リスク分析 (定性的なリスク登録簿と Monte Carlo)

ProjectLibre Cloud は、定性的なリスク登録簿とMonte Carlo によるスケジュール シミュレーションを組み合わせ、1つの確定的な終了日を、測定可能なスケジュールの信頼度、コンティンジェンシー、リスク要因に変えます。

このトピックでは、補完し合う2つの部分を扱います。

• 定性的なリスク登録簿とマッピング — 脅威と機会を捉え、スコアを付け、CPM のタスクに紐づけます。

• Monte Carlo によるスケジュール リスク分析 — 数千回の反復にわたって期間の不確実性をサンプリングし、終了日の信頼度(P50 / P80 / P95)、クリティカル度、感度、要因を読み取ります。

対象者: 定性的および定量的なリスクの知見を必要とする、ProjectLibre Cloud の CPM スケジュールを使うプロジェクト管理者。ビデオでは特に、納期遅延に対する違約金のある契約書への署名が取り上げられています。

関連項目: プロジェクト監査(DCMA スケジュール品質監査) · ガント チャート · 主要なビュー

視聴: Monte Carlo リスク分析(約 5:41)。

概要

通常のプロジェクト スケジュールは単一の計画完了日を示します。作業は早く終わることも、予定どおり終わることも、遅れることもあります。Monte Carlo 分析は、次の問いに答えます。このプロジェクトが特定の日までに実際に終わる確率はどれくらいか?

製品の機能:

• 既存のスケジュールから動作

• タスクの見積もりは不要

• 必要に応じた高度なオーバーライド

すべてのタスクについて三点見積もりを作成する必要はありません。ProjectLibre は、計画にすでにある確定的なタスクの期間から始めます。楽観値/最可能値/悲観値のオーバーライドが存在しない場合は、プロジェクト レベルの Monte Carlo の前提が適用されます。最可能値が 100% のとき、確定的なタスクの期間が最可能値になります。

例: プロジェクトの既定値が 90% / 100% / 125% の場合、確定的な期間が 30 日のタスクは、楽観値 27 日、最可能値 30 日、悲観値 37.5 日になります。

6ステップのワークフロー

スケジュールからリスクの知見までの6ステップ:

1. スケジュールから始める — ProjectLibre にすでにある確定的なスケジュールを使います。

2. リスク登録簿を作成する — 確率、影響度、担当者、エクスポージャーを記録します。

3. リスクをタスクに紐づける — 各リスク事象を、影響を受けるスケジュールのアクティビティに接続します。

4. Monte Carlo の既定値を設定する — 反復回数、分布、プロジェクト全体の不確実性の前提を選びます。

5. 任意のタスクのオーバーライド — 精度が必要な箇所だけ、タスク固有の O / ML / P の値を入力します。

6. 結果を分析する — P50/P80/P95、発火したリスク、クリティカル度、感度、終了の要因を読み取ります。

ステップ23は定性的です。ステップ46はMonte Carlo/定量的です。ビデオのデモの流れは、登録簿/マッピングの UI なしで、ステップ1、4、5、6を重視しています。

パートA — 定性的なリスク登録簿とマッピング

定性的なスコアの仕組み

• スコア = 確率 × 最大の影響度。

• これは優先度付けのスコアであり、Monte Carlo の反復回数でも、発火の割合でもありません。

• 例:L × H = 12 / 64 · M × H = 24 / 64 · H × H = 36 / 64

• 最大64 / 64が定性的スコアの取りうる最大値です。

定性的なリスク登録簿を作成する

具体的な脅威と機会を、発生確率、影響度、ステータス、担当者、エクスポージャー、影響を受けうるタスクとともに記録します。ヒート マップにより、優先度の高いリスクが一目で分かります。

定性評価のスクリーンショットに見える UI ラベルには、サブトグルの リスク登録簿 | マッピング、ヒート マップのタイトル Active threats & opportunities - probability × highest impact、ボタン + リスクを追加、名前・種類・ステータス・P・I・スコア・エクスポージャー・担当者・タスクなどの表の列があります。

リスクをタスクに紐づける

マッピング ビューは、リスク登録簿を CPM スケジュールに接続します。1つのリスクが1つのタスク、または複数の関連するタスクに影響を与えることがあり、1つのタスクが複数のリスクにさらされることもあります。

マッピングが重要な理由: 共有されたリスクは、ある反復で一度だけ発火します。発生した場合、その同じ事象に紐づけられたすべてのタスクがまとめて影響を受け、現実世界での関係が保たれます。マッピング マトリックスにより、リスクとタスクの関係が明示されます。

スケジュール上のタスク単位の定性的リスク

スケジュールには、ガントの横に紐づけられたリスク名、スコアのピル(例:24/64)、エクスポージャーを表示できます(タスク単位の定性的リスク ビュー)。

パートB — Monte Carlo によるスケジュール リスク分析

Monte Carlo は多数の反復にわたってタスクの期間をサンプリングし、そのたびに CPM スケジュールを再計算し、終了の結果を記録します — 数千回のシミュレートされたスケジュールを意思決定に変えます。設定されていれば、紐づけられた定性的な脅威も確率に応じて発火しますが、この解説ビデオ自体は登録簿のリスクの発火ではなく期間の範囲による不確実性を示しています。

