「オペレーションズ・リサーチ」の授業にて

例えば今、あなたが車を新しく購入しようと思っていて、どの車にしようか迷っているとします。そんな時、最終的に選ぶ決め手となるものはなんでしょうか。

Aの車はデザインは好きだが、値段が高すぎる。
Bのほうは値段はちょうど良いし、デザインもまあまあだが、安全性という面で少し不安がある…。などなど、様々なポイントを総合的に判断して、自分の求めるものに一番近い車を選ぶ、という人が多いと思います。

この「一番近い」というあいまいな感覚を、目に見える形で数値化できたら、より迷わず選べるはず。つまり明確に意思決定ができるはずです。
特に企業や組織で問題解決が必要になった時、その解決のための意思決定は、経験や勘に基づいたものではなく、合理的・科学的に行われる必要があります。

「階層化意思決定法(AHP)」は、簡単に言えば、人間の主観を数値化できる手法。
具体的にどのように数値化していくのか、授業の中で二週に渡って学びました。

 

※「階層化意思決定法(AHP)」の具体的なやり方は授業でこのように紹介されました。→こちら


車選びなど個人で何かを選ぶ時だけでなく、プロジェクト選定、都市計画、人事と評価などの場面で、企業や公共団体においても実際に活用されている「階層化意思決定法」。
そこで今回の授業では、「豊田市を活性化するためにどうしたらいいか。」についてプランを決めるという前提で、「階層化意思決定法」を活用しました。

まずはグループで3つの豊田市活性化プランを考え、それぞれ「独自性」、「話題性」、「実現性」という点で重要度を計算し、最終的に1つのプランを選びます。

 

 

プランについては思いつくまま、「ボーリング大会を行う」「自然を活かした遊園地をつくる」「豊田スタジアムでのマラソン大会」「グランパスの選手と交流会」など、意見を出し合いながらリストアップ。
そしてこの授業で重要なのはそれ以降の計算。計算機を何度も使うため、グループで効率良く計算し、最終結論を出しました。

 

「階層化意思決定法」を使うことで、ぼんやりしていた自分なりの優先度がはっきり数値化される、その過程が理解できたようです。

この手法は、様々な場面、例えば就職活動で企業を選ぶときなどにも適用可能とのことです。