感度分析とは？
かんどぶんせき
感度分析とは、モデルや計算の結果が入力パラメータの変化にどの程度敏感に反応するかを調べる手法で、不確実性の影響を定量化するために用いられます。
感度分析（かんどぶんせき、sensitivity analysis）とは、あるモデルや数式において、入力変数（パラメータ）を意図的に変化させたとき、出力がどのくらい変動するかを定量的・体系的に調べる手法です。
現実のモデルでは、すべての入力を正確に知ることはできません。感度分析はその不確実性の影響を測定し、「どのパラメータが結果を大きく左右するか」「どの仮定が重要か」を明らかにします。
代表的なアプローチとしては以下のものがあります。
- ワンアット・ア・タイム（OAT）法：一つのパラメータだけ動かし他を固定する局所的な手法
- グローバル感度分析：複数パラメータを同時に変化させ交互作用も含めて評価（ソボル法など）
- シナリオ分析：楽観・中立・悲観などのシナリオを設定して比較する
- トルネードチャート：各変数の感度を大小順に並べた視覚化
感度分析はファイナンス（DCF評価での割引率変化の影響）、環境アセスメント、医薬品の用量設計、機械学習モデルの特徴量重要度など幅広い分野で活用されます。結果の信頼性を高め、リスク管理の判断材料を提供する重要な手法です。
使い方・例文
「DCF分析において割引率を8%から10%に変化させたときのNPVの変動を感度分析で確認した」「機械学習モデルの感度分析により、入力特徴量Aが予測に最も強く影響することが分かった」のように使われます。
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