入り口効果的な戦略計画と管理のためのツールとしての Delphi メソッド。 Delphi メソッドとステージの一般的な特徴
連邦教育庁
州立高等専門教育機関
規律に関する要約
「社会経済的および政治的プロセスの研究」
「デルフィ法」
モスクワ – 2010
はじめに………………………………………………………………………………2
基本概念と一般的な理論的および方法論的側面の研究…………………………………………………………………………3
エキスパートメソッドの適用範囲………………………………5
方法の本質と使用段階…………………………………………..6
結論………………………………………………………………………….14
中古文献リスト……………………………………………………15
導入
提示された作品は「Delphi メソッド」というトピックに特化しています。
この作品は現代の状況にも当てはまります。 これは、このトピックに関する頻繁な研究によって証明されています。
この研究の関連性は、現代科学における「デルフィ法」というトピックへの大きな関心によるものです。
この研究の目的は、このテーマに関する国内外の最新研究を活用して、Delphi メソッドをより詳細に実証する研究です。
この目標を達成するために、次のタスクが設定されました。
1. 概念、およびメソッドの一般的な理論的および方法論的側面を研究します。
2. Delphi メソッドの適用範囲の概要を説明します。
3. 方法の本質と使用段階を特定する。
「Delphi メソッド」というテーマに関する作品を執筆するための情報源は、基本的な教育文献、このテーマに特化した専門誌や定期刊行物の記事やレビュー、参考書、その他の関連情報源でした。
基本的な概念を学ぶおよび一般的な理論的および方法論的側面
最も有名な対応方法の 1 つは、軍事戦略および軍事技術問題の研究のためにランド研究所によって 50 年代に開発されたデルファイ法です。 このメソッドの著者は、O. Helmer、T. Gordon、N. Dalki です。 デルフィプロジェクトは当局によって後援されていた 国家権力そして、主に軍事問題を含む幅広い問題に関する政府の意思決定に専門家が参加する主な形式になるはずだった。 デルフィ開発者らの前に設定された最初の課題が、専門家の評価方法を用いて、核攻撃を開始するための米国領土上の最適な標的システムと、そのような計画を実行するために必要な核薬の数を決定することであったのは偶然ではない。ソ連指導部の視点。 この方法が科学界に知られるようになったのは、デルファイ法を純粋な軍事的解決策の範囲を超えて取り入れようとした O. ヘルマーと T. ゴードンの著作が公開出版されてから 60 年代半ばになってからです。
この方法の名前は、パルナッソスの麓に位置するギリシャの都市デルフィに由来しています。そこには、一般の住民だけでなく、支配者の代表者もアプローチした神託で有名なアポロ神殿がありました。特定の問題を解決する政治エリート。 このような名前は、さまざまな州や政治プロセスの他の主題の政治的リーダーシップが専門知識を活用する必要性を象徴していますが、現在、専門知識は直感的な形式を使用せず、科学技術を使用して議会で生成されています。
Delphi は、専門家が提案された質問に独自に回答し、その回答を紙に提示する専門家評価の方法です。 Delphi には、専門家に加えて、アンケートを作成し、受け取った回答を処理し、専門家に必要な情報を提供する特別な組織グループが関与しています。
デルフィ法- 多段階の方法。専門家による最初の個別の判断と、評価のばらつきの値が事前に設定された望ましい範囲内に収まるまで、各専門家が他の専門家の判断に精通することに基づいてさらに繰り返し調整を行うもの。評価のばらつきについて。
これらの方法を使用して得られる評価は静的であり、本質的に 1 回限りであるため、その後の期間の市場シェアの予測を作成する際には専門家に繰り返し頼る必要があります。 また、社内外の専門家による予測手法は、ある程度の主観性が伴うという特徴があります。
Delphi メソッドの信頼性は、1 ～ 3 年の期間だけでなく、より長期間の予測においても高いと考えられます。 予測の目的に応じて、専門家の評価を得るために 10 ～ 150 人の専門家が関与することがあります。
定性的アプローチにより、それぞれの特定の状況の詳細を評価することができます。 場合によっては、体系的な定量的評価を行うよりも、状況を定義するさまざまな特定の要素を注意深く検討することの方が重要な場合があります。 この方法の大きな欠点は、評価が主観的になりすぎることです。 外国社会に対する古い固定観念は、意思決定において致命的な役割を果たす可能性があります。 J. サイモンは、このアプローチを「選択的で制御されていない認識、またはイデオロギー的および個人的な偏見に基づく散発的なもの」と評価しました。
専門家の手法の適用範囲
専門家による評価方法は、予測や予測に広く応用されています。 長期計画、調査対象の問題に関して十分に信頼できる統計データがない場合、考えられる解決策がいくつかあり、最も好ましいものを選択する必要がある場合。 これらの方法は、基礎科学の新しい発見に大きな影響を受ける業界での新しいプログラムの開発にも使用されます。
経済状況を分析し予測する際には、次のような多くの困難が生じます。
行われた決定の結果を正確に予測できないこと。
提案されたコースと解決策の結果の再現性がなく、実験による検証が不可能である。
意思決定者の制御を超えた要因の存在。
考えられる解決策がいくつか存在し、そのうちの 1 つを選択する必要がある。
問題を定式化し、意思決定を行うために必要な初期情報が不完全であること (多くの場合、初期情報は定性的な性質を持ち、定量的に測定することができません)。
試験を使用するための前提条件は次のとおりです。
製品の作成と開発が行われる特定の条件の状態に関する情報が不十分で信頼性が低い。
情報オブジェクトの確率的（確率的）性質。
問題の複雑さと新規性。
方法の本質と使用手順
この方法は、問題を定式化し、それを解決するためのさまざまな方法を評価する段階で使用されます。 Delphi メソッドは、ソリューションを選択および評価するためのツールの 1 つです。
この手法の目的は、専門家グループのメンバー間で意思決定を行うための匿名の意見交換の過程で、合意された信頼性の高い情報を取得することです。
このメソッドの本質: Delphi メソッドは、アイデア、結論、提案を一貫して組み合わせて合意に達することで、議論されている問題に関する専門家グループのメンバー全員の独立した意見を考慮に入れることを可能にするツールです。 この方法は、匿名で繰り返されるグループインタビューに基づいています。
試験の組織化はいくつかの段階で行われます。
1. 試験の目標と目的の決定。
2.検査手順の選択。
3. 専門家のグループの選択と形成。
4.審査手続き自体の組織化。
5. 情報処理。
6. 審査結果に基づいた意思決定。
まず、問題が提起され、背景が特定され、その解決策を支持する議論が検討され、すべての関係者との議論が行われます。 ここで重要なことは、想像上の問題を認識することです。 したがって、問題を提起する場合には、透明性と議論が必要です。
問題が実証された後、その存在の境界と、問題に影響を与える内部および外部要因の全体性が決定されます。 これを行うために、中心となる質問が特定され、サブ質問に分割されます。 同時に、彼らはその分野を、それなしでは中心的な質問に対する答えを得ることが不可能な質問だけに限定しようとします。 次に、選択した問題を実装するための目標と目的を策定します。 したがって、主要なイベント、要因、中心的および二次的な問題が選択されます。
詳細が増すにつれて検査の精度は高まりますが、専門家の意見の一貫性は低下することに留意する必要があります。
試験の実施手順は試験の主催者が選択します。 この問題にはさまざまなアプローチがあります。 実行可能
個人またはグループのアンケート、
フルタイムまたは通信。
開いているか閉じているか。
個別面談は専門家との面談であり、各専門家の能力や知識を最大限に活かすことができます。
グループ - この方法を使用すると、専門家が意見を交換し、各専門家が見逃した瞬間を考慮に入れて、評価を調整できます。 集団意見の欠点は、大多数の試験参加者の意見に当局が強い影響を与えること、自分の意見を公に放棄することが難しいこと、一部の試験参加者には心理的不適合があることです。
Delphi メソッドは次の特徴を備えています。
専門家の意見の匿名性。
規制された処理、コミュニケーション。これは分析グループによって複数の調査ラウンドにわたって実行され、各ラウンドの結果は専門家に報告されます。
集団反応。統計的手法を使用して取得され、試験参加者の一般的な意見を反映します。
Delphi メソッドは、すべての専門家による予測手法の中で最も正式なものであり、技術予測に最もよく使用され、そのデータは製品の生産と販売の計画に使用されます。 これは、新たな発見や改善が期待されるさまざまな分野における将来の出来事についての想定について、専門家のグループが個別に調査するグループ手法です。
