
活用事例 |
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ハリケーン カトリーナの大災害を受け、
家族支援ニーズの対応に @RISK を活用 ハリケーン カトリーナは米国史上でも例を見ないほど莫大な被害と破壊力、そして混乱をもたらしました。ルイジアナ州ではハリケーン上陸後、被害者のニーズに対応するため家族支援用のコール センターを設置しました。救済情報の提供、行方不明者情報の収集、そして離れ離れになった家族を引き合わせることがセンターの主な目的となり、問い合わせの電話件数と所要人員を予測するために @RISK が使用されました。 情報収集と被害者支援を行うコール センター データ不足の中、3 日以内にセンターを準備 不確実な電話件数の予測を支援する @RISK Yennie 氏はコンサルタントとして @RISK の使用経験があり、ソフトウェアには慣れていました。そしてコール センターには Palisade 社からソフトウェアのコピーが無償で提供されました。モデルを構築するには、まず電話の量が多くなる「主要因」を特定する必要があります。これは具体的には、電話のタイミングと通話時間、死者数、受けた電話のうち詳細なインタビューに発展する件数、などが挙げられます。「万事その場で対応する必要があり、スタッフにはコンピュータの使用経験がない者も多くいました。したがって、データの収集はかなり粗雑な状態で始められたと言えます。しかし、初期のモデルはおおざっぱでしたが、その後すぐに調整と改善を加え始めました」と Yennie 氏は報告しています。同氏はデータの収集量が増えるのにつれて、モデルのパラメータを調整し続けました。その結果、電話量の予測は段々と正確になり、スタッフの配置についてより適切な判断を下すことが可能となりました。Yennie 氏は、「@RISK は不確実性が非常に大きい情報も処理できるので、カトリーナのような大災害への対応ではかけがえのないツールとなります」と語っています。 8,000 人以上が家族と再会 このモデルはまだ未完成であり、改善が続けられています。Yennie 氏は、「今でも電話を受けるたびにモデルの調整を続けていますが、これが @RISK ではとても簡単にできます。Excel に完全統合されていて、式の中で @RISK 関数を使用できますから」と語ります。そしてこうした作業の成果を意思決定者にとって有意義なものにするには @RISK のチャート機能や出力機能が不可欠だと見ており、次のように語っています。「さまざまな前提条件を把握してもらえれば、我々がこれまで直面してきた問題についてずっと深く理解してもらえるはずです。ハリケーン カトリーナのような大災害の経験から真の教訓を得るためには、感情面の認識だけでなく、データの面からもアプローチすることが必要だと私は考えます。」 » @RISK
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