意思決定ツリーとその作成方法

意思決定ツリーとは

意思決定ツリーとは、意思決定のさまざまな選択肢とその選択によって起こり得る結果を示す、逆さまの木の形をした図です。この図の基本的な目的は意思決定を導くことで、経路上にあるフォーク形状はそれぞれの選択が必要な分岐点を表しています。

意思決定ツリーを構成する 3 つの主な要素は次のとおりです。

• ノード: 意思決定を下す分岐点か、その結果を表します。
• ブランチ: ノードをつなぎ、用意されている選択肢またはその結果を表します。
• リーフ: 各パスの端にあり、最終結果を表します。

このシンプルな構造で、複雑な意思決定を理解しやすく、伝達しやすくします。複雑なアルゴリズムや情報過多のスプレッドシートとは異なり、意思決定ツリーでは、ほとんどの人が理解できる形で思考プロセスが表されます。

意思決定ツリーの作成方法

ここでは、効果的な意思決定ツリーを作成する主な 5 つのステップを説明します。専門のソフトウェアを使う場合も、手書きで作成する場合も、このステップに沿って進めることで、意思決定を真に改善する意思決定ツリーを作成できます。

問題と目的を定義する

何を決める必要があるのかを明確にします。顧客の行動を予測しようとしていますか? 問題の診断ですか? 投資判断が必要ですか?

次の点を明確化します。

• 答えようとしている質問
• ターゲットとなる変数 (予測または決定しようとしていること)
• この結果に影響を与える可能性のあるインプット

こうした点を明確にすることで、意思決定ツリーで正しい問題に対処できます。ブレーンストーミング セッションの最中に、チームのメンバーが別々の問題を解決しようとしていると気付くことは少なくありません。意思決定ツリーを使えば、全員が同じ方向を向いて、回答が必要な質問に取り組むようになります。

データを収集して準備する

優れた意思決定には優れたデータが必要です。次のような情報を収集してください。

• 意思決定に関連している
• 可能な限り漏れがない
• 正確かつ最新
  

欠損値の処理、誤りの修正、一貫したフォーマットを行い、データをクリーンアップしましょう。カテゴリ変数 (色や顧客のタイプなど) を数値的にエンコードする必要があるかもしれません。意思決定ツリーの質は、データの質と直結しています。

この情報収集と整理には、多くのチームが知識共有プラットフォームを使用しています。特に複数の部門からインプットが必要な場合に利用されます。

分割に最適な特性を選択する

ここで科学が役立ちます。最も効果的な流れでデータを意味のあるグループに分けるには、どの要素が必要かを判断する必要があります。

意思決定ツリーのアルゴリズムでは、次のような手法を使用します。

• ジニ不純度: ランダムに選ばれた要素に誤ったラベルが付く頻度を測定します。
• 情報利得: 具体的な特性で分割することで不確実性がどの程度減少するかを計算します。
• カイ二乗検定: カテゴリ変数間に有意な関係があるかどうかを判断します。

ここでの目的は、結果を最も明確に分離する分割を見つけることです。DACI フレームワークのようなツールは、重要な意思決定に影響を与える要素を評価するのに役立ちます。

データセットを分割する

最適な特性が明らかになったら、その特性の値に基づいてデータを分割します。分割するたびに、明確な意思決定に近づくはずです。

意思決定ツリーの例を見てみましょう。どのプロジェクトを優先するかを決めていて、ビジネスへの影響が最も重要であると判断した場合、影響のレベルに基づいてプロジェクトをグループに分けることができます。

• 影響度: 高 (戦略的目的)
• 影響度: 中 (業務改善)
• 影響度: 低 (あれば便利な特性)

ブランチを通過するたびに、プロジェクトの優先順位付けに関する意思決定に近づいてきます。効果的なプロセス マッピングは、こうした分割から意思決定への異なるパスがどのように作り出されるのかを視覚化するのに役立ちます。

プロセスを繰り返す

そのデータのサブセットに利用できる最適な特性を使って、各ブランチの分割を継続します。次のような停止条件に達するまで続けてください。

• ツリーの最大深度に到達した
• ノード内のすべてのサンプルが同じクラスに属している
• これ以上分割しても結果は大幅に改善されない
• 1 リーフあたりの最小サンプル数に到達した

ツリーが深いほど複雑さが増し、オーバーフィットになる可能性があることを覚えておいてください。詳細と一般化可能性のバランスを取り、最適な結果を導きましょう。