ディシジョンツリーとは｜選択肢を枝分かれで比べて決める方法

ディシジョンツリーを調べている人の多くは、会議や研修で「ディシジョンツリーで整理して」と言われ、図の描き方や、確率や損得をどう数字にすればよいのかが分からずにいます。結論から言うと、ディシジョンツリーは「自分が選べること」と「自分では選べない出来事」を枝分かれで描き分け、それぞれの結果の損得に起こりやすさを掛けて比べる方法です。図そのものより、選択肢と結果を漏れなく書き出す過程に価値があります。この記事では、ディシジョンツリーの意味、図の記号と描き方、期待値の計算、身近な例と仕事の例、データ分析で使う決定木との違い、使うときの注意点までを順に説明します。決めたことを作業に分けて、担当と期限をチームで共有したいときに使える、プロジェクト管理ツールのPinatecaのような道具の使いどころにも後半で触れます。

ディシジョンツリーとは何か

ディシジョンツリーとは、ある判断について、選べる道と、その先に起こりうる出来事を、木の枝が分かれるような図に描いて整理する方法のことです。日本語では決定木とも呼ばれます。学習の情報サイトでは、次のように説明しています。

ディシジョンツリー（デシジョンツリー、決定木）とは、情報を整理・分析しながら作る樹形図で、意思決定に役立つツール。ディシジョン（decision）は英語で「決定」、ツリー（tree）は数学の場合分けなどに使う「樹形図」を意味しています。 出典: studyhacker.net

樹形図とは、場合分けを枝分かれで描いた図のことで、中学校の数学で、硬貨を2回投げたときの表と裏の出方を数えるときなどに使います。ディシジョンツリーは、この樹形図を、物事を決める場面に応用したものです。

ディシジョンツリーが役に立つのは、選択肢がいくつかあり、それぞれの先に何が起こるかが分からない場面です。新しい商品を出すか、今の商品を改良するか。新しい取引先と契約するか、今の取引先を続けるか。転職の誘いを受けるか、今の会社に残るか。どれも、選んだ後の結果は、自分では決められない出来事に左右されます。頭の中だけで考えると、良い結果ばかり、あるいは悪い結果ばかりを思い浮かべてしまいがちです。図に描くと、起こりうる結果を一つずつ並べて冷静に比べられます。

ディシジョンツリーには、もう一つの良い点があります。判断の理由を、ほかの人に説明しやすくなることです。上司や取引先に「なぜこの案にしたのか」を説明するとき、図があれば、どんな選択肢を比べ、どんな出来事を想定し、どの数字で判断したのかを見せられます。判断が外れたときも、どの前提が違っていたのかを後から振り返れます。

図の記号と基本の形

ディシジョンツリーは、3種類の点と、それをつなぐ枝で描きます。

記号	意味	枝の先にあるもの
四角（□）	決定の点。自分が選べるところ	選べる選択肢
丸（○）	偶然の点。自分では選べないところ	起こりうる出来事と、その確率
三角（△）や終わりの印	結果の点	その道を進んだときの損得

描き方の基本は、左から右へ、時間の流れに沿って描くことです。一番左に四角を描き、そこから選択肢の数だけ枝を伸ばします。それぞれの枝の先に、自分では決められない出来事があれば丸を描き、そこから起こりうる出来事の数だけ枝を伸ばします。出来事の枝には、それが起こる確率を書きます。一番右の端には、その道を進んだときの結果、つまり利益や損失、かかる時間などを書きます。

四角と丸を描き分けることが、ディシジョンツリーの一番大切な点です。四角は自分が決められること、丸は自分では決められないことです。この2つを混ぜてしまうと、「売れる」という出来事を、まるで自分が選べることのように扱ってしまい、判断を誤ります。

一つの出来事の枝に書いた確率は、足し合わせると100%になるようにします。「売れる40%、売れない60%」のように、起こりうる出来事を漏れなく、重なりなく並べるためです。合計が100%にならない場合は、想定していない出来事があるか、確率の見積もりがずれています。

期待値で比べる

ディシジョンツリーで選択肢を比べるときに使うのが、期待値です。期待値とは、それぞれの結果の損得に、その結果が起こる確率を掛けて、足し合わせた値のことです。同じ判断を何度も繰り返したときに、平均してどのくらいの損得になるかを表します。