調査は、匿名の特別なアンケートを使用して実施されます。 専門家の個人的な接触や集団での議論は除外されます。 受け取った回答は専門の作業者によって照合され、集計結果は再びグループメンバーに送信されます。 このような情報に基づいて、グループのメンバーは匿名のまま、将来についてさらに推測を行います。このプロセスは数回繰り返すことができます (いわゆる複数ラウンドのインタビュー手順)。 コンセンサスが得られ始めると、その結果が予測として使用されます。
Delphi メソッドは、グループ専門家評価の定量的手法のクラスに属します。 専門家への調査は一連のアンケートからなる 3 ～ 4 ラウンドで実施され、質問はラウンドごとに指定されます。 この方法を実行するには、ラウンドごとに受け取った情報を統計処理する分析グループを作成することも必要です。
まず第一に、アナリストはオブジェクトの好ましい定量的値の領域を決定します。
このような検証の後、次のラウンドが実行される。 Delphi メソッドを使用した専門家調査の手順は、いくつかの段階に分けることができます。
ステージ 1. ワーキンググループの結成
ワーキンググループの任務は、専門家による調査手順を整理することです。
ステージ 2. 専門家グループの結成。
Delphi の方法に従って、専門家グループにはその分野の 10 ～ 15 人の専門家が含まれる必要があります。 専門家の能力は、アンケート、抽象化のレベル（特定の専門家の研究への参照の数）の分析、および自己評価シートの使用によって決定されます。
ステージ 3. 質問の作成
質問の文言は明確かつ明確に解釈され、明確な回答が示唆される必要があります。
ステージ 4. 試験
Delphi 手法では、調査を実施するいくつかのステップを繰り返します。
ステージ 5. 調査結果の概要
最初のラウンドでは、専門家に質問が行われます。 答えは、提示された質問の定量的評価の形で提示される必要があります。 答えは専門家によって正当化される必要があります。
分析グループでは、専門家の皆様からいただいた情報を統計処理します。 これを行うために、調査対象パラメータの平均値、調査対象パラメータの加重平均値が計算され、専門家から受け取った一連の一般的な数値の平均メンバーとして中央値が決定され、信頼領域が決定されます。 四分位指標を使用して信頼領域を計算する方が適切です。 四分位値は、系列の最大推定値と最小推定値の差に等しくなります。 信頼領域自体は、最小推定値から四分位値を引いたもの、最大推定値に四分位値を加えたものと等しくなります。
専門家はアナリストの結果と結論を必ず理解しておく必要があり、その後、第 2 回（定期的な）ラウンドが開催されます。 提示された計算結果に基づいて、専門家は自分の意見が専門家グループ全体の意見とどのように一致しているかを確認できます。 彼らは自分の意見を変えることも、そのままにすることもできますが、この場合は自分に有利な反論を提出します。 匿名性の原則は厳格に遵守されます。 このようにして２〜３ラウンドが行われる。 その結果、かなり正確なグループ推定値が得られます。
Delphi メソッドを使用する場合は、次の点を考慮する必要があります。
1. 専門家グループは安定していなければならず、その数は合理的な制限内に保たれなければなりません。
2. 調査の間隔は 1 か月以内である必要があります。
3. アンケートの質問は慎重に考え、明確に作成する必要があります。
4. ラウンド数は、すべての参加者が特定の評価の理由を理解し、その理由を批判する機会を提供するのに十分な数でなければなりません。
5. 専門家の体系的な選定が行われるべきである。
6. 検討されている問題に関する専門家の能力を自己評価する必要がある。
7. 自己評価データに基づいて、評価の一貫性を図るための式が必要です。
Delphi の手法は、意思決定を行うのに十分な情報がない場合など、予測が必要なほぼすべての状況に適用できます。
Delphi の方法にはいくつかの修正があり、試験を組織する基本原則には多くの共通点があります。 この違いは、専門家のより合理的な選択、専門家の能力を評価するためのスキームの導入、フィードバックメカニズムの改善などを通じて方法を改善する試みに関連しています。 情報処理の便宜のため、原則として、すべての変更には、数値、つまり定量的評価の形で答えを表現する可能性が含まれます。
しかし、調査に参加する専門家の意見が主観的であること、専門家の意見を争うことができないこと、調査に多くの時間がかかることなどの欠点があります。
私たちの国では、この方法は主な方向性を決定するために使用されました 科学研究コンピュータ技術の分野とその特性を予測し、産業の発展の見通しを評価します。 後者の場合、この方法を使用すると次の問題を解決できます。
工事の技術仕様書の発行から施設の運用開始までの工事完了時期の決定。
業界における企業の発展のための優先方向の決定（生産技術、最も重要な経済的特徴 - 生産量、従業員数、資金量などに応じて）。
科学開発の重要性などを評価するための基準の決定 「ブレインストーミング」とも呼ばれる、アイデアを集団で生み出す手法は、専門家の仕事を整理するデルファイ法とは根本的に異なる。 この手法では、一定のルールに従って行われる会議セッション中に専門家の集合的な創造性の成果として解決策を取得し、その後その結果を分析します。 その本質は、予測を実証するときに、次の 2 つのタスクが別々に解決されるという事実にあります。
プロセス開発の可能なオプションに関する新しいアイデアを生み出す。
提案されたアイデアの分析と評価。
政府の首席科学顧問が率いる主導グループは、業界団体からの360件の勧告に基づいて、分野横断的な6つの戦略的テーマを特定した。
通信とコンピュータ。
新しい生物、遺伝子産物およびプロセス。
材料科学、工学、技術の進歩。
生産工程の効率化や
環境と資源を保護する必要性。
ソーシャルの理解と利用の向上
要因;
これら 6 つの戦略的方向性の中で ヘッドグループ科学界と産業界の間の協力のための27の共通優先分野を特定した。
主導グループはまた、インフラストラクチャの 5 つの主要な優先事項を策定しました。
サポートの必要性 上級教育と 職業訓練（科学技術分野における学校教師の訓練レベルが特に重要であり、次世代の科学者、技術者、技術者の資質が左右される）。
高レベルの基礎研究を継続的に維持する（特に学際的な分野）。
英国が情報の流れの中心になれる通信インフラの開発。
革新的な起業家精神への支援（金融機関と政府は、小規模な革新的な起業家精神に対する長期融資政策を常に見直し、革新的な活動に対する金融情勢の影響を研究する必要がある）。
継続的な見直しの必要性 公共政策法的枠組み（主に電子通信における知的財産権の保護、新しい遺伝子生物の開発、高度な通信インフラへの投資などの分野）。
国の研究開発部門のほぼすべての主題が優先事項の開発に参加しています。 優先順位は「下から」決定され、その結果、科学組織にとって「異質」なものではなくなり、科学技術局によれば、これにより研究の方向性を変えるプロセスが促進され、加速されるという。
デルフィ法は、集団的な手続きを通じて将来を予測する試みとして、多くの欠点もあります。 これらは、科学界を代表する専門家グループのサンプルとして、個人の意見を単純に集約して得られた結果の信頼性についての疑問であり、目標と結果の曖昧さにより、決定論的かつ消極的な見解を生み出す可能性が高いということです。外国の経験を無批判に直接コピーするだけでなく、未来も同様です。
集計の下位レベル - 地域、部門、または問題 - 多くの国、たとえばドイツでは、ミニデルフィ法を使用して有望な優先事項の研究が実施されています。
したがって、Delphi 手法は非常に人気がありますが、ほとんどの先進国における優先順位の実際の構造に対するその影響は依然として限定的であると考えられるべきです。 多くの国では、優先順位を特定するこの方法やその他の方法は、しばしば「不毛な土壌」に陥っています。つまり、それらの方法には実装メカニズムが提供されていないか、政治的またはロビー活動の利益に従って選択された他の優先順位に取って代わられています。
結論
要約すると、デルファイ法には、個々の調査結果の従来の統計処理に基づく方法よりも疑いの余地のない利点があることに注意します。
これにより、グループメンバー間の独立した思考の発達が促進され、評価が必要な問題について冷静かつ客観的に検討できるようになります。 この方法により、個々の応答セット全体の変動を低減し、グループ内の変動を制限することが可能になります。 同時に、実験が示すように、資格の低い専門家の存在は、単に回答結果を平均することよりも、グループの評価にあまり強い影響を与えません。 新情報あなたのグループから。
使用した参考文献のリスト
アヴドゥロフ P.V.、ゴイズマン E.I.、クトゥーゾフ V.A. 経済学 数学的手法そしてリーダーのモデル。 M.: 経済学 2003
アガフォノフ V.A. 戦略の分析と包括的なプログラムの開発。 M.: ナウカ、2005 年。
Beshelev S.D.、Gurvich F.G. 専門家による評価の数学的および統計的手法、第 2 版。 やり直した そして追加の 男性：統計です。 2000-263秒。
ボブロフニコフ G.N.、クレバノフ A.I. 経営における予測
