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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The DecisionTools Suite 6 の新機能
プロジェクト マネージャーのために対応プラットフォームを追加、
一般ユーザー向け機能もより強力に
 
全製品の新機能
The DecisionTools Suite
Office 2013 および Windows 8 に対応
日本語のサポート
日本語で利用できる新しいサンプル
   
の新機能
PrecisionTree 6
ベイズ修正
対称サブツリーの追加
ノードの挿入
イメージをクリップボードにコピー
その他の改良点
   
の新機能
NeuralTools 6
テスト感度分析
   
の新機能
StatTools 6
強化された散布図機能
スピアマン ランク相関
の新機能
@RISK 6
簡易化されたリボンとツールバー
グラフ付きの詳細な統計とデータ
出力値の変化を示す両面トルネード グラフ
スパイダー グラフ
Microsoft Project との統合によるプロジェクト リスクのモデル化
(プロフェッショナル版およびインダストリアル版のみ)
BestFit® による優れた分布フィッティング
(プロフェッショナル版およびインダストリアル版のみ)
時系列モデリング
(プロフェッショナル版およびインダストリアル版のみ)
新しい分布関数
Crystal Ball モデルの変換ツール
   
の新機能
RISKOptimizer 6 Evolver 6 
OptQuest 解決エンジン
@RISK と RISKOptimizer 6 のよりシームレスな連携
新しい線形計画法機能
(Evolver のみ)
改良された制限の処理


「離散型」の調整可能セル

新しくなった DecisionTools Suite のバージョン 6 には、各種の分析に役立つさまざまな新機能や機能強化が用意されています。 このバージョンでは各コンポーネントに以下のような機能が新しく追加されています。

 

 

全製品の新機能
The DecisionTools Suite

 

Office 2013 および Windows 8 に対応

数多くの新機能が追加されたこの新しいバージョンは、Excel 2013、Project 2013、および Windows 8 に完全に対応しています。

 

日本語のサポート

DecisionTools Suite 6 は完全に日本語化されています。メニュー、ダイアログ ボックス、ヘルプ ファイル、そしてサンプル ファイルもすべて日本語です。DecisionTools Suite は英語、スペイン語、ドイツ語、フランス語、ポルトガル語、日本語、および中国語の各バージョンをご利用いただけます。 また、DecisionTools のバージョン 6.1 の全製品で、同じインストーラーを使って別の使用言語に切り替えることができます。グローバル企業には欠かせない機能です。

 

日本語で利用できる新しいサンプル

DecisionTools のすべての製品について既存のサンプル ファイルを改訂し、またさまざまな業界を想定した新しいサンプル ファイルを追加しました。すべてのサンプルがわかりやすく分類され、ナビゲーションも容易です。ビデオの日本語版も用意されているので DecisionTools Suite ソフトウェアの説明を日本語で見ることができます。

これらのサンプル ファイルはインディアナ大学の MBA 課程で教鞭を取る、この分野の第一人者クリス オールブライト博士により設計され作成されたものです。サンプル ファイルは、各種の産業と用途に適したモデルを設定し実行するための順を追ったガイドとして利用できます。

 

 

の新機能
@RISK 6

 

簡易化されたリボンとツールバー

頻繁に使用するタスクに素早くアクセスし、さまざまな分析オプションがすぐに見つかるよう、@RISK ツールバー リボンの項目をわかりやすく整理しました。

 

グラフ付きの詳細な統計とデータ

@RISK で、シミュレーション結果のグラフと同じウィンドウに詳しい統計情報とシミュレーション データが表示されるようになりました。これで複数のウィンドウを開く必要がなくなり、分析に必要な作業も簡易化されます。この情報を非表示にして、以前のようにサマリー統計のみを表示することも可能です。

@RISK のグラフ ウィンドウで詳しい統計情報とシミュレーション データを確認できます。

 

出力値の変化を示す両面トルネード グラフ

新しく追加された両面トルネード グラフから、実際の出力値に対して入力の及ぼすプラスやマイナスの影響を知ることができます。この情報はマネージャーにとって非常に価値が高く、またグラフ形式なので統計係数よりもずっと分かりやすいというメリットがあります。このグラフでは「入力シナリオ」を使用して、平均値やパーセンタイルなど特定の出力統計に与える各入力の影響が計算されます。

