反脆弱な組織に関連する属性（2021）

Contents

要旨
I. はじめに
II. 研究の枠組み
III. 方法論
IV. 結果
V. 結論
表 II EAALの属性

Attributes relevant to antifragile organizations

www.researchgate.net/publication/354321606_Attributes_relevant_to_antifragile_organizations

Edzo Botjes∗, Martin van den Berg†, Bas van Gils‡, § and Hans Mulder§ ∗Xebia, Hilversum, The Netherlands

Hogeschool Utrecht, Utrecht, The Netherlands ‡Strategy Alliance, Amersfoort, The Netherlands §Antwerp Management School, Antwerpen, Belgium

マネジメント・スクール、アントウェルペン、ベルギー

要旨

組織は社会経済的文脈の中で運営されており、この文脈との整合性がビジネスの成功の鍵である。このような変化の速度と組織の運営モデルへの影響は、ますます大きくなっているように思われる。主なトレンドは 2008年の金融危機の余波、「VUCA」（変動性、不確実性、複雑性、曖昧性）の側面、コビッド・パンデミックである。組織の課題は、（予期せぬ）外的ストレス要因に打ち勝つために、レジリエント（弾力性）、あるいはアンチフラジャイル（反脆弱性）になることである。

反脆弱性とは、ストレス要因によって劣化することもなく（脆弱性）、耐えることもなく（頑健性）、ストレス要因の結果として実際に改善されるシステムのクラスを指す。我々の目的は、組織が反脆弱である（ようになる）ために関連する属性を見つけることである。発見された属性のリストは、利用可能な文献の広範な調査に基づいており、ドメインの専門家や様々な組織のリーダーによって検証されている。我々は、発見された属性のリストを拡張アンチフラジャイル属性リスト（EAAL）と呼ぶ。

コビッド・パンデミックが組織や人々に与える現在の経済的・社会的影響を考慮すると、EAALはタイムリーであると同時に適切である。EAALは広範かつ全体的であることがわかった。私たちは、EAALが反脆弱性の領域の情景を描く足がかりになると考えている。

我々は、EAALが技術インフラやソフトウェアシステムを含む一般的なシステム設計にも適用できるのではないかと考えている。この探求は今後の研究の一部である。

I. はじめに

社会経済的文脈の中で活動する組織の目標は、ステークホルダーにとって重要な存在であり続けることである。ステークホルダーとは、所有者、従業員、消費者である。[1]。そのためには、組織はその環境との整合性を保たなければならない。そのため、組織が市場の状況の変化に適応すると同時に、この環境にも影響を与えるという、絶え間ない「ダンス」が存在する。

組織が変化を余儀なくされるスピードは急速に高まっており、したがって、われわれは、高いボラティリティ、不確実性、複雑性、曖昧性 (VUCA) [3]-[6]を特徴とする不確実な時代 [3]に生きている、とよく言われる。例えば、アンソニーらは、「さまざまな業界の大手企業にとって、ボラティリティが高まる時代に突入しており、今後 10年間は、現代史上最も激動の時代になる可能性が高い」 [7]と述べている。現在のコビッド・パンデミックの影響は、この点をさらに強調している。ストレッサーという用語は、組織において適応/再調整の必要性を増大させるような、組織を取り巻く環境における事象を示すために使用する。組織が直面している典型的なストレッサーは、コビッド・パンデミック、変化し続ける顧客の要求、デジタルトランスフォーメーションの影響である（[8]～[10]など）。

適切性を維持し、環境との整合性を維持するために、組織は外的なストレス要因に対して頑健であるよう努めるべきであると、長い間考えられてきた。より最近の洞察では、頑健性とは、脆弱性（ストレス要因の結果として組織が悪化する）と反脆弱性（ストレス要因の結果として組織が改善する）の中間に位置するものである[11]、[12]。したがって、より野心的な目標は、反脆弱性になることである。

つまり、組織は、現在の VUCAの世界で適切な存在であり続け、破壊的なブラックスワンのストレッサーが発生しても生き残れるような方法を見つけなければならないのである。私たちの仮説は、組織が反脆弱な特性を備えていれば、これを達成できるというものである。この仮説は、リスクマネジメント、複雑性理論／複雑適応システム、企業ガバナンスの分野の文献（[3]、[9]、[12]～[16]など）によって支持されている。

このことから、次のような研究課題が導かれる：どのような属性が組織を反脆弱にするのか？

本研究の主な貢献は、反脆弱な組織の特徴に関する洞察を提供し、関連する属性を文脈の中に位置づけることである。科学者にとって、属性のリストは組織デザインの理論を拡張するものである。実務家にとって、属性のリストは、組織やその一部を設計する際に有用な洞察を提供する。

研究課題に答えるために、まず、重要な用語と組織の見方を明確にすることで、研究の枠組みをより詳細に設定する（セクションⅡ）。セクション III では、スノーボール[17]アプローチに則った文献レビューの研究手法を紹介する。本稿の残りの部分では、結果（セクションIV）と結論（セクションV）を示し、その結果に対する批判的な議論と今後の研究についても言及する。

