サイロ化

 

サイロ化の高い代償：システム的脆弱性の分析。区分化は必然的に「戦略的盲目」を生みます。リーダーシップはしばしば、ある部署での優れた業績—たとえば受賞歴のある安全プログラム—が、そのまま組織全体の安全につながると誤って仮定する罠に陥ります。実際には、局所的な卓越はしばしばシステム全体のもろさを覆い隠します。壊滅的なリスクを招く5つのシステム的な故障点を認識する必要があります。

サイロとサブオプティマイゼーション

各分野が自分たちの懸念に孤立して対処すると、結果的にサブオプティマイゼーション（部分最適化）に陥ります。これは、ある部門が自部門のパフォーマンスを最適化する一方で、より広いシステム全体の犠牲を伴ってしまう場合に起こります。たとえば流域管理では、ある機関が洪水被害コストのモデリングだけに厳密に焦点を当てることがあります。これは狭義の財務目標は達成しますが、同時に社会的福祉や生態系の健全性を損ない、最終的にはコミュニティ全体のレジリエンスを弱体化させかねません。

連鎖的リスクの取りこぼし

孤立した手法はサブシステムを独立した存在として扱い、現代の社会技術システムを特徴づける「波及効果」を無視します。たとえば分散型金融（DeFi）では、スマートコントラクトの不具合といった個別のリスクチャネルに注目する一方で、エコシステム全体にまたがる構造的な脆弱性を見落とすと、脆弱性が時間とともに蓄積・同期していく様子をリーダーが把握できなくなります。

マルアダプテーションと誘発リスク

真空状態で設計された介入は、しばしばマルアダプテーション（不適応）を招きます。これは、あるリスクへの対応が、意図せず別の場所にリスクを生み出したり移転したりする場合に起こります。これらの「誘発リスク」は、あるセクターを今日守る一方で、その負担を別のセクターや将来世代へと押しやるときに生じます。例として、排水路を確保するために農薬・化学薬品を使用することが挙げられます。局所的な洪水問題は解決するかもしれませんが、不可欠な湿地の長期的な劣化を誘発します。

リスク・セキュリティ・セーフティ・レジリエンス科学における方法論的孤立の克服

生成AI

 ISO 42001の包括的ガイド

Advisera Expert Solutions Ltd のこの42ページのガイドは、人工知能管理システム(AIMS)の最初の国際標準であるISO/IEC 42001:2023の詳細なステップバイステップの説明を提供しています。

ガイドは以下のことを説明しています:

- 実践におけるAIガバナンスの意味(リスクと管理)

- 標準の各項目(4から10)の詳細な説明

- 付録Aの38 士官管制

- 必須の文書作成(リスク登録簿、申請書、インパクト評価など)

- 証明書取得の段階とタイムライン。

🎯 このガイドは、AIを開発または使用している企業で、組織的な構造を求めている企業向けです。

サイバーセキュリティ

 

サイバー防衛という高リスクの舞台では、多くの組織が「備えの演劇」に陥っています。#cybersecurity の演習を、実質のないコンプライアンス作業—チェックリストを埋めるだけの活動—として扱い、根拠のない安心感に浸ってしまうのです。いざ現実の危機が発生すると、そうした組織では往々にして、チームは身動きが取れず、コミュニケーション経路は分断され、技術的な手順書は時代遅れになっています。

「セキュリティの見せかけ」から本当の運用上の強靭さへ移行するには、計画ライフサイクルの中にレジリエンスをあらかじめ織り込む必要があります。ENISAのサイバーセキュリティ演習手法は、その変革のための設計図を提供します。これは、単なる訓練を超え、体系的な能力構築へと導くために設計されたエンドツーエンドのフレームワークです。

サイバーセキュリティ演習オリエンテーション・ハンドブック：任務の中で自分の立ち位置を見つける

リスクマネジメント

 

リスクのフレームワークは、提供していないものによって評価されがちです。

ISO 31000 はその好例です。チェックリストやスコアリングモデル、認証基準を与えてはくれません。代わりに、業界・領域・規格をまたいで機能するリスクの考え方の枠組みを与えてくれます。

本記事では、ISO 31000 の本来の使い方、ISO 27001 とのつながり、そしてその前提が欠けたときに多くの導入がなぜ苦戦するのかを解説します。

SPC

 

