不確かさの定量化は、最適化と意思決定の両方のプロセスにおける不確かさの低減において極めて重要な役割を果たします。SmartUQは下記のような包括的なフレームワークを提供します。

• 確率モデルの構築：ガウス過程により予測の不確実性を考慮します。
• 感度解析：結果に影響を与える可能性のあるパラメータをランク付けします。
• 不確かさ伝播とロバスト最適化：ばらつき入力が出力分布に最も大きな影響を与えるかを考慮した最適化
• 統計的キャリブレーション：シミュレーションモデルと物理テストの間の不一致や不確かさを可視化します。
• ベイズ逆解析：物性値や係数などの任意のモデル入力パラメータに対して、実測値を使って実際の値や分布を推定します。

シミュレーション、実験、センサー、デジタルツインなど、データの出所がどこであれ、不確かさの要素は常に存在します。決定論的な点推定に頼ってしまうと、的外れな結果となり、コストがかさむ可能性があります。不確かさの定量化を用いてすべての可能な結果を確率的に考慮することで、意思決定プロセスを最適化し、リスクを減らし、結果に自信を持つことができます。

SmartUQは、以下のようなあらゆる種類のデータからの意思決定を最適化することができます。

• ばらつきの影響を考慮した製造プロセス
• 積層造形（３Dプリンタ）や医療機器などの不確かさの影響を考慮
• 実測データとモデルを融合するためのデジタルツイン
• ラボで構築したモデルを使って仮想センサー
• 様々なシミュレーションソフトウェアとの連携

SmartUQは、計算負荷の高いCAEシミュレーションや、実施回数が限られる実験・試作評価に対して、実験計画法（DOE）とデータサンプリングを活用し、少ない評価回数で有効な予測モデルを構築するためのワークフローを提供します。設計空間を効率よくカバーする初期サンプリング、既存データからの代表点抽出、モデル精度や最適条件探索に基づく追加サンプリングにより、データ取得とモデル構築を効率化します。

SmartUQは、単にサンプル数を増やすのではなく、設計空間を代表するデータ、予測精度の向上に寄与するデータ、最適化やロバスト性評価に必要なデータを優先的に選択できるよう支援します。構築したサロゲートモデル（代理モデル／エミュレータ）は、設計空間探索、感度解析、ベイズ最適化、不確かさ伝播、ロバスト最適化に活用でき、限られた時間・計算資源・実験コストの中で、設計判断に必要な情報を効率的に取得できます。

すべてのシステムには、不確かさが含まれています。材料特性のばらつき、加工・製造条件の変動、測定誤差、使用環境や負荷条件の違い、境界条件・初期条件・モデルパラメータの設定、さらにはシミュレーションモデルそのものの近似誤差など、不確かさは設計・解析・試験・製造のあらゆる段階で発生します。

従来のCAE解析や実験評価では、代表値や安全率を用いて判断することが一般的でした。しかし、製品性能や品質要求が高度化し、設計空間が複雑になるほど、「この条件で要求を満たすか」「ばらつきがあっても成立するか」「どの入力が品質や性能に効いているか」「追加で確認すべき実験・解析条件はどこか」といった問いに、単一の予測値だけで答えることは難しくなります。

不確かさの定量化（UQ）は、こうしたばらつきやモデル誤差を明示し、予測結果がどの程度信頼できるかを評価するための考え方です。入力条件や測定値のばらつきをモデルに反映し、出力への影響を評価することで、設計余裕、リスク、感度、信頼性を定量的に確認できます。これにより、単に「最適な設計」を探すだけでなく、「ばらつきに対して安定した設計」や「判断を変えるべき条件」を検討できます。