#定量分析

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リスクスコアリングモデルは、複数のリスク要因を定量的に評価し、スコアとして数値化することで優先順位づけを行う分析手法です。スコア設計、重み付け、閾値設定の実践方法を解説します。

ギャップ分析は、現状（As-Is）と理想（To-Be）の差分を体系的に把握し、改善施策を導出するフレームワークです。コンサルティング実務での活用手順、分析の切り口、データ活用のポイントを詳しく解説します。

モンテカルロシミュレーションは、乱数を用いた反復試行により不確実性を定量評価する手法です。プロジェクトのリスク分析、投資判断、需要予測などコンサルティング実務での活用法とステップを解説します。

データドリブン根本原因分析は、定量データと統計的手法を活用して問題の真の原因を客観的に特定するアプローチです。従来の経験則に頼らない分析手順、活用場面、注意点を解説します。

期待値分析（EMV分析）は、各選択肢の結果に確率を掛けて加重平均を算出し、不確実性下での最適な意思決定を支援する定量的手法です。計算方法、活用手順、活用場面と注意点を解説します。

回帰分析手法は、説明変数と目的変数の関係を数式で表現し、予測や要因分析に活用する定量分析手法です。単回帰・重回帰の違い、実践手順、コンサルティングでの活用場面と注意点を解説します。

感度分析は、入力変数の変化が結果にどの程度影響するかを定量的に評価する手法です。トルネードチャートやスパイダーチャートを活用した実践方法、ビジネスでの活用場面と注意点を解説します。