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インフルエンス・ダイアグラム (影響ダイアグラム)

インフルエンス・ダイアグラムは、意思決定問題の直観的なビジュアル表示です。意思決定、不確実性、目標を含む、鍵となる要素を描き出します。これらの要素は、様々な形と色のノードで表されます。要素間のインフルエンス (影響) は矢印で表現されます。

この単純なインフルエンス・ダイアグラムは、状況を示した変数を描き出しています。次に意思決定「我々は何をするか?」、偶然変数「得られるものは何か?」、そして最後の評価「それをどう思うか?」を示します。これらの4つのノード形式は意思決定問題の構成要素です。インフルエンス・ダイアログは、詳細な量的モデルを作成する上で、高いレベルの概念の表現を与えてくれます。

 

ノードとは何ですか?

意思決定は、意思決定者 (個人や組織) が直接修正することができる力を持っているものを指す変数です。例えば、新しいプロジェクトに投資するかどうか、いくら投資するのか、どれだけを賭けるのか、新しい拠点をどこにするのか、マーケティング予算をどのように割り振るのか、等です。

偶然変数は、完全な情報を持っていないため、値を (まだ) 知らない不確定な量です。おそらく将来にはわかるのかもしれません。これは、(意思決定と違い) 直接コントロールできないものです。

目標は、可能性のある結果で、満足できる結果であるかどうかの尺度です。ネット現在価値、救われる命の数、EBITDA や、より一般的に「効用」などです。通常、意思決定者は目標を最大化 (または最小化) する決定を探そうとします。多くの場合、目標は複数の2時目標または属性の組み合わせです。これらはコンフリクトをおこします。例えば、エネルギーコスト、環境リスク、健康リスクなどです。通常、目標も不確定で、意思決定分析者は期待値を最大にし、リスクの選択に基づき、より一般的に期待される効用を提案します。

一般変数は、依存している量の決定関数です。

 

矢印は何を意味していますか?

矢印は影響を意味します。A から B への矢印は、A を知ることは B の値への期待に直接影響するということを意味します。「影響」とは「関連性」についての知識を表現しています。これは因果関係、または物・情報・資金の流れなどを表しています。ただし、必ずしもそうであるわけではありません。

 

意思決定ツリーとインフルエンス・ダイアグラム

新製品の R&D と商品化における意思決定ツリー (ディシジョン・ツリー)

意思決定ツリーとインフルエンス・ダイアグラムは意思決定問題の補完的な表現です。意思決定ツリーは、各意思決定と偶然変数に対する代替値の集合を、各ノードからの枝 (ブランチ) として表示します。インフルエンス・ダイアグラムは、意思決定ツリーよりも明確に変数間の依存関係を示します。意思決定ツリーは、左から右への一連の枝として可能性のあるパスやシナリオの、より詳細を示します。しかし、この詳細では、途方もなく高い金額が返ってきます。まず、すべての変数を、実際には連続値であるとしても、離散値 (少数の代替値) として扱わなければなりません。次に、意思決定ツリー内のノードの数は、意思決定や偶然変数の数に対して指数的に増加します。上にある単純な市場分析インフルエンス・ダイアグラムに対応して、意思決定ツリーを表示するには 121 ノードが必要です。2つの意思決定と2つの偶然変数のそれぞれに対して3つの枝しかないとしてもです。ツリーはこの Web ページで表示するにはあまりに複雑です。インフルエンス・ダイアグラムは、はるかにコンパクトに表示できます。

Analytica では、どのようにインフルエンス・ダイアグラムを作成しますか?

Analytica では、新しいノードを選択し、それを配置し、ノード間に矢印を書くだけで、インフルエンス・ダイアグラムを書くことができます。量的な定義をするために変数に対して数式を指定している時、その入力から直接、入ってくる矢印を持つものから変数を選択することができます。定義内で他の変数を使っている場合、ベースとなっている関係と一貫性を保つように、矢印は自動的にダイアグラムを保持するために再描画されます。

 

Analytica はどのようにインフルエンス・ダイアグラムを拡張しますか?

Analytica は、従来のツールで扱うことができる以上のより複雑な実世界の問題を扱えるように能力と柔軟性を提供できるように、追加のノードの形式を持つ標準的なインフルエンス・ダイアグラムの表記を拡張します。

1. モジュールの階層

モジュール・ノードを使うと、複雑なモデルをモジュールの階層として整理することができます。他のダイアグラムとして詳細を表示するには、例えば、コストのようなモジュール・ノードをダブルクリックします。

Analytica のモジュールを使うと、階層的なダイアグラムに何百、あるいは数千もの変数を含むモデルも作成することができます。これらのそれぞれは、簡単に他に含めやすくするため、管理可能にするために十分に小さくすることができます。

2. 多次元配列の変数

標準的なインフルエンス・ダイアグラムは、変数がスカラー値であることを仮定しています。Analytica では、変数はベクトルや、多次元配列にすることができます。例えば、地域ごと、製品ごと、時間間隔ごとの市場規模や売上のようなものです。Analytica は次元を特定するためのインデックス変数を持っています。

3. ユーザー定義の関数

特定のドメインの問題に対して、Analytica のモデリング言語の機能を拡張するために、既存の関数ライブラリを使うことができます。または、自分自身の関数を作成することができます。

4. フィードバックループを使ったダイアグラム

伝統的なインフルエンス・ダイアグラムはフィードバックループは許されていませんでした。例えば、マーケティング予算 -> マーケットシェア -> 利益 -> マーケティング予算、のようなものです。しかし、Analytica はダイナミックモデル内にこのようなループを作成することができます。時間の遅延があるため、それは点線の矢印でループのどこかに示されます。