連立方程式は,次のようになる。31010:2009)簡略化するために,必要なアベイラビリティは,定常アベイラビリティであると仮定する。δtが無限大に近づくと,dPi/dtは限りなく0に近くなり,式は解きやすくなる。加えて,式(B.4)も使用することが望ましい。マルコフ解析からのアウトプットは,様々な状態における様々な確率であり,したがって,それらはシステムの必須の特性値である,故障の発生確率及び/又はアベイラビリティの推定値となる。長所の例を,次に示す。修理能力及び複数の劣化状態のあるシステムの確率を計算できる。短所の例を,次に示す。状態(故障しているか又は修理中のどちらか)の変化の確率が一定であることを前提としている。将来の状態は,直前の状態を除いて,全ての過去の状態から独立しているため,全ての事象は統計的に独立している。状態の変化の全ての確率の知識が必要になる。マトリックスを使用するための知識が必要になる。専門家以外の人に結果を伝えることが難しい。マルコフ解析は,システム状態のモニタリング及び観察ができる点でペトリネット解析に似ているが,ペトリネットは同時に複数の状態でも存在できる点が異なる。個の出力を得ることによって,不確かさの影響を評価できる。この技法は,解析的技法では解くことが極めて難しい複雑な状況を取り扱うことができる。今では,より複雑な要求事項に対応するより高度なツールが簡単に手に入り,その多くが比較的安価である。この技法が開発された当初は,モンテカルロシミュレーションに必要な計算回数のため,処理に長時間を必要としたが,コンピュータの進歩とラテン・ハイパーキューブサンプリングのような理論の発展とで,処理時間の長さは多くの用途で大きな問題ではなくなっている。モンテカルロシミュレーションは,様々な状況でシステムへの不確かさの影響を評価する手段となる。一般に,考え得る結果の値の範囲の評価,並びにコスト,所要時間,スループット,需要のようなシステムの定量的尺度及び類似の尺度に関して,その範囲の値の相対的頻度の評価に用いる。モンテカルロシミュレーションは,異なる次の二つの目的に使用できる。モンテカルロシミュレーションへのインプットは,システムモデルであり,また,インプットの種類,表示される不確かさの原因及び要求されるアウトプットに関する情報である。不確かさのあるインプットデータは,その不確かさの程度に応じて,大小に広がる分布をもつ確率変数として表される。この目的には,一様分布,三角分布,正規分布及び対数正規分布を使用することが多い。手順は,次のとおりである。a)対象となるシステムの挙動にできる限り近い挙動を示す,モデル又はアルゴリズムを定義する。b)乱数を用いて,モデルによる計算を複数回実行し,モデルのアウトプットを生成する(システムのシミュレーション)。不確かさの影響をモデル化するために利用する場合,モデルはインプットパラメタとアウトプットとの関係を規定する式の形となる。インプットとする値は,これらの変数の不確かさの性質を表すことができる適切な確率分布から取り出す。回までのことが多い)インプットを変えて実行し,複数のアウトプットを生成する。このアウトプットを通常の統計的技法で処理することによって,平均値,標準偏差,信頼区間などの情報が得られる。次に,シミュレーションの例を示す。並列動作する二つのアイテムを取り上げる。システムが機能するには,一つだけ機能していればよい。ようになった,スプレッドシートを構築できる。31010:2009)動作しているかどうかを判定する。いう結果を正確な結果と期待しないほうがよい。能を計算機に組み込む。回のシミュレーション後に得られた。上記のモデルは,様々な方法で拡張できる。モデルそのものを拡張する(一方のアイテムが故障したときに,もう一方のアイテムが即座に動作するとみなすなど)。故障率と乱数とを使って故障の発生時刻(指数分布,ワイブル分布又はその他の適切な分布)を導き出し,修理時間を組み入れる。用途としては,特に,財務予測,投資成果,プロジェクトコスト及びスケジュール予測,ビジネスプロセスの中断,並びにスタッフ配置要求の不確かさの評価を含む。インプットデータの不確かさによってアウトプットの不確かさが生じる場合には,解析的技法では不確かさの影響に関する適切な結果を出すことができない。アウトプットは,上記の例で求められたような一つの値となること,発生確率若しくは頻度分布として表される結果になること,又はアウトプットに最も大きな影響を及ぼすモデル内の主要機能の特定となることがあり得る。布の主要尺度の評価に用いる。