不確実性評価

学際科学・未来学 — 不確実性評価 概要

学際科学・未来学分野の不確実性評価領域の概要と入門ガイド

不確実性評価

知識や将来結果を確定できない原因、種類、大きさ、影響を体系的に分析すること。

偶然的不確実性

現象に内在するランダム性や自然変動に由来し、完全な知識でも残る不確実性。

認識的不確実性

データ、測定、知識の不足に由来し、追加研究によって減らし得る不確実性。

モデル不確実性

選択した理論、数式、アルゴリズムによって結果が異なること。

パラメータ不確実性

モデル内の係数や分布パラメータを正確に特定できないこと。

入力データ不確実性

欠測、標本誤差、測定誤差、偏りなど、入力データに由来する不確実性。

構造的不確実性

変数間の因果関係やシステム境界を正しく特定できないこと。

シナリオ不確実性

政策、行動、技術、社会条件などの将来経路によって結果が異なること。

曖昧性

同じ情報や結果が、異なる概念、価値、枠組みによって複数に解釈されること。

無知

どのような事象や因果関係を知らないかさえ十分に特定できない状態。

測定不確実性

測定機器、手順、環境、観測者によって値にばらつきが生じること。

確率分布

変数が取り得る値と、それぞれの起こりやすさを表したもの。

区間評価

不確実な値を一つの点ではなく、下限と上限の範囲として示す方法。

信頼区間

標本から推定した母数について、反復標本抽出上の不確実性を示す区間。

予測区間

将来の観測値が一定の確率で含まれると見込まれる範囲。

ベイズ推論

事前知識と新しいデータを組み合わせ、未知量の確率分布を更新する方法。

専門家判断による不確実性評価

データ不足時に、専門家から値の範囲、確率、確信度を体系的に得ること。

局所感度分析

一つの入力を基準値付近で変え、出力への影響を調べる方法。

大域感度分析

複数入力を取り得る範囲全体で変化させ、出力分散への寄与を評価する方法。

モンテカルロ不確実性分析

入力分布から多数の値を抽出し、結果の確率分布を推定する方法。

シナリオ範囲

異なる前提を持つ複数の未来によって、結果の可能な幅を示すこと。

マルチモデル・アンサンブル

複数モデルの結果を比較・統合し、モデル選択による不確実性を表す方法。

ロバストネス分析

仮定や条件が変わっても、主要な結論や意思決定が維持されるかを調べること。

深い不確実性

モデル、確率、価値、結果について、関係者間で妥当な合意を形成できない状態。

情報ギャップ分析

確率分布を特定できない状況で、想定からのずれに耐える意思決定を探す方法。

ファジィ集合・可能性理論

境界が曖昧な概念や情報を、所属度や可能性として表現する方法。

不確実性バジェット

測定や計算の各要因が、結果の不確実性へどれだけ寄与するかを一覧化したもの。

不確実性の可視化

区間、分布、ファンチャート、シナリオなどで、結果の幅を視覚的に示すこと。

不確実性コミュニケーション

種類、根拠、幅、未知、意思決定への意味を誤解の少ない形で伝えること。

不確実性の低減と管理

追加調査で減らす不確実性と、残したまま備える不確実性を区別して対応すること。