問題解決方法

その他の用法については、「ヒューリスティック (曖昧さ回避)」を参照してください。

Eureka (単語)と混同しないでください。

ヒューリスティック^{[ 1 ]}またはヒューリスティック技法（問題解決、精神的な近道、経験則）^{[ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]}とは、完全に最適化、完成、合理化されていないが、近似値または属性の代替として「十分に良い」実用的な方法を採用した問題解決アプローチです。^{[ 6 ] [ 7 ]}最適な解決策を見つけることが不可能または非現実的な場合、ヒューリスティックな方法を使用して、満足のいく解決策を見つけるプロセスを高速化できます。^{[ 8 ] [ 9 ]}ヒューリスティックは、意思決定の認知負荷を軽減する精神的な近道になり得ます。^{[ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]}

ヒューリスティックな推論は、多くの場合、帰納法、または類推に基づいています 。帰納法は、一般的な法則を発見するプロセスです 。帰納法は、規則性と一貫性を見つけようとします 。その最も顕著な手段は、一般化、特化、類推です。 [...] ヒューリスティックは、ことわざの知恵 の中に保存されてきた問題に直面した人間の行動について論じます。^{[ 13 ]}

— ジョージ・ポリア、『それを解決する方法』

コンテクスト

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メイン記事:戦略

このトピックのより広範な内容については、「試行錯誤」、「経験則」、および「推測」を参照してください。

ギゲレンツァーとガイスマイヤー（2011）は、戦略のサブセットにはヒューリスティックス、回帰分析、ベイズ推論が含まれると述べています。^{[ 14 ]}

ヒューリスティックとは、情報の一部を無視して、より複雑な方法よりも迅速に、節約して、正確に意思決定を行うことを目的とした戦略である... ^{[ 15 ]}

— S. Chow、「『ヒューリスティック』の多様な意味」、英国科学哲学ジャーナル

ヒューリスティックとは、アンカー効果や効用最大化問題のように、最適な意思決定を行うためのルールに基づいた戦略です。^{[ 16 ]}これらの戦略は、人間、機械、そして抽象的な問題における問題解決を制御するために、容易にアクセス可能だが適用範囲が限定的な情報を用いることに依存しています。 ^{[ 17 ] [ 18 ]}個人が実際にヒューリスティックを適用すると、通常は期待通りの結果が得られます。しかし、体系的な誤差が生じることもあります。^{[ 19 ]}

最も基本的なヒューリスティックは試行錯誤であり、ナットやボルトのマッチングから代数問題における変数の値の算出まで、あらゆる場面で活用できます。数学においてよく用いられるヒューリスティックには、視覚的表現の利用、追加の仮定、前向き／後ろ向き推論、単純化などがあります。

二重過程理論は、身体化されたヒューリスティックスに関係している。^{[ 20 ]}

ヒューリスティック厳密モデル

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主要記事:厳格さ

このトピックのより広範な内容については、「期待（認識論的）とサイバネティクス」を参照してください。

参照:ヒューリスティック (コンピュータサイエンス)およびヒューリスティック評価

ラカトシュ的ヒューリスティックスは、 「正当化（認識論）」というキーワードに基づいています。^{[ 21 ]}

一つの理由による決定

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参照:最適停止

1理由決定は、探索ルール、確認ルール（停止）、決定ルールの3つのルールから構成されるアルゴリズムである^{[ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]}

• 最善を追求するヒューリスティック – 意思決定戦略^{[ 25 ] [ 26 ] [ 27 ]}
• 休止ヒューリスティック：「最終購入日の最新性ルール」^{[ 28 ]}
• デフォルト効果 – デフォルトの選択肢を受け入れる傾向^{[ 29 ]}
• 優先度ヒューリスティック^{[ 30 ]}
• 先取りヒューリスティック^{[ 31 ]}

認識に基づく意思決定

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余分なものを判別して除去する機能を持つクラス。^{[ 32 ]}

• 認識ヒューリスティック^{[ 33 ] [ 34 ]}
• 流暢性ヒューリスティック - メンタルヒューリスティック^{[ 35 ] [ 36 ]}

追跡ヒューリスティック

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このトピックのより広範な内容については、「Predation」を参照してください。

追跡ヒューリスティックスはヒューリスティックスの一種である。^{[ 37 ]}

• 視線ヒューリスティック^{[ 37 ]}
• 指差し呼称 - 鉄道安全技術

トレード・オフ

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• トレードオフ – 状況判断^{[ 38 ]}
  • 集計ヒューリスティック^{[ 39 ] [ 40 ]}
  • 平等ヒューリスティック^{[ 41 ]}