%を超えることが確実な期間インプットとアウトプットとの関係の分析によって,システム上の要因の相対的重要度を明らかにし,結果の不確かさに影響する有益な取組み目標を特定できる。長所の例を,次に示す。この方法は,原則的に,関連システムの観測から導き出される経験的分布を含め,任意の分布をインプット変数に適用できる。モデルは比較的簡単に構築でき,必要に応じて拡張できる。条件付き依存関係のような僅かな作用を含めて,現実に発生する影響又は関係を表すことができる。感度分析を適用して,強い影響及び弱い影響を明らかにできる。インプットとアウトプットとの関係が分かりやすいため,モデルの理解が容易である。62551)のような,効率的挙動モデルが利用できる。結果の精度の尺度が得られる。利用可能なソフトウェアがあり,比較的安価である。短所の例を,次に示す。解の正確さは,実施するシミュレーションの回数に左右される(コンピュータの処理速度の向上によって,この短所はそれほど重要ではなくなりつつある。妥当な分布によってパラメタの不確かさを表すことができるか否かに左右される。大きく複雑なモデルはモデル化が困難で,ステークホルダがこのプロセスに対応することは難しい。この技法は重大な結果で低い発生確率の事象を正しく見積もれないことがあるため,分析時に,組織のリスク選好が反映されなくなる。(GUM:1995)注1)現在検討中。ベイズ統計は,レバレンド・トーマス・ベイズに由来する。その前提は,既知の情報(事前分布)をその後の測定(事後分布)と組み合わせれば,発生確率を設定できるというものである。式は,次のように表すことができる。)∑=iiiEEBABABAP|P|PP|Pここに,P(X):Xの発生確率P(X|Y):Yが発生した条件でのXの発生確率Ei:i番目の事象この式は,最も簡易な形では,次のように表すことができる。典的統計と異なっている。ベイズ確率は,客観的証拠を論拠とする古典的確率と異なり,ある事象について人が信ずる度合いと考えると容易に理解できる。ベイズ的アプローチは確率の主観的解釈を論拠にしているので,決定思考及びベイズネット(確信度ネット,確信度ネットワーク又はベイズネットワーク)の開発に使用できる。ベイズネットは,グラフモデルを使用して変数の集合及びその確率論的関係を表す。数に直接影響する変数である場合]。近年,ベイズ理論及びベイズネットの使用がある程度広まってきたのは,直感的に分かりやすいこと,及びソフトウェア計算ツールが利用できるようになったためでもある。検索エンジンで使用されている。構造的関係及びデータの利用によって,未知の変数を発見する必要のあるあらゆる分野で,ベイズネットは貴重なものとなる。ベイズネットを因果関係の学習に使用して,問題の領域を理解し,介入の結果を予測できる。インプットは,モンテカルロシミュレーションの場合と似ている。ベイズネットが踏襲するステップの例を,次に示す。ベイズ理論は,多種多様な方法で適用できる。例として,臨床検査によって患者の病気を判定する場合のベイズ表の作成に関して取り上げる。%が病気であるというものである。これが事前情報である。%が陽性であることを示した。%が陽性である確率を示した。0.181ベイズ則に従い,積は事前分布と確率とを組み合わせて求める。事後分布は,積の値を積の合計で除すことよって求める。%に増加したことを示している。重要なことは,検査結果が陽性でも,病気ではないとみなしてしまう結果が大きいことである。式(0.01×0.98)/[(0.01×0.98)+(0.99×0.1)]を調べると,“事前に病気でないとみなしたが陽性結果であった”値が事後分布で大きな値を示していることが分かる。示すベイズネットを検討する。陰性という表記を用いると,陽性は前述のように“病気である”を意味する。C=Y)を計算する必要がある。なる正規化確率を示している(結果は丸めてある。全ての値を合計する必要がある。参照)に変化し,この変化はかなり大きい。ベイズアプローチは古典的統計と同じ範囲に適用することができ,点推定量及び信頼区間を導き出すためのデータ分析など,アウトプットの範囲は広い。近年,一般にみられるのは,ベイズネットに関連付けて事後分布を導き出すことである。アウトプットが図式表現であるため,モデルは理解しやすく,データはパラメタの相関及び感度を考慮するように簡単に修正できる。長所の例を,次に示す。必要なのは事前分布に関する知識だけである。推論記述は理解しやすい。ベイズ則が必要なものの全てである。課題における主観的な確信度を使用する仕組みが得られる。