@RISK の両面トルネード グラフはユーザーにとって理解しやすく、管理者がレポートを作成するのに理想的です。

 

両面トルネード グラフには、さまざまな入力シナリオを理解し強調するのに役立つ散布図も統合されています。

トルネード グラフからバーをドラッグすると、特定の入力が出力に及ぼす影響を示す散布図が表示されます。これにより各種シナリオについての理解が深まります。

 

スパイダー グラフ

新しく追加されたスパイダー グラフには、さまざまな入力すべての値の範囲にわたる、特定の出力の平均値 (またはユーザーが指定した別の統計データ) の変化が表示されます。これは感度分析を非常に直感的に把握できる、レポートやプレゼンテーションに最適の新しい表示方法です。

@RISK のスパイダー グラフでは、特定の入力の変化にともない出力がどのように変化するかを直感的に把握できます。

 

Microsoft Project との統合によるプロジェクト リスクのモデル化

@RISK が本格的なクロスプラットフォーム ツールとなりました。Excel でのモデリングと同じように @RISK を使用して Microsoft Project スケジュールのリスク モデリングを行うことができます。このバージョンでは Microsoft Project の代わりに Excel を使ってプロジェクトのリスク モデリングを行えるようになり、柔軟性がさらに向上されています。新しいインターフェイス層によって Excel 内にスケジュールが複製されるので、Excel の式や @RISK 関数をすべて利用できます。Project と Excel のどちらか一方でモデルに変更を加えると、@RISK の同期機能によってそれらの変更内容がもう片方のアプリケーションにも反映されます。(@RISK のモデリングはすべて Excel 内で行われるため Microsoft Project には @RISK 関数が一切表示されません。)その後、Project のスケジュールと計算エンジンを使用して、Project 内でスケジュールのシミュレーションを実行します。

Project のリスク モデリングに Excel を使用すると、数多くのメリットが得られます。例えば Excel で新しい RiskProject 関数を使用して Project モデル用のリスク レジスタを簡単に作成できます。コスト分析とスケジュール分析の統合も可能です。また、@RISK という共通のツールによる標準化を図ることで、プロジェクト マネージャー、コスト見積もり、財務分析など、社内でリスクの問題に対処するすべてのユーザーのニーズを満たすこともできます。また、使用するインターフェイスは同じなので習得期間も短縮されます。

Microsoft Project スケジュールのリスク モデリングを直接 Excel で実行できます。この例ではタスクの不確実な期間を反映させる分布を定義しています。

@RISK を使用して担当のプロジェクトが時間内または特定の期日までに完了する確率を取得できます。

 

BestFit® による優れた分布フィッティング

フィット済みパラメーターの信頼区間を推定するための統合ブートストラップ機能が @RISK に追加されました。この自動プロセスによって時間を大幅に節約し、フィッティングの信頼度を高めることができます。

また、新しい正規性検定も追加されています。フィッティングの最中に特定のパラメーターを一定に保つよう指定したり、最大 1000 万個の値を含む大きなデータ サイズのフィッティングも可能です (前のバージョンでは 10 万個の値に制限されていました)。

さらに @RISK のこのバージョンではデータ セットのバッチをフィッティングする機能も備わっています。このバッチ フィッティングには相関行列機能も組み込まれています。

そして最後に、ライブのフィット関数 RiskFitDistribution とその補助関数により、新しいフィットを実行しながらリアルタイムでフィット結果の統計を返すこともできます。

フィッティング レポートには選択された分布とその理由、およびフィット済みパラメーターのブートストラップ推定値が含まれています。

 

@RISK の分布フィッティングを強化する機能として、新しい正規性検定、ブートストラップ、およびバッチ フィッティング機能などが用意されています。

 

時系列モデリング

@RISK に時系列プロセス、つまり時間の経過とともに変化する値のシミュレーションを実行する一連の関数が新しく追加されました。時系列データの予測には常に不確実性が伴います。そこで @RISK によって起こり得る時系列予測値の範囲全体を検討し、この不確実性を考慮に入れることが可能になりました。これは財務モデリングやポートフォリオのシミュレーションを行う際に特に便利な機能です。  

ARMA、GBM、GARCH など、合計 17 種類の統計的時系列モデルに利用できる関数が用意されています。これらの関数は Excel で配列関数として入力されます。

