2023年度日本認知科学会第40回大会

P1-064A

不確実性下の意思決定におけるリスク態度と認知的満足化

Cognitive satisficing and risk attitudes
in decision making under uncertainty

横須賀 天臣 † ，石倉 圭悟 † ，中村 紘子 † ，高橋 達二 †Takaomi Yokosuka, Keigo Ishikura, Hiroko Nakamura, Tatsuji Takahashi†

東京電機大学Tokyo Denki University
tatsujit@mail.dendai.ac.jp

概要

不確実性下の意思決定において，リスク志向的か，認知的満足化は，行動の結果として見込まれる価リスク回避的かといったリスク態度の個人差を測定り，意思決定の探索傾向に影響するというモデルであequivalent, CE) 課題がある [3]．CE 課題は，確率的にする課題として，ギャンブルの確実性等価 (certainty

値が満足化基準を満たすかによってリスク態度が異なお金を得ることができる賭けに対して，主観的に等価る (高橋ら，2016)．満足化基準が満たされない場合はだと感じる確実な金額である CE を回答させる．例えリスク志向的になり，探索的な選択をすることが予測される．本研究はギャンブル選択課題を用いて，意思決定の探索傾向とリスク態度を検証した．その結果，損失が見込まれるほどリスク志向的になり，探索的なも得られない」といった賭けに対して，「確実に 1,500円を得る」ことが等価だと感じる場合，その賭けのCE は 1,500 円ということになる．賭けの客観的な期選択をしやすいというモデルの予測が支持された．

待値と CE の差をリスクプレミアム (risk premium,キーワード：認知的満足化，リスク態度，プロスペクRP) と呼び，RP の符号が正ならばリスク回避的，負ト理論，利益最大化傾向

1.

ば「40%の確率で 5,000 円を得るが，60%の確率で何ならばリスク志向的，RP が 0 ならばリスク中立的で序論あることを示す．先の例では，賭けの期待値は 2,000

不確実性下で人がどのように意思決定を行うかにつ円であり，RP は 2,000 − 1,500 = 500 円となり，符いては，これまでに多くの理論が提唱されてきた．主号が正なのでリスク回避的であることを示す．

結果の主観的な効用の積である期待効用が最大となる

2.

しかし，実際に人が行っている意思決定は，主観的期ことは現実的に困難な場合が多いことを指摘し，選択プロスペクト理論は，人の意思決定の「非合理性」うか否かという満足化の原理を示唆した [4]．この満観的期待効用理論では，ある結果が生じる確率とそのような，「合理的」な意思決定を行うと仮定している．
待効用理論からの系統的な逸脱が示されている．

を考慮し，利益よりも損失を大きく評価する傾向であSatisficing (RS) 価値関数を用いることで，選択行動理論である [1]．プロスペクト理論では，利益・損失とにおける探索傾向を記述している．RS 価値関数は強その確率に応じて，多くの人が示すリスク態度の傾向化学習への応用研究がなされており，多腕バンディッ

を表 1 のように予測・説明している [2]．ただし，こうト問題での有効性が証明されている [6, 7]．

したリスク態度には個人差が存在する．

利益・損失とその確率によるリスク態度の傾向高低

リスク回避的
リスク志向的足化のアイデアを取り入れた逐次的な意思決定のモデ化基準 ℵ，試行回数 ni により表される Risk-sensitive率加重関数により，不確実性下の意思決定を記述する

利益肢が目標に応じたある基準を満たすかにより探索を行

動 ai の結果として見込まれる価値の期待値 Ei と満足大評価し高い確率を過小評価する傾向を反映させた確

確率

Simon は，複数の選択肢の中から最適な選択をするルが，認知的満足化である [5]．認知的満足化では，行る損失回避性を反映させた価値関数と，低い確率を過表1

認知的満足化

損失

リスク志向的δ i = Ei − ℵ(1)RSi = ni δi(2)

認知的満足化によって記述される逐次的意思決定にリスク回避的おいて，意思決定主体は RSi が最大となる ai を選択

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また，CE 課題を用いて，リスク態度の個人差の影する．(1) 式より，Ei > ℵ の場合は δi の符号が正となり，(2) 式の δi と ni の積が大きい ai を選択する．一

