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。

欧州の投資傾向

 

極端な気象現象の頻度が高まる中、投資家は気候適応の財務的影響をこれまで以上に精査しており、その動きは2月初旬のブルームバーグの報道でも強調されています。約1.1兆ドルを運用するフィデリティ・インターナショナルのチーフ・サステナビリティ・オフィサーであるジェン＝フイ・タン氏は、気候適応への投資判断は排出削減に比べて複雑だと指摘します。再生可能エネルギーや電気自動車といった分野では緩和策が明確な成長機会を生み出してきた一方で、山火事、洪水、干ばつから資産を守ることに重点を置く適応は、収益化の面で課題があります。リスボンからロサンゼルスまでの都市が熱波や火災、洪水に直面し、脱炭素化の進捗が足踏みする中で、適応の必要性は高まっています。タン氏は、適応への支出は拡大ではなく主としてレジリエンス（強靭性）のためであると強調し、「適応の支出の本質は、基本的に今日やっていることを今後も継続できるようにすることです」と述べています。

2️⃣ 複雑さはあるものの、空調、水管理、灌漑といった分野には実行可能な選択肢が存在します。ただしタン氏は、レジリエンスや適応に対する投資回収（ROI）を算定するのは、緩和策に比べて難しいと指摘します。地球温暖化が進むにつれてこのテーマへの注目は高まる見込みであり、投資家の関心は、鉄砲水や山火事のような即時的な気候影響から、降水パターンの変化や極端な高温といった長期的脅威へと移りつつあります。こうした脅威は重大な財務リスクを伴います。

3️⃣ さらに、欧州委員会の報告書は、リカルド社およびユーロ地中海気候変動センター（CMCC）が実施した、欧州連合全域における気候適応投資ニーズの包括的評価の結果を示しています。本評価は、欧州における気候リスクに対応して適応策を実施するために必要な投資額を、堅牢でエビデンスに基づく形で見積もることを目的としています。気候影響が激化する中、これらの投資ニーズの規模と分布を把握することは、効果的な政策立案、予算配分、戦略的優先順位付けにとって極めて重要です。

生成AI

 

クリエイティブになって、あなたの美しい脳の中に隠れているものを見せつけたくない？

実はね、このカルーセル全体は私の脳から生まれたもの。AIが「生成」したんじゃない。AIが「抽出」したの。

私はClaudeと向き合って、AIを思考の相棒としてどう使うか、頭の中のことを全部吐き出した。Claudeが質問し、私が答え、Claudeがカオスを整理。私はそれを磨き上げた。

いま読んでいるのは、私の「整えられたバージョン」。私のアイデア。私の言葉。AIのいちばん良い使い道は、あなたの思考を置き換えることじゃなくて、より「はっきり・早く・深く」考えるのを助けることだ、という私の確信。

多くの人はLLMを検索エンジンかゴーストライターみたいに扱っている。でも本当の魔法は？🔥認知の鏡🔥として扱うこと。あなた特有の脳内のぐちゃぐちゃを、反射して、整理して、首尾一貫したものにしてくれる存在として。

あなたの頭の中には金脈がある。あとは掘り起こすだけ。

このプロンプト集は、それを「抽出」するためのもの。他のみんなみたいな文章を「生成」するためじゃない。あなたの声を。あなたの洞察を。メモアプリやボイスメモでほこりをかぶっている、あなたの専門性を引き出すためのもの。

スワイプして、今日ひとつ試してみて。AIに「代わりに考えろ」と頼むのをやめて、「もっと良く考げるよう手伝って」と頼んだら何が起きるか、体験してみて。

正直に言うと、これはそのまま「自分の見解をどう祝福するか」のシリーズになるかもしれない。AIに全部同質化させるんじゃなくてね。でもそれはまた別の機会に。

創造的な週末を。続報をお楽しみに。そして、ぜひ広めてください。

フォロワー88,888人の目標達成を手伝って！

サイバーセキュリティ

 

サイバーセキュリティのリーダー506名を対象にした調査結果。Omar Sangurima、Fred Descloux、Stephen Singam の3人は、これらの主なポイントに同意するでしょうか？

🤖 AIの現実チェック：90%がアラート疲れの軽減におけるAIの価値を認めている一方で、実際の活用は依然として基本的な脅威検知にとどまっています。

🏗️ ツールのギャップ：自社のセキュリティツールが現代の高速なアプリケーション環境に本当に対応していると「強く同意」するのは37%のみ。

📉 SIEMの性能：現在のSIEMが対応時間（MTTD/MTTR）の短縮に「非常に効果的」と答えたのはわずか51%。

⚖️ スケーリングの懸念：将来のクラウドやデータ需要に合わせてSIEMを拡張できると「非常に自信がある」のは52%にとどまります。

👥 少人数チームの負荷：統合ツールが効率を高めると87%が認めているにもかかわらず、技術スタックが少人数のセキュリティチームを十分に支援していると答えたのは42%のみ。

🧩 ポイントソリューション疲れ：93%が3つ以上のツール（45%は6つ以上）を使用しており、過半数が「サイロ化されたソリューションを多く抱えて手に余っている」と報告。

🤝 チーム間の摩擦：80%がオブザーバビリティツールを共有している一方で、Security と DevOps が実際のワークフローで連携できていると答えたのは半数未満（45%）。