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日本オペレーションズ・リサーチ学会日本オペレーションズ・リサーチ学会

意思決定支援システム

読み方:いしけっていしえんしすてむ
【英】:decision support system (DSS)

概要

MISがうまく機能しなかったことを踏まえて意思決定者が対話的データモデル操作して情報獲得し,意思決定を行うことを狙った情報システムで,DSS略記される.対話管理データ管理モデル管理の3部分システムから構成される.1960年代末に提案され,その後ネットワーク技術発展に伴い個人レベル意思決定支援からグループレベル,さらに,情報資源ネットワーク上に求めWWWベースのものにまで広がってきている.

詳説

経営組織におけるコンピュータ利用は, 1950年代受注処理給与計算といった, いわゆるトランザクション処理を行うEDP(電子データ処理)からはじまり, 1960年代には, 意思決定に必要な情報定期的にマネージャ報告することを目的とする, MIS(経営情報システム)の考え方へと発展した. MIS基本的考え方は, 意思決定者が情報を処理するものに意思決定に必要な情報どのようなのであるかを伝え報告依頼し, 情報処理者はそれにしたがって, 定期的に報告を行うというものであった. しかし, 意思決定者は予めどのような情報意思決定に必要であるかについて十分に知ってはおらず, また, 静的情報よりもやりとりの中で動的に生み出される情報が重要であるということなどから, このような形式ではよりよい意思決定にはつながらないことが明らかになってきた. 問題を引き起こしているのは, 意思決定情報処理分離である. そこで, 意思決定過程(decision making process)において意思決定者が自ら情報処理を行って, 意思決定に必要な情報動的獲得するという考え生まれた. これが意思決定支援システム(DSS, decision support system)の始まりである.

DSS歴史的には, 1967年のスコットモートンによる博士論文とそれが基礎となった著書Management Decision Systems[1]に逆のぼることができるとされている. そこでは, "DSS"という用語ではなく, "MDS(Management Decision Systems)"という用語が用いられていた. MDSは, 「コンピュータを用いた対話的システムで, 非構造化問題解決するために, 意思決定者がデータモデル利用する手助けをするもの(interactive computer-based systems, which helpsdecision makers utilize data and models to solve unstructuredproblems)」と定義されている. この定義には, 後にDSS際立った特徴となる, いくつかのキーワードが出てきている. それらは, 「対話的(interactive)」, 「データモデル利用」, そして, 「非構造化(unstructured)」という概念である. ここで, 「非構造化問題とは, 変数言葉でしか表現できず, 目標があいまいで, 解を求め手続きはっきりしない問題のことを指している.

スコットモートンがManagement Decision Systemsを出版したのと同じ1971年に, 彼はゴーリーと"A Framework for Management Information Systems"という論文発表した. この論文の中で, 彼らは「構造化問題非構造化問題」というサイモン依拠する分類と, 「戦略的計画(strategic planning)/マネジメントコントロール(managementcontrol)/オペレーショナルコントロール(operational control)」という, アンソニーによる経営活動における管理階層にもとづく分類を結び付けて, DSS概念明らかにした. アンソニー分類において, 「戦略的計画」とは, 「資源配分に関わる長期的目標政策についてのもの」であり, 「マネジメントコントロール」は, 「組織目標達成するために資源獲得し, 有効利用することについてのもの」であり, 「オペレーショナルコントロール」は, 「タスク効率的で, しかも効果的実施することに関するもの」であるとされている.


図1: アンソニーの管理階層
図1: アンソニー管理階層


ゴーリーとスコットモートンは, サイモンによる問題対する2分類に, さらに中間的問題として, 「半構造化(semi-structured)」問題考え, 問題を3つに分類した. このような問題対す分類を, アンソニーによる管理階層の3分類とは独立な軸であると考えると, 表1にある3\times 3=9 \,セルができる. 表1において, ゴーリーとスコットモートンは, 半構造化問題, 非構造化問題に対しては, 従来MIS経営科学的アプローチは有効ではなく, 利用者支援する情報システム, すなわちDSS有用であると主張した.


