意思決定エンジンとは

決定エンジンは、ユーザーがいくつかの方法のうちの1つで決定に到達するのを支援しようとするWebベースのコンピューターアプリケーションの一種です。 一般的なケースの使用法はオンラインショッピングです。顧客は特定の製品の優先順位を入力し、意思決定エンジンが自分の好みに最も近い特定のメーカーとモデルを決定します。 意思決定エンジンは、時間の経過とともにユーザーの検索を追跡し、収集されたデータを使用して提案を行うことでも機能します。

決定エンジンと検索エンジンを混同しないでください。 検索エンジンは、さまざまな情報にアクセスするための集中管理された場所です。 一方、決定エンジンは、多数の基準に基づいて個別の検索結果を生成します。

ユーザーが検索を実行できるベースとなる代わりに、従来の意思決定エンジンモデルは、他の検索エンジンによる検索結果としてトピックを返すことを目的としています。 たとえば、ユーザーは検索エンジンに質問を入力できます。 この検索の上位結果の1つは、意思決定エンジンの関連トピックです。

決定エンジンに到達すると、決定ツリーと呼ばれる一連の質問がユーザーに表示されます。これは、最も理想的なオプションを見つけるまでの道の選択を排除するように設計されています。 ユーザーが携帯電話を検索した場合、おそらく質問は価格、サイズ、キャリア、およびスピーカーフォン、ウェブ機能などのオプションの要望に関連するでしょう。 そのような質問への回答に基づいて、最高ランクの回答には最終的に付随する説明が表示されます。

この意思決定エンジンモデルの主な欠点の1つは、トピックを使用する前に作成する必要があることです。 ウィキのアプローチと同様に、このような決定エンジンはユーザーの参加を必要とし、より効果的になるためにコミュニティ開発に依存しています。 人間の入力に依存する決定エンジンも、同様に人間の主観と意見の対象となります。

決定木にバイアスをかける一般的な解決策は、コミュニティ投票を有効にすることです。 最も主観的なエントリまたは最も主観的なエントリが上位になり、より低いエントリは埋もれます。 貧弱なエントリを無効にする投票の信頼性も、コミュニティの関与が増えると向上し、大規模でアクティブなユーザーベースを持つことがさらに重要になります。

より自動化された意思決定エンジンモデルが一般的な検索エンジンに組み込まれ、蓄積された検索データを使用して、ユーザーが役立つと思われる結果を提案することに基づいて機能します。 これらの推奨事項は、人間の入力に依存する代わりに、事前に決められた式に従ってオンザフライで作成されます。 ユーザーは、役立つかどうかをシステムに伝えることで結果を改善できます。