意思決定分析 (DA) とは? 定義、方法および重要性
公開: 2022-12-18意思決定分析 (DA) は、問題や機会に寄与する要因を特定して評価し、考えられる解決策を開発して評価することを含む、意思決定に対する構造化されたアプローチです。
意思決定分析 (DA) を使用して、個々の行動方針について決定を下したり、複数のオプションを比較したりできます。 これは、問題や機会に関連するすべての要因を考慮し、可能な限り最善の解決策を特定したい意思決定者にとって便利なツールです。
目次
意思決定分析 (DA) とは?
定義:意思決定分析 (DA) は、可能な限り最良のオプションを選択するために、さまざまな行動方針の潜在的な結果を分析および評価するプロセスとして定義されます。 意思決定分析の目標は、制約と利用可能なリソースを考慮して、問題または機会に対する最も有利な解決策を特定することです。
意思決定分析は、定量的、視覚的、および体系的な手法を使用して重要なビジネス上の意思決定を行うための方法です。 意思決定分析では、心理学、経済原理、経営理論だけでなく、さまざまなツールが使用されます。 意思決定分析は、問題の重要な側面を正式に評価し、最適な治療戦略を開発するために使用できる強力なツールです。
意思決定分析について
意思決定分析 (da) は、意思決定プロセスを支援するために関連するすべてのデータを分析する方法であり、心理学、管理アプローチ、トレーニング、および経済学の要素が組み込まれています。 多くの変数と多くの潜在的な結果または目標を組み込んだ決定を評価するためによく使用されます。 リスク管理、資本投資、または戦略的なビジネス上の意思決定を行おうとしている個人またはチームは、このアプローチを利用する可能性があります。
意思決定分析は、すべての関連情報と代替案を考慮して意思決定が行われることを保証することを目的としています。 たとえば、企業はそれを使用して数百万ドルの投資決定を下したり、個人は退職後の貯蓄を計画するために使用したりできます。 意思決定分析の基礎は、複雑なビジネス環境から単純な日常の問題まで、幅広い問題に対処するために利用できます。
意思決定分析の歴史 (da)
数学哲学者のフランク・ラムゼイは、1931 年に個人の信念や不確実性を代用するものとして主観的確率の概念を発展させ始めました。不確実なシナリオについて。 統計学者のレナード・ジミー・サベージは、1950 年代初頭に意思決定分析のための別の公理構造を構築しました。 得られた期待効用理論は、不確実な状況下で作成するための完全な公理的構造に基づいています。
これらの初期の理論的ブレークスルーは洗練され普及し、一連の意思決定分析手法の開発に至り、現在では広く教えられています (ビジネス スクールや生産工学部など)。 1968 年、ハーバード ビジネス スクールのハワード ライファは、このテーマに関する短くて読みやすい入門書を出版しました。 1976 年、Ralph Keeney と Howard Raiffa は効用理論の基礎をさらに発展させ、複数の目的にわたってトレードオフを行うための包括的なアプローチを提供しました。 [2] スタンフォード大学の工学教授 Ron Howard と意思決定アナリスト Jim Matheson による意思決定分析に関する一連の文献が 1977 年に出版されました。 これは 1984 年に 2 巻の作品に拡大されました。
Decision Analysis Society は、1980 年に Operations Research Society of America (ORSA) 内の特別利益団体として設立され、ORSA は The Institute of Management Sciences (TIMS) と合併して Institute for Operations Research and Management Sciences (INFORMS) を形成しました。 2004 年から、Decision Analysis は INFORMS から専門誌として発行されています。
意思決定分析の仕組み
意思決定分析 (da) プロセスは、5 つの異なるステップに分かれています。
1. 問題または機会の定義
このステップには、問題や機会に寄与する要因を特定することが含まれます。
2. 目的の特定
このステップでは、意思決定者が達成したい目標を特定します。
3. 可能な解決策の開発
このステップには、問題または機会に対する可能な解決策の開発と評価が含まれます。
4. 最適なソリューションの選択