表1: ゴーリーとスコットモートンによるDSS枠組み


管理タイプ
オペレーショナル
コントロール
マネジメント
コントロール
戦略的計画








構造的会計

売掛金処理

受注処理
予算分析

短期予測

人事報告など
財務, 投資

倉庫立地

流通システム
構造的生産スケジューリング

在庫管理

信用評価, 予算編成

プラント配置, プロジェクト

スケジューリングなど
プラント設置

M&A, 新製品計画

QA計画など
構造的ソフトウェア購入
貸付承認など
交渉

ハードウェア購入

陳情活動など
R&D計画
技術開発など


DSS分類様々な観点ら行なわれている. オルターは, システム出力意思決定との結びつき強さという観点から, 「データ指向DSS」と「モデル指向DSS」に分類している. また, ハッカソーンとキーンは, DSS支援の対象とする利用者基準として, 個人(personal), グループ(group), 組織(organization)の3つに分類している[2]. 一方, スプレーグカールソンは, DSSに関わる技術レベルに関して, DSS次の3つに分類している[3]. すなわち,

1) DSSツール:グラフィックス, 問合せシステム, 乱数発生器, スプレッドシート, プログラミング言語, データベースシステム, エディタなどの, DSS構築するために必要とする基本的機能単位実現しているソフトウェア

2) DSSジェネレータ:IFPS(対話財務計画支援システム)に代表される, ある問題についてのデータモデルを登録すれば, DSSとして利用できるような, DSS構築環境. 表計算ソフトもこれに分類されると考えられる.

3) 特定DSS:ある特定の問題における意思決定支援(decision support)を行うために, データモデルがすでに登録されたDSS環境.

である.

DSSは, 図2にあるように, 次の3つの構成要素からなるとするのが一般的である[4].


図2: DSSの構造
図2: DSS構造



1) データ管理:状況関連するデータ持ち, データベース管理 (databasemanagement)システム呼ばれるソフトウェアによって管理されるデータベースを含むもの

2) モデル管理:システム分析機能提供する, 財務, 統計, 経営科学などの定量的モデルを含むソフトウェアパッケージとそれに関するソフトウェア管理行なうもの. モデル管理モデルベース管理 (model-base management)システムにより行う.

3) コミュニケーション(対話管理):利用者DSSコミュニケートし, 命令与えるための, 利用者システムの間の仲介行なうもの.

各々管理システムには, 管理対象となる, データモデルの群があり, 各々データベース, モデルベースと読んでいる. 実現形態でいうと, これらは, 通常補助記憶装置内でファイル群として存在する. そこで, 図2では円柱表示してある. 各々サブシステム詳細については, 文献[5] などを参照されたい.

このような基本構造の下で, たとえば, シミュレーションモデル用いて企業活動予測を行ったり, 数理計画法ソルバー用いて最適解求めたり, 統計分析ソフトウェア用いて, 平均値, 分散, 標準偏差, 共分散などの統計量求めることができる. これらは, モデルベースにあるモデルを用いることによって実現される. また, 「what-if分析」, 「感度分析」, 「目標追求分析」は, 変数の値を様々にかえながら, シミュレーションを行うことによって実現される. これらの変数の値は, もちろんデータベース貯えられている.

計算結果を, 表やグラフによって表示するのは, 対話管理システム役割である. この他にも, 利用者意図システム反映させることと, システム出力利用者理解しやすい形式提示することが, 対話管理システム求められる機能である.

DSS研究は, 1980年代はじめまでの概念についての議論アーキテクチャ提案時代経て, 実装進み, その後コンピュータ技術発展に伴い, データウェアハウス呼ばれる, データ格納し, 問合せに対応する中央集権化された構造経て, OLAPOn-Line Analytical Processing, オンライン分析による処理)の発展につながっている. OLAPでは, データさまざまな方向から“切り刻む”ことが可能である.たとえば, 多次元データ一部分取り出すダイスや, ある側面切り出すスライス, ある次元データをさらに細分化して次元拡張するドリルダウンなどがある[6].



参考文献

[1] M.S. Scott-Morton, Management Decision Systems: Computer-Based Supportfor Decision Making, Cambridge, Mass, Division of Research, HarvardUniv., 1971.

[2] R.D. Hackarthorn and P.G.W. Keen, "Organizational Strategies forPersonal Computing in Decision Support Systems," MIS Quarterly, September, 1981.

[3] R.H. Sprague and E.D. Carlson, Building Effective Decision SupportSystems, Englewood Cliffs, N.J., Prentice-Hall, 1982.

[4] E. Turban, Decision Support and Expert Systems (2nd ed.), Macmillan, (1990).

[5] 飯島淳一, 『意思決定支援システムとエキスパートシステム』, 日科技連出版社, 1993.

[6] George Chang, Marcus J.Healey, James A.M.McHugh, Jason T.L.Wang, Mining the World Wide Web, Kluwer Academic Press, 2001, (武田善行, 恭司, 藤井敦 訳, 『Webマイニング』, 共立出版, 2004.)







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