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イベント チェーン手法は、プロジェクトスケジュールに影響を与えるイベントとイベント間の関係 (イベント チェーン) を識別して管理することに重点を置いたネットワーク分析手法です 。これは、不確実性をモデル化するスケジュール手法です。イベント チェーン手法は、モンテ カルロ シミュレーションによる定量的プロジェクト リスク分析の拡張です。これは、クリティカル パス法とクリティカル チェーンプロジェクト管理の次の進歩です。[1]イベント チェーン手法は、見積もりとスケジュール作成における動機付けと認知のバイアスの影響を軽減しようとします。[2]これにより、リスク評価の精度が向上し、より現実的なリスク調整済みプロジェクト スケジュールの作成に役立ちます。[3]
歴史
イベントチェーン手法は、プロジェクトスケジュールの従来のモンテカルロシミュレーションを拡張したもので、タスクの期間とコストの不確実性が統計分布によって定義されます。[4] [5] [6]たとえば、タスクの期間は、低、ベース、高の 3 つのポイント推定値で定義できます。分析の結果は、リスク調整後のプロジェクトスケジュール、重要なタスク、プロジェクトが時間と予算どおりに完了する確率です。統計分布を使用して不確実性を定義すると、以前のプロジェクトで同様のタスクの期間とコストに関する信頼できる履歴データがある場合に正確な結果が得られます。別のアプローチは、リスクイベントまたはリスクドライバーを使用して不確実性を定義することです。これらは、異なるタスクまたはリソースに割り当てることができます。[7] [8]このようなイベントの確率と影響に関する情報は簡単に引き出せるため、分析の精度が向上します。リスクはリスクレジスタに記録できます。イベントチェーン手法は、2002 ～ 2004 年に初めて提案されました。[9]これは、多数のソフトウェアアプリケーションに完全または部分的に実装されています。[10]イベントチェーン方法論は6つの原則に基づいており、さまざまな成果をもたらします。
原則
危険の瞬間と活動状態
アクティビティ (タスク) は、連続した均一な手順ではありません。タスクは、アクティビティをある状態から別の状態に変換する外部イベントの影響を受けます。イベントの重要な特性の 1 つは、アクティビティの進行中にイベントが発生する瞬間です。イベントが発生するこの瞬間は、ほとんどの場合、確率的であり、統計分布を使用して定義できます。元の状態は基底状態と呼ばれ、他の状態は励起状態と呼ばれます。たとえば、チームがアクティビティのジョブを完了すると、他のアクティビティに移動できます。アクティビティが特定の状態にあるときに、特定のイベントが発生したり発生しなかったりするため、アクティビティの状態の概念は重要です。つまり、アクティビティの状態はイベントにサブスクライブされます。イベントは、特定のタスクまたはリソースに影響を与えるローカルなもの、またはすべてのタスクまたはリソースに影響を与えるグローバルなものになります。
イベントチェーン
イベントは他のイベントと関連付けられ、イベント チェーンが作成されます。これらのイベント チェーンは、プロジェクトの進行に大きな影響を与える可能性があります。たとえば、要件の変更によりアクティビティが遅れる場合があります。アクティビティを加速するために、プロジェクト マネージャーは別のアクティビティからリソースを割り当てますが、その結果、期限に間に合わなくなります。最終的には、プロジェクトの失敗につながる可能性があります。イベント間の関係は異なる場合があります。1 つのイベントが 1 つまたは複数のイベントをトリガーできます。
イベントは、あるイベントが別のイベントをトリガーすることなく、相互に相関させることができます。この場合、1 つのリスクが発生すると、別のリスクが発生し、その逆も同様です。1 つのアクティビティに割り当てられた 1 つのイベントは、別のアクティビティまたはアクティビティ グループを実行できます。多くの場合、これはリスク対応計画の実行です。たとえば、「構造上の欠陥が発見される」というイベントは、「修復」という 1 つまたは複数のアクティビティを引き起こす可能性があります。イベントは、他のイベントを即時または遅延して発生させる可能性があります。遅延は、イベント サブスクリプションのプロパティです。遅延は決定論的である場合もありますが、ほとんどの場合、確率的です。また、リスクは、あるアクティビティから別のアクティビティに転送される可能性があります。イベント チェーンを定義するには、「送信者」、つまりイベント チェーンを開始するイベントを特定する必要があります。送信者イベントは、複数のアクティビティに影響を与える 1 つ以上のイベントを引き起こす可能性があります。これらは、「受信者」イベントと呼ばれます。同様に、受信者イベントは送信者イベントとして機能することもできます。
