Mímisbrunnr知恵の泉

decision analysis // 不確実性の下でどう選ぶか

意思決定分析

意思決定分析は、ひとことで言えば「結果が確率的にしか分からないとき、何を選ぶべきか」を扱う数理です。効用・リスク・情報の価値をどう測り、規範的に何を選ぶべきか、そして人が実際にどう選ぶか（行動）まで。投資・経営・リスクマネジメントの土台になります。

なぜ学ぶのか

  • 不確実な選択を構造化できる。利得表・決定木・影響図で、複雑な決定を見える化します。
  • リスク選好を数式にできる。効用関数・確実性等価で「どれだけリスクを嫌うか」を表現します。
  • 情報の価値を値づけできる。EVPI/EVSI で「その調査にいくら払う価値があるか」を計算します。

こんな場面で役立つ

  • 投資判断期待効用・リアルオプションで延期/撤退の価値を評価。
  • リスク管理VaR/CVaR で下方リスクを測り対策を選ぶ。
  • 経営シナリオ分析・トルネード図で意思決定の感度を把握。
  • 行動プロスペクト理論・ナッジで実際の選択を理解・設計。

ここでは、効用関数・決定木・リスク測度を実際に計算し、確実性等価・EVPI・CVaRの整合性などが理論通りになるかを必ず数値で確かめる方針です。意思決定の枠組みから、期待効用・決定木と情報の価値・多基準・リスク測度・リアルオプション・行動意思決定までを、コピペで動く Python コードつきで全49ノートに体系化しました。各トピックのレベル（基礎／標準／発展）はバッジ表示。ゲーム理論は経営戦略サイト、オプション価格付けは金融工学サイトへ相互リンクしています。

カリキュラム（全9章）

目次・インデックス

第1章 ── 意思決定の枠組み

第2章 ── 期待効用理論

第3章 ── 決定木と情報の価値

第4章 ── 多基準意思決定

第5章 ── リスク測度とリスク管理

第6章 ── 不確実性下の決定基準

第7章 ── リアルオプションと逐次決定

第8章 ── 行動意思決定

第9章 ── 応用