学習の情報サイトでも、ディシジョンツリーを作るには2つの情報が要ると説明しています。

ディシジョンツリーを作るには「発生確率」と「リターン」という2つの情報が必要です。今回の場合、発生確率としては「降水確率50％」という値が使えます。 出典: studyhacker.net

リターンとは、その結果から得られる損得のことです。期待値の計算は、次の手順で行います。

1. 右端の結果の点に、損得の数字を書く
2. 丸の点ごとに、枝の先の損得に確率を掛けて足し、その丸の期待値を出す
3. 四角の点では、枝の先の期待値を比べ、一番良いものを選ぶ

計算は右から左へ、結果の側から決定の側へと戻るように進めます。これを、木を後ろから解く、と表現することもあります。

描く手順を5つのステップで

ディシジョンツリーは、次の5つのステップで描くと、初めてでも迷わずに進められます。

1. 決めたいことを一文で書く

最初に、何を決めるのかを一文で書きます。「来年の新しい取り組みとして、どれを選ぶか」「この案件を受けるか」のように、答えが選択肢の形になる問いにします。「売上を伸ばすにはどうするか」のように問いが広すぎると、選択肢が無数に出てきて、図にまとまりません。

2. 選べる選択肢を書き出す

次に、選べる選択肢を書き出します。このとき、「何もしない」「今のまま続ける」という選択肢も必ず入れます。新しいことを始めるかどうかを比べるとき、比べる相手は「何もしない場合」だからです。選択肢は、比べる意味のあるものに絞り、2つから4つ程度にします。

3. 選択肢ごとに起こりうる出来事を書き出す

それぞれの選択肢を選んだ後に、自分では決められない出来事で、結果を大きく左右するものを書き出します。売れ行き、天気、相手の返事、試験の合否などです。出来事は、「うまくいく」「うまくいかない」の2つに分けるのが一番簡単で、必要なら「とてもうまくいく」「ふつう」「うまくいかない」の3つに分けます。

4. 確率と損得を書き込む

出来事の枝に確率を、右端の結果に損得を書き込みます。確率は、一つの丸から出る枝の合計が100%になるようにします。損得は、お金で表せるものはお金で、表しにくいものは点数で、同じ物差しにそろえて書きます。

5. 右から左へ計算して比べる

最後に、右端から順に期待値を計算し、四角の点で選択肢を比べます。計算の結果が出たら、それで終わりにせず、確率や損得の数字を少し動かしても結論が変わらないかを確かめます。結論が変わりやすいなら、その数字をもっと詳しく調べてから決めます。

手書きで描くときは、大きめの紙を横向きに使い、左端に四角を描いて始めます。枝が増えることを考えて、最初の枝の間隔を広めに取っておくと、後から書き足しやすくなります。

身近な例で描いてみる：傘を持っていくか

まずは身近な例で、ディシジョンツリーを描いてみます。朝の天気予報で降水確率が50%と出ている日に、傘を持って出かけるかどうかを決める場面です。

ここで、降水確率の意味を確かめておきます。気象庁は、降水確率を次のように説明しています。

降水確率30％とは、30％という予報が100回発表されたとき、その内のおよそ30回は１mm以上の降水があるという意味であり、降水量を予報するものではない。 出典: jma.go.jp

降水確率は、雨の強さではなく、1ミリ以上の雨が降るかどうかの起こりやすさです。ディシジョンツリーの丸の点にそのまま使えます。

次に、それぞれの結果の満足度を、点数で表します。ここでは、一番良い結果を10点、一番悪い結果を0点とします。

選択肢	出来事	確率	満足度
傘を持っていく	雨が降る	50%	8点（濡れずに済むが、荷物は増える）
傘を持っていく	雨が降らない	50%	5点（荷物が邪魔になる）
傘を持っていかない	雨が降る	50%	0点（ずぶ濡れになる）
傘を持っていかない	雨が降らない	50%	10点（身軽に過ごせる）

期待値を計算すると、次のようになります。

• 傘を持っていく：8点×50%＋5点×50%＝6.5点
• 傘を持っていかない：0点×50%＋10点×50%＝5点

期待値では、傘を持っていくほうが高くなります。では、降水確率が20%の日はどうでしょう。

• 傘を持っていく：8点×20%＋5点×80%＝5.6点
• 傘を持っていかない：0点×20%＋10点×80%＝8点

今度は、持っていかないほうが高くなります。このように、ディシジョンツリーを使うと、同じ判断でも、確率が変わると結論が変わることが目に見えて分かります。

満足度の点数は人によって違います。大切な会議に向かう日で、濡れることが何より困るなら、「持っていかずに雨が降る」の点数はさらに低くなります。数字に正解はなく、自分にとっての損得を正直に書くことが大切です。

