経済学では長い間、人は常に最適な選択をすると仮定していました。しかし実際には、情報は限られ、時間も足りず、計算能力にも制約があります。サイモンはこれを「限定合理性」と呼び、人は完全な合理性ではなく現実的な範囲で合理的に行動すると主張しました。また、人は最良ではなく「満足できる」水準の解を見つけることで意思決定コストを下げると説明し、これを「満足化」と名づけました。これらの概念は企業の経営戦略や公共政策の設計で使われ、経済学に心理学的視点を導入するきっかけとなりました。サイモンの研究は後の行動経済学や経営学、人工知能研究に大きな影響を与えました。私たちが何かを選ぶときの現実的な行動を理解するヒントを提供しているのです。

ハーバート・サイモンは著書『行政行動』や数多くの論文で、組織内で実際に行われている意思決定過程を詳細に記述した。彼は合理的選択理論の前提である「完全情報」と「無限の計算力」が現実には存在しないことを示し、その結果として生じる限定合理性を定式化した。意思決定者は探索コストと時間制約の下でヒューリスティック（経験則）を用い、満足水準に達した時点で探索を打ち切る。こうした行動は単なる妥協ではなく、組織全体の効率と適応性を高める機能を持つとサイモンは論じた。さらに彼は人間の情報処理を計算機プログラムとしてモデル化し、NewellらとともにLogic TheoristやGeneral Problem Solverなど初期のAIシステムを開発した。これにより経済学、心理学、計算機科学を横断する学際的基盤が形成された。今日の経営科学における意思決定支援システムや行動経済学の実験手法にもサイモンの考え方が色濃く反映されている。デジタル経済のアルゴリズム設計でも、限定合理性の視点はユーザー行動のモデル化に不可欠である。サイモンの研究は「人間中心の経済モデル」の礎を築き、伝統的な最適化理論を行動実態に近づけた点で画期的だった。

サイモンは組織を情報処理システムとみなし、意思決定を探索問題として再定式化した。限定合理性は期待効用最大化モデルに計算複雑性制約を組み込み、アルゴリズム的合理性へ接続される。満足化モデルは停止規則付き逐次探索の特殊形として解析され、行動閾値の内生化により動学的最適停止問題と等価であることが示された。Simon-Newell仮説はシンボリックAIにおける問題空間探索の原型を提供し、状態空間木のプルーニングやヒューリスティック関数設計に直接影響を与えた。近年のエージェントベース・モデリングでは限定合理性がマイクロ行動ルールとして実装され、市場ダイナミクスや技術採用曲線のエマージェンスを再現する基盤となっている。組織論では不確実性吸収メカニズムや分散認知と整合し、Knowledge-based View of the firm を補完している。実証面ではプロトコル分析とサーベイを統合した手法を導入し、意思決定過程の微視的データを可視化した。行動ゲーム理論のレベルkモデルや認知階層モデルも情報処理容量制約という視座を継承している。サイモンの学際的アプローチは新古典派経済学の整合性を保ちつつ拡張し、実体的合理性から手続き的合理性への転換を促した。