企業や組織は、次々に変わる技術、課題、機会に合わせて、意思決定のプロセスを絶えず見直していかなければなりません。CAEのワークフロー、デジタルエンジニアリング、シミュレーションに基づく設計と解析、デジタルツイン、IoTは、いずれも意思決定者が使える情報を増やし、不確かさを減らすための手段です。ただし、新しい手法やモデルによって誤差や不正確な情報が入り込まないよう、注意が必要です。最も重要な判断ほど、不確かさが大きいことが多いからです。だからこそ現代のエンジニアリングでは、手元にある不確かさと情報のもとで最善の判断を下すために、検証・妥当性確認・不確かさの定量化が欠かせません。
製造業とエンジニアリングでは、生産品質のばらつき、設計で使うシミュレーションモデルがどれだけ現実を再現できているか、市場に出たあとの製品の摩耗や劣化など、製品ライフサイクル全体にわたって不確かさが現れます。製品ライフサイクルの外でも、営業、マーケティング、人事、経理・財務など、あらゆる部門に不確かさがあります。
小売業では、異常気象やパンデミックによる特定の商品の需要、サプライチェーンの寸断、消費支出の落ち込み、新店舗の立地選び、従業員の増加などが不確かさになりえます。
金融では、市場に影響する関税のような政府の新しい規制や施策、自然災害、株式市場の強さに対する見方などから、不確かさが生じることがあります。
どの企業や組織でも、こうした不確かさを無視したり見落としたりすると、意思決定者の判断を誤らせ、痛手が大きく高くつく結果を招きかねません。
今こそ、経営者、管理職、エンジニア、データサイエンティストは自らに問わなければなりません。意思決定に、ばらつきや不確かさをどう織り込むか？
多くの企業や組織は、常に不確かさに直面しながらも、不確かさのもとで意思決定を行うための課題を乗り越えられずにいます。課題には次のようなものがあります。
SmartUQの予測分析と不確かさの定量化（UQ）のツール群は、リスクとばらつきをモデル化し、最終的には実務担当者と意思決定者の双方にとって最適な判断を導くために欠かせません。多くの企業や組織が、意思決定のプロセスでばらつきを考慮する取り組みを導入し、数百万ドルのコストと数千時間の作業を節約してきました。さらに、米国防総省（DoD）、米国食品医薬品局（FDA）、米国連邦航空局（FAA）などの主要な連邦機関も、シミュレーション解析などのデータセットでUQを使うよう勧めるガイダンス文書を出しています。
予測分析とUQを行うには、意思決定者の考え方を変える必要があります。大きく外れるおそれのある決定論的な点推定に頼るのではなく、起こりうる結果の幅を織り込み、行動につながる知見をもたらす、データに基づく意思決定に頼るべきです。SmartUQの予測分析とUQのツール群を使う方法と、その利点の一部を以下に挙げます。
意思決定のプロセスのどこにでも、不確かさはあふれています。SmartUQの予測分析と不確かさの定量化のツール群は、意思決定の各段階でリスクを減らします。
SmartUQのソフトウェアが、とても難しい意思決定や解析の問題を解決して、どのように時間とコストを節約できるかについて詳しくは、お問い合わせいただくか、ホワイトペーパー「不確かさのもとでの意思決定」をご覧ください。