響を検討する．リスク志向的な参加者はギャンブル選

ni の積が小さい ai を選択する．
2 つの選択行動 ai と aj において，ni と nj が異な的な参加者は知識利用的な選択をしやすいことが予想

択課題において探索的な選択をしやすく，リスク回避方，Ei < ℵ の場合は δi の符号が負となるため，δi とされる．

さらに，利益最大化傾向尺度 (maximizing tendency

り，Ei = Ej < ℵ となるとき，意思決定主体はリスクscale, MTS) の 7 項目 (MTS-7) を用いて，目的達成志向的になり，より試行回数が少ない探索的な選択をする．一方，同様の状態で，Ei = Ej > ℵ となるとのために選択肢を探索する傾向の個人差の影響を検数が多い知識利用的な選択をする．例えば，60%の確と考えられ，利益最大化傾向が高いほど満足化基準もれた場合は 10,000 円を失うというスロットマシンが 2し，試行回数の少ないスロットの選択が増えると予想討する [9]．利益最大化傾向は満足化基準と関係する

き，意思決定主体はリスク志向的になり，より試行回高く，ギャンブル選択課題において探索的な傾向を示率で当たった場合は 10,000 円を得て，40%の確率で外台あったとして，「5 回プレイして 3 回当たったスロット A」と「50 回プレイして 30 回当たったスロット B」

では，前者はより試行回数が少ない探索的な選択であり，不確実性が高くリスク志向的といえる．

される．

3.

実験

実験は Web 上で実施し，クラウドソーシングサー

ビス (CrowdWorks: https://crowdworks.jp/) を用い

このように認知的満足化では，満足化基準によってて，実験参加者を 200 名募集した．回答に不備のあるリスク態度が異なり，意思決定の探索傾向に影響するデータを除外し，158 名 (女性 68 名，男性 90 名，未ことをモデル化している．また，RS 価値関数は，期

回答 0 名，平均年齢 41.3 歳，標準偏差 8.97) を実験の待効用理論やプロスペクト理論などの価値関数とは分析に使用した．

異なり，選択行動の試行回数を考慮するため，期待値が等しい選択肢であっても試行回数に応じた選好を説明・予測することができる．吉沢らは，RS モデルが人手続きの意思決定を説明できるかを検討するため，上記のよ3.1

情報が意思決定に及ぼす影響を検討した [8]．しかし，い，実験参加の同意を得た．次いで，ギャンブル選択損益の期待値の違いに関わらず，常に探索的な選択が参加者が課題に注意を向けていたかを確認するためのうなスロットマシンのシナリオを用いて，試行回数のこの実験では，RS 価値関数に基づく予測とは異なり，実験では，はじめにインフォームドコンセントを行課題，CE 課題，MTS-7 の順に課題を提示し，最後に提示した選択肢の試行回数は 10 倍の比 (5 回対 50 回)

Instructional Manipulation Check を行なった．
ギャンブル選択課題では，当たり確率に関する事前の違いに伴う不確実性の差異を考慮しにくく，より試て，どちらをプレイしたいかを回答するよう求めた．

行われた．この研究の問題点として考えられるのが，情報が与えられている 2 つのスロットマシンについによって定められたものであるが，参加者が試行回数スロットマシンは，当たった場合は 10,000 円を得て，行回数の多いスロットが知識利用的な選択として認知外れた場合は 10,000 円を失うというシナリオを用いされなかった可能性が考えられる．

た．当たり確率は 0.0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，

本研究では，吉沢ら (2021) の実験に変更を加えた

0.7，0.8，0.9，1.0 の 11 段階とした．当たり確率に関新たなギャンブル選択課題を用いて，認知的満足化が人の意思決定を説明できるかを検討する．課題のシナ

リオでは，10 回プレイしたスロットに対して，100 回・する情報は 10 回 (例：10 回プレイして 5 回当たったスロット)，100 回 (例：100 回プレイして 50 回当たったスロット)，1000 回 (例：1000 回プレイして 500 回

1000 回・確率値が明確な 3 種類のスロットをそれぞれ比較する．当たり確率が低いほど期待値は小さくな当たったスロット)，明確な確率値 (例：当たり確率のり試行回数が少ないスロットが選択されやすいと予想

異なるプレイ回数の情報が付随した当たり確率が同一設定が 50%のスロット) の 4 種類を用いた．実験では，り，満足化基準は満たされにくいため，探索的な，よである 2 つのスロットを 3 種類の比較条件，「A: 10 回される．一方，当たり確率が高いほど期待値は大きく対 100 回」，「B: 10 回対 1000 回」，「C: 10 回対確率値」

