ポアソン回帰

ポアソン回帰は、一般化線形モデル（GLM）の一種で、特定の時間や空間内でイベントが発生する回数（カウントデータ）のモデリングに使用されます。応答変数がポアソン分布に従うこと（平均と分散が等しい）を基本仮定とします。対数リンク関数を用いて、予測変数とイベント発生率の期待値との間に線形関係を構築します。ISO 31000:2018やNIST SP 800-30 Rev. 1などが推奨する定量的リスク分析を実現するための重要な手法です。連続値を予測する線形回帰とは異なり、非負の整数値を扱うため、セキュリティインシデントの発生頻度分析に特に適しています。

実務応用は3つのステップで行われます。ステップ1：データ収集と定義。リスク事象（例：四半期ごとのデータ漏洩件数）を定義し、その発生頻度と、ITセキュリティ予算などの説明変数の履歴データを収集します。ステップ2：モデル構築と検証。統計ソフトウェアでポアソン回帰モデルを構築し、各変数の有意性を評価します。過分散（分散が平均を上回る）が見られる場合は負の二項回帰などを検討します。ステップ3：予測とシナリオ分析。検証済みモデルで将来の発生頻度を予測し、「What-if分析」を実施します。ある金融機関では、このモデルで多要素認証（MFA）導入によりフィッシング成功件数が40%減少すると予測し、投資対効果を定量的に示して予算確保に成功しました。

台湾企業は主に3つの課題に直面します。1. データ品質の不足：多くの中小企業では体系的なインシデント記録が欠如しています。対策として、ISO/IEC 27035に準拠した標準的なインシデント報告プロセスを導入します。2. 専門人材の欠如：統計モデルを構築・解釈できる専門家が社内にいない場合が多いです。外部コンサルタントの活用や、社内研修を通じて能力を構築することが有効です。3. 経営層の理解不足：定量モデルへの懐疑的な見方です。これを克服するには、特定の課題に絞った小規模なパイロットプロジェクトから始め、視覚的なレポートで具体的なビジネス価値を示すことが重要です。

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