短所の例を,次に示す。複雑なシステムを対象として,ベイズネットの全ての相互作用を定義することは,問題がある。ベイズ的アプローチは多くの条件付き確率の知識が必要であり,この確率は一般に,専門家の判断によって提供される。ソフトウェアは,これらの前提に基づく答えを出すことができるだけである。曲線は,指定されたレベルの危害を指定の母集団に引き起こす事象の発生確率を図に表したものである。所定の数の死傷者が出る頻度を指すことが最も多い。人以上の構成員が影響を受ける累積頻度(F)を示す。Nの値が高ければ,社会的にも政治的にも許容できないので,重大な問題である。曲線は,リスク分析のアウトプットを表現する一方法である。事象の多くは,結果の重篤度が低いが発生確率は高いか,又は結果の重篤度が高いが発生確率は小さいかのいずれかである。曲線が表すリスクレベルは,結果と発生確率との対を表す一点ではなく,範囲を示す直線となる。曲線は,リスクの比較に用いてよい。曲線で表すこともある。)との比較に用いてよい。曲線は,システム若しくはプロセス設計,又は既存のシステムのマネジメントのいずれかに使用できる。インプットは,次のいずれかである。人以上の死傷者が出る発生確率を縦軸にしたグラフとしてデータを記入する。値の範囲が大きいので,通常は両対数グラフである。曲線は,過去の死者数の“実数”を使って統計的に構築してもよいし,シミュレーションモデルの推定値から計算してもよい。曲線が異なる情報を示すことを意味することがあるので,それぞれ別々の目的に分けて使用することが望ましい。曲線は特定の既存システムのマネジメントに最も役立つ。いずれの導出方法も極めて時間がかかるので,両方を混ぜて使用することもまれではない。経験的データは,指定された期間に,既知の事故/インシデントで発生した正確に分かっている死傷者の定点を形成し,定量的リスク分析は,外挿又は内挿によって,それ以外の点を構成する。31010:2009)低頻度かつ重篤な結果の事故を検討するためには,適切な分析に十分なデータを集めるために長期間にわたる検討が必要になることがある。起因事象が時間の経過とともに変化するようなことがあれば,このために利用できるデータが疑わしくなることもある。様々な値の結果を網羅するリスクを表す直線。これは,調査対象となる母集団及び指定レベルの危害として適切な基準と比較できる。曲線は,リスク及び安全レベルに関する決定を下す上で管理者及びシステム設計者が手かがりとして使用できる,リスク情報を表す有用な方法である。曲線は,頻度及び結果情報の両方を利用しやすい形式で示す役立つ方法である。曲線は,データが豊富にある類似の状況のリスクの比較に適している。データの質及び量が変わる状況では,性格が様々であることから,別種のリスクの比較には使用しないほうがよい。曲線の短所は,インシデントの影響又は結果の範囲については,影響を受ける人の数以外には何も語らず,危害レベルが生じる別種の筋道を明らかにする手段が何もないことである。類の結果,通常は人への危害を書き表す。曲線はリスクアセスメント方法ではなく,リスクアセスメントの結果を表す一つのやり方である。要であり,専門家でない人が解釈し,評価することは難しいことが多い。リスク指標は,順序尺度を用いた採点方式を採用して導出する推定値であり,リスクの半定量的尺度である。リスク指標は,比較できるように類似の基準を用いて,一連のリスクを格付けして使用する。評点は,例えば,汚染要因特性(汚染源),考えられるばく(曝)露経路の範囲,受容体への影響など,リスクの各構成要素に付ける。リスク指標は,基本的にリスクの順位付け及び比較のための定性的方法論である。数字を使用するが,これは操作しやすいようにするためのものでしかない。基礎になっているモデル又はシステムがよく分かっていないか,又は説明ができない多くのケースでは,より明白な定性的方法論を採用したほうがよい。システムについての理解が十分な場合は,ある活動に関連する様々なリスクの分類に指標を使用できる。これによって,リスクレベルに影響を及ぼす様々な要因を,リスクレベルに応じて一つの数字による評点に統合できる。指標は,通常,リスクレベルに応じてリスクを分類するための判定方策として,多くの種類のリスクに使用する。どのリスクが,より綿密な検討を必要とし,場合によっては定量的アセスメントを必要とするかの判定に用いてもよい。システムの分析又は状況の広範な記述から導出された情報をインプットとする。この情報を獲得するためには,リスク源,考えられる経路,及び何が影響を受けるかについて十分に理解しておく必要がある。