(57)【要約】【課題】多様な外部状況を合理的かつ効率的に設定可能で、しかも、多様な外部状況における評価結果を総合的に考慮しながら設備投資の意思決定を合理的かつ効率的に行うことを可能にする。【解決手段】ユーザの指示に基づき、リスク評価基準１２２、戦略オプション１１３、マクロ外部シナリオ１１１、という３種類の要素の各組み合わせを「評価ケース（評価単位）」として設定する（Ｓ２０１）。確率的不確実環境１１２と、評価ケースで与えられた戦略オプション１１３、マクロ外部シナリオ１１１、という３種類の要素を用いて、決定木１２１を生成する（Ｓ２０２）。決定木１２１を、評価ケースで与えられたリスク評価基準１２２に基づいて評価し、評価結果１２３を蓄積する（Ｓ２０３）。各評価ケースごとに決定木生成と決定木評価を行って得られた評価結果１２３の集合を分析し、分析結果を表示する（Ｓ２０５）。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入出力部、記憶部、演算処理部を有するコンピュータを利用して、不確実な外部環境下でリスクを考慮して設備投資案の評価を行う設備投資リスク評価方法において、
前記入出力部により与えられたユーザの指示に基づき、前記演算処理部により、非確率的な外部環境の不確実性を表す非確率的不確実環境、確率的な外部環境の不確実性を表す確率的不確実環境、およびユーザが評価しようとする戦略オプション、という３種類の要素を用いて決定木を生成する決定木生成ステップと、
前記演算処理部により前記決定木の評価を行い、評価結果を前記記憶部に保存する決定木評価ステップ、
を有することを特徴とする設備投資リスク評価方法。
【請求項２】
前記決定木評価ステップにおいて、ユーザのリスク選好基準を表すリスク評価基準に基づいて前記決定木の評価を行う、
ことを特徴とする請求項１に記載の設備投資リスク評価方法。
【請求項３】
前記入出力部により与えられたユーザの指示に基づき、前記演算処理部により、前記非確率的不確実環境、前記戦略オプション、および前記リスク評価基準、という３種類の要素の各組み合わせを評価単位として設定し、前記記憶部に保存する評価単位設定ステップと、
前記各評価単位ごとに前記決定木生成ステップと前記決定木評価ステップを行って得られた評価結果を表現する画像データを前記演算処理部により生成し、前記入出力部により表示する評価結果分析表示ステップ、
を有することを特徴とする請求項２に記載の設備投資リスク評価方法。
【請求項４】
前記演算処理部により、前記入出力部を通じて前記リスク評価基準の各選択肢に関する情報をユーザに提示し、ユーザの指示に基づいてリスク評価基準を生成するリスク評価基準生成ステップ、
を有することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の設備投資リスク評価方法。
【請求項５】
前記入出力部により与えられたユーザの指示に基づき、前記演算処理部により、非確率的不確実環境の要素の集合を決定し、その集合から要素を組み合わせて非確率的不確実環境のシナリオを生成する非確率的不確実環境生成ステップ、
を有することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の設備投資リスク評価方法。
【請求項６】
前記決定木評価ステップは、
前記リスク評価基準に基づいて前記決定木の評価を行い、評価結果を得るステップと、
予め設定された条件に基づき、前記決定木の評価結果が確認不要であるか否かを検査して、確認不要な評価結果を排除するステップと、
前記検査により排除されずに残った評価結果を保存するステップを含み、
前記非確率的不確実環境生成ステップは、前記検査により得られた情報をフィードバックするステップを含む、
ことを特徴とする請求項５に記載の設備投資リスク評価方法。
【請求項７】
前記確率的不確実環境の各要素の変動をＴ（Ｔは１以上の自然数）期間に亘って考慮する場合に、第Ｔ期における各要素の想定分布から、各要素の各変動の変動率を示すパラメタを逆算して生成するパラメタ生成ステップ、
を有することを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の設備投資リスク評価方法。
【請求項８】
前記評価結果分析表示ステップは、
前記記憶部に保存された前記評価結果の集合を、前記非確率的不確実環境、前記戦略オプション、および前記リスク評価基準、という３種類の各要素を視点として表現する所定の形式の画像データを前記演算処理部により生成し、前記入出力部により表示するステップを含む、
を有することを特徴とする請求項３乃至請求項７のいずれかに記載の設備投資リスク評価方法。
【請求項９】
前記所定の形式は、前記３種類の要素を各次元とする３次元形式である、
ことを特徴とする請求項８に記載の設備投資リスク評価方法。
【請求項１０】
前記評価結果分析表示ステップは、
前記評価結果の集合を表現する前記所定の形式の画像データを前記演算処理部により生成し、前記入出力部により表示する集合表示ステップと、
前記入出力部により与えられたユーザの指示に基づき、前記評価結果の集合の中から選択された評価結果の詳細を個別に表現する画像データを前記演算処理部により生成し、前記入出力部により表示する個別表示ステップと、
前記入出力部により与えられたユーザの指示に基づき、前記評価結果の集合の中から選択された評価結果を用いて、前記演算処理部によりシミュレーションを行ってシミュレーション結果を表現する画像データを生成し、前記入出力部により表示するシミュレーション結果表示ステップとを含む、
ことを特徴とする請求項８または請求項９に記載の設備投資リスク評価方法。
【請求項１１】
コンピュータを利用して、不確実な外部環境下でリスクを考慮して設備投資案の評価を行う設備投資リスク評価システムにおいて、
ユーザの指示に基づき、非確率的な外部環境の不確実性を表す非確率的不確実環境、確率的な外部環境の不確実性を表す確率的不確実環境、およびユーザが評価しようとする戦略オプション、という３種類の要素を用いて決定木を生成する決定木生成手段と、
前記決定木の評価を行う決定木評価手段と、
前記決定木の評価結果を保存する評価結果蓄積手段、
を備えたことを特徴とする設備投資リスク評価システム。
【請求項１２】
入出力部、記憶部、演算処理部を有するコンピュータを利用して、不確実な外部環境下でリスクを考慮して設備投資案の評価を行う設備投資リスク評価用プログラムにおいて、
前記入出力部により与えられたユーザの指示に基づき、前記演算処理部により、非確率的な外部環境の不確実性を表す非確率的不確実環境、確率的な外部環境の不確実性を表す確率的不確実環境、およびユーザが評価しようとする戦略オプション、という３種類の要素を用いて決定木を生成する決定木生成機能と、
前記演算処理部により前記決定木の評価を行い、評価結果を前記記憶部に保存する決定木評価機能、
をコンピュータに実現させることを特徴とする設備投資リスク評価用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、事業環境が不確実な状況において、リスクを考慮して設備投資案の評価を行う設備投資リスク評価方法とシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
バブル崩壊以降、日本国内全体において、製造業の設備投資は減少傾向にある。これは、需要低下による過剰設備の調整プロセスの影響もあるが、不確実な将来に対する投資に対して必要以上に萎縮しているケースも多いものと思われる。高度経済成長期は、作れば売れる時代であり、設備投資に関して不確実性（リスク）を厳密に考慮しながら投資の可否を判断する必要性は少なかった。しかし、前述のような将来に対する漠然とした不安から設備投資の意思決定ができない状況においては、不確実性（リスク）を十分考慮した上での合理的な設備投資計画を支援する手法が求められている。
【０００３】
電力事業における不確実性を考慮した最適設備投資計画（最適電源計画）や最適設備運転計画（経済運用計画）に関しては、例えば、特許文献１、非特許文献１〜非特許文献５等に記載されているように、従来から多くの研究が行われてきた。
【０００４】
非特許文献１は、長期間の電力設備計画手法のフレームワークを提案している。ただし、不確実な要因についてある状況（実現値）を想定してモデル化しており、不確実性について明示的には考慮していない。特許文献１は、将来予想される電力需要を算出し、供給可能容量を超過した設備に対して対策工事案を導出している。
【０００５】
非特許文献２は、不確実な需要に対していくつかの状況を想定して電源計画問題を構築している。しかし、電源計画モデルは非現実的かつ煩雑であり、また並列計算機を必要とするため実用化レベルではない。非特許文献３は、不確実な電源固定費／可変費に対していくつかの状況を想定して電源計画問題を構築しているが、目標年度における最適な電源構成を導出するため、意思決定を行うのは１回だけである。
