◆

３．ラーニング・アウトカムの測定と結果◆

４．おわりに人による最終判断を導入した２段階意思決定手法

ラーニング・アウトカムの指標としては一般的に，学生の上記の方法は，2 グループで入口・出口テストを行い，「入主観的な判断に依拠するものと客観的に測定するものがあるが口時には両グループ間に知識レベルの差異は認められなかっ[4]，KCGI は後者の方法を用いた。客観的に測定する方法は，

たが，出口時には認めうる」ことを検証するものである。こ日本ではまだ少ないが米国においては多く用いられている。具れでラーニング・アウトカムは数値で表されたが，さらに体的には，「入口出口テスト」という方法を用いる。学習期間

この結果を視覚表現化する手法を確立していく予定である。

前と後で試験を行い，その点数に差異が認められるかどうかを教育内容の向上のためラーニング・アウトカム計測の重要性検定するものである。試験の点数が上がって，学習内容は理解は今後ますます増大していくだろう。筆者たちもその進展に貢された，効果はあったというアナログ的な表現をデジタル化す

献できれば幸いである。

生にも同様に受験させて，その両者の成績に差異があるかどうかを調べる必要がある。対象学生以外の受験生としては，学習◆

１. はじめに【参考文献】[1] 中央教育審議会，“学士課程教育の構築に向けて（答申）”，P.8，

考えたくとも理論的に意思決定をしていないためにフィードバ

これまで多くの意思決定手法が提案されてきている。その中次回の同様な場面にも生かせない可能性が高く，これではまた同じ過ちを繰り返してしまうことにもなりかねない。

しその多くが何らかのアルゴリズムによって一気に最適解を目

また意思決定を決まりきった方法だけで決めてしまうことに指し，結果として１つのものをチョイスし，いわゆる「こたえ」は，さらに問題が多い。たとえばＡ社の製品しか考慮に入れてを導出している。これではインプット部分にあたる情報を入力いない場合では，Ａ社以外の他社が採用している技術などに触すると必然的に 1 つのアウトプットが決定されてしまい，それる機会がなく，たとえＡ社以外の製品のほうがぴったりな場

前には知識レベルはほぼ同じでその後専門的学習をしていない

2008.12.24の意思決定過程の中に人間の感情を入れることが大変難しい。

合があってもそこに辿り着けない。つまりある意思決定方法にことが望ましい。「入口時には両者の知識レベルの差異は認め

http://www.mext.go.jp/component/b_menu/shingi/toushin/__

稿者はかねてより「人間的な」意思決定を目指しており，どこ

よって一意に決定をしてしまうことには大きな危険が伴う。特られなかったが，出口時には認めうる」という結果が得られれ

icsFiles/afieldfile/2008/12/26/1217067_001.pdf

かの段階で人の意思を入れることができるような意思決定手法にこれらがコンピュータよって決定される際はなおさらであを考えてきた。

る。なぜならばコンピュータでは一定のアルゴリズムによってば学習効果があったと言えるだろう。
下表は 2004 年度，2005 年度の KCGI の学生（Ａ）と他の[2] 社団法人関西経済同友会，“社会が求める大学の人材輩出戦略”P.3，
2009.7

今回は意思決定の最終段階において２つの結果を出し，人が最適解が決定されており，決まった意思決定方法でしか解決策

学生（Ｂ）との 4 科目についての入口出口テストの結果である。

http://www.kansaidoyukai.or.jp/Portals/0/2009/teigen/090727

二者択一によって最終的な判断を行うという手法を提案する。

の選定を行ってくれないからである。前述のパソコン購入の例

ここでｐとは「ＡとＢとの差異がないという仮説の成り立つ確

daigakukaikakuteigen.pdf

これによって最終的に人の意見が入るだけでなく，２度の意思を続けると，例えば金額の安さをもって検索などを行っても，決定機会を設けることによってより最適な意思決定を，また現新しさや他の機能，個人の好みなどは考慮してくれない。２つ実にマッチした意思決定を行うことができるのではないかと考目，３つ目の検索条件を加えても，何かしっくりとこない検索える。この手法を２段階意思決定と名付け，既存の手法とミッ結果しか出てこなかったという経験を持っている人も少なくな

クスし，最後に実例により検証を行う。

いであろう。結局のところコンピュータに詳しそうな知人に聞率」である。ＡとＢとが全く同じ値ならｐ値は１であり，差異が大きいほどｐ値は小さい。A の平均点が入口時より出口時の方で上がっているのは当然であって，それより重要なのはｐ値が下っていることである。すなわち両年度とも 4 科目ともに「学[3] A.D.アクゼル，J.ソウンデルバンディアン著，鈴木一功監訳『ビジネス統計学』ダイヤモンド社，2007[4] 葛城浩一／広島大学高等教育研究開発センター(編集)，“アウトカム
指標のあり方を考える”，Vol.41, 2010.3

