システムデザインと意思決定システム

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The Science of the Artificialとハーバート・A・サイモン

The Science of the Artificial(邦題:システムの科学（1969年）は、ハーバート・A・サイモンによる学習科学と人工知能の分野に関する本であり、特に設計理論に影響を与えたものとなる。この本は、人工現象をどのように分類すべきかをテーマにしており、そのような現象が「科学」の領域に属するかどうかについて議論している。

筆者のハーバート・サイモン（Herbert A. Simon、1916年6月15日 – 2001年2月9日）は、アメリカの経済学者、政治学者、心理学者、社会学者、そして計算機科学者であり、さまざまな分野での先駆的な研究によって広く知られた人物となる。彼は特に意思決定理論、認知心理学、人工知能の研究で著名であり、これらの分野での業績により、1978年にノーベル経済学賞を受賞している。

また、彼の弟子であるアレン・ニューウェルは、”実用Common Lisp　読書メモ“でも述べている人工知能言語LISPを用いた「General Problem Solver：一般問題解決機」の開発を通して、手段目標分析の実装を行い、あらゆる知的行動が記号操作に還元されるという哲学的主張「物理記号システム仮説」を提唱しており、草創期の人工知能技術の発展に寄与した中心人物でもあった。

サイモンは以下のような業績を挙げ、1978年にノーベル経済学賞を受賞ししている。

限定合理性 (Bounded Rationality): 意思決定において人々が完全な合理性を持って行動するのではなく、情報や計算能力に限界があるため、「限定合理性」を持つと彼は主張し、現実の意思決定はしばしば最適解を求めるのではなく、満足解（satisficing）を選ぶことが多いと説明している。

意思決定理論: 組織内での意思決定プロセスを詳細に研究し、「経済人モデル」に対抗して「管理人モデル」を提唱し、管理者が限られた情報と資源の中で意思決定を行う際のプロセスを明らかにし、その中で認知的制約や組織のルールが重要な役割を果たすと示した。

人工知能 (AI): アレン・ニューウェルと共に人工知能の分野で初期の研究を行い、特に「シンボリックAI」に大きな貢献をし、彼らは、1950年代に初期のAIプログラムである「論理定理証明機（Logic Theorist）」を開発し、これが後のAI研究の基盤となった。

科学的発見の理論: 科学的発見のプロセスにおける認知的側面を研究し、科学者がどのようにして新しい理論や発見を行うかを説明するモデルを提案し、彼の研究は、発見や創造性における「発見法（heuristics）」の役割を強調した。

The Science of the Artificialについて

The Sciences of the Artificialは、自然科学と人工的なシステム（人間が設計し、作り出したもの）との違いを探求し、人工物の科学がどのように発展し、理解されるべきかを論じている。

以下にその要約について述べる。

1. 人工物の本質: サイモンは、人工物（人間が作り出したもの）は、設計者の意図と目的を反映しており、それが自然の世界とは異なる特性を持つことを説明し、人工物を理解するためには、それらがどのように設計され、どのような環境で機能するのかを考慮する必要があると強調している。

2. デザインと意思決定: デザインは「目標を達成するための手段を見つけるプロセス」として捉えられ、デザインが科学的探求と同様に厳密なものであるべきだと述べられている。デザインは不確実性の中での意思決定を含むプロセスであり、限られた情報やリソースを前提に行われる「限定合理性」の下で行われることとして強調されている。

3. 複雑系と階層性: 複雑なシステムはしばしば階層構造を持ち、これがシステムの理解や管理を可能にする鍵であると述べられている。本書では、複雑なシステムの設計者は、階層的にシステムを分割し、各部分を独立して設計し、それらを統合することで全体を制御することができると提案されている。

4. 人工知能とシミュレーション: 本書では、サイモンが人工知能（AI）の研究において行った業績が取り上げられ、特にシミュレーションやモデル化が人工物の理解にどのように役立つかが論じられている。彼は、人工物の科学においてシミュレーションが不可欠であり、複雑なシステムの挙動を理解するために重要な手段であると述べている。

5. 進化と適応: サイモンは、人工物が進化と適応の過程を通じて発展することができると述べている。彼は、人工物が設計されている環境に適応し、変化に応じて改良されることで、より効果的に機能するようになると説明している。

サイモンは、デザインが単なる美的追求ではなく、論理的で科学的なプロセスであることを強調している。この考え方は、デザイン、エンジニアリング、コンピュータサイエンスなどの分野において、人工物の理解と創造に対する新たな視点を提供しており、設計理論やシステム理論の発展に大きな影響を与え、人工的なシステムの科学的探求がどのように進むべきかを示した重要な作品とされている。

