(57)【要約】【課題】２人の評価者による意思決定結果が取得されており、一方のスコアリング情報が既知であるが、他方のスコアリング情報が未知である状況下で、既知のスコアリング情報をどのように変化させれば、未知のスコアリング情報に近づけることができるかを推測する。【解決手段】意思決定支援装置１は、第１の意思決定の結果である第１の意思決定結果が、第２の意思決定の結果である第２の意思決定結果に近づくように、第１の意思決定結果を算出するための第１のスコアリング情報を微小変化させ、微小変化した第１のスコアリング情報から、第３の意思決定結果を算出し、第２の意思決定結果と、第３の意思決定結果との距離が、予め定められた閾値より小さくなるまで、前記の処理を繰り返すことによって得られる、前記微小変化した第１のスコアリング情報を表示することを特徴とする。【選択図】図１
2008097221.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶部に記憶した
第１のスコアリングによる意思決定のアルゴリズムを実行した結果である第１の意思決定結果と、
前記第１の意思決定結果を算出するための第１のスコアリング情報と、
第２のスコアリングによる意思決定のアルゴリズムを実行した結果である第２の意思決定結果と、を用いて、第２のスコアリングによる意思決定に用いた第２のスコアリング情報を推測し、前記第１のスコアリング情報と、前記推測した第２のスコアリング情報と、を比較可能に表示する意思決定支援装置における意思決定支援方法であって、
（ａ）前記記憶部の前記第１の意思決定結果と、前記記憶部の前記第２の意思決定結果との距離が小さくなるよう、前記記憶部の前記第１のスコアリング情報を微小変化させ、
（ｂ）前記微小変化した第１のスコアリング情報から、前記意思決定のアルゴリズムに従って第３の意思決定結果を算出し、
（ｃ）前記第２の意思決定結果と、前記第３の意思決定結果との距離が、予め定められた閾値より小さくなるまで、前記（ａ）および（ｂ）の処理を繰り返す、ことによって得られる、前記微小変化した第１のスコアリング情報を、前記推測した第２のスコアリング情報として、表示部に表示することを特徴とする意思決定支援方法。
【請求項２】
請求項１に記載の意思決定支援方法を複数回繰り返すことを特徴とする意思決定支援方法。
【請求項３】
前記意思決定の方法は、階層分析法であることを特徴とする請求項１に記載の意思決定支援方法。
【請求項４】
前記距離とは、前記第２の意思決定結果と、前記第３の意思決定結果との差、前記差のノルム、前記第２の意思決定結果と、前記第３の意思決定結果との絶対偏差ノルム、前記第２の意思決定結果と、前記第３の意思決定結果との２乗偏差ノルム、および前記第２の意思決定結果と、前記第３の意思決定結果とのＡＩＣ、のうち、いずれか１つによって定義されることを特徴とする請求項１に記載の意思決定支援方法。
【請求項５】
前記記憶部は、調整条件を記憶し、
前記（ａ）の処理において、前記第１のスコアリング情報は、前記調整条件に基づいて、微小変化することを特徴とする請求項１に記載の意思決定支援方法。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の意思決定支援方法をコンピュータに実行させることを特徴とする意思決定支援プログラム。
【請求項７】
記憶部に記憶した
第１のスコアリングによる意思決定のアルゴリズムを実行した結果である第１の意思決定結果と、
前記第１の意思決定結果を算出するための第１のスコアリング情報と、
第２のスコアリングによる意思決定のアルゴリズムを実行した結果である第２の意思決定結果と、を用いて、第２のスコアリングによる意思決定に用いた第２のスコアリング情報を推測し、前記第１のスコアリング情報と、前記推測した第２のスコアリング情報と、を比較可能に表示する意思決定支援装置であって、
（ａ）前記記憶部の前記第１の意思決定結果と、前記記憶部の前記第２の意思決定結果との距離が小さくなるよう、前記記憶部の前記第１のスコアリング情報を微小変化させ、
（ｂ）前記微小変化した第１のスコアリング情報から、前記意思決定のアルゴリズムに従って第３の意思決定結果を算出し、
（ｃ）前記第２の意思決定結果と、前記第３の意思決定結果との距離が、予め定められた閾値より小さくなるまで、前記（ａ）および（ｂ）の処理を繰り返す処理部と、
前記処理部によって出力された前記微小変化した第１のスコアリング情報を、前記推測した第２のスコアリング情報として、表示する表示部と、を有することを特徴とする意思決定支援装置。
【請求項８】
記憶部に記憶した
第１のスコアリングによる意思決定のアルゴリズムを実行した結果である第１の意思決定結果と、
前記第１の意思決定結果を算出するための第１のスコアリング情報と、