スケジュール リスク分析 (Monte Carlo) を開く方法

ワークフロー:

1. ガント チャートが表示されるようプロジェクトを開きます。

2. ガントの上部にあるツールバーで、ゲージ/スピードメーターアイコンをクリックします。

3. ツールチップ: Schedule risk analysis (Monte Carlo)。

4. ダイアログが開きます: Schedule risk analysis。

同じツールバー上に、隣接して スケジュール品質監査 (DCMA) があります(プロジェクト監査を参照)。

Monte Carlo の既定値 (プロジェクト レベル) を設定する

プロジェクト レベルの不確実性の前提と反復回数を選びます。これらの既定値は、タスク固有の見積もりを持たないすべてのタスクに適用されます。最可能値が 100% に設定されている場合、通常のプロジェクトの期間が最可能値の期間になります。

反復回数:

• Quick (1,000)

• Standard (3,000)

• Deep (10,000)

不確実性の既定値: 楽観値 90% · 最可能値 100% · 悲観値 125%。ビデオでの説明: 楽観値は確定値より約 10% 手前、悲観値は約 25% 悪化。

分布:

• 解説ビデオで挙げられているもの: 三角分布、PERT (ベータ)、一様分布。

• 定量リスクのシミュレーション UI には、対数正規分布と Trigen も表示され (合計 5 つ)、アンカー P10 / P90 は対数正規分布と Trigen についてのみ示されています。

任意のタスク単位の O / ML / P オーバーライド

単純な規則: タスクの見積もりがなければ → プロジェクトの既定値を使います。タスクの見積もりが入力されていれば → 代わりにタスク固有の値を使います。

1. タスクをダブルクリックします → タスクの詳細モーダル。

2. リスクタブを開きます(モーダルのタブにはメイン、パフォーマンス、実績、カレンダー、スケジュール、依存関係、リスク、メモが含まれます)。

3. リスク分布、楽観的期間、悲観的期間(該当する場合は最可能値/スケジュール上の期間も)を設定します。

4. ビデオの例: 最可能値 4 日、楽観値 2 日、悲観値 9 日 — そのタスクについてプロジェクトの Monte Carlo の前提を上書きします。

見積もりビューでは、タスク固有の楽観値/最可能値/悲観値の期間を指定できます (上書きされていない場合、列に「プロジェクトの既定」と表示されることがあります)。

結果を読む

各反復はタスクの期間をサンプリングし、(定性的な脅威が紐づけられている場合は)紐づけられたどのリスク事象が発火するかを判定し、CPM スケジュールを再計算し、結果を記録します。

終了の信頼度と指標:

用語	定義
P50 / P80 / P95	シミュレートされた結果の50%、80%、95%で達成された終了日。
発火	そのリスク事象が実際に発生した Monte Carlo の反復の割合。
クリティカル度	あるタスクがクリティカル パス上にあったシミュレーション実行の割合。
感度	あるタスクやリスクのばらつきが、プロジェクトの終了のばらつきとどれだけ強く関連しているか。
リスク スコア	確率 × 最大の影響度(定性的な優先度付け、最大64)。
リスク エクスポージャー	コストの基準、確率、コストへの影響度に基づく金銭的なエクスポージャー。

概要カード: 確定的な終了日、P50 終了日、P80 終了日、P95 終了日、On time - vs current plan finish。ダッシュボードのカードには、P80までのコンティンジェンシーのようなラベルが表示されることもあります。

グラフ:

• 終了日の確度 (S カーブ) — ツールチップの形式は P(finish ≤ date)

• 終了日リスクを牽引している要因 — 相関/感度のトルネード

表: クリティカル度が高いタスク — 列はタスク、P80 終了日、クリティカル度、感度。ダッシュボードには、このシミュレーションに含まれる登録リスク (発生確率、影響度、発火、感度) も表示されます。

結果グリッド: 列には、名前、期間、終了、P50 終了日、P80 終了日、クリティカル度、感度、重大度、SSI、さらにリスクが重ねられたバーを持つガントを含めることができます。

エンジニアリング プロジェクトの例: 確定的な終了日 2027年2月17日、P50 2027年4月1日、P80 2027年4月29日、P95 2027年5月26日。

意思決定での使いみち:

• 確約した完了日が現実的かどうかを評価する

• スケジュールの不確実性がどこに集中しているかを特定する

• リソース、コンティンジェンシー、ベンダー管理、リスク軽減策について判断する

• 直感ではなく明示的な信頼度レベルで完了日を選ぶ

締めくくりの対比: 従来のスケジュールは計画がいつ終わるかを示しますが、Monte Carlo はその日付をどれだけ確信できるかを示します。

解説ビデオを視聴

視聴: Monte Carlo リスク分析(約 5:41) — ProjectLibre のプロジェクト管理ソフトウェア。

ガントのツールバーからスケジュール リスク分析を開く、プロジェクト レベルの反復回数/分布、タスクのリスクタブのオーバーライド、S カーブ/トルネード/クリティカル度/感度、P50 / P80 / P95 を扱います。定性的なリスク登録簿やマッピング マトリックスは扱いません。