習前に両者の差異はほとんど認められなかったが，学習後にはいて判断を行うといったことが多くなってしまう。

差異は増大した」。特に IT 関連知識・インターネット関連知識
において顕著に示された。

◆

２. 既存の一意な意思決定手法

付 記：この K C G I におけるラーニング・アウトカムの 測 定

ではなぜこのように，せっかくコンピュータを利用して一見便利なように結果を出しても，人が満足できるような結果が出に つ い て は，2012 年 8 月， 近 畿 大 学 理 工 学 部 情 報 学 科

人は普段から多くの物事を考えながら生活をしている。ものないのであろうか。大きな原因は２つある。まず１つに，個人の 第 1 回 外 部 評 価 委 員 会 に お い て 説 明・ 報 告 を 行 っ た。

を買う際にどの商品が良いか，何かを行う際にはどの方法が最によって条件があまりにも異なりすぎるといったことが挙げら

良かを熟慮するような場面には，日々何度となく遭遇している。

れる。前述のコンピュータの購入を例にすると，ある者は処理

このような「意思決定」を行う際，人間は多く存在する選択肢

速度を重視し，ある者はデザインを，また別の者は価格をといの中から，最適であると考えられるものを選択して行動していうように，人それぞれの条件や環境が異なりすぎる。コンピュる。ところがその選択肢は，単純に比較をするにはあまりにもータによって得られる結果は，一般的にある程度万人に納得が多い場合がある。例えば身近な例として新しいパソコンを買おいくような結果が出るようになっているが，意思決定者の側でうとする場合を考えよう。電気店に行くと多種多様なパソコン

はそれは時と場合により異なってくる。そのため出された結果が並んでおり，いったいどれを買ってよいのか一般人は当然のに対しての満足度は，必ずしも高いものが得られるとは限らなことながら，パソコンに詳しい者でも目移りをしてしまい決めい。２つ目には，コンピュータの結果導出アルゴリズムが単調られない。お金のない学生ならワープロ・表計算ソフト等が内であるということがある。
コンピュータは計算部門には強いが，蔵された安価な一体型のパソコンを選択するであろうし，新幹

基本的にコンピュータ自身で臨機応変に考えて行動を起こすこ線などの移動中に作業をしたいビジネスマンなら，耐久性に優とはできない。
あらかじめ入力されたプログラムに記述された，

れた小型のノートパソコンを，グラフィックデザイナーなどは

いわゆる「決まり切った方法」でしか処理を行ってくれない。

その機能に特化したものをチョイスするであろう。あまりにもプログラムは書かれている通りにひとつひとつ処理を行ってい

多くの選択肢があり，選ぶ基準すら決まっていない者にとってくため，そのプログラムのアルゴリズムによって多くの部分がは，いきなりの意思決定という作業は至難の業である。さらに決定してしまうということが多い。したがって例外的処理に対

そのように意思決定に迷っている際に，「特価セール」，「いましては極めて弱く，与えられた作業に対して，おおよそ同じよ

売れています！」，「限定○○個」といった広告や販売戦略，まうな結果が導出される場合が極めて多くなってしまう。

長谷川 明
Hasegawa Akira

京都情報大学院大学 准教授。SAP 認
定ソリューションアーキテクト。京都大学工学部卒。元日本 IBM 株式会
社主任・I T スペシャリスト。

作花一志

Sakka Kazuyuki

経歴はアキューム102Pに掲載。

4

小林 正樹

ックをして反省をすることも叶わない。反省ができないためにには現在のスタンダードになっているものも少なくない。しかるわけだ。しかしながら点数は上がって当然で，こんな作業をするまでもないように見える。そこで，対象学生以外の他の学

愛知文教大学 人文学部 人文学科

た店員のお薦めや口車に乗じて購入してしまうことも多い。果しかし根本的な問題として，前述のとおり，多くの選択肢がたしてそれが本当に正しい意思決定であったかということは，提示された場合に，人間は正しく選択をすることができない，

5すなわち正しい意思決定を行うことができない。そこでこれらる。したがってこの前提条件としてのいわゆる「二者」をコンる２つの問題は，以前よりそのバランスが難しいとされてきてかった忙しいビジネスマンは夜行での移動になる等，乗換案内の問題を解決する１手法として，２段階の意思決定手法を導入

ピュータによって導出させることにより，多くの選択肢の中かいる部分である。

などの検索によって一意に出された検索結果だけでは，個々人する。

ら質の高い２つの選択肢が提示され，さらにその先に人が環境

本提案の２段階意思決定では，この点をカバーする。第一段の判断を加味して二者択一を行うことにより正確な意思決定が階の意思決定部分ではコンピュータに任せ，最終の２つの選択行えるものと考える。すなわち現在よりも質の高い意思決定が肢の導出までを行うことにより，精細さと確実さを出し，またたとえばある日の午前 10 時に東京ディズニーランドを出発可能になると言えよう。この直観による比較の性質を利用すれ時間を短縮する。そしてさらに第２段階においてその出された