意思決定支援システム(Decision Support System、DSS)

以下に、サイモンが最も注力したシステムである意思決定支援システムについて述べる。

意思決定支援システム(Decision Support System、DSS)は、企業や組織が複雑な意思決定を行う際に、意思決定者をサポートするために設計されたコンピュータベースのシステムであり、データ分析、モデリング、シミュレーションなどの技術を活用して、意思決定者がより効果的な判断を下せるように支援するものとなる。

意思決定支援システムの特徴としては以下のようなものがある。

1. インタラクティブなシステム: DSSは、意思決定者がシステムと対話しながら、さまざまなシナリオを試し、異なる選択肢を比較検討できるように設計されている。これにより、意思決定者は状況に応じた最適な判断を導き出すことができる。

2. データの統合と分析: DSSは、多様なデータソースからの情報を統合し、意思決定のための分析を行う。このデータには、組織内の内部データ（売上データ、在庫データなど）や外部の市場データ、競合情報などが含まれる。

3. モデリング機能: DSSは、意思決定の過程をシミュレーションするためのモデルを提供する。これにより、異なる条件下でのシナリオを検証し、それぞれの選択肢がどのような結果をもたらすかを予測することができる。

4. 柔軟性と適応性: DSSは、さまざまな意思決定状況に対応できるように柔軟に設計されており、意思決定者のニーズに応じてカスタマイズが可能なものとなる。これにより、特定の業界やビジネスプロセスに特化した支援を提供することができる。

5. ユーザー中心の設計: DSSは、使いやすさと直感的なインターフェースを重視して設計されており、これにより、専門知識が少ないユーザーでもシステムを効果的に利用できるようになっている。

意思決定支援システムの構成要素としては以下のようなものがある。

1. データ管理コンポーネント: この部分は、意思決定に必要なデータを収集、保存、管理する役割を果たし、データベース、データウェアハウス、データマートなどが含まれる。

2. モデル管理コンポーネント: さまざまな意思決定モデルやアルゴリズムを管理し、意思決定プロセスをサポートし、これには、統計モデル、最適化モデル、シミュレーションモデルなどが含まれる。

3. ユーザーインターフェース: ユーザーがDSSにアクセスし、操作するためのインターフェースで、これには、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）、ダッシュボード、レポート生成ツールなどが含まれる。

4. 知識ベース: 特定の意思決定領域に関連する知識やルールを蓄積し、意思決定プロセスを支援するためのデータベースとなる。

DSSの種類としては以下のようなものがある。

1. データ駆動型DSS: 大量のデータを分析して意思決定をサポートし、データベース管理システムやオンライン分析処理（OLAP）ツールが使用されることが多い。例として、財務データの分析や顧客行動の分析などが挙げられる。

2. モデル駆動型DSS: モデルを利用して意思決定をサポートし、これは、最適化モデルやシミュレーションモデルを用いて、複雑な問題の解決を支援する。例として、物流の最適化や生産計画の立案などがある。

3. コミュニケーション駆動型DSS: チームやグループが共同で意思決定を行う際のコミュニケーションを支援する。グループウェアや協働ツールがこれに該当し、例として、会議支援システムやグループディスカッションツールがある。

4. 知識駆動型DSS: 専門知識を用いて特定の領域での意思決定を支援し、エキスパートシステムやルールベースシステムがこれに該当する。例として、医療診断支援システムや法的判断支援システムがある。

DSSの利点と課題としては以下のものがある。

利点:
– 効率性の向上: DSSは、迅速かつ効率的な意思決定を可能にし、複雑なデータを分析する時間を短縮する。
– 精度の向上: データに基づいた意思決定が可能になり、人的なバイアスを減少させる。
– 一貫性: 組織全体で一貫した意思決定基準を維持することができる。

課題:
– コスト: 高度なDSSの開発と維持にはコストがかかることがある。
– データ品質: DSSの結果は、入力データの品質に依存するため、不正確なデータは誤った意思決定を引き起こす可能性がある。
– 技術依存: システムの信頼性が高い反面、システム障害が発生した場合には大きな影響を受ける可能性がある。

意思決定支援システムは、データとテクノロジーを活用して複雑な意思決定をサポートする強力なツールであり、DSSは、データ分析やモデリング、シミュレーションなどの技術を駆使して、意思決定者が情報に基づいた判断を下せるように支援することができる。このツールは、さまざまな業界や分野で活用されており、組織の戦略的な意思決定プロセスにおいて重要な役割を果たしている。