デルファイ法

デルファイ法、またはデルファイ技法（/ ˈ d ɛ l f aɪ / DEL -fy、またはEstimate–Talk–Estimate、またはETEとも呼ばれる）は、構造化されたコミュニケーション手法、または方法であり、もともと専門家のパネルに依存する体系的でインタラクティブな予測方法として開発されました。 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]デルファイはビジネス予測に広く使用されており、別の構造化予測アプローチである予測市場に比べて特定の利点があります。[ 6 ]

デルファイは専門家の合意形成や専門ガイドラインの作成にも役立ちます。[ 7 ]臨床医学、公衆衛生、研究など、多くの健康関連分野でこのような目的で使用されています。[ 7 ] [ 8 ]

デルファイ法は、構造化された個人集団からの予測（または意思決定）は、非構造化集団からの予測（または意思決定）よりも正確であるという原則に基づいています。[ 9 ]専門家は2回以上のラウンドでアンケートに回答します。各ラウンドの後、ファシリテーター（変革推進者） [ 10 ]が、前回の専門家の予測とその理由を匿名で要約します。専門家は、パネルの他のメンバーの回答を参考に、以前の回答を修正するよう促されます。このプロセスを通じて、回答の幅が狭まり、グループは「正しい」回答に収束していくと考えられています。最終的に、事前に定義された終了基準（ラウンド数、コンセンサスの達成、結果の安定性など）でプロセスが停止され、最終ラウンドの平均スコアまたは中央値によって結果が決定されます。[ 11 ]

デルファイ法の定式化と専門家の定義と選定には、結果の妥当性と信頼性を深刻に脅かす方法論上の弱点を避けるために特別な注意を払う必要がある。[ 12 ] [ 13 ]

参加者が必要な専門知識を持ち、支配的な参加者が意志の弱い参加者を圧倒しないようにすることは、最初のグループは考えを変える傾向が少なく、2番目のグループは適合しようとする傾向が強いため、真の合意に達することの障壁となる可能性がある。[ 14 ]

歴史

デルファイ法という名称はデルファイの神託に由来するが、この方法の考案者たちは、その名称が持つ「オカルト的な響き」という神託的な意味合いを好ましく思わなかった。[ 15 ]デルファイ法は、集団の判断が個人の判断よりも妥当であると仮定している。

デルファイ法は冷戦初期に、技術が戦争に与える影響を予測するために開発された。[ 16 ] 1944年、ヘンリー・H・アーノルド将軍は、軍隊で使用される可能性のある将来の技術的能力に関する報告書をアメリカ陸軍航空隊のために作成するよう命じた。

様々なアプローチが試みられましたが、理論的アプローチ、定量モデル、トレンド外挿といった従来の予測手法の欠点は、正確な科学法則がまだ確立されていない分野ではすぐに明らかになりました。これらの欠点を克服するために、 RANDプロジェクトにおいて、オラフ・ヘルマー、ノーマン・ダルキー、ニコラス・レッシャーによってデルファイ法が開発されました。[ 17 ]デルファイ法はそれ以来、イメン・デルファイ法など、様々な修正や再定式化を経ながら、今日まで使用されてきました。[ 18 ]

専門家たちは、敵の攻撃の可能性、頻度、そして強度について意見を述べるよう求められました。他の専門家は匿名でフィードバックを提供することができました。このプロセスは、合意が形成されるまで数回繰り返されました。

2021年、Beiderbeckらによる学際的研究は、リアルタイムデルファイ形式を含むデルファイ法の新たな方向性と進歩に焦点を当てました。著者らは、心理学分野における感情分析などを含むデルファイ調査の設計のための方法論的ツールボックスを提供しています。[ 19 ]

主な特徴

デルファイ法のコミュニケーション構造

デルファイ法の以下の重要な特徴は、参加者が目の前の課題に集中し、デルファイ法を他の方法論と区別するのに役立ちます。この手法では、組織内外から専門家パネルが選出されます。パネルは、意思決定が必要な分野に関する知識を持つ専門家で構成されます。各専門家は匿名で予測を行うよう求められます。

参加者の匿名性

通常、参加者は全員匿名のままです。最終報告書の完成後も、参加者の身元は明かされません。これにより、一部の参加者の権威、個性、評判がプロセスにおいて他の参加者を支配することを防ぎます。また、参加者は（ある程度）個人的な偏見から解放され、「バンドワゴン効果」や「ハロー効果」を最小限に抑え、意見の自由な表明を可能にし、オープンな批判を促し、以前の判断を修正する際に誤りを認めやすくなります。