技術レベルと製品品質: Proc. マニュアル.-M: 出版社
規格。 2001-232年代。
LP ウラジミロワ。 市況の予測と計画、教科書（第 2 版）。 男: 2001
産業および企業の計画における数学的手法 / Ed. I.G. ポポワ。 M.: 経済学、2003
導入
デルフィ法-- 多段階の方法。専門家による最初の独立した判断と、その後の評価のばらつきの値が事前に設定された望ましい範囲内になるまで、各専門家が他の専門家の判断に精通することに基づいて繰り返し調整を行うことを提供します。評価の変動幅。
これらの方法を使用して得られる評価は静的であり、本質的に 1 回限りであるため、その後の期間の市場シェアの予測を作成する際には専門家に繰り返し頼る必要があります。 また、社内外の専門家による予測手法は、ある程度の主観性が伴うという特徴があります。
Delphi メソッドの信頼性は、1 ～ 3 年の期間だけでなく、より長期間の予測においても高いと考えられます。 予測の目的に応じて、専門家の評価を得るために 10 ～ 150 人の専門家が関与することがあります。
定性的アプローチにより、それぞれの特定の状況の詳細を評価することができます。 場合によっては、体系的な定量的評価を行うよりも、状況を定義するさまざまな特定の要素を注意深く検討することの方が重要な場合があります。 この方法の大きな欠点は、評価が主観的になりすぎることです。 外国社会に対する古い固定観念は、意思決定において致命的な役割を果たす可能性があります。 J. サイモンは、このアプローチを「選択的で制御されていない認識、またはイデオロギー的および個人的な偏見に基づく散発的なもの」と評価しました。
エキスパートメソッドの適用範囲。
専門家による評価の方法は、研究対象の問題に関して十分に信頼できる統計データがない場合や、考えられる解決策がいくつかあり、最も好ましいものを選択する必要がある場合の予測や長期計画に広く応用されています。 これらの方法は、基礎科学の新しい発見に大きな影響を受ける業界での新しいプログラムの開発にも使用されます。
経済状況を分析し予測する際には、次のような多くの困難が生じます。
行われた決定の結果を正確に予測できないこと。
提案されたコースと解決策の結果の再現性がなく、実験による検証が不可能である。
意思決定者の制御を超えた要因の存在。
考えられる解決策がいくつか存在し、そのうちの 1 つを選択する必要がある。
問題を定式化し、意思決定を行うために必要な初期情報が不完全であること (多くの場合、初期情報は定性的な性質を持ち、定量的に測定することができません)。
試験を使用するための前提条件は次のとおりです。
製品の作成と開発が行われる特定の条件の状態に関する情報が不十分で信頼性が低い。
情報オブジェクトの確率的（確率的）性質。
問題の複雑さと新規性。
試験の組織化はいくつかの段階で行われます。
1. 試験の目標と目的の決定。
2. 検査手順の選択。
3. 専門家のグループの選択と形成。
4. 審査手続き自体の組織化。
5. 情報処理。
6. 審査結果に基づいた意思決定。
試験の目標と目的の決定
まず、問題が提起され、背景が特定され、その解決策を支持する議論が検討され、すべての関係者との議論が行われます。 ここで重要なことは、想像上の問題を認識することです。 したがって、問題を提起する場合には、透明性と議論が必要です。
問題が実証された後、その存在の境界と、問題に影響を与える内部および外部要因の全体性が決定されます。 これを行うために、中心となる質問が特定され、サブ質問に分割されます。 同時に、彼らはその分野を、それなしでは中心的な質問に対する答えを得ることが不可能な質問だけに限定しようとします。 次に、選択した問題を実装するための目標と目的を策定します。 したがって、主要なイベント、要因、中心的および二次的な問題が選択されます。
詳細が増すにつれて検査の精度は高まりますが、専門家の意見の一貫性は低下することに留意する必要があります。
試験の実施手順は試験の主催者が選択します。 この問題にはさまざまなアプローチがあります。 実行可能
-個人またはグループの調査、
-フルタイムまたは通信。
-開いているか閉じているか。
個別調査 専門家へのインタビューで構成されており、各専門家の能力や知識を最大限に活用することができます。
グループ - この方法により、専門家同士が意見を交換し、それぞれの見逃した瞬間を考慮して評価を調整することができます。 集団意見の欠点は、大多数の試験参加者の意見に当局が強い影響を与えること、自分の意見を公に放棄することが難しいこと、一部の試験参加者には心理的不適合があることです。
メソッドから グループ 投票は次のように使用されます。
さまざまな修正 デルフィ法。
Delphi メソッド 以下の特徴を特徴とします。
· 専門家の意見の匿名性。
· 規制された処理、コミュニケーション。これは分析グループによって複数の調査ラウンドにわたって実行され、各ラウンドの結果は専門家に報告されます。
· グループの回答。統計的手法を使用して取得され、試験参加者の一般的な意見を反映します。
デルフィ法すべての専門家による予測手法の中で最も正式なものであり、技術予測に最もよく使用され、そのデータは製品の生産と販売の計画に使用されます。 これは、新たな発見や改善が期待されるさまざまな分野における将来の出来事についての想定について、専門家のグループが個別に調査するグループ手法です。
調査は、匿名の特別なアンケートを使用して実施されます。 専門家の個人的な接触や集団での議論は除外されます。 受け取った回答は専門の作業者によって照合され、集計結果は再びグループメンバーに送信されます。 このような情報に基づいて、グループのメンバーは匿名のまま、将来についてさらに推測を行います。このプロセスは数回繰り返すことができます (いわゆる複数ラウンドのインタビュー手順)。 コンセンサスが得られ始めると、その結果が予測として使用されます。
Delphi メソッドの適用は次のように説明できます。 例その1: ある海洋石油会社は、水中のプラットフォームを検査するためにダイバーの代わりにロボットを使用できる時期を知りたいと考えています。 この方法を使用して予測を開始するには、企業は多数の専門家に連絡する必要があります。 これらの専門家は、ダイバー、石油会社のエンジニア、船長、メンテナンスエンジニア、ロボット設計者など、業界内のさまざまな背景を持った人材である必要があります。 彼らは会社が直面している課題を説明し、各専門家はダイバーの代わりにロボットをいつ使用できるようになるのかとの意見を尋ねた。 最初の答えでは、おそらく 2000 年から 2050 年までの非常に広範囲にわたるデータが得られるでしょう。 これらの応答は専門家によって処理され、返されます。 この場合、各専門家は他の専門家の回答を踏まえて自身の評価を再検討するよう求められます。 この手順を数回繰り返すと、意見が収束し、約 80% の回答が 2005 年から 2015 年までの期間を示し、ロボットの生産と実装を計画する目的には十分です。
デルフィ法は、古代ギリシャのデルフィの神託にちなんで名付けられました。 これは、ランド研究所の著名な数学者であるオラフ・ヘルマー氏とその同僚によって開発されたものであり、おそらくそれが、他の創造的なアプローチと比較して、十分な予測精度を提供する理由であると考えられます。
Delphi メソッドは、グループ専門家評価の定量的手法のクラスに属します。 専門家への調査は一連のアンケートからなる 3 ～ 4 ラウンドで実施され、質問はラウンドごとに指定されます。 この方法を実行するには、ラウンドごとに受け取った情報を統計処理する分析グループを作成することも必要です。
まず第一に、アナリストはオブジェクトの好ましい定量的値の領域を決定します。
このような検証の後、次のラウンドが実行される。 Delphi メソッドを使用した専門家調査の手順は、いくつかの段階に分けることができます。
ステージ 1. ワーキンググループの結成
ワーキンググループの任務は、専門家による調査手順を整理することです。
ステージ 2. 専門家グループの結成。
Delphi の方法に従って、専門家グループにはその分野の 10 ～ 15 人の専門家が含まれる必要があります。 専門家の能力は、アンケート、抽象化のレベル（特定の専門家の研究への参照の数）の分析、および自己評価シートの使用によって決定されます。
ステージ 3. 質問の作成
質問の文言は明確かつ明確に解釈され、明確な回答が示唆される必要があります。
ステージ 4. 試験
Delphi 手法では、調査を実施するいくつかのステップを繰り返します。
ステージ 5. 調査結果の概要
最初のラウンドでは、専門家に質問が行われます。 答えは、提示された質問の定量的評価の形で提示される必要があります。 答えは専門家によって正当化される必要があります。
分析グループでは、専門家の皆様からいただいた情報を統計処理します。 これを行うために、調査対象パラメータの平均値、調査対象パラメータの加重平均値が計算され、専門家から受け取った一連の一般的な数値の平均メンバーとして中央値が決定され、信頼領域が決定されます。 四分位指標を使用して信頼領域を計算する方が適切です。 四分位値は、系列の最大推定値と最小推定値の差に等しくなります。 信頼領域自体は、最小推定値から四分位値を引いたもの、最大推定値に四分位値を加えたものと等しくなります。
