ゲーム理論

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。

複数の意思決定主体が相互に影響を及ぼし合う状況での合理的な意思決定を分析する数学的理論。ナッシュ均衡、ゼロサムゲーム、囚人のジレンマ、マクシミン原理などの概念を含む。

複数の意思決定者（プレイヤ）が、互いの行動を予測しながら自分の利得が最大になる戦略を選ぶ状況を数学的に分析する理論。どのプレイヤも自分だけ戦略を変えても得をしない状態をナッシュ均衡といい、囚人のジレンマ、ゼロサムゲーム、マクシミン原理などの概念がある。価格競争や交渉の分析に使う。

勘や経験だけに頼らず、データに基づいて意思決定し、その結果を検証して改善する考え方と行動様式が、組織全体に根付いた状態。経営層の率先、データへのアクセスのしやすさ、データリテラシーの育成、データを根拠にした議論を評価する仕組みなどによって醸成される。

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。

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。