一般的な意思決定分析のようなツールを使用すれば,リスク指標の作成を支援できる。順序尺度の選択は,ある程度自由にできるので,指標の妥当性確認には十分なデータが必要となる。最初のステップは,システムの理解及び記述である。素の評点を組み合わせて複合指標ができるように作成する。環境問題であれば,発生源,経路及び受容体の評点を決めるが,ときには,各発生源に複数の経路及び受容体があることに注意する。個々の評点は,システムの実態を踏まえた方式に従って組み合わせる。容体)の評点が内部的に整合し,正しい関係を維持するようにすることが重要である。評点は,リスクの構成要素[例えば,発生確率,ばく(曝)露,結果]に与えてもよいし,リスクを高める要因に与えてもよい。評点は,この高レベルモデルに応じて,加算,減算,乗算及び/又は除算してよい。点の加算によって考慮できる(例えば,異なる経路の評点の加算)。密にいえば妥当ではない。したがって,採点方式ができあがったら,既知のシステムに適用して,モデルの妥当性を確認することが望ましい。認を得るために,評点を組み合わせるための異なる幾つかのシステムで試してもよい。不確かさは,感度分析によって,また,どのパラメタが敏感かを見つけるために評点を変えてみることによって,対応できる。生源用に開発した指標との比較が可能な,一連の数値(複合指標)である。長所の例を,次に示す。指標は様々なリスクを順位付ける格好のツールとなる。リスクレベルに影響する複数の要因をリスクレベルに対する単一の点数にまとめることができる。短所の例を,次に示す。プロセス(モデル)及びそのアウトプットの妥当性が十分に検証されていなければ,結果は無意味なものとなる。アウトプットがリスクを表す数値であるという事実が,例えば,続いて実施する費用/便益分析で,誤解され,誤用されるおそれがある。指標を使用する多くの状況では,リスク要因の個々のスケールが線形であるのか,対数であるのか,それともそれ以外の形のものなのかを決める基本モデルがなく,要因をどのように結び合わせるかを決めるモデルがない。このような状況では,等級化には本質的に信頼性がないので,実データに基づいた妥当性確認が特に重要である。等級化と起こりやすさを結合する手段である。マトリックスの形式及びそれに加える定義は,それを使用する状況に依存し,その状況に合った適切な仕組みを用いることが重要である。リスクマトリックスは,リスクレベルに応じて,リスク,リスク源又はリスク対応の順位付けに用いる。31010:2009)スクを最初に対応する必要があるか,若しくは,どのリスクをより上位の経営層に委託する必要があるかなどを決める目的で,一般に選別ツールとして使用する。参照)ものかを決めるときにも広く使用されている。リスクマトリックスは,リスクの定性的レベルに関して組織全体の共通の理解を促進する手段としても使用できる。リスクレベルの設定方法及びリスクレベルを定めるときの決定規則は,組織のリスク選好と一致していることが望ましい。先順位の設定に使われる。詳細分析用のデータが不十分な状況,又はより定量的な分析のための時間及び労力を確保できない状況で使用してもよい。プロセスへのインプットは,結果及び発生確率に関して個別設定された尺度,並びに,その二つを組み合わせたマトリックスである。結果の尺度(又は複数の尺度)は,検討対象となる,様々な種類の異なる結果(例えば,経済的損失,安全,環境又は状況次第で他のパラメタ)の全範囲に及ぶものであることが望ましい。信ぴょう(憑)性の高い結果から,注目度の最も低い結果に拡張できることが望ましい。尺度の点数はどのようなものでもよい。点という尺度が最も一般的である。起こりやすさの尺度の点数も,どのようなものでもよい。起こりやすさの定義は,できる限り曖昧でないように選択する必要がある。異なる起こりやすさに数字の指針を用いる場合は,単位を示すことが望ましい。起こりやすさ尺度は現下の調査に関係する全範囲に及ぶ必要がある。果となる活動は全て許容できないと定義される。マトリックスは,一方の軸を結果,他方の軸を起こりやすさにして作成する。点のマトリックスの例を示している。セルに割り振られるリスクレベルは,起こりやすさ/結果の尺度の定義に依存する。マトリックスは,用途に応じて,結果(図に示したもの)又は起こりやすさのいずれかによって大きな比重をかけるように設定してもよいし,対称となるようにしてもよい。リスクレベルは,経営層の注目度又は対応が必要となる時間スケールのような,意思決定則と連動させてもよい。