イベントチェーン図
イベントチェーン図は、イベントとタスクの関係と、イベントが互いにどのように影響するかを視覚的に表したものです。[11] [12]これらのチェーンを表す最も簡単な方法は、ガントチャート上の特定のタスクまたは時間間隔に関連付けられた矢印として描くことです。ここではいくつかの重要なルールを紹介します。
- イベント チェーン図では、イベントがガント チャート上の矢印として表示されます。
- 下向きの矢印は脅威です。上向きの矢印はチャンスです。
- 問題は円内の矢印として表示されます。問題の矢印の色は赤 (暗い) です。
- 解決済みまたは転送済みのリスクは破線で表示されます。矢印の色は白です。解決済みの問題は破線の境界線の付いた円で表示されます。
- 励起状態は、ガント チャート上のバーの関連するセクションを上昇させることによって表されます。
- 色はリスクの計算された影響を表します。影響が大きい場合は赤または濃い色になります。影響が小さい場合は緑または薄い色になります。矢印のサイズは確率を表します。
- イベント チェーンは、イベントを表す矢印を接続する線として表示されます。
- イベント チェーンは別のアクティビティをトリガーする場合があります。この場合、イベント チェーン ラインはオプションの矢印を使用してアクティビティの開始に接続されます。
- イベント チェーンは、アクティビティのグループをトリガーする場合があります。この場合、このアクティビティのグループはボックスまたはフレームで囲まれ、イベント チェーン ラインはボックスの角またはフレーム内の最初のアクティビティに接続されます。
イベント チェーン図を使用してイベントとイベント チェーンを視覚化することで、リスクと不確実性のモデリングと分析を大幅に簡素化できます。
イベントの定義を簡素化するために使用できるもう 1 つのツールは、状態テーブルです。状態テーブルの列はイベントを表し、行はアクティビティの状態を表します。各状態の各イベントの情報には、イベント サブスクリプションの 4 つのプロパティ (確率、イベントの瞬間、励起状態、イベントの影響) が含まれます。
モンテカルロシミュレーション
イベントとイベントチェーンが定義されると、モンテカルロシミュレーションを使用した定量分析を実行して、イベントの累積的な影響を定量化できます。[13]アクティビティに割り当てられたリスクの確率と影響は、プロジェクトスケジュールのモンテカルロシミュレーションの入力データとして使用されます。[14]ほとんどのプロジェクトでは、期間、開始時間、コスト、およびその他のパラメータに関連する分布として、イベントベースの変動を不確実性で補完する必要があります。
イベントチェーン手法では、リスクはスケジュールやコストだけでなく、安全性、セキュリティ、パフォーマンス、テクノロジー、品質、その他の目標などの他のパラメータにも影響を与える可能性があります。言い換えれば、1つのイベントが異なるカテゴリに属する可能性があります。[15]分析の結果、さまざまなカテゴリのリスクエクスポージャーと、すべてのカテゴリの統合プロジェクトリスクスコアが表示されます。この統合プロジェクトリスクスコアは、各リスクカテゴリの相対的な重みに基づいて計算されます。
重要なイベントチェーン
モンテカルロ シミュレーションは、感度分析を通じて、単一のイベントまたは一連のイベントを識別する機能を提供します。これらの一連のイベントは、プロジェクトの期間やコストなどの主要なプロジェクト パラメータと一連のイベントの相関関係を分析することで識別できます。これらは、「重要なイベント」または「重要な一連のイベント」と呼ばれます。重要なイベントまたは重要な一連のイベントを識別することで、その悪影響を最小限に抑える戦略 (回避、転送、軽減、または受け入れ) を特定できます。イベントとイベント チェーンのランク付けは、1 つのプロセスの一部として、すべてのリスク カテゴリ (スケジュール関連および非スケジュール) に対して実行されます。統合されたリスクの確率、影響、およびスコアは、各リスク カテゴリの重みを使用して計算できます。
イベントとイベントチェーンによるプロジェクト管理
