意思決定論 （社会情報・専門科目）

Decision Making （社会情報・専門科目）

専門教育科目

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社会情報科学部

カリキュラムにより異なります。

KCJBS3MCA1

2単位

講義 (Lecture)

2024年度前期

円谷 友英

社会情報科学部

日本語

目標9／目標10

授業後・研究室

entani@sis.u-hyogo.ac.jp

3◎／2〇

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講義目的
わたしたちが日々行っている様々な意思決定に目を向けて、体感と理論の両面から説明する

到達目標
(1)身の回りの出来事を科学的な意思決定プロセスに関連付けることができる
(2)データに基づいた代表的な手法を選択して実行できる
(3)(1)と(2)を自分の言葉で第三者に説明できる

あいまいさ、多様性、評価、個人と集団

講義内容
企業や行政機関、営利や非営利、個人や集団を問わず、対立する複数の目的が存在する問題は遍在している。この授業では、多基準決定意思決定問題の分析と解決のための技術を概説し、いくつかのメソッドを紹介するとともに、簡単な事例を通してその特長と応用可能性、また問題点についても理解を深める。さらに、モデリング、計算、分析の3つのスキル向上のため、一連の作業を実践する。

授業計画
１．授業の進め方、意思決定について考える
２．意思決定の手順、広義の定式化・・・等価交換、満足度
３．意思決定者と意思決定支援（ツール/メソッド）の関係・・・ラプラス基準、ミニマックス基準、マキシミン基準
４．定量化する、データの種類・・・価値関数、効用関数
５．データのあいまいさ、集合を用いた表現・・・ファジィ数、ファジィ集合、その演算
６．人間の判断のあいまいさ、モデルの合理性・・・加法性、相乗効果と相殺効果
７．個人の意思決定からグループの意思決定へ（合意形成）1・・・加重和
８．多基準意思決定問題、線形計画問題による定式化・・・包絡分析法
９．関数と関係、行列を用いた表現・・・ファジィ関係、関係の合成
１０．同値関係・・・反射律、対象律、推移律、クラスタリング
１１．順序関係・・・反射律、反対象律、推移律、非劣集合
１２．個人の意思決定からグループの意思決定へ（合意形成）2・・・関係の合成
１３．常識推論・・・ファジィルール
１４．複数のルール・・・ルールの合成
１５．まとめ
１６．定期試験

作業でパソコンを使うことがある。
ファイルは授業資料と一緒に事前に配布する。

<<生成AIの利用について>>
・この授業においては、生成 AI の利用について制限を設けない。

資料を配布します

意思決定のための数理モデル入門（朝倉書店）
選択の科学（文藝春秋）
意思決定の技術（ダイヤモンド社）

事前学習
講義内容に関連した身の回りの意思決定問題をいくつか考え、自分ならそれをどのように解決するか、そこでの課題をまとめておく。1回の目安は2時間程度。

事後学習
講義内容を振り返り、理解できているかを確認する。理解できていない所があれば、質問するなどして理解に努める。学習した内容の理解を深めるため、自分で具体的な例題を作って解いてみる。1回の目安は2時間程度。

授業中にクリッカーなどを用いて、受講生に意見表明し、同じ事柄に対する他の受講生の見解を知る機会を設ける。教員は、受講生の様々な見解を受け止めて説明を付け加える。講義内容に関連する質問や疑問は広く受け付けて、それらテーマにして、受講生と教員で議論を⾏うことにより、コミュニケーション能⼒を養う。

成績評価の基準
多基準決定意思決定問題の特性を理解して説明できる者に単位を授与する。
講義目的・到達目標に記載する(1)(2)(3)の到達度に基づき、S（90点以上）,Ａ（80点以上）,B（70点以上）,C（60点以上）による成績評価のうえ、単位を付与する。

成績評価の方法
期末テスト100％を基準とし、授業時間内の活動への参加を含めて総合的に評価する。

講義中に出した課題や宿題の解説は、講義中に⾏う。
定期試験、解説資料と出題意図をクラスプロファイル機能を使って示す。

社会情報科学のための数学 、微積分 I、線形代数Iの基本的な事項について理解していることが望ましい。

該当しない