仕事の例：新しい商品を出すか

次に、仕事の場面の例を描いてみます。ある会社が、来年の取り組みとして、次の3つの選択肢を比べているとします。

1. 新しい商品を開発して出す（開発に100万円かかる）
2. 今の商品を改良する（改良に30万円かかる）
3. 何もしない

それぞれの選択肢の先には、売れ行きという、会社では決められない出来事があります。過去の実績や市場の調べをもとに、次のように見積もったとします。

選択肢	出来事	確率	売上から得られる利益	費用を引いた結果
新商品を出す	よく売れる	40%	400万円	300万円
新商品を出す	あまり売れない	60%	50万円	マイナス50万円
改良する	よく売れる	70%	150万円	120万円
改良する	あまり売れない	30%	20万円	マイナス10万円
何もしない	なし	100%	0円	0円

期待値を計算すると、次のようになります。

• 新商品を出す：300万円×40%＋（マイナス50万円）×60%＝120万円－30万円＝90万円
• 改良する：120万円×70%＋（マイナス10万円）×30%＝84万円－3万円＝81万円
• 何もしない：0円

期待値だけを見ると、新商品を出す案が一番高くなります。しかし、ここで考えたいのは、新商品の案は60%の確率で50万円の損失になる、という点です。会社の手元のお金に余裕がなく、50万円の損失が続けて出ると困るなら、期待値の差は小さく、損失の確率も低い改良の案を選ぶ、という判断もあります。

期待値は、判断の大切な材料ですが、それだけで決めるものではありません。損失が出たときに耐えられるか、という点もあわせて考えます。ディシジョンツリーの良いところは、こうした判断の分かれ目が、図と数字ではっきり見えることです。

仕事の例：案件の受け方を比べる

一人で仕事をしている人にも、ディシジョンツリーは使えます。たとえば、在宅で仕事をしている人が、同じ時期に2つの案件の誘いを受け、どちらか一つしか受けられないとします。

• 案件A：固定の報酬で20万円。条件は決まっていて、ほぼ確実に受け取れる
• 案件B：成果に応じた報酬。うまくいけば40万円、うまくいかなければ5万円。うまくいく見込みは半々

期待値を計算すると、次のようになります。

• 案件A：20万円×100%＝20万円
• 案件B：40万円×50%＋5万円×50%＝22万5,000円

期待値では案件Bが少し高くなります。しかし、案件Bは半分の確率で5万円にとどまります。その月の生活費や支払いを考えると、5万円では困る、という人にとっては、確実に20万円を受け取れる案件Aのほうが合っています。反対に、ほかに安定した収入があり、うまくいったときの経験や実績を重視したい人にとっては、案件Bを選ぶ理由があります。

このように、同じ数字でも、選ぶ人の状況によって正しい答えは変わります。ディシジョンツリーは、答えを機械的に出す道具ではなく、自分の状況に照らして判断するための材料を並べる道具だと考えると使いやすくなります。報酬の金額は案件によって大きく違うので、ここでの数字は計算の仕方を示すための例です。

個人の判断で使う例：資格の勉強を始めるか

ディシジョンツリーは、仕事だけでなく、自分の進路や学び直しを考えるときにも使えます。たとえば、仕事の幅を広げるために、ある資格の勉強を始めるかどうかを考えている人がいるとします。

選択肢は「今年から勉強を始める」「来年に先送りする」「受けない」の3つです。「今年から勉強を始める」の先には、「合格する」「不合格になる」という出来事があります。ここで、損得をお金だけで表そうとすると、資格を取った後の収入の変化を正確に見積もるのは難しく、行き詰まります。

こうした場合は、損得を点数で表します。たとえば、合格して仕事の幅が広がる結果を10点、勉強に時間を使ったが不合格だった結果を3点、何もしない結果を4点とします。不合格でも、勉強した知識は残るので0点にはしない、という考え方もできます。合格の見込みを、公表されている合格率や、自分の勉強に使える時間から50%と見積もると、次のようになります。

• 今年から勉強を始める：10点×50%＋3点×50%＝6.5点
• 受けない：4点

この計算から分かるのは、合格の見込みがある程度あれば、始めるほうが期待値は高い、ということです。反対に、仕事や家庭の事情で勉強の時間が取れず、合格の見込みが20%しかないなら、10点×20%＋3点×80%＝4.4点となり、受けない場合との差は小さくなります。この場合は、勉強の時間を確保できる来年に先送りする選択肢を検討する価値があります。

