decision analysis（意思決定論）の理論とツール
以前は以下のページに書いてた、むしろそこのメインのテーマだったのだけど、話題が溢れすぎて別ページにした。
decision analysisの理論
意思決定理論の基本としてサクッと読めるのはこれらかな。
テキストは最初が一番よさげだけど頁数が膨大すぎて読み切れないww
decision analysisのツール
問題が小さいうちは紙と鉛筆（orパワポ）で、数式で、decision analysis自体は遂行できる。だけど、この種の手法の実行は問題や解法の可視化とセットで、ロジックをオープンにしながら議論することが重要だから、それをサポートしてくれるツールが大事。
なので、ここではdecision analysisを実装するツールをまとめる。
1つ目のツールはRのライブラリーであるRadiant。
もともとdecision analysisを目的に作られたものではなく、データアナリティクスをノーコード・ローコードで実施するためのツール。そこにdecision analysisも機能として入ってくるのは、私からすれば当然だが、日本のデータサイエンティストもどきで理解できる人は少ないかもww
使い方は以下を参照。日本語の文字コードで時々おかしなことが起きるが、実務上ちょっと見せるくらいだと十分に使える。
もう１つはOSSのSilverDecisions。詳細はSoftware for creating and analyzing decision trees.にある。誰もが使えるwebアプリで提供されている。情報の秘匿性を心配する人は公開されたコードで自前の環境に作ればいい（それならradiantでいい気もするが）。
問題が大きくなった時の扱いは
ビジネス構造をインフルエンスダイアグラムで記述して、システムダイナミクスにおける因果ループ図（Causal Loop Diagram）のように計算可能な定量モデルにして、モンテカルロシミュレーションで計算・可視化するのが合理的になる。
有償ツールはある
ベンチマークはしていたのは主に２つ。
Crystal Ballは、モンテカルロ計算を実装するExcelアドインみたいな存在で、ビジネスモデルの可視化はスプレッドシートで十分と思っているのだろう。同様のツールに@riskって製品もあった。これら「一部の専門家の作業を支援」するツールは「ロジックをオープンにしながら議論」することこそが正しさを担保するという僕の価値観とは違う。
インテグラートの方が価値観は近いが、より日本の経営企画部門の使い勝手に特化していった感はある。日本でビジネスにするにはそうするしかなかったんだよね、とは理解している。
シミュレーションというと製造業の各ドメインの大がかりな話ばかり取り上げられる。
それはそれで大事なのだけど、もっと複雑性が高くて、かつ重要な経営というものに対しても、ビジネスモデルの仮説に基づくシミュレーションとそこから得られるデータを活用して科学的にアプローチすべき、と思うんだけどなー。ちょっと前に話題の以下の書籍も、パーツとして優秀なAIをビジネスで生かす枠組みとしての意思決定論を語ってるだけなんすよ。
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