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# 感度解析

> 感度解析を使って、データフィットによって実際に拘束されているパラメータと拘束されていないパラメータを定量化します

感度解析は、フィットが実際に拘束しているパラメータと、拘束していないパラメータを明らかにします。標準的な手法は、パラメータ範囲にわたる分散ベースの SOBOL 指標です。数学的背景(一次 vs 全次、Saltelli サンプリング)は [感度解析 (英語ガイド)](/guide/data-fitting/sensitivity-analysis) を参照してください。

<Note>
  感度解析は現時点では **フィット後・インプロセス** の機能であり、`ionworkspipeline` から直接利用できます。`ionworks-schema` の要素や `ionworks-api` のエンドポイントとしてはまだ公開されていません — スタンドアロンインタフェースについては [pipeline.docs.ionworks.com](https://pipeline.docs.ionworks.com/) を参照してください。
</Note>

## 指標の読み方

フィット後の感度解析は、一次 (`S1`) と全次 (`ST`) の指標および 95% 信頼区間を返します。

```
{
    "S1": [0.65, 0.25],
    "S1_conf": [0.05, 0.04],
    "ST": [0.72, 0.35],
    "ST_conf": [0.06, 0.05],
}
```

| 量              | 読み方                      |
| -------------- | ------------------------ |
| `S1` が 1 に近い   | そのパラメータ単体で出力分散の大部分を説明    |
| `ST − S1` が大きい | パラメータの影響は主に相互作用を経由       |
| `ST` が 0 に近い   | 範囲内では識別不可能なパラメータ — 固定を検討 |
| `1 − sum(S1)`  | 結合的な相互作用のみで説明される分散       |

## ワークフロー

<Steps>
  <Step title="パラメータのスクリーニング">
    `n_samples=256` 程度から始めて、`ST` が無視できないパラメータ(通常は `ST > 0.05`)を特定します。
  </Step>

  <Step title="精緻化">
    重要なパラメータについては `n_samples=1024` などで再実行し、信頼区間を縮めます。
  </Step>

  <Step title="相互作用の調査">
    複数のパラメータで `ST − S1` が大きい場合は二次指標を有効化します — `S2[i, j]` で結合の強いペアが分かります。
  </Step>
</Steps>

`n_samples` は 2 のべき乗を選んでください。背後の SOBOL スキームは $n \cdot (2p + 2)$ 回のモデル評価を行います($p$ はフィットパラメータ数)。

## 評価失敗が多すぎる場合

提案されたパラメータの組み合わせでモデルが解けず、評価の有意な割合 (>5%) が失敗する場合は次を確認します。

* パラメータの境界が物理的に妥当か
* モデルがパラメータ空間全体で安定か
* フィット値の周囲に境界を狭めるか検討

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="感度解析 (理論)" icon="chart-mixed" href="/guide/data-fitting/sensitivity-analysis">
    SOBOL 指標、Saltelli 推定量、識別可能性 (英語ガイド)。
  </Card>

  <Card title="データフィッティング概要" icon="chart-line" href="/ja/pipelines/data-fitting/overview">
    感度解析の対象となるフィットの設定方法。
  </Card>
</CardGroup>