担当 兵庫県立大学大学院 応用情報科学研究科 神戸商科大学 商経学部管理化学科 教授 有馬 昌宏

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1 担当 兵庫県立大学大学院 応用情報科学研究科 神戸商科大学 商経学部管理化学科 教授 有馬 昌宏
ビジネス・シミュレーション論 （２００４年） 担当 兵庫県立大学大学院　応用情報科学研究科 神戸商科大学　商経学部管理化学科 　教授　　　有馬　昌宏 2019/5/17 神戸商科大学

2 シミュレーションとは？ 現実のシステムを模写するモデルを用いて
①与件（外部環境、環境変数、非制御変数）が変化した場合　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（受動） ②制御しうる変数（決定変数、政策変数、制御変数）を変化させた場合　　　　　　　　　　　　　　　　（能動） に、それに伴う結果（結果変数、目的変数、目標変数）がどのように変化するかを予測する一連のプロセス 2019/5/17 神戸商科大学

3 問題とは？ 望ましい状態 （現在・未来） 価値 （主観的） 目標 障害 問題 認知された状況 （現在・未来） 事実 （客観的） 現実
環境変化 認知された状況 　（現在・未来） 事実 （客観的） 現実 2019/5/17 神戸商科大学

4 問題解決とは？ （１）目標を変える。 （２）状況認識を明確にする。 （３）制約の範囲内で除去可能な障害を取り除こうとする。 誰の問題か？
制約＝問題である障害のうちで変更できない障害のこと 誰の問題か？ いつまでに解決するのか？ どの範囲を考えるのか？ 2019/5/17 神戸商科大学

5 問題解決の４つのモード ①解決（ｓｏｌｖｅ）：一番良い解決策を出す。 （最適化する） ②妥解（ｒｅｓｏｌｖｅ）：ほどよい解決策を出す。
　　　　　　　　　　　　　　　　　（最適化する） ②妥解（ｒｅｓｏｌｖｅ）：ほどよい解決策を出す。 　　　　　　　　　　　　　　　　　（満足化する） ③解消（ｄｉｓｓｏｌｖｅ）：目標や条件を変えて問題を 　　　　　　　　　　　なくす。（消去する） ④回避（ａｂｓｏｌｖｅ）：解決策を出そうとしない。 　　　　　　　　　　　　　　　　　（待つ・忘れる） 2019/5/17 神戸商科大学

6 システムとは？ システムとは、共通の目的によって統合された多くの構成要素の相互依存的な関係によって特徴づけられたシステム構成要素の集積体
①さまざまな構成要素（システム構成要素） ②構成要素間の相互関係 ③全体として共通の目的（一つとは限らない）を共有 システムとは、共通の目的によって統合された多くの構成要素の相互依存的な関係によって特徴づけられたシステム構成要素の集積体 2019/5/17 神戸商科大学

7 システムの階層性 システムの階層性 ①システム ②サブ・システム ③システム・モジュール システムの構成要素がシステムを構成
操作的に取り扱いうるシステムの最小構成単位 2019/5/17 神戸商科大学

8 システムを取り巻く外部環境 環境（ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ） システムの外部にあって制御できない一組の事象
その属性に生じた変化がシステムに影響を与え、また逆に、システムの行動によってその属性が変化を受けるようなすべての事象を包含 2019/5/17 神戸商科大学

9 モデルとは？ 現実のシステム（ｒｅａｌ ｓｙｓｔｅｍ）の一つの抽象化された表現
現実のシステム（ｒｅａｌ　ｓｙｓｔｅｍ）の一つの抽象化された表現 分析の対象となる問題に関連のある諸要因およびそれらの間の関係を表したもの 現実性 現実 ｒｅａｌ　ｗｏｒｌｄ モデル ｖｉｒｔｕａｌ　ｗｏｒｌｄ 操作性 2019/5/17 神戸商科大学