31010:2009)等級の尺度及びマトリックスは,定量的尺度を付けて設定してよい。信頼度を問題にするとき,起こりやすさの尺度として直接故障率を,結果尺度として故障に掛かる費用で表すことができる。ツールを使用すると,相応の専門知識をもつ人々(理想的にはチーム),並びに結果及び起こりやすさの判断を助けるようなデータが必要となる。使用者はまず,リスクを順位付けするために,状況に適した結果を記述し,その結果の起こりやすさを定める。次に,マトリックスからリスクレベルを読み取る。多くのリスク事象は,起こりやすさがそれぞれ異なる様々な結果を伴う。問題に比べれば,ごく当たり前のように発生する。したがって,最もありふれた結果若しくは最も重大な結果,又はその他の組合せを順位付けの対象として選択する。多くの場合,最も重大で,信ぴょう(憑)性の高い結果を中心に据えるのが適切である。いう結果が最大の脅威となり,最も重大なものとなることが多いからである。場合によっては,最もありふれた問題とあまり発生しそうもない重大災害の両方を,別のリスクとして順位付けするのがよいことがある。選択した結果に該当する起こりやすさを使用し,事象全てに該当する起こりやすさを使用しないことが重要である。アウトプットは,各リスクの格付け,又は定義された重大性レベル付のリスクの順位付けリストである。長所の例を,次に示す。リスクを重大性別に迅速に順位付けできる。短所の例を,次に示す。マトリックスは状況に適したように構成することが望ましいので,組織に該当する様々な状況に適用できる共通のシステムを作り上げることが難しい。評価尺度を曖昧さのないように定めることが難しい。使い方が極めて主観的で,そのために評価者によって著しい違いが出やすい。リスクを総計することができない(すなわち,一定数の低リスク群又は一定回数繰り返される一つの低リスクは中リスクと同じだと定めることができない。結果の異なるカテゴリ別に,リスクレベルを組み合わせる又は比較することが難しい。結果は,分析の詳細さの程度に依存する。分析が詳細になればなるほど,シナリオの数が増え,それぞれの発生確率は低くなる。このため,実際のリスクレベルを過小に評価することになる。リスクを記述するとき,シナリオをグループに分ける方法を整合化させ,調査のはじめに定義しておくことが望ましい。最善の,又は最も利益がある選択肢を選択するために,予想総費用と予想総便益とを比較検討するリスク評価に用いることができる。これは,多くのリスク評価体系の暗黙の一部である。31010:2009)る。その範囲に含まれる,全ステークホルダに及ぶ全ての費用及び便益の金銭的価値を総計し,費用及び便益が生じる異なる期間ごとに調整する。)は,リスクに関する決定のインプットになる。プラスであれば,普通,その対応策は行ったほうがよいことを意味する。]の原則を適用してよい。リスクを三つの領域に分ける。可能な程度に低くする(ALARP)ことになる中間領域である。待するものは,対応費用が得られる便益と著しく釣り合いがとれないことがない限り,対応するというものである。リスクを伴う選択肢のいずれにするかの意思決定に使用できる。リスクに対応したほうがよいかどうかの意思決定のインプットとして使用する。リスク対応の最善の形態を区別し,意思決定するために使用する。行動方針を意思決定するために使用する。インプットは,当該ステークホルダに及ぶ費用及び便益,並びにその費用及び便益の不確かさに関する情報を含む。有形無形の費用及び便益を考慮することが望ましい。費用は,費やされる資源及びマイナスの成果を含む。便益は,プラスの成果,回避されるマイナスの成果及び節減される資源を含む。費用を負担するか又は便益を受ける可能性のあるステークホルダを特定する。全てのステークホルダを含める。全ての当該ステークホルダに及ぶ直接的及び間接的便益及び費用については,検討する選択肢を明らかにする。直接的便益とは,対応策から直接派生する便益であり,間接的又は付随的便益とは,偶発的だが,それでも意思決定に資するところが大きい便益である。間接的便益の例としては,評判の向上,担当者の満足,“心の平和”などが挙げられる(これらが,意思決定を大きく左右することがある。費用とは,対策に直接関係する費用である。間接費用とは,ユーティリティの損失,マネジメント時間の消耗,又は他の可能性のある投資からの資金の転用のような,追加費用,付随的費用及び埋没費用である。適用するときは,リスク対応及びリスクをとることに関係する費用及び便益を含めることが望ましい。全ての費用及び便益(無形の費用及び便益を含む)に金銭的価値を割り当てる。