世界をリードするリスク分析・意思決定ソフトウェアの @RISK と DecisionTools Suite のメーカー
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活用事例
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株式会社 日立ソリューションズ東日本
製品: @RISK Developer Kit
アプリケーション: バリューアットリスク
東京大学
製品: @RISK
アプリケーション: 食品の安全, BSE検査
BC Hydro
製品: @RISK
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Columbia University
製品: @RISK
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製品: @RISK
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製品: @RISK
アプリケーション: オフショア風力発電プラントの財務分析
ハリケーン カトリーナ災害対応センター
製品: @RISK
アプリケーション: 災害対応計画
キユーピー株式会社
東京大学大学院農学生命科学研究科 食の安全研究センター

製品: @RISK
アプリケーション: 食品の安全性
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製品: DecisionTools Suite
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London Underground / Istria
製品: @RISK Developer Kit
アプリケーション: 運輸システムの安全性と投資
Metaproject
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使用例; Rescue Operations
Met-Mex Peñoles
製品: @RISK
アプリケーション:シックス シグマ実験計画法
イギリス国防省
製品: @RISK
アプリケーション:プロジェクト管理
Petrobras
製品: @RISK
アプリケーション: 探査・生産
Procter & Gamble
製品: DecisionTools Suite
アプリケーション: 製品設備立地、新製品分析、為替レート分析、リアル オプション
Scottsdale Insurance Company
製品: @RISK
アプリケーション: 商業用不動産の比較、RAROC (リスク調整後資本利益率) 2 つの物件についての重要な意思決定
Unilever
製品: DecisionTools Suite
アプリケーション: 新製品発売、設備投資、その他
World Conservation Union
製品: DecisionTools Suite
Application: 絶滅危ぐ種保護

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
ハリケーン カトリーナが上陸した日、Henry Yennie 氏はルイジアナ州バトンルージュの災害対応指令センターに勤務しており、州政府の精神衛生局のプログラム管理者としてハリケーンの被害に対処するチームの一員として従事することとなりました。同精神衛生局では国家災害医療システムの災害時遺体管理対応チーム (NDMS/DMORT) から、家族を支援するコール センターを設置するよう依頼を受けました。離れ離れになった家族がセンターに電話をかけ、家族や親戚の安否を確認できるようにするのがこのコール センターの目的です。センターのスタッフは行方不明者や死者に関する情報を集めるだけでなく、救済機関・プログラムなどの照会も行いました。さらに被害者からの問い合わせの電話が、危機介入やグリーフ カウンセリングへと発展するケースも多くありました。

データ不足の中、3 日以内にセンターを準備
当初コール センターの準備チームは 3 日以内にスタッフを揃え、運用環境を整える必要がありました。被災地には全国から災害管理の専門家が集まり、同チームに対するアドバイスを行いました。また電話の量を予測できるよう、たとえば 9/11 のテロ攻撃後は死者 1 人につき 12.8 件、またオクラホマ爆破事件では死者 1 人につき 30 件の電話があったというような、ベンチマーク データも提供されました。カトリーナの場合、初期の推定死者数が 10,000 ~ 20,000 人に上ったことから、同チームでは 24 時間無休体制の電話対応チームを 3 交代制で組み、シフトごとに100 名のスタッフを配分することにしました。Yennie 氏は当時の様子について、「思いやりのあるデータ収集が任務でした。そして電話機は、我々のシステムの最前線に置かれた言わば巨大な "じょうご" だったわけです」と語っています。作業の流れは、まず電話対応チームがコール センターの DMORT スタッフにデータを提供し、DMORT スタッフは受け取った情報を死体安置所のデータや行方不明者の情報と照合するというものでした。

不確実な電話件数の予測を支援する @RISK
コール センターが設置され、電話が鳴り止まない状態が続くようになると、Yennie 氏にはコール センターの人員配分と実際の電話の量やタイミングに食い違いがあることが明白になりました。そこで、スタッフが被害者家族の緊急ニーズに対応する中、ソーシャル ワーカーや問題行動医療コンサルタントとしての経験を持つ同氏は、同様の支援センターを今後設置する人たちのためにも、家族支援コールへの電話件数を適切に予測し、必要な人員数や人員配置と予算のパラメータなどを提供できるようにするモデルを構築することにしました。

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
これまでこの家族支援コール センターでは、ルイジアナ州で 11,000 人の行方不明者のうち 8,000 人を超える人々を家族との再会に結びつけ、また約 1,100 人の死者のうち 900 人ほどの身元を確認することができています。

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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