古典的な経済モデルでは、人々は合理的で予測可能であり、明確に定義された好みを持っているため、意思決定が可能であると想定されていました。対照的に、行動経済学は、経済学と心理学の要素を組み合わせて、現実世界の人々の行動をよりよく理解する経済分析の新しい方法です。
この新しい分野では、「プロスペクト理論」などの理論が登場しています。この理論は、人間の決定が常に最適であるとは限らず、選択肢の提示方法に基づいて選択を行う方法が多いことを示しています。これらの選択は、コンテキストに依存し、バイアス (単一モデル思考バイアス、群れ行動バイアスなど) によって駆動される場合があります。これらのバイアスは、肯定的な結果または意図した結果を達成するために対象とすることができます。さらに、合理的な結果は、選択のコンテキストを再構成または変更することによって達成できます。
問題
会社の組織は業績に影響を与える決定を下す人々で構成されています。人々の合理的および非合理的な決定は、長期的および短期的な影響を生み出します。実際には、組織もシステムとサブシステムで構成されています。これは、 Astellas Pharmaが AnyLogic シミュレーション ソフトウェアを使用して、行動経済学とシステム科学を組み合わせてシミュレーションを生成した領域で、人々の意思決定が会社の業績にどのような影響を与えるかを特定するのに役立ちます。
ソリューション
このケーススタディでは、研究者はエージェントベース モデリングを使用して従業員をシミュレートしました。最初に、研究者は行動経済学を利用して、エージェント (従業員) がどのように決定を下したかを判断しました。その後、システム ダイナミクス アプローチを使用して、組織の新たな行動とともに、意図しない結果を特定しました。
モデルは当初、適切な質問の生成に役立つプロジェクトとして構築されました。これらの質問の多くは、チーム内での信頼構築と心理的安全性の役割、およびチームの生産性と組織のパフォーマンスに関連しています。このモデルは、異なるチーム間の相互作用、それらのチームが内部でどのように機能したか、および異なるチーム間のコラボレーションでどのように機能したかを調べました。
モデルでは、研究者はチームのサイズと数を制御できました。チームの規模が異なると、信頼のダイナミクスは時間の経過とともに異なる形で発展しました。また、質問の内容もさまざまでした。一部のチームは、不確実性が非常に高く、成功のレベルがかなり低い研究ベースのアプローチに取り組みましたが、他のチームでは、成功はもう少し予測可能でした。最後に、このモデルの研究者は、確立したチームと新しいチームが、時間の経過とともに信頼の発展にどのような役割を果たしたかを調べました。
発見
当初、研究者は、行動経済学モデルを適用して、人々との相互作用のペナルティ (否定的な結果のペナルティ) を変更しました。この最初の調査結果では、モデルはチームの生産性の変動を示しており、実験が期待どおりに機能していることを示していました。また、その他の調査結果を検証することができました。
2 番目の調査結果では、モデルはチームの規模に関連する質問に答えようとしました。チームの規模にばらつきがある場合、信頼や生産性は変化するのでしょうか。結果は、小さなチームでは信頼が非常に高いことを示しましたが、チームの規模が大きくなるにつれて (たとえば、50 または 100)、信頼は相対的に低下します。生産性も同じ傾向をたどりました。
3 番目の調査結果は、タスクの種類が従業員間の相互作用にどのように影響するかを調査しました。それらの質問は次のとおりです：
- チームが共同または個別のタスクを受け取るとどうなりますか?
- コラボレーション タスクには多くの信頼が必要ですか、それともタスクの種類が信頼や生産性に影響しますか?
研究者たちは、多くの対になったタスクを持つ小さなチームがうまく機能することを発見しました。なぜなら、彼らは高いレベルの生産性を実現できる十分な信頼を持っているからです。ただし、チームの規模が大きくなるにつれて、信頼は低下します。対になったタスクの複雑さを含めると、信頼はさらに低下し、生産性も同様に低下します。
基本的に、ペアのタスクと大規模なチームでは、信頼が低くなり、生産性を向上させるために、チームのサイズまたはタスクの種類を変える必要があることが明らかになりました。
次のステップ
このモデルは、どの目標を変更、および注意喚起できるかどうかを特定するのに役立ちました。全体として、モデルはいくつかの重要な発見を示しましたが、まだ開発中であるため、将来示される可能性のある多くの結果があります。このような結果には、最適なチーム サイズの決定、悪い従業員の影響のシミュレーション、戦略的方向性の変更シミュレーション、さらには部門間のコラボレーションと相互コミュニケーションが含まれます。
最後に、本モデルは、個人の意思決定に影響を与えることに焦点を当てることによって、組織が行った変更の意図しない結果を確認し、戦略、構造、およびプロセスを改善することに役立ちます。
このケーススタディは、AnyLogic Conference 2021 で Akansha Saxena (Astellas Pharma) と Kurt Kreuger (Kreuger Consulting) によって発表されました。