専門家はアナリストの結果と結論を必ず理解しておく必要があり、その後、第 2 回（定期的な）ラウンドが開催されます。 提示された計算結果に基づいて、専門家は自分の意見が専門家グループ全体の意見とどのように一致しているかを確認できます。 彼らは自分の意見を変えることも、そのままにすることもできますが、この場合は自分に有利な反論を提出します。 匿名性の原則は厳格に遵守されます。 このようにして２〜３ラウンドが行われる。 その結果、かなり正確なグループ推定値が得られます。
例その2: 問題は、2003 年の製品 A の需要レベルを推定することです。 10名の専門家を招待。 各専門家は、製品と対象市場について説明するアンケートを受け取りました。 専門家には、0 ～ 10 の範囲のポイントで個人の自己評価をしてもらいました。需要のレベルは、0 ～ 100 の範囲の % (パーセンテージ) で評価してもらいました。
各専門家は独立して匿名で作業します。 第 1 ラウンドの後、専門家から次の結果が得られました。
分析グループは次の計算を行います。
平均的なグループの自尊心は = (10+8+…+9.9) : 10 = 8.61
平均需要 (単純推定) は (90+100+…+80) :10 =83.5% です。
需要の加重平均推定値は (10x90 +8x100+...+9.9x80): (10+8+...+9.9) =84.1%
この場合の中央値は、 偶数専門家は中間推定値間の算術平均として計算され、Ме = (80+80):2=80 に等しくなります [注: 需要レベルごとの専門家推定値は昇順に並べられています]
信頼領域は次のように計算されます。
試験セットからの最低スコアが決定されます - 60%。
最大スコア -100%。
四分位は (100-60):4=10% と等しくなります。
したがって、信頼領域の下限は 60+10=70% になります。
上限は 100-10=90% になります。
米。 トラストエリア
得られた結果はすべて検討のために専門家に提供されます。 専門家が意見を修正することが適切であると判断した場合、その調整内容を分析グループに渡します。 そして分析グループは、上で説明したアルゴリズムを使用して新しい結果を計算します。
最終的な一般意見は、特定の製品 A の需要レベルを予測するための基礎となります。
Delphi メソッドを使用する場合は、次の点を考慮する必要があります。
1. 専門家グループは安定していなければならず、その数は合理的な制限内に保たれなければなりません。
2. 調査の間隔は 1 か月以内である必要があります。
3. アンケートの質問は慎重に考え、明確に作成する必要があります。
4. ラウンド数は、すべての参加者が特定の評価の理由を理解し、その理由を批判する機会を提供するのに十分な数でなければなりません。
5. 専門家の体系的な選定が行われるべきである。
6. 検討されている問題に関する専門家の能力を自己評価する必要がある。
7. 自己評価データに基づいて、評価の一貫性を図るための式が必要です。
Delphi の手法は、意思決定を行うのに十分な情報がない場合など、予測が必要なほぼすべての状況に適用できます。
Delphi の方法にはいくつかの修正があり、試験を組織する基本原則には多くの共通点があります。 この違いは、専門家のより合理的な選択、専門家の能力を評価するためのスキームの導入、フィードバックメカニズムの改善などを通じて方法を改善する試みに関連しています。 情報処理の便宜のため、原則として、すべての変更には、数値、つまり定量的評価の形で答えを表現する可能性が含まれます。
しかし、調査に参加する専門家の意見が主観的であること、専門家の意見を争うことができないこと、調査に多くの時間がかかることなどの欠点があります。
Delphi 法の欠点の一部は、専門家が問題を考えるために割り当てられる時間が不足していることに関連しています。 この場合、専門家は、自分の決定が他の選択肢とどのように異なるかを説明する必要を避けるために、多数意見に同意することができます。 これらの欠点は、調査結果を処理するための自動システムを作成し、調査の組織を改善することで解消されます。 このようなシステムの技術的な実装は、外部端末 (ディスプレイ) を備えたコンピューターの使用に基づいています。 コンピュータは、専門家への質問の提示（個人用ディスプレイを介して専門家と通信）、回答結果の収集と処理、議論の要求と配信、および回答を作成するために必要なその他の情報を確実に実行します。
また、専門家の中には「多数意見に強く反対する者にその意見の正当化を求めることは、意図したとおり緩和効果を低下させるどころか、むしろ増加させる可能性がある」と考える人もいる。 それでも、多くの科学者は、少なくとも短期予測を作成する場合には、Delphi 手法が「従来の」予測手法よりも優れていると主張しています。
デルフィ法は、1964 年にアメリカのランド社による「長期予測の研究に関する報告書」で初めて説明されました。研究の目的は、科学的進歩、人口増加、自動化、宇宙探査、災害の発生と予防でした。戦争、将来の兵器システム。 過去の期間で、Delphi メソッドを使用して予測されるプロセスの範囲は大幅に拡大しましたが、このメソッドが科学技術の進歩に関連する分野で最も大きな用途を見出したことは疑いの余地がありません。
特に、我が国では、この方法は、コンピュータ技術分野における科学研究の主な方向を決定し、その特性を予測し、産業の発展の見通しを評価するために使用されました。 後者の場合、この方法を使用すると次の問題を解決できます。
工事の技術仕様書の発行から施設の運用開始までの工事完了時期の決定。
業界における企業の発展のための優先方向の決定（生産技術、最も重要な経済的特徴 - 生産量、従業員数、資金量などに応じて）。
科学開発の重要性などを評価するための基準の決定 「ブレインストーミング」とも呼ばれる、アイデアを集団で生み出す手法は、専門家の仕事を整理するデルファイ法とは根本的に異なる。 この手法では、一定のルールに従って行われる会議セッション中に専門家の集合的な創造性の成果として解決策を取得し、その後その結果を分析します。 その本質は、予測を実証するときに、次の 2 つのタスクが別々に解決されるという事実にあります。
プロセス開発の可能なオプションに関する新しいアイデアを生み出す。
提案されたアイデアの分析と評価。
通常、会議中、すべての専門家は同じまたは異なる代表者で構成される 2 つのグループに分けられ、1 つのグループがアイデアを生成し、2 つ目のグループがアイデアを分析します。 同時に、会議中にアイデアの価値についての批判的な評価を表明することは禁止されています。 総数が増えるほど、真に価値のあるアイデアの可能性が高まると考えられるため、できるだけ多くのアイデアを推薦することが推奨されます。 自由な意見交換が奨励されています。 表現された考えは拾い上げて発展させる必要があります。 会議の進行は公平な進行役によって進行されます。 彼の任務は、会話や機知の競争などに逸れることなく、与えられた目標の達成に向けて、議論の発展を正しい方向に導くことです。 同時に、議論の参加者に自分の意見を押し付けたり、特定の考え方に誘導したりしてはなりません。
ロシアにとって、国家科学技術政策の優先順位を選択するための目標の策定と方法の開発は、 特別な意味。 ソ連における国と世界の科学技術発展に関する包括的な予測の作成は 1970 年代初頭に始まりましたが、その主なガイドラインは国防部門と党国家機構の利益でした。 現在、開発目標は確かに拡大していますが、優先順位を選択するための対応する手順は開発されておらず、合意されておらず、規制の枠組みや伝統もありません。 このような状況下では、優先順位を選択し、適切な財政的および法的支援を得る際に、国家全体の利益が考慮されず、省庁、軍産複合体、地域などの偏った狭い利益が優先される可能性があります。 このような状況では、優先順位を選択する手順をテストし、他国の経験を研究することが非常に重要です。
ほとんどの先進国では、大規模な政府プログラムへの資金提供を予測および決定する過程で、科学技術開発の優先順位を決定するために次の方法が使用されています。
o 重要なテクノロジーのリストを作成する。
o 専門知識
に基づく技術予測 デルフィ法、特定のテクノロジーの開発を長期 (20 ～ 30 年) で予測する試みです。 1950 年代にランド研究所によって初めて開発されたデルファイ法手法は、日本で初めて国家および分野別の技術予測の目的で使用され（1970 年以降、すでに 6 件の研究が完了）、その後、ドイツ、フランス、イギリス、スペイン、オーストリアによる日本のモデルにほぼ倣い、 韓国主に過去 10 年間にわたって行われてきました (90 年代のこの方法のブームについて話すことができます)。