し，大阪のユニバーサルスタジオジャパンへ移動する経路を考◆6

３. 提案する２段階意思決定手法には満足な答えが得られない場合が多い。これは前述のとおり，
個人の環境や条件があまりにも異なりすぎるからである。

前章で問題点となった部分をカバーすべく，本論文では２段

ば，人は単にコンピュータが出した結果に依拠するだけではな

選択肢に対して，人が二者択一というもっとも単純な一対比較

えてみる。意思決定のために使用したウェブサイトは，乗換案

階の意思決定方法を提案する。まず第１段階として，コンピュ

く，最終の意思決定段階において，自らの考えを意思決定の過の手法を用いることにより，最終的な人間の判断において，も内業務に関するソフト販売や web コンテンツ販売等で収益をータによって膨大なデータを処理し，多くの選択肢の中から２程に導入することが可能となり，より現実的な意思決定につな

っとも簡単な方法で意思決定を行うことが可能となり，トータ

上げる NAVITIME 社のページとする。出発地は東京ディズニ

つの選択肢まで選抜を行い，人に提示を行う。次に第２段階とがるものと考えられる。

ルな意思決定の期間においても，その時間は短いものとなる。

ーランド，到着地はユニバーサルシティ駅とし，経由地は設定

して，人間の手によって二者択一によって最終的な意思決定の

つぎに，コンピュータで導出した結果に対して人の考えを取もしもコンピュータによって１つの選択肢しか提示されず，そせず，他の検索条件等は基本のままとした。出力された上位２判断を下す。これによって，コンピュータ処理によって消されり入れることについて考える。そもそもコンピュータで出したの結果に意思決定者が満足できなかった場合には，また最初か位の検索結果を表 4-1 に挙げる。

る人間性，すなわち人間の考えを反映できない欠点をカバーさ最適解というのは，現状に対して本来ベストな方法であるはず

ら見直しを行うなどの手間が発生し，結局のところ総時間がかせる。

である。しかし前述の通り，実際にはあまりに環境が多様化しかってしまうばかりか，次の回においても満足な結果が得られ第１段階においては，従前の方法によって問題解決の処理をている状況での意思決定場面が多いために，どのような場合にる保証はない。

行う。ただ従来ではコンピュータが最適であると判定を行った

おいても一概に同じ結果が最適解であるとは言い難い。たとえこのように，提案する二者択一を意識した意思決定手法は，結果だけを最適解であるとして結果を出していたが，そうではば夕食をどこかで食べようとする場合に，何を食べるか意思決

人間の気持ちを現状よりも反映させることができるだけでななく，第１位，第２位の２つの結果を提示する。同時に２つの定を行う場合を考える。金額やカロリー，好き嫌いの好みなど

く，意思決定の質とスピードの両面において，従前の方法より結果を導出することが難しいと一般的には考えられるかもしれを加味して入力を行えばコンピュータが判断し，ハンバーグ定も優れたものになると思われる。ただし問題点がないわけではないが，そもそもコンピュータに入力されたアルゴリズムの中食を食べるのが最適であると結果が出たとする。ところが本人ない。前述のとおり第１候補，第２候補を既存のシステムによでは，さまざまな条件を加味してそれをウエイト付けなどの操はその日の昼にハンバーガーを食べたかもしれないし，週末にり導出しているが，その１位と２位の結果には当然その順位の作を行い，最終的に得点化をして，その点数が最も良いものを有名なハンバーグレストランに行く約束があるかもしれない。

間に差異が存在する。ところがその２つの候補を単純に一対比最適解として提示を行っている。そのため，最適解以外のすべ

また牛肉産地偽装のニュースがあった直後かもしれないし，お較をしてしまうことは，それらを同等に扱う，すなわち１：１ての結果は抹消されてしまう。その消された結果のうち，第２

昼のテレビでハンバーグ特集があったためにレストランに長蛇の単純同等比較によってあらためて最初から比較を行いなおし番目として出された結果を同時に出力させるように変更するだの列ができているかもしれない。コンピュータの側では，そこていることとなる。これでは順位を出した意味がないかもしれ

けでよく，新たにアルゴリズム自体を大幅に変更したり，そもまで判断をすることは不可能である。そこで第２の候補，たとないと考えることもできる。しかし最終的な判断を下す意思決

そもの考え方を変えたりする必要もないため，現状から容易にえば海老フライ定食をあらかじめ候補として提示するようにし定者は，どちらが１位の選択肢，２位の選択肢であるかの情報

