差分間差分法

差分中之差分法（Difference-in-differences, DiD）は、介入を実施した「処置羣」と実施していない「対照羣」の前後比較を行い、その差を比較することで介入の純粋な効果を測定する因果推斷手法です。この手法の核心は「平行トレンド仮定」にあり、介入がなかった場合に両羣が同じ推移を辿ることを前提としています。サイバーセキュリティにおいては、ISO 27701やNIST CSFなどのフレームワーク導入前後でのリスク指標の変化を測定する際に極めて有効です。2010-2017年の米國病院データを用いた研究では、HIE導入がデータ侵害リスクを3倍に高めることがDiDによって示されています。これは、単なる前後比較では見えない「介入による因果」を特定できるため、リスク管理の投資対効果（ROI）を定量化する上で不可欠な手法です。日本企業においても、GDPRや改正個人情報保護法への対応効果を検証する際、この手法が有効なエビデンスとなります。

実務的な導入手順は3段階です。第一段階はデータ収集：介入前後のKRI（重要リスク指標）、例えば未認可アクセス試行數やデータ漏洩件數を、処置羣と対照羣の両方で収集します。第二段階はモデル構築：DiD統計量を計算し、時間トレンドを除外した介入効果を算出します。第三段階は検証：平行トレンド仮定が成立しているかをプローブテストで確認します。例えば、ある金融機関がA支店に最新のEDRを導入し、B支店は従來型アンチウイルスを維持した場合、90日後のインシデント発生率を比較することでEDRの純粋なリスク低減効果を測定できます。期待される成果として、リスク軽減率の20%改善や、監査対応時間の30%削減などが挙げられます。この手法はISO 31000の「リスク対応」フェーズにおける効果測定に直接活用可能です。

臺灣企業における主な課題は3點あります。第一に「データ品質」：DiDは比較対象となる対照羣のデータが必要ですが、多くの企業では対照羣の設定が困難です。解決策として、業界平均データや類似規模の他社事例を合成した「合成コントロール法」の活用を推奨します。第二に「因果の混同」：複數の施策を同時に実施すると、どの施策が効果をもたらしたか不明確になります。これを防ぐため、施策ごとに時間をずらして導入し、段階的に効果を測定する設計が必要です。第三に「専門人材の不足」：統計的因果推斷ができる人材はIT部門には少ないため、外部コンサルタントの活用が現実的です。優先順位としては、まず過去3年間のインシデントデータを整理し、現狀のベースラインを確立することから始めるべきです。

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