不確実性分析（ふかくせいぶんせき）
最終更新：2026/4/25
不確実性分析とは、数値モデルや実験結果に含まれる不確実さを定量的に評価する手法である。
別名・同義語 誤差解析リスク分析
ポイント
リスク評価や意思決定において、結果の信頼性を把握するために用いられる。統計学、工学、金融など幅広い分野で応用されている。
概要
不確実性分析は、モデルの入力パラメータ、測定データ、または計算プロセス自体に内在する不確実さが、最終的な結果にどのように影響するかを評価するプロセスです。これは、単一の「最良推定値」に頼るのではなく、結果の範囲と確率分布を特定することによって行われます。
目的
- リスクの特定: 結果に大きな影響を与える可能性のある不確実な要素を特定します。
- 感度分析: 入力パラメータの変化が結果にどのように影響するかを評価します。
- 信頼区間の推定: 結果の信頼区間を推定し、その信頼性を評価します。
- 意思決定の支援: 不確実性を考慮した上で、より適切な意思決定を支援します。
方法
不確実性分析には、様々な方法があります。
- モンテカルロ法: 入力パラメータを確率分布に従ってランダムにサンプリングし、モデルを実行して結果の分布を推定します。
- 感度分析: 入力パラメータを変化させて、結果の変化を観察します。
- 区間解析: 入力パラメータの範囲を指定し、結果の範囲を計算します。
- ファジー理論: 不確実性をファジー集合として表現し、分析を行います。
応用分野
不確実性分析は、以下のような様々な分野で応用されています。