今日はチームにSPCの考え方を共有し、その効果はすぐに表れました。

ばらつきを見える化し、データを解釈し、思い込みではなくエビデンスに基づいて行動できるよう支援すると、意思決定が強くなります。

SPCは物事をクリアにします。

トレンドを早期に捉え、不良を未然に防ぎ、工程の安定性を守れます。

場当たり対応から、コントロールへと移行できます。

データが何を語っているかを全員が理解すれば、チームはより速く、自信を持ち、足並みがそろいます。

扱った主なポイント（実践的でシンプル）

• 管理図は工程が安定しているかどうかを示します

• ばらつきにはパターンがあり、それぞれが物語を持ちます

• データ主導のリアクションはムダを削減し、品質を守ります

• とりわけ製造現場では、継続性は一時的な熱量に勝ります

1. SPCとは？

SPCは、統計的手法を使う品質管理の方法で、以下を行います：

プロセスの監視

プロセスばらつきの管理

プロセス安定性の向上

不良の未然防止

📌 シンプルな定義：

SPCは、データを用いてプロセスが安定しているか、制御外かを判断するのに役立ちます。

2. なぜSPCが必要か？

製造では：

完全無欠なプロセスは存在しない

ばらつきは常にある

SPCは次に役立ちます：✔ 却下（不合格）削減

✔ 一貫性の向上

✔ 早期異常検知

✔ 検査コスト削減

✔ 顧客満足の向上

3. ばらつきの種類（とても重要）

1. 共通原因によるばらつき

自然なばらつき

常に存在

機械の摩耗、温度変化

➡ プロセスは安定

2. 特殊原因によるばらつき

異常な要因による

工具破損

設定ミス

作業者の誤り

➡ プロセスは不安定

📌 SPCの主な役割は、特殊原因を特定することです。

4. SPCの主要要素

データ収集

管理図

管理限界

プロセス能力

是正処置

5. 管理図（SPCの中核）

6. 管理図の種類

7. 管理図の選定

8. 管理限界の式（基本的な考え方）

9. プロセスの安定性

プロセスが管理状態にあるのは：✔ すべての点がUCLとLCLの内側

✔ 異常パターンがない

管理外なのは：❌ 限界の外に点がある

❌ トレンド／シフト／ジグザグのパターン

10. SPCのルール（ウェスタン・エレクトリックの規則）

一般的なルール：

1点が管理限界超過

7点連続で中心線の同じ側

連続した上昇／下降トレンド

急なジャンプやドロップ

➡ 特殊原因の示唆

11. プロセス能力（CpとCpk）

Cp（プロセスの潜在能力）

✔ ばらつきの幅のみを示す

Cpk（プロセスの実力）

✔ 中心化＋ばらつきの幅を示す

許容される値

12. SPC導入の手順

重要特性の選定

測定方法の決定

データ収集

管理図の選択

限界の算出

データプロット

解析

是正処置

13. ダイカストと機械加工におけるSPC（あなたの業務）

14. SPCと検査の違い

生成AI

 

アイルランドは、EUのAI法の国内執行を管理するため、「2026年人工知能規制法一般計画（General Scheme of the Regulation of Artificial Intelligence Bill 2026）」を導入しました。同法により、国内の所管当局における罰則および管轄を監督する新たな法定機関が設立されます。

概要：「2026年人工知能規制法一般計画は、一般にEU人工知能法（AI法）として知られる規則（EU）2024/1689をアイルランドで完全に実施するために必要なものです。

EU規則はEU加盟国で直接的な法的効力を有する一方で、当該規則において規定される義務の監督および執行に関する条項を実施するためには、国内法が必要です。」

ダウンロード: https://lnkd.in/eSR3RfRW

モデルリスクマネジメント

 

モデルリスク管理の監査

銀行やその他の大手金融サービス機関は、事業上の意思決定や規制要件の遵守に、数理モデルに大きく依存しています。

モデルは本質的にリスクを伴います。統計学、経済学、金融、または数学の理論を適用するにあたり、判断に基づく前提の使用が必要であり、その結果として現実の金融事象に対する推定値を算出するからです。

このプロセスは、不正確または精度に欠ける結果を招く可能性があります。さらに、入力データの誤りから計算の誤り、モデルやその結果の不適切な適用に至るまで、モデルのライフサイクル全体を通じてエラーが入り込む恐れがあります。

モデルの出力は、経営陣の特定の意思決定に影響を与え、時にはそれを決定づけることさえあるため、モデルの誤りは組織を重大なリスクにさらす可能性があります。

定量分析モデルへの組織の依存度が高まるにつれ、効果的なモデルリスク管理（MRM）に対する規制当局の関心も高まっています。

加えて、モデルの重要性、複雑さ、多様性は増大しています。その結果、組織はモデルの誤りを防止・検出・是正するための内部統制の仕組みに依存しています。

内部監査部門は、MRM フレームワークに内在する内部統制が、リスク・モデリングの各プロセス全体で最適に機能し、かつ結果が組織全体で正確に解釈されていることについて、経営陣および取締役会に保証を提供するうえで重要な役割を果たします。

モデルリスクは、「誤った、または誤用されたモデルの出力やレポートに基づく意思決定から生じる不利な結果の可能性」と定義されます。

モデルリスクは主に2つの理由で発生します。

(1) モデルのデータ、根拠、仮説、および手法に根本的な誤りがあると、設計目的や想定する業務利用に照らして不正確な出力を生む可能性があります。

および／または (2) モデルまたはその結果が誤って、もしくは不適切に使用されることがあります。

集計的（アグリゲート）モデルリスクとは、共有された入力や前提、あるいはあるモデルの出力が別のモデルの入力となることによって生じる、モデル間の相互に関連するリスクを指します。

MRM プロセスにおける内部監査の役割は、ガバナンス、方針、手続き、およびモデルエラーのリスクに対処するために実施される活動を含む MRM フレームワークの有効性を評価することです。

モデルリスク管理プロセス：

MRM のプロセスは次の区分に分けられます。

 ガバナンス、方針、統制。

 開発、導入、利用。

 初期および継続的なバリデーション。

モデルのガバナンス、方針、および統制：

効果的なガバナンス、方針、手続き、統制は、成功する MRM フレームワークの不可欠な要素です。

適切な監督と指針がなければ、モデルの開発・導入・バリデーション・利用の各プロセスが意図したとおりに機能していることを確実にするのは困難です。原文（Auditing Model Risk Management, IIA）は投稿に添付されています。