教育文化交流計画へのコンピューターの応用

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教育文化交流計画へのコンビューターの応用 1

彩、は数字に弱いものであります.システム・アナ リシス等に興味を持つようになったのは，無理やり に持たざるを得ない事情があった為です. 1965年か ら 1966 年の終りまでの間に，国務省の教育文化局

(

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U と略称されます)の次長を務めて初めて予算 に勝ったからであります. フルブライト計画等人物交流プログラムを担汚し ている CU 局は 1 年 lこ少くとも 6 回以上予算原案 を作成し組み替えています.私はこの面倒を省こう としている内に，無意識にもシステム・アナリシス に指を染めて， コンピューター熱 Iこまでかかったの であります. CU 局での予算サイクルは次ぎのようなプロセス であります.即ち，海外におけるアメリカの大・公 使館から毎年百十数カ国との人物交流計画の提案が cUIるに入って来ます. こういう提案は，来年度で モれぞれの国々と何人かの留学生や教授を交流すれ ばいいとか，それぞれの国々にどういうような音楽 1，日やスポーツ・チ{ムを出したらいいとかというよ うなプログラム・プロポーザルの盛り合わせであり ます. CU では 5 つの地域別のオフィス(例えば ヨーロッパ・オフィス，東アツア・オフィス)がこ れらのプロポーザ、ルを検討し，各当該国との交流計 画を瞥定する仕組みになっています. CU 局の上層 部{土地域別のプロポーザ、 Jレを検討して，局の予算原 案にまとめる.これは国務省の予算事務処理を経 て，国務省の予算原案の一部となって，政府の予算 局 (BOB) に行くわけであります.その後，政府 予算原案にまとめられて，議会 lこ提出されるという 順序になっています. この予算サイクルは， うまく行けば，悪くはない のであります.各段階で下のレベルから貰った原案 や資料が検討されて，宜しいと恩われるプロポーザ ルが採用され，コストに値いしないと思われるもの が採用されなし、，と L 寸整理過程を通った最終予算 案は立派なものであり得る筈です.しかし仲々理想 的に行きません.予算原案の組み替えが余りにも頻 ↑ 1969年11 月 28 日 丸の内 OR クラブ講演.

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米国公使.

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Osbυ l' llキ 繁であるからであります.国務省の諸局の '1' で CU 局以外 l こは予算的弾力性を有する局がないので，政 府から「予算を削れ」と L づ指令が下されると，こ の圧力のほとんど総べてが CUI誌の予算に集中され るわけであります. こういうことから，地域別のオ フィスは海外の大・公使館のプロポーザルを一々編If かく検討し，どれがコストに値いするか，どれが他 いしないか，という l直感的な判断をする余裕がない のであります. そこで私は，地域jU オフィスが瓶外大・公使館の プロポーザルのそれぞれの優先度順位を決めて置け ば，予算原案の組み替えの面倒が相当省、かれるので はないではないか，という考えを持らました. 簡単にいえば. CU 局のスポンサーの下で. 35位 違った種類の活動が行われていますが，これらの活 動を代替手段，または「インプット」と見位して， 「アウトプット」を計ることによって，優先順位を 決めればどうか，という考えでありました.この考 えを実行する為 l こは， 日的を定め，その目的達成の 為の代替手段の有効度を計らねばならなかったので あります. 法律で定められたところによりますと，アメリブJ の人物交流計画はアメリカの国際関係を強める為 l 己 行われる可きだ，と規定されています.こういうこ とから出発して人物交流計画の具体的なアウトプッ トを決め得る筈 fごと私は思いついたのであります. この計画の運営に長い経験を持っている者，そして プログラムに参加した経験を持っている者と相談を して. f仮に貴方の直接知っているプログラムがア メリカと当該国との関係にとって何か利益をもたら したとすれば，その利益は一体何であったか」と質 問をしました.同時に勿論交流計画に関する学者の 著書等も読みました。 この調査の結果から. 15 の「利益」を定め得たの であります.これらの利益を「プログラム・ベネフ ィット」と呼んで.

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BJ と略称したのでありま す.中味はたとえば「インターデペンデンス J. 即ち

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173 689 312 682 254 913 1, 109 293 736 790 598 613 595 384