点数の付け方に正解はありませんが、図に描いて数字を書くと、自分が何を大切にしているのかが見えてきます。家族と相談するときにも、図を見せながら話すと、考えの筋道が伝わりやすくなります。

会議でディシジョンツリーを使う進め方

ディシジョンツリーは、一人で考えるだけでなく、会議で関係者と一緒に描くと効果が大きくなります。人によって想定している出来事や確率が違うことが、図を描く過程で明らかになるからです。

会議で使うときは、次のように進めます。

1. 進行役が、決めたいことと選択肢をホワイトボードや画面に描く
2. 参加者に、選択肢ごとに起こりうる出来事を挙げてもらう
3. 確率と損得の数字について、それぞれの根拠を出し合う
4. 数字が人によって大きく違う場合は、低い見積もりと高い見積もりの両方で計算する
5. 計算の結果と、数字にしにくい要素を並べて、最終的な判断をする

会議で特に役立つのは、3と4です。営業の担当者は売れる確率を高く見積もり、経理の担当者は低く見積もる、ということはよくあります。どちらが正しいかを言い争うのではなく、両方の数字で計算して結論が変わるかを確かめれば、話し合いを前に進められます。

会議の後は、描いた図と、使った数字、その根拠を記録に残しておきます。判断の結果が出た後に振り返り、確率の見積もりが合っていたかを確かめると、次の判断のときの見積もりの精度が上がります。

枝が何段にも分かれる場合

実際の判断では、選んだ後にもう一度決める場面が来ることがあります。たとえば、新しい商品を試しに小さく売ってみて、売れ行きを見てから本格的に売り出すかを決める、という進め方です。

この場合、ディシジョンツリーは、四角、丸、四角、丸と、決定と出来事が交互に並ぶ形になります。

1. 最初の四角：試しに売るか、いきなり本格的に売るか、やめるか
2. 最初の丸：試しの売れ行きが良いか、悪いか
3. 次の四角：試しの売れ行きを見て、本格的に売るか、やめるか
4. 次の丸：本格的に売ったときに、よく売れるか、あまり売れないか

枝が何段にもなると、図は大きくなりますが、計算の仕方は同じです。一番右の結果から順に期待値を出し、四角の点では一番良い選択肢を選び、その値を左の点に持ち帰ります。

この形のディシジョンツリーを描くと、試しに売ることの価値が見えてきます。試しに売る費用はかかりますが、売れ行きが悪いと分かった時点でやめられるので、大きな損失を避けられます。情報を得るためにお金や時間を使う価値があるかどうかを、数字で比べられるのです。

確率と損得の数字の決め方

ディシジョンツリーを描くとき、多くの人が迷うのが、確率と損得の数字をどう決めるかです。数字をでたらめに決めれば、計算の結果もでたらめになります。

確率を決めるときに使える材料は、次のようなものです。

• 過去の実績（同じような商品の売れ行き、同じような案件の結果）
• 公的な統計や業界の調べ
• 天気予報の降水確率のように、公表されている数字
• その分野に詳しい人の見立て

材料が乏しい場合は、一つの数字に決めず、幅を持たせて計算します。たとえば「よく売れる確率は30%から50%」として、30%の場合と50%の場合の両方で期待値を出します。どちらの場合でも同じ選択肢が一番良いなら、その判断は確率の見積もりが多少ずれても揺るがない、ということが分かります。反対に、確率によって結論が入れ替わるなら、確率をもっと正確に調べる価値がある、ということです。

損得の数字は、お金で表せるものはお金で、表しにくいものは点数で表します。お金と点数を一つの図の中で混ぜないように気をつけます。お金で表す場合も、売上ではなく、費用を引いた後の利益で比べるのが基本です。

ディシジョンツリーがよく使われる場面

ディシジョンツリーは、どんな判断にも使えるわけではありません。向いているのは、次の3つの条件がそろった場面です。

1. 選択肢がいくつかに絞られている
2. 選んだ後の結果が、自分では決められない出来事に左右される
3. 出来事の起こりやすさや、結果の損得を、ある程度は見積もれる