第２のスコアリングによる意思決定のアルゴリズムを実行した結果である第２の意思決定結果と、を用いて、第２のスコアリングによる意思決定に用いた第２のスコアリング情報を推測し、前記第１のスコアリング情報と、前記推測した第２のスコアリング情報と、を端末に送信する意思決定支援サーバを含んで構成される意思決定支援システムであって、
前記意思決定支援サーバは、
（ａ）前記記憶部の前記第１の意思決定結果と、前記記憶部の前記第２の意思決定結果との距離が小さくなるよう、前記記憶部の前記第１のスコアリング情報を微小変化させ、
（ｂ）前記微小変化した第１のスコアリング情報から、前記意思決定のアルゴリズムに従って第３の意思決定結果を算出し、
（ｃ）前記第２の意思決定結果と、前記第３の意思決定結果との距離が、予め定められた閾値より小さくなるまで、前記（ａ）および（ｂ）の処理を繰り返す、ことによって得られる、前記微小変化した第１のスコアリング情報を、前記推測した第２のスコアリング情報として、前記端末に送信し、さらに前記第1のスコアリング情報を、前記端末に送信し、
前記端末は、
前記送信された微小変化した第１のスコアリング情報と、前記送信された第１のスコアリング情報と、を比較可能に表示することを特徴とする意思決定支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、意思決定に関する技術であり、複数の意思決定の結果に関する評価状況を比較検討する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、選択または採用を検討している代替案（候補案）から決定案（解）を求める行為を意思決定という。このような意思決定には、候補案の価値を数値によってスコアリングすることが行われている。従来、このようなスコアリングの方法として、バランススコアカードなど評価項目を並列に並べて点数付けし加算する方法、評価項目と評価点を各項目の重要度に従って重み付け加算する方法、プロビットまたはロジット関数で加算点から優劣の境界を判別する方法、評価項目を階層的に構造化し重要度と評価点を分けて設定しスコアリングする方法などがある（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
このような意思決定の中でも、特に階層分析法（ＡＨＰ:Analytic Hierarchy Process）は、定性的項目を含む複数の評価項目を階層的にグループ化することにより、スコアリング・プロセスの透明性、効率性の観点、または一対比較による重要度設定の合理性の観点から有用な技術の１つである。
【非特許文献１】木下  栄蔵  著、”よくわかるＡＨＰ”、オーム社、Ｈ１８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
選択または採用を検討している候補案に対し、複数の評価者が意思決定を行うことによって、候補案の決定（解）を行う場合がある。そして、決定の結果、複数の評価者による解が一致しないことが当然起こり得る。このように、解が一致しない場合は、どのような見解の相違が生じているのかを議論する必要がある。このような場合、候補案の決定に関与する意思決定の結果だけを評価することは、恣意的な検討となる可能性があり好ましくない。見解の相違が、どのように生じているのか、評価者の見解をどのように修正すれば、解が一致するのかを明示する必要がある。
【０００５】
このような見解の相違が生じているケースのうちの１つとして、２人の評価者が、それぞれ意思決定を行い、それぞれの意思決定の結果である意思決定結果を取得した状態で、一方の意思決定に関する見解に関する情報であるスコアリング情報が既知であり、他方のスコアリング情報が未知である場合が生じることがある。例えば、それぞれの意思決定が時間的にも、場所的にも異なる所で行われ、一方の意思決定に関しては、スコアリング情報が手元にあるが、他方の意思決定に関しては、意思決定結果のみが手元にある場合などである。
このような状況下で、手元にあるスコアリング情報が示す見解を、どのように変化させれば、他方の評価者の見解に近づけることができるのかを推測する方法が、従来はなかった。
【０００６】
