| 研究概要 |
本研究の目的は,相互評価に対してその最適化モデルの構築と解析手法を開発することである.対象とした相互評価法は定性的要因を扱うAHPとANP,定量的要因を扱うDEAである.AHP,ANP,DEAに関する最適化モデル分析を数理計画による理論的研究と経営上の意思決定問題に関する実証的分析の2つのアプローチから行った.
AHP,ANPに対しては固有ベクトル法に基づく最適化モデルの構築と感度分析法を開発し,人事評価やサプライチェーンマネジメントの戦略的意思決定に適用した.これらの適用事例では,従来の解析手法による解析結果が一部の入力情報の影響を無視することを見出した.このような現象が生じることに対して十分条件を示した.人事評価等の入力情報は相互に依存する点に注目して,本解決手法にベイズ定理を組み込んだ.入力情報が相互に依存する点に注目した従来の解法では合意形成上の矛盾を含むことを示したが,ベイズ定理を組み込んだ評価手法では,この矛盾を常に回避する.
DEAでは入出力の相互依存関係を含む時系列データに対する分析モデルと規模の経済性の測定に対する最適化モデルを構築した.構築した時系列分析モデルは電力会社の経営効率性測定に有用であること示した.一方,規模の経済性に対する従来の測定法は多段階分析であったために,各段階で測定バイアスを含むことは避けられなかった.提案した規模の経済性の測定に対する最適化モデルは1段階分析であり,測定バイアスから免れることを示した.
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