社会的ヒューリスティック

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社会的ヒューリスティックス – 社会環境における意思決定プロセス^{[ 42 ]}

• 模倣 – 個人が他者の行動を観察し、それを模倣する行動^{[ 43 ]}
• 報復 – 英語の諺「同等の報復」^{[ 44 ]}
• 群衆の知恵 – 集団の集合的認識^{[ 45 ]}

認識論的ヒューリスティックス

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このトピックのより広範な内容については、「暗黙の仮定」を参照してください。

• 命題的態度 – 認識論における概念^{[ 46 ]}
• 本質 – 実体を構成するもの、あるいは定義するもの^{[ 47 ]}
• 分析 – 複雑な話題や内容を理解するプロセス^{[ 48 ]}
• 反証可能性 – 論理的に矛盾する可能性がある陳述の性質^{[ 49 ]}
• 証拠の階層 – ヒューリスティックなランキング科学研究結果

行動経済学

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主要記事:行動経済学

• 感情ヒューリスティック – 感情に基づいた精神的な近道^{[ 50 ]}
• フィードバック – 現在の状態に関する情報が将来の状態に影響を与えるために使用されるプロセス^{[ 51 ]}
• 強化 – 生物の将来の行動に影響を与える結果^{[ 51 ]}
• 刺激反応モデル - 心理学における概念的枠組み^{[ 51 ]}

その他

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• 満足化 – 受け入れ可能な決定を探す認知ヒューリスティック^{[ 52 ] [ 53 ] [ 54 ]}
• 代表性ヒューリスティック – 不確実性の中での判断を支援するツール^{[ 55 ] [ 56 ] [ 57 ]}
• 利用可能性ヒューリスティック – 最近入手した情報への偏り^{[ 58 ] [ 59 ]}
• 認識 – 何かに対する認識または知識^{[ 60 ]}
• 基盤と上部構造 – マルクス主義理論における社会モデル^{[ 61 ]}
• 社会有機体 - 社会的相互作用のモデル^{[ 61 ]}
• 弁証法 – 議論と矛盾を通して推論する方法^{[ 61 ]}
• 連続体限界 – 格子模型における連続体限界^{[ 62 ]}
• ジョハリの窓 – 人格形成のテクニック
• 社会的合理性
• 砂漠（哲学）  – 良いことであれ悪いことであれ、何かを得るに値する状態^{[ 63 ]}
• 少ないほど良い効果 – 認知バイアス
• ミニマリストヒューリスティック^{[ 64 ]}
• 物理学における理論の統一 – 物理学のすべてを1つの方程式に結びつけるという考え^{[ 65 ]}
• 後方帰納法 – 順序に従って後方に推論するプロセス

メタヒューリスティック

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主要記事:メタヒューリスティック

このトピックのより広範な内容については、「メタファーベースのメタヒューリスティックのリスト」を参照してください。

• 最適性^{[ 66 ]}
  • 適者生存 – 自然淘汰のメカニズムを説明するフレーズ^{[ 66 ]}
  • 力学的平衡 – 粒子にかかる正味の力がゼロのとき^{[ 66 ]}
  • 化学平衡 – 化学反応における反応物と生成物の比率が時間に対して一定であるとき^{[ 66 ]}
  • 恒常性 – 生物が維持する安定した内部状態^{[ 66 ]}
  • エントロピー – 熱力学系の性質^{[ 66 ]}

歴史

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主要記事:分析

このトピックのより広範な説明については、「弁証法」を参照してください。

ジョージ・ポリアは1945年にヒューリスティックスを研究し出版しました。^{[ 67 ]}ポリア（1945）は、アレクサンドリアのパップスがヒューリスティックと名付けたテキストを書いたと引用しています。^{[ 68 ]}パップスのヒューリスティックな問題解決手法は、分析と統合から成り立っています。^{[ 69 ]}

