ユーザーズガイド PALISADE TOPRANK 5.5

[. . . ] 37 仮説分析とは？. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 TopRank による仮説分析の実行. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 多元仮説分析について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 目次 v TopRank による多元仮説分析の実行 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . [. . . ] 62 値のテーブルの定義 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 値のリストの定義 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 多元仮説分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 多元仮説分析の結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 @RISK 関数を使ったモデリング . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 TopRank インダストリアル版をお使いの場合 . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 @RISK 関数を使った仮説分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 第 4 章: TopRank のモデリング手法 57   58 利益性における重要要素のモデリング 製造過程を調査する際によく問われるのが、自社の利益を最大限に伸 ばすためにはどのような要素に注目すべきかという課題です。この課 題に対する従来の対処として、スプレッドシートを開いてその結果に 影響を与えうるすべての要素を識別し、そのすべてを手動で変化させ、 入力をどのように変更すると再計算後の出力に最大の変化をもたらす ことができるかを判断するという方法があります。 TopRank を使用した場合、これら入力要素の識別と変更が自動的に行 われます。出力セルを指定するだけで、結果に影響を与えうる入力が 自動的に識別され、その値が自動的に変更されます。 サンプル モデル FACTORY. XLS 上記の例を Excel と TopRank で処理する過程を実際に見るには、ま ず「FACTORY. XLS」というワークシートを読み込んでから、次を行いま す。 1) セル D60 を選択し、[出力の追加] アイコン (1 つの矢印のア イコン) をクリックしてこのセルを出力に指定します。 2) [仮説分析の実行] アイコンをクリックして、仮説分析を開始 します。 3) 仮説分析の結果を確認したら、仮定を次のように変更して新し い分析を実行します。 4) [分析の設定] アイコンをクリックして入力の変動幅を変更し ます。ここでは入力が -15% から +15% の範囲で変化します。 5) [仮説分析の実行] アイコンをクリックして、新しい仮説分析 を開始します。 ロック コマンドを使ったモデルの調整 モデル内の入力のうち 1 つ (例えば工場の例 1 の「労務費」など) が変更不可能であることが判明した場合には、その入力を TopRank に よる感度分析から除外できます。これを行うには、該当する入力の値 をロックします。 1) [モデル ウィンドウ] アイコンをクリックして、[モデル] ウ ィンドウのリストを表示します。 2) ロックする入力を強調表示して右クリックし、[入力をロック] コマンドを選択します。 第 4 章: TopRank のモデリング手法 59 3) [仮説分析の実行] アイコンをクリックして、新しい仮説分析 を開始します。ロックした入力は分析の処理中に変更されませ ん。 @RISK を使ったモデルの詳細分析 TopRank は分析過程の最初の段階で使用して、モデル内の変数のうち どれが重要かを判断するためのツールです。@RISK でシミュレーショ ンを実行する前に、確率分布を使って慎重に指定すべき変数はどれか を識別することができます。 この例では、総売上を伸ばすために最も重要な要素が工場 5 のトレー ニング費用であることが TopRank により判明しています。[結果] ウ ィンドウの詳細レポートから、工場 5 のトレーニング費用を 15% 増 やすことで総売上が 110% 向上することがわかります。また、第 2 の 重要要素は工場 5 の労務費であり、第 3 の重要要素は工場 4 のトレ ーニング費用であることもわかっています。このようなモデルで @RISK のシミュレーションを実行する場合、これらの重要要素に確率 分布を適用することで、その可能な値の範囲とそれぞれの値の発生確 率を指定します。 60 利益性における重要要素のモデリング VaryTable 関数の使用 実世界においてはモデル内の入力が取りうる値がいくつかに限られて いることがよくあります。例えば男性用の靴のサイズは、通常 5 ～ 15 のフルサイズまたはハーフサイズ (5、5. 5、6、6. 5 など) に限定 されます。この場合、付属の AutoVary 関数では範囲内のすべての値 が返されるため、使用できません。例えば AutoVary 関数を使った場 合、靴のサイズとして 7. 65 などの値が返される可能性があります。 モデリングのこうした問題に対処するため、TopRank では VaryTable 関数を使って入力が取りうる値のリストまたはテーブルを指定するこ とができます。 サンプル モデル VARYTABLE. XLS VaryTable 関 数 に つ い て さ ら に 詳 し く 理 解 す る に は 、 「VARYTABLE. XLS」ワークシートを開きます。このワークシートでは VaryTable 関数で値のリストまたはテーブルがどのように使用される かを見ることができます。 値のテーブルの定義 TopRank で値のテーブルを定義するには、次を行います。 1) 値のテーブルが指定されているセル範囲の位置を見つけます。 VARYTABLE ワ ー ク シ ー ト の 例 で は 値 の テ ー ブ ル が セ ル 範 囲 B43:B54 に指定されています。 2) Excel 内で VaryTable 関数 (例えば「RiskVaryTable(最尤値, テーブルの位置)」) を含むセル (D29) に移動します。この例 では RiskVaryTable(480, B43:B54) という関数がこれに当たり ます。 3) 仮説分析の処理中に TopRank がセル範囲 B43:B54 にある各値 を使ってスプレッドシートを再計算します (値が 12 個あるの で再計算が 12 回行われます)。 