情報フローの構造化

専門家からの最初の発言は、アンケートへの回答とそれに対するコメントという形で収集されます。パネルディレクターは、情報を処理し、無関係な内容を除外することで、参加者間のやり取りをコントロールします。これにより、対面式のパネルディスカッションに伴う悪影響を回避し、グループダイナミクスによくある問題を解決します。

定期的なフィードバック

デルファイ法では、参加者は他の人の回答やパネル全体の進捗状況についてコメントしたり、自分の予測や意見をリアルタイムで修正したりできます。

ファシリテーターの役割

デルファイ法の調整役は通常、ファシリテーターまたはリーダーと呼ばれ、専門家パネルの回答を促進します。専門家パネルは、通常、意見や見解に関する知識を有しているという理由で選出されます。ファシリテーターはアンケートや調査票などを送信し、専門家パネルが同意した場合、指示に従って見解を提示します。回答は収集・分析され、共通する視点と対立する視点が特定されます。合意に達しない場合は、テーゼとアンチテーゼを通してプロセスが継続され、徐々に統合へと向かい、合意形成へと進みます。

過去数十年にわたり、ファシリテーターは合意や反対の度合いを測るために、様々な尺度や閾値を用いてきました。フォン・デア・グラハトによる論文には、包括的な文献レビューと要約がまとめられています。[ 20 ]

アプリケーション

予測での使用

デルファイ法の最初の応用は、科学技術予測の分野でした。この手法の目的は、特定の技術の可能性と開発予想期間に関する専門家の意見を単一の指標に統合することでした。1964年にゴードンとヘルマーによって作成された最初の報告書の一つは、科学技術開発における長期的な傾向の方向性を評価し、科学的ブレークスルー、人口抑制、自動化、宇宙開発、戦争防止、兵器システムといったトピックを網羅していました。その他の技術予測では、車両・高速道路システム、産業用ロボット、インテリジェントインターネット、ブロードバンド接続、教育における技術などが取り上げられました。

その後、デルファイ法は他の分野、特に経済動向、健康、教育といった公共政策課題に関連する分野にも応用されるようになりました。また、ビジネス予測にも高い精度で適用され、成功を収めました。例えば、BasuとSchroeder（1977）が報告した事例[ 21 ]では、デルファイ法は新製品の最初の2年間の売上を、実際の売上と比較して3～4%の誤差で予測しました。定量的な方法では10～15%の誤差が生じ、従来の非構造化予測方法では約20%の誤差がありました。（これは一例に過ぎず、この手法の全体的な精度はまちまちです。）

デルファイ法は、開発途上国における参加型政策立案のためのマルチステークホルダーアプローチの実施ツールとしても活用されてきました。ラテンアメリカ・カリブ海諸国の政府は、地域ICT開発eLAC行動計画における最も緊急性の高い課題を特定するために、官民連携のオープンエンドアプローチとしてデルファイ法を効果的に活用してきました。[ 22 ]その結果、政府は、特に技術政策のような変化の激しい分野において、デルファイに参加した市民社会、学術界、民間セクターからの集合知の価値を広く認識するようになりました。

特許参加識別における使用

1980年代初頭、Jackie Awerman Associates, Inc. の Jackie Awerman は、特許取得可能な製品 (Epsilon Corporation、化学蒸着リアクター) の開発に貢献した様々な関係者の役割を特定するための改良デルファイ法を考案しました。その結果は、特許弁護士がチームメンバー全員の満足度に基づいてボーナス配分率を決定する際に活用されました。

政策立案における活用

1970年代以降、公共政策立案におけるデルファイ法の活用により、多くの方法論的革新がもたらされました。具体的には、

  • 複数の種類の項目（予測項目だけでなく、典型的には問題項目、目標項目、オプション項目）を調査する必要があるため、標準的なデルファイ法では使用されない異なる評価尺度が導入される。これらの尺度には、望ましさ、実現可能性（技術的および政治的）、確率が含まれることが多く、アナリストはこれらを用いて、望ましいシナリオ（望ましさに基づく）、潜在的なシナリオ（実現可能性に基づく）、そして期待されるシナリオ（確率に基づく）といった様々なシナリオを概説することができる。
  • 公共政策立案において提起される問題の複雑さにより、パネルの検討対象となる新たな項目とともに各項目に対する賛否両論を求めるなど、パネリストの議論の重みが増す傾向がある。
  • 同様に、パネル評価を測定する方法は、多次元尺度法などの洗練度が増す傾向があります。