デルフィ法は、この分野での研究活動のレベル、研究への参加など、いくつかの立場を含む提案されたスキームに基づいて、専門家（その数はスペインの 123 名から韓国の第一段階の 25,000 名までさまざま）による技術の評価で構成されています。国富の創出、生活の質と競争力の向上、新たな成果の実現が期待されるタイミング。 2 段階から 4 段階の評価手順により、専門家は同僚の意見を考慮して自分の視点を明確にしたり修正したりすることができ、その結果、提起された問題の範囲全体について、調整された、真に集団的な立場を確立することができます。そのうちの最初の段階では、原則として1,000を超えます。
Delphi メソッドを使用した予測は、優先順位を特定するために基本的に重要な他の多くの結果を達成するのにも効果的であることがわかりました。 これは認知効果であり、専門家（調査参加者）の訓練と視野の拡大、個々の分野、技術分野、および国の能力のマッピング、科学および技術分野のさまざまな部門の代表者間の合意形成、そして同様に重要なこととして、専門家への刺激を与えます。科学界における科学の動向に関する広範な議論 技術開発あなたの国と世界。
日本は、自国と世界の技術開発の予測評価において最も長い歴史を持っているだけでなく、国の科学技術分野の一般的な方向性に対してこれらの予測を使用する最も効果的な実践を行っている。国家科学への資金提供におけるシェアは 20 ～ 25 % を超えたことはありません。 戦略的研究プログラムを通じて他の部門の基礎研究と応用研究を調整する科学技術総局は、技術予測も担当しています。
デルフィの調査は 5 年ごとに最長 30 年間の期間で実施され、科学と技術のすべての分野を段階的にカバーしています。 1970 ～ 2000 年の期間を予測する最初の調査で 5 つの分野と 644 のトピックをカバーできた場合、1996 ～ 2025 年の期間をカバーする最後の調査には、すでに 14 の方向と 1,072 のトピックが含まれています。
o 材料とその加工;
o コンピューターサイエンス。
○ 電子機器。
o 生命科学。
○ 健康と社会保障。
o 宇宙空間の研究と利用。
o 地球科学と海洋学。
o エネルギーと天然資源。
o 生態学;
農業、 林業そして魚の養殖。
o 工業生産。
o 都市化と建設。
○輸送。
最新の調査の回答者は、社会経済の発展、生活の質の向上、問題解決への貢献という観点からテクノロジーのトピックを評価するよう求められました。 環境問題、およびその一般的な意味も説明します。 調査参加者は、リストに挙げられた技術が日本と他の主要国の両方で導入される時期を決定し、そのために政府当局が講じる必要のある措置の範囲を概説する必要があった。
フランスでは、1994 年の初めに、デルファイ法を使用して、15 の主要な都市の開発見通しに関する広範な調査が行われました。 科学および技術分野(エレクトロニクス、素粒子物理学、環境問題、都市化など)。 専門家の評価には、経済のさまざまな部門から 1,000 人を超える専門家が参加しました。その内訳は工業科学の代表者が 45%、州立研究機関の代表者が 30%、大学職員が 25% であり、フランス経済の科学部門の構造を概して反映していました。 専門家グループを結成し、ほとんどの国が予測と優先順位付けに取り組み始めたときも同じ原則に従った。
1991年、ドイツ研究技術省は、日本のアンケートを使用して、日本とドイツの専門家の評価の比較分析を実施しました。 その結果、有望な技術の開発に関する両国の専門家の立場は概ね類似していることが示されたが、両国の国民文化や産業の特性を反映する一定の違いも明らかになった。
英国では、1994 年以来、国の科学技術の優先事項を選択するためにデルフィ法も使用されています。 しかし、ドイツやフランスとは異なり、この国は日本の経験を模倣する道を歩むことはなかった（例えば、フランスでは、科学専門家を調査する際に、日本人から直接借用した、稲作問題に関する研究の見通しについての優先質問が提起された）方法）。
英国政府の科学政策の優先順位を決定するための新しいメカニズムは「フォーサイト」と呼ばれます。 このプログラムには、産業界と協力して今後 10 ～ 20 年間の有望な市場と技術を特定することや、生活の質を向上させ、経済成長を加速する新たな機会を活用する活動が含まれます。 「Foresight」の目的は、第一に、政府資金による研究開発の現状と方向性に関する意思決定に必要な情報を収集すること、第二に、科学者と企業の間の新しい交流文化を創造すること、第三に、リソースを決定することです。目標を達成するために必要です。
新しいアプローチの特徴は、特定のテクノロジー、多変量シナリオ、時間の経過に伴うプログラム段階の継続性ではなく、開発方向の定義です。 Foresight 1 プログラムは 1994 年から 1999 年まで運用されました。 そして「Foresight II」 - 1999年から2004年に移行しました。 各プログラムは、分析、情報の配布と結果の適用、次のプログラムの準備という 3 つの「相互作用」段階で構成されています。 「先見の明」は、科学技術プログラム、人材育成、国家規制の方法における国家の優先事項を決定します。 同時に、「先見の明」は公共部門に対する厳格な指針ではなく、民間産業にとっては、協力プログラムへの参加の分野と協力分野の両方において「行動への誘い」として機能します。 戦略的計画.
第 1 段階では、産業界と公共部門の専門家で構成される 16 のテーマ別グループが、幅広い市場とテクノロジーを分析しました。 ほぼすべてのグループは大企業の代表者が率いており、次の分野で活動しています。 天然資源と環境。 化学製品。 コミュニケーションの手段; 工事; 防衛および航空宇宙産業。 エネルギー; 金融業務; 食品; ヘルスケアとライフサイエンス。 教育と余暇。 生産プロセスと起業家精神。 材料; 小売り; 輸送; 海洋技術）。 専門家は Delphi メソッドを使用して 1,000 人の意見を分析しました。 この意見に基づいて、各グループは英国の国際競争力を維持するために必要な将来の市場と活動を評価する報告書を作成しました。
政府の首席科学顧問が率いる主導グループは、業界団体からの360件の勧告に基づいて、分野横断的な6つの戦略的テーマを特定した。
通信とコンピュータ。
新しい生物、遺伝子産物およびプロセス。
材料科学、工学、技術の進歩。
生産工程の効率化や
環境と資源を保護する必要性。
ソーシャルの理解と利用の向上
要因;
これら 6 つの戦略的方向性の中で、主導グループは科学界と産業界の間の協力のための 27 の一般的な優先分野を特定しました。
主導グループはまた、インフラストラクチャの 5 つの主要な優先事項を策定しました。
高いレベルの教育と職業訓練を支援する必要性（次世代の科学者、エンジニア、技術者の資質が左右される科学技術分野の学校教師の訓練レベルが特に重要視される）。
高レベルの基礎研究を継続的に維持する（特に学際的な分野）。
英国が情報の流れの中心になれる通信インフラの開発。
革新的な起業家精神への支援（金融機関と政府は、小規模な革新的な起業家精神に対する長期融資政策を常に見直し、革新的な活動に対する金融情勢の影響を研究する必要がある）。
公共政策と法的枠組みを継続的に見直す必要性（主に電子通信における知的財産権の保護、新しい遺伝子生物の開発、高度な通信インフラへの投資などの分野）。
国の研究開発部門のほぼすべての主題が優先事項の開発に参加しています。 優先順位は「下から」決定され、その結果、科学組織にとって「異質」なものではなくなり、科学技術局によれば、これにより研究の方向性を変えるプロセスが促進され、加速されるという。
デルフィ法は、集団的な手続きを通じて将来を予測する試みとして、多くの欠点もあります。 これらは、科学界を代表する専門家グループのサンプルとして、個人の意見を単純に集約して得られた結果の信頼性についての疑問であり、目標と結果の曖昧さにより、決定論的かつ消極的な見解を生み出す可能性が高いということです。外国の経験を無批判に直接コピーするだけでなく、未来も同様です。
地域、分野、問題などの下位レベルの集計では、たとえばドイツなどの多くの国で、ミニデルフィ法を使用して有望な優先事項の研究が行われています。
したがって、Delphi 手法は非常に人気がありますが、ほとんどの先進国における優先順位の実際の構造に対するその影響は依然として限定的であると考えられるべきです。 多くの国では、優先順位を特定するこの方法やその他の方法は、しばしば「不毛な土壌」に陥っています。つまり、それらの方法には実装メカニズムが提供されていないか、政治的またはロビー活動の利益に従って選択された他の優先順位に取って代わられています。
結論
Delphi 手法には、個々の調査結果の従来の統計処理に基づく手法に比べて、疑いの余地のない利点があります。 これにより、個々の応答セット全体の変動を軽減し、グループ内の変動を制限することができます。 同時に、実験が示すように、資格の低い専門家の存在は、グループから新しい情報を受け取ることで回答を修正するのに役立つため、単に回答結果を平均するよりもグループの評価にそれほど強い影響を与えません。
中古文献リスト
アヴドゥロフ P.V.、ゴイズマン E.I.、クトゥーゾフ V.A. 管理者向けの経済的および数学的手法とモデル。 M.: 経済学 1998
