モンテカルロ法とは？もんてかるろほう
モンテカルロ法とは、各作業の所要時間やコストを幅（確率分布）で与え、乱数で多数回のシミュレーションを繰り返して、全体の完了時刻や総量の分布を求める手法。1点の見積りではなく「この時刻までに終わる確率は何%」という形で答えが出るのが特徴で、運用の場面では、データセンタ移設や大規模移行のように切戻し判断の時刻を先に決めておく必要がある作業の計画に効く。
最終更新：2026-10-06
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移行作業の計画は、各手順の想定時間を足し上げて作られる。ところが実際には、想定どおりに終わる手順もあれば倍かかる手順もあり、しかも遅れは後段へ積み上がる一方で、早く終わった分は次の待ち合わせで吸収されて消える。この非対称性があるため、単純合計は構造的に楽観へ寄る。幅を与えて何度も回すという方法は、その積み上がり方を計算に含めたうえで、顧客へ約束できる時刻と切戻し判断の時刻を分けて示すために使われる。
具体例
サーバ移設で、停止・データ移送・起動確認の各手順に楽観・最可能・悲観の3値を与えて1万回試行したところ、完了時刻の中央値は午前3時、80%点は午前4時30分となった。そこで顧客への「サービス再開は午前6時」という告知はこの80%点に余裕を足した値とし、午前4時30分までに移送が終わっていなければ切戻すという判断基準を、作業手順書に時刻で書き込んだ。
試験での引っ掛け
各手順の最可能値を単純に足した所要時間と、シミュレーションの中央値は一致しない。複数の作業が合流する点では遅い側が全体を待たせるため（合流バイアス）、単純合計は必ず楽観的になる。もう一つ、試行回数を増やせば精度が上がると考えるのも誤りで、入力の3点見積りが現場の実績に基づいていなければ、何万回回しても精密な誤りが出るだけである。
関連用語
出典・参考
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。