拓海さん、最近部下から「AHPの一致性を自動で判定できる新しい手法が出た」と聞きまして、現場に役立つか不安なんです。要するに今までの方法よりも現場での判断を正しく助けてくれるということでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、この論文は従来のConsistency Ratio (CR) 一致性比率だけに頼るのではなく、局所的な「triadic preference reversal (PR) 三者優先逆転」を用いて一貫性を検出し、それを機械学習で分類することでより頑健な判定が可能になる、ということですよ。
なるほど。しかし現場では「計算が複雑で誰も使えない」では困ります。これって導入にあたって何を変えれば良いのでしょうか。
良い質問ですね。要点を3つでまとめます。1) 計算はツール化できる。2) 出力は「一致／不一致」の判定と、どの三者（triad）が矛盾しているかの指摘にすれば現場は使いやすい。3) 初期運用は可視化と人間の判断を残すハイブリッドが安全です。これなら現場の負担は小さくなりますよ。
機械学習という言葉が出ましたが、学習データやチューニングの手間が多いのでは。うちのような中小に投資する価値があるか見極めたいのです。
その懸念も重要です。ここも要点は3つです。1) 著者は教師なしのk-means clustering（k-meansクラスタリング）や単純なbinary logistic regression（二項ロジスティック回帰）を使い、過剰なパラメータ調整を避けていること。2) 学習はシミュレーションデータや論文で用意された論理的PCMsで行える。3) 最終的な出力は98%近い精度を示したため、初期導入のコスト対効果は見込めるのです。
ところで「triadic preference reversal (PR)」という言葉は初めて聞きます。これって要するに「全体の順位と局所（三要素）の順位が食い違うこと」ということですか？
おっしゃる通りです！素晴らしい着眼点ですね。簡単に言えば、Analytic Hierarchy Process (AHP) 分析階層プロセスで得た全体の固有ベクトル（全体の好み）と、ある3つの選択肢だけを抜き出した3×3の部分行列（triad）からの好みが逆向きになる場合を数える手法です。これが多ければ局所と全体のズレが大きく、一貫性が疑われますよ。
それなら、現場でありがちな「部分的にはこう思っているが、全体だとこうなる」という矛盾を可視化できそうですね。実装が進めば納得感は上がりそうです。
その通りです。さらにポイントは3つです。1) PRは局所的な齟齬を直接数えるため、CRだけでは見落とす矛盾を検出できる。2) 検出した三者を現場に提示すれば、どの比較を見直すべきかが明確になる。3) 機械学習はその判定を定量化して再現性を担保するので、社内ルール化しやすいのです。
最後に現場の反発を避けるために、運用時に留意すべき点はありますか。投資対効果を証明する指標が欲しいのです。
素晴らしい着眼点ですね！運用の要点を3つでまとめます。1) 初期は人間の承認を残すことで信頼を築く。2) PRで指摘された比較を修正した後の意思決定の満足度や後続評価の改善率をKPIにする。3) 段階的な導入で費用を抑え、改善効果が出た段階で拡張する。これで投資対効果は示しやすくなりますよ。
わかりました。自分の言葉で整理すると、「この手法は局所（三者）の優先のズレを数えて、機械学習で一致／不一致を判定する。CRだけでは見逃す矛盾を見つけて、どの比較を直せばいいかを示す。初期は人の確認を残して段階的に導入すれば投資対効果が確かめやすい」ということですね。