アクティビティの進行状況を監視することで、更新された情報を使用して分析を実行できます。プロジェクトの進行中に、実際のデータに基づいてイベントの確率と時間を再計算できます。パフォーマンス追跡の主な目的は、アクティビティが部分的に完了し、特定のイベントがそのアクティビティに割り当てられている場合に、アクティビティの期間とコストを予測することです。イベント チェーン手法では、完了した作業の割合に基づいて、リスクの確率と影響が自動的に軽減されます。ベイジアン アプローチを使用して、高度な分析を実行できます。プロジェクトが特定の期限に間に合う可能性を監視することができます。この可能性は、モンテ カルロ分析の結果として常に更新されます。重要なイベントとイベント チェーンは、プロジェクトのさまざまなフェーズで異なる場合があります。
現象
繰り返しの活動
イベントによって、すでに完了したアクティビティが開始されることがあります。これは実際のプロジェクトでは非常に一般的なシナリオです。後続のアクティビティの結果に基づいて、前のアクティビティを繰り返す必要がある場合があります。イベント チェーン方法論により、これらのシナリオのモデリングが簡素化されます。元のプロジェクト スケジュールを更新する必要はなく、イベントを定義して、前のアクティビティを指すアクティビティに割り当てるだけで済みます。さらに、アクティビティを繰り返すことができる回数の制限を定義する必要があります。
イベントチェーンとリスク対応
プロジェクトの進行中にイベントまたはイベント チェーンが発生した場合、何らかのリスク対応作業が必要になることがあります。
リスク対応計画の実行は、アクティビティが興奮状態にある場合に発生するイベントによってトリガーされます。リスク対応イベントは、アクティビティを興奮状態から基底状態に変換しようとする場合があります。対応計画は、特定のイベントが発生した場合にプロジェクト スケジュールを補強するアクティビティまたはアクティビティ グループ (小規模スケジュール) です。解決策は、対応計画をイベントまたはイベント チェーンに割り当てることです。同じ対応計画を 1 つ以上のイベントに使用できます。
イベントに基づくリソース割り当て
起こり得るイベントの 1 つは、あるアクティビティから別のアクティビティへのリソースの再割り当てです。これは、特定の条件下で発生する可能性があります。たとえば、アクティビティを一定期間内に完了するためにより多くのリソースが必要な場合、別のアクティビティからリソースを再割り当てするイベントがトリガーされます。アクティビティの期間が特定の期限に達した場合や、コストが特定の値を超えた場合にも、リソースの再割り当てが発生する可能性があります。イベントは、一時休暇、病気、休暇など、リソースに関するさまざまな状況をモデル化するために使用できます。
参照
- プロジェクト管理ソフトウェアの一覧
- プロジェクト管理トピックのリスト
- モンテカルロシミュレーション
- プログラム評価とレビューの手法
- プロジェクト
- プロジェクト管理
- プロジェクト計画
- 好循環と悪循環
- 作業分解構造
参考文献
- ^ Virine, Lev; Trumper, Michael (2007).プロジェクト決定: 芸術と科学. Berrett-Koehler Publishers. ISBN 978-1567262179。
- ^ Robyn M. DawesとBernard Corrigan、「意思決定における線形モデル」、心理学速報81、第2号（1974年）：93-106。
- ^ Virine, Lev (2013)。プロジェクトポートフォリオの統合された定性的および定量的リスク分析。エンタープライズリスクマネジメントシンポジウムの議事録。2013年4月22～23日、シカゴ、イリノイ州
- ^ Vose, David (2008).リスク分析: 定量的ガイド(第 3 版). イギリス: Wiley. ISBN 978-0-470-51284-5。
- ^ ヒルソン、デイビッド（2012）。実践的リスクマネジメント：ATOM方法論（第2版）。Berrett-Koehler Publishers。ISBN 978-1567263664。
- ^ ヒルソン、デイビッド（2009）。プロジェクトにおけるリスク管理（プロジェクトマネジメントの基礎）。ラウトレッジ。ISBN 978-0566088674。
- ^ Hulett , David (2009).実践的なスケジュールリスク分析。Routledge。ISBN 978-0566087905。
