グラウンデッド・リサーチ・メソドロジー

グラウンデッド・リサーチ・メソドロジー（Grounded Research Methodology）は、既存の理論に依存せず、収集したデータから理論を構築する帰納的な研究手法です。企業リスク管理においては、ISO 31000:2018が求める「リスクの特定」プロセスにおいて、既存のリスクレジスターにない新興リスクを抽出するために活用されます。特にAI、ESG規制、サプライチェーンの地政学的リスクなど、過去に例のない不確実な環境下でのリスク管理において、その真価を発揮します。研究者が事前に仮説を立てないため、組織のバイアスを排除した客観的なリスク識別が可能です。

実務では、以下の3ステップで導入されます。第一に「オープンコーディング」により、現場のインタビューや作業記録からリスクの断片を抽出します。第二に「軸心コーディング」で、抽出されたリスク要素間の因果関係を整理します。第三に「選択的コーディング」により、組織全体に適用可能なリスクテーマを構築します。例えば、台湾の製造業におけるAI導入時に、この手法を用いることで、従来型の安全管理では見落とされていた「AIアルゴリズムの誤作動による品質リスク」を早期に特定できました。これにより、導入後の品質事故率を25%低減させた事例があります。

台湾企業が直面する課題は主に3点です。第一に「保守的な組織文化」：既存のリスク管理手法に固執する傾向があります。これに対し、経営層へのROI（投資対効果）の明確な提示が有効です。第二に「専門人材の不足」：質的な分析能力を持つ人材が限られています。解決策として、外部コンサルタントの活用や社内ワークショップによるスキル移転が推奨されます。第三に「データの非構造化」：リスク情報がメールや口頭に散在しています。中央集約型のリスク情報管理プラットフォームの導入が不可欠です。これら課題への対策により、リスク対応速度を平均40%向上させることが可能です。

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