満足化

満足化（まんぞくか、）は、特定の目的を必ずしもすることなく、受容可能性の閾値が満たされるまで利用可能な選択肢を探索していく意思決定戦略ないし認知的ヒューリスティックである。satisficing（満足化）という用語は satisfy（満足させる）と suffice（十分である）のかばん語であり、ハーバート・サイモン（Herbert A. Simon）が1956年に導入したものである (page 129: "Evidently, organisms adapt well enough to 'satisfice'; they do not, in general, 'optimize'."; page 136: "A 'satisficing' path, a path that will permit satisfaction at some specified level of all its needs.")。ただしこの概念自体は、彼の1947年の著書『』において初めて提示されていた。サイモンは、最適解を決定することができない状況下における意思決定者の行動を説明するために満足化を用いた。彼は、多くの自然な問題が計算量的な扱いにくさまたは情報の欠如によって特徴づけられており、そのいずれもが数理的な最適化手続きの使用を妨げるものであると主張した。彼はノーベル経済学賞の受賞講演において、「意思決定者は、単純化された世界について最適解を見出すことによっても、より現実的な世界について満足のいく解を見出すことによっても、満足化を行うことができる。一般に、いずれの方法も他方に優越することはなく、両者は経営科学の世界において共存し続けてきた」と述べている。

サイモンはこの概念を、合理性についての新しいアプローチの内部で定式化した。そのアプローチは、合理的選択理論が人間の意思決定過程の記述として非現実的であるとし、心理学的な現実性を要求するものである。彼はこのアプローチを限定合理性と呼んだ。道徳的満足化（moral satisficing）は限定合理性の一分野であり、道徳的行動を、道徳的規則や最適化原理に基づくものではなく、実用的な社会的ヒューリスティックに基づくものとみなす。これらのヒューリスティックは、それ自体として善でも悪でもなく、それが用いられる環境との関係においてのみ善悪が定まる。道徳哲学における一部の帰結主義的理論も、これと同様の意味で満足化の概念を用いているが、大半の理論は代わりに最適化を要求する。

意思決定研究における満足化

意思決定研究には、満足化をめぐる二つの伝統が存在する。一つは、個人や制度が現実世界においていかにヒューリスティックな解決に依拠しているかを研究するサイモンのプログラムであり、もう一つは、都合のよい数学的仮定によって単純化された問題に対して（最適化が可能となるように）最適解を求めるプログラムである。

ヒューリスティック的満足化

ヒューリスティック的満足化とは、異なる行動経路の中から選択を行う際に要求水準を用いることを指す。この考え方によれば、意思決定者は「最適な」解ではなく、与えられたニーズを満たす最初の選択肢を選ぶか、あるいは最も多くのニーズに応えていると思われる選択肢を選ぶ。要求水準の適応の基本モデルは以下のとおりである。

ステップ1: 要求水準 α を設定する。

ステップ2: α を満たすか上回る最初の選択肢を選ぶ。

ステップ3: 時間 β が経過しても α を満たす選択肢がない場合は、α を量 γ だけ変更し、満足のいく選択肢が見つかるまで続ける。例: 商品の価格設定を考えてみよう。628の中古車ディーラーを分析したところ、97%が何らかの形の満足化に依拠していた。大半は、初期価格 α を同等の車の価格帯の中間に設定し、24日（β）経っても車が売れない場合には価格を約3%（γ）引き下げていた。少数派（19%）は、主に小規模なディーラーであり、低い初期価格を設定してそれを変更しなかった（ステップ3がない）。中古車ディーラーはパラメータを自らの事業環境に適応させていた。たとえば、その地域の競合が1社増えるごとに、待機時間 β を約3%短縮していた。要求水準の適応は、あたかも最適化しているかのように扱う as-if 型の最適化モデルではなく、実際の行動の過程モデルであり、したがって人々が実際にどのように意思決定を行っているかの分析を必要とする点に注意されたい。これにより、同じディーラーにおいて2台の類似した車に大きく異なる値札がつけられるという「安い双子のパラドックス」のような驚くべき効果を予測することが可能になる。その理由は、一方の車が先にディーラーに入荷しており、二台目の車が到着した時点で少なくとも1回は価格の変更を経ていたためである。例: ブルージーンズにパッチを縫いつけるという課題があるとする。糸を通すのに最良の針は、長さ4cmで針穴が3ミリメートルの針である。この針は、1cmから6cmまでさまざまな大きさの他の1,000本の針とともに干し草の山の中に隠れている。満足化の主張によれば、パッチを縫いつけることができる最初の針こそが使うべき針である。干し草の山の中でその特定の1本を探すことに時間を費やすのは、エネルギーと資源の浪費である。

満足化的な意思決定戦略の決定的に重要な規定要因は、要求水準の構成に関わるものである。多くの状況において、個人は要求水準について不確実であるかもしれない。

例: 満足のいく退職後の所得だけを求める個人は、将来の価格についての不確実性を所与とすると、満足のいく所得を確保するためにどの程度の資産水準が必要となるかを知らないかもしれない。この場合、その個人は、結果が満足のいくものである確率に基づいてしか結果を評価できない。もしその個人が、満足のいくものとなる可能性が最大である結果を選ぶならば、この個人の行動は、一定の条件下では最適化を行う個人の行動と理論上区別がつかない。