さらなる革新は、コンピュータベース（後にウェブベース）のデルファイ会議の活用によってもたらされました。TuroffとHiltzによると[ 23 ] 、コンピュータベースのデルファイでは次のようなことが起こりました。

  • 論文デルファイスで使用される反復構造は 3 つ以上の個別のラウンドに分かれていますが、パネリストがいつでも評価を変更できるように、継続的な (ラウンドのない) 対話のプロセスに置き換えることができます。
  • 統計的なグループの応答はリアルタイムで更新され、パネリストが新しい評価を提供するたびに表示されます。

ボロニーニによれば[ 24 ] 、ウェブベースのデルファイは、インタラクティブな政策立案と電子民主主義の文脈においてさらに2つの可能性を提供している。それは以下の通りである。

ウェブベースのコミュニケーション構造（Hyperdelphi）[ 24 ]
  • 多数の参加者の参加、
  • 政策立案者、専門家、市民など、異なるグループを代表する2つ以上のパネルを使用し、管理者は各パネルに多様な役割と専門知識を反映したタスクを割り当て、アドホックなコミュニケーション構造内で相互に作用させることができます。例えば、 政策コミュニティのメンバー（政策立案者と専門家）はメイン会議パネルの一部として相互に作用しながら、サイド会議に参加している仮想コミュニティ（市民、団体など）からのインプットを受け取ることができます。彼がハイパーデルファイ（HD）と呼ぶこれらのWebベースの可変コミュニケーション構造は、デルファイ会議を「より流動的で、デジタルコミュニケーションのハイパーテキストとインタラクティブな性質に適応したもの」にするように設計されています。

（部分的に）ウェブベースの政策デルファイの成功例の一つとして、ラテンアメリカにおけるeLAC行動計画策定のための5ラウンドにわたるデルファイ演習（1,454件の参加）が挙げられます。これは、現在の発展途上国における政府間プロセスの歴史において、最も大規模なオンライン参加型政策立案予測演習であると考えられています。[ 22 ]提供された具体的な政策指針に加えて、著者らは次のような教訓を挙げている。「(1)政策デルファイ法が、特に開発途上国における公的意思決定に透明性と説明責任をもたらす可能性。(2)開発コミュニティにおける複数機関のネットワークを促進するための予測演習の有用性。(3)国連のような代表民主主義と国際多国間主義の確立されたメカニズムに予測演習を組み込むことの有用性。(4)資源の乏しい開発途上国における参加を促進するオンラインツールの可能性。(5)国際的な予測演習の規模から生じる資源効率、ひいては資源の乏しい地域への適切性。」[ 22 ]

医療現場での使用

デルファイ法は、医療関連の現場で専門家の合意形成を支援するために広く利用されている。[ 7 ]例えば、医療ガイドラインやプロトコルの開発に頻繁に利用されている。[ 7 ]

公衆衛生

公衆衛生の文脈における応用例としては、非アルコール性脂肪性肝疾患、[ 25 ]ヨウ素欠乏症、[ 26 ]移住の影響を受けたコミュニティのための対応力のある保健システムの構築、[ 27 ] HIV感染者の福祉の向上における保健システムの役割、[ 28 ]有害なギャンブルを減らすための政策と介入、[ 29 ]電子タバコの規制[ 30 ] [ 31 ] [ 32 ] COVID-19パンデミックの終息に向けた勧告[ 33 ]などが挙げられます。

報告ガイドライン

健康研究の報告のためのガイドラインの開発には、デルファイ法の使用が推奨されています[ 8 ] 。特に経験豊富な開発者には推奨されています[ 34 ] 。このアドバイスが2010年に行われて以来、2つの系統的レビューにより、公開された報告ガイドラインの30%未満が開発プロセスにデルファイ法を取り入れていることがわかりました[ 35 ] 。 [ 36 ]

オンライン Delphi システム

多くのデルファイ予測は、リアルタイムで予測を実行できるウェブサイトを用いて行われています。例えば、TechCastプロジェクトは、世界中の100人の専門家パネルを用いて、科学技術分野のあらゆる分野におけるブレークスルーを予測しています。もう一つの例は、Horizo​​nプロジェクトです。Horizo​​nプロジェクトでは、教育分野の未来学者たちがデルファイ法を用いてオンラインで協力し、今後数年間の教育分野で注目すべき技術進歩を導き出しています。

バリエーション

伝統的にデルファイ法は、反復によって最も可能性の高い未来についての合意形成を目指してきました。政策デルファイ法[ 37 ] [ 38 ]などの他のバージョンは、 望ましい未来についての多様な見解を構造化し、議論することを目的とした意思決定支援手法を提供しています。