この条件に当てはまる場面として、仕事では次のようなものがあります。

• 新しい商品やサービスを出すか、今のものを改良するか
• 設備を買うか、借りるか、外部に任せるか
• 取引先との交渉で、相手の条件を受け入れるか、条件を出し直すか
• 契約のもめごとで、話し合いで解決するか、手続きを進めるか
• 人を採用するか、外部の人に仕事を頼むか

反対に、選択肢が無数にある場面や、起こりうる出来事がまったく見当もつかない場面では、図を描いても数字が決まらず、役に立ちにくくなります。そうした場面では、まず情報を集めて選択肢を絞ることから始め、ある程度見通しが立った段階でディシジョンツリーを使うと効果的です。

法律や税金、お金の判断が関わる場面では、ディシジョンツリーで考えを整理したうえで、最終的な判断の前に専門家に確かめることも大切です。図は自分の考えを整理する道具であり、専門の知識の代わりにはなりません。

データ分析で使う決定木との違い

ディシジョンツリーという言葉は、データ分析や機械学習の分野でも使われます。こちらは、意思決定のためのディシジョンツリーとは目的が少し違うので、区別しておきます。

データ分析の決定木は、たくさんのデータから、ある結果を分ける条件を枝分かれの形で見つけ出す方法です。たとえば、過去のお客さまのデータから、「年齢が40歳以上で、過去1年に3回以上買った人は、次も買う割合が高い」といった条件を、木の形で示します。機械学習の分野で広く使われている道具の一つであるscikit-learnの決定木の解説でも、データの特徴から簡単な判断の規則を学び、結果を予測する方法として紹介されています。

比べる点	意思決定のディシジョンツリー	データ分析の決定木
目的	これからどの選択肢を選ぶかを決める	データから、結果を分ける条件を見つける
枝の意味	選択肢と、起こりうる出来事	データを分ける条件
作る人	判断する人が、自分で描く	計算の道具が、データから作る
使う数字	見積もった確率と損得	実際のデータ

検索で調べると、両方の意味の記事が混ざって出てきます。会議で選択肢を比べたいなら意思決定の方を、お客さまのデータを分析したいならデータ分析の方を読むようにすると、迷わずに済みます。

ディシジョンツリーを使うときの注意点

ディシジョンツリーは便利な道具ですが、使い方を誤ると、かえって判断を誤ることがあります。気をつけたい点を整理しておきます。

1つ目は、選択肢が足りないことです。図に描いた選択肢の中から一番良いものを選べても、もっと良い選択肢を描き忘れていれば意味がありません。描き始める前に、「ほかにやり方はないか」「全部やめるという道はないか」「一部だけやるという道はないか」を考えます。

2つ目は、数字が正確そうに見えてしまうことです。期待値を小数点まで計算すると、とても正確な判断をしたように感じます。しかし、もとの確率や損得は見積もりで、ずれていることも多くあります。計算の結果を絶対のものとせず、前提の数字が変わったら結論も変わることを忘れないようにします。

3つ目は、図が大きくなりすぎることです。起こりうる出来事を細かく分けすぎると、枝が何十本にもなり、描くのも読むのも大変になります。判断を左右する大きな出来事だけに絞り、2つか3つの枝で描くのが実用的です。

4つ目は、数字に表しにくい要素を落としてしまうことです。会社の評判、従業員のやる気、取引先との関係など、お金に換えにくい要素も、判断には大切です。図の結果とは別に、こうした要素を書き添えて、話し合いの材料にします。

ほかの考え方の道具との組み合わせ

ディシジョンツリーは、ほかの考え方の道具と組み合わせると、さらに使いやすくなります。

選択肢を洗い出す段階では、関係者で自由に案を出し合う方法が役に立ちます。出てきた案の中から、比べる価値のあるものを2つから4つに絞り、ディシジョンツリーに描きます。

選択肢ごとの良い点と悪い点を整理するには、表にまとめる方法も使えます。ただし、表では「良い点が多い方を選ぶ」という判断になりがちで、それぞれの点がどのくらい起こりやすいかまでは比べられません。ディシジョンツリーは、起こりやすさを確率として書き込めるところに強みがあります。

判断した後は、選んだ選択肢を実行するための作業の計画を立てます。どの作業を、誰が、いつまでに行うのかを決め、進み具合を確かめます。ディシジョンツリーで描いた出来事のうち、悪い結果になりそうな兆しが見えたら、計画を見直す合図にします。

