デシジョンツリー

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。

意思決定の選択肢と各選択肢の結果を確率とコストで表した樹形図を用いる分析手法。期待金額価値（EMV）を算出し、リスクを考慮した最適な意思決定を支援する。各分岐の確率と影響金額の積の合計で評価する。

意思決定の選択肢と、その後に起こりうる事象や結果を、分岐を重ねた樹形図で表したもの。各分岐に発生確率や損益を書き込んで期待値を比べ、最適な選択肢を選ぶ。要件定義では、条件の組合せと処理の対応を樹形図で表す手法として決定表と並べて使われる。

現実の事象やシステムをモデル化し、コンピュータ上で模擬的に再現して分析する手法。モンテカルロ法などを用いて、複雑な問題の結果予測やリスク評価を行う。

主に言語データを整理・分析するための7つの手法の総称。親和図法、連関図法、系統図法、マトリックス図法、アローダイアグラム、PDPC法、マトリックスデータ解析法で構成される。

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。

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。