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、意思決定によって得られた複数の意思決定結果が取得されており、特定のスコアリング情報が既知であるが、その他のスコアリング情報が未知である状況下で、既知のスコアリング情報をどのように変化すれば、未知のスコアリング情報に近づけることができるかを推測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決するため、本発明を完成するに至った。すなわち、本発明は、第１の意思決定の結果である第１の意思決定結果が、第２の意思決定の結果である第２の意思決定結果に近づくように、第１の意思決定結果を算出するための第１のスコアリング情報を微小変化させ、微小変化した第１のスコアリング情報から、第３の意思決定結果を算出し、第２の意思決定結果と、第３の意思決定結果との距離が、予め定められた閾値より小さくなるまで、前記の処理を繰り返すことによって得られる、前記微小変化した第１のスコアリング情報を表示することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、意思決定によって得られた複数の意思決定結果が取得されており、特定のスコアリング情報が既知であるが、その他のスコアリング情報が未知である状況下で、既知のスコアリング情報をどのように変化すれば、未知のスコアリング情報に近づけることができるかを推測することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
次に、本発明を実施するための最良の形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本実施形態では、意思決定の手段としてＡＨＰを用いることとするが、これに限らずバランススコアカードなど評価項目を並列に並べて点数付けし加算する方法、評価項目と評価点を各項目の重要度に従って重み付け加算する方法、プロビットまたはロジット関数で加算点から優劣の境界を判別する方法、評価項目を階層的に構造化し重要度と評価点を分けて設定しスコアリングする方法などを用いてもよい。
【００１０】
図１は、本実施形態に係る意思決定支援装置の構成例を示すブロック図である。
意思決定支援装置１は、意思決定支援方法の処理（意思決定支援処理）に係る各処理を行う処理部２と、処理部２と接続している表示部８と、処理部２と接続している記憶部３とを有してなる。
表示部８は、処理部２が行った処理の結果を表示するなどして出力する機能を有する。表示部８は、具体的にはディスプレイなどで構成される。
記憶部３は、価値スコア（価値スコアＡ，Ｂ）、階層データ（階層データＡ）および階層構造データなどの各データを記憶する。ここで、価値スコアＡは、請求項における第１の意思決定結果であり、価値スコアＢは、請求項における第２の意思決定結果である。また、階層データＡは、請求項における第１のスコアリング情報である。価値スコア、階層データおよび階層構造データについては、図２および図３を参照して後記する。
【００１１】
処理部２は、以下の構成を有する。
価値スコア差分検出部５は、記憶部３に記憶されている階層データの重要度や評価点を複数回変化させることによって、階層データの微小変化を複数回行うなどの処理を行う機能を有する。
最小調整部６は、前記した微小変化によって得られた複数の階層データのうち、目標とする階層データの価値スコアに近い階層データを取得するなどの処理を行う機能を有する。
距離計測部７は、重要度や評価点を変化させられた階層データと、目標とする階層データとの距離を算出し、この距離が十分近い距離であるか否かを判定するなどの処理を行う。重要度や評価点を変化させられた階層データと、目標とする階層データとの距離の算出方法は、図４を参照して後記する。
表示処理部４は、距離計測部７によって目標とする階層データとの距離が十分近いと判定された、重要度や評価点を変化させられた階層データを表示部８に表示させる機能を有する。
なお、価値スコア差分検出部５、最小調整部６、距離計測部７および表示処理部８の行う処理については、図４を参照して詳細に説明する。
【００１２】
なお、図１における処理部２、表示処理部４、価値スコア差分検出部５、最小調整部６、距離計測部７および表示処理部４は、例えば図示しないＨＤ（Hard Disk）や、フラッシュメモリに格納された意思決定支援プログラムが、図示しないＲＡＭ（Random Access Memory）などに展開され、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）によって実行されることによって具現化する。
【００１３】
ここで、本実施形態で用いられるＡＨＰの概要を説明する。
ＡＨＰは、以下のような手順で行われる（詳しくは、非特許文献１参照）。
まず、問題に対する要素としての評価項目を設定する。そして、設定された評価項目を複数のレベルからなる階層構造にグループ化する。この場合、最上層は、１つの評価項目からなる最終目的であり、最下層は、候補案である。
次に、あるレベルにおける評価項目と、その上のレベルの評価項目との間で重要度を決定することにより、一対比較表とよばれる表を作成する。
次に、この一対比較表を基に、各レベルの評価項目間の重要度を算出する。そして、算出された各レベル間の重要度を基に、階層構造全体の重み（本実施形態では、価値スコアと呼ぶ）を算出する。そして、算出した価値スコアを基に、各候補案の優先順位を決定する。