【０００６】
非特許文献４は、統計電源計画手法を提案しているが、この手法では、統計的な根拠のないシナリオを扱うことはできない。非特許文献５は、最適電源計画策定プログラムとして、複数地域（系統）の最適電力融通シミュレーション機能により、ネットワーク制約と各系統間の負荷不等時性を考慮して、非線形計画法と動的計画法により最小費用電源開発計画を策定できる手法を提案している。この手法において、不確実な将来の状況に関する情報はユーザが明示的に与える必要がある。
【０００７】
また、設備投資におけるリスク評価手法に関しては、例えば、非特許文献６，７、特許文献２，３等に記載されているように、決定木分析やリアルオプション法が提案されている。
【０００８】
非特許文献６は、表計算ソフトウェアをベースにした決定木作成および評価支援ツールを提案しているが、この手法において、決定木は比較的シンプルでないと実際の使用は難しい。非特許文献７は、戦略オプションの価値を評価するリアルオプション法を解説している。
【０００９】
特許文献２は、企業の将来的な経営状態を現在価値に反映させて、経営意思決定支援を行うシステムを提案している。この手法によれば、シミュレーション条件を入力した上で、キャッシュフロー計算モジュールを参照することによりキャッシュフローを算出できる。特許文献３は、借入金の返済が経営を圧迫しないような返済計画、設備投資計画を立案できる返済計画支援システムおよび設備投資計画支援システムを提案している。
【００１０】
以上のような従来のリスク評価手法において、設備運用時の詳細なキャッシュフローモデルに関してはシステムの範囲外であり、多くの場合、ユーザがキャッシュフローモデルを与えることを仮定している。
【００１１】
【特許文献１】
特開２００１−１１２１７１号公報
【特許文献２】
特開２００１−１２５９６２号公報
【特許文献３】
特開平１１−１３４３８７号公報
【００１２】
【非特許文献１】
ビー・エフ・ホブス（Ｂ．Ｆ．  Ｈｏｂｂｓ），  ”電源計画最適化方法（Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  ｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｕｔｉｌｉｔｙ  ｒｅｓｏｕｒｃｅ  ｐｌａｎｎｉｎｇ）”，  ヨーロピアン・ジャーナル・オブ・オペレーショナル・リサーチ・８３（Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ８３），  １９９５年，ｐｐ．１−２０
【非特許文献２】
西川・手塚・喜多・中野，  ”シナリオ統合アルゴリズムを用いた不確実な需要下での最適電源計画”，電気学会論文集，Ｖｏｌ．１１２−Ｃ，  Ｎｏ．６，  １９９２年，ｐｐ．３５６−３６３
【００１３】
【非特許文献３】
田辺・安田・横山，  ”電源の固定費・可変費の不確実さを考慮した電源ロバストミックス決定手法”，電気学会論文集，Ｖｏｌ．１１２−Ｂ，  Ｎｏ．４，  １９９２年，  ｐｐ．３３１−３３８
【非特許文献４】
横山隆一監修，  ”電力自由化と技術開発（７章４節：不確実性を考慮した電源拡張計画法）”，東京電機大学出版局，２００１年，  ｐｐ．２０３−２１７
【非特許文献５】
”ＥＳＰＲＩＴ：連系系統の最小費用最適電源計画策定プログラム”，  ［ｏｎｌｉｎｅ］電源開発株式会社／株式会社  開発計算センター，  ［平成１５年２月２０日検索］，  インターネット＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｋｃｃ．ｃｏ．ｊｐ／ｅｓｐｒｉｔ／．＞
【００１４】
【非特許文献６】
”プリシジョン・ツリー（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）”，  ［ｏｎｌｉｎｅ］，  パリセード・コーポレーション（Ｐａｌｉｓａｄｅ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ），［平成１５年２月２０日検索］，  インターネット＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｐａｌｉｓａｄｅ．ｃｏｍ／ｈｔｍｌ／ｐｔｒｅｅ．ｈｔｍｌ＞
【非特許文献７】
エル・トリゲオルギス（Ｌ．  Ｔｒｉｇｅｏｒｇｉｓ），  ”リアル・オプション（Ｒｅａｌ  Ｏｐｔｉｏｎｓ）”，  エムアイティー・プレス（ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ），  １９９６年  （川口有一郎  他訳，  ”リアルオプション”，  エコノミスト社，  ２００１年）
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように、従来技術においては、外部状況が与えられた場合の不確実性を考慮した設備投資リスク評価手法が提案されているが、これらの手法を現実の設備投資リスク評価に適用しても、多様な外部状況の合理的な設定自体が非常に難しい上、多様な外部状況における評価結果を総合的に考慮しながら合理的に設備投資の意思決定を行うことは非常に難しい。この点について以下に説明する。
【００１６】
まず、上述した従来技術においては、不確実な外部状況のシナリオを考慮しているものの、確率的に扱えるシナリオと確率的に扱えないシナリオの区別が明確ではない。例えば、電力事業における不確実な外部状況のうち、将来の需要や原料価格の変動等は、確率的に表現可能であるが、電力自由化に関する規制緩和の進展状況や電力事業への新規参入状況等は、確率的に表現できない。
【００１７】
このように性質の異なる外部状況を考慮して設備投資案の最適な意思決定を行うためには、確率的に表現できない不確実な外部状況を確率的なものと区別して明示的に扱う必要があるが、そのような従来技術は存在していない。そのため、従来技術による現実の設備投資リスク評価においては、多様な外部状況をその確率的・非確率的な性質も踏まえた上で適切に表現する合理的なシナリオを作成することは困難であった。特に、外部状況が複雑な場合には、起こりうる外部状況は指数関数的に増加し、考えなければならないシナリオは膨大な数になる。
【００１８】
本発明は、以上のような従来技術の問題点を解決するために提案されたものであり、その目的は、多様な外部状況を合理的かつ効率的に設定可能で、しかも、多様な外部状況における評価結果を総合的に考慮しながら設備投資の意思決定を合理的かつ効率的に行うことが可能な設備投資リスク評価方法とシステムを提供することである。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
本発明は、外部環境を表すシナリオを確率的なものと非確率的なものに分けて決定木の生成と評価を行うことにより、多様な外部状況を合理的かつ効率的に設定でき、多様な外部状況における評価結果を総合的に考慮しながら設備投資の意思決定を合理的かつ効率的に行うことができるようにしたものである。
【００２０】
請求項１の発明は、入出力部、記憶部、演算処理部を有するコンピュータを利用して、不確実な外部環境下でリスクを考慮して設備投資案の評価を行う設備投資リスク評価方法において、決定木生成ステップと決定木評価ステップを有することを特徴としている。ここで、決定木生成ステップは、入出力部により与えられたユーザの指示に基づき、演算処理部により、非確率的な外部環境の不確実性を表す非確率的不確実環境、確率的な外部環境の不確実性を表す確率的不確実環境、およびユーザが評価しようとする戦略オプション、という３種類の要素を用いて決定木を生成するステップである。また、決定木評価ステップは、演算処理部により決定木の評価を行い、評価結果を記憶部に保存するステップである。
【００２１】
請求項１１の発明は、請求項１の発明をシステムの観点から把握したものであり、コンピュータを利用して、不確実な外部環境下でリスクを考慮して設備投資案の評価を行う設備投資リスク評価システムにおいて、請求項１の発明における決定木生成ステップと決定木評価ステップに対応する各機能を有する決定木生成手段、決定木評価手段、評価結果蓄積手段、を備えたことを特徴としている。
【００２２】
請求項１２の発明は、請求項１、請求項１１の発明をコンピュータプログラムの観点から把握したものであり、入出力部、記憶部、演算処理部を有するコンピュータを利用して、不確実な外部環境下でリスクを考慮して設備投資案の評価を行う設備投資リスク評価用プログラムにおいて、請求項１の発明における決定木生成ステップと決定木評価ステップに対応する決定木生成機能と決定木評価機能をコンピュータに実現させることを特徴としている。
【００２３】
