グレイ法とは？

グレイ法とは、「灰色理論」とも呼ばれ、過去のデータをもとにして、その後のデータを予測するための分析手法です。

現代は高度な情報化社会となり、大量のデータを分析して有益な情報を抽出することが非常に重要となっていますが、「グレイ法」はその中でも特に広く利用されている分析手法の一つです。

グレイ法では、情報の明確さに準じて色分けをするのが特徴であり、明確なデータを白色、不明なデータを黒色と定義します。

大量のデータがある場合、明白でも不明確でもない曖昧なデータが混じっていることがありますが、このようなビッグデータにおけるリスクファクターとなりうるデータを「灰色」と定義して、「白色データ」と「黒色データ」を利用して灰色のグレイデータを予測する手法が「グレイ法」です。

近年、グレイ法は意思決定の分野で注目を集めていて、サプライヤーの選定、分類アルゴリズムの評価と選択、医療診断、作業安全性、ポートフォリオ選択等に利用されるようになってきています。

実際の分析作業においては、効率的に分析を行なうために一般には「グレイ法予測プログラム」を使用します。

グレイ法（灰色理論）は多くの分野で用いられていますが、大量のデータに混じる灰色データを分析することによる「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。

ただし、グレイ法はあくまでも意思決定の支援に資する理論であると言えます、信頼性の高い結果を得るためには、多面的な分析が必要となるため、実際にはグレイ法だけで分析を行なうことはあまりなく、他の分析手法と組み合わせて用いるケースが多くなります。

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あり、分析対象がグレイ法による予測が適しているかどうかをまず判断することが大切です。グレイ法が適している対象であると判断した上で予測プログラムを実行すべきでしょう。