第 4 章: TopRank のモデリング手法 61 値のリストの定義 値がスプレッドシート内でテーブルとして指定されていない場合、 TopRank では関数内に値のリストを直接指定することができます。D29 の VaryTable 関数を参照から値のリストに変更するには、次のように 入力します。 • =RiskVaryTable(480, {200, 400, 550, 100, 800, 900, 650, 350, 570, 225, 450, 570}) 感度分析で VaryTable 関数が使用される場合、TopRank では出力のテ ーブル内に各値の影響が表示されます。この例では TopRank の詳細結 果ウィンドウに、「送料」テーブルの各値が「合計利益」に及ぼす影 響力が表示されます。例えば自動車のモデル A の送料が $100 の場合 は合計利益が 30% 増え、送料が $900 の場合は合計利益が 32% 減少 します。 62 VaryTable 関数の使用 多元仮説分析 モデル内で個々の入力自体は特に重要でなくても、ほかの要素と一緒 に変更するとその重要性が明らかになることがあります。したがって 分析者にとっては個々の要素が出力に及ぼす影響だけでなく、これら の要素の組み合わせによって出力にどのような影響があるかを知るこ とが重要となります。TopRank は多元仮説分析を用いてこの情報を提 供します。 多元仮説分析では、分析に含める入力のグループと、各組み合わせに 含まれる入力の数をユーザーが選択します。各組み合わせに含まれる 入力の数は、「グループ サイズ」の設定によって決まります。その後 TopRank が、選択された入力のすべての可能な値の組み合わせを使っ てスプレッドシートを計算します。そして計算されたすべての組み合 わせが、出力値を決定する上での重要度の基づいて順位付けられます。 サンプル モデル MULTIWAY. XLS 多元仮説分析について学習するには、「MULTIWAY. XLS」というワーク シートを開いて次を行います。 1) [モデル ウィンドウ] アイコンをクリックして、モデル ウィ ンドウのリストを表示します。 2) 多元仮説分析で考慮するすべての入力を強調表示し、右クリッ クして [多元型] コマンドを選択します。選択された入力が VaryMulti 関数から、または VaryMulti 関数へ変更されます。 3) [分析の設定] アイコンをクリックし、[その他] タブに切り替 えて [グループ サイズ] を 2 に設定します。 4) [仮説分析の実行] アイコンをクリックして、設定した多元仮 説分析を実行します。 注意: 多元仮説分析を完了するために必要な計算の数は、グループ サ イ ズ 、 多 元 関 数 の ス テ ッ プ 数 、 お よ び VaryMulti 関 数 と VaryMultiTable 関数の数が大きくなると、急激に増加します。必要な 計算数が劇的に増大する例を見るには、MULTIWAY. XLS のグループ サ イズを 2 から 9 に変更してみてください。 多元仮説分析の結果 TopRank では、出力に最も大きな影響を与える要素の組み合わせが判 断されます。また、そのグループ内の各要素をどれだけ変更すると、 出力値で特定量の変化が得られるかについても詳細な多元仮説分析レ ポートが提供されます。例えばここでは、カテゴリ 4 細胞に対する試 薬 B の効果とカテゴリ 4 細胞に対する試薬 A の効果を組み合わせる と、生合成後の全体の効果に最も大きく影響することがわかります。 第 4 章: TopRank のモデリング手法 63   64 @RISK 関数を使ったモデリング TopRank と連携させて使用するリスク分析ツール @RISK は、セルと数 式内に確率分布を入力することで、スプレッドシート モデルに含まれ る不確実性を定義します。これらの関数により、入力値の取りうる範 囲と、その範囲内でこれらの値が起きる確率を指定します。 分布は連続型、つまり分布内のすべての値が可能な場合と、離散型、 つまり特定の値のみが返される場合の 2 種類あります。連続分布の例 には RiskNormal(100, 25) という分布関数が挙げられます。これは平 均値 100、標準偏差 25 の正規分布を表します。離散型分布の例とし ては RiskDiscrete({0, 1}, {0. 5, 0. 5}) があります。これは 0 という 値の発生確率が 50% であり、1 という値の発生確率が 50% である 2 点分布を表します。 TopRank インダストリアル版をお使いの場合 TopRank のインダストリアル版では @RISK の分布関数が自動的に認識 され、仮説分析に使用されます。これにより、仮説分析で使用される 入力値に起こりうる変化をモデリングする際により柔軟で正確な作業 を行うことができます。 TopRank の標準の Vary 関数と比べた場合、@RISK 分布関数ではより 広い範囲と確率を用いてモデリングを行えます。また、入力のデータ が確率分布の形式で収集される場合には、入力を TopRank で分布とし て入力するのが一番簡単な方法です。 サンプル モデル @RISK. XLS @RISK の分布関数が TopRank の仮説分析でどのように使用されるかを 見るには、「@RISK. XLS」というワークシートを開きます。次に、この モデル内で使われている分布関数をいくつか確認します。 • セル C42 を選択します。このセルには次の数式が含まれてい ます: =RiskDiscrete({6000000000, 8000000000}, {0. 7, 0. 3}) この離散型分布では 6, 000, 000, 000 と 8, 000, 000, 000 のどちらか 1 つ の 値 が 可 能 で す 。 値 が 6, 000, 000, 000 に な る 確 率 は 70% で 、 8, 000, 000, 000 になる確率は 30% です。仮説分析の処理にはこの各値 が使用されます。 第 4 章: TopRank のモデリング手法 65 @RISK 関数を使った仮説分析 TopRank は Vary 関数の場合と同じように、分布関数により定義され た最小 - 最大範囲内から、分布のパーセンタイルを使って値を選択し ます。すべての確率分布は等確率の 100 個のセグメントに分けること ができます。20 個目のセグメント (つまり 20 パーセンタイル) では、 これより低い値の発生確率が 20% となり、これより高い値の発生確率 が 80% となります。TopRank は常に 0 パーセンタイル (最小) と 100 パーセンタイル (最大) の値を返すので、各分布関数で少なくとも 2 つのステップが返されることになります (ただし、正規分布などの限 界のない分布の場合、代わりに 5 パーセンタイルと 95 パーセンタイ ルの値が返されます)。