Loading article…
Futures techniques used in the multi-disciplinary field of futurology by futurists in Americas and Australasia, and futurology by futurologists in EU, include a diverse range of forecasting methods, including anticipatory thinking, backcasting, simulation, and visioning. Some of the anticipatory methods include, the delphi method, causal layered analysis, environmental scanning, morphological analysis, and scenario planning.
The Delphi method is a popular technique used in futurology. It was developed by Gordon and Helmer in 1953 at RAND. It can be defined as a method for structuring a group communication process, so that the process is effective in allowing a group of individuals, as a whole, to deal with a complex problem.[1]
It uses the iterative, independent questioning of a panel of experts to assess the timing, probability, significance and implications of factors, trends and events in the relation to the problem being considered. Panelists are not brought together but individually questioned in rounds. After the initial round, the panelists are given lists of anonymous answers from other panelists which they can use to refine their own views.
Studies employing Delphi method tend to be difficult to perform. The application of the Delphi method requires a great deal of attention to the selection of participating experts and the questionnaires have to be scrupulously prepared and tested in advance. The initial preparation and follow-up rounds of questioning of the panelists tends to be time consuming.
Delphi's primary strength is its ability to explore, tranquilly and objectively, issues that require judgement. Unlike panel sessions, the iterative Delphi method allows the forecasting and assessment to be done without the effect of strong personalities or reputations influencing other panelists and also overcomes the difficulty of getting all experts together in a single time and place.
This method, developed by Sohail Inayatullah, is one of the newest developments in Futurology. Causal layered analysis focuses on "opening up" the present and past to create alternative futures rather than on developing a picture of a particular future.
It is concerned with the vertical dimension of futures studies, with the layers of analysis. CLA is based on the assumption that the way in which a problem is formulated changes the policy solutions and the actors in charge of initiating transformations.
The key principle of the method is using and integrating different ways of knowing.
この手法を適用することで、多くの利点が得られます。因果関係を階層的に分析することで、シナリオの範囲と豊かさが増し、ワークショップ参加者の多様な認識方法が取り入れられ、非テキスト的要素や芸術的要素を取り入れることでより幅広い層の人々に訴えかけることができ、議論を表面的な事柄にとどまらず、より深く、より周辺的な事柄へと広げることができ、そして、代替的な分析手法によって啓発される政策行動へとつながります。
環境スキャンは通常、未来予測プロジェクトの開始時に行われます。これは、幅広い活動にわたる主要なトレンド、問題、進歩、出来事、アイデアを幅広く調査することを目的としています。情報は、新聞、雑誌、インターネット、テレビ、会議、レポート、SF小説など、さまざまな情報源から収集されます。大企業は、さまざまなツールや方法論を使用して、外部環境を体系的に把握します。例としては、未来学者パトリック・ディクソンが著書『Futurewise』で開発した広く使用されているFUTURE構造（F(ast)、U(rban)、T(tribal)、U(universal)、R(adical)、E(thical)）があります。潜在的なワイルドカード、つまり発生確率は低い（または不確実）ものの、潜在的に大きな影響を与える出来事に注意を払う必要があります。
スキャニングは、戦略に影響を与える可能性のある要因を包括的に把握するために用いられる。
環境スキャンプロセスでは、以下の4種類の指標を検討することができます。
形態分析は、フリッツ・ツヴィッキー（1966年、1969年）によって開発された手法であり、多次元で定量化されていない複雑な問題に対するあらゆる可能な解決策を探るためのものである。
形態分析は、問題の構造化および問題解決手法として、因果モデリングやシミュレーションがうまく機能しない、あるいは全く機能しない多次元的で定量化できない問題のために設計されました。ズウィッキーはこのアプローチを開発し、一見還元不可能な複雑さに対処しました。しかし、相互整合性評価（CCA）の手法を用いることで、このシステムは、関係する変数の数を減らすのではなく、グリッドボックス内の非論理的な解の組み合わせを排除することによって可能な解の数を減らすことで、還元を可能にします。