変更が可能である。コンピュータで迅速に処理を行うという長ておけば，それを利用者の側で選択することが可能となる。実は分かっているのであるから，あくまで参考としてその情報を所を生かすため，この点については問題は生まれないであろう。

際問題としては，ここまで個人の希望などを網羅することはほ利用しつつ，一対比較によって最終判断を行えばよい。最初か

これは現在でも，ナビゲーションシステム等において，我々にぼ不可能であるため，ある程度の入力段階での条件に関して優ら大きな差異の付いた１位，２位であれば，最終の意思決定を

複数の候補ルートを示してくれることにより実現している。他

先順位をつけた状態から，２つの候補を出すことによって，最行う段階においても人は自ずからその２位の候補を選択するこの手法においても実現は容易であろうと推察する。

終判断は二者択一により人が行うという手法を用いることによとはないであろう。では具体例を出してこの問題を検証してみ第２段階においては，コンピュータによって提示された２つって，外的条件をすべて最初に入れて考慮する必要がなくなるたい。

の選択肢の中から，人が最終判断を下す。案件があるときに多利点も得られ，
さらに意思決定のスピードアップも可能となる。

くの選択肢を自分で考え，それをさまざまな要因から分析・計意思決定のスピードは，意思決定自体にとっても大きな問題で算を行い，どの方法にするかを意思決定するのは非常に困難をある。どれほどクオリティーの高い意思決定を行うことができ極める。ところが最終的に２つに絞られた選択肢があれば，人たとしても，あまりに時間がかかりすぎるようだとそれは現実

提案する２段階意思決定手法の例として，交通乗換案内のシはその２つを比較検討するだけでよい。いわゆる一対比較であ問題として実用に堪えない。極端な例ではあるが野球でバッタ

ステムを例に挙げる。たとえば東京ディズニーランドから大阪る。一対比較は，人間の意思決定の中でもっとも単純な方法でーがピッチャーの投球した球を打つ場合，ボールはピッチャー

ユニバーサルスタジオへ行くという場合を考えよう。車，バス，ある。○か×，表か裏，右か左など，日常においても我々がよからホームプレートまで１秒もかからない場合が多い。そのよ

新幹線，ＪＲ在来線，私鉄，飛行機等あらゆる交通手段をひとく出くわす二者択一という判断である。何も考えなくても確率

うな場合にひとつひとつピッチャーの得意な球種やその場でのつだけでなくそれらを組み合わせて用いることにより，最終的が 50%で成功するとも言えるが，実際問題では「どれも選択

コンディション，癖，周囲の風向き，カウントといった情報をに人間が行動する１つの移動方法が決定される。もちろんそのしない」もしくは「両方選択する」という場合も考えられるの頭の中でインプットして計算していても到底間に合わない。多際には時間や金銭的な制約，他の人との調和や天候など，膨大で，必ずしも 50％ではないことは理解しておかねばならない。

くの場合，時間をかけてコンピュータに入力して計算処理を行な環境条件のもとでの意思決定行動が必要となる。一般的に人

しかし難解な問題に直面した場合，二者択一というのは非常にえる状況ではあるが，特にビジネスの場においてなどでは，そは，ある条件を優先的に意思決定を行うことが通常である。上役立つ。二者択一の方法論として，サーストンの一対比較評価

れでは一瞬のチャンスを逃してしまうことになる。逆に本能的記の例で考えると，例えば大学生で金銭的に余裕がないとなる法やシェッフェの一対比較評価法が有名である。これらの有用に直感で意思決定を行うと，何が間違いであるのか反省すること格安のバスツアーになるであろうし，セカンドライフを楽し

性は既に証明されており，直感で「なんとなく」判断したものとが不可能であるために，次への修正を行うことができない。

む夫婦であれば新幹線のグリーン車や飛行機のファーストクラ

でも，それがある程度正しい意思決定であることが分かっていこういった意思決定における「質」と「速さ」という，相反す

スを利用することが多いであろう。また休暇が２日しか取れな◆■表 4-1：東京ディズニーランドからユニバーサルスタジオ
ジャパンへの移動経路検索例
出発地：東京ディズニーランド 到着地：ユニバーサルシティ
2012 年 11 月 4 日 10 時 00 分出発の場合

４. 実例検証※利用サイト：NAVITIME

http://www.navitime.co.jp/（2012 年 11 月 4 日現在）

7

すなわち正しい意思決定を行うことができない。そこでこれらる。したがってこの前提条件としてのいわゆる「二者」をコンる２つの問題は，以前よりそのバランスが難しいとされてきてかった忙しいビジネスマンは夜行での移動になる等，乗換案内の問題を解決する１手法として，２段階の意思決定手法を導入