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産業および企業の計画における数学的手法 / Ed. I.G. ポポワ。 M.: 経済学、1997
LP ウラジミロワ。 市場状況の予測と計画。 チュートリアル(第2版)。 男: 2001
Delphi 法は集団検査を行う際の主要な方法の 1 つであり、さまざまな修正が加えられています。 一般的な要件試験の組織と専門家の評価を得るための形式。 これは、一方では手続きの匿名性によって達成され、他方では審査の主題に関する情報を補足する機会によって専門家委員会の最も生産的な作業を保証する条件の創出を提供します。この方法は、1964 年にランド研究所の従業員 » O. ヘルマーと T. ゴードンによって米国で初めて開発され、適用されました。この方法の名前は、古代ギリシャの宗教的予言の最も有名な場所、デルフィ市のアポロン神殿に関連付けられています。
Delphi メソッドは、利用可能なデータまたはアクセス可能なデータが既存の問題の分析に適していない場合、必要なデータが利用できない場合に使用することをお勧めします。 データを収集するのに十分な時間がなく、必要なデータを取得して分析するプロセスにコストがかかりすぎます。
Delphi メソッドでは、次のことを保証する条件を作成します。 効果的な仕事専門委員会。 これは、一方では手続きの匿名性によって、他方では集合的な意見を拒否することで検査の主題に関する情報を補足する機会によって達成されます。 別の 大切な財産- 専門家が「極端な」視点を表明した専門家の中間平均評価と説明を考慮して判断を調整できるようにするフィードバック。 フィードバックを実装するには、複数ラウンドの手順が必要です。 試験は 4 ラウンドで行われることがほとんどです。
直接的な討論は、通常はアンケートの形式で行われる、注意深く設計された逐次質問プログラムに置き換えられました。 専門家の回答は要約され、新しい追加情報とともに専門家が利用できるようになり、その後、最初の回答が明確になります。 この手順は、表明された意見全体にわたって許容可能な合意が得られるまで、数回繰り返されます。
第 1 ラウンドでは、専門家に試験の目的が伝えられ、質問が作成され、その回答が試験の主な内容となります。質問は、アンケート形式で各専門家に個別に提示され、場合によっては説明が添えられます。注記。 専門家に提示された質問が非常に複雑な場合は、まず研究対象のシステムの近似モデルを開発することをお勧めします。 専門家を正しく方向づけ、専門家の手順の目標と主題を特定し、考えられる答えの性質を示します。 |
専門家に検査の主題に関する追加情報を提供することで、検査の成功が促進されます。専門家から受け取った情報は分析グループに提供され、分析グループが組織、実施、および中間および最終結果の処理を保証します。検査。 分析グループは、極端な視点を表明した専門家、代替案に最高および最低の評価を与えた専門家、専門家の平均的な意見、つまり中央値、上位四分位、下位四分位を決定します。 評価される代替案の値。推定値の数値の 25% がその上下に位置します。 四分位間の距離は、専門家の評価の広がり、つまり専門家の視点の一貫性を特徴付けます。
/0 - 最も古い推定値、
/0 25 - (利用可能なすべての) 最も古い推定値の 25% を決定する推定値 - 下位四分位、
(0 5 - 時間軸に沿って並べられた評価セットを評価数が等しい 2 つの部分に分割した評価の値 - 中央値。
/0 75 - (利用可能なすべての) 最新の推定値の 25% を決定する推定値 - 上位 4 分の 1。
/, 0 - 最新の推定値
専門家の意見間の一致度は変動係数 n によって決まりますが、変動係数 n は 33% を超えてはなりません。 という式で計算されます
ここで、B は平均です 標準偏差成績;
ide dg - 評価の平均値、x1 - 各専門家の評価、n - 専門家の数 中央値 - ランク付けされたシリーズの中央にある評価値 偶数のシリーズの中央値を見つけるには、次のようにします。中央の 2 つのオプションを追加し、合計を半分に分割します
第 2 ラウンドでは、専門家委員会の平均的な評価と、「極端な」見解を表明した専門家の正当性が専門家に提示されます。 根拠は専門家名を明かさず匿名で受け付け、追加情報を受け取った専門家は原則として評価を修正し、修正された情報は再度分析グループに送られる。 3 回目のラウンドでは、この情報と、割り当てられた成績に関する匿名の引数が再び各参加者に送信されます。 受け取った情報に基づいて、専門家は以前の評価を修正します。 専門家の評価が一般的な範囲を大幅に超えている場合、その専門家は十分な議論によって自分の立場を確認し、以前の情報と反対の評価の議論が彼の意見を変えることを強制しなかった理由を説明しなければなりません。には、第 3 ラウンドの評価を配布する権利が与えられ、受け取った情報を考慮して修正された評価を再度提出する必要があります。実践が示すように、望ましい合意は第 4 ラウンドまでに得られます。 場合によっては、第 2 回、第 3 回のラウンドで専門家のコンセンサスが得られる場合もあり、その場合はそれ以上のラウンドを行う必要はありません。
Delphi メソッドを使用する場合は、次の点を考慮すると役立ちます。1
専門家委員会は安定していなければならず、その数は合理的な制限内に保たれなければなりません。 2
調査の間隔は 1 か月を超えてはいけません 3.
アンケートの質問は慎重に考え、明確に作成する必要があります。
4 ラウンドの数は、すべての参加者が特定の評価が現れる理由を理解し、それらの理由を批判する機会を提供するのに十分な数である必要があります。 5.
専門家の体系的な選定が行われるべきである ６．
検討されている問題に関する専門家の能力を自己評価することが必要です。 7。
自己評価データ 8 に基づいたスコアの一貫性計算式が必要です。
専門家の評価とこれらの評価の組み合わせに対する世論の影響を確立する必要がある9。
フィードバック チャネルを通じて専門家に伝達されるさまざまな種類の情報の影響を確立する必要があります。
Delphi 法での中央値と四分位数の使用には、プラスの面に加えてマイナスの面もあることに注意してください。 特に、専門家の回答を分析する場合、他の評価と大きく異なる評価は、他の評価よりも正しいことが判明する可能性があるにもかかわらず、実質的に除外されます。 ほとんどの専門家は、誤った評価について同意することができます。 確かに、著者らによれば、デルファイ法のこのような逸脱は、多数派の意見に同意しない専門家が意見の相違の理由を正当化するよう求められるという事実によって部分的に補われるという。 すべての専門家には、これらの理由に同意できない機会があり、それらを考慮に入れるか拒否するか、自分の意見を再評価するか、その意見を維持することができます。したがって、他のものと著しく異なる評価は、専門家が反論できない場合にのみ実際に破棄されます。彼の主張は十分に強いビジョンを持っている
もう 1 つの難しさは、調査を明確に定式化することの難しさです。最大の正確性は、煩雑なプレゼンテーション スタイルによって達成されますが、調査への回答者の否定的な反応を引き起こします。ここでも、調査の明確さと簡潔さの間の最適値を見つける必要があります。すべての参加者が平等に解釈できるように質問を投げかけます。 この方法のもう 1 つの欠点は、非常に有能な専門家の回答が、情報に基づいた専門家の評価によっていわば「薄められる」ことです。さらに、場合によっては、同じ専門家が異なるグループに含まれている場合もあります (これは許されるべきではありません)。 。
しかし、にもかかわらず、 示された欠点, Delphi メソッドは、専門家の情報を取得するためのかなり信頼できるツールです。
その助けを借りて、専門家同士の直接の議論を排除しながら、同時に定期的に議論することを許可する環境で、あらゆる問題に関する専門家の一般的な判断が明らかになります。
同僚の回答や議論を考慮して判断を下してください。 リビジョン II
各専門家の考慮事項の明確化と各参加者によるその後の分析に基づいて以前の評価を変更する可能性 専門家が提示した理由の全体像について、回答者は当初重要ではないと考えていた要素を考慮するよう刺激されます。
リードタイム期間中の条件付き地域における穀物総収穫量の決定を例として、デルフィ法の利用を考えてみましょう。決定の作成には14人の専門家が参加しました。審査コーディネーターは報告書を作成しました。調査対象地域の農業部門の発展の状況と主な方向性についての調査が行われ、総収穫量の統計が示された 穀物の収集と 1913 年から 2003 年まで (図 5 1) 調査は市内で行われた。
専門家は、穀物の収集量が最小限に抑えられるという事実を支持する次のような議論を提示した1)。
気象予報士が予測する悪天候 - I11Ya - 収穫中の雨、2)
農業機械の高度な磨耗。 3)
農産業複合体の製造部門への資金調達が不十分。 4)
農業経営の問題点、管理人材の資質の低さ、管理組織構造の非効率性、生産組織における継続的な予測と計画のシステムの欠如など。
500 1000 1500 2000 2500 3000 t