なり，満足化基準は満たされやすいため，知識利用的から質問が構成され，ランダム順で質問を提示した．

な，より試行回数が多いまたは確率値が明確なスロットが選択されやすいと予想される．

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いを考慮していると考えられ，知識利用的な選択とみCE 課題では，利益もしくは損失が見込まれる状況
において，賭け (例：50%の確率で 10,000 円を得る)なされやすいことが示された．と確実な金額 (例：確実に 5,000 円を得る) のどちらが好ましいかを回答するよう求めた．賭けは，「75%の確率で 10,000 円を得る」，「50%の確率で 10,000 円を得る」，「25%の確率で 10,000 円を得る」，「25%の確率で 10,000 円を失う」，「50%の確率で 10,000 円を失う」，「75%の確率で 10,000 円を失う」の 6 種類を用いた．質問は二段階で行われ，一段階目では，7 種類の確実な金額 (10000 円，8333 円，6667 円，5000 円，3333 円，1667 円，0 円) と賭けについて，選好を回答した．二段階目では，一段階目で選ばれた最小の確実

図1な金額より 25%高い金額と，選ばれなかった最大の確ギャンブル選択課題におけるスロットマシンの当たり確率と探索的選択の割合

実な金額より 25%低い金額の間で，等間隔な 7 つの値を確実な金額として配置し，再度確実な金額と賭けについて，選好を回答した．同じ賭けにおいて，選ばなCE 課題における，全参加者の CE と RP の標本平かった確実な金額よりも低い確実な金額を選んでいた

場合は，回答に一貫性がないとして再回答を求めた．
例えば「“確実に 5000 円を得る” よりも，“50%の確率で 10,000 円を得る”」という選択をした後で，「“50%均と標準偏差を表 2 に示す．賭けにより RP に差がみられるかを参加者内一要因分散分析により検討した結果，有意差がみられた (F (1, 5) = 78.8，p < .05)．75%

および 50%で獲得できる場合は，それ以外の場合と比の確率で 10,000 円を得る” よりも “確実に 1667 円を較し RP が有意に高く，リスク回避的といえる．一方，得る”」という選択をした場合が，一貫性がない回答

75%および 50%で損失の場合は，それ以外の場合と比較し RP が有意に低く，リスク志向的といえる．利益・に該当する．二段階目の回答において，選ばれた最小の確実な金額と選ばれなかった最大の確実な金額の中損失が見込まれる状況において参加者が示したリスク

MTS-7 では，
「なにについても，最高のものを常に正の RP が 2 つ以上ある場合をリスク回避的として評央値を，その賭けに対する CE とした．

態度を，負の RP が 2 つ以上ある場合をリスク志向的，選ぶようにしている」といった，7 つの質問について価した．参加者が示したリスク態度の割合を表 3 に示

4 件法（そう思わない〜そう思う）で回答を求めた．

3.2

す．表 3 に対して，利益損失が見込まれる状況とリスク態度で差が見られるかを 2 × 2 の χ2 検定により検討した結果，有意差がみられた (χ2 (1) = 3.90，p < .05)．

結果と考察

残差分析を行った結果，利益が見込まれる状況ではリスク回避的，かつ，損失が見込まれる状況ではリスクギャンブル選択課題の各比較条件において，当た志向的な参加者が最も多いことが示された．この結果

り確率の推移に対して，探索的な，より試行回数のは，プロスペクト理論の予測と合致し，損失回避性に少ない 10 回のスロットが選択された割合を図 1 による影響があると考えられる．

示す．各比較条件における当たり確率ごとの探索的MTS-7 の平均値は 2.25，標準偏差は 0.593 であった．

な選択がされた回数に差がみられるかを，2 × 11 のギャンブル選択課題の回答に対して，一般化線形混χ 検定により検討した．その結果，条件 A (10 回対2合モデルを用いて回帰分析を行った結果を表 4 に示す．

100 回) と条件 B (10 回対 1000 回) では有意差はなく従属変数をギャンブルの選択，固定効果を当たり確率，(χ (10) = 4.89，p ≥ .05) ，条件 A と条件 C (10 回対確率値) (χ2 (10) = 24.4，p < .05)，条件 B と条件 C で
2

比較条件 (A, B, C)，利益が見込まれる状況のリスク

態度，損失が見込まれる状況のリスク態度，MTS-7 ス

有意差がみられた (χ (10) = 40.5，p < .05)．条件 A
2コアとし，参加者の個人差を変量効果とした．ギャンと条件 B では，当たり確率による探索的な選択の変化

ブルの選択は探索的選択を，比較条件は条件 A を，リのパターンに差が見られなかった．一方，条件 C の場
合，頻度で示す場合よりも，当たりが出る確率が小さ

スク態度はリスク志向的をそれぞれ参照カテゴリとし

このことより，人は意思決定の際に頻度と確率値の違

条件 B，損失が見込まれる状況のリスク態度，スロッい段階で，探索的な選択が減少することが示された．

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た．回帰分析の結果，スロットマシンの当たり確率，2023年度日本認知科学会第40回大会

