デルファイ法

複数の専門家に対して匿名でアンケートを繰り返し行い、意見の収斂を図る予測手法。各回のフィードバックにより意見を修正させ、合意形成を目指す。技術予測や需要予測に用いられる。

複数の専門家に同じ質問のアンケートを匿名で繰り返し、毎回の集計結果を示して回答を見直してもらうことで、意見を収束させていく予測手法。対面の討議と違い、発言力の強い人や多数意見に引きずられにくい。技術予測や需要予測に用いる。

専門家から匿名でアンケートを繰り返し実施し、意見を収束させる手法。リスク特定やリスク分析において、専門家の合意を得るために用いる。匿名性により、特定の個人や権威の影響を排除できる利点がある。

複数の専門家に同じ質問を匿名で繰り返し行い、前回の回答の集計結果を示しながら意見を集約していく予測手法。他人の発言力や同調の影響を受けずに意見を出せ、回答を重ねるうちに見解が収束していく。技術動向や長期的な需要など、過去のデータだけでは予測が難しい事柄に使う。

複数の専門家に匿名でアンケートを行い、集計結果を各専門家に知らせて再び回答を求めることを繰り返して意見を収束させ、将来を予測する手法。対面の議論で起こりやすい、発言力の強い人や権威のある人の意見に引きずられる影響を避けられる。技術動向や長期的な需要の予測に使う。

意思決定の選択肢とその結果を樹形図で表現する分析手法。各分岐点に確率や期待値を設定することで、最適な意思決定の選択を支援する。

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。

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。

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。

結束の強い集団で、合意を保つことが優先されて異論が出にくくなり、その結果として不合理な意思決定がなされてしまう現象。心理学者のジャニスが提唱した。反対意見を述べる役割を置く、外部の意見を取り入れるなどの方法で防ぐ。