| 研究概要 |
本研究は平成4年度の単年度のみで終了したので,以下では得られた成果を中心に述べていく。まず,経営エキスパートシステムの理論的な側面に関しては,従来より進めてきた構築ツールの一般的な利用に加えて,最近の自己組織化の理論であるGenetic Algorithmによるシステム構築を試みた。従来の基礎理論では環境からの情報は確実であることが前提となっていたが,本研究ではこれが不確実であると仮定し,その場合にシステムにインセンティブを導入することにより正しい方向への学習が達成されることを示した。その結果,環境が不規則に変動している状況のもとでも,良好に学習するシステムの開発方法に見通しをたてることができ,具体的な応用例としてポートフォリオ管理システムへの適用を行った。更に,従来より理論としては確立されてはいるが,最適化の過程でパラメータの調整を必要とするニューラルネットワークの問題について,エキスパートシステムを基礎として構築を行い,手軽に利用できる方法を開発した。実際の応用例として企業倒産予測システムを開発した。以上の研究に関しては,関連学会で発表すると同時に,電子情報通信学会,経営情報学会の論文誌にも掲載されている。
次に,エキスパートシステム活用の一般的なシステム環境についての考察をすすめ,ワークステーション利用が一般化しデータ容量も極めて大きいもとでは,ウインドウシステムなどを積極的に利用してインターフェイスを改善すべきことが必要であることを強調した。本研究では経済データベースを購入して,理論的な方法論を実際に多量データベースを利用して解析に応用している。経営エキスパートシステムにおける,いわゆる戦略計画を立案する場合の環境がどのようにあるかを予測することができた。
|
