グレイモデルとは
グレイモデルとは、過去のデータをもとにした分析方法の一種です。
現代は高度情報化社会になり、データを有効活用することが非常に大切になりました。大量のデータはビッグデータと呼ばれており、そこから必要な情報を抽出することがポイントになっています。
例えば、メーカーであれば、顧客のニーズを把握して次の商品開発に活かすことも可能ですし、医療機関であれば、原因不明の病院の治療方法の研究に役立つこともあります。そのような成果を出すために、さまざまなデータの分析方法が生み出されました。そんな中で、グレイモデルは特に幅広く使用されている分析方法の一つです。
灰色理論とも呼ばれるグレイモデルは、状態を色で表すのが大きな特徴です。
グレイモデルでは、内容が明らかであるデータは白色で表します。一方で内容が明らかでないデータは黒色で表現します。そして名前の由来になっているのは、灰色で表すデータがあることです。多くのデータがある場合、内容が明白でもなく不明でもない曖昧性の高いデータが混じってることがよくあります。そのような曖昧なデータを灰色で表現し、その内容を予測するのが「グレイ法」です。
実際には「グレイ法」で、過去のデータを使って分析を手作業で行うことはほとんどありません。効率を考えて「グレイ法予測プログラム」を使用するのが一般的です。
白色のデータと黒色のデータをグレイ法予測プログラムのフローに入力します。標準的な表計算ソフトのアドインとして提供されているので、専用のアプリケーションを用意できない場合はそちらを利用すると良いでしょう。
グレイモデル・グレイ法は多くの分野で用いられていますが、リスクマネジメントの手法として活用されることも少なくありません。実際にはグレイ法だけで分析を済ませることは珍しく、他の分析手法と組み合わせて用いるケースが多く見られます。多面的に分析を行うことによって、結果の信頼性を向上させられるからです。また分析方法によって、分野ごとの予測の精度に違いが見られることも理由として挙げられます。
ただ、ビッグデータが重要だからといって、やみくもに分析するのはよくありません。グレイ法予測プログラムを使用する場合も、グレイ法が向いている対象であることを検討してから実行することがポイントといえます。グレイモデルはあくまでも意思決定を支援するためのものに過ぎません。分析結果を得だたけで満足せずに、それを活用することに重点を置くことが大切です。