これを行う標準的な方法は,“支払い意志額”アプローチを含むもの,及び代替価値を使用するものなど,幾つかある。年)で発生し,便益がその後長期にわたって生じる場合は,一般に,便益を割り引いて,それを“今日の金額”に組み込み,有効な比較が行えるようにする必要がある。全ての費用及び便益は,現在価値として表す。プラスであれば,対応策の便益があることを意味する。費用又は便益に不確かさがある場合は,その発生確率に従って,そのどちらか一方又は両方を重み付けできる。約した一つの数値を出して,それぞれ異なる費用及び便益間のいずれをとるかを定性的に検討する。関連技法に,費用有効度分析がある。これは一定の便益又は成果が望まれ,それを得る方法が幾つかあるものと仮定する。この分析は費用だけを対象にして,便益を得る最も安価な方法がどれかを調べる。アウトプットは,様々な選択肢又は是正措置の相対的費用及び便益に関する情報である。IRR)として表してもよいし,便益の現在価値と費用の現在価値との比として表してもよい。定性的な分析のアウトプットは,通常,様々な種類の費用便益の費用と便益とを比較し,いずれをとるかに注目させる表である。長所の例を,次に示す。一つの尺度(金額)を用いて,費用と便益との比較が可能となる。意思決定の透明性が得られる。考えられる決定の全側面に関して,詳細な情報の収集が必要となる。これは,知識の伝達という点だけではなく,知らないことが露見する点でも価値がある。短所の例を,次に示す。経済的価値に非経済的便益を割り当てる方法次第で,歴然と異なる数値が出ることがある。用途によっては,将来の費用及び便益の有効な割引率を決めることが難しい。大きな集団に生じる便益は推定が難しい。市場で交換されない公益への便益がそうである。響しか与えないことを意味する。来の世代に影響するリスクの検討には適さないものとなる。この技法の目的は,一連の選択肢の総合的価値を客観的かつ分かりやすく評価するために,様々な基準を使用することである。一般に,全体の目標は,利用可能な選択肢の選好順序を定めることである。分析は,選択肢と基準とのマトリックスの作成を含む。基準は,順位付けかつ総計して,各選択肢の総合点数を出す。次の目的に使用できる。分析のための複数の選択肢を比較及び優先し,可能性のある選択肢及び不適切な選択肢を決める。複数の,ときには矛盾する基準がある場合に選択肢を比較する。様々なステークホルダが対立する目的又は価値をもっている場合に,決定に関する合意に到達させる。分析用の一連の選択肢。選択肢を区別するために,全ての選択肢で同じように使用できる目的を満たす基準。一般に,精通したステークホルダのグループが次のプロセスを実行する。a)目的(群)を定義する。b)各目的に関係する属性(基準又は性能尺度)を決定する。c)属性を階層形式に構成する。d)基準に照らして評価すべき選択肢を作成する。e)基準の重大性を決め,その重大性に相当する重み付けを与える。f)基準の代替案を評価する。これは,評点のマトリックスとして表すこともある。g)複数の単一属性点数を複合して,単一の総合多属性点数とする。31010:2009)各基準の重み付けを引き出す方法は様々であり,各選択肢の基準点数を総計して,一つの多属性点数にする方法も様々である。点数は加重和として総計してもよいし,加重積,すなわち,一対比較に基づく加重及び点数の抽出法である階層分析法を用いて総計してもよい。した方法は全て,任意の一つの基準の選好は他の基準値に依存しないという前提に立っている。この前提が妥当でない場合は,別のモデルを使用する。点数は主観的なものなので,重み付け及び評点が選択肢間の選好順序全体に影響する範囲を調べるときは感度分析が役立つ。好まれるものから,最も好まれないものまでの,選択肢の順位の表示。プロセスがマトリックスを作り出し,マトリックスの軸が加重付きの基準及び各選択肢の基準評点であれば,高い加重付き基準となり得ない選択肢は除外することもできる。長所の例を,次に示す。効率的な意思決定のシンプルな構成,並びに前提及び結論の表示が得られる。扱いにくい複雑な意思決定問題を,より管理しやすいものにできる。トレードオフが必要となる問題の合理的検討の支援になる。ステークホルダの目的が異なり,したがって,基準も異なるときに,協定の締結を助けることができる。短所の例を,次に示す。偏見又は決定基準の劣等な選択によって影響を受ける。問題の大半は,決定的な結論又は唯一の解決策がない。決定の真の論拠を曖昧にすることがある。(GUM:1995)注2)。