モンテカルロ・シミュレーション

Advanced Probability: データの不確実性

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

モンテカルロ・シミュレーションとは？

モンテカルロ・シミュレーションとは？

• 多くのランダムな可能性を試し、起こり得る結果を確認
• 全シミュレーション結果の確率分布が得られる
• 用途例：
  • 財務予測
  • リスク評価
  • サプライチェーン最適化

モンテカルロの手順

モンテカルロの手順

モンテカルロの手順

例：プロジェクトコストの見積もり

企業がプロジェクトの総コストを見積もる

1. 主要変数：材料価格、労働時間、想定外費用

例：プロジェクトコストの見積もり

企業がプロジェクトの総コストを見積もる

1. 主要変数：材料価格、労働時間、想定外費用
2. ランダムに値をサンプルし1万回シミュレーション
3. 結果を分析し、予算内に収まる確率を推定

モンテカルロの主な利点

• 取りうる結果の範囲を生成
• リスクと機会を確率で定量化
• 変数の複雑性と相互依存を反映

モンテカルロの限界

• 精度は入力データと仮定の質に依存
• 計算負荷が高い
• 結果の解釈に専門性が必要

例：プロジェクトコストの見積もり

練習してみましょう！

Advanced Probability: データの不確実性