MAは、新製品開発の機会を特定するためにも活用されています。この手法では、考えられる解決策の全体像を把握するために、様々な選択肢をマッピングします。主な活動は2つあります。1つ目は、対象分野の現状と将来の構造を体系的に分析し、その構造におけるギャップを特定すること。2つ目は、ギャップを埋め、あらゆるニーズを満たすことができる新たな代替案を生み出すための刺激を与えることです。
シナリオは、未来学において最も人気があり説得力のある手法の一つです。政府の計画担当者、企業の戦略担当者、軍事アナリストなどが、意思決定を支援するためにシナリオを活用しています。シナリオという用語は、 1950年代にランド研究所が行った軍事・戦略研究に関連して、ハーマン・カーンによって計画策定と意思決定の分野に導入されました。
それは、あり得る未来の世界を豊かで詳細に描き出したものであり、計画立案者がそのような環境がもたらすであろう問題、課題、機会を明確に認識し理解できるほど鮮明なものと定義できる。
シナリオとは、未来の具体的な予測ではなく、起こりうる事態をあり得るように描写したものです。シナリオは、トレンドや出来事に基づいて綿密に構成された筋書きを中心に展開する物語のようなものです。シナリオは、戦略の選択、起こりうる未来の特定、不確実性への認識、想像力の喚起、そして学習プロセスの促進に役立ちます。
シナリオ作成プロセスの重要な強みの一つは、参加者の思考様式に影響を与える点にある。一つの可能性のある未来に焦点を当てる思考様式が、複数の可能性のある代替的な未来についてバランスよく考える思考へと変化する。
未来史とは、未来について想定される歴史のことです。例えば、SF作家などは、フィクションの共通の背景として未来史を構築します。著者は、この歴史における出来事の年表を含めることがあります。関連分野として代替歴史があり、これは過去のある時点における出来事が異なる結果になった（POD＝出発点）と仮定し、その出来事から架空の未来の年表を描きます。
これは、出来事が発生した時、あるいは発生した直後に、その出来事を評価することを目的としたプロセスです。これには、スキャン、検出、予測、評価、対応、追跡といった活動が含まれます。モニタリングは、未来学が行う基本的な活動の一つです。
この手法は、様々な「メッセージ」の特定の側面を体系的かつ客観的に研究するために用いられる。こうした「メッセージ」は、書籍、雑誌、新聞、私信、政党の出版物、報告書、調査、インタビュー、テレビ、インターネットなど、様々な媒体に見られる。この手法は、信頼性と妥当性を確保するためには、高度な専門性をもって実施する必要がある。
これは、予測とは正反対の手法としてしばしば指摘される。特定のシナリオを特定し、その発生源と発展の経緯を現在まで遡って分析する手法である。
この考え方は、未来志向のグループプロセスにおいては、人々が未来について考える際の困難に対処する必要があるという前提に基づいている。こうした困難は、不安感だけでなく、未来思考の経験不足からも生じる可能性がある。
バックミラー分析は、現在から始めるのではなく、過去に目を向ける新たな視点を作り出すことで、未来への不安に対処することを可能にする手法です。この方法は、定量的データと定性的データの両方を用いて、過去の定性分析を行うために用いられます。
この手法は、将来の出来事が互いにどのように相互作用するかについての認識を予測に利用できるかどうかという疑問に答えるために、1966年にセオドア・ゴードンとオラフ・ヘルマーによって開発された。
周知のとおり、ほとんどの事象や傾向は何らかの形で相互依存しています。相互影響分析は、予測セット内の要素の発生確率を分析的に評価する手法であり、それらの要素間の潜在的な相互作用に関する判断に基づいて確率を評価するのに役立ちます。
この手法は、個人やグループが基本的な定性分析を行う際にも、より複雑で集中的な定量分析を行う際にも利用できます。その強みの一つは、「xがyに影響を与え、yがzに影響を与える」という因果関係の連鎖に注意を向けさせる点です。一方で、非常に疲れる単調な作業になる可能性もあります。
未来ワークショップは、ロバート・ユンクによって開発されたもので、専門家による決定に左右されるのではなく、誰もが自らの望む未来の創造に主体的に関われるようにすることを目的としています。未来ワークショップは非常に行動志向が強く、まず望ましい未来を想像し、次にそれを計画し、実現することを目指します。
今後のワークショップは、以下の4つの明確な段階から構成されます。
同様の手法は先読み検索にも見られる。
故障モード影響解析（FMEA）は、システム工学のために開発された安全解析手法であり、製品やプロセスにおける潜在的な故障を検証するものです。既知の脅威や脆弱性を軽減するためのリスク管理の優先順位を評価するために使用できます
FMEAは、システム障害（欠陥）によるライフサイクル全体にわたる影響（リスク）の累積的な影響を軽減する是正措置を選択するのに役立ちます。
測定可能な対策とは、生産能力を測定可能な量だけ向上させる対策のことです（例：残業時間がX時間増えれば、Y個のファイルが追加で送信される）。測定可能な対策は、計算されたリスクと計算された偶発事象を完全に一致させることでFMEAを強化し、特定の成果を確実にします。
この手法は未来想像とも呼ばれ、個々の未来像を描き出し、人々の未来観を集め、それらを集団的な未来の研究において検証することを目的としている。人々の期待や意見は、人々の行動に影響を与え、ひいては未来を方向づける可能性のある目標や方向性を示す重要な指標とみなされる。
この手法は、トレンドや出来事の二次的・三次的な影響を特定し、整理することを目的とした、構造化されたブレインストーミングの一種です。まず、トレンドや出来事を紙の中央に置き、そこから車輪のように小さな放射状の線を引きます。そして、最初の放射状の線の中に、主要な影響や結果を書き込みます。
次に、それぞれの主要な影響から派生する二次的な結果が導き出され、第二の輪が形成されます。この波及効果は、出来事や傾向がもたらす影響の全体像が明確になるまで続きます。フューチャーズホイールは、人々の意見や考えを引き出すための非常にシンプルでありながら強力な手法です。ただし、その根底にある前提に影響を受けやすいという欠点があります。
未来からのアーティファクトは、未来について考えることを促進するための先見ツールです。[ 2 ]架空の3Dオブジェクト、ラベル、またはビデオの形で可能性を視覚化し、未来の具体的な体験を提供します。[ 3 ]
これは、大きなテーマをますます小さなサブトピックに細分化する分析手法です。関連性ツリーは階層構造を持ち、高い抽象度から始まり、ツリーの次のレベルではより詳細なレベルへと進みます。これは、与えられた問題や課題を包括的に詳細に分解し、検討対象となる要素間の重要な関連性を現状と潜在的な状況の両方で提示するのに役立つ強力な手法です。
シミュレーションとモデリングは、現実を表現するために開発されたコンピュータベースのツールです。これらは、行動の分析やプロセスの理解に広く用いられています。モデルを用いることで、過去の変化を実証できるだけでなく、様々な変化とその相互影響、そしてその他の要因への影響を検証することも可能です。
シミュレーションは、要因と事象の関連性を理解し、それらの動態を分析するのに役立ちます。シミュレーションとは、システムの構造と変化を表現するプロセスです。シミュレーションでは、現実のいくつかの側面が、通常はモデル内で複製または再現されます。シミュレーションの主な目的は、モデルによって模倣された特定の条件が現実世界で実際に発生した場合に何が起こるかを明らかにすることです。
コンピューター技術の発展に伴い、モデリングとシミュレーションはますます普及したが、これらの技術の応用には一定の限界がある。モデルは分析対象となるシステムを単純化したものであり、したがってその結果は慎重に検討する必要がある。
