※この記事は、専門家 西本 明弘氏の記述に、ものづくりドットコム事務局が補足したものです。事務局の記載部分はグレー文字で表示しています。

1. はじめに：AHP（階層分析法）とは何か？ なぜ重要か？

AHP（Analytical Hierarchy Process・階層分析法）は、複雑な意思決定を体系的に行うための強力な手法です。特に、複数の選択肢や評価基準が絡む場合に、その効果を発揮します。AHPは、1970年代にトーマス・L・サーティによって提唱された意思決定のプロセスを階層的に整理し、数値化することによって、より客観的で合理的な判断を可能にします。AHPの重要性は、特にビジネスやプロジェクト管理、政策決定など、さまざまな分野での意思決定において顕著です。例えば、新製品の開発や投資先の選定、リスク管理など、選択肢が多岐にわたる場合、AHPを用いることで、各選択肢の相対的な重要性を明確にし、最適な選択を導き出すことができます。

AHPのプロセスは、まず問題を階層的に分解し、目標、基準、選択肢を整理します。次に、各要素の重要度を比較し、数値化することで、最終的な評価を行います。この手法は、主観的な判断を数値化することで、意思決定の透明性を高め、関与する全てのステークホルダーが納得できる結果を導くことができます。さらに、AHPは単なる意思決定手法にとどまらず、チーム内でのコミュニケーションや合意形成を促進する役割も果たします。異なる意見や視点を持つメンバーが集まる場面でも、AHPを用いることで、共通の基準に基づいた議論が可能となり、より良い結果を生むことが期待できます。このように、AHPは意思決定の質を向上させるための重要なツールであり、今後ますます多くの場面で活用されることが予想されます。

2. AHPの計算手順：「1対比較」で重要度を数値化する

具体的な計算手順を、簡単な例を用いて見ていきましょう。図1に示すように、A社、B社、C社のどの製品を購入するか？という選定問題を考えます。簡単な例を図１.に示します。A社、B社、C社のどの製品を購入するか？という選定問題です。上段に意思決定の総合目的、中段にそのための評価基準、下段に代替案（選択肢）の３階層を設定します。それぞれの重要度（もしくは優位性）が図1.のように与えられた場合、図2.のように行列計算をして総合重要度を求めます。各社製品の評価基準ごとの重要度（優位性）に、評価基準自体の重要度を掛けて総和をとったものが総合重要度です。この場合、A社製品が最も高得点で購入選定となります。評価基準を変えれば、就職企業の選択などにも使えます。

図１．階層構造

図２．総合重要度計算方法

各重要度の算出方法を図3.と図4.に示します。１対比較法を用います。各升目（ますめ）に、行の基準の列の基準に対する重要度（優位性）スコアを、図5.サーティの１対比較表に従って記入し、対角位置にはその逆数を記入します。表にはない中間値（偶数）を用いても構いません。各行の幾何平均（図3.であれば５つのスコアを掛けた５乗根）を算出し、その総和で各行を割って正規化したものが重要度となります。
　※計算方法の根拠は紹介記事の範疇（はんちゅう）を超えるので割愛します。計算方法は他にもあります。

図３．評価基準の重要度算出

図４．評価基準ごとの重要度（優位性）

図５．サーティの１対比較表㊧と図６．西本の１対比較表

このように、AHP を用いると意思決定の根拠が明確かつ数値化されるので、複数人の１対比較を集計・平均すれば集団の合意形成もスムーズになります。工学分野では QFD（品質機能展開）の最上流である顧客要望の数値化にも使われます。ただ、１対比較する要素が増えると升目が指数関数的に増えるので、要素数は最大９が推奨されています。

3. AHP利用時の注意点：結果の偏りと「サーティ尺度」の問題

以上が文献や学会で紹介される AHPのサマリーですが、実務家視点で以下の注意点を挙げておきます。
図5.サーティ表に従って記入すると、少しの差を拡大した重要度となります。図4.を丹念に見ると、“少し重要３”を記入すると重要度は３倍、“ほんの少し重要２”は重要度２倍です。図3.で、隣り合う評価基準の差は“ほんの少し重要２”ですが、重要度の比は概ね1.6倍です。“価格”は“性能”より“少し重要３”ですが重要度は0.42対0.16（2.6 倍）の大差です。その結果、優秀だが価格が“少し劣る”C 社は破れ、価格のみが“少し優位”な A 社が選定されます。レーダーチャートだと、また違った判断になるでしょう。