【００１４】
ＡＨＰには、２種類が存在する。一方は、候補案が複数存在するタイプである（例えば、車Ａ、車Ｂおよび車Ｃのうち、どの車を選択するかといったタイプ）。他方は、候補案が１つしか存在しないタイプである（例えば、車Ａを買うか否かを採択するタイプ）。
それぞれの階層構造と、項目データは、図２および図３のようになる。
【００１５】
図２は、候補案が複数存在するタイプのＡＨＰにおける階層構造と、階層データを示す図であり、（ａ）は、階層構造を示し、（ｂ）は、階層データを示す。
図２（ａ）に示すように、候補案Ａ〜Ｃ（例えば、車Ａ〜Ｃに相当）のうち、どの候補案を選択するかを最終目的とすると、候補案を選択するための判断材料は、図２に示すように、レベル１およびレベル２といった階層構造となっている。
レベル１には、３つの判断材料があり、それぞれ評価項目１〜３となっている（前記した車の例では、性能、色、デザインなど）。レベル２には、レベル１の判断材料の下位の判断材料が、それぞれ評価項目１−１〜３−３となっている（例えば性能の下位判断材料として、トルク、燃費、動弁系など）。
なお、図２では候補案を３つ、レベルを２つにしたが、これに限らずいくつになってもよい。
【００１６】
これらの評価項目ごとに一対比較とよばれる比較を行い、比較の結果、得られる一対比較表を固有値計算することによって、図２（ｂ）に示すような評価項目ごとの重要度が算出される。さらに、これらの重要度を基に、候補案ごとの価値スコアが算出される。図２のように、候補案が３つの場合は、候補案ごとに３つの価値スコアが算出される（重要度および価値スコア算出の詳しい手順は、非特許文献１などを参照）。価値スコアは、例えば候補案Ａ（０．３７）、候補案Ｂ（０．１５）、候補案Ｃ（０．４８）となり、この場合は、候補案Ｃが選択されることになる。
【００１７】
図３は、候補案が１つのタイプのＡＨＰにおける階層構造と、階層データを示す図であり、（ａ）は、階層構造を示し、（ｂ）は、階層データを示す。
図３（ａ）の階層構造が、図２（ａ）の階層構造と異なる点は、候補案が１つしか存在しないことである。この場合の最終目的は、候補案Ａ（例えば車Ａを購入する）を採択するか否かとなる。
そして、図３（ｂ）の階層データが、図２（ｂ）の階層データと異なる点は、最下層のレベル（図３では、レベル２）における評価項目ごとに評価点が設けられていることである。この評価点は、ユーザによって任意に付される。例えば、評価点を１０点満点にし、評価項目１−１（前記した車の例では、トルク）に対し、あまり評価しないのであれば、２．３とするなどである。
【００１８】
図３に示すような候補案が１つのタイプのＡＨＰにおける価値スコアは、以下の手順で算出される。まず、最下層のレベルの評価項目ごとに、評価点と重要度とを乗算する。そして、乗算した結果を、例えば評価項目１−１〜１−３で足し合わせる。そして、この結果を評価項目１の重要度に乗算する。これを、評価項目２および評価項目３に関しても行い、それぞれの結果を加算することによって価値スコアが算出される。従って、候補案が１つのタイプのＡＨＰにおける価値スコアは、１つであり、この価値スコアが予め定めておいた閾値以上であるか否かで、候補案Ａを採択するか否かを決定する。
【００１９】
本実施形態では、図３に示すＡＨＰを用いて意思決定支援方法を説明することとする。
図１および図３を参照しつつ、図４を参照して本実施形態における意思決定支援方法を説明する。
図４は、本実施形態に係る意思決定支援方法の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、図４の処理に先立って、評価者Ａおよび評価者Ｂは、コンピュータなどを用いて同一の問題に対してそれぞれＡＨＰを行い、価値スコアＡ，Ｂを得る。そして、意思決定支援装置１の処理部２は、図示しない入力部を介して、それぞれの価値スコアを取得すると、取得したそれぞれの価値スコアを記憶部３に記憶させる。ここで、評価者ＡによるＡＨＰの結果を価値スコアＡ、評価者ＢによるＡＨＰの結果を価値スコアＢとする。
そして、処理部２は、ＡＨＰを行う際に作成した図３（ａ）のような階層構造を、階層構造データとして記憶部３に記憶させる。また処理部２は、評価者ＡによるＡＨＰの結果、得られた階層データ（階層データＡとする）を記憶部３に記憶する。なお、評価者ＢによるＡＨＰの結果、得られた階層データは、記憶部３に記憶しなくてもよい。すなわち、本実施形態は、評価者Ａに関して、価値スコアおよび階層データは、既知であるが、評価者Ｂに関しては、価値スコアのみが分かっている状況下で、評価者Ａの評価項目ごとの重要度（図３（ｂ）参照）を動かすことによって価値スコアＡを価値スコアＢに近づけることを目的とする。
【００２０】