我々の研究の主な成果は、拡張反脆弱性属性リスト（EAAL）であり、これはドメインの専門家と実務家によって検証されている。EAALは、選択された文献に見られる属性の統合であり、同じ文献に見られる概念から構築されている。

II. 研究の枠組み

このセクションでは、我々の研究の枠組みを明確にする。まず、組織という用語の動機を明らかにすることから始める（時折使用されるエンタープライズなどの類似用語と比較して）。また、この分野にはさまざまな学派があることを認識しつつ（例えば[19]～[21]を参照）、Morgan [18]による研究と同様に、システム理論のレンズを通して組織を考察する理由についても説明する。

A. 組織

最初に考える概念は組織である。口語的なものもあれば、より正式なもの（組織論の領域など）もあり、無数の定義が存在する。我々の見解では、考慮すべき2つの重要な側面がある：

組織という用語の最初の解釈は、「組織化する行為から生じるもの」である。例えば、レゴブロックのコレクションがあるとする。これらはさまざまな方法で整理することができる。例えば、テーブルの上に無造作に放り投げることもできるし、大きさや色ごとにきちんと分類することもできる。私たちの主観的な評価が、前者のプロセスではむしろ「無秩序」なものになるという事実は、ここでは重要ではない。ある目的を達成するために、人、プロセス、データ、その他のリソースを組織化する方法はさまざまである。

組織という用語の第二の解釈は、組織（複数形）を指し、それらを法的実体として認識する（例えば[16]の序論を参照）。オランダ語では、個人（Dutch: Persoon）というカテゴリーは2つのサブカテゴリーに特化されている：自然人（Natuurlijk persoon）と法人（Rechtspersoon）である。このことは、組織という法的実体が独立した実体として研究できるという事実をさらに強調している。

この第二の解釈における組織は、具体的な組織化行為の結果、すなわち第一の解釈の結果であることに留意されたい。16]では、代表的な用語は企業（enterprise）であり、「目的を持った人間の努力の実体」と定義されている。また、次のようにも述べられている：

企業の場合、何もしないことと無秩序の必然的な発展の賢明な対極にあるのが組織化である。同書

我々はこの見解に同意する。しかし、企業と組織を形式的に区別することは、本稿をいたずらに複雑にする。ここでは、関連する利害関係者の目標を達成するために「組織化」された法人としての組織を意味するために、組織という用語を使用する。組織が目標を「持つ」のではなく、組織に関与する利害関係者が目標を「持つ」のだ、というのが我々の視点である。より正式には、「組織xは目標yを持っている」と述べられている場合、我々の解釈は、「組織xに関する利害関係者は、目標yに（少なくともある程度）同意している」ということになる。

B. システム

システムという用語は定義が難しいことで有名である。システム理論に関する文献をすべてレビューすることは、本稿の範囲を超えている。ここでは、[19]～[23]に基づいて議論する。ここでの議論の範囲をさらに限定するために、つまりシステム理論の全体像を示すことを避けるために、我々は主に、前節で定義したように、組織を研究するためのレンズとしてシステム理論を使用することに関心があることを提起する。このレンズを通して見るとき、システムとしての組織の（システム的な）特性を特定し、これらの特性が組織の脆弱性／頑健性／反脆弱性に寄与しているかどうかを研究することができる。

Ashbyの見解では、システムは明確な境界を持ち、入力を出力に変換すると考えられている。[22]。アシュビーの研究の重要な成果の1つは、システムをブラックボックスとみなし、研究対象であるシステムの内部構造/機能を理解することなく、入力を出力に相関させるという考え方である。この視点は、我々の目的にはあまりにも限定的である。

FRISCOフレームワーク[23]では、システムは次のように定義される。システムは特別なモデルであり、そのモデルに含まれるすべてのもの（すべてのシステム構成要素）は推移的に首尾一貫している。システムは、全体として特定の特性（いわゆる「システム的特性」）を持つものと考えられている。

モデルとは、意図的に抽象化され、明確で、正確で、曖昧さのない概念である」と定義されている。言い換えれば、システムとは心的構成概念であると考えられ、少なくともシステムは相互に関連した部分から構成されていることが示唆されている。これは、部分を全体として組織化するという我々の概念によく合致する。

FRISCOフレームワークの著者は、「システムの境界をどこに引くかの決定は、システムを見る人に依存する」と述べている。私たちもこの見解に同意する。特に、システムがより複雑になった場合、複数の利害関係者が関わっていると、その境界を正確かつ客観的に決定することが難しくなる。この観点から、システムをさまざまなレベルで検討するための階層構造を記述したボールディングの研究（[20]の[24]に関する議論を参照）を考慮することは有益： (1)静的な構造と枠組み、(2)時計仕掛け、(3)閉ループ制御機構、(4)構造的な自己維持を伴う開放系、(5)機能的な部分と設計図の成長を伴う下等生物、(6)行動を導く脳を持ち、学習可能な動物、(7)自己意識を持つ人間、(8)役割、コミュニケーション、価値の伝達を伴う社会文化系、(9)「不可避の不可知」の本拠地である超越系である。

