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アメリカ MBA で学ぶディシジョンツリー超入門

きたたく

「家は賃貸?購入?」「宝くじを買う?買わない?」――毎日のようにぶつかる“選択の分かれ道”を、図と数字でスッキリ整理できる考え方がディシジョンツリー(Decision Tree)です。

1. ディシジョンツリーって何?

1-1. 分かれ道を「木」にする

ディシジョンツリーは、選択肢起こりそうな出来事を枝分かれで描く図です。MBA の授業では

  • ■ 四角いノード=自分が決めるところ(決定ノード – 意思決定者が選択する分岐)
  • ○ 丸いノード=運に左右されるところ(チャンスノード – 確率に従い事象が分岐)
    と教わります。

1-2. なぜ便利?

  1. 頭の中を可視化:複雑な選択を1枚に整理。
  2. 数字で比較:それぞれの枝に「期待値」というスコアを付けて最善を選べる。
  3. 情報の価値が見える:追加調査すべきか、費用対効果で判断できる。

2. 期待値(EMV)を計算しよう

2-1. 期待値って?

サイコロで「出た目×100円」をもらうゲームを想像してみよう。

  • 出目 1〜6 は同じ確率(1/6)
  • もらえる平均額=(1+2+3+4+5+6)/6 ×100=350円

この「平均的に期待できる数字」が期待値(Expected Monetary Value, EMV)。

2-2. ビジネス例

「工場を拡張する?しない?」の例があります。低需要70%・高需要30%として――

代替案低需要の利益高需要の利益EMV
何もしない506053
拡張する208038
外注する407049

EMV が最大の「何もしない」 が最適、という結論になります。

3. 感度分析:確率がズレたら?

「もし高需要の確率 p が 0.5 だったら?」と確率を動かし、EMV の交点を探すのが感度分析です。最適案が入れ替わる境目の周辺にいるなら、「追加リサーチをする価値が高いかも」と判断できます。

EVSI(情報価値)=調査後の最適 EMV − 調査なしの最適 EMV がプラスなら調査実施!となるわけです。

5. ディシジョンツリーのつくりかた 5ステップ

ステップやることコツ
1. 目的を決める「利益を最大化」などゴールを書き出す
2. 代替案を書く四角ノード全部 洗い出す
3. 不確実事象と確率丸ノード合計 100%になるように
4. アウトカムを書く利益・損失など単位をそろえる
5. 後ろから計算末端 → 根へ EMV を伝搬「途中で四捨五入しない」ルール

6. ツールとテクニック

  • Excel QM / QM for Windows を使うとノード描画と自動計算が簡単です。
  • 手書きでも OK。色ペンで「決定=青」「確率=赤」など分けると見やすい。
  • 変数名や単位は必ず定義しましょう。

7. ミニゲームで練習

7-1. ガチャガチャゲーム

  • 100 円でガチャを引くと
    • 70%で「N(ノーマル)」=転売 50 円
    • 25%で「R(レア)」=転売 150 円
    • 5%で「SR(スーパーレア)」=転売 800 円
  • EMV=0.7×50+0.25×150+0.05×800=132.5 円
  • ガチャ1回あたり ‐(100−132.5)=+32.5 円 の期待利益!

実際は転売コストなどを引く必要がありますが、まずは「確率×結果」の足し算を体験してみよう。

9. よくある質問 Q&A

QA
確率が分からないときは?まずは過去のデータや専門家の意見で“ざっくり”で OK。あとで感度分析でズラしてみれば影響の大きさが分かります。
確率が3つ以上でも描ける?はい。丸ノードから3本、4本と枝を出せば OK。ただし全部合わせて 100%になるよう注意。
途中で選択肢を追加したら?そのノードから新しい枝を生やすだけ。ツリーは後から拡張しやすいのが利点です。
数字が大きくて計算が面倒!EMV は「全部を 1000 円単位」にそろえる、Excel で SUMPRODUCT 関数を使うなど工夫しましょう。

10. まとめ 〜“運まかせ”を“戦略”に変える

  • ディシジョンツリーは 期待値 で選択を見える化するツール。
  • 5ステップで誰でも描ける。
  • 感度分析や EVSI で「もっと情報を集めるべきか?」まで判断できる。

数字と図を味方につければ、「なんとなく」で後悔する選択はぐっと減るはず。
明日の選択から、さっそく“分かれ道マスター”になってみませんか?

ABOUT ME
きたたく
きたたく
学習工学博士
自由に生きる人を増やしたい大学教員・経営者。
生成AIで経済的自由を達成するための知識を発信中。
元不登校から飛び級で博士号(工学)を取得した連続起業家。
プログラミングを通じて「U-22 プログラミングコンテスト CSAJ 会長賞」「IoT Challenge Award 総務大臣賞」「人工知能学会研究会 優秀賞」など40件を超える賞を受賞。
スマホアプリ会社を創業(売却)し、プログラミングスクールの会社を創業(20店舗経営)

著書:知識ゼロからのプログラミング学習術(秀和システム) 他多数
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