まず、価値スコア差分検出部５が、価値スコアＡ，Ｂと階層データＡとを記憶部３から取得する（Ｓ１０１）。
そして、価値スコア差分検出部５は、微小変化ループ（ステップＳ１０２及びステップＳ１０３）に進む。
価値スコア差分検出部５が、階層データＡにおける１つの重要度または評価点を、予め定めておいた刻み幅ｘ（例えば０．０１）に従って変化させる（Ｓ１０２）。
価値スコア差分検出部５は、ステップＳ１０２で変化させた重要度または評価点を有する階層データＡ１を基に、ＡＨＰのアルゴリズムに従って価値スコアＡ１を算出する（Ｓ１０３）。
次に、価値スコア差分検出部５は、ステップＳ１０２およびステップＳ１０３の処理を、階層データＡのすべての重要度および評価点に関して行った後、微小変化ループを終了し（Ｓ１０４）、得られた価値スコアＡ１と階層データＡ１のすべてを記憶部３に記憶する。
【００２１】
最小調整部６は、それぞれの重要度および評価点を変化させて算出した複数の価値スコアＡ１のうち、価値スコアＢに最も近い価値スコアＡ１と、階層データＡ１とを取得する（Ｓ１０５）。なお、このとき取得する階層データＡ１は、１つとは限らず複数の場合がある。
次に、最小調整部６が、ステップＳ１０５で取得した階層データＡ１において変化している重要度および評価点のすべてを、階層データＡにおいて刻み幅ｘで変化させた階層データＡ２を作成し（Ｓ１０６）、最小調整部６が、この階層データＡ２を基に、ＡＨＰのアルゴリズムに従って価値スコアＡ２を算出する（Ｓ１０７）。
【００２２】
ここで、ステップＳ１０２〜ステップＳ１０６の処理の具体例について、図３（ｂ）および図４を参照して説明する。
ステップＳ１０２からステップＳ１０４の処理において、価値スコア差分検出部５が、図３（ｂ）に示す評価項目１〜評価項目３−３の重要度および評価点のそれぞれを刻み幅ｘで変化させた階層データＡ１を作成し、作成したそれぞれの階層データＡ１に対応する価値スコアＡ１を算出する。従って、この時点で、階層データＡ１および価値スコアＡ１は、評価項目１〜評価項目３−３の重要度および評価点の数だけ存在する。そして、ステップＳ１０５で、最小調整部６は、評価項目１〜評価項目３−３の重要度および評価点の数だけ存在する価値スコアＡ１のうち、価値スコアＢに最も近い価値スコアＡ１と、その価値スコアＡ１を算出した階層データＡ１を取得する。
【００２３】
例えば、図３（ｂ）の階層データにおいて、評価項目１および評価項目１−１の重要度、および評価項目２−３の評価点のそれぞれを変化させた、３つの階層データＡ１（階層データＡ１−１〜階層データＡ１−３とする）から算出された価値スコアＡ１のそれぞれが、最も価値スコアＢに近い値を出したとき（従って、階層データＡ１−１〜階層データＡ１−３から算出された、３つの価値スコアは、同じ値である）、ステップＳ１０５において、最小調整部６は、階層データＡ１−１〜階層データＡ１−３を取得する。そして、ステップＳ１０６において、最小調整部６は、取得した階層データＡ１−１（評価項目１の重要度の値が変化している）、階層データＡ１−２（評価項目１−１の重要度の値が変化している）、及び階層データＡ１−３（評価項目２−３の評価点の値が変化している）において、変化している重要度および評価点の値（すなわち評価項目１、評価項目１−１の重要度および評価項目２−３の評価点の３つの値）を、同時に変化させた階層データＡ２を作成する。従って、ここで記載した例では、階層データＡ２において変化している値は、評価項目１、評価項目１−１の重要度および評価項目２−３の評価点である。
【００２４】
図４の説明に戻る。
次に、最小調整部６が、価値スコアＡ２に対し、例えば予め定めておいた刻み幅ｙ（０＜ｙ＜１）を乗算した価値スコアＡ３を算出する（Ｓ１０８）。価値スコアＡ２に刻み幅ｙを乗算する理由は、価値スコアの変移が大きすぎて、価値スコアＡ２が、価値スコアＢを超えてしまうことを防ぐためである。
さらに、最小調整部６が、価値スコアＡ３となるような階層データＡ３を作成する（Ｓ１０９）。具体的には、以下のような手順で階層データＡ３を作成する。例えば、前記したステップＳ１０２〜ステップＳ１０６の具体例で使用した例に基づいて説明すると、階層データＡのうち、評価項目１、評価項目１−１の重要度、評価項目２−３の評価点を０．１ずつ変化させて階層データＡ２を作成し、この階層データＡ２から算出される価値スコアＡ２が、価値スコアＡと比較して「１」大きいとする。価値スコアＡと比較して「０．１」だけ大きい価値スコアＡ３を得たい場合、最小調整部６は、階層データＡにおいて変化させた２つの重要度または評価点を０．０１（ステップＳ１０２で重要度または評価点を変化させた値より小さい値）ずつ変化させて、価値スコアを算出し、この価値スコアが価値スコアＡ３と一致する階層データＡ３を取得する。
【００２５】
