組織的多腕バンディット問題としての探索と深化

本研究は,March (1991) が提唱した組織における探索(exploration)と深化(exploitation)のトレードオフを,多腕バンディット問題として形式化し,エージェントベースモデル(ABM)により分析する.ε-greedy 方策に基づく個人学習と社会学習を組み込んだ 30 体のエージェントによる 5 つの体系的実験から,以下の知見を得た.(1) 平均報酬は中程度の探索率で最大となり,探索と深化の関係は非線形である.(2) 社会学習は収束を大幅に改善するが多様性を低下させる両刃の性格を持つ.(3) 環境変化時に高探索率組織は多様性を維持するが,報酬面の優位は限定的である.(4) ネットワーク構造の効果は成果指標に依存し,単一の最適構造は存在しない.(5) 異質組織は均質組織を記述的に上回るが効果は限定的である.本研究は経営学の概念的議論を計算可能な形式で再現し,組織設計への含意を提示する.