簡単にアイデア

ハイステークスのビジネス上の意思決定を行うことは常に難しいことでした。 しかし、ここ数十年で、グローバルな商取引の複雑さが深まるにつれて、これまで以上に厳しくなっています。 マネージャーが直面している選択肢や分析を必要とするデータは、分析する時間が短縮されても増加しています。

一つの意思決定ツール-人間の直感—は、骨の折れる事実の収集と分析に対する信頼できる代替手段を提供するようです。 励科学的な研究を正直に経営トップを感じますます自信が抱える複雑な選択できるだけ信頼を腸., 確かに、月に行われた調査2002エグゼクティブサーチ会社クリスチャンによって&ティンバーズは、企業幹部の完全に45％が今、彼らのビジネスを実行している上で、事実や数字よりも本能に多くを依存していることを明らかにしました。 意思決定コンサルタントのGary Kleinは、著書Intuition at Workの中で、直感は”意思決定プロセスの中心にある”と言い、分析はせいぜい”直感的な意思決定を行うためのサポートツール”であると共通の知恵を表現しています。”

直感に対する信頼は理解できます。, 人々は常にこの世の混乱に直面したときに神秘的な力で彼らの信仰を置くように努めてきました。 しかし、それはまた危険です。 直感は意思決定にその場所を持っています—あなたはあなたの良心を無視する必要がありますよりも、あなたの本能を無視すべきではありません—しかし、直感が理由の代わりであると考える人は誰でも危険な妄想にふけっています。 厳密な分析から切り離されて、直観は気まぐれで依存しないガイドです—それは成功に関して災害につながる可能性が高いです。, そして、非常に複雑で変化しやすい環境では直感がより価値があると主張する人もいますが、その逆は実際には真実です。 より多くのオプションを評価しなければならない、より多くのデータを比較検討しなければならない、とあなたが直面するより前例のない課題は、あな

それは今日の嫌がらせ幹部に直面している本質的な難問に戻って私たちをもたらします：どのようにあなたはより少ない時間でより多くを分析 答えは、それが今、技術に表示され、嘘をつくかもしれません。, 強力な新しい意思決定支援ツールは、幹部がすぐに選択肢の膨大な数を並べ替え、最高のものを選ぶのに役立ちます。 優れた経営陣の経験、洞察、分析スキルと組み合わせると、これらのツールは、複雑な複雑さに直面しても、直感が決して一致しない能力であっても、常に健全で合理的な選択を行う方法を企業に提供します。

直感の魅力

物語は確かに魅惑的です。 フレッド-スミスは輸送ビジネスについての洞察を持っており、広範な懐疑論にもかかわらず、Federal Expressを作成するために続く。, マイケル-アイズナーは風変わりなゲームショーのためのピッチを聞き、彼の中心でそれが大ヒットになることを知っていることは大富豪になりたいと思う人の開発にすぐに何百万を託すか。 ジョージ-ソロスは、彼の骨の中で通貨市場の大きな変化を感知し、その予感に基づいて行動して、数十億ドルの殺害を行います。 ロバートPittmanにシャワーを取っている間オンライン媒体の未来の視野があり、全く新しい方向のアメリカをオンラインで導くために突入する。,

そのような物語が（外典かどうかにかかわらず）ビジネスの伝説になった理由は、直感の変革力を信じたいということです。 一つには、それはロマンチックです。 これは、スプレッドシートと損益計算書の単調な世界の上にビジネスを発生させ、芸術形式の何かにそれを回します。 の事務局となりのヒント、ビジョンではなく企画や延. 別のために、それは簡素化します。 それは、複雑な課題を合理的に解読できない場合、私たちは心配する必要はないと言います—私たちの潜在意識は自動的に正しい答えを届けます。, 私たちは、リラックスして目を閉じて、魔法を起こさせる必要があります。

最後に、それは私たちが特別な感じになります。 どんな馬鹿でも数字を実行することができますが、真のビジネスエリートのために予約されている良い腸の贈り物です。 二年前、これらのページでは、ジョンソン&ジョンソンCEOラルフ*ラーセンは、証明されていない場合、この一般的な、仮定に声を与えた：”非常に多くの場合、人々は、それが意思決定の面で非常に大きく定量的だ中間管理職レベルを通じて素晴らしい仕事をします。, しかし、その後、彼らは問題がより複雑であいまいになる上級管理職に到達し、私たちは彼らの判断や直感がそれがあるべきものではないことを発見”例外的な本能の超人的な力を主張するよりも、高い地位と巨大な給料を正当化するためのより良い方法は何ですか。

