クラウドTOPSISに基づく確率的言語項目を用いた多基準意思決定法

不確実性下での選択が重要な理由

コミュニティが高リスクの選択に直面する場合—たとえば原子事故時の避難方法の決定のように—指導者は安全性、費用、ストレスなど多くの競合する要素を総合的に考慮する必要があります。専門家はしばしば「小さなリスク」や「非常に大きな損失」といった言葉でこれらの要素を表現しますが、正確な数値ではありません。こうした言葉は人間には理解しやすい一方で、計算機に扱わせるには扱いづらいものです。本稿は、そのようなあいまいで確率的な言語表現を明確で正当化可能な選択肢のランキングに変換する新しい方法を提示し、リスクと不確実性が高い状況でより良い意思決定を支えることを目指しています。

言葉を測定可能なクラウドに変える

著者らは、多基準意思決定として知られる一連の手法を基に構築しています。これは複数の基準を同時に用いて選択肢を比較するものです。専門家に正確な数値を求める代わりに、「非常に小さい」「中程度」「非常に大きい」といった日常的な語を用いて回答してもらい、さらに各語に対してどれだけ確信があるかを示す確率を付与します。これらの「確率的言語項目」は次に著者らがクラウドと呼ぶ数値オブジェクトに変換されます。クラウドは典型的な値、語のあいまいさ、そしてそのあいまいさ自体に対する不確実性の三点を同時に表現します。黄金比に関連する数学的パターンを用いて、これらのクラウドをスケール上に配置することで、「非常に小さい」から「非常に大きい」までの段階を人間の自然な知覚に沿って整列させます。

複数の意見を一つの像に融合する

実際の意思決定は単一の専門家に頼ることは稀です。本フレームワークは複数の専門家のクラウドを各選択肢・各基準ごとに単一の結合クラウドへと融合する方法を導入します。より明確で自信のある見解を持つ専門家は結果に強く影響を与えつつ、全体の不確実性は保持されます。著者らはまた、任意の二つのクラウド間の距離を測る新しい方法を設計しています。この距離は典型的な値の差だけでなく、あいまいさやランダム性の差も反映します。重要な点として、専門家が異なる言語項目の組合せを用いた場合でも、公平に比較できるため、従来手法で起こりがちな情報損失を回避できます。

クラウド比較から順位付けへ

これらのクラウドを選択肢のランキングに変換するために、本研究はTOPSISと呼ばれるよく知られた手法を適用しています。TOPSISは各代替案を理想的な最良点と最悪点と比較する方法です。ここでの理想点もクラウドで表現され、すべての基準にわたる最も有利な評価と最も不利な評価を示します。各避難計画について、そのクラウドが理想的な最良クラウドにどれだけ近く、理想的な最悪クラウドからどれだけ遠いかを、基準ごとの重要度を考慮して算出します。その結果、元の専門家の言語表現に含まれるあいまいさと確率性を尊重しつつも、どの選択肢がより良いかを明確に示す単一のスコアが各計画に対して得られます。

原子力避難計画での方法の検証

方法の実演として、著者らは三名の専門家が四つの避難戦略を評価する原子力緊急事態をシミュレートします。専門家は各計画を、住民全体の被ばく線量、個人の最大被ばく線量、心理的苦痛、経済的損失という四つのコスト型基準で評価します。専門家は口頭的な語と確率で評価を示し、提案手法はそれらをクラウドに変換して集約し、戦略をランキングします。解析は一つの戦略を明確な最良案として特定し、詳細な感度解析により各基準の重要度や特定の不確実性パラメータを広い範囲で変えてもこの順位は安定していることを示します。著者らはまた、他の複数の高度な意思決定手法と結果を比較しており、数学的に大きく異なる手法であっても上位の選択肢については一致する傾向があり、新しいフレームワークへの信頼を高めています。

現実の意思決定への示唆

簡潔に言えば、本研究は専門家に「言葉で語らせる」一方で「行動に移せる数値」を生み出す方法を提供します。言語的評価をあいまいさと確率性を符号化したクラウドとして表現することで、人工的な精度を無理に押し付けずに、混沌とした不確実な情報を扱うことができます。本手法は従来のクラウドベース手法を簡素化し、計算負荷を低減しつつ、他の最先端アプローチと整合するランキングを提供します。本研究は原子力避難計画で実証されていますが、医療、環境保護、インフラ計画など、深刻な不確実性下で言語的な専門家意見に基づく意思決定が求められるあらゆる分野に応用可能です。

引用: Almandeel, A., Rao, C., Zhang, X. et al. A method for multi-criteria decision making with probabilistic linguistic term based on cloud TOPSIS. Sci Rep 16, 14122 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44609-y

キーワード: 多基準意思決定, 不確実性モデリング, 言語的評価, 原子力緊急時計画, 意思決定支援手法