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ITパスポート 2010年 春期 11


問題文

ある市場が今後、拡大、現状維持、縮小する場合の商品A、B、Cの販売利益が表のとおり見込まれており、拡大、現状維持、縮小する確率がそれぞれ0.2、0.5、0.3であるとき、どの商品を販売すると予想利益が最高となるか。ここで、商品の予想利益は販売利益の期待値から開発コストを差し引いたものとし、各商品A、B、Cの開発コストは、それぞれ20億円、10億円、15億円とする。
ITパスポート 2010年 春期  問11の問題画像

選択肢

A
B(正解)
C
A, B, Cどれでも同じ

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ある市場の予想利益の比較【ITパスポート 解説】

正解の理由

期待値(期待される販売利益)から開発コストを差し引いた「予想利益」が最も大きくなるのは、(商品B)です。期待値は各事象の起こる確率にそのときの利益を掛けて足し合わせた値です。確率 0.2、0.5、0.3 を用いて各商品の期待販売利益を計算し、そこから開発コスト(A:20、B:10、C:15 億円)を引くと、商品Bの予想利益が最も大きくなります。

解法ステップ

  1. 期待値(expected value:英語で期待値)とは、各事象の利益にその確率を掛けて合計することです。式で書くと、期待販売利益 = Σ(確率 × 利益)。
  2. 各商品の期待販売利益を計算する(単位は億円)。
    • 商品A:
    • 商品B:
    • 商品C:
  3. 期待販売利益から開発コストを差し引いて予想利益を求める。
    • 商品Aの予想利益:(億円)
    • 商品Bの予想利益:(億円)
    • 商品Cの予想利益:(億円)
  4. 予想利益が最大なのは商品B(32億円)なので、選ぶべきは です。

選択肢別の誤答解説

  • ア(A)を選ぶ誤り:
    • 表の値(60,50,40)を見て平均や期待値を正しく計算できていない、または開発コスト(20億円)を引き忘れている可能性があります。期待販売利益は49億円ですが、コスト差引後は29億円でBより小さいです。
  • (B) — 正しい:
    • 期待販売利益42億円から開発コスト10億円を引いて32億円となり、最も大きくなります。
  • ウ(C)を選ぶ誤り:
    • 縮小時の利益が0である点を無視して「最大値が100億円だから有利」と判断するミスがあります。期待値の計算で期待販売利益は40億円、コスト差引後は25億円でBより小さいです。
  • エ(A, B, Cどれでも同じ)を選ぶ誤り:
    • 期待利益が同じでないのに「同じ」と誤認しています。実際には29、32、25(億円)と差があります。

よくある誤解

  1. 「最大の値(例えばCの100億円)を見てそれを選ぶ」
    • 最大値だけを見ると、確率や他の状態の利益を無視してしまいます。期待値は全ての状態を確率で重み付けして合計することが重要です。
  2. 「開発コストを忘れる、または利益に足す」
    • 問題では期待販売利益から開発コストを差し引きます。コストを引かないと過大評価になります。
  3. 「確率の合計や掛け方を間違える」
    • 確率は0.2、0.5、0.3をそれぞれ対応する利益に掛け、合計する点を忘れないでください。確率の合計は1(100%)であることを確認するとミスが減ります。

補足コラム

期待値での比較は「平均的に見てどれが儲かるか」を示します。だだし、期待値が最大でもリスク(ばらつき)が大きい場合、実際の結果が大きくぶれることがあります。例えば商品Cは好調時に100億円得られますが、縮小時は0でばらつきが大きめです。リスクを重視する場合は分散や最悪時の利益(最大最小法、あるいは安全側に立つ最大最小利得法)を併用します。
少し専門用語:
  • 期待値(expected value):各結果の起こる確率で重み付けした平均。意思決定でよく使う基準。
  • 分散(variance):利益のばらつきの大きさを表す指標。リスクの目安に使う。

FAQ

Q1: 期待値を計算するときの単位はどうする?
A1: 表の単位が「億円」なら、期待値も億円で計算します。最後まで単位を揃えて計算してください。
Q2: 確率が与えられていなかったらどうする?
A2: 頻度や過去データから確率を推定するか、最悪/最良のシナリオで評価する「頑健な」判断法(最大最小法など)を検討します。期待値を使うには確率が必要です。
Q3: 小数点の取り扱いは?
A3: この問題は整数で出ますが、小数になっても同様に計算します。計算結果は必要に応じて四捨五入して構いませんが、比較に影響する場合は十分な桁で扱ってください。

関連キーワード: 期待値、確率、期待利益、意思決定、開発コスト、リスク評価、期待値法、確率加重平均
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