限定合理性
Bounded Rationality ・ げんていごうりせい
計算力・時間・情報に限りがある人は、最良でなく「十分よい」案で探索を止めて決める、という見方
✦ 30秒で試す — 航海最良の相手を選べる人が、いちばん損をしているBさんの物件の良さは、Aさんの最良と比べて？予想してみる概要
限定合理性は、「人は合理的であろうとするが、その能力には限りがある」という人間観です。脳が一度に処理できる情報の量、使える時間、集められる情報には、どれも限りがあります。だから現実の人は、すべての選択肢を洗い出して比べる「最適化」をしません。選択肢を順に調べ、「これで十分」という水準を満たすものが見つかったら探すのをやめます。提唱者のハーバート・サイモンは、この決め方を「満足化（サティスファイシング）」と名付けました。
これは「人間は愚かだ」という主張ではありません。むしろ逆です。計算の力と時間が有限であることを踏まえれば、探索をほどよい所で打ち切るのは賢いやり方です。昼食の店を選ぶのに市内の全店を比べる人はいません。企業の採用も、応募者全員を際限なく精査するのではなく、基準を満たす人が見つかったら決めるのが普通です。家探しでも就職活動でも、「もっと良いものがあるかもしれない」と探し続けるほど、時間という費用がかさみます。
完璧な答えを探し続けるより、十分な答えで前に進む。限定合理性は、現実の意思決定のこの姿を理論の中心に据えた考え方です。のちに行動経済学が生まれたとき、その土台になりました。
なぜ生まれたか
20世紀半ばの経済学は、人間を「全知の計算機」として描いていました。消費者はあらゆる商品の組み合わせから効用を最大化するものを選び、企業は利潤を最大にする生産量を正確に計算する、という描き方です。この仮定は数学的に美しい理論を可能にしましたが、組織の意思決定を実地に調べていたサイモンには、現実との食い違いが明らかでした。実際の経営者は、全選択肢を比べたりしていません。そもそも全選択肢を並べ上げること自体ができません。チェスですら可能な局面の数は天文学的で、完全な先読みはどんな計算機にもできないのです。
サイモンは行政組織の研究書『経営行動』（1947年）でこの問題に取り組みました。1955年の論文「合理的選択の行動モデル」（Quarterly Journal of Economics 誌）で、選択肢を順に調べて水準を満たしたら止める、という意思決定のモデルを示します。1956年の論文（Psychological Review 誌）では “satisfice”（satisfy と suffice を合わせた造語）という言葉を使い、1957年の論文集『人間行動のモデル』で「限定合理性」という名前を与えました。
サイモンの大事な指摘は、合理性の限界は例外的な欠陥ではなく、意思決定を理解するための出発点だ、ということです。後年（1990年）には、人の行動は「ハサミの2枚の刃」 — 心の計算能力の構造と、判断が行われる環境の構造 — の両方で決まる、とたとえました。片方の刃だけを見ても、切れ味は説明できません。サイモンはこの業績で1978年にノーベル経済学賞を受けました。その影響は経済学・経営学・人工知能・認知科学に広がり、のちの行動経済学の源流になっています。
詳細
最適化と満足化 — 探索の止め方が違う
最適化は、すべての選択肢を評価してから最良のものを選びます。満足化は、まず「これを超えれば十分」という希望水準を決め、選択肢を順に調べて、水準を超えたものが出た時点で探索を打ち切ります。下の図では、12件の候補が順に届きます。希望水準75の満足化は、6件目の83で止まります。最適化は12件すべてを見て、8件目の91を選びます。
最適化は、取れる候補の価値だけを比べれば必ず勝ちます。しかし1件見るごとに時間と手間がかかるなら、話は変わります。最良を確かめるには最後の1件まで見るしかなく、その費用は候補が増えるほど膨らむからです。さらに現実の希望水準は動きます。良い候補がなかなか見つからなければ水準を下げ、あっさり見つかりすぎれば上げる。家探しや就職活動で誰もが経験するこの調整を、サイモンは「適応的な希望水準」と呼び、満足化の本来の姿だと考えました。
探索コストの経済学 — スティグラーとの違い
「探索に費用がかかるなら、費用も含めて最適化すればよい」という反論は当然あります。ジョージ・スティグラーは1961年の論文「情報の経済学」で、価格を調べて回ることに費用があるとき、何軒の店を回るのが最適かを計算しました。のちの逐次探索の理論（マッコール、1970年の職探しのモデル）では、最適な止め方は「留保価値を超えた最初の候補を受け入れる」という形になります。これは形の上では満足化そのものです。
数字で確かめてみます。候補の価値が0〜100のあいだに均等に散らばり、1件見るのにコスト3がかかるとします。水準を a にすると、「次の1件で a を上回る分の期待値」は (100 − a)² ÷ 200 です。これがコスト3と等しくなる a ≈ 75.5 が最適な止め方で、正味の期待値もほぼ75.5になります。20件すべてを見る最適化では、最大値の期待値は約95ですが、コストが60かかるので正味は約35です。
