分析ネットワークプロセス

分析ネットワークプロセス( ANP ) は、多基準意思決定分析で使用される分析階層プロセス(AHP)のより一般的な形式です。

AHP は、意思決定の問題を目標、意思決定基準、および選択肢を含む階層構造に構築しますが、ANP はそれをネットワークとして構築します。どちらも、次に、ペアワイズ比較システムを使用して構造のコンポーネントの重みを測定し、最終的に意思決定における選択肢をランク付けします。

階層とネットワーク

AHP では、階層内の各要素は他のすべての要素から独立していると見なされます。つまり、決定基準は互いに独立していると見なされ、選択肢は決定基準および互いから独立していると見なされます。しかし、現実の多くのケースでは、項目と選択肢の間には相互依存性があります。ANP では要素間の独立性は必要ないため、このようなケースでは効果的なツールとして使用できます。

これを説明するために、自動車の購入に関する簡単な決定を考えてみましょう。意思決定者は、中価格帯のフルサイズセダンの中から選びたいとします。意思決定者は、購入価格、安全性、快適性の 3 つの要素のみに基づいて決定を下すかもしれません。AHP と ANP はどちらも、意思決定に役立つフレームワークを提供します。

AHP では、購入価格、安全性、快適性は互いに独立していると想定し、それらの基準に基づいて各セダンを個別に評価します。

ANP により、価格、安全性、快適性の相互依存性を考慮することができます。自動車に高い金額を支払えば安全性や快適性が向上する場合 (または低い金額を支払えば安全性や快適性が低下する場合)、ANP はそれを考慮に入れることができます。同様に、ANP により、検討中の自動車の特性によって決定基準が影響を受けるようにすることができます。たとえば、すべての自動車が非常に安全である場合、決定基準としての安全性の重要性を適切に減らすことができます。

文学とコミュニティ

ANPに関する学術論文は意思決定科学を扱う雑誌に掲載されており、このテーマに関する書籍もいくつか出版されている。^[1]^[2]^[3]^[4]

ANP の実際の応用は数多くあり、その多くは利益 (B)、機会 (O)、コスト (C)、リスク (R) に関する複雑な決定を伴います。これらの応用を研究することは、ANP の複雑さを理解する上で非常に役立ちます。文献には、多くの国の経営者、管理者、エンジニア、MBA および博士課程の学生などによって開発された、精巧に練られたプロセスの事例が何百も含まれています。^[5]依存性とフィードバックを伴う決定の辞書である The Encyclop では、このような使用法が約 100 例示され、説明されています。^[6]

国際階層分析プロセスシンポジウム (ISAHP) では、学者と実務家が 2 年ごとに会合を開いていますが、その名前にもかかわらず、このシンポジウムでは ANP にかなりの注目が集まっています。

手順

ANPを理解するには、ANPソフトウェアを使用して、以前に完了した決定を処理するのが最適です。この分野の標準テキストの1つには、次の手順が記載されています。^[2]

