不確実性下の意思決定理論入門

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1. 不確実性下の意思決定理論 - 入門編 - 1
2. 目次 1. 不確実性下の意思決定とは 2. 意思決定と情報量 3. 情報の価値 4. 意思決定の実践 5. 意思決定とセンスメイキング 6. まとめ 2
3. 想定読者 意思決定理論に興味のある方 ▶ ビジネスや日常生活で複雑な意思決定に直面している方 ▶ データ駆動の意思決定プロセスを学びたい方 ▶ 不確実性のある状況下での判断力を向上させたい方 ▶ 3
4. Itzhak Gilboa HEC経営大学院の経済学・意思決定科学教授 ▶ David Schmeidlerの指導の下でPh.D.取得。 - 決定理論、ゲーム理論、社会選択理論が主な研究分野。不 確実性下の意思決定に特に注力。 - ミクロ経済学、決定理論、ゲーム理論などを学部、大学 院、MBAレベルで教授 - 意思決定理論の第一人者 ▶ 不確実性下での意思決定に関するモデルである「マキシミ ン期待効用理論」や「事例ベース意志決定理論」など - 4
5. 1. 不確実性下の意思決定とは 意思決定理論： 「よりよい意思決定」を追究する学問領域 ▶ 意思決定の定義：ある状況下で複数の選択肢から1つを選ぶこと ▶ 数学的表現： ▶ 状況 、選択肢 - 意思決定の結果： - 不確実性下の意思決定：状況が確率的にしか判断できない場合の問題 ▶ 理論的アプローチ：結果 の期待値最大化を考える ▶ 5
6. 2. 意思決定と情報量 情報量：意思決定の精度向上に重要 ▶ 情報量の定義： 「不確実性の減少量」 ▶ 情報エントロピー（H）を用いた不確実性の数値化： ▶ 具体例： ▶ 2つの状況（N=2）で最大不確実性： - 新情報により確率更新（50%→75%） ： - 情報量： bit - 情報量がゼロの情報も存在（何も言っていない文章など） ▶ 6
7. 3. 情報の価値 定義：情報使用/不使用時の結果の期待値の差異 ▶ 情報の価値の3ステップ： ▶ 1.情報による行動の変化 - 2.行動変化による結果の変化 - 3.変化前後の結果の差異 - 行動変容を引き起こさない情報に価値はない ▶ 「分からない」という情報にも価値がある場合がある ▶ 情報取得のコストを考慮する必要性 ▶ 7
8. 4. 意思決定の実践 (1/2) 意思決定パラメータ数の削減が重要 ▶ パラメータ削減の3つの方法： ▶ 変数の独立性評価 - 変数の不確実性評価 - 意思決定の階層化 - 人間が議論する場合、パラメータ数は3つ以内が理想的 ▶ 8
9. 4. 意思決定の実践 (2/2) KPIツリーの活用： ▶ KGIの設定とKPIツリーへの分解 - 変数間の独立性/従属性の整理 - 従属性の高い変数の統合 - 不確実性の高いパラメータの優先的選択 ▶ 意思決定プロセスの適切な粒度での分割・委譲 ▶ 例：プロダクトチーム vs. 経営企画チーム - 9
10. 5. 意思決定とセンスメイキング (1/2) 規範的アプローチ： ▶ 数学的論理に基づく客観的な最適解を追求 - 公理的ルールと数学的論理を使用 - 現実社会の意思決定： ▶ 人々は必ずしも数学的に最適な選択をしない（行動経済学の知見） - 合理性は主観的で、人によって異なる - 10
11. 5. 意思決定とセンスメイキング (2/2) 集団における意思決定の難しさ： ▶ 様々な考え（合理性）を持つ人々の存在 - 政策決定などの社会全体に影響を与える意思決定 - センスメイキングの重要性： ▶ 意思決定（decision making）に加えて - 人々が意思決定に納得するプロセス（sense making）も考慮 - 11
12. まとめ 不確実性下の意思決定理論：不確かな状況下でのよりよい意思決定のための科学的アプローチ ▶ 情報量：不確実性の減少量を表す指標 ▶ 情報の価値：行動変容と意思決定結果の変化に基づく ▶ 実践的アプローチ： ▶ 意思決定パラメータの削減 - 変数の独立性・不確実性評価 - 意思決定プロセスの分割・委譲 - 合理性の主観性：個人や集団によって異なる ▶ 集団意思決定におけるセンスメイキングの重要性 ▶ 12
13. Appendix: 用語辞書 KGI (Key Goal Indicator): 重要目標達成指標。組織の最終的な目標を表す指標。 ▶ KPI (Key Performance Indicator): 重要業績評価指標。目標達成のための過程を評価する指標。 ▶ エントロピー: システムの乱雑さや不確実性を表す概念。情報理論では情報量の測定に使用。 ▶ 規範的アプローチ: 理想的な意思決定方法を提示する理論的なアプローチ。 ▶ センスメイキング: 人々が経験を理解し、意味づけを行うプロセス。組織論で重要な概念。 ▶ 13