を扱う。この限りで、両者の違いは確認できる。ただし、両者は対立するというより、後者が前者に分析の道具立てを与えた関係にあるとも見られ、SCM研究のなかにネットワーク的な分析が取り込まれていった面もある。両者の境界は截然としない。

研究対象はネットワーク全体へ拡張されたのかWas the Object Expanded to the Whole Network?

この問いについては、部分的に支持されるが、留保を要する。サプライチェーンを、特定の企業の集まりとしてではなく、構造的性質をもつネットワークとして分析する研究が現れたことは確認できる^[3]。この限りで、対象がネットワーク構造へ及んだことは支持される。ただし、これは「より広い範囲(ネットワーク全体)を最適化対象とした」というより、「対象を構造として分析する視点が加わった」という性格が強い。ネットワーク科学が物流研究の主流をどの程度占めるに至ったか、また物流ネットワーク全体を最適化する研究がどの程度確立したかについては、本稿の範囲では十分に確認できず、「十分なエビデンスが見当たらない」部分がある。

距離は死んだと言えるのかIs Distance Dead?

この問いについては、支持されない。物理的な財の輸送には依然として輸送費・時間がかかり、距離は物流において消えていない。経済活動はむしろ特定の場所への集中を強める傾向があり、地理は依然として重要である。したがって「距離は死んだ」という命題は、物理的な物流に関しては支持されない。確認できるのは、距離の測り方が、物理的距離に加えてネットワーク上の距離という観点を得た、という再解釈までである。距離は死んだのではなく、距離を捉える枠組みが多元化した、と整理するのが文献と整合的である。

物流研究史は最適化対象の拡張として理解できるのかExpansion of the Optimization Object?

この問いについては、支持される部分と支持されない部分があり、全体としては十分なエビデンスがない。支持される部分は、分析・最適化の単位が、個別活動から企業内システム、企業間連鎖、ネットワーク構造へと広がってきたことが確認できる点である。支持されない部分は、この展開を「対象が単線的・累積的に追加されてきた歴史」とする見方である。本シリーズで繰り返し見たとおり、各段階は時系列の順序で追加されたのではなく(在庫研究は輸送のOR研究より古い、グラフ理論はORの段階から用いられていた)、また総物流費・SCM・ネットワーク科学は新対象の追加というより統合・視点の変化であった。とりわけネットワーク科学は、「拡張」というより「視点の転換(管理対象から分析対象へ)」の側面をもつ。十分なエビデンスがない部分は、各段階の比重や相互影響を定量的に示す資料が確認できない点である。したがって「最適化対象の拡張史」は、分析・最適化の単位が広がったという限りで部分的に支持されるが、対象が一直線に追加された歴史としては支持されない。

参考文献References

1. [1] Watts, D. J. & Strogatz, S. H. “Collective Dynamics of ‘Small-World’ Networks.” Nature, Vol. 393, 1998, pp. 440–442.（スモールワールド・ネットワーク。高いクラスター性と短い経路長）
2. [2] Barabási, A.-L. & Albert, R. “Emergence of Scaling in Random Networks.” Science, Vol. 286, 1999, pp. 509–512.（スケールフリー・ネットワーク、べき乗則、優先的選択、ハブの存在）
3. [3] Albert, R., Jeong, H. & Barabási, A.-L. “Error and Attack Tolerance of Complex Networks.” Nature, Vol. 406, 2000, pp. 378–382.（スケールフリー・ネットワークの頑健性と脆弱性の非対称性：ランダム故障に頑健、ハブ攻撃に脆弱）
4. [4] 本シリーズ第2回〜第6回（輸送経済学・OR・在庫理論・物流管理・SCMが扱った対象に関する整理）。とくにグラフ理論を基礎とするOR(最短経路・最大流)は第3回を参照。
5. [5] Choi, T. Y., Dooley, K. J. & Rungtusanatham, M. “Supply Networks and Complex Adaptive Systems: Control Versus Emergence.” Journal of Operations Management, Vol. 19, No. 3, 2001, pp. 351–366.（サプライチェーンを複雑適応系・ネットワークとして捉える視点。本稿のネットワーク的把握に関する整理の参考。書誌は代表的研究の一例として挙げる）
6. [6] Krugman, P. “Increasing Returns and Economic Geography.” Journal of Political Economy, Vol. 99, No. 3, 1991, pp. 483–499.（新経済地理学。輸送費と規模の経済の相互作用による経済活動の集積。地理・距離が経済の配置を規定し続けることに関する代表的研究）
7. [7] ネットワーク研究の系譜に関する基礎文献：Erdős, P. & Rényi, A. “On Random Graphs I.” Publicationes Mathematicae, Vol. 6, 1959, pp. 290–297; Granovetter, M. S. “The Strength of Weak Ties.” American Journal of Sociology, Vol. 78, No. 6, 1973, pp. 1360–1380; Freeman, L. C. “Centrality in Social Networks: Conceptual Clarification.” Social Networks, Vol. 1, No. 3, 1978–1979, pp. 215–239.（ランダムグラフ・社会ネットワーク分析・中心性。現代的ネットワーク科学に先行する系譜）

本レポートは「物流研究史から見る最適化思想の拡張」シリーズ第7回として、ネットワーク科学が物流研究にもたらしたものと、それによって研究対象がネットワーク構造そのものへ拡張されたと言えるかを、既存の研究文献(ネットワーク科学の基礎的研究)に基づいて整理した調査レポートである。ネットワーク科学の基礎的研究(ワッツ＝ストロガッツ1998年、バラバシ＝アルバート1999年、アルバートら2000年)は二次文献によって確認できる範囲で記述し、評価的記述は推論として明示した。これらの基礎研究が物流研究へ適用された過程の詳細、各地域(アメリカ・EU・中国)の研究動向の比較、供給網寸断が研究に与えた影響の定量的評価など、十分なエビデンスを確認できない事項は「不明」「十分なエビデンスが見当たらない」と記した。本レポートは提言・ビジネス指南・将来予測を含まない。第1回で提示した「最適化対象の拡張」という枠組みは、本稿では検証対象として扱い、結論において、ネットワーク科学が「対象の拡張」だったのか「対象を構造として分析する視点の変化」だったのかを区別し、支持される部分・支持されない部分・十分なエビデンスがない部分に分けて整理した。「距離は死んだのか」については、物理的な物流に関しては支持されないと整理した。