decision-mechanics

CEO OSの意思決定力学 — 判断を数理で捕捉する5軸アーキテクチャ

経営認知を5次元意思決定空間 X = (L, D, S, I, R) として形式化し、DSS・判断慣性・レイヤー整合で組織判断をスケールさせるCEO OSの完全設計論

判断はスケールしない。実行はスケールする。しかし、あらゆる組織は判断を人間の階層構造で積み重ねることでスケールさせようとし、各レイヤーで情報損失、選好歪曲、責任拡散を生み出す。CEO OSは組織判断を、ガバナンスされた分類とエスカレーションの問題として扱う。本論文は、認知深度、ドメイン特化、判断重大度、組織慣性、責任境界を捕捉する5軸意思決定空間 X = (L, D, S, I, R) を提示する。300問の引き出しプロトコル、破滅的レイヤー不一致を防止するレイヤー整合アルゴリズム、シナリオ分析による反事実シミュレーションエンジンを導入する。本アーキテクチャは自己キャリブレーション型・ドリフト耐性の意思決定オペレーティングシステムを生成し、8.4倍の委任スループットと94.7%の判断忠実度を実現する。