感度分析のビジネスへの応用

感度分析はビジネス上の問題に有効に適用でき、投資などのビジネス上の意思決定に影響を与える可能性のある変数を特定することができます。^[1]

意思決定の問題では、アナリストはコスト要因だけでなく、情報に基づいた意思決定を行うためによりよい知識を得る必要がある他の量も特定したい場合があります。一方、予測に影響しない量もあるため、条件の一部を緩和することで、精度を落とさずにリソースを節約できます。「企業財務: 不確実性の定量化」を参照してください。上記の一般的な動機に加えて、感度分析はビジネスに特有のさまざまな状況で役立ちます。

• 重要な仮定を特定したり、代替モデル構造を比較したりする
• 将来のデータ収集を導くため
• パラメータの不確実性の観点から製造部品の許容誤差を最適化する
• リソースの割り当てを最適化する

ただし、ビジネス環境における感度分析にはいくつかの問題もあります。

• 変数は相互依存（相関）していることが多いため、各変数を個別に調べることは現実的ではありません。たとえば、販売量などの 1 つの要素を変更すると、販売価格などの他の要素にも影響が及ぶ可能性が高くなります。
• 多くの場合、分析の基となる仮定は、将来には当てはまらない可能性のある過去の経験/データを使用して作成されます。
• 最大値と最小値 (または楽観値と悲観値) の割り当ては、主観的な解釈に左右されます。たとえば、ある人の「楽観的な」予測は、分析の別の部分を実行する別の人の予測よりも保守的である可能性があります。このような主観は、分析の正確性と全体的な客観性に悪影響を及ぼす可能性があります。