リスク評価モデルとは？初心者にもわかるリスク評価モデル入門共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

リスク評価モデルとは

リスク評価モデルとは、物事が起こる可能性とその影響の大きさを組み合わせて、リスクを分かりやすく表す仕組みです。企業や学校、家庭のさまざまな場面で、どのリスクを優先して対策するかを決めるのに役立ちます。難しい数式が出てくることもありますが、基本はとてもシンプルです。

基本の考え方

発生確率はリスクが現実に起こる可能性のことです。影響はそのリスクが起きたときに受ける被害の大きさを表します。これらを組み合わせると、総合的なリスクの大きさがわかります。

リスク評価には定性的な方法と定量的な方法の2つのタイプがあります。定性的な方法は言葉で評価します。例として 低・中・高 の三段階を使うことが多いです。定量的な方法は数字を使います。発生確率を0から1の範囲で、影響を金額や時間などの具体的な数値で表すことが多いです。

構成要素

リスク評価モデルにはいくつかの基本的な要素があります。代表的なものは次のとおりです。

リスク要因 : 危険が生まれる原因となる要素のことです

露出 : 外部にさらされている程度を表します

脆弱性 : そのリスクへの弱さや耐性の弱さを示します

流れと手順

リスク評価を実務で使うときは、次の順序で進めます。

番号	手順
1	目的と範囲を決める
2	危険要因を洗い出す
3	発生確率と影響を評価する
4	リスクマトリクスで優先順位を決める
5	対策を決めて実施する
6	モニタリングと見直しを行う

リスクマトリクスの例

発生確率と影響を交差させて総合リスクを見える化する表の例です。左上が高リスクになります。以下の表は定性的な例ですが、実務では数値化して使うことも多いです。

リスク	発生確率	影響	総合リスク
データ漏洩	中	高	高
機械の故障	低	中	中
遅延配送	中	低	中

なぜリスク評価モデルが役に立つのか

リスク評価モデルは「何をすれば安全になるのか」を具体的に教えてくれます。対策の優先順位を決め、資源の有効活用を助けます。小さな対策でも密度を上げると大きな効果を生むことがあり、継続的な見直しが大切です。

実務での活用例

中小企業向けの簡易なリスク評価から、公共機関の大規模プロジェクトまで、リスク評価モデルは幅広く使われます。実務では、従業員の訓練や監視体制、情報セキュリティ対策、サプライチェーンのバックアップ計画などを組み合わせて対策を作ります。

例えば小さな飲食店では、衛生リスクや天候リスク、設備故障などをリスクとして洗い出し、

発生確率と影響を考えた上で、最も影響が大きい項目に予算と時間を割くなどの判断をします。

実践のヒント

読者のみなさんが身近なリスクを把握する練習として、日常生活の小さなリスクをリストアップしてみましょう。小さな項目から始めると続けやすいです。最後に、対策を1つずつ決めて実行し、定期的に見直すことを意識しましょう。

リスク評価モデルの同意語

リスク分析モデル: リスクの発生要因や影響を数値化・比較するための計算式や枠組みを組み合わせたモデルのこと。発生確率や影響度、重要度を評価して総合的なリスクを算出します。
リスク評価フレームワーク: リスクを評価する手順・基準・指標を体系的にまとめた枠組み。測る指標や評価順序、判断基準を定義します。
リスク計算モデル: リスクを数値で表す計算式やアルゴリズムの集合。発生確率と影響度を掛け合わせるなどの計算でリスクレベルを求めます。
リスク分析フレームワーク: リスクを分析する際の手順・方法を整理した枠組み。データ収集・評価・判断の流れを標準化します。
リスク評価メソッド: リスクを評価する具体的なやり方・手法。定性的評価や定量的評価、スコアリングの方式を含みます。
リスク評価アプローチ: リスクを評価する際の基本的な考え方・方向性。定性的アプローチ、定量的アプローチ、ハイブリッド手法などを含みます。
リスクマネジメントモデル: リスクを特定・評価・対処・監視する一連の活動をモデル化したもの。意思決定を支援します。
脅威評価モデル: 組織に影響を与える脅威（攻撃・故障・自然災害など）を評価するためのモデル。脅威の頻度・深刻度を分析します。
危険性評価モデル: 潜在的な危険要素を評価するためのモデル。安全性の向上を目的として用いられます。
リスク測定モデル: リスクを定量的に測るためのモデル。指標を定義して、リスクの大きさを数値化します。
リスク指標モデル: リスクを示す指標（KPIのような指標）を用いて測定・比較するためのモデル。指標の選定が重要です。
リスク評価プロセス: リスクを評価するための一連の手順。データ収集・評価・判断・報告の流れを規定します。
リスク評価手法: リスクを評価する具体的な方法。定性・定量・半定量など、場面に応じて選択します。
リスクアセスメントモデル: risk assessment model を日本語に置き換えた表現。リスクを識別・評価・優先順位付けする枠組みを示します。