- ^ Hulett , David (2011).統合コスト・スケジュール・リスク分析。Routledge。ISBN 978-0566091667。
- ^ Virine, Lev (2013). プロジェクトポートフォリオの統合された定性的および定量的リスク分析。2013 年エンタープライズリスク管理シンポジウムの議事録、4 月 22 ～ 24 日、シカゴ、イリノイ州
- ^ Virine, Lev. および Trumper, Michael. (2015). 予測不可能な事象を予測する: イベントチェーン手法を用いたプロジェクトリスクの分析方法。PM Network、29(9)、28–29
- ^ Virine, Lev & McVean, Jason. (2004). ビジネス問題のビジュアルモデリング: ワークフローとパターン、2004 年冬季シミュレーション会議議事録、ワシントン DC。
- ^ Virine, Lev & Rapley, Lisa. (2003). 確率的ビジネスモデルの視覚化、2003 年冬季シミュレーション会議議事録、ルイジアナ州ニューオーリンズ。
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- ^ ウィリアムズ、T.「プロジェクト ネットワークのモンテ カルロ シミュレーションが誤解を招く理由」プロジェクト管理ジャーナル、第 35 巻、第 3 号、(2004): 53-61
- ^ Agarwal, Ruchi. および Virine, Lev. (2017). モンテカルロプロジェクトリスク分析。Raydugin, Y. (ed) 効果的なプロジェクト管理のためのリスクと不確実性の活用に関する研究ハンドブック。IGI Global; 1 版
さらに読む
- Arnaud Doucet、Nando de Freitas、Neil Gordon、「Sequential Monte Carlo methods in Practice」、2001 年、ISBN 0-387-95146-6。
- ハモンド、JS、キーニー、RL、ライファ、H.、賢い選択：より良い決断をするための実践ガイド（1999年）。ハーバードビジネススクール出版
- D. カーネマン、A .トヴェルスキー編 (1982)。不確実性下での判断：ヒューリスティックスとバイアス。ケンブリッジ大学出版局。ISBN 0-521-28414-7
- キーニー、RL、「価値重視の思考：創造的意思決定への道」（1992年）。ハーバード大学出版局。ISBN 0-674-93197-1
- マセソン、デイビッド、マセソン、ジム、「賢い組織：戦略的研究開発による価値の創造」（1998 年）。ハーバード ビジネス スクール プレス。ISBN 0-87584-765 -X
- ライファ、ハワード、「意思決定分析：不確実性下での選択に関する入門書」 （1997 年）。マグロウヒル。ISBN 0-07-052579-X
- Robert CP および G. Casella。「モンテカルロ統計手法」（第 2 版）。ニューヨーク: Springer-Verlag、2004 年、ISBN 0-387-21239-6
- スキナー、デイビッド、意思決定分析入門（第2版）（1999年）。確率論。ISBN 0-9647938-3-0
- スミス、JQ、意思決定分析：ベイズ的アプローチ（1988）、チャップマン＆ホール。ISBN 0-412-27520-1
- Virine, L. および Trumper M., ProjectThink: 優れたマネージャーが不適切なプロジェクト選択を行う理由(2013)、Gower Pub Co. ISBN 978-1409454984
- Virine, L. および Trumper M., Project Risk Analysis Made Ridiculously Simple ( 2017 )、World Scientific Publishing。ISBN 978-9814759373
外部リンク
ウィキメディア・コモンズには、イベントチェーン方法論に関連するメディアがあります。
- イベントチェーン方法論の詳細
- 情報技術システムのリスク管理ガイド（2002 年 7 月）
- イベントチェーン手法を用いたプロジェクト管理
- プロジェクト決定: よりよいプロジェクト決定を下し、プロジェクトリスクを分析・管理し、成功するプロジェクトを管理する方法
- プロジェクト管理とリソース平準化のためのペトリネット
- NASA リスク管理ハンドブック (2011 年 11 月)