ピュータによって導出させることにより，多くの選択肢の中かいる部分である。

などの検索によって一意に出された検索結果だけでは，個々人する。

ら質の高い２つの選択肢が提示され，さらにその先に人が環境

本提案の２段階意思決定では，この点をカバーする。第一段の判断を加味して二者択一を行うことにより正確な意思決定が階の意思決定部分ではコンピュータに任せ，最終の２つの選択行えるものと考える。すなわち現在よりも質の高い意思決定が肢の導出までを行うことにより，精細さと確実さを出し，またたとえばある日の午前 10 時に東京ディズニーランドを出発可能になると言えよう。この直観による比較の性質を利用すれ時間を短縮する。そしてさらに第２段階においてその出された

し，大阪のユニバーサルスタジオジャパンへ移動する経路を考◆6

３. 提案する２段階意思決定手法には満足な答えが得られない場合が多い。これは前述のとおり，
個人の環境や条件があまりにも異なりすぎるからである。

前章で問題点となった部分をカバーすべく，本論文では２段

ば，人は単にコンピュータが出した結果に依拠するだけではな

選択肢に対して，人が二者択一というもっとも単純な一対比較

えてみる。意思決定のために使用したウェブサイトは，乗換案

階の意思決定方法を提案する。まず第１段階として，コンピュ

く，最終の意思決定段階において，自らの考えを意思決定の過の手法を用いることにより，最終的な人間の判断において，も内業務に関するソフト販売や web コンテンツ販売等で収益をータによって膨大なデータを処理し，多くの選択肢の中から２程に導入することが可能となり，より現実的な意思決定につな

っとも簡単な方法で意思決定を行うことが可能となり，トータ

上げる NAVITIME 社のページとする。出発地は東京ディズニ

つの選択肢まで選抜を行い，人に提示を行う。次に第２段階とがるものと考えられる。

ルな意思決定の期間においても，その時間は短いものとなる。

ーランド，到着地はユニバーサルシティ駅とし，経由地は設定

して，人間の手によって二者択一によって最終的な意思決定の

つぎに，コンピュータで導出した結果に対して人の考えを取もしもコンピュータによって１つの選択肢しか提示されず，そせず，他の検索条件等は基本のままとした。出力された上位２判断を下す。これによって，コンピュータ処理によって消されり入れることについて考える。そもそもコンピュータで出したの結果に意思決定者が満足できなかった場合には，また最初か位の検索結果を表 4-1 に挙げる。

る人間性，すなわち人間の考えを反映できない欠点をカバーさ最適解というのは，現状に対して本来ベストな方法であるはず

ら見直しを行うなどの手間が発生し，結局のところ総時間がかせる。

である。しかし前述の通り，実際にはあまりに環境が多様化しかってしまうばかりか，次の回においても満足な結果が得られ第１段階においては，従前の方法によって問題解決の処理をている状況での意思決定場面が多いために，どのような場合にる保証はない。

行う。ただ従来ではコンピュータが最適であると判定を行った

おいても一概に同じ結果が最適解であるとは言い難い。たとえこのように，提案する二者択一を意識した意思決定手法は，結果だけを最適解であるとして結果を出していたが，そうではば夕食をどこかで食べようとする場合に，何を食べるか意思決

人間の気持ちを現状よりも反映させることができるだけでななく，第１位，第２位の２つの結果を提示する。同時に２つの定を行う場合を考える。金額やカロリー，好き嫌いの好みなど

く，意思決定の質とスピードの両面において，従前の方法より結果を導出することが難しいと一般的には考えられるかもしれを加味して入力を行えばコンピュータが判断し，ハンバーグ定も優れたものになると思われる。ただし問題点がないわけではないが，そもそもコンピュータに入力されたアルゴリズムの中食を食べるのが最適であると結果が出たとする。ところが本人ない。前述のとおり第１候補，第２候補を既存のシステムによでは，さまざまな条件を加味してそれをウエイト付けなどの操はその日の昼にハンバーガーを食べたかもしれないし，週末にり導出しているが，その１位と２位の結果には当然その順位の作を行い，最終的に得点化をして，その点数が最も良いものを有名なハンバーグレストランに行く約束があるかもしれない。

間に差異が存在する。ところがその２つの候補を単純に一対比最適解として提示を行っている。そのため，最適解以外のすべ

また牛肉産地偽装のニュースがあった直後かもしれないし，お較をしてしまうことは，それらを同等に扱う，すなわち１：１ての結果は抹消されてしまう。その消された結果のうち，第２

昼のテレビでハンバーグ特集があったためにレストランに長蛇の単純同等比較によってあらためて最初から比較を行いなおし番目として出された結果を同時に出力させるように変更するだの列ができているかもしれない。コンピュータの側では，そこていることとなる。これでは順位を出した意味がないかもしれ

けでよく，新たにアルゴリズム自体を大幅に変更したり，そもまで判断をすることは不可能である。そこで第２の候補，たとないと考えることもできる。しかし最終的な判断を下す意思決

