リスクマネジメント

 

不確実性は、リスクがどのように概念化され、モデル化されるかにおいて中心的な役割を果たします。ISO 31000のリスクの定義では、不確実性が主役として位置づけられており、リスクの多くの構成においても、不確実性は確率、もしくはもう少し緩やかに言えば起こりやすさとして、中核的な教義になっています。私が実施した多くのワークショップや研修コースで、参加者に不確実性を説明してもらうようお願いしてきました。説明の内容はさまざまでしたが、リスクを論じる際に不確実性の単一の側面にほぼ専ら焦点を当てる傾向がありました。

同様の現象は、多くのリスクリポートや「リスク登録簿」にも見られます。不確実性が極めて狭く捉えられているのです。

私はテリエ・アーヴェン（Terje Aven）の仕事の大ファンであることを隠しません。彼の論文や著書をまだ読んでいないなら、読んでください。待たずに、今すぐに！

テリエは不確実性の多くの側面を論じていますが、彼が広範に著している領域の一つが、不確実性（リスク）という概念を構築するために用いるデータや情報自体の不確実性です。言い換えれば、私たちは皆、データや情報に依存し、それを解釈して知識を生み出し、それをリスク評価に投入しています。しかし、こうした「入力」についてどれほど確信が持てているのでしょうか。私たちはどのような前提に依拠しているのでしょうか。その前提を把握しているでしょうか。検証したでしょうか。これらの前提やその他の不確実性が、リスク評価の出力・結論・結果にどのような影響を与えるのか、理解しているでしょうか。

テリエは、リスクモデルの不可欠な要素として「知識の強さ（strength of knowledge）」という用語を用いています。私自身、リスク実務家として、リスクプロダクトの利用者（COOとして）、そしてコンサルタント（しばしば他者の業務をレビューし助言する立場）としての経験から、単一のリスク評価の中であっても知識の強さに大きなばらつきがあるのを見てきました。それは、非常に信頼できて妥当なものから、ありがちな「ほとんど当て推量」に至るまで幅があります。定量評価では、特定の出力に信頼区間が示されることがあります（本来あるべき頻度よりはかなり稀ですが）、一方で、定性評価ではほとんど考慮されません。それにもかかわらず、私たちはリスクに関して意思決定を行い、「高」とラベル付けされたものを「重要」とラベル付けされたものより自動的に重視しがちです。しかし、これらの推定値の周りの不確実性を含めたなら、「重要」とされたリスクの推定が「中」から「極めて高い」までの幅を持つことがわかるかもしれません。これは、単に「重要なリスク」とされるよりも、はるかに検討に値するリスクです。

したがって、知識の強さを理解することは有用であり、特にそれをリスクの評価と判断に組み込むなら、なおさらです。知識の強さが低い「重要」なリスクは、知識の強さが高い同程度のリスクより、はるかに重要である可能性があります。

とはいえ、これは不確実性の多面的な性質のうちの一側面にすぎません。こうした側面を理解することは、より良く、より示唆に富むリスク評価につながり得ます。本稿には、不確実性についての私の最近の思索に基づく論文を添付しています。