決めたことを作業に分けて共有する方法

ディシジョンツリーで判断が決まったら、次は実行です。一人で判断して一人で進める仕事なら、紙に描いた図と、手帳の作業の一覧で十分に足ります。図は手書きで描けば十分で、表計算ソフトで期待値の計算表を作っておけば、確率を変えたときの結果もすぐに確かめられます。

一方で、チームで判断し、複数の人が分担して実行する場合は、判断の理由と作業の分担を、全員が同じ場所で確かめられるようにしておくと、後から「なぜこの案にしたのか」「誰が何をするのか」で迷わずに済みます。こうした場面では、チームで担当と期限と進み具合を共有できるプロジェクト管理ツールを使う方法があります。

その候補の1つがPinatecaです。公式サイトによると、カンバン、ガント、カレンダー、リストなど8種類のボードとチャットが無料プランから使え、論点ごとに立てて決まるまで話すためのディスカッションボードも用意されています。たとえば、ディスカッションボードで「来年の取り組みをどれにするか」という論点を立て、描いたディシジョンツリーの図を添付して話し合い、決まった案の作業をカンバンボードのカードにして担当と期限を付ければ、判断の経緯と実行の進み具合を一つの場所で追えます。

料金は、公式の料金ページによると、5人までのチームなら期限なしで無料で、ボードは10個まで作れます。6人目、または11個目のボードからはスタンダードプランで、1人あたりの月額500円（年払いなら1人あたりの月額400円、税抜）です。Pinatecaは話し合いと作業の分担を共有するための道具で、ディシジョンツリーの図を描いたり、期待値を計算したりする機能は案内されていません。Pinatecaは、@SOHOを運営する株式会社ライフスケープが開発・提供しています。

仲介の現場から見た、選び方の筋道

2004年から在宅ワークとフリーランスの仲介を続けてきた運営者の立場から見ると、仕事を長く続けている人ほど、案件の選び方に自分なりの筋道を持っていることが多くあります。報酬の額だけで決めず、確実に受け取れる見込み、作業にかかる時間、次の依頼につながる見込みを比べ、ときには報酬が少し低くても続きやすい案件を選んでいます。頭の中で行っていることは、ディシジョンツリーの考え方そのものです。

依頼する側も、外部に仕事を頼むか社内で行うかを決めるときに、同じように損得と起こりやすさを比べています。仲介の手数料を差し引かずに直接やり取りできる場なら、手数料0%で浮いた予算を報酬に回せるので、依頼する側にとっては外部に頼む選択肢の損得が良くなり、受ける側にとっては同じ案件でも手元に残る額が厚くなります。

データを使った判断の支援や、業務への分析の道具の取り入れ方を助ける仕事の内容は、AIコンサル・業務活用支援のお仕事で紹介しています。経営の判断を数字と筋道で支える専門家の資格である中小企業診断士の学習でも、選択肢を比べて意思決定を助ける考え方を学びます。

よくある質問

Q. ディシジョンツリーと決定木は同じものですか？

同じ言葉の日本語訳ですが、使われる分野によって意味が少し違います。意思決定の分野では、選択肢と起こりうる出来事を枝分かれで描き、確率と損得から選択肢を比べる方法を指します。データ分析や機械学習の分野では、たくさんのデータから結果を分ける条件を木の形で見つけ出す方法を指します。調べるときは、どちらの意味かを確かめます。

Q. ディシジョンツリーの四角と丸はどう使い分けますか？

四角は決定の点で、自分が選べるところに描き、そこから選択肢の枝を伸ばします。丸は偶然の点で、売れ行きや天気のように自分では選べない出来事のところに描き、起こりうる出来事の枝と確率を書きます。この2つを混ぜると、自分では決められない出来事を選べることのように扱ってしまうので、必ず描き分けます。

Q. 確率が分からないときはどうすればよいですか？

過去の実績、公的な統計、天気予報のように公表されている数字、その分野に詳しい人の見立てなどを材料にします。材料が乏しい場合は、一つの数字に決めず、30%から50%のように幅を持たせ、両端の場合で期待値を計算します。どちらでも結論が同じなら判断は揺るがず、入れ替わるなら確率をもっと調べる価値があると分かります。

Q. 期待値が一番高い選択肢を選べばよいのですか？

期待値は判断の大切な材料ですが、それだけで決めるものではありません。期待値が高くても、損失が出る確率が高い選択肢は、手元のお金や生活費に余裕がない場合には向かないことがあります。損失が出たときに耐えられるか、会社の評判や取引先との関係のような数字にしにくい要素も、あわせて考えて判断します。