しかし、直感の知恵を信じたいという私たちの願いは、ビジネス意思決定のロマンチックでない現実に私たちを盲目にします。 私達は支払うが、便利にひどく回るすべての物を忘れている勘の例を覚えている。, フェデックスのフレッド-スミスもZapMail、独自のネットワークのためのfaxを送信しい爆撃を受けました。 マイケル-アイズナーは、ユーロディスニーオープニングの大失敗を担当しました,最近の興行の七面鳥はもちろんのこと、国のクマとトレジャープラネット. ジョージ-ソロスは、1990年代後半にロシアの証券で投機的な財産を失い、その後、2000年にハイテク株式に賭けている別の財産を即座に失いました。, そして、AOLのPittmanに関しては、同社の将来が購読ではなく広告に横たわっているという彼の本能的な信念は、華麗な間違いよりも輝かしい洞察ではなく、彼がもはやaolで雇用されなくなった理由の一つであるように見える。 私たちが自分自身を認めたくないという不幸な事実はこれです：偉大な腸の決定のすべての例について、ひどいものの平等で反対の例があります。

私たちの信頼できない腸

直感の批判は、”直感”がそのような滑りやすい言葉であるという事実によって複雑になります。, その定義は、生得的な本能から専門的な判断、普通の古い常識まで、ほとんど何でも意味するように伸ばすことができます。 しかし、人々は一般的に、直感は、意識的な思考に頼ることなく、現象について解釈し結論に達する脳のプロセスを指すことに同意します。 さらに、通常、このプロセスは心の広大な記憶の倉庫を引き出すと想定されています。, ボストン-コンサルティング-グループの創設者であるブルース-ヘンダーソンは、1977年に直感を”その生涯の文化的および感情的な偏見を含む生涯のすべての経験、コンディショニング、および知識の潜在意識の統合”と呼んだときに、それを最もよく置いたかもしれない。”

それは心が情報の素晴らしいプロセッサであることは確かに事実です—私たちは計算の隠されたストリームなしで世界で失われるでしょう。 しかし、ヘンダーソンが述べたように、それは不完全なプロセッサであることも事実です。, 人間の認知の学者は、私たちの思考はあらゆる種類の偏見や欠陥の対象であり、そのほとんどは潜在意識レベル、つまり直感レベルで動作すること 私たちは当然のことながら、私たちの仮定や偏見を確認する情報にもっと重みを与え、たとえば、それらを疑問視する情報を却下します。 私たちは現状の生き物でもあり、現在の状況を正当化し永続させる結論に引き寄せられ、水を荒らすものによってはじかれます。, そして、私たちは、特定の主題について受け取った最初の情報によって不合理に影響を受けています—それは、決定研究者がそれを置くように、その後のすべてのデータの処理方法を決定し歪める”アンカー”になります。

これらの欠陥の中で最も危険なのは、直感に関しては、パターンを見る必要があるということです。 パターン認識のための心の十分に文書化された施設は、直感の核心にあるようです-それは脳が過去からの情報を合成し、それを現在を理解し、未来を予 しかしそれは私達を悩ませることができる。, 研究者は、パターンを特定するという無意識の欲求が非常に強いため、実際には存在しない場所で日常的にそれらを知覚することを示しています。 新しい現象に直面したとき、私たちの脳は以前の経験に基づいてそれを分類し、私たちの記憶に保存されているパターンの一つに合わせようとします。 問題は、そのフィット感を作るにあたって、私たちは必然的に新しい現象を新しくするものを除外するということです—私たちは過去からの反応と解,

その本能は、進化によって私たちの思考に結びついているように見えるが、細かい区別が無関係な生死の状況において非常に有用である。 あなたが穴居人であり、過去に奇妙な動物が他の穴居人をmaul見ていたなら、あなたが遭遇した奇妙な動物から逃げることはおそらく賢明でしょう—あなたが前に獣を見たことがなかったとしても。 状況の注意深い分析の利点は、不作為のリスクによってはるかに上回るでしょう。 しかし、管理者は穴居人ではありません。, 複雑なビジネス状況では、細かい区別が重要です—多くの場合、彼らは正確に成功と失敗を分けるものです。 競争上の脅威や市場の激動を古いパターンに絞って解釈しようとすると、それが違うものを見逃してしまい、間違った行動を取る可能性があります。 直感は複雑さを評価するのではなく、それを無視する手段です。 あなたが燃えている建物の消防士や戦場の兵士なら、それは価値があります。, 急速に変化する市場のための新製品に何百万もの投資についての差し迫った決定に直面されるエグゼクティブならそれは貴重ではない。