そもの考え方を変えたりする必要もないため，現状から容易にえば海老フライ定食をあらかじめ候補として提示するようにし定者は，どちらが１位の選択肢，２位の選択肢であるかの情報

変更が可能である。コンピュータで迅速に処理を行うという長ておけば，それを利用者の側で選択することが可能となる。実は分かっているのであるから，あくまで参考としてその情報を所を生かすため，この点については問題は生まれないであろう。

際問題としては，ここまで個人の希望などを網羅することはほ利用しつつ，一対比較によって最終判断を行えばよい。最初か

これは現在でも，ナビゲーションシステム等において，我々にぼ不可能であるため，ある程度の入力段階での条件に関して優ら大きな差異の付いた１位，２位であれば，最終の意思決定を

複数の候補ルートを示してくれることにより実現している。他

先順位をつけた状態から，２つの候補を出すことによって，最行う段階においても人は自ずからその２位の候補を選択するこの手法においても実現は容易であろうと推察する。

終判断は二者択一により人が行うという手法を用いることによとはないであろう。では具体例を出してこの問題を検証してみ第２段階においては，コンピュータによって提示された２つって，外的条件をすべて最初に入れて考慮する必要がなくなるたい。

の選択肢の中から，人が最終判断を下す。案件があるときに多利点も得られ，
さらに意思決定のスピードアップも可能となる。

くの選択肢を自分で考え，それをさまざまな要因から分析・計意思決定のスピードは，意思決定自体にとっても大きな問題で算を行い，どの方法にするかを意思決定するのは非常に困難をある。どれほどクオリティーの高い意思決定を行うことができ極める。ところが最終的に２つに絞られた選択肢があれば，人たとしても，あまりに時間がかかりすぎるようだとそれは現実

提案する２段階意思決定手法の例として，交通乗換案内のシはその２つを比較検討するだけでよい。いわゆる一対比較であ問題として実用に堪えない。極端な例ではあるが野球でバッタ

ステムを例に挙げる。たとえば東京ディズニーランドから大阪る。一対比較は，人間の意思決定の中でもっとも単純な方法でーがピッチャーの投球した球を打つ場合，ボールはピッチャー

ユニバーサルスタジオへ行くという場合を考えよう。車，バス，ある。○か×，表か裏，右か左など，日常においても我々がよからホームプレートまで１秒もかからない場合が多い。そのよ

新幹線，ＪＲ在来線，私鉄，飛行機等あらゆる交通手段をひとく出くわす二者択一という判断である。何も考えなくても確率

うな場合にひとつひとつピッチャーの得意な球種やその場でのつだけでなくそれらを組み合わせて用いることにより，最終的が 50%で成功するとも言えるが，実際問題では「どれも選択

コンディション，癖，周囲の風向き，カウントといった情報をに人間が行動する１つの移動方法が決定される。もちろんそのしない」もしくは「両方選択する」という場合も考えられるの頭の中でインプットして計算していても到底間に合わない。多際には時間や金銭的な制約，他の人との調和や天候など，膨大で，必ずしも 50％ではないことは理解しておかねばならない。

くの場合，時間をかけてコンピュータに入力して計算処理を行な環境条件のもとでの意思決定行動が必要となる。一般的に人

しかし難解な問題に直面した場合，二者択一というのは非常にえる状況ではあるが，特にビジネスの場においてなどでは，そは，ある条件を優先的に意思決定を行うことが通常である。上役立つ。二者択一の方法論として，サーストンの一対比較評価

れでは一瞬のチャンスを逃してしまうことになる。逆に本能的記の例で考えると，例えば大学生で金銭的に余裕がないとなる法やシェッフェの一対比較評価法が有名である。これらの有用に直感で意思決定を行うと，何が間違いであるのか反省すること格安のバスツアーになるであろうし，セカンドライフを楽し

性は既に証明されており，直感で「なんとなく」判断したものとが不可能であるために，次への修正を行うことができない。

む夫婦であれば新幹線のグリーン車や飛行機のファーストクラ

でも，それがある程度正しい意思決定であることが分かっていこういった意思決定における「質」と「速さ」という，相反す

スを利用することが多いであろう。また休暇が２日しか取れな◆■表 4-1：東京ディズニーランドからユニバーサルスタジオ
ジャパンへの移動経路検索例
出発地：東京ディズニーランド 到着地：ユニバーサルシティ
2012 年 11 月 4 日 10 時 00 分出発の場合

４. 実例検証※利用サイト：NAVITIME

http://www.navitime.co.jp/（2012 年 11 月 4 日現在）

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最近では無料ウェブサイトであっても詳細に検索結果が出されるようになっており，大変便利である。このように上位２位