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表 2 CE 課題の 6 種類の賭けに対する確実性等価 (CE) とリスクプレミアム (RP)賭け

期待値

CE の平均RP の平均標準偏差50%の確率で 10,000 円を得る
25%の確率で 10,000 円を得る

5000
2500

4118
2710

882
-210

1788
1536

-2500
-5000

-2913
-4338

413-662

1663
1808

-7500

-5794

-1706

2229

75%の確率で 10,000 円を得る

25%の確率で 10,000 円を失う
50%の確率で 10,000 円を失う

75%の確率で 10,000 円を失う

7500

表 3 CE 課題の利益・損失が見込まれる状況において参加者が示したリスク態度の割合

利益

リスク志向的損失.64.18.07

スロットマシンの当たり確率
条件 B (10 回対 1000 回)
条件 C (10 回対確率値)

利益が見込まれる状況のリスク態度
損失が見込まれる状況のリスク態度
利益最大化傾向 MTS-7

トマシンの当たり確率と条件 B の交互作用，スロット当たり確率と条件 B の交互作用

マシンの当たり確率と条件 C の交互作用の効果が 5%当たり確率と条件 C の交互作用水準で見られた．交互作用から，条件 A と比較し，条各状況のリスク態度の交互作用∗ : p < .05

件 B では当たりが出る確率が高い場合は探索的な 10回の選択が多く，条件 C では当たりが出る確率が高い場合は知識利用的な確率値の選択が多いといえる．
スロットマシンの当たり確率の効果から，当たり確率が高いほど探索的な選択が減少することが示された．
これらの結果は，人は試行回数に基づいた当たりの頻度や確率の情報を考慮して，ギャンブルを選択するこ

試行回数を考慮した選択を行うという認知的満足化モ

推定値-3.84*-0.23*
0.03
-0.03
0.19*
0.01
0.61*
-1.25*
0.04

された．このことは，満足化基準による探索傾向と，リスクに対する損失回避性を関連付け，新たな意思決定理論の構築に資すると考えられる．

文献とを示唆しており，期待値が等しい選択肢であっても[1] Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2), 263-292.
[2] Tversky, A., & Kahneman, D. (1992). Advances inprospect theory: Cumulative representation of uncertainty. Journal of Risk and uncertainty, 5, 297-323.
[3] Pratt, J. W. (1964). Risk Aversion in the Small and inthe Large. Econometrica, 32(1/2), 122-136.
[4] Simon, H. A. (1956). Rational choice and the structureof the environment. Psychological review, 63(2), 129.
[5] 高橋達二, 甲野佑, & 浦上大輔. (2016). 認知的満足化 限定合理性の強化学習における効用. 人工知能学会論文誌,
31(6), AI30-M 1.
[6] Tamatsukuri, A., & Takahashi, T. (2019). Guaranteed
satisficing and finite regret: Analysis of a cognitive satisficing value function. Biosystems, 180, 46-53.
[7] Kamiya, T., & Takahashi, T. (2022). Softsatisficing:Risk-sensitive softmax action selection. Biosystems,213, 104633.
[8] 吉沢栄貴, 樋口知也, & 高橋達二. (2021). 人間の選択行動におけるリスク選好比較と満足化の関係. 第 83 回全国大会講演論文集, 2021(1), 367-368.
[9] 石黒格. (2021). 二要因モデルに基づく利益最大化傾向の日本語版尺度の作成. 社会心理学研究, 36(3), 88-95.

デルの予測を支持している．リスク態度の影響について，損失が見込まれる状況でリスク志向的な参加者ほど，ギャンブル選択課題において探索的な選択が多いことが示された．一方，利益が見込まれる状況のリスク態度がギャンブル選択課題に及ぼす影響は有意ではなかった．これは，ギャンブル選択課題のシナリオにおいて，10,000 円を得ることよりも失うことが強く考慮されたことを示し，リスクに対する損失回避性が関わっていると考えられる．

4.

2186

固定効果

リスク回避的.112159

表 4 ギャンブルの選択に対する回帰分析の結果

リスク志向的

リスク回避的5341

結論

本研究は，人が認知的満足化モデルに基づいて意思決定の探索傾向とリスク態度を示すかを，ギャンブル選択課題を用いて検証した．その結果，期待値が低いほど満足化基準が満たされず，探索的な選択をしやすくなるというモデルの予測が支持され，損失が見込まれるほどリスク志向的になる傾向が影響することが示

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