DecisionMind · 不確実性のもとでの多基準意思決定

今日は何を決めましょうか？

セルが不確実性を表す意思決定行列（ファジィ、区間、直観的、ニュートロソフィックなどのデータファミリー）をアップロードし、そのファミリーのために書かれた手法で代替案を順位付けします。検証済みの手法は合計 335 件です。結果は頑健性チェックを含む編集可能なレポートとして届きます。

分析を始める使い方

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4 ステップでデータからレポートへ

データを用意する

CSV または Excel の行列をドロップするか、サンプルから始めます。データファミリーはセルから認識されるか、ご自身で指定します。代替案、基準とその方向は自動で読み取られます。

意思決定を設定する

目的を示し、各基準の向きを確認します。複数人が評価する場合は、その行列をグループ意思決定として追加します。

重み付けと手法の選択

重みはデータから求めるか、自分で入力するか、等しくできます。次に順位付け手法を選び、最大 12 手法を並べて比較できます。

レポートを読んで書き出す

レポートは Word のページ配置のエディターで開き、一つ抜き検証と順位逆転チェックを含みます。Word・Excel・HTML・PDF に書き出せます。

説明できる意思決定のために

グループ意思決定

データファミリーが対応している場合は、複数の意思決定者の行列を統合できます。レポートには統合方法が記載されます。

手法の比較

同じデータに複数の順位付け手法を適用し、順位がどの程度一致するかを読み取ります。

標準で頑健性チェック

各結果は代替案と基準を 1 つずつ除いて再計算され、首位が保たれるかを確認できます。

引用できるレポート

各手法は公表された文献に基づき、レポートはその出典を示し、すべての設定を記録し、結果を平易に説明します。

Variant は不確実性を表すデータを扱います

各セルは不確実な値を持ちます。ファジィ数、区間、直観的、ピタゴラス、ニュートロソフィック、グレー、ためらい値などです。通常の（クリスプな）数値のデータは DecisionMind Crisp で分析します。アカデミーでは両方の手法を解説しています。