次に、距離計測部７は、算出した価値スコアＡ３の値から、価値スコアＢの値を減算した値の絶対値を算出し、この絶対値が予め定められていた閾値以下であるか否かを判定する（Ｓ１１０）。ここでは、この絶対値を、階層データＡ３と階層データＢ（評価者Ｂによって作成された階層データであり未知）との間の距離とする。
ステップＳ１１０の結果、算出した絶対値が閾値より大きい値であった場合（Ｓ１１０→Ｎｏ）、処理部２は、ステップＳ１０２へ処理を戻す。このとき、ステップＳ１０２における階層データＡは、階層データＡ３に置き換えられ、価値スコアＡは、価値スコアＡ３に置き換えられる。
ステップＳ１１０の結果、算出した絶対値が閾値以下であった場合（Ｓ１１０→Ｙｅｓ）、表示処理部４が、ステップＳ１０９で作成した階層データＡ３を取得し、表示処理部４が、取得した階層データＡ３を表示部８に表示させる（Ｓ１１１）。
ユーザは、表示された階層データＡ３（推測された階層データＢ）と、階層データＡとを比較することによって、階層データＡに示されている評価者Ａの見解をどのように変化させることによって、評価者Ｂの見解に近づけることができるかを推測することができる。
【００２６】
なお、ステップＳ１０１からステップＳ１１１の処理を複数回行うことにより、２人以上の評価者間の階層データの比較が可能となる。この場合は、複数の評価者のうち、１人の階層データが未知の状態で、本実施形態に係る意思決定支援方法を適用してもよいし、複数の評価者による階層データが未知の状態で、他の評価者による階層データが既知の状態でもよい。いずれの場合も、未知の価値スコアと、既知の価値スコアおよび階層データとを、ペアとして意思決定支援方法を適用することによって可能となる。
【００２７】
なお、本実施形態では、階層データの重要度または評価点を変化させることにより、階層データＢに近い階層データＡ３を検出したが、これに限らず一対比較表の重要度を変化させて、評価者Ｂが作成した一対比較表に近い一対比較表を検出してもよい。
【００２８】
また、本実施形態では、図３のような候補案が１つのタイプのＡＨＰに対し、意思決定支援方法を適用した例を示したが、図２のような候補案が複数のタイプのＡＨＰに対し、意思決定支援方法を適用してもよい。
図２のような候補案が複数のタイプのＡＨＰでは、評価点が存在しないため、ステップＳ１０２において変化させる値は、重要度のみとなる。
候補案が複数のタイプのＡＨＰでは、価値スコアが候補案の数だけ生じる。このような場合、ステップＳ１１０における階層データＡ３と階層データＢとの間の距離は、以下のように定義してもよい。すなわち、価値スコアをベクトルとみなし、価値スコアＡ３から価値スコアＢを減算した上、この減算の結果のノルムを階層データＡ３と階層データＢとの間の距離としてもよい。
【００２９】
さらに、２つの階層データの間の距離として、２つの価値スコアの間の絶対偏差ノルムまたは２乗偏差ノルムを定義してもよい。または２つの階層データの間にＡＩＣ（Akaike Information Criterion）を適用することにより距離を定義することも可能である。
【００３０】
次に、図５および図６に沿って本実施形態の他の例について説明する。
なお、図５および図６において図１および図４と同様の要素に関しては、同一の符号を付して説明を省略する。
図５は、本実施形態の他の例に係る意思決定支援装置の構成例を示すブロック図である。
図５に示す意思決定支援装置１ａが、図１に示す意思決定支援装置１と異なる点は、記憶部３ａに階層データの変移における条件である調整条件が記憶されている点である。
【００３１】
図６は、本実施形態の他の例に係る意思決定支援方法の流れを示すフローチャートである。
図４のフローチャートと異なる点は、以下に記載する点である。
ステップＳ１０１で価値スコア差分検出部５が、価値スコアＡ，Ｂと階層データＡとを記憶部３ａから取得した後、価値スコア差分検出部５は、微小変化ループ（ステップＳ２０２およびステップＳ１０３）へ進む。
価値スコア差分検出部５は、記憶部３ａに記憶されている調整条件に従い、階層データＡにおける１つの重要度または評価点を、予め定めておいた刻み幅ｘ（例えば０．０１）に従って変化させる（Ｓ２０２）。
「調整条件に従う」処理については、後記して説明する。
そして、ステップＳ１０３で価値スコア差分検出部５が、ＡＨＰのアルゴリズムに従って、価値スコアＡ１を算出した後、価値スコア差分検出部５は、ステップＳ２０２およびステップＳ１０３の処理を、記憶部３ａに記憶されている調整条件に従って階層データＡのすべての重要度および評価点に関して行った後、微小変化ループを終了させる（Ｓ２０４）。
そして、最小調整部６は、それぞれの重要度および評価点を変化させて算出した複数の価値スコアＡ１のうち、価値スコアＢに最も近い価値スコアＡ１と、階層データＡ１とを記憶部３ａに記憶されている調整条件に従って取得する（Ｓ２０５）。