意思決定の問題を、その目的、基準とサブ基準、関係者とその目的、およびその意思決定によって起こり得る結果など、詳細に理解していることを確認します。その意思決定がどのように行われるかを決定する影響の詳細を示します。
4 つのコントロール階層で、その決定の利点、機会、コスト、およびリスクごとにコントロール基準とサブ基準を 1 つずつ決定し、一対比較マトリックスから優先順位を取得します。4 つのメリットすべてに同じコントロール基準とサブ基準を使用できます。コントロール基準またはサブ基準のグローバル優先順位が 3% 以下の場合は、慎重に除外してそれ以上検討しないようにすることができます。ソフトウェアは、その下にサブネットがある基準またはサブ基準のみを自動的に処理します。利点と機会については、最も多くの利点をもたらすもの、またはそのコントロール基準の達成に影響を与える最大の機会を提供するものは何かを尋ねます。コストとリスクについては、最も多くのコストが発生するもの、または最大のリスクに直面するものは何かを尋ねます。場合によっては (非常にまれですが)、各 BOCR のすべての基準をメリットに集約することにより、利点、機会、コスト、およびリスクの観点から比較するだけです。
各制御基準に関連するネットワーククラスター (コンポーネント) とその要素の完全なセットを決定します。モデルの開発をできるだけ整理するには、クラスターとその要素に番号を付けて、便利な方法 (列など) で配置します。すべての制御基準で同じクラスターと同じ要素を表すには、同一のラベルを使用します。
各制御基準またはサブ基準について、包括的なセットのクラスターの適切なサブセットとその要素を決定し、外部および内部の依存関係の影響に従ってそれらを接続します。矢印は、クラスターから、そのクラスターに影響を与える要素を持つ任意のクラスターに描画されます。
各クラスターまたは要素の分析で従うアプローチを決定します。基準に関して他のクラスターおよび要素に影響を与える (推奨されるアプローチ) か、他のクラスターおよび要素から影響を受けるかを決定します。影響されるか影響を与えるかという感覚は、決定全体の 4 つの制御階層のすべての基準に適用する必要があります。
各制御基準について、クラスターを番号順に並べ、各クラスター内のすべての要素を左側に垂直に、上部に水平に並べてスーパーマトリックスを作成します。スーパーマトリックスの対応する列のサブ列として、一対比較から得られた優先順位を適切な位置に入力します。
クラスター内の要素については、それらが接続されている別のクラスター内の各要素への影響 (外部依存) または自身のクラスター内の要素への影響 (内部依存) に応じて、一対比較を実行します。比較を行うときは、常に基準を念頭に置いておく必要があります。どの要素が 3 番目の要素に大きく影響するか、および比較対象の別の要素よりもどの程度強く影響するかに基づいて要素を比較する場合は、制御階層の制御基準またはサブ基準を念頭に置いて行います。
指定された制御基準に関して、クラスターが接続されている各クラスターに影響を与えるため、クラスターのペア比較を実行します。導出された重みは、スーパーマトリックスの対応する列ブロックの要素に重みを付けるために使用されます。影響がない場合はゼロを割り当てます。このようにして、重み付けされた列の確率的スーパーマトリックスを取得します。
確率的スーパーマトリックスの限界優先順位を、それが既約 (原始的または非原始的 [巡回的]) か、または単純根または多重根のいずれかで既約であるか、およびシステムが巡回的であるかどうかに従って計算します。 2 種類の結果が考えられます。最初の結果では、マトリックスのすべての列が同一であり、それぞれが要素の相対優先順位を示し、そこから各クラスターの要素の優先順位が 1 に正規化されます。 2 番目では、ブロック内の限界サイクルとさまざまな限界が合計され、平均化され、各クラスターで再び 1 に正規化されます。優先順位ベクトルは正規化された形式でスーパーマトリックスに入力されますが、制御基準は選択肢に依存しないため、限界優先順位は理想化された形式で入力されます。
それぞれの理想化された限界ベクトルをその制御基準の重みで重み付けし、4 つのメリット (利点 (B)、機会 (O)、コスト (C)、リスク (R)) のそれぞれについて結果として得られるベクトルを追加することによって、制限優先順位を合成します。これで、4 つのメリットそれぞれに 1 つずつ、合計 4 つのベクトルができました。メリットの比率値を含む答えは、4 つのベクトルそれぞれから代替案 i の比率 B _i O _i / C _i R _iを形成することによって得られます。各メリットのすべての制御基準について合成された理想の結果、そのメリットの優先順位が 1 未満の理想になる場合があります。メリットのすべての制御基準に対して理想的な代替案のみが、そのメリットについて合成後に値 1 を受け取ります。一部の決定では、比率が最大の代替案が選択されます。リソースが限られている企業や個人は、多くの場合、このタイプの合成を好みます。
戦略的基準とその優先順位を決定し、4 つのメリットのそれぞれについて、最高ランクの (理想的な) 代替案を 1 つずつ評価します。このようにして得られた 4 つの評価を正規化し、それらを使用して 4 つのベクトルの全体的な合成を計算します。各代替案について、加重された利点と機会の合計から加重されたコストとリスクの合計を減算します。
最終結果に対して感度分析を実行します。感度分析は、「もし～だったら」という種類の質問を対象とし、最終的な答えが、判断や優先順位などの入力の変化に対して安定しているかどうかを確認します。特に重要なのは、これらの変化によって選択肢の順序が変わるかどうかを確認することです。変化の重大さは、元の結果と新しい結果それぞれの適合性指数で測定できます。