その他のステップは最小 - 最大範囲内でパー センタイルに基づいて均等に配分されます。したがって、ステップ数 を 5 に指定した場合、TopRank は最小値と最大値に加えて 25、50、 および 75 パーセンタイルの値 (合計 5 つの値) をそれぞれ返し、5 つの計算を行って 5 つの新しい結果を生成します。 @RISK ワークシートに対して仮説分析を実行するには、次を行います。 1) 仮説分析アイコンをクリックします。ワークシートの各分布関 数に対して 5 つの値が返され、その各値に基づいて結果が計 算されます。 2) この @RISK ワークシートでは、新しい自動車生産プロジェク トの総売上を決定する上で、初年度固定費用と初年度売上が最 も重要な要素となります。 66 @RISK 関数を使ったモデリング TopRank リファレンス ガイド はじめに. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 TopRank メニュー コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 リファレンス: TopRank ツールバー アイコン . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 はじめに. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 [モデル] メニュー. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 [入力の追加] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 Vary 関数と VaryTable 関数について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 [AutoVary 関数の追加] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 [AutoVary 関数の削除] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 [出力の追加] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 [モデル ウィンドウ] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 [整列] メニュー . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 [モデル] ウィンドウのテーブルの作成方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 [仮説分析] メニュー. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 [分析の設定] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 [分析の設定] コマンドの [入力のデフォルト] タブ . . . . . . . . . 101 [分析の設定] コマンドの [入力の検索] タブ . . . . . . . . . . . . . . . 106 [分析の設定] コマンドの [その他] タブ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 [実行] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 トルネード グラフ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 スパイダー グラフ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 感度グラフ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 TopRank リファレンス ガイド 67 [レポートの設定] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 [レポートの設定] コマンドの [レポート] タブ . . . . . . . . . . . . . 118 [レポートの設定] コマンドの [レポート用出力] タブ . . . . . . . 120 [レポートの設定] コマンドの [レポート用入力] タブ . . . . . . . 121 [関数のスワップ] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 [ユーティリティ] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 [アプリケーション設定] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 [TopRank データの消去] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 [TopRank アドインのアンロード] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 [ヘルプ] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 [TopRank ヘルプ] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 [オンライン マニュアル] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 [ライセンス認証] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 [TopRank について] コマンド . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 TopRank 関数の概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . [. . . ] Decision Analysis: Introductory Lectures on Choices Under Uncertainty. Operations Research: Applications and Algorithms, 3rd Ed. . Pacific Grove, CA: Duxbury Thomson Learning, 2000. 感度分析に関する技術文献 Eschenbach, T. G. "Spiderplots versus Tornado Diagrams for Sensitivity Analysis. " Interfaces. [. . . ]