以上のような発明によれば、外部環境を表すシナリオを確率的なものと非確率的なものに分けて決定木の生成と評価を合理的に効率よく行うことができる。すなわち、確率的なシナリオは期待利得の平均および分散といった統計量を基準として意思決定可能であるが、非確率的なシナリオに関しては、全ての場合をチェックする必要があるため、両者を分けることにより、決定木の生成と評価を合理的に効率よく行うことができる。そして、このように決定木の生成と評価を合理的に効率よく行うことにより、多様な外部状況に応じた膨大な数の合理的なシナリオを効率よく自動生成することができ、各シナリオにおける意思決定とキャッシュフローを計算して総合的な評価を行い、その評価結果を多元的に分析することができる。したがって、ユーザから与えられた戦略オプションを合理的に評価して設備投資の最適な意思決定を行うことができる。
【００２４】
請求項２の発明は、請求項１の設備投資リスク評価方法における決定木評価ステップにおいて、ユーザのリスク選好基準を表すリスク評価基準に基づいて決定木の評価を行うことを特徴としている。
この発明によれば、決定木の評価にユーザのリスク選好度を反映させることができるため、ユーザのリスク選好度に応じた最適な意思決定を行うことができる。
【００２５】
請求項３の発明は、請求項２の設備投資リスク評価方法において、評価単位設定ステップと評価結果分析表示ステップを有することを特徴としている。ここで、評価単位設定ステップは、入出力部により与えられたユーザの指示に基づき、演算処理部により、非確率的不確実環境、戦略オプション、およびリスク評価基準、という３種類の要素の各組み合わせを評価単位として設定し、記憶部に保存するステップである。また、評価結果分析表示ステップは、各評価単位ごとに決定木生成ステップと決定木評価ステップを行って得られた評価結果を表現する画像データを演算処理部により生成し、入出力部により表示するステップである。
【００２６】
この発明によれば、ユーザの指示に応じて、決定木の生成に使用する非確率的不確実環境、戦略オプションという２種類の要素と、リスク評価基準とを組み合わせて評価単位として設定することにより、評価単位ごとに決定木の生成と評価を効率よく行うことができる。また、得られた評価結果についても、評価単位ごとに表現できるため、ユーザは、評価単位ごとに表現された評価結果を参照して評価単位の見直し等を行うことができる。したがって、評価単位の設定、決定木の生成と評価、評価結果の表示、を繰り返すことにより、評価結果をフィードバックしながらユーザの意図やリスク選好度等を学習し、設備投資の最適な意思決定を行うことができる。
【００２７】
請求項４の発明は、請求項２または請求項３の設備投資リスク評価方法において、リスク評価基準生成ステップを有することを特徴としている。ここで、リスク評価基準生成ステップは、演算処理部により、入出力部を通じてリスク評価基準の各選択肢に関する情報をユーザに提示し、ユーザの指示に基づいてリスク評価基準を生成するステップである。
【００２８】
この発明によれば、ユーザがリスク評価基準の選択肢に関する情報を参照してリスク評価基準を選択するだけで、リスク評価基準を自動生成することができる。したがって、ユーザ自身がリスク評価基準を生成する必要なしに、ユーザのリスク選好度を反映したリスク評価基準を効率よく自動生成することができる。
【００２９】
請求項５の発明は、請求項１乃至請求項４のいずれかの設備投資リスク評価方法において、非確率的不確実環境生成ステップを有することを特徴としている。ここで、非確率的不確実環境生成ステップは、入出力部により与えられたユーザの指示に基づき、演算処理部により、非確率的不確実環境の要素の集合を決定し、その集合から要素を組み合わせて非確率的不確実環境のシナリオを生成するステップである。
【００３０】
この発明によれば、ユーザが非確率的不確実環境の要素を指定するだけで、その要素の集合を自動決定し、要素の組み合わせにより非確率的不確実環境のシナリオを自動生成することができる。したがって、ユーザ自身が非確率的不確実環境のシナリオを生成する必要なしに、ユーザの意図を反映した非確率的不確実環境のシナリオを効率よく自動生成することができる。
【００３１】
請求項６の発明は、請求項５の設備投資リスク評価方法において、決定木評価ステップと非確率的不確実環境生成ステップに特徴を有する。すなわち、決定木評価ステップは、リスク評価基準に基づいて決定木の評価を行い、評価結果を得るステップと、予め設定された条件に基づき、決定木の評価結果が確認不要であるか否かを検査して、確認不要な評価結果を排除するステップと、検査により排除されずに残った評価結果を保存するステップを含む。また、非確率的不確実環境生成ステップは、検査により得られた情報をフィードバックするステップを含む。
【００３２】
この発明によれば、冗長で確認不要な評価結果に関する条件を予め設定しておくことにより、非確率的不確実環境のシナリオの数が膨大になり、膨大な評価結果が得られた場合でも、評価結果を検査し、確認不要な評価結果を自動的に排除して評価結果の数を合理的に少なくすることができる。したがって、ユーザは全ての評価結果を確認する必要なしに、冗長で確認不要な評価結果を含まない有用な評価結果のみを確認することができる。そして、評価単位の設定、決定木の生成と評価、評価結果の検査、を繰り返すことにより、評価結果の検査結果をフィードバックしながら有効なシナリオの範囲を学習し、より適切なシナリオを生成して設備投資の最適な意思決定を行うことができる。
【００３３】
請求項７の発明は、請求項１乃至請求項６のいずれかの設備投資リスク評価方法において、パラメタ生成ステップを有することを特徴としている。ここで、パラメタ生成ステップは、確率的不確実環境の各要素の変動をＴ（Ｔは１以上の自然数）期間に亘って考慮する場合に、第Ｔ期における各要素の想定分布から、各要素の各変動の変動率を示すパラメタを逆算して生成するステップである。
【００３４】
この発明によれば、ユーザが確率的不確実環境の要素や設備投資を考慮する期間を指定するだけで、その最終期における各要素の想定分布から各要素の各変動の変動率を示すパラメタを逆算して自動生成することができる。したがって、ユーザ自身が確率的不確実環境のパラメタを生成する必要なしに、有効なパラメタを効率よく自動生成することができる。
【００３５】
請求項８の発明は、請求項３乃至請求項７のいずれかの設備投資リスク評価方法において、評価結果分析表示ステップに特徴を有する。すなわち、評価結果分析表示ステップは、記憶部に保存された評価結果の集合を、非確率的不確実環境、戦略オプション、およびリスク評価基準、という３種類の各要素を視点として表現する所定の形式の画像データを演算処理部により生成し、入出力部により表示するステップを含む。
【００３６】
請求項９の発明は、請求項８の設備投資リスク評価方法において、所定の形式が、３種類の要素を各次元とする３次元形式であることを特徴としている。
【００３７】
以上のような発明によれば、３種類の要素の組み合わせである各評価単位から得られた評価結果の集合を、３種類の要素を各次元とする３次元形式等の、３種類の各要素を視点とした視覚的に理解しやすい所定の形式で表示することができるため、ユーザは、各要素の視点から評価結果の集合を容易に把握することができる。
【００３８】
請求項１０の発明は、請求項８または請求項９の設備投資リスク評価方法において、評価結果分析表示ステップが、集合表示ステップ、個別表示ステップ、シミュレーション結果表示ステップを含むことを特徴としている。ここで、集合表示ステップは、評価結果の集合を表現する所定の形式の画像データを演算処理部により生成し、入出力部により表示するステップである。また、個別表示ステップは、入出力部により与えられたユーザの指示に基づき、評価結果の集合の中から選択された評価結果の詳細を個別に表現する画像データを演算処理部により生成し、入出力部により表示するステップである。さらに、シミュレーション結果表示ステップは、入出力部により与えられたユーザの指示に基づき、評価結果の集合の中から選択された評価結果を用いて、演算処理部によりシミュレーションを行ってシミュレーション結果を表現する画像データを生成し、入出力部により表示するステップである。
【００３９】
この発明によれば、評価結果の集合だけでなく、その中から選択された評価結果について、各評価結果の詳細を個別に表示したり、シミュレーション結果を表示したりすることができるため、ユーザは、個々の評価結果レベルで詳細な分析、検討を行うことが可能となる。したがって、設備投資の最適な意思決定をより厳密に行うことができる。
【００４０】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施形態を図面に沿って具体的に説明する。ただし、ここで記載する実施形態は、本発明を何ら限定するものではなく、本発明の一態様を例示するものにすぎない。