ヨーロッパでは、最近のウェブベースの実験では、インタラクティブな意思決定と電子民主主義のためのコミュニケーション技術としてデルファイ法が使用されています。[ 39 ]

オスモ・クーシが開発した議論デルファイは、結果よりも進行中の議論と関連する議論の発見に重点を置いています。ペトリ・タピオが開発した非集約型政策デルファイは、クラスター分析を体系的なツールとして用いて、最新のデルファイラウンドで様々な未来のシナリオを構築します。[ 40 ]回答者の起こりうる未来と望ましい未来に関する見解は、別々のケースとして扱われます。議論デルファイのコンピュータ化は、議論の解決、議論の集約、議論の評価など、いくつかの問題があるため、比較的困難です。サディ・エヴレン・セケルが開発した議論デルファイのコンピュータ化は、そのような問題に対する解決策を提案しています。[ 41 ]

高速デルファイは、公衆衛生危機における科学的知識の現状について専門家の合意に基づく意見を提供するために開発された。[ 42 ]従来のデルファイでは数ヶ月（場合によっては数年）かかるのに対し、この高速デルファイでは3週間以内に結果が得られる。[ 42 ] [ 43 ]

正確さ

今日、デルファイ法は広く受け入れられている予測ツールであり、技術予測から薬物乱用までさまざまな分野の何千もの研究で効果的に使用されてきた。[ 44 ] 全体的にデルファイ法の実績はまちまちである。[ 45 ]この方法で悪い結果が出たケースも多々ある。それでも、一部の著者は、これは方法の適用が不十分なためであり、方法自体の弱点によるものではないと考えている。RAND の「デルファイパネルの実施および批判的評価に関する方法論ガイダンス」は、デルファイ研究を行うためのマニュアルであり、研究を行うためのガイダンスを提供し、評価ツールを提供している。[ 45 ]このマニュアルでは、デルファイ法研究の潜在的な欠点を回避または軽減するのに役立つベストプラクティスについてのガイダンスが提供される。また、研究結果に与えられる信頼度を理解するのにも役立つ。

また、科学技術予測のような分野では、不確実性が非常に大きいため、正確かつ常に正しい予測は不可能であり、高い誤差が生じることが予想されることを認識する必要があります。この手法における重要な課題は、パネリストが十分な知識を持っていることを確認することです。パネリストが特定のトピックについて誤った情報を持っている場合、デルファイ法の使用は彼らの無知に確信を与えるだけになる可能性があります。[ 6 ]

この手法の当初の問題点の一つは、複数の要因を含む複雑な予測ができないことでした。潜在的な将来の結果は通常、互いに影響を及ぼさないものとみなされていました。後に、この問題に対処するために、ある事象の発生が調査対象となっている他の事象の確率を変化させる可能性を考慮したクロスインパクト分析など、デルファイ法のいくつかの拡張が開発されました。それでもなお、デルファイ法は単一のスカラー指標の予測に最も効果的に使用できます。

デルファイ対予測市場

デルファイ法は予測市場と類似した特徴を持ち、どちらもグループから多様な意見を集約する構造化されたアプローチです。しかし、異なる問題への適用性において決定的な違いとなる可能性のある違いも存在します。[ 6 ]

予測市場の利点のいくつかは、参加に対してインセンティブを提供できる可能性から生まれます。

  1. それらは、人々が長期間にわたって参加し、真の信念を明らかにするよう動機付けることができます。
  2. 情報を自動的に集約し、新しい情報を即座に予測に組み込みます。
  3. 参加者は、ファシリテーターによって手動で選出・募集される必要はありません。参加者は、自分の個人情報が予測にまだ反映されていないと判断した場合、自ら参加するかどうかを決定します。

Delphi は予測市場に比べて次のような利点があるようです:

  1. 参加者はそれぞれの理由を明かす
  2. 機密性を維持しやすくなります
  3. 専門家がすぐに利用できる場合は、予測がより迅速になる可能性があります。
  4. デルファイ法は、賭けが賭けに使用される通貨の価値に影響を及ぼす可能性がある状況で適用できます (たとえば、ドルの崩壊に対するドルでの賭けはオッズが歪んでいる可能性があります)。

近年の研究は、デルファイ法と予測市場の両方を組み合わせることにも焦点を当てています。具体的には、ドイツ取引所の研究では、デルファイ法の要素が予測市場に統合されていました。[ 46 ]

参照

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