事例ベース推論

事例ベース推論（CBR）は、過去の類似した経験、すなわち「事例」の解決策を応用して新しい問題を解決する人工知能の手法です。検索(Retrieve)、再利用(Reuse)、修正(Revise)、記憶(Retain)という4段階のサイクルで機能します。企業リスク管理において、CBRはISO 31000の「利用可能な最善の情報」原則を実践する具体的な技術です。また、ISO 30401の知識経営フレームワークを運用可能にし、組織の暗黙知を再利用可能な構造化された資産に変換します。大量のデータを必要とする機械学習とは異なり、少数の高品質な事例から学習できるため、事業中断やサイバーインシデントのような複雑で前例の少ない状況に特に適しています。

企業リスク管理において、CBRは意思決定の迅速化と対応の一貫性向上に活用されます。導入手順は次の通りです。1. **事例ベースの構築**：ISO 27035等の標準に基づき、過去のリスク事象（例：サプライチェーンの混乱、IT障害）を構造化された事例ライブラリとして体系的に収集・整理します。2. **類似性尺度の定義**：新しいインシデントと既存事例との類似性を測定するためのアルゴリズムと主要な特徴量を定義します。3. **意思決定支援システムへの統合**：CBRエンジンを既存のリスク管理プラットフォームに組み込み、新しい事象が発生した際に、類似事例と実証済みの対応計画を自動的に提示させます。ある製造業では、この仕組みを導入し、生産ラインの異常対応時間を40%削減し、BCP（事業継続計画）の発動基準遵守率を向上させました。

台湾企業がCBRを導入する際には、主に3つの課題に直面します。1. **データ品質の問題**：過去のインシデント記録が非構造的で、信頼性の高い事例ベースの構築が困難です。対策として、影響の大きい領域でパイロットプロジェクトを開始し、報告テンプレートを標準化することが有効です。2. **知識のサイロ化**：失敗事例の共有をためらう組織文化が、学習機会を阻害します。対策として、経営層が支援する「非難なき事後検討会」を導入し、プロセス改善に焦点を当てる文化を醸成します。3. **AI人材の不足**：CBRシステムを開発・維持する専門人材が不足しています。対策として、専門コンサルタントと連携して概念実証（PoC）を行い、価値を実証しながら段階的に社内能力を構築することが現実的です。

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