インテリジェントな意思決定支援システム

インテリジェント意思決定支援システム（IDSS）は、人工知能（AI）技術を広範に活用した意思決定支援システムです。経営情報システムにおけるAI技術の活用には長い歴史があり、「知識ベースシステム（KBS）」や「インテリジェントシステム」といった用語は1980年代初頭から経営システムの構成要素を表すために使われてきましたが、「インテリジェント意思決定支援システム」という用語は、1970年代後半にクライド・ホルスアップルとアンドリュー・ウィンストンによって提唱されたと考えられています[ 1 ] [ 2 ]。専門的なインテリジェント意思決定支援システムの例としては、フレキシブル生産システム（FMS）[ 3 ] 、インテリジェントマーケティング意思決定支援システム[ 4 ] 、医療診断システム[ 5 ]などが挙げられます。

理想的には、インテリジェントな意思決定支援システムは人間のコンサルタントのように振る舞うべきです。つまり、証拠の収集と分析、問題の特定と診断、可能な行動方針の提案、そして提案された行動の評価を通して意思決定者を支援するのです。インテリジェントな意思決定支援システムに組み込まれたAI技術の目的は、これらのタスクをコンピューターで実行できるようにし、人間の能力を可能な限り模倣することです。

IDSSの実装の多くはエキスパートシステム[ 6 ]に基づいています。エキスパートシステムは知識をコード化し述語論理ルールを使用して人間の専門家の認知行動をエミュレートする確立されたタイプのKBSであり、状況によっては元の人間の専門家よりも優れたパフォーマンスを発揮することが示されている。[7] [8]エキスパートシステムは1960年代後半から1970年代前半にかけて行われた人工知能の研究に基づき、1980年代に実用的なアプリケーションとして登場した。[ 9 ]エキスパートシステムは通常、特定のアプリケーションドメインに関する知識と推論機能を組み合わせて、システムが決定や診断を提案できるようにする。決定パラメータがよくわかっている場合（一般的な病気を診断する場合など）、精度と一貫性は人間の専門家に匹敵（またはそれ以上）になることがあるが、新しい状況や不確実な状況が発生するとパフォーマンスが低下する可能性がある。

システムが新規性や不確実性に対してより柔軟に対応できるようにすることに重点を置いたAI研究は、IDSSにも活用され始めています。例えば、人間の介入を必要とせずに複雑な認知タスクを実行するインテリジェントエージェント[ 11 ] [ 12 ]は、さまざまな意思決定支援アプリケーションで利用されています。[ 13 ]これらのインテリジェントエージェントの機能には、知識共有、 機械学習、データマイニング、自動推論などがあります。事例ベース推論、ラフ集合[ 14 ]、ファジー論理などのさまざまなAI技術も、不確実な状況で意思決定支援システムのパフォーマンスを向上させるために利用されています。

2009年に発表された、物流業界における問題解決プロセスの自動化を目的とした、マルチ人工知能システム「IILS」に関する研究。このシステムは、事例ベース推論、マルチエージェントシステム、ファジー論理、人工ニューラルネットワークに基づく知能モジュールを統合し、高度な物流ソリューションの提供と、幅広い顧客ニーズと課題に対応するための十分な情報に基づいた高品質な意思決定を支援することを目指している。[ 15 ]

参考文献

  1. ^ Holsapple C.: 一般化された知的意思決定支援システムの枠組み (1977) パーデュー大学博士論文
  2. ^ Holsapple C. & Whinston A.: ビジネスエキスパートシステム (1987) McGraw-Hill
  3. ^チャン、ジャン、タン：フレキシブル製造システムの設計を支援するインテリジェントな意思決定支援ツールの開発（2000年）。国際生産経済ジャーナル、65、73-84
  4. ^ MatsatsinisとSiskos（2002）、マーケティング意思決定のためのインテリジェントサポートシステム、Kluwer Academic Publishers
  5. ^ Walker D.: 糖尿病管理のためのインテリジェント意思決定支援システムにおける類似性判定と症例検索、MSCS論文、オハイオ大学、コンピュータサイエンス（工学）、2007年
  6. ^ Matsatsinis, NF, Y. Siskos (1999), MARKEX: 製品開発の意思決定のためのインテリジェントな意思決定支援システム, European Journal of Operational Research, vol. 113, no. 2, pp. 336-354
  7. ^バロン・J.：思考と決断（1998年）ケンブリッジ大学出版局
  8. ^ Turban E.、Volonio L.、McLean E.、Wetherbe J.：経営のための情報技術（2009）Wiley
  9. ^ジャクソン・P.：エキスパートシステム入門（1986年）アディソン・ウェズリー
  10. ^ Power, DJ「意思決定支援システムの簡潔な歴史」、DSSResources.COM、World Wide Web、バージョン4.0、2007年3月10日
  11. ^ Sugumaran V.: エージェントとインテリジェント情報技術の応用 (2007) IGI Publishing
  12. ^ Matsatsinis, NF, P. Moraϊtis, V. Psomatakis, N. Spanoudakis (2003), 「製品浸透戦略選択のためのエージェントベースシステム」, Applied Artificial Intelligence: An International Journal, vol. 17, no. 10, pp. 901-925
  13. ^ Tung Bui, Jintae Lee, 意思決定支援システム構築のためのエージェントベースフレームワーク, Decision Support Systems, 第25巻, 第3号, 1999年4月, 225-237ページ, ISSN 0167-9236, doi : 10.1016/S0167-9236(99)00008-1 . Elsevierへのリンク
  14. ^ 「ポズナン知的意思決定支援システム研究所」 。 2010年6月5日時点のオリジナルよりアーカイブ。2010年2月26日閲覧。
  15. ^ Tse, YK; Chan, TM; Lie, RH (2009-01-01). 「マルチ人工知能システムによる複雑な物流問題の解決」 . International Journal of Engineering Business Management . 11. doi : 10.5772/6781 . hdl : 10397/89136 . ISSN 1847-9790 . 

さらに読む

  • Turban, E., Aronson J., Liang T.: 意思決定支援システムとインテリジェントシステム (2004) Pearson
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