Likelihood-Impact Analysis

Likelihood-Impact Analysis（可能性-衝擊分析）は、リスクの発生確率（Likelihood）と、それが事業に與える影響度（Impact）の2つの次元からリスクを評価する手法です。ISO 31000:2018では、リスクを「目標に対する不確実性の影響」と定義しており、この二次元評価はリスクの優先順位付けに不可欠です。企業はリスク行列（Risk Matrix）を用いて、各リスクを「低・中・高」などのレベルに分類し、資源の適切な配分を決定します。GDPRや臺灣個人資料保護法などの規制下では、この分析結果が法的責任の有無を判斷する重要な根拠となります。単なる主観的な判斷ではなく、客観的なデータに基づいた評価が求められるようになっています。

実務では、まずリスクシナリオを特定します。例えば、データ侵害、システム停止、サプライチェーンの停止などが挙げられます。次に、過去のインシデントデータや脅威インテリジェンスを用いて可能性をスコアリングし、同時に財務的損失、法的罰則、顧客信頼への影響をインパクトとして評価します。評価結果に基づき、リスクを「低・中・高」に分類し、高リスク項目には即座にコントロール（暗號化、バックアップ、BCP策定など）を導入します。具體的な事例として、金融機関がサイバー攻撃の可能性を評価し、高リスクと判定された場合にSOC（Security Operations Center）を強化したケースがあります。これにより、インシデント対応時間が平均50%短縮された実績があります。

臺灣企業がLikelihood-Impact Analysisを導入する際、以下の3つの課題に直面します。第一に「データ不足」です。過去のインシデント記録が不十分なため、可能性の評価が主観的になりがちです。解決策として、業界標準の脅威データを使用することを推奨します。第二に「部門間の認識相違」です。IT部門と経営層ではインパクトの定義が異なるため、全社共通のリスク定義書を作成する必要があります。第三に「法規制への対応遅れ」です。GDPRや臺灣個人資料保護法の改正に合わせたリスク評価基準の更新が不可欠です。これらを克服するため、90日間で実施可能な導入ロードマップを策定し、経営層を巻き込んだリスク文化の醸成を進めることが成功の鍵となります。

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