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🎓 レベル:応用 | 重要度:A(必須)

📎 前提:シナリオプランニング(段階投資の頑健性)・アンゾフの成長マトリクス

要点(BLUF)

1. 拡大オプション:段階投資の価値

需要が1期目に判明する設定で、**今すべて投資する(コミット)**か、**小さく試して良ければ拡大する(段階)**かを比べます。

# 一括コミット vs 段階投資(パイロット→良ければ拡大)
p_high = 0.5                      # 需要が高い確率
I_full = 100                      # 一括投資額
R_high, R_low = 220, 40          # 需要高/低のときの収益

# 一括コミット:今すべて投資し、需要に関わらず事業を抱える
npv_commit = p_high*(R_high - I_full) + (1 - p_high)*(R_low - I_full)

# 段階投資:小さくパイロット → 需要高なら追加投資して拡大、低なら拡大せず撤収
I_pilot, I_exp = 30, 80          # パイロット投資 / 拡大の追加投資
R_pilot_low = 20                 # 低需要でもパイロットから少し回収
npv_staged = -I_pilot + p_high*(R_high - I_exp) + (1 - p_high)*R_pilot_low

print(f"一括コミットのNPV:{npv_commit:.1f}")
print(f"段階投資のNPV:{npv_staged:.1f}")
print(f"柔軟性(リアルオプション)の価値:{npv_staged - npv_commit:+.1f}")

出力:

一括コミットのNPV:30.0
段階投資のNPV:50.0
柔軟性(リアルオプション)の価値:+20.0

出力の意味:一括コミットは需要低のとき 40100=6040-100=-60 の損を丸ごと被るため NPV 30。段階投資は、需要が低ければ拡大せず損を小さく抑え(パイロット30投資で20回収=−10)、高ければ拡大して取る。結果 NPV 50 で、柔軟性の価値は +20。これがシナリオプランニングで段階投資が頑健だった理由の金銭的な裏づけです。不確実なときほど「いったん小さく賭けて、情報を得てから大きく動く」ことに価値がある——これがリアルオプション思考です。

2. 撤退オプション:E[max] ≥ max[E]

事業価値 VV が不確実なとき、悪ければ撤退できる権利は損失の裾を切り落とします。柔軟性の価値は E[max(V,salvage)]E[V]E[\max(V, \text{salvage})] - E[V] で、ヤンセンの不等式により必ず非負です。モンテカルロで確かめます。

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(8)
mu, sigma = 60.0, 80.0      # 事業価値 V の平均・ばらつき(不確実性)
salvage = 0.0               # 撤退時の回収(損失をここで止める)
N = 200_000

V = rng.normal(mu, sigma, size=N)
no_option   = V.mean()                       # 撤退できない:V をそのまま受ける
with_option = np.maximum(V, salvage).mean()  # 悪ければ撤退:max(V, salvage)

print(f"撤退オプションなしの期待価値:{no_option:.1f}")
print(f"撤退オプションありの期待価値:{with_option:.1f}")
print(f"撤退オプションの価値:{with_option - no_option:+.1f}")

出力:

撤退オプションなしの期待価値:60.0
撤退オプションありの期待価値:70.5
撤退オプションの価値:+10.5

出力の意味:撤退できないと期待価値は 60(V の平均そのもの)。悪化したら撤退できると、負の結果が salvage=0 で打ち切られ、期待価値は 70.5——柔軟性の価値 +10.5 です。これは E[max(V,0)]max(E[V],0)E[\max(V,0)] \ge \max(E[V],0) というヤンセンの不等式の現れで、ばらつき(不確実性)σ\sigma が大きいほどオプション価値も大きくなります(金融のオプションと同じ性質。価格づけの数理は金融工学へ)。だから不確実な事業ほど、撤退条項・段階契約・小さく試す設計が価値を持ちます。

⚠️ よくある誤解

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