ここから、組織は複雑性のレベルが高く、階層構造の上位に位置することがわかる。これは、システムとしての組織に関するさまざまなイメージ（時計仕掛け／メカニズムとしての組織、有機体としての組織など）を提示したモーガン[18]の研究と一致している。

C. 複雑性

上述のボールディングの階層構造の根底にある一つの側面は、高次のレベルは低次のレベルよりも複雑であるという事実である。この複雑さとは何を意味するのだろうか？我々の見解では、スノーデンによるCynefinフレームワークが有用な視点を提供してくれる[25]-[28]。このフレームワークはセンス・メイキングのフレームワークであり、行為者／意思決定者による特定の状況の性質の主観的な評価に基づいて、特定の状況においてどのように対応すべきかの指針を提供することを意味する。Cynefinは以下のモードを区別している：

単純な領域では、変数間の因果関係が明らかであるため、適切な対応は状況を認識し、手近なベストプラクティスに従って行動することである。
複雑な領域では、因果関係は知ることができる：多くの時間と労力がかかるかもしれないが、分析によって見つけることができる。適切な対応は、状況を分析し、分析結果に従って行動することである。
複雑な領域では、因果関係は複雑すぎて分析不可能であり、後知恵でしか判断できない。対応モードは、何が有効か仮説を立て、その仮説に従って行動し、介入の効果を調査する。効果が望ましいものであれば、仮説は正しかったことになる。もしそうでなければ、是正措置によってその効果を弱めるべきである。
カオス領域とは、制約のない秩序化されていない領域であり、明らかにランダムで予測不可能な脅威的行動である。完全なカオス（そして潜在的に脅威的な状況）から他の領域のひとつに戻るために、即時の行動が必要とされる領域とみなされることが多い。
無秩序領域は「キャッチオール」領域であり、行為者／意思決定者が「他の」領域のどれにいるのか、まだ結論を出していない状況を表す。

本稿で定義する組織は複雑な領域に属する可能性が高いが、ボールディング階層はそれを示唆している。私たちの見解では、複雑さのレベルは、与えられた領域についてどれだけのことが知られているかによって決まり、その視点は人によって異なって認識されるかもしれないし、時間の経過とともに変化するかもしれない。組織の反脆弱性を理解するという我々の目的に照らせば、このことは、我々が研究している組織について、利害関係者がどれだけ知っているか（知ることができるか）を考慮に入れなければならないことを意味する。

D. (反）脆弱性、多様性、学習する組織

ストレッサーという用語は、システムにストレスを引き起こすシステムの外部からの事象に使用される。この研究では、ストレッサーの定義を以下のように用いる：「システムが効果的に機能しているときは所定の状態にあり、逆に正しく機能していないときは意図しない状態にある。意図しない状態とは、既知の場合も未知の場合もある。ストレッサーとは、システムを意図された状態から意図されていない状態に移行させる脅威となる力である」 [29], [30]. ストレッサーに対処するための3つの関連理論は、（反）脆弱性、多様性、学習する組織という概念である。

1）（アンチ）フラジャイル：

フラジャイルとは、ストレッサーにさらされることで価値を失うという概念である。アンチフラジャイルはフラジャイルの対義語であり、ストレッサーにさらされることで価値を得るという概念である。ストレッサーが価値に影響を与えないという概念は頑健性と呼ばれる[12]。フラジャイル、ロバスト、アンチフラジャイルは、合わせて三すくみを形成している。[12], [31]-[34]. 図1は、3つの主なカテゴリーがストレスに対処する方法の違いを示している。

レジリエンスは、（アンチ）フラジャイルに関連してよく言及される概念である。レジリエンスとは、不運や変化から回復したり、容易に適応したりする能力のことである。[13]。図2は、レジリエンスの一般的な概念を示している。

レジリエンスには多くの定義がある。われわれは、Martin-Breen [13]の定義を採用することにした。この定義は、反脆弱性に関する文献 [14]でも用いられている。

レジリエンスには、(1) エンジニアリング・レジリエンス、(2) システム・レジリエンス、(3) 複合適応システム (CAS) レジリエンスという。3 つのサブタイプがある。工学的レジリエンスの目標は、混乱と変化を防ぎ、固定された機能/基盤に立ち直ることである。[13], [14], [35]。工学的レジリエンスは、次の3つの特性によって測定することができる：抵抗力、弾力性、安定性 [13]。システムの機能と構造は、時間が経過しても変わらない。システムの回復力の場合、システムには、外乱を吸収し、変化を受けながら再編成する能力がある。その一方で、システムは本質的に同じ機能、構造、アイデンティティ、フィードバックを維持する。ここで「本質的」とは、「機能的で同一ではないもの」と定義される。[13], [36]。この状況では、システムはいかなる中断の影響にも耐えることができ、動作を再開しながら回復することができる[37]。CASレジリエンスでは、システムはよりレジリエントになり、再編成によって新たなシステム関係を生成することができる[13]、[14]。この場合、機能は維持されるが、システム構造は変化する可能性がある。[13]。この結果、システムは周囲の世界と同様にダイナミックになり、常に進化するシステムとなる。[14]。システムの機能は時間の経過とともに変化し、システムの構造は時間の経過とともに変化する可能性がある。図 3 は、レジリエンスの 3 つのサブタイプがストレスに対処する方法の違いを示している。