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「相互依存度を高める利益」とか， ["教育制度を開発 する利益」とか， ["米同民の外国に関する知識を広 げる利益J とか["当該国民と接触する機会を作る 利益j とかというものでありました. ζ ういうふうなアウトプットのインベントリーを 作ってから， 35種類のインプット，即ち交流活動の アウトプット利益に対する有効度を gi る課題に取り 組んだのであります.これにも，経験者の判断によ らざるを得ません.しかし，利益の数 15掛ける活動 の数 35 は 525 ですから，この 525の判断を生まな直 感だけでするのは無理だろうと思いました。いろい ろ思案を凝らして着怨したのは次ぎの方式でありま す. 仮にある活動が或る利益をもたらし得るとするな らば，乙の活動のどういう性格によってもたらすの か，という観点から交流計画を細かく分析して見ま した.分析した結果， 36種類の性格を定義するとと が出来ました.例えば， ["当該活動 K 携っているだ ろうアメリカ人の参加者が外交問題に関する特別な 知識を持っている事の確率」とか， ["活動 K携る外国 人参加者が自国 K 政治的影響力の持ち主であること の確率」とか， ["活動が行われているという事実が 当該国の人々の中で広く知られていることの確率」 とか，というような性格でありました.それから， 35種類の活動がこれら 36種類の性格をどの程度持っ ているかという判断を経験者達にさせて見ました. これも仲々簡単な事業ではありませんでした.しか し，判断するプロセスは，活動と活動を比較して， どちらが或る性格をよりはっきりと持っているかと いう判断をすることは，経験者達にとって不可能で はありませんでした.肝腎なことには，乙れらの判 断は具体的で、あって，実際の経験 l 乙繋るものであっ たからでありましょう. 以上の過程によって各 1 つの交流活動につき，そ れぞれのおの性格をどの度合で持っているかという 判断を示すひとシリーズの数字が出来ました.後で 分ったことですが数字のベクトルを作った訳です. それから今度 36種類の「性格」の各「利益J に対 する適切性，または必要度，を判断する課題に取り 組んで、見ました.この判断は相対的順位づけによっ て行われました.例えば 2 つのある程度似ている性 格をある 1 つの「利益J について考えて見ましょう. 第 3 番目の「利益J は「米国民に外国に関する知識 を与える利益」であります. 20番目の性格は即ち 「外国人参加者が自国 1 1:政治的影響力の持主である ことの確率J でありまして， 34喬円の「性栴J (j; 「外国人参加者が多くのアメリカ人 1 1:話をする機会 を持つことの確率j であります .ζ の両「性格」が 当該「利益」に適切性を持っている乙とは明かです が，適切性の度合は違います.と巾しますことは， 政界の実力者だからといって，必ずしもアメリカ人 のと'í該国の文化等への理解を深める能力を持ってい ないかも知れません .ζ れに引きかえ，アメリカ人 に話をする機会を持っかどうかという性格はよりは っきりした適切性を持っています. こういう分析によって，各々の「利益」につき， 36数字からなるベクトルを作成することが出来まし た.そして["利益」の「性格j ベクトルと活動の 「性格」ベクトルとを掛け合わせることによって， 各々の活動のそれぞれの「利益」に対する有効度を 定量化するととが出来ました. こ ζ で注釈を付け加えなければならない点があり ます.これは，以上の様な簡単な説明から少くとも 2 つの困難な問題点が按けているということであり ます.その 1 つは，例えばそれぞれの活動の「性栴」 保有度のベクトルを全部 1 つの一貫した類型にしな ければならなかった点であります.即ち， 35本のベ クトルの総べての数字 1 1:，その類型内において，絶 対性を持たせなければならなかったわけであります. そこで我々は，初めに相対的順位づけで作りました 数字を後で経験者達の判断によって「パーセント的J 数字に変えようとしました. もう 1 つの困難点とし て["利益」の「性格」適切性のベクトルを作って いる過程で起った問題があります.と申しますのは， ある「性格」がある一定した「利益」にとって適切 性を持ち得るかどうかということは， [0] か期比一定 した「性格J が備えられているかどうかにかかって いる f と L リ場合もあります.こういうような問題 点があったので，ごく簡単 K 見えるかも知れない事 業は相当な苦労を要したのであります. きて，苦労したあげく出来たのは，前ページの閃 lと示したマトリクスであります.ご覧の通り，縦の 欄は ["PAj, 即ちプログラム活動であり， 横の行 は ["P Bj ，即ちプログラム利益であります.欄と行 との目 K 出ている数字は有効度を現わしています. 下の 1 行目の「バリュー j ，即ち価値ですが，後で説 明致したいと思います.コストは活動っきのドル・ コストであって，その下のマキシマム・ミニマムと いう両行を設けたのは，ある国の場合，例えばアメ リカの留学生を多量送りたいと患っても，入学し得 るような大学が足りないとか，あるいはまた，前年 余らの約束でどうしても何人かのアメリカ人教授を

