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<pre>
[{PageViewPlugin}]
[KnowledgeManagement]
!!!Abstract
GWUの授業で意思決定解析という授業をとりました。その際の得たナレッジを記録します。

!!!Topic
*なぜ意思決定が難しいの？
 最近は、世の中が複雑になっている。それは。。。

**目的が一つに絞れないことが多い
**不確定要素が多い
**人によって観点が違う
**不安定、バタフライエフェクト[4]な感じなので

*この活動によるアウトプットは？
 解析すると、決定ができる。いくら投資すべきかという決定、いつやるかという決定、やるかやらないか（Go/No Go）といった決定など。

*よい決定とは
 良い結果を出した決定が必ずしも”よい”決定とは言わないらしい。同じ情報であれば、同じ決定をするといった、根拠のある決定が良い決定といえるとのこと。

*意思決定で出てくる戦略とは
 下記の意思決定ツリーがあったとします。この場合、考えるべき戦略はいくつあるでしょう！？ 
[{Image src='054ca8afa79fd386.jpg ' width=' 500'}]
 答は3個です。(1)プロジェクトを提案し、もし通ったらCOTSを使う、(2)プロジェクトを提案し、もし通ったらSCRATCHで作る、(3)何もしない、の3個です。このように全てのケースにおいて、どのように意思決定をするかを戦略として立てておくという感じです。 

!!!Tool
*Influence Diagram[1]
 これ面白いかも。四角：意思決定、楕円：不確かな部分、ひし形：結果、矢印をつかって、分析。意思決定がどう結果に影響するかを分析するツールと理解。

*Decision Trees([Clemen and Reilly 2001|#cite2], 72)
 この書き方を覚えたこと、意思決定を細かいレベルの意思決定と不確実な部分を組み合わせて分解していくこと、これがこの授業を取った一番の収穫かもしれません。Influence Diagramと同様に四角：意思決定、楕円：不確かな部分という感じで、今度はツリー状に分析していき、最も期待値の高い決定をできるように支援するツール。Influence Diagramを正しく描くと、これに変換できるようです。実際に変換するソフトウェアもあります。PrecisionTree[3]とか。なかなか使ってみると面白いです。

*[確率論]
 意思決定をするには、不確定要素をモデル化（数値化）しないと定量的な意思決定ができません。そこで登場するのが[確率論]です。

*Sensitivity Analysis
 変わりうる要素の幅を考慮し、それが結果にどのくらい影響するのかを調べ、その結果、変わりうる要素にどこまで注力するかを考えるのだと理解。[2]の5章に説明があります。ここはツールを使いたいところですね。変わりうる値とその範囲を設定すると、竜巻グラフや蜘蛛グラフを書いてくれるツールがあります。

*リスクに対する態度
 意思決定を期待値の値だけで判断すると、危ない場合があります。例えば、100円の宝くじと10000円の宝くじがあります。どちらも当たる確率は0.5です。あたるとそれぞれ200円、20100円もらえます。後者のほうが微妙に期待値が高いのですが、リスクとして、10000円を0.5の確率で失います。100円の宝くじは、失ったとしても100円です。この場合、どちらを選ぶかは、場合によります。

 そこで、アウトプットとしての値をUtility関数というのもを使って別のものに置き換えて、その値の期待値を使うということをする場合があります。このUtility関数をうまく設定することで、よりリスクに対し逃げ腰な判断をするようにすることもできますし、強気に行くこともできます。Utility関数の特徴は、微分すると必ず0より大きい、つまり傾きが0より大きいくないといけません。まあ、そういうやりかたもあるということで、詳しくは、[2]の13章にて。

!!!Reference
#[#1]Wikipedia contributors, &quot;Influence diagram,&quot; Wikipedia, The Free Encyclopedia, http:__en.wikipedia.org_w_index.php?title=Influence_diagram&amp;oldid=278852607 (accessed May 18, 2009].
#[#2]Clemen, T. Robert. Reilly, Terence. 2001. Making Hard decisions. Duxbury. USA
#[#3]http://www.palisade.com/precisiontree/
#[#4]ウィキペディア, バタフライ効果, http://ja.wikipedia.org/wiki/バタフライ効果 
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