さらに @RISK には、過去の時系列データを新しい関数にフィットさせるための新しいウィンドウが用意されています。結果をアニメーションで表示し、シミュレーションにおける時系列データの動作を確認することもできます。上記の機能はすべて既存の @RISK インターフェイスにシームレスに統合されています。

@RISK を使用して、移動平均 1 (MA 1) の確率的時系列プロセスをこの変数 (アップル社の株価) にフィッティング。

 

新しい分布関数

@RISK に以前から付属していた 40 以上の豊富な分布関数に加え、さらに DoubleTriang、Levy、Laplace、F、Extreme Value Min、Bernoulli、の各分布関数が新しく利用できるようになりました。

@RISK に追加された各種の新しい分布関数により、さらに柔軟なモデリングが可能です。

 

Crystal Ball モデルの変換ツール

@RISK に、Crystal Ball で作成されたリスク モデルを開いて実行できる自動変換ツールが追加されました。@RISK によって Crystal Ball の分布やその他のモデル要素がネイティブの @RISK 関数に自動的に変換されるので、古いバージョンや現在の Crystal Ball モデルを簡単に利用できます。

 

 

の新機能
RISKOptimizer 6Evolver 6

 

OptQuest 解決エンジン

広く利用されている最新の最適化ツール OptQuest が RISKOptimizer と Evolver で使用できるようになりました。OptQuest エンジンは、タブー検索、ニューラル ネットワーク、スキャッター検索、および整数線形計画法を 1 つの複合メソッドに統合したものです。このメソッドは多くの種類のモデルにおいて優れた結果を短時間で提供することができます。

OptQuest は、以前から提供されている遺伝的アルゴリズム エンジンを補足するものです。どちらのエンジンを使用するかは、RISKOptimizer または Evolver でモデルに適したものを自動的に選択するか、ユーザーが選択することも可能です。

@RISK と RISKOptimizer 6 のよりシームレスな連携

RISKOptimizer で @RISK のシミュレーション設定を共有できるようになり、同じ設定を繰り返し入力する必要をなくしました。@RISK リボンからすべての RISKOptimizer コマンドに直接アクセスできます。また、RISKOptimizer の最適な解の分析に @RISK のすべてのレポート、グラフ、および機能を利用できるようにもなりました。

@RISK リボンからすべての RISKOptimizer コマンドに直接アクセスできるようになりました。

 

新しい線形計画法 (Evolver のみ)

最適化問題が線形である場合 (つまり最適化される関数と制限の両方が線形の場合)、Evolver で線形計画法アルゴリズムを使用して解決できるようになりました。これにより最適化処理が高速化され、見つかった解が可能な限り最適であることが保証されます。Evolver の線形計画法は、連続型、整数、離散型を含む、あらゆる種類の変数 (調整可能セル) に使用できます。

線形計画法による最適化のレポート。Evolver は最初の試行でオリジナルのセル値によって定義される解を評価し、その直後に第 2 の試行で最適解を生成します。

 

改良された制限の処理
OptQuest 最適化エンジンが追加されたことで制限の処理もより効率的になりました。制限が線形の場合、Evolver と RISKOptimizer はその制限を満たさない解の試行をスキップするので、最適化の処理が迅速化されます。また、非線形の制限の処理も改良されています。例えば以前のバージョンでは、指定の制限を満たさない調整可能セル値を使って最適化を開始する場合に困難を伴い、制限ソルバー ユーティリティを使用する必要がありました。OptQuest では、このようなケースに特殊な処理は必要ありません。

RISKOptimizer による最適化の処理中に試行された解のログ。この問題の制限は線形なので、RISKOptimizer によって生成される解はすべて制限を満たし、有効とみなされます。

 

「離散型」の調整可能セル
RISKOptimizer および Evolver は最適化の処理中に、指定された最小値と最大値の範囲内で調整可能セルのさまざまな値を試行します。ただし、この範囲内のすべての値が現実的であるとは限りません。例えば生産レベルを決定する場合には、その製品がバッチ生産されることを考慮に入れる必要が出てきます。つまり、実際の生産レベルとしては 10 の倍数のみが該当する場合も想定できます。新バージョンの RISKOptimizer と Evolver では「離散型」の調整可能セルを使ってこのような状況に対応できます。また、離散型調整可能セルを使って最適化をスピードアップすることも可能です。離散型として定義されたセルは可能な解の数が少ないため、一般にベストな解を見つけるためにかかる時間も短縮されます。

