モンテカルロ・シミュレーションとは？もんてかるろ・しみゅれーしょん
モンテカルロ・シミュレーションとは、不確実な入力へ確率分布を与え、乱数による試行を多数回繰り返して結果の分布を求める手法。単一の見積り値ではなく、「工期がN日以内に収まる確率」「年間損失が一定額を超える確率」のような累積確率の形で答えが得られる点が特徴である。入力の不確かさをそのまま出力の幅として示せる。
最終更新：2026-10-06
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見積りや影響評価を1つの数字で示すと、その裏にあるばらつきが消え、最悪ケースへの備えを議論できなくなる。入力そのものが幅を持つ以上、出力も幅として扱うべきだという発想から、解析的に解けない問題を乱数の試行で近似するやり方が広まった。支援士では、年間予想損失額の算定のような定量的リスク分析や可用性の評価が、この考え方の上に立っている。
具体例
発生頻度と1件あたりの損失額にそれぞれ分布を与えて1万回試行すれば、年間損失額のヒストグラムが得られ、「95パーセンタイルで◯千万円」という形で対策投資の上限を説明できる。プロジェクトでは各作業の期間へ三角分布を与え、80%の確からしさで達成できる完了日を求める使い方をする。
試験での引っ掛け
得られるのは点ではなく分布であることが本質で、1つの期待値を出す三点見積りと混同しない。精度を決めるのは入力に与えた分布の妥当性であり、試行回数を増やしても前提が誤っていれば結果は正しくならない。乱数を用いるが、結果がばらつくのは近似のためであって、真の分布が試行ごとに変わるわけではない。
関連用語
出典・参考
公式シラバスの4 開発技術 ＞ 5. 導入・受入れ支援 ＞ (6) 妥当性確認テストに掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。