このステップでは、目的と制約に基づいて、可能な限り最善のソリューションを選択します。
5. ソリューションの実装
このステップでは、選択したソリューションを実装し、その進行状況を監視します。
意思決定分析 (da) は、リスク分析または機会の際に問題に関連するすべての情報と要因を考慮し、可能な限り最善の解決策を特定したい意思決定者にとって便利なツールです。 DA は特効薬ではないことに注意することが重要です。 最善の決定が下されることを保証するものではありません。 ただし、意思決定者が情報に基づいた意思決定を行うのに役立つ貴重なツールです。
意思決定分析プロセスの重要性
決定分析プロセスは、決定を行う際にすべての関連情報を確実に考慮するのに役立つため、重要です。 また、制約と利用可能なリソースを考慮して、最適なソリューションを特定するのにも役立ちます。
意思決定分析は、意思決定の質を向上させるのに役立つため、企業や組織にとって価値のあるツールです。 正しく使用すると、意思決定に伴うリスクを軽減し、時間とお金を節約するのにも役立ちます。
意思決定分析は、次のようなさまざまな状況で使用できます。
- 投資判断を下す
- マーケティング戦略の選択
- 新しい製品またはサービスの選択
- 事業計画の策定
- 組織の変更
- リスクと機会の評価
意思決定分析を使用する場合
意思決定分析は、次のようなさまざまな状況で使用できます。
- 検討すべき目標が複数ある場合
- 複数の選択肢がある場合
- 将来に不安があるとき
- リソースが限られている場合
- 決定の結果が重大な場合
これらの状況のいずれかに該当する場合は、DA が適切なツールである可能性があります。
意思決定分析方法
意思決定分析で使用できるさまざまな方法があります。 最も一般的な方法には次のようなものがあります。
- 決定木
- 効用理論
- シミュレーション
- 線形計画
- 決定マトリックス
- ヒューリスティックなど
どの方法を使用するかは、現在の状況と、必要な決定の種類によって異なります。
決定木
意思決定ツリーは、意思決定分析プロセスをグラフィカルに表現したものです。 これは、意思決定に含まれるさまざまなステップを視覚化するのに役立つツールです。 ディシジョン ツリーは、次のようなさまざまな目的に使用できます。
- 意思決定に含まれるさまざまなステップを理解する
- 決定を下す際に最も重要な要因を特定する
- さまざまなオプションの評価
- リスクと機会の分析
意思決定ツリーは、意思決定の質を向上させるのに役立つため、企業や組織にとって貴重なツールです。 正しく使用すると、意思決定に伴うリスクを軽減し、時間とお金を節約するのにも役立ちます。
期待値 (EV)
期待値 (EV) は、意思決定の期待される結果を測定する統計的概念です。 EV は、考えられる各結果の確率にその結果の値を掛けて計算されます。 結果の合計が期待値です。
期待値式-
期待値式は、意思決定の期待される結果を計算するために使用されます。 式は次のとおりです。
EV = (イベント A の確率) x (イベント A の値) + (イベント B の確率) x (イベント B の値) + …
たとえば、株式 A または株式 B に投資するオプションがある状況を考えてみましょう。株式 A の価値が 10% 上昇する確率は 50% で、価値が 5% 下落する確率は 50% です。 株式 B の価値が 15% 上昇する確率は 60% で、価値が 10% 下落する確率は 40% です。
株式 A と株式 B の期待値は次のとおりです。
ストックA: (0.5 x 0.1) + (0.5 x -0.05) = 0.025
在庫 B: (0.6 x 0.15) + (0.4 x -0.1) = 0.045
この例では、株式 B の期待値は株式 A の期待値よりも高くなります。これは、平均して、株式 B が株式 A よりも優れた投資であることを意味します。
ベイジアン ネットワーク
ベイジアン ネットワークは、意思決定分析プロセスをグラフィカルに表現したものです。 これは、意思決定に含まれるさまざまなステップを視覚化するのに役立つツールです。 ベイジアン ネットワークは、次のようなさまざまな目的に使用できます。
- 意思決定に含まれるさまざまなステップを理解する
- 決定を下す際に最も重要な要因を特定する
- さまざまなオプションの評価
- リスクと機会の分析
ベイジアン ネットワークは、意思決定の質の向上に役立つため、企業や組織にとって価値のあるツールです。 正しく使用すると、意思決定に伴うリスクを軽減し、時間とお金を節約するのにも役立ちます。