2) 多様性：

複雑な適応システムを研究する別の方法として、多様性という概念がある。Ashbyと Beerの研究によると、多様性の操作には 2 つのタイプがある：

(1）多様性を減衰させる方法と、(2) 多様性を増幅させる方法である。[22], [38]. 多様性を減衰させるとは、システムの多様性を減少させることである。システムの文脈における変化の吸収は多様性を減少させる。多様性を増幅することは、システムの多様性を増大させることである。内部的な多様性を増幅することは、より高いエントロピーの可能性を増大させることであり、したがって変化によって増大する外部的な多様性を吸収する能力を高めることである。創発は多様性の増幅につながる。工学とシステムのレジリエンスは、多様性を減衰させることから生じると考えられている。CAS レジリエンスとアンチフラジャイルは、多様性の増幅から生じると考えられる。

3) 学習する組織：

ストレッサーに対処する最後の方法は、Senge [39]と Garvin [40]が説明した学習する組織の概念を適応させることである。学習する組織とは、未知で予測不可能な出来事に対処できるレジリエントな組織を作るための方法である。継続的改善には、学習へのコミットメントが必要である。[40].

ガービンは、学習する組織を創造するための実行可能なアプローチを提供し、センゲは、学習する組織を創造するためにどのような規律が必要であるかについて全体的な見解を提供している。したがって、我々は、学習する組織を作成する際に関連する属性をキャプチャするためのフレームワークを提供するためにセンゲを選択する。

センゲは、学習する組織を一緒に形成する5つの規律を識別する：(1) 個人的なマスタリー、それは継続的に私たちの個人的なビジョンを明確にし、深める規律であり、私たちのエネルギーを集中し、忍耐力を開発し、客観的に現実を見る、(2) 共有メンタルモデル。メンタルモデルとは、私たちが世界をどのように理解し、どのように行動を起こすかに影響を与える、深く染み付いた思い込み、一般化、あるいはイメージの絵のことである。これは、他の4つを統合する5つ目の規律である。システム思考は、その可能性を実現するために、共有ビジョンの構築、メンタルモデルの構築、チーム学習、個人の習得という規律を必要とする。

共有ビジョンの構築は、長期的なコミットメントを育む。メンタルモデルは、現在の世界の見方における欠点を明らかにするために必要な開放性に焦点を当てる。チーム学習は、個人的な視点を超えて、より大きな全体像を見据える人々の集団のスキルを育成し、個人的な習得は、自分の行動が世界にどのような影響を与えるかを継続的に学ぶ個人的な動機を育成する[39]。

E. 結論

要約すると、組織はシステム理論のレンズを通して見ることができ、一般に高度な複雑性を持っていると結論づけられる。多様性の扱い方と、組織が学習する組織の原則を採用する度合いによって、組織の性質が大きく左右される。

III. 方法論

まず、複雑系としての組織というレンズを通して研究した場合、どのような特性が組織の反脆弱性に影響を及ぼすのかを理解する必要がある。次に、これらの特性を構造的に整理する必要がある。

これら2つのステップのための重要なインプットは、専門家や実務家によって検証された利用可能な文献の調査である。これにより、次のようなステップの研究アプローチが導かれる：

1) 文献を検索・選択する（検索+スノーボール）。
2) 文献を分類し、要約する。
3) 最も関連性の高い文献を選択する。
4) 関連文献に記述されているシステム属性を特定する。
5) システム属性を分類する構造化された方法を作成し、これを使用して、選択された属性に適用するソートアルゴリズム（決定木）を設計する。
6) 決定木を適用して、特定されたシステム属性をソートする。
7) これまでの結果を専門家や実務者に検証してもらう。
8) ソートされた属性を、ステップ 5 で設計された構造化された方法にマッピングして、最終的な属性リストを設計する。
9) 最終的な属性リストを専門家や実務者と検証する。

セクションIII-Aでは、我々の文献調査の特徴をより詳細に説明する。セクションIII-Bでは、結果の質を守るために、どのように三角測量を用いたかを説明する。本研究で適用した調査手法の組み合わせは、ポスト実証主義的探索的質的自然主義的実地調査研究[15]、[41]～[46]と表現するのが最も適切である。

A. 有効な文献調査の特徴

反脆弱性に関する体系的な文献調査は、システムの属性を特定するために使用され、また、発見された属性を順序付けるための構造も提供した。

反脆弱性に関する利用可能な文献を最初にスキャンしてみると、科学的な文献（すなわち査読付き）は比較的少なく、学んだ教訓が実際にどのように適用されたかを記述した事例報告はほとんどないことがわかる。同様に、抗脆弱性に関する「実践的な」知識も比較的少ない。このことは、批判的な文献調査ではほとんど結果が得られない可能性が高いという意味で、われわれの方法論に影響を与えている。私たちは、雪だるま方式（図4）[17]、[47]を適用することで、関連する反脆弱性の属性の探索を制限している。他の（関連する）トピック（例えば、システム理論、複雑性理論）については、研究体はより成熟している。われわれは、本質的に探索的なアプローチを採用した。すなわち、どの属性が組織の反脆弱性に影響を与えるかという知識的な問いに焦点を当てるのであって、そのような属性が介入を通じてどのように影響を与えることができるかという設計的な問いに焦点を当てるのではない。[43], [48]。

