ディシジョンツリー（Decision Tree）とは、意思決定を視覚的に表現するための手法の一つです。
主にビジネス、データ分析、AI（人工知能）などの分野で使われ、選択肢ごとの結果を木のように分岐させながら整理できます。
たとえば、「新商品の市場投入の可否」「顧客対応のフロー」「AIによる分類」など、あらゆる場面で活用可能です。
本記事では、ディシジョンツリーの基本概念や活用方法を、具体的な使用例とともに詳しく解説します。
ディシジョンツリー（Decision Tree）は、意思決定を視覚的に整理するためのツールです。
「もし○○ならば△△を選ぶ」というルールを、分岐しながら描くことで、複雑な判断を明確にできます。
【例】
「雨が降っているか？」 → YES：傘を持つ / NO：傘は不要
このように、選択肢を分岐させながら最適な決定を導きます。
主な活用分野
✅ 視覚的にわかりやすい：フローチャートのように分岐構造で表現できるため、初心者でも理解しやすい
✅ 意思決定のスピード向上：選択肢を整理し、迅速な判断が可能
✅ データの分類に適している：AI・機械学習で広く使われる
❌ 複雑になると管理が難しくなる：選択肢が増えるとツリーが大きくなり、把握しにくい
❌ データに依存する：不十分なデータでは正しい判断ができない
企業が新製品を発売する際、「市場ニーズ」「コスト」「競争状況」などを考慮しながら判断します。
例えば、以下のようなディシジョンツリーを作成できます。
新製品の市場調査結果
│── 需要が高い → コストが適正か？
│ │── YES → 競合が少ないか？
│ │ │── YES → 発売
│ │ │── NO → 改良検討
│ │── NO → 発売見送り
│── 需要が低い → 発売見送り
このように、条件ごとに分岐を作成することで、最適な判断ができます。
AIを活用する際、ディシジョンツリーはデータ分類の手法としてよく使われます。
例えば、スパムメールを識別する場合、以下のように分類します。
メールの内容
│── 広告・プロモーションが含まれる
│ │── YES → 送信者の信用度は？
│ │ │── 低い → スパム判定
│ │ │── 高い → 通常メール
│── NO → 通常メール
このように、ディシジョンツリーを活用すれば、特定のルールに従って自動的にメールを分類できます。
企業のコールセンターやカスタマーサポートでは、ディシジョンツリーを活用して対応フローを作成できます。
顧客の問い合わせ
│── 商品の故障
│ │── 保証期間内？
│ │ │── YES → 無償交換へ
│ │ │── NO → 有償修理の案内
│── 返品希望
│ │── 返品ポリシーに適用？
│ │ │── YES → 返品手続き
│ │ │── NO → 返品不可を説明
このように、条件分岐を明確にすることで、スムーズな対応が可能になります。
まずは、ディシジョンツリーを使って何を決定したいのかを整理します。
例：「新商品の市場投入の判断」
次に、意思決定に必要な条件をリストアップします。
例：「市場のニーズ」「競合の有無」「コスト」
各条件ごとに「YES or NO」の分岐を作成し、最終的な判断につなげます。
フローチャートツール（Lucidchart、XMindなど）を使って図として作成すると分かりやすくなります。
ディシジョンツリーは、複雑な意思決定を分かりやすく整理できる強力なツールです。
ビジネスの戦略決定、AIのデータ分類、顧客対応のフローなど、多様な場面で活用できます。
今回紹介した使用例を参考に、実際にディシジョンツリーを作成し、より効果的な意思決定を実現してみてください！