A-1データ分析・データ利活用 · 業務分析

モンテカルロ法

Monte Carlo Method

もんてかるろほう

乱数を使って多数回の試行（シミュレーション）を行い、その結果の分布から、解析的に解くのが難しい問題の近似解や確率を求める手法。プロジェクトの所要期間やコストの見積り、投資のリスク評価、在庫や待ち行列の分析などに使い、試行回数を増やすほど結果の精度が高まる。

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他の資格での定義

乱数を用いたシミュレーションにより数値的に問題を解く確率的アルゴリズム。円周率の近似計算や高次元の数値積分、リスク分析に応用される。試行回数を増やすと精度が向上するが、収束は比較的遅い。

乱数を用いて多数回のシミュレーションを実行し、プロジェクトの完了日やコストの確率分布を求める定量的リスク分析技法。例えば「90%の確率でプロジェクトはX日以内に完了する」といった確率的な予測が可能になる。

乱数を使って多数回の試行（シミュレーション）を行い、その結果の分布から確率や数値を近似的に求める手法。解析的に解くのが難しい問題でも計算でき、プロジェクトの完了時期や費用のばらつき、金融商品のリスク、在庫の欠品率などの評価に使う。試行の回数を増やすほど精度が上がるが、計算量も増える。

Past Exams

過去問で 16 回出題（応用情報技術者試験 8・ITストラテジスト試験 4・高度試験午前Ⅰ 3・基本情報技術者試験 1）

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出典: 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「選択肢」は、問題文ではなく選択肢に出たものです。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。

現実の製品、設備、都市などから収集したデータを基に、その状態をサイバー空間上に双子のように再現したモデル。現実側の変化をほぼリアルタイムに反映し、シミュレーションによる故障予測、運用の最適化、設計変更の事前検証などに用いる。

リスクの発生可能性と影響の大きさを、「高・中・低」などの段階や点数で評価し、その組合せでリスクの大きさや優先順位を決める分析の方法。少ない労力で全体を見渡せるが、評価者の主観が入りやすい。発生確率・影響度マトリックスを使うのが一般的で、プロジェクトのリスク管理でも用いる。

リスクの発生確率と、発生したときの損失額などを数値で見積もり、年間予想損失額（発生頻度×1回当たりの損失額）や期待金額価値などでリスクの大きさを表す分析の方法。対策の費用対効果を比べやすいが、正確な数値を得るためのデータの収集に手間がかかる。モンテカルロシミュレーションなどの技法もある。

リスク特定、リスク分析、リスク評価を行うプロセス全体。情報セキュリティでは、情報資産に対する脅威と脆弱性からリスクを洗い出し、その大きさを見積もってリスク基準と比べ、対応が必要なリスクとその優先順位を決める。結果に基づいてリスク対応の計画を立てる。

リスクの発生確率と、発生したときの影響度を、高・中・低などの段階で評価し、対応の優先順位を付ける技法。確率・影響度マトリックスなどを用い、数値化が難しい場合でも短時間で多くのリスクを評価できる。

リスクがプロジェクトの目標に与える影響を数値で分析する技法。期待金額価値（EMV）の算出、感度分析、デシジョンツリー分析、モンテカルロシミュレーションなどを用い、コストや期間がどの程度ばらつくかを確率的に見積もる。