現実に即した，そしてなによりも使いやすい意思決定支援シス

I T産業の地域分布に対する考察

テムの構築を目指したい。

に検索された経路を選択肢として提示を行うことにより，意思末筆になったが，本テーマを与えてくれた榎原正貴氏に感謝

決定者は，この場合であれば新幹線を選択するか，それとも航する。人間の感情面から，選択肢を絞った意思決定手法を提案

空機を選択するかという「一対比較」を行い，意思決定がしやした氏の先行研究には，多大なる功績があると感ずる。

京都情報大学院大学 応用情報技術研究科

奥田 茂人

すくなる。飛行機が苦手であるという人や乗り換え回数が少な
いほうがよい人にとっては新幹線のほうが確実であろうし，逆に長時間同じ場所に座っているのが嫌な人や航空会社のマイレージサービスに加入している人などは航空機を利用するであろう。他に候補として，第３候補以降に新幹線を使わずに在来線の利用での移動経路や遠回りの経路などが提示されたが，実際問題としてそういった方法を選ぶ者は少なく，主問題としてた
とえば本事例でいえば新幹線か飛行機かという二者択一の経路を意思決定者に提示するだけで，利用者は素早く，そして簡単に経路を選択することができる。また初めから条件指定などでたとえば飛行機の利用をしない設定にしたとしても，新幹線の乗車列車を選択する場合や，新幹線以外の交通機関を利用する
方法を選択することが可能であると思われる。また今回の例では，新幹線以外の部分においてバスを利用する案も提示された。
移動の際に荷物が多い時や疲れているために出来る限り乗換回数を少なくしたり，徒歩での移動距離を短くしたい場合などには，そういった候補を選択するであろう。このように検索結果【参考文献】[1] 小林正樹，「二者択一を意識した意思決定手法の提案」，“愛知文教大学比較文化研究”，第10号，pp.17-28，2010[2]榎原正貴，「二者択一を用いる意思決定支援システムの構築 ― 購買を例に」，愛知文教大学卒業論文，pp.1-11，2010[3]君山由良，『一対比較法のモデル』，
データ分析研究所，2009[4]John S. Hammond，Howard Raiffa，Ralph L. Keeney，『意思決定ア
プローチ「分析と決断」』，
ダイヤモンド社，1999[5]中谷内一也，「意思決定過程の後半段階における二者択一
選択への志向性」，“The Japanese Journal of Psychology”，
Vol. 62，No. 2，pp.114-118，1991[6]佐藤信，『統計的官能検査法』，
日科技連，1985[7]ウェブサイト：NAVITIME乗換案内(http://www.navitime.co.jp/：2012年11月4日現在)

を複数準備して人に提示することにより，その人の状況によって最終的な意思決定が異なり，より満足した意思決定がなされるものとなるであろう。

小林 正樹

KOBAYASHI Masaki

愛知文教大学人文学部准教授。

◆

５. まとめおよび今後の方針
本稿では一対比較の有効性に着目し，コンピュータを利用することで，あまりに多くの選択肢の中からいきなり１つの選択
肢に意思決定を行うのではなく，一旦２つの選択肢を抽出した
のちに，その２つの選択肢の二者択一によって，最適な意思決定を行う方法を提案した。即決をするのではなくあえてワンクッションを置くことによって，冷静な状況の下でより正しい意
思決定ができること，また第１段階で論理性を持たせることが可能な上に最終判断の場において，人の感情が入った「人間味」

そして，IPA の 2012 年春期試験の受験終了直後に，私はて IPA の統計情報を用いて各地域の IT 産業の動向について分

IPA の公式ウェブサイトで公開されている試験の応募者数や析している。次に，本学大学院に関連する地域の傾向について

合格者数の統計情報をふとしたきっかけで眺めることになる。

論述している。また，各地域がどのように関連しているのかを2011 年度に受験したときは気にすることもなかった情報だ

統計的手法を用いて分析している。第 2 章 では第 1 章 を踏まが，大学院修了後のことをそろそろ考え始めていた当時，IPA

えた上で，各地域の関連性を移出入額と移出入率の面から分析の資格をどう活かせばいいのかを考えなければならなかった私しており，その上で各地域の IT 産業の動向を考察している。