リスク評価モデルの対義語・反対語

安全性評価モデル: リスク評価モデルの対極として、安全性を定量的・定性的に評価・保証する前提のモデル。リスクの発生確率や影響より、安全性の確保・強化を中心に設計・評価を行う考え方。
安全性重視モデル: 判断や設計の過程で安全性を最優先にする発想のモデル。リスクの数値化を補助的に扱い、安全対策を先に適用するアプローチ。
安全第一モデル: 全ての意思決定において安全性を第一指標とするモデル。リスク評価を二の次にして、安全性の確保を最優先に設計・運用する考え方。
リスク回避モデル: リスクそのものを回避・排除する方針を中心とするモデル。発生可能性の抑制や回避策を最優先に設計・運用する視点。
リスク低減モデル: 発生したリスクを低減することを目的とするモデル。リスクを評価するより、低減策の適用・最適化を重視する考え方。
リスク受容モデル: 一定のリスクを受け入れる前提で設計・運用するモデル。許容できるリスク水準を基準に対策の優先度を決める発想。
安全性保証モデル: 製品やサービスの安全性を継続的に保証することを目的とするモデル。リスクの評価より、保証・検証・監視を重視する考え方。
安全性推進モデル: 組織全体で安全性の向上を推進するモデル。リスク評価の厳密さより、教育・啓発・予防的対策の実装を優先する視点。

リスク評価モデルの共起語

リスク評価: リスクの発生確率と影響を評価する過程。
リスク評価手法: リスクを評価するための方法論。
リスクマネジメント: 組織全体のリスクを特定・評価・対処する一連の活動。
不確実性: 結果が分からない要因や情報の揺らぎのこと。
定量化: リスクを数値で表すこと。
定量的リスク評価: データを用いて数値でリスクを評価する方法。
定性的リスク評価: 言葉やカテゴリでリスクを評価する方法。
リスク指標: リスクの状態を示す指標。
リスク指標設定: リスクを評価する指標を決めること。
リスクスコア: リスクの総合点を数値化した指標。
リスクマトリクス: 発生確率と影響度を二次元で可視化する分析手法。
影響度: リスクが現実化した場合の被害の大きさ。
発生確率: リスクが起こる可能性の程度。
脅威: リスクの原因となる危険要因。
脆弱性: 脅威に対する弱点・欠陥。
危険度: リスクの深刻さの度合い。
ファクター: リスクを決定づける要因。
確率分布: データがどの値にどの程度分布しているかの形。
モンテカルロ法: 乱数を繰り返し用いて不確実性を評価する数値法。
ベイズ推定: 事前情報とデータから事後分布を推定する統計手法。
感度分析: 入力要因が出力に与える影響の大きさを調べる分析。
ストレステスト: 極端な条件下でのリスク対応を評価する試験。
リスク緩和策: リスクを低減するための具体的な施策。
リスク対策効果: 講じた対策のリスク低減効果の評価。
リスク回避: リスクを避ける戦略。
リスク移転: 保険や外部契約などでリスクを他者に移す戦略。
リスク受容: 許容可能なリスク水準として受け入れる判断。
リスク軽減: 発生確率や影響を抑える施策全般。
リスク評価基準: 評価の基準となる閾値やルール。
リスク評価プロセス: リスクを評価する一連の手順。
データ品質: 入力データの正確さ・完全性・信頼性。
入力データ: 評価に使われるデータ。
データガバナンス: データの管理・品質・利用ルールを統括する枠組み。
データ統合: 複数ソースのデータをひとつに結合すること。
監査: 評価プロセスの適切さを検証する活動。
リスクベース: リスクの高さに応じて優先順位を決める考え方。
事業継続計画: 災害時にも事業を継続するための計画。
BCP: 事業継続計画の略。
潜在リスク: 現時点では顕在化していないリスク。
データ品質管理: データ品質を維持・改善する活動。