現実システムの複雑さが増すにつれて、現実を最も正確に表現するためには、モデルもますます複雑化していく必要がある。その結果、モデルは理解や操作がますます困難になる可能性がある。その複雑な性質は、結果の利用や管理に問題を引き起こす可能性がある。
モデルは現実を単純化したものであるため、特定の要素が省略されることがあり、結果として誤りが生じる可能性がある。そして、そのような誤りは容易に発見・修正できるものではない。
社会ネットワーク分析（ネットワーク理論とも呼ばれる）は、現代社会学、人類学、社会心理学、組織研究における重要な手法として台頭してきただけでなく、憶測や研究の対象としても人気が高い。
様々な学術分野の研究により、ソーシャルネットワークは家族レベルから国家レベルまで、多くのレベルで機能しており、問題解決の方法、組織運営の方法、そして個人が目標を達成する度合いを決定する上で重要な役割を果たしていることが実証されている。
システム構成要素の挙動や相互作用が必ずしも明確に定義されていないため、本質的に複雑なシステムを工学的に扱うには、学際的なアプローチが必要となる。
システムエンジニアリングの主な目的は、こうしたシステムやサブシステム、そしてそれらの間の相互作用を定義し、特徴づけることです。非常に大規模なプログラムでは、システムアーキテクトがユーザー／スポンサーとシステムエンジニアの間のインターフェースとして任命されることがあります。
アメリカ海軍予備役のグレース・ホッパー少将は、 「第二次世界大戦前は生活は単純だった。戦後は、システムができた」と語ったと伝えられている。
Visioning is a popular method in the studies of desirable futures and the one that gives emphasis to values. It is extensively used in urban planning. The visioning process is based on the assumption that images of the future lead peoples' present behaviours, guide choices and influence decisions. Images of the future can be positive or negative and cause different responses according to the perceptions.
Vision is usually seen as a positive, desirable image of the future and can be defined as a compelling, inspiring statement of the preferred future that the authors and those who subscribe to the vision want to create.
There are a number of issues that need to be addressed while using the visioning method. Vision comprises peoples' values, wishes, fears and desires. In order to make the visioning process work it is necessary to ensure that it is not making an idealistic wish-list; that vision is an image of the future shared by a whole community; and that the vision is translatable into reality.
Trend analysis is one of the most often used methods in forecasting. It aims to observe and register the past performance of a certain factor and project it into the future. It involves analysis of two groups of trends: quantitative, mainly based on statistical data, and qualitative, these are at large concerned with social, institutional, organisational and political patterns.
In the quantitative trend analysis data is plotted along a time axis, so that a simple curve can be established. Short term forecasting seems quite simple; it becomes more complex when the trend is extrapolated further into the future, as the number of dynamic forces that can change direction of the trend increases. This form of simple trend extrapolation helps to direct attention towards the forces, which can change the projected pattern.
A more elaborated curve that uses times series analysis can often reveal surprising historical and current data patterns. The qualitative trend analysis is one of the most demanding and creative methods in Futures Studies.
As trends never speak for themselves, the identification and description of patterns is partly empirical and partly creative activity. The most challenging part of qualitative trends analysis is identification of a tendency early, as recognition of a mature trend is "relatively useless" in influencing anyone's behaviour.
Although similar to decision theory, game theory studies decisions that are made in an environment where various players interact. In other words, game theory studies choice of optimal behavior when costs and benefits of each option are not fixed, but depend upon the choices of other individuals.
ALL-WinWin collaborative efforts require group decision support systems (GDSS) that enable the knowledge managementcommunity of practice to assure sustainable mutually-beneficial results.