にとっては無視できない情報となっていた。

序章

状の IT 産業の動向を分析することにした。

1. 用語について

第1章

そこで私は，ビジネス統計学で学んだ統計分析を活用して現政府発表の統計情報が示す IT 産業の現状

本論文において，「IPA」という言葉を用いた場合は「情報処理推進機構」を指し，「本学大学院」という言葉を用いた場合◆

1.1. 統計情報から浮かび上がる IT 産業の動向

は「京都情報大学院大学」を指す。また，「首都圏」という言葉を用いた場合は 1 都 3 県（東京都，神奈川県，千葉県，埼玉県）

21 世紀に入って既に 10 年以上が経過しているが，どのよを指し，「近畿」という言葉を用いた場合は 2 府 5 県（京都府，

うな業界であっても IT が何らかの形で活用されているのが当

大阪府，兵庫県，和歌山県，奈良県，滋賀県，三重県）を指す。

たり前となっている。そのような現代社会においては，これら
IT の機器やサービスを提供する IT 関連企業や IT 従業者は重要

2. 研究の構成な存在だ。そして，これらの IT 関連企業に就職したり IT 従業

本論文の構成であるが，まず第 1 章 で，総務省と経済産業省，者となるにはその動向を知る必要がある。まずは各団体が公表

そして IPA の統計情報を用いて，各地域の IT 産業の現状につしている統計情報を基に，日本の IT 産業の動向について述べ

いて述べる。また，統計的手法を用いて，各地域の IT 産業のてみる。

関連性を分析する。第 2 章 では第 1 章 を踏まえた上で，本学大学院に関連する地域の IT 産業の動向を考察する。

3. 研究の背景～就職難が当たり前の時代～

1.1.1. 総務省の統計情報から見える労働人口の動向
1990 年にバブル経済が崩壊したのを境に日本は長い不況へ

1990 年にバブル経済が崩壊して以降，就職活動は年々厳し突入することになるが，これは同時に，1990 年代を境に高度くなるばかりである。1990 年代後半や 2000 年代半ばのよう成長期から低成長期へ移行したことを意味している。特に 21に一時的な好景気はあったものの，その後 IT バブルの崩壊や世紀以降は成熟社会と呼ばれるようになり，もはや以前のようリーマンショックで就職氷河期や超就職氷河期に襲われた日本

な高成長は望めない。

をもった意思決定手法を提案できたのではないかと考える。この雇用情勢は更に厳しさを増している。しかし，一口に日本のでは，そのような状況にあって，日本を支える労働力人口

れにより利用者は素早く，かつ簡単に最終的な意思決定を行う

雇用情勢は厳しいといっても，具体的にどの地域のどの業種がはどのように変化しているのだろうか。表 1 は，総務省の労ことが可能となり，意思決定に要するスピードが短縮されるだ

どのように変化しているのかということを知っている人は意外

働力調査参考資料「第 2 表

けでなく，意思決定の質も保証され，また人間の感情も取り入と少ない。

著者が作成した，2001 年と 2011 年における主な都道府県のれられる統合的な意思決定支援システムへの布石になるのではないかと考える。

8

龍谷大学経営学部非常勤講師。
元・大阪大学アシスタント，
愛媛大学・大阪国際大学非常勤講師，京都コン
ピュータ学院講師。
大阪国際大学経営情報学士，大阪大学大学院経済学研究科修士課程修了，大阪国際大学大学院経営情報学研究科博士課程修了，修士（経済学），
博士（経営情報学）。
主な研究分野は意思決定論，鉄道システム分析，I T 教育法。
社会情報学会，OR 学会，経営情報学会，ＡＩＳ会員。

＜要旨＞本研究では，第 1 章 で，総務省と経済産業省，そし都道府県別労働力人口」[1] から

私は 2009 年 9 月に失業した。それ以来大学院に入学する

労働力人口の推移である。また表 2 は，同じく地域別の労働までの約 1 年半の間はずっと再就職をするための活動を続け

力人口の推移である。尚，2011 年における岩手県，宮城県，

今後はどのような分野に応用が可能か考えていきたい。またていたが，数十社応募して採用されたことは一度もなかった。

福島県のデータは東日本大震災により集計されていないため，導出された結果に対して，既存の手法との比較も行いたい。選

また，社会人経験者の大学院生は，失業者と同様に中途採用枠

2010 年のデータを使用している。

択肢がよく似たものしか得られない場合や，二者択一が不可能

で就職活動をしなければならない。よって，単に大学院で学ぶ

日本全体の労働力人口はこの 10 年間で約 176 万人減少しな場合もあろう。また今回は第２段階の意思決定手法として，だけでは不充分と感じた私は，大学院の入学前後から IPA の資ている。しかしそのような中にあって，例外的に労働力人口が二者択一，すなわち一対比較を取り入れたが，三者択一では不格を得るために勉強を開始する。一方で，2011 年後期にビジ増加している都道府県が存在する。それは東京都（62.5 万人），

可能なのか，これは意思決定の心理学的な側面のほうが大きい。

ネス統計学を受講したことをきっかけに，それまで無関心であ神奈川県（5.5 万人），愛知県（3.3 万人），滋賀県（0.9 万人），

人間の判断の限界を探るとともに，より人間味の出せる，かつった統計というものに興味を持ち始めた。

沖縄県（3.6 万人）の 1 都 4 県だ。その中でも東京都の増加が9