サウスウエスト航空は、エージェントベースのモデルを使用して、貨物を取り扱うためのルールを刷新し、その過程で年間労働節約2百万ドルを享受してい, Eli Lillyは、初期段階の医薬品開発をモデル化するためにoneを使用しており、生産性を高め、スピードを高めることを約束する組織形態の作成につながって Pacific Gas and Electricは、エージェントベースのモデルを使用して、広大な電力網を通る電子の流れをよりよく管理し、コストを節約し、サービスの中断を回避しています。

今後数年間で、エージェントベースのモデルは、市場と競争の進化のためのシナリオを生成するために使用されることは間違いありません。, これらのシナリオは、多数の戦略的および戦術的オプションを評価するための基礎となり、幹部の直感的な選択肢をテストに置くために使用するこ

人工進化。

選択肢のほぼ無限のセットから選択を行うために考案された最高のシステムは、進化そのものです。 進化の基本的なプロセス—利用可能な最良のオプションを取り、それらを組み合わせて変異させてより良いものを作り出す-は、人工進化または進化計算として知られているタイプの分析ソフトウェアに組み込まれています。, この技術は、コンピュータの計算能力を使用して、膨大な数の解を探索し、それらを評価する。

それがどのように動作するかを確認するには、工場を実行し、特定の期間内にプラントの出力を最大化する生産スケジュールを決定する まずはランダムに生成エスケジュールの品質が用意してお待ちしております点、人工進化ソフトウェアです。, のソフトウェア評価など、それぞれの日程で行った最大出力ピックの数をスタートさせ、ランダムに対して”嵌合に対応可能です。”この結果、大きなセットの日程を併せ持つ特性は、前世代の紹介をしながら、一部のランダム特性としての突然変異. それは、言い換えれば、可能な解決策の大規模な新しいセットを検索します。 ソフトウェアは解を評価し、出力を最大にすることで最もよく行う物は合うことの別の円形のために選ばれる。, より多くの世代が進み、コンピュータが数分でプロセスをクランクすることができるようになるにつれて、結果として生じるスケ John Deereはすでにこの種のシステムを使用して製造作業を最適化しており、メキシコのセメントメーカーであるCemexは同様のシステムを使用してトラックを

インタラクティブな進化。

プラントスケジューリングの例では、代替案は客観的なメジャー—工場の出力で判断することができます。 しかし、意思決定がより戦略的になるにつれて、成功の基準はより複雑で主観的になります。, あなたは専門知識、判断、そして熟練した専門家の直感を組み込む必要があります。 あなたは、意思決定プロセスの評価段階に人々をもたらす必要があります。 それは相互進化、人工的な進化の変化と達成することができる。 基本的な違いは、コンピュータではなく、人または人々のグループが、選択肢の各世代を判断することです。

一つの大手自動車メーカーは、新しい車の設計を支援するためにインタラクティブな進化を使用しています。, 車の設計者は、ホイールベースの長さ、フロントガラスの角度、エンジンルームのサイズなどの何百もの技術的な制約を満たさなければならないため、そのプロセスは非常に複雑です。 デザイナーが技術の助けなしでこれをしなければならないとき、それは非常に時間がかかります。 彼らはあらゆる種類の変数に対してすべての決定をテストする必要があり、その結果、小さなオプションのセットしか考慮できません。 がインタラクティブ進化ソフトウェアが出てポンプ回の新しいデザイン。, 設計者は、選択肢の各セットを調べ、コンピュータの客観的尺度に加えて主観的な美的判断を使用して、次の交配ラウンドに最適なものを選択します。

Procter&GambleやPepsi-Cola North Americaのような他の企業は、インタラクティブな進化を使用して新製品やパッケージデザインを作成していますが、従業員ではなく, エグゼクティブチームの洞察を活用して継続的に計画を洗練する、高レベルの戦略的決定のための同様のプロセスを簡単に想像することができます。

オープンエンド検索。

人工的およびインタラクティブな進化は、両方の最適化プロセスです。 代替計画は、パラメータの小さなセットを変化させることによって生成され、それらの計画は、客観的、主観的、またはその両方の基準のセットに対して評, しかし、代替案を生成するために使用するパラメータがわからない場合や、パラメータの数が非常に多いため、可能なソリューションのセット全体を確実に この場合、別の新しい計算手法—期限を検索し、進化設計に応用できるように作成します。 その名前が示すように、オープンエンド検索は、その後の評価ではなく、オプションの最初の検索に焦点を当てています。, それは最も容量の大きい心に見えない選択を発生させる方法を提供するのでマネージャーが非常に複雑な状態の決定をするのを助けるための巨大な

