A totally non-compensatory multi-criteria method for evaluating and improving level of satisfaction (LoS): proposal and application on Airport Terminal of Passengers

学校の食堂のランチを採点することを想像してみてください。昔ながらのやり方であれば、数学的な平均値をとるかもしれません。例えば、ピザが10点満点10点、サラダが1点満点1点だった場合、最終的な成績は「5」という平均値になります。これは、素晴らしいものがひどいものを「補う（コンペンセートする）」ことができる**補償的（compensatory）**な手法と呼ばれます。しかし、現実の世界では、必ずしもそれが正しいと感じられるわけではありません。もし食べ物が段ボールのような味だったら、たとえ盛り付けがどれほど美しくても、その食事は災難であることに変わりありません。これが、多くの要素を重み付けして困難な選択を行うことを助ける科学の一分野、**多基準意思決定分析（MCDA）**の核心です。通常、これらのツールは、全員が同じ項目のリスト（味、価格、スピードなど）を見ており、一つの領域での高得点が他の領域での低得点をカバーできることを前提としています。しかし、もし人々が全く異なる優先順位を持っていたらどうでしょうか？ある人が店舗内の音楽を重視し、別の人がレジの待ち時間だけを気にしていたらどうなるでしょうか？そして、もし一つの領域での高得点が、別の領域での失敗を隠すことを許すべきではないとしたら？この論文は、まさにその、複雑で人間臭い現実に取り組んでいます。

著者であるフェリペ・メデイロス・ダ・ロシャとヘルダー・ゴメス・コスタは、巨大で混沌としたパズルのような問題に取り組んでいます。それは、「全員が異なるルールブックを使っている場合、サービスの満足度をどのように測定するか？」という問題です。彼らはこの新しい手法をブラジルの主要な15の国際空港に適用し、19,240人の乗客のデータを分析しました。すべての乗客に全く同じ37項目（「トイレの清潔さ」や「セキュリティの速度」など）を評価させるのではなく、各乗客が自分にとって重要な特定の項目を選ぶことを認めました。ある人は「Wi-Fi」と「食品価格」を評価し、別の人は「セキュリティスタッフの親切さ」と「手荷物受取所の速度」だけを評価するという具合です。

ここからが重要な点です。研究者たちは「完全なる非補償的（non-compensatory）」なアプローチを採用しました。これは、クラブの厳格なドアマンのようなものです。もしチケット（一つの基準における低いスコア）を持っていない場合、たとえとてもクールな帽子（別の基準における高いスコア）を被っていたとしても、入場は許可されません。古い数学モデルでは、素晴らしい帽子が足りないチケットを「補う」ことができました。しかし、この新しいモデルでは、もし空港がある乗客にとっての決定的なポイントで失敗した場合、他のすべてがどれほど優れていても、その乗客の体験は「不満」と記録されます。これにより、平均値によって「何かが壊れている」という事実が隠されてしまうことを防いでいます。

チームはこの膨大で混沌としたデータセットを、ELECTRE TRI MEと呼ばれる特別なアルゴリズムに投入しました。これは単なる計算機ではありません。空港が異なる満足度カテゴリー（「非常に良い」、「良い」、「普通」、「悪い」、「非常に悪い」など）にどの程度適合しているかという「信頼性」を判別するソートマシンです。乗客が異なる基準を用いたため、アルゴリズムは偽の「平均値」で穴埋めをすることなく、そのギャップを処理できるほどスマートである必要がありました。

結果は非常に興味深いものでした。15の空港は、それらがどれほど一貫してパフォーマンスを発揮しているかに基づいて、4つの明確なグループに分類されました。

• グループA（トップティア）には、**ヴィラコッポス（VCP）やアフォンソ・ペーナ（CWB）**といった空港が含まれます。これらの場所は、全般的に「非常に良い」状態でした。
• グループD（ボトムティア）には、レシフェ（REC）、サルバドール（SSA）、**ベレン（BEL）**が含まれます。これらの空港には、パフォーマンスにおける重大な欠陥がありました。

研究は単にランキングをつけるだけでなく、なぜ下のグループが苦戦しているのかを探る「探偵」の役割も果たしました。彼らは、ほとんどの空港が「セキュリティスタッフの礼儀」や「待ち時間」については優れた成績を収めている一方で、ほぼ全員が共通して苦しんでいる2つの要素があることを発見しました。それは、食品の価格とショッピングの価格です。すべてのグループを通じて、レストランやショップの「価格に見合う価値（バリュー・フォー・マネー）」に対する乗客の評価は、わずか「普通」（5点満点中3点）でした。

グループDの空港に対して、論文は、上のランクに上がるために特定の「決定的な要因（ディールブレイカー）」に集中する必要があると示唆しています。これらには、案内表示と標識、フライト情報スクリーン、インターネットアクセス、そして駐車場の可用性が含まれます。著者は、グループDの空港がこれらの特定の問題を解決すれば、より高い満足度レベルに跳ね上がることができると主張しています。一方で、トップティアの空港へのアドバイスは、すでに多くの領域で高い得点を獲得しているため、その高い水準を「維持」することです。

この論文は、この手法が新しい視点であることを慎重に述べています。それは、スコアを平均化することで真の満足度を描き出せるという考えを明確に否定しています。また、限界についても認めています。使用されたデータは、乗客に各項目の「重要度」を尋ねていませんでした（全員の基準は等しく重要であるとして扱われました）。それにもかかわらず、著者らは、彼らの手法が強力な新しいツールであると示唆しています。それは、強いリンクが弱いリンクを隠してしまうことなく、サービスチェーンの「弱点」を可視化することを可能にします。これは、「平均スコアはいくらか？」と問うことから、「どこで失敗し、誰がそれに気づいたのか？」と問うことへの転換なのです。