AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下に「意思決定マーケットを使えば現場の知見を集められる」と言われて困っているんです。確率で決めるって聞いて、実務で使えるのか正直不安でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、意思決定マーケット (Decision Markets, DM) は現場の情報を引き出す仕組みですが、確率的に行動を決める点が実務上の課題になることが多いのです。一緒に整理していきましょう。
確率で決めると、現場は納得しないし、責任の所在もあいまいになります。そもそも、どうして確率的に決めないと情報が集まらないんですか？
いい質問です。理由は簡単で、参加者が自分の報酬を最大化しようとすると、選択された行動に応じて報酬が変わると真実を言わなくなるからです。そこで厳密な評価ルール、Strictly Proper Scoring Rules (SPSR) 厳密なプロパー・スコアリング・ルールを使い、期待報酬が行動に依存しないようにするのです。
それで結局、選ぶ行動は確率的に混ぜるんですね。けれどもそれだと我々の現場では「最適でない」行動を時々やらざるを得ないという欠点があると聞きました。
その通りです。確率的意思決定ルール (Stochastic Decision Rule, SDR) 確率的意思決定ルールはインセンティブを保つ代わりに効率を損なう。ここを改善するのが今回の研究のポイントです。要点を三つに分けて説明しますね。まず一つめ、代理（proxy）を使って採点するアイデアを導入すること。二つめ、これにより決定を決定的（deterministic）にできること。三つめ、理論的なインセンティブ整合性を保てることです。
代理（proxy）で採点とは、要するに未来の結果そのものを使わずに別の代替物で評価するということですか？それって現場の反発はないのでしょうか。
おっしゃるとおり、proxy forecasting (PF) 代理予測は未来の直接の結果を使わず、主に既存の信号や観測されやすい代替指標で評価する方法です。ビジネスに例えると、売上の最終確定値を待たずに、既に観測できる在庫や受注状況で営業を評価するような感覚です。重要なのは代理が適切に関連していることですが、うまく設計すれば現場の納得感と効率を両立できるのです。
なるほど。で、実務では具体的に何を気をつければいいでしょうか。導入費も効果も気になります。
ポイントは三つです。第一に代理が用途に即して関連性が高いことを保証すること。第二に参加者にとって評価が透明で分かりやすいこと。第三に、最終的に決めるのは決定者であり、システムは支援であるという立場を明確にすることです。投資対効果（ROI）の観点では、最初は小規模なパイロットで代理の妥当性を検証すると良いですよ。
これって要するに、確率で変な行動を時々取る仕組みをやめて、代わりに関連する観測で正直さを評価し、決定は一番良さそうなものを確実に選べるということですか？
はい、その理解で合っています。まとめると、1) 代理で予測を採点することで直接結果待ちを避けられる、2) これにより決定を決定的にして効率が上がる、3) インセンティブ整合性は保てる、ということです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。では小さく始めて効果が見えたら拡大するように進めます。私の言葉でまとめると、代理を使って予測の正直さを評価しつつ最終判断はきっちり決めることで、現場の納得と効率を両立できる、ということでよろしいですね。
