ピタゴラス言語情報に基づくグリーンサプライヤー選択：量子グループ意思決定手法とMULTIMOORAアプローチ
世界的な環境問題が深刻化する中、企業はサプライチェーン管理においてますますグリーンで持続可能な発展を重視しています。グリーンサプライチェーン管理（Green Supply Chain Management, GSCM）は、企業の競争力を高め、持続可能な成長を実現するための重要な手段となっています。しかし、グリーンサプライヤーの選定（Green Supplier Selection, GSS）は、複数の意思決定者の異なる意見と不確実性を伴う複雑な多基準グループ意思決定問題（Multicriteria Group Decision-Making, MCGDM）です。従来のMCGDM手法は、専門家の意見の信頼性と曖昧さを扱うのに十分ではなく、現実の複雑な状況を正確に反映することが難しいです。
この問題を解決するために、Prasenjit Mandalらは、ピタゴラス言語情報（Pythagorean Linguistic Information, PLI）に基づくグリーンサプライヤー選定手法を提案し、量子意思決定理論（Quantum Decision Theory, QDT）とMULTIMOORA手法を組み合わせることで、専門家の意見の曖昧さと干渉効果をより適切に処理することを目指しています。この手法では、ピタゴラス言語数（Pythagorean Linguistic Number, PLN）を導入して専門家の信頼度と不確実性を表現し、量子シナリオベイジアンネットワーク（Quantum-Scenario-Based Bayesian Network, QSBN）とDengエントロピーを組み合わせて専門家の意見の干渉効果を定量化します。
論文の出典
この論文は、Prasenjit Mandal、Leo Mrsic、Antonios Kalampakas、Tofigh Allahviranloo、Sovan Samantaによって共同執筆され、2025年に『Artificial Intelligence Review』誌に掲載されました。Prasenjit MandalとSovan Samantaはインドの研究機関に所属し、Leo MrsicとAntonios Kalampakasはそれぞれクロアチアとギリシャの研究機関に所属しています。Tofigh Allahviranlooはイランの研究機関に所属しています。論文のDOIは10.1007/s10462-025-11205-xです。
研究のプロセスと結果
1. 研究のプロセス
この研究の主なプロセスは以下の通りです。
a) 基準の重み付け
まず、研究者はPearson相関係数を使用して各基準間の相関を計算し、その相関に基づいて基準の重みを決定しました。この方法は主観的な偏りを避け、重みの客観性を確保します。具体的には、各基準が他の基準との相関係数を計算し、最終的に各専門家の基準の重みを決定しました。
b) 第1層の確率の計算
次に、研究者はShannonエントロピーと相対的接近度法を使用して、各専門家の第1層の確率を計算しました。具体的なステップは、正規化された加重決定行列を構築し、エントロピー値を計算し、そのエントロピー値に基づいて専門家の重みを決定することです。このステップにより、専門家の意見の重み付けがより合理的になりました。
c) 第2層の確率の計算
第1層の確率を決定した後、研究者はMULTIMOORA手法を使用して各専門家の第2層の確率を計算しました。MULTIMOORA手法は、比率システム（Ratio System, RS）、参照点（Reference Point, RP）、全乗形式（Full Multiplicative Form, FMF）の3つのサブ手法を含みます。これらの手法を通じて、研究者は各専門家が各候補案に対して行った評価結果を得ました。
d) 干渉効果を考慮した総合確率
最後に、研究者は量子意思決定理論（QDT）とDengエントロピーを使用して専門家の意見間の干渉効果を定量化し、各候補案の総合確率を計算しました。具体的には、専門家の意見間の位相角（Phase Angle）を計算し、Dengエントロピーを使用して干渉効果を定量化し、最終的に各候補案の総合確率を得ました。
2. 主な結果
a) 基準の重み付け
研究者はPearson相関係数を使用して各基準間の相関を計算し、各専門家の基準の重みを決定しました。結果は、専門家間で基準の重み付けに大きな違いがあることを示しており、これは専門家間の異なる視点と選好を反映しています。
b) 第1層の確率
Shannonエントロピーと相対的接近度法を使用して、研究者は各専門家の第1層の確率を計算しました。結果は、専門家間の重み付けがより合理的になり、主観的な偏りの影響を避けていることを示しています。
c) 第2層の確率
MULTIMOORA手法を使用して、研究者は各専門家が各候補案に対して行った評価結果を得ました。結果は、異なる手法で候補案の順位に一定の違いがあるものの、全体的に候補案の優劣を反映していることを示しています。
d) 総合確率
量子意思決定理論とDengエントロピーを使用して、研究者は専門家の意見間の干渉効果を定量化し、各候補案の総合確率を計算しました。結果は、干渉効果を考慮すると、候補案の順位が大きく変化し、専門家の意見間の相互影響を反映していることを示しています。
3. 結論
この研究は、ピタゴラス言語情報に基づくグリーンサプライヤー選定手法を提案し、量子意思決定理論とMULTIMOORA手法を組み合わせることで、専門家の意見の曖昧さと干渉効果の問題を解決しました。研究結果は、この手法が現実の複雑な状況をより正確に反映し、グリーンサプライチェーン管理に効果的な意思決定支援を提供できることを示しています。
4. 研究のハイライト
- 新規性：この研究は初めてピタゴラス言語情報と量子意思決定理論を組み合わせ、新しいグリーンサプライヤー選定手法を提案しました。
- 実用性：この手法は専門家の意見の曖昧さと干渉効果を効果的に処理し、グリーンサプライチェーン管理に実用的な意思決定ツールを提供します。
- 科学性：Dengエントロピーと量子シナリオベイジアンネットワークを導入することで、研究者は専門家の意見間の干渉効果を定量化し、意思決定の科学性を高めました。
論文の価値と意義
この論文は、グリーンサプライチェーン管理に新しい意思決定手法を提供し、専門家の意見の曖昧さと干渉効果を効果的に処理します。この手法は重要な理論的価値を持つだけでなく、実際の応用においても有効なツールを提供します。量子意思決定理論とDengエントロピーを導入することで、研究者は意思決定の科学性と正確性を向上させ、今後の研究に新しい方向性を提供しました。
さらに、この研究は、ピタゴラス言語情報が多基準グループ意思決定において持つ可能性を示し、関連分野の研究に新しい視点を提供しました。今後の研究では、この手法を他の分野に応用し、より多くの先進技術を組み合わせることで、意思決定の効率と正確性をさらに高めることが期待されます。
その他の価値ある情報
この研究は、量子意思決定理論がグループ意思決定において持つ可能性を示し、今後の研究に新しい方向性を提供しました。Dengエントロピーと量子シナリオベイジアンネットワークを導入することで、研究者は専門家の意見間の干渉効果を定量化し、意思決定の科学性を高めました。この手法はグリーンサプライチェーン管理だけでなく、他の複雑なグループ意思決定問題にも適用可能です。
この研究は、グリーンサプライチェーン管理に新しい意思決定手法を提供し、重要な理論的および応用的価値を持っています。今後の研究では、この手法を他の分野に応用し、より多くの先進技術を組み合わせることで、意思決定の効率と正確性をさらに高めることが期待されます。