送らねばならない，というような実情があり得るか らであります. 皆様 lというまでもありますまいが，バリュー/コ ストのネで代替手段の選択をする形のマトリクスで あります.しかし，代替手段である活動のバリュー は I利益」に対する有効度を知っただけでは計算 するととが出来ないのであります. 乙の為 K は，ア メリカと当該国との友好関係を深めるのにはどうい う「利益J が一番役に立つだろうか，という判断を 定量化しなければなりません.つまり，優先度を計 らねばならないわけであります.右端の欄 l土 ζ れに 当ります. 世界のどの国でも同じような ζ とをしていましょ うが，アメリカ政府も i止界各国について /j針案，即 ちポリシー・ペーパーを作っています.我々は乙れ らのポリシー・ぺーパーに基いて，一国一国につい て，国家目的表を作成して，優先度を決めました. それぞれの日的を完遂する為 lこは，当該国のどの人 迷がどういう行動をせねばならぬか，という観点か ら分析を行いました.各目的につき，当該国民のど のグループに重きを置けばいいか，という判断をし てから，それぞれのク勺レープから望まれている行動 の確率性を高める為に，交流計画のどのアウトプッ ト，即ちどの「利低J が利き日を持つでしょうかと いう順序で進んで行って，やっと当該国について 「利益」の優先度を決めることが出来ました. きて，乙ういうふうに出来た「利益」の優先度ベ クトル掛ける図面のマトリクスという演算によっ て，各々の活動のバリュー，価値，を知ることが出 来ました.そして，このバリューをコストで割れば， J持活動の中で最もコスト・エフェクチブなものを選 ぶことも容易に出来たわけであります. しかしノf リュー/コストの率をそのままある当該 国との交流計商に反映する乙とが出来ないことは， 持様に説明するまでもありますまい.そこで私が工 夫しました. 1 回，優先度ベクトノレ掛ける有効度マ トリクスを計算して 1 つの最もコスト・エフェク チブな活動を選ぶ.選んだ活動の有効度のベクトル を優先度のベクトルからヲ It 、て，優先度のベクトル を改める.またベクトル掛けるマトリクス.また最 もコスト・エフェクチブな活動を選ぶ.また優先度 ベクトルを改める……という方式であります. 以上の演算は簡単に聞 ζ えるかも知れませんが， 人間の子だけでするのは無理だと思って，電子計算 機 l乙吹き込んで貰いました. コンピュークーに吹き込んだプログラムはまだ実

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験的で，更に研究を必要とする面も大分ありました が，大体において，伝統的な方法で作成された交流 計画に余り劣らないような計画を作成する能力を持 ちました.スピードの点では，電子計算機の方は勿 論何百倍も速かったのであります。 我々のシステムが作成した交流計画が伝統的な子 段で作成されたものに余り劣らないということは， 1966年の秋に行われたテストによって一応実証され たと私は思います。 ζ のテストの対象として 5 つの 地域から 2 カ国ずつを選ぴました.ある経験者のグ ループにこれらの国々について「利益J の優先度ベ クトルを作らせたのであります。これと平行して， 別なグループには，丁度その時，普通の手段で作成 ざれていたプログラム・プロポーザルの分析を頼み ました.分析方法は，マトリクスのいわば逆演算に よりました. I逆演算」というのは，当該国につい ての優先度ベクトル掛けるマトリクス・イコール各 活動の何人分(つまり何人の留学生，何人の教授等) を交流計画 (C 含めばよい，という「正演算」の反対 であったわけであります。通常のプログラム・プロ ポーザ、ルには，各活動の何人分を行ったらよいかと いう提案が出されていますが，こう L づ数字(日11 む 各活動の何人分という数字)のベクトル掛けるマト リクス・イコール優先度ベクトル. こうして，通常のプログラム・プロポーザルの1Iì'1 黙の，または潜在的な優先度を知ることが出来まし た. これらの潜在的優先度は別の経験者達のクール{ プが我々のシステムで計算した優先度に案外合って いました. 10 カ闘の中， 2, 3 のものは少しも合って いなかったが，多くのものは合っていました. 2, 3 の場合はぴったりと言っていい位でありました. 更にまた，システムで計算された優先度をコンピ ューターに掛けて見ると，コンピューターがリコメ ンドした交流計画も大体において我々の経験者ばか りではなく， cu 局の一般メンバーも納得の行くも のでありました.中には，通常のプログラム・プロ ポーザルに携っている人が成る程と言って，コンピ ューターのサジェスチョンを高く評価した例も少く なかったのであります。 ζ ういうふうにある程度の成功を納めたものの， まだまだ研究開発を必要とする面は沢山ありました. 例えば，只今説明したシステムを仮に完成したとし ても，単 IC ー固との交流計画 fC 一旦配分された予算: をどの活動 l こ当てたらよいか， という取り極めにし か役立たないのであります。当該国との交流計画に どの位の予算を配分したらよ L 、か，という点では役

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に立ちません. 下においては，乙ういう取り極めは議会がすること ζ の問題に対して，私は勿論コンピュータ{の方 になっています.だから， cu 局の予算だけを能率 程式の枠を一国一闘でなく，全世界 K 広げる為の工 的に配分することが，一応出来たとしたら，それで 夫をしていました. 充分じゃないか，と私は思いましに. 言うまでもなく， cu 局の総予算を能率的に配分 このシステムが政府で採用きれなかったことは， し得る保証があっても，次ぎに出て来る問題は，政 こういった技術的な欠陥があった為で‘はありません 府が cu 局にどれ位の予算を配分したらいいか，と でした.むしろ，制度的な，心理的な，抵抗があっ いう問題であります.しかし，アメリカの政治制度 た為でありました.