説明

不確かさ評価（不確実性定量化）は、数値シミュレーションやモデル予測に伴う様々な不確かさ（不確定要素）を定量的に把握し、予測結果にどの程度の信頼性・ばらつきがあるかを評価する手法・学問領域である。具体的には、モデル入力パラメータのばらつきやモデル自体の不完全性、数値解法誤差や測定誤差など、複数の不確かさ要因を系統的に変動させて出力への影響（統計的分布や信頼区間）を見積もる。例えば構造物の衝突時加速度を予測する際、材料強度や接合部のばらつきが結果に与える分散を計算し、95%信頼区間で安全基準を満たすか検討する、といった活用がされる。UQは近年、CFDや気候モデルなど複雑シミュレーション分野でも重視されており、モンテカルロシミュレーションや感度解析、ベイズ推定などの手法でモデル予測の不確かさを明らかにすることで、意思決定の信頼性向上やモデル改良に役立てられている。