【００４１】
本発明は、典型的には、コンピュータをソフトウェアで制御することにより実現される。この場合のソフトウェアは、コンピュータのハードウェアを物理的に活用することで本発明の作用効果を実現するものであり、また、従来技術を適用可能な部分には好適な従来技術が適用される。さらに、本発明を実現するハードウェアやソフトウェアの具体的な種類や構成、ソフトウェアで処理する範囲などは自由に変更可能であり、例えば、本発明を実現するプログラムは本発明の一態様である。
【００４２】
［１．基本的な実施形態］
［１−１．全体構成と処理の概要］
図１は、本発明を適用した基本的な実施形態に係る設備投資リスク評価システムの全体構成を示すブロック図である。
【００４３】
この図１に示すように、設備投資リスク評価システム１００は、まず、評価ケース（評価単位）を設定する評価ケース設定手段１０１、決定木を生成する決定木生成手段１０２、決定木を評価する決定木評価手段１０３、決定木の評価結果を蓄積する評価結果蓄積手段１０４、評価結果を分析して表示する評価結果分析表示手段１０５、を備えている。そして、これらの手段１０１〜１０５に、キャッシュフロー計算手段１０６、非確率的不確実環境生成手段１０７、パラメタ生成手段１０８、リスク評価基準生成手段１０９、等が組み合わせられている。各手段１０１〜１０９の機能の概要は以下の通りである。
【００４４】
決定木生成手段１０２は、非確率的な外部環境の不確実性を表す非確率的不確実環境１１１、確率的な外部環境の不確実性を表す確率的不確実環境１１２、およびユーザが評価しようとする戦略オプション１１３、という３種類の要素を用いて決定木１２１を生成するようになっている。
【００４５】
決定木評価手段１０３は、生成された決定木１２１を、ユーザのリスク選好基準を表すリスク評価基準１２２に基づき評価し、評価結果１２３を評価結果蓄積手段１０４に蓄積するようになっている。決定木評価手段１０３による決定木の評価に当たっては、キャッシュフロー計算手段１０６によりキャッシュフローを計算するようになっている。
【００４６】
評価結果分析表示手段１０５は、評価結果蓄積手段１０４に蓄積された評価結果１２３を、多様な観点から分析して、その分析結果を表現する画像データを生成、表示する手段であり、評価結果１２３をユーザに対して理解しやすい形で提示することにより、ユーザの設備投資の意思決定を支援するようになっている。
【００４７】
評価ケース設定手段１０１は、決定木１２１の生成、評価を行うための評価ケース（評価単位）を設定する手段である。すなわち、評価ケース設定手段１０１は、ユーザの指示に基づき、決定木１２１の評価に用いるリスク評価基準１２２、決定木１２１の生成に用いる非確率的不確実環境１１１、戦略オプション１１３、という３種類の要素の各組み合わせを評価ケースとして設定するようになっている。
【００４８】
なお、決定木１２１の生成に用いる非確率的不確実環境１１１と確率的不確実環境１１２は、ユーザ自身が作成したり、別に用意したデータを入力したりすることもできるが、ユーザの指示に基づき設備投資リスク評価システム１００で作成することもできる。すなわち、非確率的不確実環境生成手段１０７は、ユーザの指示に基づき非確率的不確実環境１１１を生成するようになっており、パラメタ生成手段１０８は、ユーザの指示に基づき確率的不確実環境１１２を特徴付けるパラメタを生成するようになっている。
【００４９】
また、決定木１２１の評価に使用するリスク評価基準１２２は、ユーザ自身が作成したり、別に用意したデータを入力したりすることもできるが、ユーザの指示に基づき設備投資リスク評価システム１００で作成することもできる。すなわち、リスク評価基準生成手段１０９は、ユーザの指示に基づきリスク評価基準１２２を生成するようになっている。
【００５０】
なお、図１に示す設備投資リスク評価システム１００は、コンピュータが基本的に備えているＣＰＵ等の演算処理部、主メモリや各種メモリ等の記憶部、といったハードウェア資源を、主メモリ上に記憶された処理プログラムにより制御することで実現される。また、ユーザからの指示の入力や、ユーザに対するデータの表示は、コンピュータが基本的に備えているキーボードやマウス、ディスプレイ等の入出力部により実現される。
【００５１】
図２は、本実施形態の設備投資リスク評価システム１００による設備投資リスク評価の処理の概要を示すフローチャートである。この図２に示すように、入出力部により与えられたユーザの指示に基づき、評価ケース設定手段１０１により、リスク評価基準１２２、戦略オプション１１３、マクロ外部シナリオ（非確率的不確実環境１１１）、という３種類の要素の各組み合わせを「評価ケース（評価単位）」として設定する（Ｓ２０１）。ここで、「マクロ外部シナリオ」は、非確率的不確実環境１１１を表現する１つの表現方法であり、その詳細については後述する。
【００５２】
決定木生成手段１０２により、確率的不確実環境１１２と、評価ケースで与えられた戦略オプション１１３、マクロ外部シナリオ１１１という３種類の要素を用いて、決定木１２１を生成する（Ｓ２０２）。生成された決定木１２１を、評価ケースで与えられたリスク評価基準１２２に基づいて決定木評価手段１０３により評価し、評価結果１２３を評価結果蓄積手段１０４に蓄積する（Ｓ２０３）。
【００５３】
ユーザが別の評価ケースの設定を指示した場合（Ｓ２０４のＹＥＳ）には、Ｓ２０１に戻る。また、ユーザが別の評価ケースがない旨を指示した場合（Ｓ２０４のＮＯ）には、評価結果蓄積手段１０４に蓄積された評価結果１２３の集合を評価結果分析表示手段１０５により分析し、分析結果を表示する（Ｓ２０５）。この場合、各評価ケースごとに決定木生成と決定木評価を行って得られた評価結果を表現する画像データを生成して、ディスプレイ等の入出力部により表示する。ユーザが評価ケースの見直しや別の評価ケースの設定を指示した場合（Ｓ２０６のＹＥＳ）には、Ｓ２０１に戻り、そうでない場合（Ｓ２０６のＮＯ）には、処理を終了する。
【００５４】
［１−２．基本的な作用効果］
上記のような本実施形態の設備投資リスク評価システム１００によれば、外部環境を表すシナリオを確率的なものと非確率的なものに分けて決定木の生成と評価を合理的に効率よく行うことができる。すなわち、確率的なシナリオは期待利得の平均および分散といった統計量を基準として意思決定可能であるが、非確率的なシナリオに関しては、全ての場合をチェックする必要があるため、両者を分けることにより、決定木の生成と評価を合理的に効率よく行うことができる。
【００５５】
そして、このように決定木の生成と評価を合理的に効率よく行うことにより、多様な外部状況に応じた膨大な数の合理的なシナリオを効率よく自動生成することができ、各シナリオにおける意思決定とキャッシュフローを計算して総合的な評価を行い、その評価結果を多元的に分析することができる。したがって、ユーザから与えられた戦略オプションを合理的に評価して設備投資の最適な意思決定を行うことができる。また、決定木の評価にユーザのリスク選好度を反映させることができるため、ユーザのリスク選好度に応じた最適な意思決定を行うことができる。
【００５６】
さらに、ユーザの指示に応じて、決定木の生成に使用する非確率的不確実環境、戦略オプションという２種類の要素と、リスク評価基準とを組み合わせて評価ケースとして設定することにより、評価ケースごとに決定木の生成と評価を効率よく行うことができる。また、得られた評価結果についても、評価ケースごとに表現できるため、ユーザは、評価ケースごとに表現された評価結果を参照して評価単位の見直し等を行うことができる。したがって、評価ケースの設定、決定木の生成と評価、評価結果の表示、を繰り返すことにより、評価結果をフィードバックしながらユーザの意図やリスク選好度等を学習し、設備投資の最適な意思決定を行うことができる。
【００５７】
［２．特徴的な処理の詳細］
以下には、本実施形態の設備投資リスク評価システム１００における各部での特徴的な処理の詳細について、扱う各要素の定義を含め、順次説明する。すなわち、図２中に示す処理の概要における「決定木生成」、「決定木評価」、「評価結果分析表示」、について詳細に説明すると共に、決定木の生成、評価に使用する要素を生成するための「非確率的不確実環境の生成」、「確率的不確実環境のパラメタ生成」、「リスク評価基準生成」、について詳細に説明する。
【００５８】
［２−１．決定木生成］
本発明で対象とする設備投資計画は、鉄鋼、化学、電力プラントなどの比較的長期間の計画であり、将来の不確実な外部環境の変化に対応して、各時点で意思決定を柔軟に行うことを前提とする。すなわち、本発明における「計画」とは、「○○年に設備Ａを新設し、△△年に設備Ｂを更新する」というシーケンス状の計画ではなく、「○○年に外部環境が××ならば設備Ａを新設し、そうでなければ設備Ｂを更新する」という不確実な外部環境による選択肢を含む計画である。本実施形態で生成する決定木は、このような計画を表現する１つの表現形式であり、図３は、決定木１２１の一例を示している。