リスク評価モデルの関連用語

リスク評価モデル: リスクを特定・分析・評価・対策を組み立てるための体系的な方法論。発生可能性と影響を組み合わせてリスクの大きさを把握し、対策の優先順位を決めることを目的とする。
リスク識別: 潜在的なリスクを網羅的に洗い出す工程。内部・外部の環境要因や脅威、脆弱性を抽出する。
脅威: リスクの発生源となる可能性のある事象や人為的・自然的な要因。
脆弱性: 脅威が現実化する原因となる組織・システムの弱点や欠陥。
発生確率: 脅威が実際に発生する見込みの程度を示す指標。
影響度: リスクが現実化した場合に生じる影響の大きさや重要性。
リスクレベル: 発生確率と影響度を組み合わせた総合的なリスクの大きさ。
定性的リスク評価: 数値化せず、専門家の判断でリスクを評価する手法。
定量的リスク評価: データと数値を用いてリスクを評価・測定する手法。
リスクマトリクス: 発生確率と影響度を二軸にとった表でリスクを視覚化するツール。
感度分析: どの要因の変化が結論に最も影響するかを検証する分析手法。
モニタリング: リスクの状況を継続的に監視・観察する活動。
現状リスク / ベースラインリスク: 現時点でのリスクの基準となる水準。
リスク評価基準: リスクを評価・比較するための基準や閾値。
ISO 31000: リスクマネジメントの国際規格。プロセス全体の標準的枠組みを提供。
NIST SP 800-30: 情報セキュリティのリスク評価に関する標準ガイド。
FAIR: 情報リスクを定量化するためのファクター分析に基づくリスク評価手法。
OCTAVE: 組織レベルのリスクアセスメントを支援する枠組み。
HAZOP: プロセスの危険と運転の問題を体系的に検討する手法。
What-if分析: 仮定の条件を変えて起こり得る事象を想定して検討する手法。
FMEA: 故障モードと影響を分析してリスクを特定する手法。
FMECA: FMEAに故障の重要度を加味して優先度を決める拡張版。
ボウタイ分析: 原因と結果をボウタイ図で視覚化しリスクを整理する手法。
リスク対策: リスクを低減するための具体的な行動や対策。
コントロールの有効性: 実装した対策が実際にリスクを低減する効果の程度。
リスクオーナー: リスクの責任者・所有者。誰が対応責任を持つかを明確化。
リスク登録簿: 特定したリスクを記録・管理するデータベースや台帳。
リスクコミュニケーション: 関係者へリスク情報を伝え共有する活動。
リスク文化: 組織全体でリスクを認識・扱う姿勢や習慣づくり。
不確実性とバイアスの管理: 評価の不確実性や判断の偏りを適切に取り扱う取り組み。
モンテカルロ法: 確率分布を用いたシミュレーションで不確実性を定量化する手法。
ベイズ推定: 不確実性を確率的に更新する統計手法。
リスクベースの意思決定: リスク評価結果を前提に意思決定を行うアプローチ。
チェックリスト: 見落としを防ぐための検討項目を整理したリスト。
継続的リスク評価: 環境の変化に合わせてリスク評価を継続的に見直すプロセス。