デシジョンツリーとは
デシジョンツリーは、ビジネスにおける意思決定プロセスを視覚化し、選択肢とその結果を整理するためのツールです。データ分析や戦略的計画、意思決定において、複雑な選択肢を簡潔に表現できることが特徴です。
デシジョンツリーの基本構造
ノードとブランチの役割
デシジョンツリーは、**ノード（分岐点）とブランチ（枝）**から構成されます。ノードは決定点や質問を表し、ブランチはそれに基づく選択肢や結果を示します。
- ルートノード: 最初の決定点
- 内部ノード: 中間の選択肢や条件分岐
- リーフノード: 結果や最終的な結論
フローの一例
例えば、マーケティングキャンペーンの最適化を考える場合、「ターゲット層の年齢」「購入履歴の有無」といった要素がノードに対応し、それぞれの条件分岐がブランチとなります。
デシジョンツリーのメリットと活用例
メリット
- 視覚的で直感的
複雑な意思決定を一目で把握可能。関係者間での理解を深める。 - 客観性の向上
データや事実に基づいた意思決定が可能になり、主観的なバイアスを排除できる。 - 分析の効率化
問題を分解し、効果的な解決策を導き出す。
活用例
デシジョンツリーの作成手順
ステップ1: 目標を明確化する
解決すべき課題や意思決定の目的を明確に設定します。例: 「製品の価格設定を最適化する」。
ステップ2: 必要なデータを収集する
過去のデータや市場調査結果を基に、条件分岐の基準を設定します。
ステップ3: 条件と選択肢を設定する
各ノードでの質問や条件を決定します。例: 「顧客の年齢は30歳以上か」。
ステップ4: デシジョンツリーを作図する
専用ソフトウェア（Excel、Pythonのライブラリ、専門ツールなど）や手書きで作成します。
デシジョンツリーの限界と注意点
限界
- 過剰適合のリスク: 特定のデータに偏りすぎると、汎用性が低下する可能性がある。
- 計算量の増加: 条件や選択肢が増えるほどツリーが複雑化し、理解が難しくなる。
注意点
- 定期的にデータを見直し、条件の妥当性を検証する。
- 他の意思決定ツール（例えば、AHPや回帰分析）と組み合わせて使用する。
図解: デシジョンツリーの例
以下に、簡単なデシジョンツリーの例を示します。
| ノード/質問 | 条件Aの結果 | 条件Bの結果 |
|---|---|---|
| 顧客年齢 > 30歳 | 高価格帯製品を推薦 | 低価格帯製品を推薦 |
| 購入履歴あり | 割引クーポン提供 | 新規顧客割引 |