近年PRTRの法制化やISOによる環境マネジメントの規格化等環境リスクへの関心がたかまり、環境リスク分野でのモンテカルロ・シミュレーションによるリスク分析が多くみられるようになりました。おける安全基準の分析」などがモンテカルロ手法によるリスク分析事例として報告されています。モンテカルロ・シミュレーションの動向さらに、様々な分野でリスク評価のための「リスク評価システム」構築の動きが活発化しています。モンテカルロ・シミュレーションによるリスク分析はこのようなシステムの構築においても、評価結果の信頼性を評価するサブシステムとしても重要な役割を果たすと考えられています。モンテカルロ・シミュレーションの精度モンテカルロ・シミュレーションの基本的な機能は、コンピュータによる試行を繰り返し、ランダムな変数(確率変数)を生成することにあります。従って、モンテカルロ手法を用いたツールの精度は、疑似一様乱数の発生手法および乱数を発生させた後の確率変数を生成する手法により異なります。@RISKは以下の手順で確率変数を生成します。�@〜�Bまでを指定した反復回数だけ繰り返します@RISKは標本抽出法としてモンテカルロ抽出法とラテン・ハイパー・キューブ抽出法をサポートしています。ラテンハイパーキューブ抽出法は、0〜1のレンジを反復回数に対応させて等間隔に分割し、各細分化されたレンジ内で乱数を発生させて標本の抽出(確率変数の生成)をおこないます。モンテカルロ抽出法は、実際のサンプリングでは収集しにくい寡少データを抽出するのに優位であり、ラテンハイパーキューブ法は、入力変数として定義した推定母集団分布に限りなく近似した標本分布を取得するのに優れています。@RISKはリスク分析の目的や性質に応じてこれらの手法を選択できます。入力変数(不確定な値)の確率分布は既往の実態調査や過去の実績というサンプリングデータを元に推定されます。実際はサンプリングデータから確率分布を推定することは困難な場合が多く、この点がモンテカルロ法によるリスク分析の大きな課題のひとつとなっています。@RISKにはBestFitと呼ばれるフィッティングツールがあり、サンプリングデータを元にその母集団分布を@RISKの用意する37種類の確率分布から推定し、近似性の高いものから序列を与えます。小さい確率分布ほど高い序列が与えられます。検定手法を用いることができます。株式会社ディジタルデータマネジメント。