【００５９】
この図３に示す決定木１２１は、意思決定ノード３０１、外部状況指定ノード３０２、外部確率選択ノード３０３、という３種類の分枝ノード３０１〜３０３から構成されている。意思決定ノード３０１は、与えられた戦略オプション１１３の中から意思決定者が主体的に選択可能な分枝である。また、外部状況指定ノード３０２と外部確率選択ノード３０３は、外部環境に依存して選択される分枝ノードであり、選択が確率的に行われるか否かで、非確率的な外部状況指定ノード３０２と確率的な外部確率選択ノード３０３とに区分されている。与えられた外部環境において最適な意思決定を行った結果は、意思決定結果のシナリオ３０４として、決定木１２１上のパスにより表現できる。
【００６０】
このような決定木１２１は、前述したように、決定木生成手段１０２により、非確率的な外部環境の不確実性を表す非確率的不確実環境１１１、確率的な外部環境の不確実性を表す確率的不確実環境１１２、およびユーザが評価しようとする戦略オプション１１３、という３種類の要素を用いて生成される。本明細書中においては、これらの要素を次のように定義する。
【００６１】
「非確率的不確実環境」は、意思決定者が制御できない不確実な外部状況のうち、確率過程として統計的にモデル化できないものを意味する。例えば、電力事業における電力自由化に関する規制緩和の進展状況や電力事業への新規参入状況等は、非確率的不確実環境である。このような非確率的不確実環境に対して、主観に基づく生起確率を割り当てることも可能であるが、その場合の「確率」は統計的な根拠があるわけではないため、統計的にモデル化可能な外部状況とは明確に区別する必要がある。
【００６２】
なお、この「非確率的不確実環境」の表現方法は幾つか存在するが、本実施形態においては、一例として、図４に示すような「マクロ外部シナリオ（事象の系列）」の集合として表現している。この図４においては、電力自由化に関する規制緩和の進展状況に関するマクロ外部シナリオの一例として、３つのマクロ外部シナリオが列挙されている。
【００６３】
「確率的不確実環境」は、意思決定者が制御できない不確実な外部状況のうち、確率過程として統計的にモデル化できるものを意味する。例えば、電力事業における将来の需要や原料価格の変動等は、確率的不確実環境である。この「確率的不確実環境」の表現方法は幾つか存在するが、本実施形態においては、一例として、図５に示すような二分木表現を用いている。
【００６４】
この図５に示す二分木は、確率的不確実環境の要素として、需要および原料価格の１期間の変動をそれぞれ表現したものである。各要素の変動特性は、「パラメタ（変動率とそれぞれの変動の発生確率）」で表現できる。この図５においては、需要のパラメタは「変動率：３％増加、発生確率：０．５」、「変動率：１％減少、発生確率：０．５」の２つであり、また、原料価格のパラメタは「変動率：２％上昇、発生確率：０．５」、「変動率：２％下降、発生確率：０．５」の２つである。
【００６５】
考慮すべき複数の期間に亘って変動特性が変わらない場合には、その複数期間の変動は、１期間の変動を単純に組み合わせることにより、図６に示すように容易に表現できる。この図６は、図５に示す需要および原料価格の二分木を複数期間に亘って組み合わせた場合の一例を示している。
【００６６】
「戦略オプション」は、意思決定者が制御可能な選択肢の集合である。例えば、電力事業における火力発電所の新設や大規模補修の実施の有無等は、戦略オプションである。原理上可能な全ての選択肢の集合を戦略オプションとすることは可能であるが、各選択肢を用意するためにはコストや準備が必要であり、現実には原理上可能な全ての選択肢の集合に含まれる部分集合が戦略オプションとなる。図７は、戦略オプションの一例を示している。この図７においては、電力事業における発電所の新設、廃棄、補修の有無に関する戦略オプションの一例として、３つの戦略オプションが列挙されている。
【００６７】
図８は、決定木生成手段１０２による決定木１２１の生成手順を示すフローチャートであり、図２に示す決定木生成手順（Ｓ２０２）のサブルーチンに相当する。なお、この図８においては、「幅優先探索」による順序に基づき決定木の枝およびノードを生成する場合について説明しているが、この手順は一例にすぎず、「深さ優先探索」等の他の順序で決定木を生成することも可能である。以下には、この図８を参照しながら、図３に示すような決定木１２１を生成する手順について説明する。なお、決定木１２１の生成は、具体的には、設定したノードを記憶部に登録してノードデータベース化し、ノードデータベースに登録したノードを全て処理することにより行われる。
【００６８】
この図８に示すように、決定木生成手順においてはまず、決定木１２１の始点となる開始ノード３１０を設定してノードデータベースに登録する（Ｓ８０１）。与えられた開始ノード３１０または未処理のノードを意思決定ノード３０１とし、この状態で実行可能な戦略オプションの全ての選択肢に対応する意思決定分枝３１１およびノードを生成する（Ｓ８０２）。意思決定ノード３０１からの意思決定分枝３１１に対応して生成された各ノードを外部状況指定ノード３０２とし、この状態で実行可能な外部状況指定分枝３１２およびノードを生成する（Ｓ８０３）。この場合、外部状況指定分枝３１２は、マクロ外部シナリオに対応する。
【００６９】
外部状況指定ノード３０２からの外部状況指定分枝３１２に対応して生成された各ノードを外部確率選択ノード３０３とし、この状態で実行可能な外部確率選択分枝３１３およびノードを生成し、生成された各ノードをノードデータベースに登録する（Ｓ８０４）。登録されたノードが計画終了期間（Ｔ期）以前の期（ｔ期）のノードであれば、ｔ＝ｔ＋１期の未処理ノードとする。登録されたノードが計画終了期間（Ｔ期）の場合は未処理ノードとしない。この場合、外部確率選択分枝３１３は、確率的不確実環境に対応するものであり、図３および図５に示すように変動率および生起確率が付与される。
【００７０】
次に、ノードデータベースから未処理のノードを選択する（Ｓ８０５）。ノードデータベース中に、未処理のノードが存在する場合（Ｓ８０６のＹＥＳ）には、期間を１期間進めて、Ｓ８０２に戻る。ノードデータベース中に未処理のノードが存在しない場合（Ｓ８０６のＮＯ）には、処理を終了する。
【００７１】
以上の手順Ｓ８０１〜Ｓ８０６により、図３に示すような決定木１２１を生成することができる。なお、膨大な数のシナリオを扱うため、確率的不確実環境に対応する外部確率選択ノード３０３の分枝は網羅的に生成するが、マクロ外部シナリオに対応する外部状況指定ノード３０２の分枝は評価サイクルの過程で評価者であるユーザの指定により徐々に広げていく。
【００７２】
［２−２．決定木評価］
生成された決定木１２１の評価は、決定木評価手段１０３により、リスク評価基準１２２に基づき行う。具体的には、プロジェクトの「割引現在価値期待値」、「割引現在価値分布」、「意思決定結果情報」を計算し、評価結果蓄積手段３に蓄積する。
【００７３】
なお、本明細書中において、「リスク評価基準」は、決定木評価に必要な戦略オプションの選択肢の選択における意思決定のための評価基準を意味する。単純な場合は、最も期待値の高い選択肢を選ぶという評価基準が考えられるが、不確実性を考慮する場合には、期待値だけでなく期待値のバラツキ（分散）を評価に組み込む必要がある。
【００７４】
図９は、リスク評価基準１２２の一例として、リスクσからリスクプレミアムρを計算する関数ｆ１，ｆ２，ｆ３を示すグラフである。この例では、リスクが大きいほどリスクプレミアムは指数関数的に増加するが、増加の割合は、関数ｆ１，ｆ２，ｆ３ごとに異なっている。例えば、増加率の大きい関数ｆ１は関数ｆ２と比較してリスクを望まない（リスク選好度の低い）リスク評価基準であると考えることができる。なお、リスク評価基準１２２の表現方法は関数に限らず、テーブル形式等で表現することもできる。
【００７５】
図１０は、決定木評価手段１０３による決定木１２１の評価手順を示すフローチャートであり、図２に示す決定木評価手順（Ｓ２０３）のサブルーチンに相当する。また、図１１は、図１０の手順中で行う「リターン・リスク計算手順」のサブルーチンを示すフローチャートである。ここでは特に、Ｔ期間の設備投資プロジェクトを表現する決定木１２１の評価を行う場合の手順について説明する。この手順は、決定木の終端ノード（Ｔ期）から後退しながら各ノードの評価を行い、最終的に開始ノード（１期）の評価を行うものである。この場合、開始ノードにおける価値が現在におけるプロジェクトの「割引現在価値期待値」となる。
【００７６】
