インテリジェントな意思決定支援システム

インテリジェント意思決定支援システム（IDSS）は、人工知能（AI）技術を広範に活用した意思決定支援システムです。経営情報システムにおけるAI技術の使用には長い歴史があります。実際、「知識ベースシステム」（KBS）や「インテリジェントシステム」などの用語は、1980年代初頭から経営システムの構成要素を説明するために使用されていますが、「インテリジェント意思決定支援システム」という用語は、1970年代後半にクライド・ホルスアップルとアンドリュー・ウィンストンによって考案されたと考えられています^{[1] [2] 。専門的なインテリジェント意思決定支援システムの例としては、}フレキシブル製造システム（FMS）^[3] 、インテリジェントマーケティング意思決定支援システム^[4]、医療診断システム^[5]などがあります。

理想的には、インテリジェントな意思決定支援システムは、証拠の収集と分析、問題の特定と診断、可能な行動方針の提案、提案された行動の評価などによって意思決定者をサポートするなど、人間のコンサルタントのように動作する必要があります。インテリジェントな意思決定支援システムに組み込まれた AI 技術の目的は、これらのタスクをコンピューターで実行できるようにしながら、人間の能力を可能な限りエミュレートすることです。

IDSSの実装の多くはエキスパートシステム^[6]に基づいています。エキスパートシステムは知識をエンコードし、述語論理ルールを使用して人間の専門家の認知行動をエミュレートする確立されたタイプのKBSであり、状況によっては元の人間の専門家よりも優れたパフォーマンスを発揮することが示されています。^{[7] [8]} エキスパートシステムは、1960年代後半から1970年代前半に行われた人工知能の研究に基づき、1980年代に実用的なアプリケーションとして登場しました^{[9] 。 [10]}エキスパートシステムは通常、特定のアプリケーションドメインの知識と推論機能を組み合わせて、システムが決定や診断を提案できるようにします。決定パラメータがよくわかっている場合（一般的な病気を診断する場合など）、精度と一貫性は人間の専門家に匹敵（またはそれ以上）しますが、新しい状況や不確実な状況が発生するとパフォーマンスが低下する可能性があります。

システムが新規性や不確実性に対してより柔軟な方法で対応できるようにすることに重点を置いたAIの研究は、IDSSで使用され始めています。たとえば、人間の介入を必要とせずに複雑な認知タスクを実行するインテリジェントエージェント^{[11] [12]は、さまざまな意思決定支援アプリケーションで使用されています。 [13]}これらのインテリジェントエージェントの機能には、知識共有、 機械学習、データマイニング、自動推論などがあります。事例ベース推論、ラフセット^[14]、ファジーロジックなどのさまざまなAI技術も、不確実な状況で意思決定支援システムのパフォーマンスを向上させるために使用されています。

2009年に行われたIILSと呼ばれるマルチ人工システムインテリジェンスシステムに関する研究は、物流業界における問題解決プロセスを自動化することを提案しています。このシステムは、事例ベース推論、マルチエージェントシステム、ファジーロジック、人工ニューラルネットワークに基づくインテリジェンスモジュールを統合し、高度な物流ソリューションを提供し、幅広い顧客のニーズと課題に対処するための十分な情報に基づいた高品質の意思決定を支援することを目的としています。^[15]

• Turban, E.、Aronson J.、Liang T.: 意思決定支援システムとインテリジェントシステム (2004) Pearson

• DSSの簡単な歴史