注目すべき

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数字

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• ジョージ・ポリア^{[ 70 ] [ 71 ] [ 67 ]}
• ハーバート・A・サイモン^{[ 70 ]}
• ダニエル・カーネマン^{[ 70 ]}
• アモス・トヴェルスキー^{[ 70 ] [ 72 ]}
• ゲルト・ギゲレンツァー^{[ 70 ]}
• ジューディア・パール^{[ 73 ]}
• ロビン・ダンバー^{[ 74 ]}
• デビッド・パーキンス・ペイジ^{[ 75 ]}
• ハーバート・スペンサー^{[ 75 ]}
• チャールズ・アレクサンダー・マクマリー^{[ 75 ]}
• フランク・モートン・マクマリー^{[ 75 ]}
• ローレンス・ザルクマン^{[ 76 ]}
• イムレ・ラカトシュ^{[ 77 ]}
• ウィリアム・C・ウィムサット^{[ 78 ] [ 79 ]}
• アラン・ホジキン^{[ 80 ]}
• アンドリュー・ハクスリー^{[ 80 ]}

作品

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• メノ^{[ 75 ]}
• 解決方法^{[ 71 ]}
• 数学ともっともらしい推論^{[ 71 ]}

コンテンポラリー

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人間の意思決定におけるヒューリスティックスの研究は、1970年代から1980年代にかけて、心理学者のアモス・トベルスキーとダニエル・カーネマンによって発展しました。^{[ 81 ]}この概念はもともとノーベル賞受賞者の ハーバート・A・サイモンによって提唱されていました。サイモンの当初の主要な研究対象は問題解決であり、彼は限界合理性と呼ぶものの範囲内で人間が行動していることを示しています。彼は「満足」という用語を作り出し、これは人々が、最適化の余地があるにもかかわらず、目的にとって「十分に良い」解決策を求めたり、選択や判断を受け入れたりする状況を指します。^{[ 82 ]}

ルドルフ・グローナーは、古代ギリシャに起源を持つヒューリスティックスの歴史から、認知心理学や人工知能における現代の研究に至るまでを分析し、^{[ 83 ]} 「ヒューリスティック思考とアルゴリズム思考」という認知スタイルを提唱しました。これは、検証済みのアンケートによって評価することができます。^{[ 84 ]}

適応型ツールボックス

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適応ツールボックスには、ヒューリスティックデバイスを作成するための戦略が含まれています。^{[ 85 ]}中核となる精神的能力は、想起（記憶）、頻度、物体の永続性、模倣です。^{[ 86 ]} ゲルト・ギゲレンツァーと彼の研究グループは、テスト可能な行動の予測を可能にするためには、ヒューリスティックスのモデルは形式化される必要があると主張しました。^{[ 87 ]}彼らは、個人または組織の「適応ツールボックス」にある高速で質素なヒューリスティックスと、これらのヒューリスティックスの生態学的合理性、つまり、特定のヒューリスティックが成功する可能性が高い条件を研究しています。^{[ 88 ]} 「適応ツールボックス」の記述的研究は観察と実験によって行われますが、生態学的合理性の規範的研究には、数学的分析とコンピューターシミュレーションが必要です。認識ヒューリスティック、最善を追求するヒューリスティック、高速で質素な木などのヒューリスティックは、特に不確実な状況において予測に効果的であることが示されている。ヒューリスティックは正確さと労力をトレードオフするとよく言われるが、これはリスクのある状況でのみ当てはまる。リスクとは、すべての可能な行動、その結果、確率がわかっている状況を指す。この情報がない場合、つまり不確実な状況では、ヒューリスティックはより少ない労力でより高い正確性を達成できる。^{[ 89 ]}この発見は「少ないほど多い」効果として知られ、正式なモデルがなければ見つけられなかっただろう。このプログラムの貴重な洞察は、ヒューリスティックがその単純さにもかかわらず効果的であるのではなく、単純であるがゆえに効果的であるということにある。さらに、ギゲレンツァーとヴォルフガング・ガイスマイヤーは、個人と組織の両方が適応的な方法でヒューリスティックに依存していることを発見した。^{[ 90 ]}

認知経験的自己理論

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ヒューリスティックスは、より洗練された研究を経て、他の理論に応用されたり、他の理論によって説明され始めています。例えば、認知経験的自己理論（CEST）も、ヒューリスティック処理の適応的見解です。CESTは、情報を処理する2つのシステムを分類します。大まかに言えば、個人は問題を合理的、体系的、論理的、意図的に、努力して、言語的に考えることがあります。また、個人は問題を直感的に、努力せずに、包括的に、感情的に考えることもあります。^{[ 91 ]}この観点から見ると、ヒューリスティックスは、多くの場合適応的であるものの、論理的分析が必要な状況では誤りに脆弱な、より大きな経験的処理システムの一部です。^{[ 92 ]}