参照

参考文献

^ Saaty, Thomas L. (1996).依存とフィードバックによる意思決定: 分析ネットワークプロセス。ピッツバーグ、ペンシルバニア州: RWS Publications。ISBN 0-9620317-9-8。
^ ab Saaty, Thomas L. (2005).分析ネットワークプロセスの理論と応用: 利益、機会、コスト、リスクを考慮した意思決定。ピッツバーグ、ペンシルバニア州: RWS Publications。ISBN 1-888603-06-2。
^ Saaty, Thomas L. ; Luis G. Vargas (2006)。分析ネットワークプロセスによる意思決定：利点、機会、コスト、リスクを伴う経済的、政治的、社会的、技術的アプリケーション。ニューヨーク：Springer。ISBN 0-387-33859-4。
^ Saaty, Thomas L. ; Brady Cillo (2009). The Encyclon, Volume 2: A Dictionary of Complex Decisions using the Analytic Network Process. ピッツバーグ、ペンシルバニア州: RWS Publications. ISBN 978-1-888603-09-5。
^ 2005年のある本では、米国、ブラジル、チリ、チェコ共和国、ドイツ、インド、インドネシア、イタリア、韓国、ポーランド、ロシア、スペイン、台湾、トルコの例が挙げられていました。
^ Saaty, Thomas L. ; Müjgan S. Özermir (2005). The Encyclon: A Dictionary of Decisions with Dependence and Feedback Based on the Analytic Network Process . ピッツバーグ、ペンシルバニア州: RWS Publications. ISBN 1-888603-05-4。

外部リンク

ANP 向け Superdecisions チュートリアルソフトウェア

[ANP1996-1] Saaty, Thomas L. (1996).依存とフィードバックによる意思決定: 分析ネットワークプロセス。ピッツバーグ、ペンシルバニア州: RWS Publications。ISBN 0-9620317-9-8。

[2005BOCR-2] Saaty, Thomas L. (2005).分析ネットワークプロセスの理論と応用: 利益、機会、コスト、リスクを考慮した意思決定。ピッツバーグ、ペンシルバニア州: RWS Publications。ISBN 1-888603-06-2。

[2006Economic-3] Saaty, Thomas L. ; Luis G. Vargas (2006)。分析ネットワークプロセスによる意思決定：利点、機会、コスト、リスクを伴う経済的、政治的、社会的、技術的アプリケーション。ニューヨーク：Springer。ISBN 0-387-33859-4。

[Encyclicon2-4] Saaty, Thomas L. ; Brady Cillo (2009). The Encyclon, Volume 2: A Dictionary of Complex Decisions using the Analytic Network Process. ピッツバーグ、ペンシルバニア州: RWS Publications. ISBN 978-1-888603-09-5。

[5] 2005年のある本では、米国、ブラジル、チリ、チェコ共和国、ドイツ、インド、インドネシア、イタリア、韓国、ポーランド、ロシア、スペイン、台湾、トルコの例が挙げられていました。

[Encyclicon-6] Saaty, Thomas L. ; Müjgan S. Özermir (2005). The Encyclon: A Dictionary of Decisions with Dependence and Feedback Based on the Analytic Network Process . ピッツバーグ、ペンシルバニア州: RWS Publications. ISBN 1-888603-05-4。