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意思決定に役立つデシジョンツリーとは?具体例を用いて書き方を解説!

皆さんはデシジョンツリーと聞いて何のことか分かりますか?
日本語では「決定木」と表わされるデシジョンツリーは、ビジネスにおいて主にリスクや利益を予測して最善な意思決定をするための手法として用いられます。
デシジョンツリーを活用すれば取りうる選択肢とそれらの結果を論理的に比較検討が出来るので、意思決定に客観的で論理的な根拠を持たせたり一番成功する選択肢を見つけることが出来ます。
そこで今回はデシジョンツリーについて具体例も合わせてご紹介します!

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導入 そもそもデシジョンツリーとは?なぜ意思決定に用いられるのか?

デシジョンツリーとは、意思決定者の取り得る選択肢をリストアップして、それらによって生じる結果の確率と利益・損失を掛け合わせた期待値を比較検討するための手法です。

特に、製薬業界やオイル業界で多く用いられており、リアル・オプションという金融工学をから生じた評価方法にも応用されています。

これらの業界で多用されている理由としては、取り得る選択肢の結果が生じる確率や利益・損失が推定しやすいことが挙げられます。

ではなぜビジネスにおいてデシジョンツリーが用いられることがあるのでしょうか?

それはビジネスの中では意思決定をすることを求められることが多々あり、論理的で客観的な根拠を求められるからです。

感覚的に意思決定をしていると思わぬリスクが生じたり、大きな利益を逃したりするかもしれません!

課題 デシジョンツリーのメリット・デメリット

では、デシジョンツリーのメリット・デメリットとは何があるのでしょうか?

メリットとしては、論理的で客観的に選択肢を評価しているので、意思決定に根拠を持たせたりチャンスやリスクの見落としを減らせたりすることです。

ビジネスでは確かに長年の経験に基づく勘や直感で意思決定をして上手くいくケースがあるかもしれません。

しかしそれでは過去の実績と結果が意思決定の根拠になっていて社内の人間を説得しにくかったり、状況変化によって長年の経験が有効でなくなった際に大きな損失を生じさせることに繋がります。

デメリットとしては、発生確率と発生利益・損失を推定しにくい場合、計算した期待値が当てにならないことがあることです。

なので、過去のデータや他の事例を参照してもっともらしい発生確率や発生利益・損失を数値を推定することが大切です。

また全くデータが無い場合はフェルミ推定のような方法で推定すると良いでしょう。

解決 慣れればサクサク♪デシジョンツリーの書き方

実際にデシジョンツリーの書き方を見ていきましょう。

まず、最初のノード(分岐点)を書き、取り得る選択肢を網羅的にリストアップしましょう。

それらの選択肢を最初のノードから木の枝が広がるような形で線で繋ぎます。

そうしたら、各選択肢を取った場合に生じる結果を網羅的にリストアップしましょう。

各選択肢を新しいノードとして、生じる結果を最初と同様に線で繋ぎます。

それが出来たら、生じる結果すべての発生確率と発生利益・損失を推定し記入していきます。

最後に、期待値(発生確率と発生利益・損失を掛けたもの)を計算して記入します。

これにより取り得る選択しが網羅的に表され、それぞれの選択肢を取った場合の結果を定量的に比較検討をすることが可能になるので、期待値に基づいて最善の選択肢を選択出来ます。

結論 論理的で客観的な意思決定で説得力も向上!

このようにデシジョンツリーとは取り得る選択肢とその結果をリストアップして書き表し、発生確率や利益・損失を推定することで最善の意思決定が可能になるというものでした。

論理的で客観的な根拠を基に意思決定をすることは、より良い意思決定が出来るだけではなく、他人に意思決定を納得してもらうことにも役に立ちます。

長年の経験に基づく勘や経験で意思決定をしていると、今は上手くいっていても状況が変化した場合に思わぬ判断ミスとなり、大きな損失が生じたりチャンスを逃すことに繋がりかねません。

もし意思決定を感覚的に行っていて社内の人間を説得しにくいという方は、ぜひ一度デシジョンツリーを用いて論理的に自分の意思決定を表してみてはいかがでしょうか?

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