文献の結果を検証するために、専門家と実務家の両方に対してレビューを実施した。実務家は、組織変革の実行に責任を負う経営幹部レベルで構成されている。専門家は、組織変革の設計を担当するアーキテクトやコンサルタントである。この検証の目的は、文献調査の結果を評価し、改善することである。[49]。複雑性理論や複雑適応システムのトピックは、さまざまな専門家や C レベルのマネジャーにはほとんど知られていないため、自然主義的調査アプローチは、属性リストの検証にとって最も論理的な調査方法である。自然主義的研究は次のように説明される：「研究者は、研究経験を被験者の日常的な環境の可能な限り一部とすることを目指す」 [45]、「ある現象を説明または解釈するために、自然の設定に設定する研究方法」 [15], [46]と説明されている。

B. 三角測量

文献レビュー、専門家レビュー、実務家レビューの組み合わせは、三角測量の一形態である。三角測量とは、同じ現象を研究する際に、主に質的・量的な複数の方法を用いることと定義される。[50], [51]. 図5に示すように、三角測量は、文献調査で発見された属性のリストからなる、作成されたEAALの検証のために適用される[50], [51]。

図5 主な調査方法　[52]

IV. 結果

A. ステップ1：文献の検索と選択

文献の検索は、以下の3種類の情報源から始める。これらの情報源にある文献リストは、雪だるま方式 [17], [47]の開始点として機能した。雪だるま式の手順のための一次ソースとして、Talebの著書「Antifragile」[12]の参考文献と、「Antifragile」と「Antifragility」に関するウィキペディアのページの参考文献を使用した。この雪だるま方式を、サイズが大きくならなくなるまで続けた。二次情報源には、いくつかの学術検索エンジン、すなわち、(1)Google Scholar、(2)Bing Academic、(3)Semantic Scholar、(4)ReseachGate、(5)Citationsy、および(6)Library of Antwerp Management Schoolを使用した。さらに、(7)Amazon.de、(8)Goodreads、(9)Google Books、(10)Diva（スウェーデン）、(11)Scripties Online（オランダ）、(12)Narcis（オランダ）、(13)OpenThesis.org（米国）、(14)OATD（グローバル）を追加検索した。

検索クエリには当初、次のキーワードが使用された：反脆弱、反脆弱、反脆弱性、タレブ、ナシーム・タレブ、反脆弱組織、反脆弱組織、反脆弱組織、反脆弱組織。文献検索は2018年10月から2019年6月の間に実施した。このステップでは358の情報源1が得られ、そのうち合計87の情報源2が以下の研究ステップで分類された。

B. ステップ2：文献の分類と要約

87の文献は、以下の6つのカテゴリー（(1)反脆弱性、(2)反脆弱性とIT、(3)組織、(4)リスクとレジリエンス、(5)複雑性科学、(6)科学）の1つ以上に従ってラベル付けされている。これらのカテゴリーは、ラベリングの創造的なプロセスの中で出現し、セクションIII-Bで説明するように、三角測量において専門家と実務家によって検証された。

C. ステップ3：関連文献の選択

分類された87の文献を最初に読んだところ、いくつかの文献は当初期待されたほど関連性が高くないことが示唆された。このセットを絞り込むために、次の基準でフィルタを使用した：反脆弱な行動に関連する属性のリストが含まれていること、包括性、および関連性。これにより、ソースリストは、[34]、[53]、[32]、[54]、[15]、[14]、[31]、[33]、[55]の9つに絞られた。

D. ステップ4：システム属性を選択する

以下の属性は、個々のソースで提供されている。

Ghasemi and Alizadeh [34]. 吸収、冗長性、低レベルストレスの導入、ストレスの排除、非単調性、必要な多様性、創発、非連結。
ジョンソンとゲオルゲ[53]：エントロピー、創発性、効率性対リスク、制約と自由のバランス、カップリング（ルーズ／タイト）、必要な多様性、ストレス飢餓、冗長性、非単調性、吸収。
Kennonら[32]：出現、効率とリスク、必要な多様性、ストレス飢餓、冗長性、吸収、誘発される小さなストレッサー、非単調性。
マーキー・タウラー[54]：開放性高、良心性高、外向性中程度、快適性中程度、神経症性低。
ヘンリクソンら[15]：戦略 – 設計対創発、戦略 – セネカのバーベル戦略、機会 – ネットワーク、機会-イノベーション、機会-資源、動機づけ-マインドセット、動機づけ-従業員の動機づけ、動機づけ-コミュニケーション
カストナー[14]：自己組織化、オーナーシップ（結果に基づくシステム／ゲームにおける「皮膚」）、細胞の多様性と組織学習、DNAが共有する目的、価値観、文化。
ゴルジオン [31]．単純化、ゲームにおける皮膚、素朴な介入の削減、オプション性、システムにランダム性を注入、分散化／レイヤー化されたシステムの開発。
ホール[33]．モジュール性、弱いリンク、冗長性、多様性、高速フェイル、故障モジュールなしのシステム故障、モデルの必要性。
オライリー [55]．モジュール性、弱いリンク、冗長性、多様性。