違いは、その留保価値を誰がどう知るかにあります。スティグラーやマッコールの探索者は、候補の分布を知っていて、止める水準を事前に計算できます。サイモンの満足化は、分布を知らない人が経験で水準を上げ下げして、ほどよい所に落ち着く過程です。「探索の費用を最適化するための計算にも費用がかかる」という無限後退を、経験則で断ち切るのが満足化だとも言えます。
部品で確かめてください。希望水準の線を動かすと、10回ぶんの流れで止める位置が一斉に変わり、下の図に正味の満足の平均が点で残ります。
候補が左から1件ずつ流れてきます。希望水準の線（金の横線）をつかんで上下に動かすと、「最初にこの線を超えた候補で止める」結果が変わります。朱の階段は見た件数ぶん積もる探索コストです。
上: 1回ぶんの候補の列（棒=価値、金の横線=希望水準、朱の階段=見た件数ぶん積もる探索コスト）。下: 試した水準ごとの正味の満足の10回平均（破線=全件比較の最適化）
水準を上げすぎると、なかなか止まれずに砂（探索コスト）が積もります。下げすぎると、早く止まれる代わりに手にする候補が見劣りします。その間のどこかに山の頂上があり、その高さは全件比較の破線を大きく上回ります。1件のコストを変えると、頂上の位置も動きます。探索が高くつく環境ほど、早めに妥協するのが賢い止め方です。
最適停止 — 秘書問題
同じ問いを数学の側から突き詰めたのが「秘書問題」です。n 人の応募者を1人ずつ面接し、その場で採否を決めなければならない、断った人は呼び戻せない、というときに、最良の1人を選ぶ確率を最大にする止め方を求めます。答えはよく知られていて、最初の約37%（n ÷ e 人）は見送って基準を作り、そのあと「それまでの誰よりも良い人」が現れたら即決する、というものです。最良の人を選べる確率も約37%になります（1960年にマーティン・ガードナーの数学コラムで広まりました）。見送りの段階で希望水準を学び、あとは水準を超えた最初の人で止める。この構造も満足化と同じ形をしています。
ヒューリスティック — 近道は欠陥か知恵か
限られた認知資源で判断するために、人はヒューリスティックと呼ばれる経験則の近道を多用します。典型例に似ているかで判断する、思い出しやすさで頻度を見積もる、最初に見た数字を基準にする（アンカリング）、といった具合です。このヒューリスティックの評価をめぐって、限定合理性の系譜は2つの流れに分かれました。カーネマンらの「ヒューリスティックとバイアス」の研究は、近道が生む系統的な誤りに注目し、行動経済学の主流になりました。一方、ゲルト・ギーゲレンツァーらの「生態学的合理性」の研究は、単純な経験則が環境と噛み合っているとき、複雑な最適化モデルに勝つことさえあると示しました（『Simple Heuristics That Make Us Smart』1999年）。情報が少なく不確実性が高い環境では、手がかりを絞った判断のほうが頑健なことがあるのです。どちらが正しいかではなく、「どんな環境でどの近道が機能するか」が問いだ、というのが現在の理解です。
組織と市場 — ルーチンという知恵
サイモンの理論のもうひとつの射程は組織です。企業の中の意思決定が稟議・マニュアル・標準手続きといった「ルーチン」で動くのは、非効率の証ではありません。限定合理的な個人の集まりが複雑な仕事をこなすための仕組みだと解釈できます。一人ひとりが毎回ゼロから最適解を計算する代わりに、過去にうまくいった手続きを再利用し、例外だけを上位の判断に回す。組織の構造とは、認知の限界を分業で補う装置なのです。
市場の見え方も変わります。伝統的な理論では、全員が合理的だから市場均衡に至ると説明されます。限定合理性の視点では、価格メカニズムの真価はむしろ、各自が価格という1つの数字だけを見て判断すれば済む点、つまり参加者の計算の負担を劇的に減らす点にある、と捉え直せます。
実務での使いどころと落とし穴
意思決定の質を上げたければ、人の能力を責めるより判断の環境を整えるほうが効きます。選択肢を絞る、比べやすい形で見せる、良い初期設定を置く — 判断のクセを踏まえて選択の環境を設計するこの発想は、ナッジとして実を結びました。報酬の仕組みを設計するときも、人がすべての帰結を計算してインセンティブに反応するとは限らず、目に入りやすい指標だけに反応しがちなことを織り込む必要があります。自分の意思決定にも応用できます。重要度の低い決定は満足化で即決し、認知資源を重要な決定に回すのは、限りある資源の合理的な配分です。
落とし穴は、限定合理性を「どうせ人間は非合理だから分析は無駄」と読み違えることです。サイモンの主張は正反対で、限界には構造があり、構造があるから予測でき、予測できるから設計に活かせる、というものでした。もう一つの落とし穴は、満足化を「妥協」と同一視することです。水準が低すぎれば良い機会を逃し、高すぎれば探し続けて費用がかさみます。満足化の腕前は、水準の置き方と、その調整の速さに表れます。
試問
候補の流れも、1件あたりの探索コストも、毎回変わります。希望水準は高すぎる所から始まります。
探索コストは1件あたり 3。水準は高すぎる所から始まります。希望水準の線を上下に動かし、10回平均の正味の満足を最大に近づけてください。
上: 1回ぶんの候補の列（棒=価値、金の横線=希望水準、朱の階段=見た件数ぶん積もる探索コスト）。下: 試した水準ごとの正味の満足の10回平均（破線=全件比較の最適化）