意思決定科学入門

意思決定サイエンスをひも解く

Howard Friedman

Adjunct Professor at Columbia University

ようこそ

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意思決定サイエンスをひも解く

意思決定科学とは？

 

学際領域：

  • 数学
  • 統計学
  • 心理学
  • 経済学
  • コンピュータサイエンス

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意思決定サイエンスをひも解く

根拠ある意思決定

 

  1. 課題を定義
  2. データを収集・分析
  3. 代替案を作成・評価
  4. 解決策を選択・実行

複数の選択肢の道を見ている人物のアイコン

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完全な合理性が非現実的な理由

 

従来の意思決定モデルの前提：

  • 完全な合理性
  • 完全情報
  • バイアスや感情からの自由

 

限定合理性：

  • 人間には認知的限界がある
  • 情報と時間は限られる
  • 感情やバイアスの影響を受ける
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データ主導の意思決定

データ主導の意思決定の利点：

  • 客観的な洞察と明確さ
  • 傾向の特定
  • 正確な予測と不確実性の低減

実例（財務予測）：

  • 投資判断をデータで支援
  • 目的：成長・収益性の最大化とリスク最小化

財務予測の図

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無意識のバイアス

  • 確証バイアス： 既存の信念を支持する情報を探す
  • アンカリング： 最初の情報に過度に依存
  • 損失回避： 同等の利得より損失回避を優先
  • 利用可能性ヒューリスティック： 思い出しやすい出来事の確率を過大評価

意思決定科学は、これらのバイアスを認識し緩和する助けとなる

バイアスの図

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記述的アナリティクス

 

  • データ可視化と要約統計を使用
  • 過去に何が起きたかを説明

 

記述的分析の図

処方的アナリティクス

 

  • 最適化とシミュレーションを使用
  • 過去データの分析に基づき最適な行動を提案

 

処方的分析の図

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意思決定科学は、根拠ある意思決定のための体系的な枠組みを提供します  

成功の要点：

  • 意思決定プロセスを明確に理解する
  • 人間の限界とバイアスを認識・管理する
  • データ主導の手法で成果を高める

 

フレームワークの図

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練習しましょう！

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