属性の置換

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2002年、ダニエル・カーネマンとシェーン・フレデリックは、認知ヒューリスティックは属性置換と呼ばれるプロセスによって機能し、これは意識なしに起こると提唱した。^{[ 93 ]}この理論によれば、誰かが（「対象属性」について）計算的に複雑な判断を下すと、より計算しやすい「ヒューリスティック属性」が置換される。実際には、認知的に難しい問題は、そのことに気づかずに、より単純な問題に答えることで解決される。^{[ 93 ]}この理論は、判断が平均への回帰を示さないケースを説明する。^{[ 94 ]}ヒューリスティックは、医療における臨床判断の複雑さを軽減すると考えられる。^{[ 95 ]}

学問分野

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心理学

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主要記事:ヒューリスティック（心理学）

このトピックのより広範な内容については、「現象学 (心理学)」を参照してください。

参照:意思決定

心理学において、ヒューリスティックとは、進化の過程によって学習または植え付けられた、単純で効率的な規則のことです。これらの心理学的ヒューリスティックは、人々がどのように意思決定を行い、判断を下し、問題を解決するかを説明するために提唱されてきました。これらの規則は、人々が複雑な問題や不完全な情報に直面したときに典型的に作用します。研究者は、人々がこれらの規則を実際に使用しているかどうかを検証するために、様々な手法を用いています。これらの規則はほとんどの状況下ではうまく機能することが示されていますが、特定のケースでは体系的な誤りや認知バイアスにつながる可能性があります。^{[ 96 ]}

哲学

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ヒューリスティックデバイスは、エンティティXが存在し、それが他のエンティティYに関する理解や知識を可能にする場合に使用されます。

良い例としては、モデルがモデル化の対象と決して同一ではないため、モデル化の対象を理解できるようにするためのヒューリスティックな装置であるモデルが挙げられます。物語や比喩なども、この意味でヒューリスティックと言えるでしょう。典型的な例は、プラトンの最も有名な著作『国家』に描かれているユートピアの概念です。つまり、『国家』に描かれている「理想の都市」は、追求すべきものとして、あるいは発展の指針として提示されているのではありません。むしろ、特定の原則を選択し、それを厳密に実行した場合に、物事がどのようにつながり、ある物事がどのように別の物事につながるか（多くの場合、非常に問題のある結果を伴う）を示しています。

ヒューリスティックはまた、経験則、手順、方法を説明する名詞としてもよく使用されます。 ^{[ 97 ]}科学哲学者は、創造的思考と科学理論の構築におけるヒューリスティックスの重要性を強調してきました。^{[ 98 ]}独創的な作品には、カール・ポパーの『科学的発見の論理』やイムレ・ラカトシュ、^{[ 99 ]}リンドリー・ダーデン、ウィリアム・C・ウィムサットによるその他の作品があります。

法

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法理論、特に法と経済学の理論においては、ヒューリスティックスは、個々の事例ごとの分析が非現実的である場合に、統治機関の利益によって「実用性」が定義される限りにおいて、法律において使用される。^{[ 100 ]}

現在の証券規制体制は、すべての投資家が完全に合理的な人物として行動することを大まかに想定しています。しかし実際には、実際の投資家はバイアス、ヒューリスティック、フレーミング効果による認知的限界に直面しています。例えば、米国のすべての州では、監督されていない人物の飲酒年齢は21歳とされています。これは、飲酒のリスクを伴う意思決定を行うには、人は十分に成熟している必要があるという主張に基づいています。しかし、人々の成熟度はそれぞれ異なると仮定すると、21歳という特定の年齢は、ある人にとっては遅すぎる場合もあり、ある人にとっては早すぎる場合もあります。この場合、個人が社会からそのような責任を託されるほど十分に成熟しているかどうかを判断することは不可能、あるいは非現実的であるため、やや恣意的な設定が用いられています。しかしながら、提案されているいくつかの改正案では、合法的なアルコール所持の基準として、21歳到達ではなく、アルコール教育コースの修了が盛り込まれています。これにより、青少年の飲酒政策は、ヒューリスティックなものではなく、ケースバイケースのものになるでしょう。なぜなら、そのようなコースの修了はおそらく自発的なものであり、国民全体で一律ではないからです。