は。 5.1. この地域における穀物総収穫量の動態 穀物総収穫量が最大となるという事実を支持して、専門家は以下の主張を表明した。
地域内の農場における農業生産量の増加、2)
作付面積の増加、3)
この地域における穀物生産量の増加傾向 ここ数年, 4)
地方自治体の政策は、地域の農業における危機現象を安定させることを目的としている。
第 1 ラウンド 調査を実施するために、専門家には質問と回答の欄が含まれるアンケートが与えられました。 第 1 ラウンドでのアンケートの処理結果を表に示します。 5.1
表5.1
アンケート結果（第1回） エキスパートデータ（千トン） 1000 2900 1500 2500 2100 1200 1700 ランキングシリーズ 1000 1100 1100 1200 1200 1500 1700 エキスパートデータ（千トン） 2600 1100 2200 1200 11 00 2400 2600 ランクシリーズ 2100 2200 2400 2500 2600 2600 2900 平均評価:
X =(1000 + 1100 + 1100 + 1200 + 1200 + 1500 + 1700 + 2100 + 2200 + + 2400 + 2500 + 2600 + 2600 + 2900): 14 = 1864.3。
平均 標準偏差評価 a = "
n - exisrgyzs に参加している専門家の数、x1 - 専門家の評価
変動係数y - ?ω0% = 100% = 35.0% d: 1864.3
下四分位?>02、= 1200 上位四分位?>op = 2500 m.™™、_ 1700 + 2100
専門家
I- 専門家データ
ランク付けされたシリーズ
米。 5.2. 総穀物収穫量の専門家の推定値のグラフ（第 1 ラウンド）
第 2 ラウンドでは、第 1 ラウンドのアンケートと同じ質問が繰り返されます。 各専門家は、自分の以前の回答を確認し、必要に応じて変更するよう求められます。アンケートには、次の情報が含まれていました。 平均評価第 1 ラウンドの結果に基づく（表 5 2）。 新しい回答が最初のラウンドでのすべての専門家の評価の上位四分位と下位四分位の間に入らなかった場合は、この観点を説明する必要がありました。
表5.2
第2回アンケートサンプル 質問媒体
専門家 回答間隔 (IR) 古い新しい 新しい回答が IR より高い (または低い) 理由 2004 年のこの地域の穀物の総収穫量はいくらになりますか? 1864 1200-2500 試験コーディネーターが記入 このラウンドの専門家評価の統計的特徴を示しましょう (表 5 3)。
表5.3
第二次試験の統計的特徴 専門家データ（千トン） 950 2000 1900 1100 900 2000 2600 ランク付けシリーズ 900 950 1000 1100 1200 1200 1300
継続エキスパート データ (ges t) 1500 2200 1000 1200 1100 1200 1300 ランク付けされたシリーズ 1400 1500 1900 2000 2000 2200 2600 X -1517.8 0О 25=1ОО сг = 511.16 Ме = 1 350 ??0 75 = 2000 y = 33、6%
3 回目の査読も同様で、各専門家は以前の回答を再考し、必要に応じて修正するよう求められます。 すべての修正には、総回収量が増加または減少する理由の説明が付いています（表 5.4）。
表5.4
第三次試験の統計的特徴 「エキスパートデータ（千トン）」 1200 1350 1100 1000 1300 1200 1000 順位系列 1000 1000 1000 1100 1100 1200 1200
継続 エキスパート データ 1450 1200 1500 1000 1200 1400 1100 ランク シリーズ 1200 1200 1300 1350 1400 1450 1500 X = 1221.4 0ОО25=11ОО сг = 160.9 М> = 1200 ?>`` ``=1350V = 13.1%
表 5.5 にラウンド別の審査結果を示す。 表5.І
ラウンド一般検査結果 ツアーインターバル ラウンド平均スコア 変動 変動、% 1 1200-2500 1 828.5 426 581.52 35.0 2 1100-2000 1 517.8 261 284.54 33.6 3 1100-1350 1 221.4 25,888.81 1 3.1 私たちの場合、検査は次の時点で完了しました。専門家の意見が一致したため、第 3 ラウンド（変動係数 n = 13.1%）
デルフィ法を適用した結果、この地域の穀物総収穫量は 120 万トンと見込まれます。
Delphi メソッドの最初のテストの後、さまざまな修正が開発されました。 それらはすべて、元のバージョンの主な機能を保持していますが、それらが改善されているか、新しい要素が含まれています。 すべての変更は次のように特徴付けることができます。 1.
専門家が分析する必要があるイベントの分類子を作成します。 対象となるイベントのリストを作成する。これは、調査の別の（予備的な）ラウンドを追加するものであるが、本調査に参加していない他の専門家を対象としている。 言い換えれば、このリストを作成した人はそれを他の専門家に渡し、あたかも第 2 ラウンドから作業を開始することになります。 特に、この手法はヒューリスティック予測手法やソフトウェア予測手法で積極的に使用されています。 2.
デルフィ法
デルフィ法(デルフォイ法とも呼ばれる) は、将来の科学の発展が戦争に及ぼす影響を予測するために、1950 年代から 1960 年代に米国で開発されました (オラフ ヘルマー、ノーマン ダルキー、ニコラス レッシャーとして知られるランド研究所によって開発されました)。 この名前はデルフォイの神託から借用されたものです。
ウィキメディア財団。 2010年。
他の辞書で「Delphi Method」が何であるかを確認してください。
経済辞典
ブレーンストーミング、専門家による評価方法 クイック検索専門家のグループによって実施されるブレーンストーミングのプロセスで、世代に基づいてソリューションを決定し、専門家の評価に基づいて最適なソリューションを選択します。 Delphic メソッドは次の目的で使用されます… … 経済辞典
デルフィ法- (メソッド「Delfi」) - 専門家のグループが問題について共同で議論する際に、将来の出来事 (イノベーション、インフレなど) を予測するためのメソッド。 専門家による評価、その数学的評価の体系的なコレクションを組織することで構成されます。 経済数学辞典
デルフィ法- 専門家のグループが問題について共同で議論する際に、将来の出来事 (イノベーション、インフレなど) を予測する方法。 専門家による評価の体系的な収集、その数学的および統計的処理、調整で構成されます。 技術翻訳者向けガイド
デルフィ法 法律百科事典
デルフィ法- 3.1.30 デルフィ法: 研究過程において、グループメンバー間の直接的なコミュニケーションを排除し、専門家に対してアンケートによる個別調査を行い、将来についての意見を決定する予測手法。 規範および技術文書の用語を収録した辞書リファレンスブック
専門家グループによるブレインストーミング プロセス中に世代に基づいて解決策を迅速に見つけ、専門家の評価に基づいて最適な解決策を選択する方法。 この方法は、組織化することで専門家による予測に使用されます。 百科事典経済と法律
デルフィ法- 専門家のグループによって実施されるブレインストーミングのプロセスで、世代に基づいて解決策を迅速に見つけ、専門家の評価に基づいて最適な解決策を選択する方法。 Delphic メソッドは、専門家の予測に使用されます... ... 経済用語辞典
デルフィ法- グループ専門家予測の方法。アンケートを使用して専門家への個別調査を実施し、将来の仮説的な出来事に関する意見を聞き出します (提起された問題についての一種の「ブレーンストーミング」)。 辞書「イノベーション活動」。 イノベーションマネジメント用語とその関連分野
デルフィ法- 「メソッド」を参照、DELPHIC... 経済大辞典
本
- 元。 宿。 滞納中 組織。 事件は成功しました 手 元。 h/wプロジェクト-e。 活動。 プロジェクト コム。 エフ。 技術。 元。 inn. (連邦州教育標準 Kn + CD)、Ivanova E.Yu.. このセット (本 + ディスク) は管理スタイルを示しています。 革新的なプロジェクトの実施を管理するための柔軟なアプローチとしての教育的ロジスティクスの分析が提案されています。 メカニズムが示されています...
- 教育組織におけるイノベーション管理。 成功したマネージャーの事例: デザインによるマネジメント。 プロジェクトチームの活動。 効果的なイノベーション管理テクノロジー。 連邦国家教育基準、ニコライ・ミハイロヴィチ・ボリツコ、オルガ・レオニドヴナ・イワノワ、エレナ・イゴレヴナ・ファストワ。 このセット (本 + ディスク) は管理スタイルを示します。 革新的なプロジェクトの実施を管理するための柔軟なアプローチとしての教育的ロジスティクスの分析が提案されています。 メカニズムが示されています...