では、少しの差を拡大する利点はどこに有るのでしょうか？AHP はもともと政策科学の分野で考案されたとされています。公共事業の意思決定で、公園緑地か図書館か体育館か？といった場合、35：33：32で公園に決定というより、数学的検証の結果50：30：20で公園とした方が行政は進めやすいでしょう。１対比較表で、結果をある程度恣意（しい）的に操作できるという事ですが、各種統計処理でも設問やその他操作で同様の事はあると推察します。しかし、工学分野でサーティ表を妄信するのは問題ありです。図3.は顧客要望の把握でも利用可能ですが、“価格”は“性能”より“少し重要”という顧客の気持は、重要度0.42対0.16（2.6 倍）として開発に伝わります。この差を、QFD（品質表）で下方展開して良いのか？顧客要望に即した製品が開発されるのか？違和感がぬぐえません。このような結果になるのはサーティ表に従うからですが、文献・学会などではサーティ表がバイブルになっているようで、この点についての議論を目にしたことはありませんので、以下に改善策を提示します。

4.【応用編】AHPの課題を克服する改善策と発展的アプローチ

要は、主観とマッチした重要度になるようにすれば良い訳です。対処療法としては、妥当な１対比較表を作る事です。図6.に例を示します。図7.に、図6.西本表を使った場合の例題結果を示します。C 社が選定されました。隣り合う評価基準の差“ほんの少し重要”の重要度比は概ね 1.2 倍となり、常識的なところと思われます（1.2倍に違和感を覚える人は、１対比較表を自由に変えて下さい）。

図７．西本の１対比較表による総合重要度結果

ただ、重要度の結果が１対比較表に影響される面はまだ残ります。では、顧客の気持ちをそのまま数値化したい場合はどうするか？価格と性能の重要度が6：4と感じるなら、それをそのまま１対比較に使う事です。“少し”や“かなり”といった曖昧（あいまい）な表現を排除することで精度も上がり、AHP本来の目的にも合致します。この手法をSPC（Spec Priority Confirmation：スペック優先確認）と呼んでいますが、重要度計算のカラクリを含めて次回の記事で解説予定です。それまで待てないという方は、“西本＆仕様優先順位確認システムおよび方法” で特許明細を検索下さい。教科書や先行事例を妄信する事なく、手法の素性を吟味（ぎんみ）して実務に役立てましょう。

5. AHPの活用シーン：分野別 具体的な応用事例

ここでは、AHPの活用シーンを分野別に具体的な応用事例を交えて解説します。

（１）ビジネス分野

AHPは、企業の戦略的意思決定において広く利用されています。例えば、新製品の開発において、複数のアイデアから最も有望なものを選定する際に、AHPを用いることができます。評価基準として市場性、技術的実現可能性、コスト、競争優位性などを設定し、それぞれのアイデアを比較することで、最適な選択肢を導き出します。

（２）環境管理

環境保護の分野でもAHPは役立ちます。例えば、地域の環境保全プロジェクトにおいて、複数の施策から最も効果的なものを選ぶ際に、AHPを用いて評価基準（コスト、効果、実施の容易さなど）を設定し、各施策を比較します。これにより、限られた資源を最も効果的に活用するための意思決定が可能になります。

（３）教育分野

教育機関においてもAHPは活用されています。例えば、カリキュラムの改善や新しい教育プログラムの導入に際して、教員や学生の意見を基に評価基準を設定し、各プログラムの効果を比較することができます。これにより、教育の質を向上させるためのデータに基づいた意思決定が行えます。

（４）医療分野

医療分野では、治療法の選択や医療機器の導入にAHPが利用されています。例えば、がん治療において、複数の治療法（手術、放射線治療、化学療法など）を評価する際に、効果、副作用、コスト、患者の生活の質などの基準を設定し、各治療法を比較することで、最適な治療法を選定します。

（５）公共政策

公共政策の策定においてもAHPは重要な役割を果たします。例えば、交通インフラの整備に関するプロジェクトでは、交通量、環境影響、コスト、地域住民の意見などを基準に設定し、複数のプロジェクト案を比較することで、最も効果的な施策を選ぶことができます。

6. まとめ：AHPを正しく理解し、より良い意思決定へ

AHPは、さまざまな分野での意思決定において、その柔軟性と客観性から非常に有用な手法です。複雑な問題を階層的に整理し、定量的な評価を行うことで、より良い選択を導き出すことができます。これにより、ビジネスや環境、教育、医療、公共政策など、多岐にわたる分野での意思決定がより効果的に行えるようになります。AHPを活用することで、私たちはより良い未来を築くための道筋を見つけることができるのです。