特許法にも同様の論理が当てはまります。特許は、発明者を保護し、発明意欲を高める必要があるという理由で正当化されます。したがって、発明者が投資費用を回収し、一定期間経済的利益を得ることができるよう、発明者が自らのアイデアについて政府から一時的な独占権を付与されることは社会にとって最善の利益であると主張されています。米国では、この一時的な独占権の期間は特許出願日から20年ですが、実際には出願が特許として成立するまで独占権は開始されません。しかし、前述の飲酒年齢の問題と同様に、効率的な製品を実現するためには、具体的な期間は製品ごとに異なる必要があります。個々の特許について適切な期間を特定することが難しいため、20年という期間が採用されています。最近では、ノースダコタ大学の法学教授であるエリック・E・ジョンソン氏をはじめとする一部の人々は、ソフトウェア特許など、異なる業種の特許は異なる期間で保護されるべきであると主張しています。^{[ 101 ]}

人工知能

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バイアスと分散のトレードオフは、 less-is-more戦略を説明する上での洞察を与える。^{[ 102 ]}人工知能システムでは、解空間を探索する際にヒューリスティックを用いることができる。ヒューリスティックは、設計者がシステムに組み込んだ関数を用いるか、各分岐が目標ノードに到達する可能性に基づいて分岐の重みを調整することによって導出される。

行動経済学

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ヒューリスティックとは、経済状況における意思決定プロセスを簡素化するために個人が用いる認知的近道を指します。行動経済学は、心理学と経済学の知見を統合し、人々がどのように意思決定を行うかをより深く理解する分野です。

アンカリングと調整は、行動経済学において最も広く研究されているヒューリスティックスの一つです。アンカリングとは、人々が与えられた情報に過度に依存して将来の判断や結論を下す傾向のことです。この初期の知識はアンカーとして機能し、たとえ現在の意思決定とは全く関係がない場合でも、将来の判断に影響を与える可能性があります。一方、調整とは、個人が最初の判断や結論を徐々に変化させていくプロセスです。

アンカリングと調整は、金融意思決定、消費者行動、交渉など、幅広い意思決定の文脈において観察されています。研究者たちは、アンカリングと調整の影響を軽減するために使用できるいくつかの戦略を特定しており、複数のアンカーを提供すること、個人が代替アンカーを生み出すように促すこと、より熟慮された意思決定を促す認知的プロンプトを提供することなどが挙げられます。

行動経済学で研究されている他のヒューリスティックには、代表性ヒューリスティック（個人が典型的な例との類似性に基づいて物体や出来事を分類する傾向を指す）^{[ 103 ]}や、可用性ヒューリスティック（個人が出来事が思い浮かぶ容易さに基づいてその出来事の可能性を判断する傾向を指す） ^{[ 104 ]}などがある。

ステレオタイプ化

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ステレオタイプとは、人々が見たことも経験したこともない物事について意見を形成したり判断したりするために使うヒューリスティックの一種です。^{[ 105 ]}ステレオタイプは、人の社会的地位（行動に基づく）から^{[ 12 ]}背が高く、幹があり、葉があるという理由で植物を木として分類すること（評価する人がその特定の種類の木を見たことがない場合でも）まで、あらゆるものを評価するための精神的な近道として機能します。

ステレオタイプとは、ジャーナリストのウォルター・リップマンが著書『世論』 （1922年）で初めて説明したように、私たちが頭の中に抱くイメージであり、経験や世界について聞かされたことに基づいて構築されます。^{[ 106 ] [ 107 ]}

参照

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• ACT-R  – ソフトウェアPages displaying short descriptions with no spaces
• アルゴリズム – タスクの操作のシーケンス
• 応用認識論 – 特定分野における認識論の応用
• 分岐限定法 – 部分問題に対する最適でない解を排除することによる最適化
• 一貫性（哲学的ギャンブル戦略）  - ベイズ確率を正当化するための思考実験Pages displaying short descriptions of redirect targets
• 意思決定理論 – 応用確率論の分野
• 身体化された認知 – 学際理論
• 故障モード影響解析 - 潜在的なシステム障害の分析
• ゲーム理論 – 戦略的相互作用の数学的モデル
• 情報処理のヒューリスティック・システマティックモデル - 説得の二重過程理論
• 判断と意思決定におけるヒューリスティック – 迅速な意思決定に関わる単純な戦略または精神的プロセスPages displaying short descriptions of redirect targets
• 理想のタイプ – 類型論用語
• 判断と意思決定におけるバイアスのリスト
• メタレプシス – 比喩表現^{[ 108 ]}
• 方法論学派 – 古代ギリシャとローマの医学の学校^{[ 108 ]}
• 必要性と十分性 – 2つの文の間の条件付き関係を説明する用語
• 神経ヒューリスティックス
• ナッジ理論 – 行動経済学、政治理論、行動科学における概念
• 予測的コーディング - 脳機能理論
• 十分な原則 – 社会調査の原則
• 優先度ヒューリスティック
• プロスペクト理論 – 行動経済学の理論
• ルールベースシステム – コンピュータシステムの種類
• 推論の規則 – 結論を導く方法^{[ 109 ]}
• SCAMPER  – アレックス・フェイクニー・オズボーンが提唱した創造的開発プロセスの頭字語
• 状況的認知 – 知ることは行うことと切り離せないという仮説
• 6つの思考帽子 – マルタのエドワード・デ・ボノ博士による1985年の本
• 社会的ヒューリスティックス – 社会環境における意思決定プロセス
• 主観的期待効用 – 意思決定理論における概念
• 思考実験 – 仮想的な状況
• TRIZ  – 問題解決ツール
• チュートリアル – 教育介入の種類

