満足

満足度向上とは、特定の目的を必ずしも最大化することなく、許容可能な閾値が満たされるまで利用可能な選択肢を検索する意思決定戦略または認知ヒューリスティックである。 ^[1]満足度向上という用語は、 satisfit（満足）とsuffice（十分）を組み合わせた造語で、^[2]ハーバート・A・サイモンによって1956年に導入されたが、^{[3] [4]}この概念は1947年の著書「行政行動」で初めて提唱された。^{[5] [6]}サイモンは、最適な解決策を決定できない状況での意思決定者の行動を説明するために満足度向上を使用した。彼は、多くの自然問題は計算上の扱いにくさや情報不足によって特徴付けられ、どちらも数学的最適化手順の使用を妨げると主張した。彼はノーベル経済学賞受賞スピーチで「意思決定者は、単純化された世界に最適な解決策を見つけること、またはより現実的な世界に対して満足のいく解決策を見つけることのいずれかによって満足を得ることができる。一般的に、どちらのアプローチも他方に優位に立つことはなく、経営科学の世界では両者が共存し続けている」と述べた。^[7]

サイモンは、合理性への新しいアプローチの中でこの概念を定式化し、合理的選択理論は人間の意思決定プロセスの非現実的な説明であり、心理的リアリズムを要求すると仮定しました。彼はこのアプローチを限定合理性と呼びます。道徳的満足度は限定合理性の一分野であり、道徳的行動は道徳規則や最適化の原則ではなく、実用的な社会的ヒューリスティックに基づいていると見なします。これらのヒューリスティックは、それ自体は良いも悪いもなく、使用される環境との関係でのみ良いものです。^[8]道徳哲学における帰結主義理論の中には、満足度の概念を同様の意味で使用しているものもありますが、ほとんどは最適化を求めています。

意思決定研究には、満足度の2つの伝統が存在します。1つは、個人や組織が現実世界でどのようにヒューリスティックな解決策に頼っているかを研究するサイモンのプログラムであり、もう1つは、都合の良い数学的仮定によって単純化された問題に対する最適な解決策を見つけるプログラムです（最適化が可能であるように）。^[9]

ヒューリスティックな満足とは、異なる行動経路から選択する際に願望レベルを使用することを指します。この説明によれば、意思決定者は、与えられたニーズを満たす最初のオプションを選択するか、「最適な」解決策ではなく、ほとんどのニーズに対応していると思われるオプションを選択します。願望レベルの適応の基本モデルは次のとおりです。^[10]

ステップ 1: 願望レベル α を設定します。

ステップ 2: α を満たすか超える最初のオプションを選択します。

ステップ 3: 時間 β が経過しても α を満たすオプションがない場合は、α を量 γ だけ変更し、満足するオプションが見つかるまで続けます。

例：商品の価格設定について考えてみましょう。中古車販売店628社を分析したところ、97%が何らかの形で満足度向上策に頼っていることがわかりました。^[11]大半は初期価格αを同等の車の価格帯の中間に設定し、24日後に車が売れなかった場合（β）、価格を約3%（γ）引き下げました。少数（19%）のディーラーは、ほとんどが小規模なディーラーで、初期価格を低く設定し、変更しませんでした（ステップ3なし）。自動車販売店は、パラメータを自社のビジネス環境に合わせて調整しました。たとえば、その地域に競合他社が1社増えるごとに、待ち時間bを約3%短縮しました。

願望レベルの適応は、あたかも最適化されたかのようなモデルではなく、実際の行動のプロセスモデルであり、したがって人々が実際にどのように意思決定を行うかを分析する必要があることに注意してください。これにより、「安い双子のパラドックス」などの意外な効果を予測できます。「安い双子のパラドックス」とは、同じディーラーで2台の類似した車が大幅に異なる値札が付いていることです。[4] その理由は、1台の車が以前にディーラーに入り、2台目の車が到着したときに少なくとも1回は価格が変更されたためです。

