この記事のポイント
- AIの進化により、これまで測れなかった要素もデータ化され、意思決定の質が向上します。
- 「全景式PAGEフレーム」は、AI時代の意思決定研究を深化させ、独自の知識体系を構築します。
- AI活用には、知識の拡張、バイアスの認識と修正、倫理的な配慮が不可欠です。
- AIは意思決定の手段を拡張しますが、最終的な判断は人間の専門知識と熟慮に委ねられます。
AIが意思決定にもたらす変革
私たちは日々、どれほどの「意思決定」を行っているでしょうか。AI（人工知能）が身近になるにつれ、私たちの意思決定はどのように最適化されていくのでしょうか。
社会経済活動において、個人の買い物やキャリア選択から、企業の競争戦略、政府の政策立案まで、その本質は意思決定問題にあります。意思決定科学では、通常、一定の制約条件の下で、意思決定変数の値を選定し、目標を最適化することと定義されます。意思決定変数とは、目標に影響を与える要因、制約条件とは、資源、生産能力、人員、資金、時間などの制限を指します。
従来、意思決定は、既知の理論的枠組み、伝統的な測定可能な変数とその関係、そして限定的な探索や求解経路に依存していました。しかし、ビッグデータとAIの登場は、この論理を根本から変えつつあります。
データと技術の進化が意思決定を加速
第一に、社会の「ピクセル」が急速に向上し、社会経済活動のあらゆる側面がデータ化され、従来「測定不可能」「取得不可能」とされていた要因も考慮できるようになり、データや変数の規模が拡大しました。第二に、「デジタル・イメージング」技術とアルゴリズムの進化により、顧客像や地域像など、物事を鏡のように映し出すことが、よりスマートかつリアルになりました。前者は意思決定におけるデータ要素に関わり、後者は知識生成に関わります。例えるなら、以前は「ある材料で何を作るか」でしたが、今は「材料はほぼ揃った、あとは腕次第」という状況です。
AI時代の意思決定研究の新たな方向性
現在、AIは科学研究において著しい進歩を遂げており、社会科学研究にも浸透し始めています。数智化（デジタル・インテリジェンス化）時代において、意思決定研究はどのような新しい方向性を持つのでしょうか。
2015年、中国国家自然科学基金委員会は「ビッグデータ駆動型管理と意思決定研究」という大規模研究計画を立ち上げました。約10年間にわたり、学際的な研究者たちが協力し、ビッグデータ管理意思決定パラダイムの転換に対応し、中国独自の意思決定科学分野の知識体系を構築するための新しい研究フレームワーク（「全景式PAGEフレーム」として概括）を提案しました。このフレームワークは、ビッグデータ意思決定問題の3つの特徴（粒度スケール、クロスボーダー関連性、グローバルビュー）を4つの研究方向（理論パラダイム、技術的アプローチ、リソースガバナンス、イネーブルメントイノベーション）にマッピングし、さらに応用分野（ビジネス、金融、公共管理、医療健康など）の次元で拡張することで、全景的な立体像を形成します。例えば、従来の財務諸表が現代企業を評価する上での限界を克服するため、国際的に100年以上使用されてきた「3表」による企業価値測定体系を突破し、データ資産の視点と数智化技術を用いて第4の表を構築しています。現在、このフレームワークは、大規模言語モデル（LLM）を中核として、意思決定科学分野の研究方向の拡大を促進しています。
AI時代に求められる意思決定者の思考法
このフレームワークは、意思決定者にどのような示唆を与えるのでしょうか。個人はどのような思考能力を身につける必要があるのでしょうか。ここでは、3つの「キーワード」を提示します。
クロスボーダー関連性意識：LLMなどのツールを活用することで、既存の知識の境界を拡張し、視野と認識空間を広げ、探求の触角とイノベーションの経路を延伸できます。
バイアス問題意識：プラットフォーム上でのレコメンデーションやプッシュ通知は、意思決定を支援する一方で、同調やエコーチェンバー現象を引き起こし、認知や意思決定における行動バイアスを生じさせる可能性があります。これらのバイアスは、行動データや軌跡を通じてレコメンデーションやプッシュ通知モデルに取り込まれ、バイアスが循環的に増幅されるという現象を引き起こします。これに対処するには、バイアスを認識し、修正する能力を養うことが必要です。
AIの善用（AI向善）思考：AI利用における社会倫理、ビジネス倫理、学術倫理の問題を重視し、アルゴリズムのリスクや偏見を回避し、「データポイズニング」のような悪意のある操作を防ぐ必要があります。
AIとの協働で進化する意思決定
意思決定とビッグデータ、人工知能の出会いは、単なるツールのアップグレードではなく、認識、方法論、そして実践におけるシステム的な再構築です。与えられた条件下で、どのようにすればより良い目標達成が可能になるでしょうか。ビッグデータと人工知能は、「与えられた条件」の境界と、「目標達成」の手段を大きく拡張しましたが、最終的な判断、検証、そして価値選択においては、人間の専門知識と慎重な考察が依然として不可欠です。
（筆者は清華大学文科資深教授、経済管理学院教授）
著者：陳国青
出典：人民日報
出典: 元記事を読む
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