Decision-making under uncertainty — 不確実性下での意思決定

不確実性下での意思決定とは、外部環境、起こりうる結果、事象の発生確率に関する完全な情報がない場合に、最善の選択肢を選ぶプロセスです。このような状況では、意思決定者は結果に影響を与える状態の発生確率を定量的に記述または予測することができず、不完全、不正確、または定性的な情報に基づいて行動せざるを得ません。

不確実性の源泉

意思決定問題における不確実性は、様々な性質を持つことがあります：

• 紛争的（能動的）不確実性 — 自身の目的を追求する他の参加者の存在と、その行動を予測できないことに関連します。このような状況は、ゲーム理論を用いてモデル化されます。
• 受動的不確実性（自然とのゲーム） — 意思決定者の意図とは無関係な、客観的な外部条件（環境の状態）を知らないことに起因します。これらの状況は統計的決定理論の枠組みで記述され、しばしば「自然とのゲーム」と呼ばれます。
• 意味論的（ファジー）不確実性 — 自然言語で状況、選択肢、嗜好を明確に記述できないことによって引き起こされます。これには、言語的評価、定性的パラメータ、非構造化された判断が含まれます。関連する問題は、ファジー論理やファジー集合論を用いて研究されます。
• 情報的不確実性 — データの不完全性、不正確性、またはノイズ（測定誤差、主観的評価、統計の欠如）に起因します。

不確実性を低減するためのアプローチ

不確実性は、以下の方法によって部分的に解消されたり、低減されたりすることがあります：

• 追加情報の取得（観測、専門家の意見、テストなど）
• 確率的評価への移行（統計分析が可能な場合）
• 情報が定性的または言語的な性格を持つ場合のファジーモデルの使用
• 課題の構造化（例：決定木やシナリオの作成）

不確実性下での意思決定における古典的基準

不確実な状況では、意思決定者はどの環境状態が発生するかを知りません。それでも選択を行うために、特別なアプローチ、すなわち基準が用いられます。それぞれの基準は、特定の思考スタイル、慎重さの度合い、またはリスクに対する態度を反映しています。

• ヴァルトの基準（慎重な選択の基準）。この基準は、起こりうる損失を最小限に抑えようとする人に適しています。意思決定者は最悪の結果が起こると想定し、すべての選択肢の中から、最悪の場合でも最良の結果をもたらすものを選択します。言い換えれば、これは最大限の慎重さを求めるアプローチです。「すべてがうまくいかなくても、保証された損害が最も少なくなるものを選ぶ」。
• 適している状況：高リスクな状況、失敗が許されない重要な決定。
• サベージの基準（選択の後悔の基準）。このアプローチは、他の選択肢がより多くの利益をもたらしたかもしれないと判明した後の後悔の念を避けることを目的としています。意思決定者は、選択を誤った場合にどれだけ失うかを比較し、最大の後悔が最も小さくなる選択肢を選びます。
• 適している状況：自己分析を好み、「最良の機会を逃す」ことを恐れる人々、また競争の激しい環境。
• ラプラスの基準（等確率の基準）。意思決定者は、他に考える理由がないため、すべての可能な環境状態が等しく確からしいと仮定します。その上で、平均して最良の結果をもたらす選択肢を選びます。
• 適している状況：すべての結果が等しく可能であると見なされ、特定の選好が存在しない、完全な無知の対称性がある状況。
• フルヴィッツの基準（妥協の基準）。これは、慎重さと最良の結果への追求を組み合わせた、バランスの取れたアプローチです。意思決定者は、自身がどれだけ楽観的であるかをあらかじめ決定し、その設定を考慮して、可能な結果と保証された結果の最良の組み合わせをもたらす選択肢を選びます。
• 適している状況：安全性と利益のバランスが重要であり、かつリスクに対する個人的な姿勢が存在する状況。

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