モンテカルロ シミュレーション
モンテカルロ シミュレーションは、さまざまな結果の確率をモデル化するために使用される統計手法です。 モンテカルロ シミュレーションは、将来が不確実な状況でよく使用されます。
たとえば、株式 A に投資するかどうかを決定しようとしている状況を考えてみましょう。株式の価値が 10% 上昇する確率は 50%、株価が下落する確率は 50% であると考えています。値が 5% 減少します。 ただし、将来何が起こるかはわかりません。
この状況では、モンテカルロ シミュレーションを使用して、考えられる結果をモデル化できます。 シミュレーションの結果は、あなたの決定の予想される結果を示します。
多基準決定分析 (MCDA)
多基準決定分析 (MCDA) は、複数のオプションを評価するために使用される手法です。 MCDA は、考慮する必要がある複数の要因があり、単一の基準を使用してオプションを比較することが難しい場合によく使用されます。
たとえば、どの株に投資するかを決定しようとしている状況を考えてみましょう。株 A と株 B の 2 つのオプションがあります。期待リターン、リスク、コストなど、複数の要因を考慮する必要があります。投資。 この状況では、MCDA を使用してオプションを評価できます。 MCDA は、選択した基準に基づいて、成功する可能性が最も高いオプションを特定するのに役立ちます。
効用理論
効用理論は、効用の測定に関係する決定分析の一分野です。 効用は、人が特定の決定から得る満足度の尺度です。 複数属性効用理論は、さまざまなオプションの価値を評価するために使用されます。 また、さまざまなオプションの有用性を比較するためにも使用されます。
線形計画
線形計画法は、線形関数を最適化するために使用される数学的手法です。 線形計画法は、考慮する必要のある変数が複数ある場合や、単一の基準を使用して最適な解を見つけることが困難な場合によく使用されます。
たとえば、リソースの割り当て方法を決定しようとしている状況を考えてみましょう。 お金には限りがあり、どのように使うかを決める必要があります。 また、時間は限られているので、その使い方を決める必要があります。 このような状況では、線形計画法を使用して最適解を見つけることができます。 線形計画法は、選択した制約に基づいて、リソースを割り当てる最善の方法を見つけるのに役立ちます。
経験則
ヒューリスティックは、意思決定に使用できる単純なルールです。 ヒューリスティックは、不確実性があり、単一の基準を使用してオプションを比較することが難しい状況でよく使用されます。
たとえば、どの株に投資するかを決めようとしている状況を考えてみましょう。株 A と株 B の 2 つの選択肢があります。将来何が起こるかはわかりませんが、時間は限られています。決定。 この状況では、ヒューリスティックを使用して決定を下すことができます。 単純なヒューリスティックは、期待リターンがより高い銘柄を選択することです。
意思決定分析モデリング
意思決定分析モデリングは、経営科学の重要な要素であり、さまざまな状況で大きな効果を発揮するために使用できます。 影響図は、問題のさまざまな要因間の関係を表すために使用される一般的なタイプの意思決定分析モデルです。 意思決定分析を使用して、問題を構成要素に分解し、それらの間の関係を評価することにより、複雑な意思決定を行うことができます。
意思決定分析の実例
意思決定分析手法の使用の一般的な例のいくつかを以下に示します。
- ビジネス戦略決定グループでは、顧客の購買行動を研究したり、新製品の発売を決定したりします
- ヘルスケアでは、患者にとって最も効果的な治療法を選択する
- 政府では、公共政策を策定する
- マーケティングの複数属性の意思決定において、ターゲット市場を特定するか、プロモーション キャンペーンを設計する
- 製造において、最も効率的な生産プロセスを選択する
- ロジスティクスでは、物流計画を作成したり、輸送ルートを選択したりします。
結論！
最後に、意思決定分析がさまざまな状況で利用できる非常に有益なツールであることは明らかです。 さまざまな変数や基準を考慮に入れることで、より良い判断を下すのに役立ちます。
意思決定分析は、複数のオプションを評価するために使用される手法です。 不確実な結果を明確にするうえで、意思決定分析はどの程度効果的だと思いますか?
意思決定分析を使用して有利な最終結果を見つけることができる例は何ですか? 以下のコメントセクションであなたの考えを共有してください。