データで、社会の仕組みを設計する
永松研究室は、企業、行政、社会インフラなど、社会を支えるシステムを分析し、環境変化に適応できる形へ設計・再構成する研究を行っています。
中心となる問題意識：適応的再構成（Adaptive Reconfiguration）
人口減少、技術革新、気候変動、生成AIの普及、サプライチェーンの変化によって、社会や経営を取り巻く前提は大きく変わりつつあります。こうした中で、既存のシステムをそのまま維持することも、単純に縮小することも、常に最適な答えとは限りません。
私たちは、
「社会や企業を支えるシステムは、必要な機能を維持しながら、環境変化に応じてどのように構造を組み替えるべきか」
という問いを研究の中心に置いています。
このような問題を適応的再構成（Adaptive Reconfiguration）という観点から捉え、特に社会インフラを中心として、その理論化と実証を進めています。また、企業、行政、生成AIについても、環境変化に対するシステムの適応という共通の視点から研究しています。
分析にあたっては、個々の対象だけでなく、それを構成する主体、制度、技術、情報、資源の相互作用に着目し、社会システム全体として捉えることを重視しています。
1. 研究領域社会インフラの適応的再構成
人口減少や需要構造の変化が進む中で、上下水道、交通、公共施設などの社会インフラを、必要な機能を維持しながら持続可能な形へ移行させる方法を研究しています。
特に、従来のネットワークをそのまま維持するのではなく、サービス機能を維持しながらネットワーク構造や提供方法を変更するDenetworking（デネットワーキング）を主要な研究テーマの一つとしています。
■代表的な成果
Konasugawa, C., & Nagamatsu, A. (2026). Economic Rationality and Management of Denetworking in Infrastructure Maintenance. Businesses, 6(2), 20.
Konasugawa, C., & Nagamatsu, A. (2026). Empirical study on determinants of sewerage and decentralized treatment coverage in Japan: urban infrastructure implications. Urban Water Journal.
2. 行政・地域システムの設計
地方自治体の計画、情報システム、オープンデータ、公共サービスなどを対象に、制度、情報、組織のあり方が地域の持続可能性や行政サービスに与える影響を研究しています。
特に、人口減少などの長期的変化に対して、自治体の計画や情報システムがどのように対応すべきかに関心を持っています。
■代表的な成果
Fujisaki, H., & Nagamatsu, A. (2026). Temporal Misalignment of Planning Horizons and the Relative Positioning of Demographic Assumptions in Japan’s Ordinance-Designated Cities: Implications for Public Facility Management. Urban Science, 10(7), 411.
藤崎晴彦・永松陽明 (2026). 大規模言語モデルを用いた指定都市総合計画群の不一致発見プロセスの開発. 日本経営システム学会誌, 43(1), 35-44.
仲野友樹・永松陽明 (2025). 地方自治体における情報システムの導入形態の差異に対する経費の定量分析. 経営情報学会誌, 34(2), 77-91.
3. 企業・サプライチェーンとイノベーション
企業の技術戦略、M&A、サプライチェーン、製造・サービスシステムを対象に、企業が技術や市場環境の変化にどのように適応するかを研究しています。
企業内部の効率性だけでなく、企業間ネットワーク、技術、制度、市場との関係を含めた社会システムとして企業活動を捉えることを重視しています。
■ 代表的な成果
Tou, Y., & Nagamatsu, A. (2026). Analysis of the Impact of Socio-economic Culture on Corporate Strategic Dynamics. International Journal of Service and Knowledge Management, 10(1).
4. 生成AIと社会システム
生成AIやAIエージェントを、分析を支援するためのツールとしてだけではなく、企業活動、行政、サービス提供、意思決定の仕組みそのものを変える技術として捉えています。
生成AIと人間の役割分担をどのように設計するか、また、安全性、透明性、検証可能性、標準化、ガバナンスを社会システムの中にどのように組み込むべきかを研究しています。
■代表的な成果
Watanabe, C., Lei, S., Nagamatsu, A., & Tou, Y. (2026). Toward a Physical Operating System for Agentic Commerce: The Emerging Role of Amazon Supply Chain Services. Future Internet, 18(9), 493.
Nagamatsu, A., Tou, Y., & Watanabe, C. (2026). A Conceptual Framework for Sustainable Pollution Control in Informal Economies with Generative AI. Sustainability, 18(3), 1703.
研究方法
統計分析、シミュレーション、System Dynamics、プロセス分析、テキスト分析、ネットワーク分析、大規模言語モデルなどを、研究課題に応じて組み合わせて用います。
特定の分析手法を出発点とするのではなく、解くべき社会課題から研究方法を選択することを重視しています。
研究の特徴
永松研究室では、工学、経営学、情報科学、社会科学の境界にとらわれず、現実の問題から研究課題を設定します。
共通して重視しているのは、
「技術、制度、組織、人、情報をどのように組み合わせれば、社会全体としてよりよく機能するのか」
という視点です。
理論的な貢献だけでなく、企業、行政、社会インフラにおける実際の意思決定に活用できる研究を目指しています。
研究成果
これまでの研究成果・論文・著書等の詳細については、Researchmapをご覧ください。