柔軟な意思決定

観察（Observe）、情勢判断（Orient）、意思決定（Decide）、行動（Act）の4段階で迅速な意思決定を行うフレームワーク。PDCAよりも変化の激しい状況での素早い対応に適している。

条件分岐をツリー状に表現し、各選択肢の結果や確率を視覚的に示す意思決定支援手法。複数の選択肢から最適な判断を行う場合や、データ分類の機械学習アルゴリズムとしても使われる。

複数の専門家に対してアンケートを繰り返し行い、意見を収束させていく予測手法。各回のアンケート結果を集約してフィードバックし、匿名性を保ちながら合意形成を図る。

人間の判断や意思決定において、経験や先入観によって生じる系統的な思考の偏り。確証バイアス、アンカリング効果、バンドワゴン効果などの種類があり、合理的な判断を妨げる要因となる。

データの特徴量や条件に基づいて分岐を木構造で表現し、分類・回帰・意思決定を行う手法。結果の解釈が容易で可視化しやすい。機械学習ではランダムフォレストの基礎となり、意思決定分析では期待値やリスクの評価に用いられる。

複数の意思決定者（プレイヤー）が互いの行動を予想しながら、自分の利益が最大になる行動を選ぶ状況を数理的に分析する理論。ゼロ和2人ゲームでのマクシミン原理（最悪の場合の利得を最大にする）や、囚人のジレンマなどが代表例である。