認知バイアス

人が物事を判断するときに生じる、思い込みや先入観による偏り。自分に都合のよい情報ばかり集める確証バイアスなどがあり、データの解釈や意思決定を誤らせる要因となる。

人が判断や意思決定を行う際に、経験則や先入観、周囲の状況などの影響で生じる思考の偏り。自分の考えを支持する情報ばかり集める確証バイアス、目立つ特徴に全体の評価が引きずられるハロー効果、多数派に同調するバンドワゴン効果、危険を過小評価する正常性バイアスなどがあり、データの解釈や分析の結論を誤らせる原因となる。

人間が判断や意思決定をするときに、経験則や先入観、直感によって生じる思考の偏り。自分の仮説に合う情報ばかり集める確証バイアス、最初に示された数値に引きずられるアンカリング、目立つ特徴に全体の評価が引きずられるハロー効果などがあり、データの解釈を誤らせる。

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。

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。

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。