参考文献

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1. / h j ʊəˈr ɪ s t ɪ k / ;古代ギリシャ語 εὑρίσκω ( heurískō ) 「見つける、発見する」から。Romanycia , Marc; Pelletier, Francis; Pelletier, Jeffry (1985). "What is a heuristic?" . Computational Intelligence . 1 (1): 47– 58. doi : 10.1111/j.1467-8640.1985.tb00058.x . 2024年5月11日閲覧。heuriskein (古代ギリシャ語) およびheurisricus (ラテン語):「見つける、発見する」。  
   
2. Groner, Rudolf; Groner, Marina; Bischof, Walter (2014). 『ヒューリスティックスの方法』 Routledge.「発見を導く」または「問題解決を改善する」 ...その起源は古代ギリシャにあり、動詞「heuriskein」は「見つける」を意味します。
3. Hughes, Barnabas (1974). 「数学におけるヒューリスティックな指導」 .数学教育研究. 5 (3): 291–99 . doi : 10.1007/BF00684704 . JSTOR 3482053. 2024年5月5日閲覧。「ヒューリスティック」という語は、ギリシャ語の動詞heuriskein（発見する）から直接来ています。名詞としては「発見の技術」と定義され、形容詞としては「導く、発見する、または明らかにするのに役立つ」という意味です。これら全てを指すより一般的な呼称は「発見法」です。 
4. Hertwig, Ralph; Pachur, Thorsten (2015). 「ヒューリスティックスの歴史」 .国際社会行動科学百科事典: 829–835 . doi : 10.1016/B978-0-08-097086-8.03221-9 . ISBN 978-0-08-097087-52024年5月10日閲覧。この用語の語源は、古代ギリシャ語の動詞「heuriskein」（見つける、発見する）に遡ります。ヒューリスティックスは、「精神的な近道」や「経験則」と呼ばれることもあります。
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10. Gigerenzer, G.; Gaissmaier, W. (2011). 「ヒューリスティックな意思決定」 . Annual Review of Psychology . 62 : 451–482 . doi : 10.1146/annurev-psych-120709-145346 . hdl : 11858/00-001M-0000-0024-F16D-5 . PMID 21126183. 2024年5月6日閲覧。Shah & Oppenheimer (2008) は、すべてのヒューリスティックは、(a) より少ない手がかりを調べる、(b) 手がかりの値を取得する労力を削減する、(c) 手がかりの重み付けを簡素化する、(d) より少ない情報を統合する、(e) より少ない選択肢を調べる、のうちの 1 つ以上によって労力を削減することに依存していると提案しました。 
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    • 1. 「なぜ」という質問を投げかける ...
    • 2.調査領域を限定する ...
    • 3.顕著な特徴の選択 ...
    • 4.システムの目的論的記述 ...
    • 5.最適な解決策を探す ...
    • 6.実証的な比較 ...
    • 7.モデルのさらなる改良 ...
    • 8.新たな仮説の生成 [...] おそらくあらゆる最適性原理の中で最も偉大な適者生存は、ダーウィン（1859）の進化論における質的・概念的な礎石として定式化されました。エントロピー原理と最小作用原理は、その他の広範な最適性法則です [...] 均衡概念と恒常性行動もまた、広範な適用領域をカバーする一般的な最適性原理として解釈できます。
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さらに読む

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• 考えすぎることの問題点 2013年10月19日アーカイブ、 Wayback Machine、2002年12月11日、Persi Diaconis

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