Evolver による最適化の処理中に試行された解のログ。一部のセルはステップ サイズが 10 の離散型に定義されているので、Evolver はこれらのセルの値として 10 の倍数のみを試行します。

 

 

の新機能
PrecisionTree 6

 

ベイズ修正

PrecisionTree で、ベイズの定理を用いて計算された確率を示すためにモデル内の 1 つ以上の確率ノードをフリップ (反転) させることが可能になりました。これは、モデルの確率を直接使用できる形で表せない場合に便利です。例えば、特定の調査の結果を仮定した場合のある結果の発生確率を知りたいとします。ここで調査の精度は未知であっても、目的の確率を求めるにはベイズの定理を使用して従来のツリーを反転させる必要があります。PrecisionTree を使用すればこのプロセスを簡単に行うことができます。

PrecisionTree ではベイズ修正により従来のツリーを「フリップ」させ、結果の確率を有用な形で示すことができます。

 

対称サブツリーの追加

このコマンドを使用すれば大規模なツリーも手早く作成して時間を節約できます。

「サブツリーの追加」機能では、既存のツリーにサブツリーを簡単に追加できます。

 

ノードの挿入

既存のノード間に新しいノードを挿入する方法がずっとシンプルになり、必要な操作もごく簡単になりました。

ツリーの編集が必要な場合、[ノードの挿入] コマンドを使って時間を大幅に節約できます。

 

イメージをクリップボードにコピー

PrecisionTree で意思決定ツリーの任意の部分をコピーして Word、PowerPoint、その他のアプリケーションに貼り付け、レポートやプレゼンテーションに活用できます。ツリー内の任意のノードを右クリックするだけで、そのノードから始まるサブツリーのイメージをコピーできます。

PrecisionTree で任意のサブツリーをコピーして Word、PowerPoint、その他のアプリケーションに貼り付け、レポートやプレゼンテーションに活用できます。

 

その他の改良点

PrecisionTree でサポートされる感度分析入力が 2 倍に増えました。ポリシー提案グラフに、正しい意思決定のメリットについてさらに詳しい情報が表示されるようになりました。さらにインターフェイスにも数多くの改良が加えられ、セルの参照や分岐の追加など、頻繁に使用するタスクを簡単に実行できるようになっています。

 

 

の新機能
NeuralTools 6

 

テスト感度分析

ニューラル ネットワークのトレーニングに利用できるデータは量が限られることが多く、また追加のデータを取得するのも困難です。新たに追加されたテスト感度分析機能は、小さなデータセットを最大限に活用するのに役立ちます。

小さいデータセットを使用してニューラル ネットワークをトレーニングする場合、データ全体のうちニューラル ネットワークのテストに使用されるサブセットも小さくなるため、テスト結果の信頼度はごく限られてきます。この新しい分析機能は、テスト用に予約されたデータの量に応じて、テスト結果がどの程度信頼できるかを判断する支援をします。また、テスト用サブセットのサイズを変更することで結果の信頼度が高まるかどうかを判定することもできます。

テスト感度分析の出力は、データ全体のうちテスト用に予約されるサブセットのサイズによってテスト結果の安定性がどのように変化するかを示します。

 

 

の新機能
StatTools 6

 

強化された散布図機能

StatTools に、1 つのレポートで変数間の複数の散布図を表示できる新しいマトリクスが加わりました。また、この機能はデータを集約するので時間も節約されます。

StatTools の新しい散布図マトリクスでは、数多くの異なる変数間の関係を一目で確認できます。

 

データ ポイントの色付けに使用するカテゴリ変数を選択して各ポイントの所属カテゴリを区別することも可能です。

StatTools では散布図に含まれるさまざまなカテゴリを色分けできます。上の例では、消費者データに見られる給与と過去の出費の間の関係が男女別に色分け表示されています。

 

StatTools の相関と共分散処理にスピアマン ランク相関を追加

この機能では StatTools のデータからスピアマン ランク (非線形) 相関を簡単に判定し、@RISK やその他のモデル化で使用できます

 

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