ハーバート・A・サイモン

##ハーバートA.サイモンは誰でしたか？

現代のビジネス経済学と行政研究への貢献により、1978年にノーベル経済学賞を受賞したアメリカの経済学者および政治学者でした。彼は限定合理性の理論と広く関連しており、認知的限界（必要なすべての情報の取得と処理の難しさ）と社会的限界（個人間の個人的および社会的つながり）の両方のために、個人は完全に合理的な決定を下さないと述べています。

サイモンは博士号を取得しました。 1943年にシカゴ大学を卒業。卒業後、1949年にカーネギーメロン大学の学部に入る前に、いくつかの大学で研究に従事し、教職に就いた。彼はそこで50年以上、行政、心理学の教授として教鞭をとった。 、およびコンピュータサイエンス。彼はまた、現在テッパースクールオブビジネスとして知られている産業行政大学院を含む、カーネギーメロン大学のいくつかの学部や学校の設立にも携わっていました。

ノーベル経済学賞に加えて、サイモンは、人工知能の分野への貢献を含むコンピューターサイエンスの研究で、1975年にAMチューリング賞を受賞しました。彼はまた、1986年に米国国家科学賞を受賞しました。

Simonは、「Administrative Behavior」（1947年）、「The Sciences of the Artificial」（1968年）、「Models of Bounded Rationality」（1982年）など、生涯に数十のジャーナル記事と27冊の本を執筆しました。

##ハーバートA.サイモンと限定合理性

ハーバート・A・サイモンと彼の経済的意思決定に関する理論は、経済的行動の概念や経済人の原子的個人主義を含む、古典的な経済的思考に挑戦しました。サイモンは、経済行動が合理的であり、個人にとって可能な限り最良の結果を確保するために利用可能なすべての情報に基づく（「最適化」）という考えに同意するのではなく、意思決定は個人にとって「十分に良い」結果を達成することであると信じていました彼らの限られた情報に基づいて、他の人の利益のバランスを取ります。サイモンはこれを「サティスフィシンg 」と呼んだ。彼の言葉は「満足」と「十分」という言葉の組み合わせでした。

サイモンによれば、人間は完全に合理的な決定を下すために必要なすべての情報を取得または処理できない可能性があるため、代わりに、満足のいく結果、つまり「十分に良い」結果を生み出すために必要な情報を使用しようとします。彼は人間を彼ら自身の「認知限界」によって制限されていると説明しました。

認知の限界に加えて、サイモンはまた、個人的な関係や社会組織が意思決定をどのように制約しているかについて書いています。これは、個人が自分の利益や個人の有用性の最大化だけを考慮して決定を下さないことが多いことを意味しますが、他の人の利益や彼らが活動する制度的設定の規則について交渉、権力を行使、またはナビゲートする必要があります。

これらの認知的および社会的限界とそれらが意思決定を形作る方法を合わせて、限定合理性の理論として一般に知られています。限定合理性の下で、意思決定者は、社内の他の意思決定者が自分の問題をどのように解決しているかを念頭に置きながら、目の前の問題に対する満足のいく解決策を見つけるために解決する必要があります。これらの範囲内で、意思決定は、相対的なコスト、利益、およびリスクを比較して望ましい結果を達成することで構成されるという点で、依然として合理的である可能性があります。限定合理性はまた、行動経済学の基本的な要素になり、人間の意思決定が本当に合理的であるかどうかを疑問視することもあります。

スウェーデン王立科学アカデミーがこの分野での彼の業績に対してサイモンにノーベル経済学賞を授与したとき、現代のビジネス経済学と行政研究の多くは彼の考えに基づいていると述べました。サイモンは、すべてを知っている、利益を最大化する起業家の概念を、情報、個人、および社会の制限に直面している企業内の意思決定者に協力するという考えに置き換えました。

##ハーバートA.サイモンと人工知能

ハーバートA.サイモンは、人工知能の基礎におけるパイオニアと見なされています。 1950年代半ば、ランド研究所のサイモンとアレンニューウェルは、コンピューターでの人間の意思決定をシミュレートしようとしました。 1955年に、彼らは数学的定理を証明することができるコンピュータプログラムを書きました。ペアはそれを彼らの「考える機械」と呼んだ。

##ハイライト

-彼は、現代のビジネス経済学と行政研究への貢献により、ノーベル経済学賞を受賞しました。

-ハーバートA.サイモンは、限定合理性の理論と広く関連しています。

-彼の理論は、合理的行動に関する古典派経済学の考え方に異議を唱えました。