【００３２】
ここで、「調整条件に従う」処理について説明する。
例えば、調整条件が、「重要度を優先して階層データＡを変化させる」であった場合、以下のような処理を行う。
すなわち、ステップＳ２０２では、価値スコア差分検出部５が、まず階層データＡの重要度を１つ変化させる。そして、ステップＳ２０４で、価値スコア差分検出部５が、すべての重要度または評価点を変化させたか否かの判定を行う前に、価値スコア差分検出部５が、階層データＡにおいて、すべての重要度を変化させたか否かを判定する。そして、階層データＡにおけるすべての重要度を変化させていない場合は、価値スコア差分検出部５が、ステップＳ２０２で階層データＡの、未だ変化させていない重要度を変化させる。階層データＡにおけるすべての重要度を変化させていた場合は、価値スコア差分検出部５が、ステップＳ２０２で評価点を変化させる。
【００３３】
そして、ステップＳ２０５では、重要度を変化させた階層データＡ１の価値スコアＡ１と、評価点を変化させた階層データＡ１の価値スコアＡ１とが、それぞれ価値スコアＢと同じ距離であった場合、重要度を変化させた階層データＡ１と価値スコアＡ１とを、優先して最小調整部６が取得する。
なお、調整条件が、「評価点を優先して階層データＡを変化させる」であった場合、前記した処理において、重要度と評価点とが入れ替わった処理が行われる。
【００３４】
また、調整条件として、例えば評価項目１、評価項目２、評価項目３、評価項目１−１、・・・（図２または図３参照）の順に、重要度または評価点を変化させる「重要度と評価点の調整順位」が記憶されていた場合、ステップＳ２０２では、価値スコア差分検出部５は、この順番に従って重要度または評価点を変化させる。この場合、調整順位は、例えば図３の評価項目１の重要度を調整順位が１位とし、評価項目２の重要度を調整順位が２位とするなどして設定する。さらに、価値スコアＢと同じ距離を有する価値スコアＡ１が複数算出された場合、前記した調整順位を優先順位として、階層データＡ１を取得してもよい。例えば、評価項目１の重要度を変化させたときの価値スコアと、評価項目１−２の重要度を変化させたときの価値スコアとが同じ値であった場合、調整順位の高い評価項目１の重要度を変化させ、調整順位の低い評価項目１−２の重要度を変化させない状態で、階層データＡ２を作成する。
【００３５】
さらに、調整条件として、「変移幅の上限」が設定されていた場合、ステップＳ２０５において、最小調整部６が、価値スコアＡ１と、価値スコアＡとの差分を算出し、この差分が設定されている上限値以上である場合、その価値スコアＡ１と、階層データＡ１とは、削除される。
また、調整条件として、「変移幅の下限」が設定されている場合、ステップＳ２０５において、最小調整部６が、価値スコアＡ１と、価値スコアＡとの差分を算出し、この差分が設定されている下限値以下である場合、その価値スコアＡ１と、階層データＡ１とは、削除される。
【００３６】
図７は、本実施形態に係る意思決定支援方法による設定画面例および結果画面例であり、（ａ）は、階層構造の設定画面の例であり、（ｂ）は、一対比較表示画面の例であり、（ｃ）は、重要度比較画面の例である。
なお、図７は、図１または図５に示す意思決定支援装置１，１ａを、投融資問題に対して適用した例である。
図７（ａ）の階層構造の設定画面１０１では、エリア１０２で評価対象の選択が行われる。図７（ａ）の例では、評価対象の選択は、投資先の選択である。そして、エリア１０３では、階層構造がツリー構造で表示されている。各評価項目名に付随しているチェック欄は、該当する評価項目を一対比較の対象とするか否かを設定するものである。
【００３７】
図７（ｂ）の一対比較表示画面１０４のエリア１０５には、一対比較表を表示するエリア１０６で選択されたセルに関する情報が表示される。エリア１０５の画面に向かって左上方および左下方には、エリア１０６で選択されたセル（黒く反転しているセル）の選択項目が表示されている。また、エリア１０５の画面に向かって右方には、エリア１０６で選択されたセルに入力されている重要度が、スライドバーの形で表示されている。
エリア１０７には、一対比較を基に算出された評価項目間の重要度が表示されている。
【００３８】
図７（ｃ）の重要度比較画面１０８は、図４または図６に示す意思決定支援方法の結果を表示する画面である。
エリア１０９では、評価者Ａおよび評価者Ｂの価値スコア（評価値）が棒グラフの形で表示されている。ここで、図７（ｃ）におけるエリア１０９，１１０に表示されている棒グラフは、画面に向かって左の棒が評価者Ｂの値であり、右の棒が評価者Ａの棒である。
エリア１１０では、評価項目ごとに評価者Ａおよび評価者Ｂの重要度が棒グラフの形で表示されている。なお、エリア１１０における評価者Ｂの重要度は、図４または図６に示す意思決定支援方法によって推測された評価者Ｂの重要度である。すなわち、エリア１１０に表示されている評価者Ｂの重要度は、図４または図６のステップＳ１１１で出力された階層データＡ３の重要度である。