例: 青いズボンにパッチを縫い付けるという課題があります。糸を通すのに最適な針は、長さ 4 cm、穴径 3 mm の針です。この針は、1 cm から 6 cm までさまざまなサイズの 1,000 本の針とともに干し草の山の中に隠されています。満足度では、パッチを縫い付けることができる最初の針が使用されるべき針であると主張しています。干し草の山から特定の針を探すのに時間を費やすのは、エネルギーとリソースの無駄です。

満足度決定戦略の重要な決定要因は、願望レベルの構築に関係しています。多くの場合、個人は願望レベルについて不確かな場合があります。

例: 満足できる退職所得だけを求める個人は、将来の価格が不確実であることを考えると、満足できる所得を確保するためにどの程度の富が必要なのかを知らないかもしれない。この場合、個人は満足できる可能性に基づいて結果を評価することしかできない。個人が満足できる可能性が最も高い結果を選択した場合、この個人の行動は、特定の条件下で最適化する個人の行動と理論的に区別がつかない。^{[12] [13] [14]}

もう一つの重要な問題は、満足度戦略の評価に関するものです。満足度戦略は劣った意思決定戦略とみなされることが多いですが、推論のための特定の満足度戦略は生態学的に合理的であることが示されており、特定の意思決定環境では、他の意思決定戦略よりも優れたパフォーマンスを発揮することができます。^[15]

満足度向上は、たとえ最善ではないとしても全員が同意できる解決策をグループが模索するときに、合意形成においても発生します。

例: あるグループが何時間もかけて翌年度の予算を予測します。何時間も議論した後、最終的に合意に達したところで、1 人のメンバーが発言し、予測が正しいかどうかを尋ねます。グループがその質問に腹を立てるのは、そのメンバーが間違った質問をしたからではなく、グループがすでに有効な解決策を思いついたからです。予測は実際に起こることではないかもしれませんが、大多数が 1 つの数字に同意しているため、予測は予算を締めくくるのに十分なものです。

満足度を合理化するための一般的な方法の 1 つは、最適化計算自体のコストや、それらの計算で使用する情報を取得するコストなど、すべてのコストを考慮した最適化です。その結果、最終的な選択は通常、最適化の主な目標に関して最適ではなく、選択のコストを考慮しない場合の最適とは異なります。

あるいは、満足化は単に制約満足、つまり最適解を見つけることを気にせずに制約セットを満たす解を見つけるプロセスであると考えることもできる。このような満足化問題はどれも、満足化要件の指標関数を目的関数として使用する（同等の）最適化問題として定式化できる。より正式には、X がすべてのオプションのセットを表し、S ⊆ X が「満足化」オプションのセットを表す場合、満足化ソリューション（ Sの要素）を選択することは、次の最適化問題と同等である。

${\displaystyle \max _{s\in X}I_{S}(s)}$

ここで、I _{s は}Sの指示関数を表し、

${\displaystyle I_{S}(s):={\begin{cases}{\begin{array}{ccc}1&,&s\in S\\0&,&s\notin S\end{array}}\end{cases}}\ ,\ s\in X}$

この最適化問題に対する解s ∈ Xは、それが満足オプション ( Sの要素) である場合に限り最適である。したがって、意思決定理論の観点からは、「最適化」と「満足」の区別は、実質的な問題というよりは、本質的にはスタイル上の問題 (ただし、特定のアプリケーションでは非常に重要になることがある) である。決定すべき重要なことは、何を最適化し、何を満足すべきかである。Jan Odhnoff の 1965 年の論文からの次の引用は適切である: ^[16]

私の意見では、ビジネス経済学には「最適化」モデルと「満足度」モデルの両方の余地があります。残念ながら、「最適化」と「満足度」の違いは、特定の選択の質の違いとして言及されることがよくあります。最適化で最適な結果が満足度モデルでは不満足な結果になる可能性があるのは当然のことです。したがって、これら 2 つの単語の一般的な使用を避けるのが最善策でしょう。

経済学において、満足度向上とは、特定の変数の少なくともある最低レベルを達成しようとするが、必ずしもその値を最大化するとは限らない行動である。 ^[17]経済学におけるこの概念の最も一般的な応用は、企業の行動理論であり、伝統的な説明とは異なり、生産者は利益を最大化すべき目標としてではなく、制約として扱うと仮定している。これらの理論によれば、企業は臨界レベルの利益を達成しなければならない。その後は、他の目標の達成が優先される。