以下には、図１０、図１１を参照しながら、図３に示すような決定木１２１の評価手順について説明する。なお、決定木１２１の評価は、具体的には、各期の意思決定ノードごとに選択した選択肢を意思決定結果として記憶部に登録して意思決定結果データベース化することにより行われる。
【００７７】
［２−２−１．決定木評価手順］
図１０に示すように、決定木評価手順においてはまず、Ｔ期間における評価対象の期間を示す変数ｔの値をｔ＝Ｔとする（Ｓ１００１）。ｔ期の意志決定ノード３０１における戦略オプションの選択肢（意思決定分枝３１１）ごとにｔ期からＴ期までの価値のリターンとリスクを計算する（Ｓ１００２：リターン・リスク計算手順）。この「リターン・リスク計算手順」の詳細は後述する。
【００７８】
意思決定分枝３１１ごとに計算されたリターンとリスクから、リスク評価基準１２２に基づきリスク調整済価値を計算する（Ｓ１００３：リスク調整価値計算手順）。この「リスク調整済価値計算手順」の詳細は後述する。次に、リスク調整済価値が最大になる意思決定分枝３１１を選択し、意思決定結果として意思決定結果データベースに蓄積すると共に、そのリスク調整済価値をｔ期首における現在価値とする（Ｓ１００４）。
【００７９】
以上のような、ｔ期における意思決定ノードの評価を行うための一連のステップ（Ｓ１００２〜Ｓ１００４）を、ｔの値を１つずつ減算しながら、ｔ＝１となるまで繰り返す（Ｓ１００５のＮＯ、Ｓ１００６）。そして、ｔ＝１となった場合、すなわち、１期における意思決定ノードの評価を終了した場合（Ｓ１００５のＹＥＳ）には、処理を終了する。
【００８０】
［２−２−２．リターン・リスク計算手順］
図１１に示すように、リターン・リスク計算手順においてはまず、ｔ期における外部状況指定分枝３１２と外部確率選択分枝３１３が与えられた場合のｔ期のキャッシュフローを各分枝の組み合わせだけ計算する（Ｓ１１０１）。具体的には、キャッシュフロー計算手段１０６により、設備の稼動状況および各種外部環境を制約条件として表現し、線形計画法で最適運転時のキャッシュフローを計算できる。
【００８１】
次に、ｔ期における外部状況指定分枝３１２と外部確率選択分枝３１３が与えられた場合のｔ＋１期首における現在価値を各分枝の組み合わせだけ求める（Ｓ１１０２）。具体的には、ｔ＋１期に対して決定木評価手順のステップＳ１００４で計算されたｔ＋１期首における現在価値を取得する。続いて、ｔ期からＴ期までの価値のリターンとリスクを計算する（Ｓ１１０３）。具体的には、各分枝の組み合わせごとに求められたｔ＋１期首における現在価値を１期分割り引いた額にｔ期のキャッシュフローを加えた金額の期待値をリターンとし、分散をリスクとする。
【００８２】
［２−２−３．リスク調整済価値計算手順］
決定木評価においては、各時点ごとに戦略オプションの意思決定をする必要がある。この場合、最も単純な意思決定の判断基準は、将来得られるキャッシュフローを意思決定時点の価値に換算した割引現在価値の期待値であり、期待値が最大となる意思決定をすればよい。しかしながら、期待値には、将来得られるキャッシュフローのバラツキ、すなわちリスクは考慮されていない。
【００８３】
そのため、本実施形態の決定木評価手順においては、リスク調整済価値計算手順として、リスクを割引現在価値期待値に組み入れたリスク調整済価値を計算する。すなわち、意思決定分枝３１１ごとに計算されたリターンとリスクから、リスク評価基準１２２に基づきリスク調整済価値を計算する。例えば、図９に示すリスク評価基準のうち、評価ケースで関数ｆ１が指定されたものとする。
【００８４】
ここで、リスクプレミアムが割引率で表現されている場合には、リスク調整済価値は下記の式で表現できる。
【数１】
リスク調整済価値＝割引現在価値期待値／（１＋リスクプレミアム）
リスクプレミアム＝ｆ１（リスク）
【００８５】
また、リスクプレミアムがペナルティ価値で表現されている場合には、リスク調整済価値は下記の式で表現できる。
【数２】
リスク調整済価値＝割引現在価値期待値−リスクプレミアム
リスクプレミアム＝ｆ１（リスク）
【００８６】
以上のような、リターン・リスク計算手順、リスク調整済価値計算手順、を含んだ決定木評価手順（Ｓ１００１〜Ｓ１００６）により、図３に示すような決定木１２１の評価を行うことができる。
【００８７】
また、決定木評価手順により得られる評価結果１２３は、図１２に示すように、評価ケース１２０１と結果情報１２０２からなるデータ構造で、評価結果蓄積手段１０４に蓄積される。ここで、評価ケース１２０１は、マクロ外部シナリオ１２１１、戦略オプション１２１２、リスク評価基準１２１３、からなり、結果情報１２０２は、割引現在価値期待値１２２１、割引現在価値分布１２２２、意思決定結果情報１２２３、からなる。これらの情報のうち、特に、意思決定結果情報１２２３は情報量が多く、単純に保存しようとすると莫大な記憶容量が必要になる。そのため、バイナリ・デシジョン・ダイアグラム（ＢＤＤ）を用いて、コンパクトに保存してもよい。
【００８８】
［２−３．評価結果分析表示］
評価結果蓄積手段１０４に蓄積された評価結果１２３の集合は、評価結果分析表示手段１０５により分析され、表示される。図１３は、評価結果分析表示手段１０５の詳細な構成を示すブロック図である。また、図１４は、評価結果分析表示手段１０５による表示結果分析表示手順を示すフローチャートであり、図２に示す表示結果分析表示手順のサブルーチンに相当する。
【００８９】
図１３に示すように、評価結果分析表示手段１０５は、表示条件設定手段１３０１、表示結果集合表示手段１３０２、個別評価結果表示手段１３０３、シミュレーション手段１３０４、シミュレーション結果表示手段１３０５、総合評価決定手段１３０６、を備えている。以下には、図１４を参照しながら、この評価結果分析表示手段１０５による評価結果分析表示手順について説明する。
【００９０】
評価結果分析表示手順においてはまず、入出力部により与えられたユーザの指示に基づき、表示条件設定手段１３０１により、表示対象を絞り込むための表示条件設定を行う（Ｓ１４０１）。例えば、評価結果蓄積手段１０４に蓄積された評価結果１２３の集合を全て表示すると煩雑になる場合には、表示条件設定手段１３０１により条件を設定し、条件を満たす評価結果のみ表示することができる。また、感度分析（１つの項目の差で大きく結果が異なる場合の抽出）も条件として指定できる。
【００９１】
次に、表示結果集合表示手段１３０２により、指定された表示条件を満たす評価結果の集合を表示する（Ｓ１４０２）。すなわち、評価結果蓄積手段１０４に蓄積された評価結果１２３の集合を、評価ケースの３要素（マクロ外部シナリオ１２１１、戦略オプション１２１２、リスク評価基準１２１３）を各視点として表現する所定の形式で表示する。
【００９２】
図１５は、このような評価結果集合表示の一例として、各要素を各次元とする３次元表形式の表示例を示すデータ表示図である。なお、表示結果の集合の表示に関しては、少なくとも評価ケースの３要素の各々が「視点」となっている表示であればよく、必ずしも図１５のような表形式である必要はなく、また、３次元形式である必要もない。しかしながら、図１５に示す３次元表形式による表示は、視覚的に理解しやすい典型的な表示例である。
【００９３】
ユーザが、図１５に示すような評価結果集合表示により表示された評価結果１２３の１つまたは複数を指定した場合（Ｓ１４０３のＹＥＳ）には、個別評価結果表示手段１３０３により、指定された評価結果の詳細を個別に示す個別評価結果表示を行う（Ｓ１４０４）。複数の評価結果を指定した場合には、比較が可能となる。図１６は、複数の評価結果を指定した場合の個別評価結果表示の一例を示すデータ表示図である。
【００９４】
また、図１６に示すような個別評価結果表示により表示された評価結果を、ユーザがさらに詳しく分析したい場合等に、シミュレーションを指示した場合（Ｓ１４０５のＹＥＳ）には、シミュレーション手段１３０４により、評価結果１２３中の意思決定結果情報１２２３を用いて投資活動のシナリオのシミュレーションを行い、シミュレーション結果表示手段１３０５で表示する（Ｓ１４０６）。
【００９５】
図１７は、シミュレーション結果表示の一例を示すデータ表示図である。この図１７に示すように、典型的なシミュレーション結果表示においては、指定されたシナリオにおける各期におけるマクロ外部シナリオ、確率的不確実環境、意思決定結果の表示に加えて、各種の経営指標も表示する。
【００９６】
評価結果集合表示、個別評価結果表示、シミュレーション結果表示等を参照したユーザが、評価ケースの見直しや別の評価ケースの設定を指示した場合（Ｓ１４０７のＹＥＳ）には、図２のＳ２０１に戻り、そうでない場合（Ｓ１４０７のＮＯ）には、総合評価決定手段１３０６により各戦略オプションの重みを設定して総合評価を行う（Ｓ１４０８）。この場合、戦略オプション以外の要素であるマクロ外部シナリオおよびリスク評価基準に重みをつけて、割引現在価値期待値の加重平均で総合評価値を計算することもできる。