導入
Delphi 法は、専門家グループによるブレインストーミングの過程で世代に基づいた解決策を迅速に見つけ出し、専門家の評価に基づいて最適な解決策を選択する方法です。 Delphic メソッドは、専門家の評価を収集して数学的に処理するシステムを組織することにより、専門家の予測に使用されます。
デルフィ法（別名：「デルフィック法」、「デルフィックオラクル法」）は、1950 年代から 1960 年代に米国で軍事戦略および軍事技術問題を研究するために登場しました。 RAND Corporation によって開発され、著者: O. Helmer、T. Gordon、N. Dalkey。
Delphi メソッドは、専門家による評価方法です。
専門家評価の方法は、経済プロセス、生産の分析と評価の方法です。 経営上の意思決定資格のある専門家の意見に基づいています。 専門家グループによるディスカッションプロセスによるアイデアの生成と、専門家の評価に基づく最適なソリューションの選択が含まれます。 この方法は専門家の予測に使用されます。 この方法は、因子の重要性が不確実な場合に使用されます。
Delphi メソッドは、すべての専門家による予測手法の中で最も正式なものであり、技術予測に最もよく使用され、そのデータは製品の生産と販売の計画に使用されます。
デルフィメソッドの本質
Delphi メソッドの目標は、正しい決定を下すために、一貫した最大限の信頼できる情報を取得することです。
Delphi メソッドは、情報が不足している問題に対する解決策を選択して評価する方法です。
Delphi メソッドを使用すると、専門家グループのメンバー全員が議論している問題に関する独立した意見を考慮に入れ、アイデア、提案、結論を一貫して組み合わせて共通の決定に達することができます。
この方法は、さまざまな問題についてグループの意見を形成することを目的とした手順を一貫して実行することにあります。
Delphi の手法は、独立した専門家 (ほとんどの場合、無関係であり、お互いに認識すらしていない) が、特別に組織されたチームよりもはるかに正確に結果を評価し、予測できるという原則に基づいています。
Delphi 法を使用して有力な判決を特定することで、専門家の視点をまとめることができます。 同時に、推定値が収束したにもかかわらず、調査終了時には差異が依然として存在することも考慮されます。
ステージ
デルフィ ブレーンストーミングのエキスパート
Delphi メソッドはいくつかの段階で実行されます。
.予備。 この段階では、議論されている問題に精通した専門家と、専門家の意見を収集して要約するための組織的（作業的、分析的）グループで構成される専門家グループが形成されます。 .基本。 この段階で、専門家に質問が送信され、それをサブ質問に分割するよう求められます。 組織グループは最も頻繁に発生する質問を選択し、専門家に送信する一般的な質問表を作成します。 次に、専門家は次の質問に答えるように求められます。他に何かを追加することは可能ですか。 十分な情報はありますか。 この問題に関する追加情報はありますか? その結果、彼らの回答に基づいて、追加の側面がある場合、情報の要求、提供された情報、次のアンケートがまとめられ、再び専門家に送信され、彼らは自分たちのバージョンの解決策を提示し、次のことを検討します。他の専門家によって表明された最も極端な見解。 専門家は、効率、リソースの可用性、問題の元の記述とどの程度一致するかなどの側面に従って問題を評価する必要があります。 このようにして、専門家の一般的な判断が明らかになり、専門家の視点がより緊密になります。 すべての専門家は、多数派とは大きく異なる意見を持つ人々の議論を紹介されます。 この後、すべての専門家は意見を変更することができ、専門家間で合意が得られるまで、または問題に関する合意の欠如が確立されるまで、この手順が繰り返されます。 専門家による評価の不一致の理由を研究すると、これまで気付かなかった問題の側面が明らかになり、問題の発展や分析対象の状況によって起こり得る結果に注意が集中します。 通常は 3 段階ですが、意見が大きく異なる場合はさらに大きくなります。 .分析的。 この段階では、専門家の意見がチェックされ、結論が分析され、統計的手法を使用して結果が処理され、専門家の意見が要約され、提起された問題に関する最終的な実践的な推奨事項が作成され、発行されます。 Delphi メソッドを使用した調査の専門家評価の手順は、次のように概略的に表すことができます。 デルフィ法の特徴
Delphi メソッドの特徴は、匿名性と欠勤、規制されたフィードバック、およびマルチレベルのグループ対応です。 デルフィ法で使用される手順の匿名性と不在性により、最も権威のある調査参加者が他の専門家の回答に影響を与えず、大多数の意見によるグループの影響が排除され、特別なアンケートを使用して治外法権で調査を実施することが可能になります。電子メールまたは通常の郵便、およびコンピューターを使用した専門家への連絡手段を提供します。 マルチレベルの調査では、より信頼性が高く客観的な結果が得られます。 規制されたフィードバックは、調査を繰り返し、統計的手法を使用して結果を処理し、専門家に報告することで、解決される問題に関係のない個人やグループの利益の影響を軽減します。 グループの回答を決定するために統計的手法を使用すると、個々の推定値の統計的なばらつきを軽減し、各専門家の意見を正確に反映したグループの回答を得ることができます。 Delphi 法を使用して調査を実施する場合は、いくつかの条件を満たす必要があります。 -アンケートの文言は明確かつ明確に解釈され、明確な回答を示唆するものでなければなりません。 -提起された質問は、答えを数字の形で表現できるものでなければなりません。 -専門家は評価を行うために十分な情報を持っている必要があります。 -各質問（評価）に対する答えは専門家によって正当化されなければなりません。 -専門家グループは安定していなければならず、その数は合理的な制限内に保たれなければなりません。 -調査の間隔は 1 か月以内である必要があります。 -ラウンドの数は、すべての参加者が特定の評価の理由を理解し、それらの理由を批判する機会を提供するのに十分な数である必要があります。 -専門家の体系的な選定が行われるべきである。 -検討されている問題に関する専門家の能力を自己評価する必要がある。 -自己評価データに基づいた評価の一貫性公式が必要です。 実用デルフィ法
Delphi メソッドは戦略計画に広く使用されており、予測が必要なほぼすべての状況に適用できます。 この調査手法は、テクノロジー、ビジネス、未来学、宇宙探査などの分野の計画に使用されます。したがって、デルフィ手法は科学技術の進歩に関連する分野で最もよく使用されていると結論付けることができます。 例1
政治分野 目的: 国家院議員の選挙の結果としてリーダーシップを発揮する可能性について最も信頼できる予測を提供すること 連邦議会 VI召集のロシア連邦には政党「統一ロシア」が参加する予定だ。 .政治分野のさまざまな分野の代表者（政治顧問、ジャーナリスト、政治広報担当者、政党職員、選挙技術分野の専門家、独立アナリストなど）からなる10人からなる専門家グループを結成し、調査を行う。より客観的に。 分析グループの形成。 .専門家による Eメールアンケートの最初のバージョンは、「第6回召集のロシア連邦議会下院議員選挙の結果、政党統一ロシアはどのような指導力を獲得する可能性があるか」という質問とともに送付される。この問題に関する基本的な情報。 ゲームのオッズは 0 から 100 の範囲の数値で表す必要があります。 .専門家は自分自身に 0 から 10 までの範囲の自己評価スコアを付けて質問に答え、その回答をアナリストに送信します。 試験の結果、回答の範囲が広すぎることがわかりました。 受け取った回答に基づいて ワーキンググループ新しい拡張アンケートを作成します。 .次の 2 ラウンドで、専門家は質問に答え、情報を要求し、追加の小質問を作成し、反対意見を知ります。 このようにして、専門家の回答のばらつきが最小限に抑えられた最終バージョンのアンケートが作成されます。 答えは次のとおりです。 専門家番号12345678910個人の自己評価109789510978統一ロシアの可能性1001008090100801008090100 .次に、分析グループは次の式を使用して専門家の意見を要約します。 ここで、i=1…m - 専門家の数、m - 専門家の数。 私 - 与えられた評価（ポイント） i 番目の専門家この要素。 Y 私 - i 番目の専門家の個人の自己評価。 中央値 (Me) はグループの応答の特性として機能します。ランク付けされた系列内の要素の数が偶数の場合、平均値として定義されます。 算術量、これは 2 つの隣接する値から計算されます。 私=(100+90):2=95; 信頼領域 (推奨四分位間隔) - 個々の推定値の広がりの指標 - は次のように計算されます。 試験セットからの最小スコアと最大スコアが決定されます - それぞれ 80 と 100、四分位が決定されます (シリーズの最初と最後の 25%) - 5、つまり 上位四分位 (Q 上。 ) - 信頼領域の上限 - 100-Q に等しい 上。 =95 と下位 (Q より低い ) - 信頼領域の下限 - 100-Q に等しい より低い =85、セグメント Q 上。 Q より低い - 信頼領域、Me の中央値 - グループの反応。 .信頼領域は小さな間隔を占めており、専門家の意見の広がりが非常に小さいことを示しています。 分析グループと専門家グループの両方が結果に満足しており、最終結果として受け入れられています。 最終的な一般意見は、第6期召集のロシア連邦議会下院議員選挙の結果、政党「統一ロシア」がリーダーシップを発揮する可能性がどの程度になるかについての最も信頼できる予測の基礎となる。その可能性は高く、つまり 95 点 (100 点満点) です。 例 2
精神的な領域 ニジニ ノヴゴロド州立美術館の職員は、デルファイ法を使用した調査を使用して、イタリアの個人コレクションからのサルバドール ダリのリトグラフの今後の展覧会がニジニ ノヴゴロドの住民にとってどれほど興味深いものであるか、またどのような人口グループがそれを訪れるのかをおおよそ知ることができます。引きつける。 例 3
経済圏 ソルモフスキーベーカリーで新しいダイエットパンを製造することが決定されました。 Delphi メソッドは、この製品の需要がどれほど大きく、それがどのくらいの収入をもたらすかを判断するのに役立ちます。 社会領域 保健社会開発省は、国民に無料の医薬品を提供するためのリストを作成する必要があります。 Delphi 分析は、ほとんどの人が必要とする薬、最も効果的な薬などを見つけるのに役立ちます。 結論
Delphi メソッドは、専門家の評価を要約する体系的な方法です。 Delphi 法は、新たな発見や改善が期待されるさまざまな分野における将来の発展についての信念について専門家のグループを個別に調査するグループ法です。 この調査は、専門家との個人的な接触や集団での議論を除いた、特別なアンケートを使用して実施されます。 匿名で。 受け取った回答は専門の作業者によって照合され、集計結果は再びグループメンバーに送信されます。 このような情報に基づいて、グループのメンバーは匿名のまま、将来についてさらに推測を行います。このプロセスは数回繰り返すことができます (いわゆる複数ラウンドのインタビュー手順)。 コンセンサスが得られ始めると、その結果が予測として使用されます。 Delphi メソッドの利点には、次のようなものがあります。このメソッドは、グループ メンバー間の独立した思考の発達を促進し、評価が必要な問題を冷静かつ客観的に検討できます。 一方で、Delphi 手法を使用した調査の実施には多大な時間と組織的労力が必要であり、評価には主観が含まれます。 情報源と文献
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