データ可視化は主に組織やコミュニティレベルの意思決定を支援する

概要

データ可視化は意思決定を支援する強力なツールです。過去16年間にわたる主要なデータ可視化の研究論文を体系的にレビューし、多次元意思決定フレームワークを用いて、支援範囲の分析を行ったところ、データ可視化は、主に組織やコミュニティレベルの意思決定を支援していることが分かりました。
　近年、データ可視化は、ビジネス、医療、科学研究など多岐にわたる分野で、データに基づく意思決定を支援する強力なツールとして活用されています。しかし、データ可視化がどのような種類の意思決定問題を支援し、その支援範囲がどのように変化してきたのかについての包括的な分析は、これまで行われていませんでした。
　本研究では、過去16年間にわたる主要なデータ可視化の研究論文を体系的にレビューし、多次元意思決定フレームワークを用いて分類と分析を実施しました。その結果、データ可視化は主に組織やコミュニティレベルの意思決定を支援していることが分かりました。また、従来は「評価型」の意思決定支援が中心でしたが、近年では「構築型」や「認知優位型」など、より多様な意思決定をサポートする傾向が強まっていることが明らかになりました。加えて、データ可視化が支援する意思決定問題の構造は、「ほぼ構造化された問題」から「半構造化された問題」へと拡大しており、特に半構造された問題に対しては、ビジネスや公共政策の分野で、専門家の高度な意思決定を支援していることが示されました。
　本研究成果は、データ可視化の意思決定支援に関する現状を明確にし、今後の研究や実務において、新たな可視化技術の開発や適用領域の拡大を促進するための知見を提供するものです。今後さらに、個人レベルの意思決定や非構造化問題への支援に資する可視化手法の開発が求められます。

PDF資料

プレスリリース

研究代表者

筑波大学システム情報系
三末 和男　教授

掲載論文

【題名】

Contribution of Data Visualization to Decision-Making: A Classification of Data Visualization Research Based on the Characteristics of Decision Problems
（意思決定へのデータ可視化の貢献: 意思決定問題の特性に基づくデータ可視化研究の分類）

【掲載誌】

IEEE 18th Pacific Visualization Conference PacificVis 2025

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システム情報系