【００９７】
以上のような評価結果分析表示手法によれば、３種類の要素の組み合わせである各評価単位から得られた評価結果の集合を、３種類の要素を各次元とした視覚的に理解しやすい３次元表形式で表示することができるため、ユーザは、各要素の視点から評価結果の集合を容易に把握することができる。
【００９８】
また、評価結果の集合だけでなく、その中から選択された評価結果について、各評価結果の詳細を個別に表示したり、シミュレーション結果を表示したりすることができるため、ユーザは、個々の評価結果レベルで詳細な分析、検討を行うことが可能となる。したがって、設備投資の最適な意思決定をより厳密に行うことができる。
【００９９】
例えば、図１６に示す個別評価結果表示においては、大規模プラントを新規導入する戦略オプションのみを持つ場合（単純投資戦略）と複数基の小型プラントを需要に合わせて逐次増設する戦略オプション（分散投資戦略）を併せ持つ場合との比較を行ことができる。この場合、小型設備より大型設備の方が単位生産量あたりのコストが小さく効率はよい。
【０１００】
図１６に示す個別評価結果表示においては、２つの戦略オプションの割引現在価値分布も、個別評価結果表示の１つの項目として表示される。この例において、分散投資戦略におけるキャッシュフロー期待値／標準偏差は１５０３億円／４３８億円、単純投資戦略では１２２５億円／４５５億円であり、分散投資戦略の方が期待キャッシュフローは高く、かつ状況変化に対する分散（リスク）も小さい。したがって、不確実な事業環境下では分散投資戦略の方が有効であることが確認できる。
【０１０１】
［２−４．非確率的不確実環境の生成］
本実施形態の設備投資リスク評価システム１００においては、前述したように、評価ケース設定手段１０１により、ユーザの指示に基づき、リスク評価基準１２２、戦略オプション１１３、マクロ外部シナリオ１１１、という３種類の要素の各組み合わせを評価ケースとして設定する（図２のＳ２０１）が、このうち、マクロ外部シナリオの設定は容易ではない。そこで、本実施形態においては、非確率的不確実環境生成手段１０７により、ユーザによるマクロ外部シナリオの作成を支援する。
【０１０２】
図１８は、マクロ外部シナリオの作成を支援するための非確率的不確実環境生成手段１０７と評価結果蓄積手段１０４の詳細な構成を示すブロック図である。この図１８に示すように、非確率的不確実環境生成手段１０７は、非確率的不確実環境のシナリオ要素１８０１や基本シナリオ１８０２を使用してマクロ外部シナリオを自動生成するマクロ外部シナリオ生成手段１８０３を備えている。また、評価結果蓄積手段１０４は、決定木評価手段１０３により得られた評価結果１２３が冗長で確認不要であるか否かの検査を許容リスク仕様１８１１に基づいて行う検査手段１８１２と、確認不要でない評価結果１２３のみを蓄積する蓄積手段１８１３を備えている。
【０１０３】
図１８の構成を有する非確率的不確実環境生成手段１０７によれば、非確率的不確実環境生成手段１０７は、ユーザの指示に基づき、非確率的不確実環境のシナリオ要素１８０２の集合を決定することにより、マクロ外部シナリオ生成手段１８０３により、シナリオ要素１８０２の組み合わせとしてマクロ外部シナリオ１１１を自動生成できる。
【０１０４】
例えば、図１９の（１）においては、３つのシナリオ要素１８０１から、その順列（３Ｐ３）として６本のマクロ外部シナリオが作成できることを示している。また、シナリオ要素１８０１間に時間的な制約がある場合には、ペトリネットを用いて制約条件を記述し、その被覆グラフとしてマクロ外部シナリオの集合を表現することもできる。
【０１０５】
さらに、非確率的不確実環境生成手段１０７において、シナリオ要素１８０１に加えて基本シナリオ１８０２を用意することにより、マクロ外部シナリオ生成手段１８０３により、基本シナリオ１８０２をコアにしてシナリオ要素１８０２を追加して、基本シナリオ１８０２から派生するマクロ外部シナリオ１１１を自動生成することもできる。例えば、図１９の（２）においては、基本シナリオから派生シナリオを１つ生成した例を示している。
【０１０６】
以上のように、図１８の非確率的不確実環境生成手段１０７により、マクロ外部シナリオ１１１を自動生成できるが、現実には組み合わせの数が膨大になり、評価結果分析表示において支障が発生する可能性がある。そこで、図１８に示す評価結果蓄積手段１０４の検査手段１８１２により、許容リスク仕様１８１１に基づいて評価結果１２３が冗長で確認不要であるか否かの検査を行い、冗長で確認不要な評価結果１２３を排除して、確認不要でない評価結果１２３のみを蓄積手段１８１３に蓄積する。
【０１０７】
なお、許容リスク仕様１８１１は、評価結果蓄積手段１０４により、ユーザの指示に基づき予め設定しておく。図２０は、許容リスク仕様１８１１の記述例として、割引現在価値の期待値や分散の範囲を指定する場合と過去の評価結果との比較を行う場合の一例を示している。
【０１０８】
また、評価結果蓄積手段１０４における検査手段１８１２の検査結果を非確率的不確実環境生成手段１０７にフィードバックすることにより、非確率的不確実環境生成手段１０７において、その検査結果に基づいて自動生成すべきシナリオ要素１８０１の組み合わせを選択することにより、全体の処理効率を高めることもできる。具体的には、結果が大きく変わらないシナリオ要素より結果が大きく変わるシナリオ要素に関する派生シナリオを優先して生成する場合などが考えられる。図２１は、評価結果蓄積手段１０４による検査結果をフィードバックして非確率的不確実環境生成を行う場合の確認不要なシナリオ空間と確認の必要なシナリオ空間を示す概念図である。
【０１０９】
以上のような非確率的不確実環境の生成手法によれば、ユーザがシナリオ要素１８０１を入力または指定するだけで、そのシナリオ要素１８０１の集合を自動決定し、シナリオ要素１８０１の組み合わせによりマクロ外部シナリオ１１１を自動生成することができる。したがって、ユーザ自身がマクロ外部シナリオ１１１を生成する必要なしに、ユーザの意図を反映したマクロ外部シナリオ１１１を効率よく自動生成することができる。
【０１１０】
また、ユーザは、冗長で確認不要な評価結果に関する条件である許容リスク仕様１８１１を予め設定しておくことにより、マクロ外部シナリオ１１１の数が膨大になり、膨大な評価結果１２３が得られた場合でも、評価結果１２３を検査し、確認不要な評価結果を自動的に排除して評価結果の数を合理的に少なくすることができる。
【０１１１】
したがって、ユーザは全ての評価結果を確認する必要なしに、冗長で確認不要な評価結果を含まない有用な評価結果のみを確認することができる上、評価結果の検査結果に基づいてシナリオ要素１８０１やその集合の見直し、再設定を行うことができる。そのため、本実施形態の設備投資リスク評価システム１００においては、評価単位の設定、決定木の生成と評価、評価結果の検査、を繰り返すことにより、評価結果の検査結果をフィードバックしながら有効なシナリオの範囲を学習し、より適切なシナリオを生成して設備投資の最適な意思決定を行うことができる。
【０１１２】
［２−５．確率的不確実環境のパラメタ生成］
本実施形態の設備投資リスク評価システム１００においては、前述したように、決定木の生成に確率的不確実環境１１２を使用するが、確率的不確実環境１１２のパラメタの設定は容易ではない。そこで、本実施形態においては、パラメタ生成手段１０８により、最終期における各要素の想定分布から、パラメタを逆生成する。
【０１１３】
具体的には、想定分布情報（正規分布などの分布名、分布を規定する分布パラメタである平均値と分散値）を与えることにより、決定木のパラメタを生成することができる。例えば、図２２に示すように、設備投資プロジェクトの最終期（Ｔ期）における需要分布として正規分布を仮定し、将来の需要量の推定平均値μや分散σ２を指定する。そして、以下の式１、式２に示す多項式方程式系をニュートン法などの数値解法を用いて解くことにより、想定分布に従うような需要変動率（増加率ｘおよび減少率ｙ）を導出できる。
【０１１４】
【数３】
2004258816.tif 000003
【０１１５】
以上のような確率的不確実環境のパラメタ生成手法によれば、ユーザが確率的不確実環境の要素や設備投資を考慮する期間を指定するだけで、その最終期における各要素の想定分布から各要素の各変動の変動率を示すパラメタを逆算して自動生成することができる。したがって、ユーザ自身が確率的不確実環境のパラメタを生成する必要なしに、有効なパラメタを効率よく自動生成することができる。
【０１１６】
［２−６．リスク評価基準生成］