より正式には、前と同様に、Xがすべての選択肢sの集合を表し、各選択肢 に対してエージェントが享受する利得を与える利得関数U ( s )がある。最適利得U ^{*を定義して、}

${\displaystyle \max _{s\in X}U(s)}$

最適なアクションは、 U ( s ^* ) = U ^* (つまり、最大の報酬をもたらすすべてのオプションの集合)となるオプションの集合Oです。集合Oには少なくとも 1 つの要素があると仮定します。

願望水準という概念はハーバート・A・サイモンによって提唱され、経済学ではリチャード・サイアートとジェームズ・マーチによって1963年の著書『企業行動理論』で展開された。^[18]願望水準とは、エージェントが目指す見返りである。エージェントが少なくともこの水準を達成すれば満足し、達成できなければ不満足となる。願望水準Aを定義し、 A ≤ U ^*と仮定しよう。明らかに、最適水準よりも良い水準を目指すことは可能だが、ある意味でそれは非合理的である。そのため、願望水準は最適見返り以下であることが求められる。

次に、満足オプションのセットS を、 A ≤ U ( s ) の場合にのみ、少なくともA : s ∈ S をもたらすすべてのオプションとして定義できます。明らかに、 A ≤ U ^{*なので、} O ⊆ Sとなります。つまり、最適なアクションのセットは、満足オプションのセットのサブセットです。したがって、エージェントが満足する場合、最適化するエージェントよりも大きなアクションのセットから選択します。これを見る1つの方法は、満足エージェントが正確な最適値に到達するための努力を払っていないか、最適値を下回っているがまだ願望を超えているアクションを除外できないということです。

満足度の同等の見方は、イプシロン最適化です（つまり、報酬が最適値のイプシロン以内になるように行動を選択します）。最適値と願望値の間の「ギャップ」をεと定義すると、ε = U ^* − Aとなります。満足度オプションのセットS (ε)は、 U ( s ) ≥ U ^* − εとなるすべてのオプションsとして定義できます。

企業行動理論とは別に、経済学における満足度向上行動の考え方の応用としては、ニューケインジアンマクロ経済学で人気の高いアカロフとイエレンによるメニューコストモデルが挙げられる。^{[19] [20]}また、経済学とゲーム理論にはイプシロン均衡という概念があり、これは標準的なナッシュ均衡を一般化したもので、各プレイヤーは最適な報酬からε以内に収まる（標準的なナッシュ均衡はε = 0の特殊なケースである）。^[21]

志向レベルを決定するものは、過去の経験（エージェントまたは企業の過去の報酬の何らかの関数）または何らかの組織または市場制度から得られる可能性があります。たとえば、経営企業について考えると、経営者は株主から通常の利益を得ることが期待されます。他の機関では、外部から特定の目標が課される場合があります（たとえば、英国の国立大学には学生募集の目標があります）。

経済的な例としては、さまざまな業界で事業を展開し、各業界が複占状態にある多くの企業から成る経済のディクソンモデルが挙げられます。^[22]内生的願望レベルは、経済の平均利益です。これは金融市場の力を表しています。長期的には、企業は正常な利益を得る必要があり、さもなければ消滅します（アルメン・アルチアンがかつて言ったように、「これは経済システムが生き残りを選択する基準です。プラスの利益を実現した企業が生き残り、損失を被った企業は消滅します」^[23]）。次に、時間の経過とともに何が起こるかを考えます。企業が願望レベル以上の利益を得ている場合、企業は現状のままでいるだけです（常に可能な限り最高の利益を得ようと努める最適化企業とは異なります）。しかし、企業が願望を下回る利益を得ている場合は、願望レベルに達するまで、何か他のことを試みます。この経済では、満足化は企業間の共謀につながることが示されています。企業間の競争は、複占の企業の一方または両方の利益の低下につながります。これは、競争が不安定であることを意味します。一方または両方の企業が目標を達成できず、別の方法を試すことになります。安定している唯一の状況は、すべての企業が目標を達成する場合であり、これはすべての企業が平均利益を獲得した場合にのみ発生します。一般に、これはすべての企業が共同利益最大化または共謀利益を獲得した場合にのみ発生します。^[24]

