組織横断的データ活用における個人の関与の仕組みを考慮した意思決定支援モデル

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本研究の目的は，データ提供者の視点から，プライバシー保護が考慮されたデータ共有を組織に促し，さらに，その解析結果から，データ提供にその効用の実感を促すことで，データ流通の円滑化と利活用のための社会意識の醸成に寄与することである．そのために，(1)k-memberクラスタリング法に基づくk匿名化のアプローチを活用して組織間データの相互利用を促し，(2)対象ごとの観点から解析を行えるようグループ区間AHPを拡張して，提供者個人のデータと，自組織の個人識別性を有するデータ，さらに，他組織からの匿名化データそれぞれの相互関係や影響力を反映して提供者個人の特性を導く方法論を確立する．(1)変化の激しい時代に組織がその生産性の向上を維持するためには，組織の壁を越えての人的交流が進んでいる．異なる組織から集まってくるメンバからなるチームのパフォーマンスを上げるには，メンバの特性に配慮したグループ形成が必要である．そこで，今年度は相互利用の目的を組織横断的なグループ形成に設定した．(2)自己評価と他者からの評価はその性質は異なるものの，いずれもメンバの特性を表している．そこで，多面的な評価として，両方を組み合わせて用いたグループ形成の方法を示した．自己評価は対象メンバがそれぞれに行うことができるが，他者からについては，他組織のメンバから評価を受けることは容易ではない．したがって，欠損データであることを前提とした手法の開発が必要となり，これを検討した．本研究課題では，従前より，自組織や他組織の境を超えて各対象の特徴や位置づけを示すことに取り組んできたが，グループ形成のためのメンバの能力評価といった客観的指標のみでは表しづらい評価対象にも応用できることを示した．