本実施形態の設備投資リスク評価システム１００においては、前述したように、決定木の評価にユーザのリスク選好基準を表すリスク評価基準１２２を使用するが、リスク評価基準１２２の設定は容易ではない。そこで、本実施形態においては、リスク評価基準生成手段１０９により、リスク評価基準のどの選択肢を選ぶかをユーザに指定させることにより、ユーザの持つリスク選好度を学習する。
【０１１７】
図２３は、ユーザのリスク選好度を学習するためのリスク評価基準生成手段１０９の詳細な構成を示すブロック図である。この図２３に示すように、リスク評価基準生成手段１０９は、情報提示手段２３０１、意思決定手段２３０２、ユーザ選択結果取得手段２３０３、学習手段２３０４、を備えている。
【０１１８】
この構成により、リスク評価基準生成手段１０９は、決定木評価手順のステップＳ１００４（図１０）において、与えられたリスク評価基準１２２に基づき計算されたリスク調整済価値の大きさで選択肢を選択する代わりに、情報提示手段２３０１で各選択肢のリスクとリターンをユーザに提示し、ユーザ選択結果取得手段２３０３でユーザの選択結果を取得する。ユーザが選択した選択肢に関する情報は、決定結果２３１１として、意思決定手段２３０２により決定木評価手段１０３に通知する。
【０１１９】
このように、ユーザの選択結果に基づく意思決定を行うことにより、ユーザのリスク選好度が間接的かつ部分的に認識できるため、ユーザの選択結果から導出できる部分的なリスク選好度を学習手段２３０４で学習し、評価ルール２３１２として蓄積する。例えば、図２４に示すように、リスク評価基準が関数ｆで表現される場合、ユーザの１つの選択結果からｆに関する制約式が生成できる。具体的には、図２４の選択肢１より選択肢２の価値が高いとユーザが判断することにより、制約式「選択肢１のリスク調整済価値＜選択肢１のリスク調整済価値」が学習できる。この処理を繰り返すことにより、ユーザのリスク選好度を学習した結果としての制約式の集合である評価ルール２３１２からリスク評価基準１２２を生成することができる。
【０１２０】
具体的には、蓄積された制約式の集合から数理計画法および数値解法によりｆの推定を行うことができる。どのタイプの数理計画法を適用できるかは、ｆの関数形に依存するが、制約式を満たす関数系の選択を行い、関数のパラメタを数理計画法で解く。解けない場合は、数値解法で近似的に解くことも可能である。また、ユーザに問い合わせるまでもなく、過去に蓄積された評価ルール２３１２に基づいて選択肢の選択が可能な場合もある。この場合には、ユーザ判断手段２３０３によるユーザの選択結果の取得を省略し、意思決定手段２３０２により評価ルール２３１２に基づいて自動的に意思決定を行うことができる。
【０１２１】
以上のようなリスク評価基準生成手法によれば、ユーザがリスク評価基準の選択肢に関する情報を参照してリスク評価基準を選択するだけで、リスク評価基準を自動生成することができる。したがって、ユーザ自身がリスク評価基準を生成する必要なしに、ユーザのリスク選好度を反映したリスク評価基準を効率よく自動生成することができる。
【０１２２】
［３．他の実施形態］
なお、本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で他にも多種多様な形態が実施可能である。まず、各図に示したシステム構成、各部の構成、処理手順、データ構造、表示形式等は一例にすぎず、具体的な構成や処理手順、データ構造、表示形式等は自由に選択可能である。さらに、本発明は、前述した通り、鉄鋼、化学、電力プラントなどの比較的長期間の設備投資の意思決定に好適であるが、それに限らず、各種の事業における各種の設備投資の意思決定を行う場合に幅広く適用可能であり、いずれの場合でも、同様に優れた効果が得られるものである。
【０１２３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、外部環境を表すシナリオを確率的なものと非確率的なものに分けて決定木の生成と評価を行うことにより、多様な外部状況を合理的かつ効率的に設定可能で、しかも、多様な外部状況における評価結果を総合的に考慮しながら設備投資の意思決定を合理的かつ効率的に行うことが可能な設備投資リスク評価方法とシステムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した基本的な実施形態に係る設備投資リスク評価システムの全体構成を示すブロック図。
【図２】図１に示す設備投資リスク評価システムによる設備投資リスク評価の処理の概要を示すフローチャート。
【図３】図１に示す設備投資リスク評価システムにより生成される決定木の一例を示すデータ表示図。
【図４】図３に示す決定木の生成に使用されるマクロ外部シナリオの集合の一例を示すデータ表示図。
【図５】図３に示す決定木の生成に使用される確率的不確実環境として、確率的不確実環境の各要素における１期間の変動を表現する二分木の一例を示すデータ表示図。
【図６】図３に示す決定木の生成に使用される確率的不確実環境として、図５に示す確率的不確実環境の各要素の変動を示す二分木を複数期間に亘って組み合わせた場合の一例を示すデータ表示図。
【図７】図３に示す決定木の生成に使用される戦略オプションの一例を示すデータ表示図。
【図８】図２に示す決定木生成手順のサブルーチンを示すフローチャート。
【図９】図２に示す決定木評価で使用するリスク評価基準の一例を示すグラフ。
【図１０】図２に示す決定木評価手順のサブルーチンを示すフローチャート。
【図１１】図１０に示す決定木評価手順中で行うリターン・リスク計算手順のサブルーチンを示すフローチャート。
【図１２】図１０に示す決定木評価手順により得られる評価結果のデータ構造を示すデータ構造図。
【図１３】図１に示す評価結果分析表示手段の詳細な構成を示すブロック図。
【図１４】図２に示す表示結果分析表示手順のサブルーチンを示すフローチャート。
【図１５】図１４に示す表示結果分析表示手順における評価結果集合表示の一例として、各要素を各次元とする３次元表形式の表示例を示すデータ表示図。
【図１６】図１４に示す表示結果分析表示手順において複数の評価結果を指定した場合の個別評価結果表示の一例を示すデータ表示図。
【図１７】図１４に示す表示結果分析表示手順におけるシミュレーション結果表示の一例を示すデータ表示図。
【図１８】図１に示す非確率的不確実環境生成手段と評価結果蓄積手段の詳細な構成を示すブロック図。
【図１９】図１８に示す非確率的不確実環境生成手段によるマクロ外部シナリオの作成例を示す説明図。
【図２０】図１８に示す評価結果蓄積手段による評価結果の検査に使用される許容リスク仕様の一例を示すデータ表示図。
【図２１】図１８に示す評価結果蓄積手段による検査結果をフィードバックして非確率的不確実環境生成を行う場合の確認不要なシナリオ空間と確認の必要なシナリオ空間を示す概念図。
【図２２】図１に示すパラメタ生成手段による確率的不確実環境のパラメタ生成に使用する想定分布情報を示すデータ表示図。
【図２３】図１に示すリスク評価基準生成手段の詳細な構成を示すブロック図。
【図２４】図２３に示すリスク評価基準生成手段による選択肢の提示、ユーザの選択結果に基づく評価ルールの蓄積、の一例を示す説明図。
【符号の説明】
１００…設備投資リスク評価システム
１０１…評価ケース設定手段
１０２…決定木生成手段
１０３…決定木評価手段
１０４…評価結果蓄積手段
１０５…評価結果分析表示手段
１０６…キャッシュフロー計算手段
１０７…非確率的不確実環境生成手段
１０８…パラメタ生成手段
１０９…リスク評価基準生成手段
１１１…非確率的不確実環境（マクロ外部シナリオ）
１１２…確率的不確実環境
１１３…戦略オプション
１２１…決定木
１２２…リスク評価基準
１２３…評価結果
３０１…意思決定ノード
３０２…外部状況指定ノード
３０３…外部確率選択ノード
３０４…シナリオ
３１０…開始ノード
３１１…意思決定分枝
３１２…外部状況指定分枝
３１３…外部確率選択分枝
１２０１…評価ケース
１２０２…結果情報
１２１１…マクロ外部シナリオ
１２１２…戦略オプション
１２１３…リスク評価基準
１２２１…割引現在価値期待値
１２２２…割引現在価値分布
１２２３…意思決定結果情報
１３０１…表示条件設定手段
１３０２…評価結果集合表示手段
１３０３…個別評価結果表示手段
１３０４…シミュレーション手段
１３０５…シミュレーション結果表示手段
１３０６…総合評価決定手段
１８０１…非確率的不確実環境のシナリオ要素
１８０２…基本シナリオ
１８０３…マクロ外部シナリオ生成手段
１８１１…許容リスク仕様
１８１２…検査手段
１８１３…蓄積手段
２３０１…情報提示手段
２３０２…意思決定手段
２３０３…ユーザ選択結果取得手段
２３０４…学習手段
２３１１…決定結果
２３１２…評価ルール
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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