以上のことから、「東京駅を歩く」という機能には、次のような特徴があると考えられます。
これら2つの特徴は非常に重要な要素です。歩くテンポと軌道の分析から、「東京駅のリズム」で「直線的に」歩くためには、途方に暮れている観光客のように、上を眺めるのではなく、まず行き先を瞬時に把握できる必要があります。そして、その「行き先」がおおよそどの位置に存在しているのかを把握し、そこへ「一直線に」向かう必要があります。行き先案内板が見える場所に分かりやすく存在していること、そして、それを読むことによっておおよその方向が簡単に把握できることが、「歩く」ことをスタートさせる大前提/トリガーとなっているのです。
続いて、「ほぼ直線で歩いているにもかかわらず衝突しない」という事実から、以下の特徴が抽出できます。
「東京駅を歩く」という機能は、FRAMで表すと図2のようになります。
さらに、それぞれの入力を生み出す機能や、出力を受け取って処理する機能をたどっていくと、東京駅で人が歩く仕組み全体のモデルが見えてきます。図3では、各機能を戦略、戦術、監視、制御の層に分けてみました。
FRAMでモデル化した図3の東京駅モデルを評価してみましょう。明らかにSTAMPのモデルと違うことに気付かれたと思います。比較のために、典型的なSTAMPモデルを横に並べると、その特徴の違いが明らかになります。
両者の大きな違いは図4のように、情報と制御の流れにあります。
右側のSTAMP的なフィードバックの階層構造はトップダウン型の制御といえます。
一方左側の構造は、トップダウン構造ではありません。上位層各層からは、出力が最下層の制御層に集中しています。下から吸い上げてきた情報が、随時さまざまな形で制御に使われているという構造です。
この構造では、制御の主体は最下層にあり、上位層はサーバとしてサービスを提供しているだけであるといえます。これは、むしろボトムアップ構造といえます。
このようなボトムアップ構造においては、戦術層は戦略層からトップダウンに決定されるのではありません。むしろ、歩き方が戦術を決めているのです。
また、興味深いのは、最上位層からは一方的に情報が出されるだけであるということです。ここだけオープンループになっており、従来型の制御構造とはさらに異なっています。
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