感度分析（感度解析）とは、事業計画やモデルなどで、特定の「要因（変数やパラメータ）」が変動した際に、「結果（利益やキャッシュフローなど）」がどの程度影響を受けるかを分析する手法です。これにより、計画の安定性やリスク、柔軟性を評価し、不確実な状況下での適切な意思決定や改善策の優先順位付けに役立ちます。
感度分析の一例
参照：https://crystalball.kke.co.jp/risk/sensitibity-analysis/
感度分析の目的
- 計画の安定性・危険度の把握:様々な「もしも」のシナリオを事前に検討することで、計画の頑丈さや脆弱性を理解します。
- リスクの特定と対策:どの要因が結果に大きな影響を与えるかを特定し、リスク低減策の検討や、契約への反映に活用します。
- 改善の方向性の発見:どの変数やパラメータを調整すれば、より良い結果が得られるかを探ります。
- 意思決定の支援:重要な要因を特定することで、経営資源を効率的に活用し、利益最大化を目指すことができます。
感度分析の基本的なやり方
- 分析したいモデルを用意する:売上、コスト、利益などを計算するためのモデルを準備します。
- 変動させる要因（変数）を決める:ビジネスに大きな影響を与え、かつ変動の可能性のある要因を選びます。
- 要因の値を変動させる:選んだ要因の値を、基準値から上下に一定の幅で変更してみます（例: 1%ごとの変化）。
- 結果の変化を確認する:要因の値を変更したときに、利益やキャッシュフローなどの結果がどれだけ変化するかを確認します。
- 重要な要因を特定する:影響度合いの大きい要因を特定し、優先的に対策を検討します。
応用例
- 事業性評価・M&A:買収対象ビジネスのリスクやアップサイドを把握し、適切な価格設定や契約条項の検討に活用されます。
- プロジェクトマネジメント:どの要因がプロジェクトの成果に最も影響を与えるかを特定し、リスク管理やリソース配分の優先順位付けに役立てられます。
- 製品開発・製造:設計や最適化の探索空間を狭めたり、製造プロセスで考慮すべき重要な入力を特定したりする際に利用されます。
- 医療統計:解析条件を変えた場合に結論が維持されるかを検証し、統計解析結果の信頼性を評価するために用いられます。
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