もう一つの重要な論点は、満足化戦略の評価に関わる。満足化はしばしば劣った意思決定戦略とみなされるが、推論のための特定の満足化戦略は生態学的に合理的であること、すなわち特定の意思決定環境においては代替的な意思決定戦略を上回る成績を示しうることが明らかにされている。

満足化は、合意形成においても生じる。集団が、たとえ最善ではないとしても全員が同意できる解決策を求める場合である。例: ある集団が翌会計年度の予算を見積もるのに何時間も費やす。何時間もの議論の末に彼らはようやく合意に達するが、そこで一人が発言し、その見積もりは正しいのかと尋ねる。集団がその問いに動揺するのは、この人物が尋ねたことが間違っているからではなく、集団がすでにうまくいく解決策を導き出してしまっているからである。その見積もりは実際に到来するものとは異なるかもしれないが、多数派が一つの数字に同意しており、したがってその見積もりは予算の帳簿を閉じるには十分によいのである。

最適化との関係

満足化を合理的に説明する一般的な方法の一つは、すべての費用、すなわち最適化計算そのものの費用や、その計算に用いる情報を得るための費用までも考慮に入れた最適化である。その結果、最終的な選択は最適化の主たる目標に照らせば通常は準最適なもの、すなわち選択に伴う費用を考慮しない場合の最適解とは異なるものとなる。

最適化の一形態として別の見方をすれば、満足化は単なる、すなわち最適解を求めることには関心を払わずに一組の制約を満たす解を見つける過程であるとみなすこともできる。このような満足化問題はいずれも、満足化の要件の指示関数を目的関数として用いることで、（等価な）最適化問題として定式化できる。より形式的に述べれば、をすべての選択肢の集合、を「満足化する」選択肢の集合とすると、満足化解（の元）を選ぶことは次の最適化問題と等価である。

ここではの指示関数を表し、すなわち

である。この最適化問題の解が最適であるのは、それが満足化する選択肢（の元）であるとき、かつそのときに限る。したがって、意思決定理論の観点からは、「最適化」と「満足化」の区別は実質的な問題というよりも本質的には文体上の問題（とはいえ特定の応用においては非常に重要となりうる）である。重要なのは、最適化すべきであり、満足化すべきかを見定めることである。ヤン・オドノフ（Jan Odhnoff）の1965年の論文からの次の引用が適切である。

効用の枠組みへの適用経済学において、満足化とは、ある特定の変数について少なくとも何らかの最低水準を達成しようとするが、必ずしもその値を最大化はしない行動である。この概念の経済学における最も一般的な応用は行動的であり、これは伝統的な説明とは異なり、生産者は利潤を最大化すべき目標としてではなく制約として扱うと想定する。これらの理論の下では、企業は臨界的な水準の利潤を達成しなければならず、その後は他の目標の達成に優先順位が置かれる。

より形式的に述べれば、先と同様にをすべての選択肢の集合とし、各選択肢について主体が享受する利得を与える利得関数があるとする。最適利得を次の問題の解として定義しよう。

このとき最適な行動とは、を満たす選択肢の集合である（すなわち最大の利得をもたらすすべての選択肢の集合である）。集合は少なくとも一つの元をもつと仮定する。

という考え方はハーバート・サイモンによって導入され、リチャード・サイアート（Richard Cyert）とジェームズ・マーチ（James March）によって1963年の著書『』において経済学の中で発展させられた。要求水準とは主体が希求する利得であり、主体が少なくともこの水準を達成すれば満足し、達成しなければ満足しない。要求水準をと定義し、と仮定する。最適解よりも良いものを希求することは可能ではあるものの、そうすることはある意味で非合理的であることは明らかである。したがって、要求水準は最適利得と等しいかそれ以下であることを要請する。

そうすると、満足化する選択肢の集合を、少なくともをもたらすすべての選択肢として定義できる。すなわち、であるのはである。であるから、が従うことは明らかである。すなわち、最適な行動の集合は満足化する選択肢の集合の部分集合である。したがって、主体が満足化するとき、その主体は最適化する主体よりも大きな行動の集合から選択することになる。これは、満足化する主体が厳密な最適解に到達するための労力を払っていない、あるいは最適解を下回るが要求水準は上回る行動を排除できないでいる、と見ることもできる。

満足化を見る等価な方法としてがある（これは利得が最適解からイプシロン以内に収まるように行動を選ぶことを意味する）。最適解と要求水準との「隔たり」をと定義し、とする。このとき、満足化する選択肢の集合は、を満たすすべての選択肢として定義できる。