スタンフォード大学教授John Kozaは、電子回路の作成に使用するための遺伝的プログラミングと呼ばれるオープンエンド検索のタイプを開発しました。 可能な回路の数は膨大であり、いくつかのパラメータだけでそれらのすべてを特徴付けることは不可能です。, 少数のパラメータ（すべての心が扱うことができる）を使用すると、検索は回路の小さな事前定義されたサブセットに制限され、真に創造的なソリューションが出現しないようになります。 対照的に、遺伝的プログラミングは、ダイオード、アンプ、抵抗などの部品構成ブロックに回路を”dis統合”し、コンピュータを使用して部品を組み合わせて再結合することによって代替回路を生成します。

このプロセスは、従来の性能基準に対して完全な回路を判断するだけでは発見されなかった根本的に新しい設計を生み出しました。, カリフォルニア州ロスアルトスにある遺伝的プログラミングのKozaと彼の同僚は、最近、既存の特許を侵害することなく、他の回路の機能を複製する回路を作成するためにこの技術を使用しています。これは、良くも悪くも、マイクロチップ業界に革命をもたらす可能性のある開発です。

私の会社、Icosystemは、大手石油化学会社がその最も重要な製品の一つの価格戦略を評価するためにオープンエンド検索を使用するのを助け始めました。 製品の価格は、多くの要因を考慮に入れる必要があります。, これらには、上流の商品価格、下流の完成品の価格、バリューチェーンのさまざまな段階での需要、通貨の変動、および競合他社の価格が含まれ、それらはすべて急速かつ予測不可能に変化する可能性があります。 電子回路の例と同様に、オープンエンド設計は、初期の価格戦略グループ（同社が様々な価格の専門家から収集する）を構成部品に分解することから始まります。, この特定のケースでは、部品は次のように価格設定ルールの形式をとります：”ボリュームが>100の場合、price=x”たとえば、”冬が寒い場合、価格は低下します。”

この原始的なスープには、専門家のルールと直接矛盾するランダムなルールが追加され、ミックスにより大きな遺伝的多様性が追加されます。 コンピュータをランダムに組み合わせのルールを新しい戦略のための試験をします。, このように、コンピュータはすぐにsavviest marketersの意識したか潜在的な心から出て来るかもしれない何でもを越えて行く革新的な作戦を作り出す何百万の組合 そして、繰り返しますが、多くの可能な解決策を持つ複雑な戦略的課題にオープンエンド検索がどのように適用できるかを簡単に確認できます。 とインタラクティブ進化によって、人々の援助の評価オプションの発生により期限を検索します。, このテクニックは、管理者が最も困難なビジネス上の問題にアプローチするための合理的な方法を提供します：成功のための明確に定義された基準

直観を超えて

これらの新しい意思決定支援ツールは、人間の直感を排除するものではありません。 スマートなエグゼクティブおよび他の専門家の本能はプロセスに組み込まれる—最初の選択を発生させるか、またはコンピュータ生成された物の判断, しかし、これらの本能は、分析の厳しさにさらされると同時に、可能な解決策を想像する際の脳の制約から解放されます。 コンピュータは、人間の心の計算能力をはるかに超えた方法で、右脳の勘に左脳の規律を課します。 したがって、直感は、それを短絡または制約することなく意思決定を知らせることができます。

しかし、それ以上のものがあります。 最終的には、コンピュータは心の分析能力を増幅するだけでなく、創造的な可能性も拡大するかもしれません。, そして、彼らは私たちが解釈の障壁を突破することを可能にするかもしれません。

それについて考えてみてください。 私たちがデザインを作成するとき、製品や戦略のためにかかわらず、私たちはそれらのデザインを理解する能力によって制限されています。 しかし、私たちが自然を見ると、その最大の創造物のいくつかは不透明であることがすぐにわかります。 それは人間の心そのもの、おそらくすべての最大の創造物に当てはまります。 私達はそれがいかに働くか知らない;私達はちょうどそれが非常によく働くことを知っている。, 人工進化やオープンエンドデザインのような技術は、私たちが説明することはできませんが、私たちの想像の限界を超えて結果を生み出すデザイン 彼らは、人間の直感の約束の真の成就を提供していると言われるかもしれません。