今回は、未知の問題（ゲーム）の解決法を導き出す際の視点について、一般論を書こうと思います。
以前の記事で麻雀を分析しましたが、それを一般化したものとなります。
分析する際には、以下の手順で分析を行うのが有効です。
１．制約条件の確認
未知の問題を定義するためには、まず制約条件を確認する必要があります。
ゲームで言うと、ルールやレギュレーションの類です。
現実世界の問題の場合は関連法規の類です。
２．問題のモデル化
次に、問題をモデル化することで、問題を定義します。
モデル化する際には、
・どのような利害関係者が存在するのか
・各々の利害関係者の目的は何か
・各々の利害関係者を結びつけるものは何か
といった点に着目すると良いです。
３．問題の分類
問題を定義することができたら、次は問題の分類を行います。
分類を行うことで、類似する問題の解決法を応用できるようになり、
先人の知恵でより効率的に解決法を導き出すことができるようになります。
ゲームの場合は、以下のような視点で分類することが有効です。
・プレイヤー（利害関係者）が二つなのか三つ以上なのか
・ゼロサムゲームなのか否かなのか
・選択肢の数は有限なのか無限なのか
・ランダムな要素があるか否か
・相手の選択肢を確認してから選択肢を選べるのか否か
・１つのプレイヤー（利害関係者）は個人なのか集団なのか
・プレイヤー（利害関係者）の目的は明確なのか否か
・プレイヤー（利害関係者）の利得は数値化できるのか否か
ただし、現実世界の問題は複雑なので、ほとんどの場合は
・利害関係者は三つ以上
・ゼロサムゲームではない
・選択肢の数は無限
・ランダムな要素がある
・相手の選択肢を確認してから選択肢を選べるかは場合による
・１つの利害関係者は集団
・利害関係者の目的は明確ではない
・利害関係者の利得は数値化できない
に該当してしまうと思います。
複雑な場合も、先人の知恵で効率的に解決法を導き出すことは可能です。
例えば、１つの利害関係者が集団の場合は組織論が役に立ちますし、
利得の数値化が困難な場合は心理学や行動経済学が役に立ちます。
何らかの方法で疑似的に数値化すれば、
数学的に解いたり情報学の力を借りたりすることも可能です。
しかし、どのような問題も同じような分類になってしまうのであれば、
もう少し細かく分類した方が良いかもしれません。
４．解決策の深堀
１～３までで解決策の方向性は導き出せるので、
後は各領域の知見に基づいて解決策を深堀していくだけです。
トライ＆エラーを繰り返しながら知見を蓄えていけば、
良質な解決策を導き出せるはずです。