E. ステップ5：組織のソートアルゴリズムを作成する

発見された属性のリストを凝縮された構造化されたリストに変換するために、どのカテゴリーを使用すべきか、どの属性が特定のカテゴリーに属するかを決定するのに役立つソートアルゴリズムを開発する必要があった。ソート・アルゴリズムは数回の反復で開発され、検索された文献に見出された概念に基づいている。前回と同様、セクションIII-Bで議論したように、三角測量を使ってソート・アルゴリズムを検証した。

図6は、システム属性を分類するために我々が設計した構造であり、主にセクションII-Dの（アンチ）フラジャイル、多様性、学習組織の議論に基づいている。

図6 システム属性を分類する構造システム属性を分類する構造

この構造を用いて、我々は図7に可視化された決定木に行き着いた。

F. ステップ6：識別されたシステム属性を分類する

当初は、決定木による属性の分類がほぼ機械的なプロセスになることを期待していたが、これは実現不可能であることが判明した。選択された作品における属性の説明の全体的な文脈と専門家の判断が、分類に必要であった。そのため、属性の並べ替えには創造的なプロセスを踏むことになった。以下の例は、このプロセスの一例：

冗長性は、[32]-[34]、[53]、[55]で確認された。冗長性は、[32]-[34]、[53]、[55]で特定されている。これは多様性を減衰させる。機能を維持するためにサブシステムを利用することは、Martin-Breen [13]によってSystems Resilienceの属性として説明されている。
もう一つの例は、[53]で議論されている効率対リスクである。この属性は、学習する組織には適合しない。効率性は多様性を減衰させ、Martin-Breen [13]によるエンジニアリング・レジリエンスに類似した記述であり、リスクは従業員の自由度に沿った記述であり、Talebによるセネカのバーベルの記述よりも、Martin-Breenによる。CAS レジリエンスの記述に適合する。

このステップの結果が、本節で後述する。EAAL である。

G. ステップ7：レビュー

1) 専門家によるレビュー：発見された文献をEAALの形で要約し、18人の専門家によって検証された。検証は、1対1のセッション（10名）と2つのグループセッション（10名と3名）で行われた。これらのセッションの結果について、さらに独立した検証を加えるために、この設定には若干の重複が設けられた。

専門家の経歴や視点はそれぞれ異なっている。専門家の専門トピックは、次のリストの「少なくとも」1つ：反脆弱性、エンタープライズ・アーキテクチャ、エンタープライズ・エンジニアリング、組織設計、組織変革。

専門家への質問は次の2点： (1)私が話していることは理にかなっているか、(2)何か大きな間違いや盲点、反対の発言があるか。

1対1のセッションは半構造化面接で、1回の面接時間は30分から90分であった。グループ・セッションは、プレゼンテーションの後にオープン・考察を行う形式であった。これらのセッションの時間は120分であった。

2) 実践者のレビュー EAALの適用可能性と妥当性を検討するために、7 つの異なる組織の 7 人の C レベルマネジャー (CFO、CIO、CTO、COO)にインタビューを行った。これらのマネジャーは、変革の実行責任者である。表 Iに、インタビュー対象者の属性を示す。適用した方法は、最大 1 時間の半構造化インタビューである。

インタビューの目的は、(1) 理論的背景を確認し、(2) 概念を探り、(3) EAALの妥当性と適用を確認することであった。

H. ステップ8：検証された要約としてのEAAL

EAALは、本稿で論じたこれまでのすべてのステップの結果である。要するに、これはステップ5で得られた属性を、図6で示された主構造にプロットし直さなければならないことを意味する。図8は、この分析の結果であり、EAALの最終的な内容を示している。表IIは、EAALのさまざまな属性を定義したものである。

I. ステップ9：レビュー

1) 専門家によるレビュー：専門家による1対1のレビューからの全体的なフィードバックは、EAALモデルがインスピレーションを喚起し、各自の専門に関連しているというものであった。(1)センゲ(1990)が述べた学習する組織のすべての側面は常に関連している[39]。この場合、専門家は、機能と構築のジレンマと、観察に基づいて因果関係を決定する問題に言及していた。

グループ検証からの全体的なフィードバックも、EAALモデルがインスピレーションを呼び起こし、将来につながるものであるというものであった。また、10人の専門家からなるグループからは、このトピックはかなり複雑であり、これを日常業務にどのように適用するかについての事例が必要であるとのフィードバックがあった。

専門家のフィードバックに基づき、EAALモデルの主な調整点は、「多様性を減衰させ、多様性を増幅させる」学習組織を横断的に位置づけたことである。EAALモデルの最初のバージョンでは、学習組織は「多様性を増幅させる」にのみ配置されていた。