いくつかの研究では、満足度/最大化や性格特性のような他の意思決定戦略は強い遺伝的要素を持ち、時を経ても持続すると示唆されている。意思決定行動に対するこの遺伝的影響は、双子のペアの各メンバーが意思決定傾向を自己申告し、一卵性双生児と二卵性双生児で比較する古典的な双子研究を通じて発見されている。 ^[25]これは、人々を「最大化者」と「満足度者」に分類でき、その中間に位置する人もいることを意味している。

満足度重視と最大化の違いは、意思決定プロセスだけでなく、意思決定後の評価にも現れます。最大化者は意思決定プロセスに徹底的なアプローチを取る傾向があり、満足度重視者よりも多くの選択肢を探して評価し、より大きな満足感を得ようとします。しかし、満足度重視者は自分の決定に比較的満足する傾向があるのに対し、最大化者は自分の決定結果にあまり満足しない傾向があります。これは、選択肢が膨大にある場合、人々の認知資源が限られているため、最大化者は最適な選択をしないと考えられています。最大化は非現実的であり、日常生活では通常不可能であるため、最大化者は選択後の評価で後悔することがよくあります。^[26]

満足度化の一例として、社会的認知の分野では、ジョン・クロスニックが統計調査満足度化の理論を提唱しました。この理論では、調査回答者が質問に最も適切に答えるには、かなりの認知作業が必要であり、一部の人々は満足度化を利用してその負担を軽減すると述べています。^{[27] [28]} 一部の人々は、2つの方法で認知プロセスを短縮する可能性があります。

• 弱い満足度: 回答者は最適化に必要な認知ステップをすべて実行しますが、完全ではなく、偏りがあります。
• 強力な満足度: 回答者は、記憶の検索や情報の統合を行わずに、インタビュアーにとって合理的と思われる回答を提供します。

満足する可能性は、回答者の能力、回答者のモチベーション、およびタスクの難易度に関連しています。

調査の回答に関して、満足度は次のように表れます。

• 明示的に提示された「意見なし」または「分からない」という回答オプションを選択する
• 社会的に望ましい対応を選択する
• 一連の質問で複数の対象を同じ反応尺度で評価する場合の非差別化​​または直線化
• 同意反応バイアス、つまり内容に関係なく、どんな主張にも同意する傾向
• 最初に妥当と思われる選択肢を選択する
• ランダムに回答を選択する
• アイテムをスキップする
• 調査を放棄したり、早期に終了したりすること
• オンライン調査に急ぐ
• 口頭での回答が求められる場合に、最低限受け入れられる回答を選択する

• バイロン、マイケル（1998）。「満足度と最適性」。倫理学。109 （1） ： 67–93。doi ：10.1086 / 233874。S2CID  170867023。哲学的観点から考察した満足度に関する論文。
• バイロン、M. (2004)。『満足と最大化：実践理性に関する道徳理論家たち』ニューヨーク：ケンブリッジ大学出版局。ISBN 978-0521811491。
• Bearden, JN; Connolly, T. (2008)。「最適な満足度について: シンプルなポリシーで優れた結果を達成する方法」。Kugler, T.、Smith, JC、Connolly, T.、他 (編)。不確実で複雑な環境における意思決定モデリング。ニューヨーク: Springer。ISBN 9780387771311。
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• サイモン、HA（1957）「人間のモデル：社会的および合理的」ニューヨーク：ワイリー。
• サイモン、HA（1978）。「思考の過程と産物としての合理性」アメリカ経済評論68 （ 1）：1-16。JSTOR 1816653  。
• サイモン、HA（1983）。『人間社会における理性』スタンフォード：スタンフォード大学出版局。ISBN 978-0804711791。

• サイバネティクスとシステムのウェブ辞書における「satisficing」の定義
• 「満足度」と「最適化」の議論に特化した Web ページ。
• 2006 年 4 月 27 日に Google で行われたシュワルツの技術講演 (「選択のパラドックス - なぜより多いことはより少ないのか」)