10 さまざまなモデル（１） 2019/5/17 神戸商科大学

11 さまざまなモデル（２） 時間の経過を明示的に組み込んでいるか？ システムの変化をどのように捉えるか？
①ダイナミックなモデル（ｄｙｎａｍｉｃ　ｍｏｄｅｌ） ②スタティックなモデル（ｓｔａｔｉｃ　ｍｏｄｅｌ） システムの変化をどのように捉えるか？ ①連続変化モデル　　 　　⇒　連続型シミュレーション言語（Ｓｔｅｌｌａなど） ②離散変化モデル 　　⇒　離散型シミュレーション言語（ＷＩＴＮＥＳＳなど） 2019/5/17 神戸商科大学

12 論理的モデルの構造 評価変数 決定 変数 環境 変数 結果変数 一部 制御で 制御 一部 制御 制御 できる きない できる できる
2019/5/17 神戸商科大学

13 シミュレーションとは？ 現実のシステムを模写するモデルを用いて
①与件（外部環境、環境変数、非制御変数）が変化した場合　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（受動） ②制御しうる変数（決定変数、政策変数、制御変数）を変化させた場合　　　　　　　　　　　　　　　　（能動） に、それに伴う結果（結果変数、目的変数、目標変数）がどのように変化するかを予測する一連のプロセス 2019/5/17 神戸商科大学

14 シミュレーションによる問題解決 評価変数 決定 変数 環境 変数 結果変数 一部 制御 できる 制御 できる 制御で きない 一部 制御
ＯＫか？ ここを変えてみる 2019/5/17 神戸商科大学

15 Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ＝真似をすること ｓｉｍｕｌｏ：ラテン語で「真似をする」、「ふりをする」を意味する言葉
Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ：真似をすること。みせかけること。ふりをすること。 １９４０年代後半にJ.　ｖｏｎ　Ｎｅｕｍａｎｎらが核遮蔽の問題をモンテ・カルロ法で解いたときに、その手法に名前をつけた。 2019/5/17 神戸商科大学

16 シミュレーションの有用性（１） ①予測を強化し、より正確な予測に基づく意思決定を行うことができる。 ②合理的意思決定の基礎を与えてくれる。
≧試行錯誤や過去の経験のみに基づく意思決定 ②合理的意思決定の基礎を与えてくれる。 （１）リアル・システムの構造や機能の解明 （２）決定変数や環境変数の変化に伴うリアル・システムの変化の予測 （３）予め設けた評価変数に基づく代替案の評価 （４）最も優れた決定変数の選択 2019/5/17 神戸商科大学

17 シミュレーションの有用性（２） ③対象となるシステムを詳しく観察することにより、システムに対する理解をより一層深めることができる。
④訓練用シミュレータやゲーミング・シミュレーションにより、実際の経験に代わる経験を体験できる。 ⑤複雑なシステムの中で、どの構成要素（変数）が重要であるか、またこれらの変数がどのように相互作用するのかが明らかになる。 2019/5/17 神戸商科大学

18 シミュレーションの有用性（３） ⑥システムの運用面で発生しそうな隘路（ボトルネック）などの問題点を識別することが出来る。
⑦理論的研究を支援することができる。 2019/5/17 神戸商科大学

19 シミュレーションの限界 ①外部環境を予測することが困難であるため、シミュレーションの効果が低下する。
②モデルを構築する際に、変数間の定量的な関係の把握やパラメータの推定などが困難なことが多い。 ③定性的な関係をモデル化することが難しい。 ④画期的なアイデアをシミュレーションによって得ることは稀である。 2019/5/17 神戸商科大学

20 モンテ・カルロ・シミュレーションの例 でたらめ 乱数 サイコロ 円周率πを求めてみよう。 賭博 モンテカルロ 2019/5/17
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21 ビュッフォンの針 四分円の面積＝π×半径２ 2019/5/17 神戸商科大学