経済学におけるその他の応用行動的企業理論のほかに、経済学における満足化行動という考え方の応用としては、ニューケインジアン・マクロ経済学で広く知られるアカロフとイエレンのモデルがある。また、経済学とゲーム理論にはイプシロン均衡という概念があり、これは各プレイヤーが自身の最適利得の以内にある状態という、標準的なナッシュ均衡の一般化である（標準的なナッシュ均衡はの特別な場合にあたる）。

内生的な要求水準

要求水準を何が決めるのかは、過去の経験（主体や企業の過去の利得の何らかの関数）から導かれる場合もあれば、何らかの組織的あるいは市場的な制度から導かれる場合もある。たとえば経営者企業を考えると、経営者は株主から正常利潤を稼ぐことを期待されるであろう。他の制度では、外部から特定の目標が課されることもある（たとえば英国の州立大学には学生の募集人数について目標が課されている）。

経済学上の例としては、それぞれの産業が複占である多数の異なる産業で操業する企業から成る経済についての（Huw Dixon）のモデルがある。内生的な要求水準はその経済における平均利潤である。これは金融市場の力を表している。すなわち、長期的には企業は正常利潤を稼がなければ死滅するのである（アーメン・アルチアン（Armen Alchian）がかつて述べたように、「これこそが経済システムが生存者を選別する基準である。正の利潤を実現する者が生存者であり、損失を被る者は消え去る」）。そこで、時間の経過とともに何が起こるかを考えることができる。企業が要求水準以上の利潤を稼いでいるならば、企業は現在行っていることをそのまま続ける（可能な限り高い利潤を稼ごうと常に努める最適化企業とは異なる）。しかし、企業が要求水準を下回る利潤しか稼いでいないならば、要求水準を達成できる状況に至るまで別のことを試みる。この経済においては、満足化が企業間の共謀をもたらすことを示すことができる。企業間の競争は複占における一方または双方の企業にとってより低い利潤をもたらす。これは競争が不安定であることを意味する。すなわち、一方または双方の企業が自らの要求を達成できず、それゆえ別のことを試みることになる。安定な状況はすべての企業が自らの要求を達成する状況のみであり、それはすべての企業が平均利潤を稼ぐときにのみ起こりうる。一般に、これはすべての企業が結合利潤最大化利潤すなわち共謀利潤を稼ぐ場合にのみ起こるDixon (2000), Theorem 1, p. 228. 非専門的な解説は次を参照： Chapter 8, Surfing Economics by Dixon H。

パーソナリティ・幸福研究における満足化

一部の研究は、満足化／最大化およびその他の意思決定方略が、パーソナリティ特性と同様に強い遺伝的要素を有し、時間を通じて持続することを示唆している。意思決定行動に対するこの遺伝的影響は、古典的な双生児研究を通じて見出されてきた。すなわち、双生児の各成員が意思決定の傾向を自己報告し、それを一卵性双生児と二卵性双生児の間で比較するという方法である。このことは、人々を「マキシマイザー」と「サティスファイサー」に分類でき、その中間に位置する者もいることを含意している。

満足化と最大化の区別は、意思決定過程においてのみならず、決定後の評価においても異なる。マキシマイザーは意思決定過程においてより網羅的な取り組み方をする傾向がある。すなわち、より大きな満足を得るために、サティスファイサーよりも多くの選択肢を探索し評価するのである。しかし、サティスファイサーが自らの決定に比較的満足する傾向があるのに対し、マキシマイザーは自らの決定結果に対する満足度がより低い傾向がある。これは、場合に人々が有する認知的資源が限られていることによると考えられており、そのためにマキシマイザーは最適な選択を行えなくなる。最大化は非現実的であり、日常生活では通常不可能であるため、マキシマイザーは選択後の評価においてしばしば後悔を感じることになる。

調査方法論における満足化

満足化の一例として、社会的認知の分野では、（Jon Krosnick）が統計調査における満足化の理論を提唱した。この理論によれば、調査の回答者による最適な質問回答には多大な認知的作業が伴い、一部の人々はその負担を軽減するために満足化を用いるという。一部の人々は、二つの方法で自らの認知過程を省略しうる。弱い満足化: 回答者は最適化に関わるすべての認知的段階を実行するが、その完全性は低く、バイアスを伴う。強い満足化: 回答者は、記憶の探索や情報の統合を一切行わずに、面接者にとって妥当に見えるであろう回答を提示する。

満足化を行う可能性は、回答者の能力、回答者の動機づけ、および課題の困難さと関連している。

調査の回答に関して、満足化は以下のかたちで現れる。明示的に提示された「意見なし」または「わからない」の回答選択肢を選ぶ社会的に望ましい回答を選ぶ一連の質問群が同一の回答尺度上で複数の対象の評定を求める場合における、非差異化ないし直線回答黙従回答バイアス、すなわち内容にかかわらずいかなる主張にも同意する傾向最初に見て妥当そうな選択肢を選ぶ無作為に回答を選ぶ項目を飛ばす調査を放棄する、または調査を早期に終了するオンライン調査を急いで進める言語的な回答が求められる場合に、最低限受け入れられる程度の回答を選ぶ

脚注

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