【００３９】
図８は、本実施形態に係る意思決定支援システムの構成例を示す図である。
意思決定支援システム１０は、意思決定支援サーバ１１と、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）であるネットワーク１３を介して、意思決定支援サーバ１１に接続されている端末１２とを有してなる。
意思決定支援サーバ１１は、図１の意思決定支援装置１または図５の意思決定支援装置１ａである。
端末１２は、評価項目の設定値や、重要度や評価点を、ネットワーク１３を介して意思決定支援サーバ１１に入力し、さらに意思決定支援サーバ１１に意思決定支援処理の開始信号を送ることで、意思決定支援サーバ１１に意思決定支援処理を行わせる機能を有する。さらに、端末１２は、意思決定支援サーバ１１が意思決定支援方法を実行した結果である推測された階層データ（図４または図６のステップＳ１１１で出力された階層データＡ３）がネットワーク１３を介して意思決定支援サーバ１１から受信し、受信した階層データを表示する機能を有する。
【００４０】
本実施形態では、同一の問題に対して、２人あるいは複数の評価者による意思決定のスコアリング情報を比較したが、これに限らず、同一の問題に対して１人の評価者が、異なる２つの観点から行った意思決定のスコアリング情報を比較することも可能である。なお、ここでは、同一の問題に対して１人の評価者が、異なる２つの観点から意思決定を行うとしたが、これに限らず３つ以上の観点から行ってもよい。
【００４１】
また、図７において記載したように、本実施形態を投融資問題に適用することも可能である。
この場合、例えばどの企業に投融資するかを候補案とし、市場動向、立地条件、回収性の評価などの事業計画を評価項目とした意思決定を行い、この意思決定の結果である意思決定結果と、スコアリング情報を基に、本実施形態の意思決定支援方法を適用してもよい。
【００４２】
（効果）
本実施形態によれば、２人の評価者による意思決定結果が取得されており、一方の見解であるスコアリング情報が既知であるが、他方のスコアリング情報が未知である状況下で、既知のスコアリング情報をどのように変化させれば、未知のスコアリング情報に近づけることができるかを推測することが可能となる。
【００４３】
さらに、本実施形態における意思決定支援方法を企業や事業における投融資問題に適用すると、以下のような効果を奏する。
例えば、事業計画における評価者間のリスクの見解の相違を推測することができ、このような推測から得られる見解をフィードバックすることにより、投融資問題に対する評価者間の意思疎通の指標とすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本実施形態に係る意思決定支援装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】候補案が複数存在するタイプのＡＨＰにおける階層構造と、階層データを示す図であり、（ａ）は、階層構造を示し、（ｂ）は、階層データを示す。
【図３】候補案が１つのタイプのＡＨＰにおける階層構造と、階層データを示す図であり、（ａ）は、階層構造を示し、（ｂ）は、階層データを示す。
【図４】本実施形態に係る意思決定支援方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】本実施形態の他の例に係る意思決定支援装置の構成例を示すブロック図である。
【図６】本実施形態の他の例に係る意思決定支援方法の流れを示すフローチャートである。
【図７】本実施形態に係る意思決定支援方法による設定画面例および結果画面例であり、（ａ）は、階層構造の設定画面の例であり、（ｂ）は、一対比較表示画面の例であり、（ｃ）は、重要度比較画面の例である。
【図８】本実施形態に係る意思決定支援システムの構成例を示す図である。
【符号の説明】
【００４５】
１，１ａ  意思決定支援装置
２      処理部
３，３ａ  記憶部
４      表示処理部
５      価値スコア差分検出部
６      最小調整部
７      距離計測部
８      表示部
１０    意思決定支援システム
１１    意思決定支援サーバ
１２    端末
１３    ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図８】
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【図７】
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