IPO model

The input–process–output (IPO) model, or input-process-output pattern, is a widely used approach in systems analysis and software engineering for describing the structure of an information processing program or other process. Many introductory programming and systems analysis texts introduce this as the most basic structure for describing a process.^[1][2][3][4]

A computer program is useful for another sort of process using the input-process-output model receives inputs from a user or other source, does some computations on the inputs, and returns the results of the computations.^[1] In essence the system separates itself from the environment, thus defining both inputs and outputs as one united mechanism.^[5] The system would divide the work into three categories:

• A requirement from the environment (input)
• A computation based on the requirement (process)
• A provision for the environment (output)

In other words, such inputs may be materials, human resources, money or information, transformed into outputs, such as consumables, services, new information or money.

As a consequence, an input-process-output system becomes very vulnerable to misinterpretation. This is because, theoretically, it contains all the data, in regards to the environment outside the system. Yet, in practice, the environment contains a significant variety of objects that a system is unable to comprehend, as it exists outside the system's control. As a result, it is very important to understand where the boundary lies between the system and the environment, which is beyond the system's understanding. Various analysts often set their own boundaries, favoring their point of view, thus creating much confusion.^[6]

The views differ, in regards to systems thinking.^[4] One of such definitions would outline the Input-process-output system, as a structure, would be:

"Systems thinking is the art and science of making reliable inferences about behaviour by developing an increasingly deep understanding of the understanding of the underlying structure"^[7]

あるいは、システムは遠隔の対象物と結びつくという意味で「全体的」ではないとも示唆されている（例えば、カニ、オゾン層、資本のライフサイクルを結びつけようとするなど）。^{[ 8 ]}

情報システム文献で最もよく引用される主要なカテゴリは 5 つあります。^{[ 9 ] [ 10 ]}

あらゆるシステムの基本的な挙動に関して言えば、いくつかの重要な特徴が存在する。

1. システムは開放型または閉鎖型に分類できます。^{[ 4 ]}
   • 金銭、データ、エネルギー、あるいは交換物といった形で環境と相互作用するシステムは、一般的にオープンシステムとみなされます。システムの開放度は大きく変動する可能性があります。なぜなら、環境からたった1つの入力を受け取るシステムでもオープンシステムに分類される一方で、単に環境と相互作用するだけのシステムもオープンシステムに分類されるからです。システムの開放度が高いほど、構成要素の予測可能性が低くなるため、通常はより複雑になります。
   • 環境と全く相互作用しないシステムは閉鎖型である。しかし実際には、出力の実用的な利用が失われるため、完全に閉鎖されたシステムは単に生存可能なだけである。結果として、ほとんどのシステムは開放型、またはある程度開放型となる。^{[ 11 ]}
2. システムは決定論的または確率論的に分類できます: ^{[ 4 ]}
   • 行動パターンに関して明確に定義され、構造化されたシステムは予測可能となり、決定論的になる。言い換えれば、経験的データのみを使用する。例えば、数学や物理学は特定の法則に基づいて構築されており、計算結果を予測可能にする。決定論的システムでは、内部構成要素間の相互作用は単純化される。
   • より複雑で、多くの場合よりオープンなシステムは、明確な構造化された行動パターンが存在しないため、予測可能性が比較的低くなります。したがって、そのようなシステムの分析ははるかに困難です。このようなシステムは、人間が様々な活動を行う際の確率的な性質ゆえに、確率的、あるいは確率論的になります。とはいえ、設計されたシステムは、設計に組み込まれた厳格なルール構造のため、依然として決定論的であると考えられます。
3. システムは静的または動的に分類できます^{[ 4 ]}
   • コンピューティング能力が絶えず進化しているため、ほとんどのシステムは動的システムと呼ばれるだろう。しかし、システムによっては、生成と消滅のバランスを取るのが難しい場合がある。例えば、印刷された地図は進化しない。これに対し、開発者が常に更新情報を提供することで、動的な地図は進化する。
4. システムは自己制御型または非自己制御型に分類できる^{[ 4 ] [ 12 ]}
   • システム活動の自己制御の度合いが高ければ高いほど、最終的なシステムの生存性は高くなる。システムが安定性を維持するためには、自らの活動を制御できることが不可欠である。

• 読み込み・評価・出力ループ
• 抽出、変換、ロード
• CIPOモデル