2）実務家のレビュー実務家からの全体的なフィードバックは、EAALモデルはインスピレーションを喚起するものではあるが、このままの形で役員室で使用することはできないというものであった。むしろEAALモデルは、分析と設計のプロセスにおいて取締役会に助言を与える部署で使用されるべきである。EAALモデルに基づいて、「スマートな」質問を作成し、役員室で質問することができる。

インタビューからのフィードバックの詳細は以下の通り：

反脆弱性、レジリエンス、アジャイルという分野の全体像を初めて見ることができた
これは会社の将来設計を考えるための強力なツールである
私には響かない。何を伝えたいのか理解できない
私にはすべて論理的で明快に聞こえる。一つのイメージで理解できるのは素晴らしい
CTOはホラクラシーと組織の変革の可能性について研究している
実践者からのフィードバックは、EAALの調整にはつながらなかった。

V. 結論

A. 結論

アンチフラジャイルに関する文献調査、およびそれに続く専門家と実務家のレビューにより、拡張アンチフラジャイル属性リスト（EAAL）と呼ばれる構造化リスト（モデル）が開発された。EAALの目的は、組織がアンチフラジャイル特性を達成するのを支援することである。本研究の主な貢献は、レジリエントな組織とアンチフラジャイルな組織の特性に関する洞察を提供することである。レジリエンスに関するレンズは、反脆弱性の達成という観点からのものである。科学者にとって、EAAL は組織デザインの理論を拡張するものである。実務家にとっては、EAAL は組織やその一部を設計する際に有用な属性を提供する。

B. 考察

EAALの適用可能性については、さらなる検討が必要である。システム思考の伝統的な視点から反脆弱な世界を見ると、考え方とパラダイムが完全に正反対に見えるため、非生産的な議論になる。

反脆弱性には利点がある（組織の内外からの変化の波及効果に、組織がより効果的に対処できるようになるという意味で）とはいえ、反脆弱性はそれ自体が目標でもなければ、戦略的マネジメント、ガバナンス、エンタープライズ・アーキテクチャのための現在の方法論に取って代わるものでもないと我々は主張する。むしろ、これらの議論において考慮すべき要素であり、EAALは議論を構造化するための有用なツールである、というのが我々の立場である。EAALは、コビッド・パンデミックが組織や人々に与える現在の経済的・社会的影響を考慮すると、従来のシステム思考やシステム設計に次ぐ新たな視点を提供する、適切かつタイムリーな属性リストである[18]-[21]。

我々は、EAALが、反脆弱性の領域の全体的な視点を提供する有望なモデルであると述べている。この（全体論的な）観点から、EAALによって提供される、組織の行動タイプごとにグループ化された属性は、組織のレジリエントな行動および／またはアンチフラジャイルな行動に対処する戦略、ガバナンス、エンタープライズアーキテクチャの（再）設計の際に、砥石として活用することができる。EAALは、タレブの[12]から始まる書評の狭い焦点よりも広範であることが判明した。

C. 限界

EAALへの統合のために選択された文献は、ほとんどが演繹、推論、統合に基づいている。EAALはこのレンズを通して検証される。EAALとその基礎となる文献は、（まだ）その応用において検証されていない。

D. 今後の研究

今後の研究は、(a) EAALの改良と検証、(b) 実世界での応用のためのツールの開発が必要である。それぞれについて順番に説明する。

EAALは、文献研究の再現と専門家グループによる検証によって、厳密性を向上させることができる。文献研究の再現は、例えばWohlin [17]によって言及された参照行列を適用することによって、任意の選択についてより広範な説明を含みつつ、さらに厳密な方法を適用すべきである。検証の再現は、グループ・サポート・セッションのプログラムを組織することによって確立することができ、そこでは、同じ検証スクリプトが、異なる部門（ヘルスケアや金融など）のCレベルの実務家（CIOやCFOなど）や領域の専門家（ITやリスク管理など）とリレー方式で行われる。一般的なシステム設計分野での応用の可能性を検証するために、拡張検証が必要である。

また、複雑で壊れやすい組織の人文科学に焦点を当て、視野を広げるつもりである。Markey-Towler[54]およびKastner[14]による、反脆弱な組織は他のタイプよりも特定の性格タイプによく適合するという声明は、次のような将来の研究課題を導き出す。第一に、反脆弱な組織自体が、回復力の低いサブシステムを含むシステムのシステムであることを考えると、多様性はCASレジリエンスシステムの属性であり、セネカのバーベルは反脆弱なシステムの属性である。このことは、組織内のさまざまな性格タイプをより異質に表現する方が、より均質に表現するよりも望ましいという推論につながる。第二に、アンチフラジャイルな組織に関する現在の見解は、特定のタイプのパーソナリティを好むという記述から、レジリエンスを向上させるために組織変革を適用する際に、組織内の人々にどのような影響を与えるのかという倫理的な問題が提起される。

アジャイルチームにおける感情的成熟度のような人間行動の概念に基づく、アンチフラジャイルのマインドセットとツールセットを特定し、開発するためには、さらなる研究が必要である。このような概念は、エンタープライズガバナンスやアーキテクチャの領域にはあまり見られない。これらの分野は、還元主義的アプローチにルーツがあり、複雑と単純・明瞭というCynefinの領域で役に立つと考えられている。

コビッド・パンデミックに煽られたデジタルトランスフォーメーションとアジャイルな働き方は、組織内と組織間のつながりを増大させている。この余分なつながりの結果、組織は複雑で混沌とした状況に直面することになる。人間の行動は、この複雑性の増大に対抗する上で大きな役割を果たす。[16], [20], [21], [28], [38]。

表 II EAALの属性

属性　説明　参考文献

トップダウンC&C

トップダウンの指揮統制は、従業員が自分の行動を決定する自由を持たず、組織階層からの指示に従わなければならない場合に適用される。

iPhoneの機能の入念な設計や優れたペンは、製品自体の動きの自由が制限されている例である。

マイクロマネジメント

マイクロマネジメントは、製品の使用における自由を伴う。ビジネス・プロセスを記述した詳細な作業指示は、従業員の職務遂行の自由を奪う。例えば、レゴの積み木である。レゴは細部に至るまで設計され、製造された結果、ほとんど完全に堅牢な積み木となった。レゴは、工学によって非常に小さな復元力を持つ。

冗長性

冗長性とは、二重化を利用することで単一障害点を持たないようにすることである。

例えば、バックアップ用の発電機である。もう一つの例は、中央政府のバックアップ・システムとしての地方自治体である。

モジュール性

モジュール性とは、コンポーネントを分離したり組み替えたりできる度合いのことで、多くの場合、柔軟性という利点がある。例えば、標準的なシャーシを持つ自動車は、異なるコンポーネントを接続することで、ユニークな自動車を作ることができる。

疎結合

疎結合とは、他のモジュールの正確な動作に依存する度合いのことである。常にある程度の結合が存在することを理解することが重要である。疎結合は、「弱いリンク」、「非結合」、「疎/密結合」、「コンポーネント間の相互接続性の低さ」とも呼ばれる。例えば、財務部門に新入社員が導入されても、同じオフィスのコーヒーの味に影響を及ぼすべきではない。

多様性

多様性とは、異なる構成要素を用いて複数の方法で問題を解決する能力のことである。オプション性（選択肢の利用可能性）は、多様性の特殊化である。例えば、チーム内では、他のタイプの人々が他のタイプの解決策を考え出すので、多様な同僚が欲しいということである。

非単調性

非単調性とは、悪い経験から学ぶことである。間違いや失敗は、新しい情報につながる。新しい情報が入手可能になると、それまでの考え方が覆され、その結果、新しいやり方やアプローチが生まれることがある。

創発

ミクロ・レベルとマクロ・レベルのアウトプットの間に追跡可能な関係がほとんど、あるいは全くないとき、創発がそこにある。これは、ランダムなもの（意図しない状態）が頻繁に現れたり、Xイベント（ブラック・スワン）が現れたりする状況である。この推論に適用される法則や必要な多様性は、内部創発が外部創発に対抗することを意味し、このことが後に反脆弱性につながる。

自己組織化

自己組織化とは、最初は無秩序なシステムの部分間の局所的な相互作用から、何らかの形の全体的な秩序が生じるプロセスである。例えば、学食で生徒が一緒に座っている。

低レベルのストレスを挿入する

継続的な改善は、学習システムに低レベルのストレスを継続的に挿入することによって達成される。そうすることで、システムは常にシャープな状態を保つことができる。

ネットワーク-つながり

ネットワークは他のノードとの接続によって作られる。接続が増えることで、新しい構成や新しい機能のオプションの可能性が高まる。

フェイルファスト

このグループの他の複合属性は、「フェイル・ファスト」戦略を実行する可能性を可能にする。

投資する資源

チャンスは、そのために自由に使える資源があって初めてつかむことができる。資源とは、資金だけでなく、時間や労働力も含まれる。生き残るためには、必要なときにブラック・スワン投資が可能でなければならない。

セネカのバーベル

アンチフラジャイルであるためには、ロバストなサブシステムが必要であり、そのサブシステムには、80～90％の予測可能な価値が低リスクで位置づけられる。残りの10～20％は、投資対効果の高い活動に使われるべきである。

ランダム性を挿入する

低レベルのストレスとフェイルファストを挿入しても問題がない場合、次のステップはシステムにランダム性を挿入することである。その好例が、NetflixによるカオスエンジニアリングやHackerOneのバグ報奨金システムである。

素朴な介入を減らす

素朴な介入とは、経験を無視したモデルと還元論的論理に基づく介入である。例えば、経験豊富だがそれほど明瞭でない従業員の意見に耳を貸さなかったり、生態系において自然が見出したバランスを無視したりすることである。

ゲームに参加する

意思決定を行い、仕事をする人が、その結果に対して痛みと利益の関係を持っていることを確認する。これは、フィードバックシステムを導入する以上のことである。これは、KPIを導入すること以上のことである。例えば、アジャイルスクラムを行う場合、プロダクトオーナーはソリューションを構築するチームの同僚であるべきである。