リスクの定量的分析技法

リスクの大きさを金額や発生確率などの数値で評価する分析手法。年間予想損失額（ALE）を求めて対策費用と比較でき、投資判断の根拠にしやすいが、前提となる数値の入手が難しい。

リスクの影響を数値的に分析する手法。感度分析、期待金額価値（EMV）分析、モンテカルロシミュレーションなどを用いて、リスクがプロジェクトのコストやスケジュールに与える影響を定量的に評価する。

リスクがプロジェクト目標に与える影響を数値的に分析するプロセス。モンテカルロシミュレーション、デシジョンツリー分析、感度分析などの技法を用いる。高優先度のリスクに対して実施し、コストやスケジュールへの影響を定量化する。

リスクを金額や発生確率などの数値で評価する分析手法。年間予想損失額の算定などにより対策費用との比較が容易になるが、確度の高い基礎データがなければ精度は上がらない。

リスクの発生確率と、発生したときの損失額などを数値で見積もり、年間予想損失額（発生頻度×1回当たりの損失額）や期待金額価値などでリスクの大きさを表す分析の方法。対策の費用対効果を比べやすいが、正確な数値を得るためのデータの収集に手間がかかる。モンテカルロシミュレーションなどの技法もある。

リスクの発生確率と、発生したときの影響度を、高・中・低などの段階で評価し、対応の優先順位を付ける技法。確率・影響度マトリックスなどを用い、数値化が難しい場合でも短時間で多くのリスクを評価できる。

現実のシステムや現象を数式やコンピュータ上のモデルで模擬し、条件を変えて動かすことで結果を予測・評価する手法。実際に試すことが難しい、または費用や危険が大きい場合に有効で、乱数を使うモンテカルロ法などがある。

事象の起こりやすさと、起きた場合の結果（影響の大きさ）の組合せで表したリスクの大きさ。リスク分析で決定し、リスク評価でリスク基準と比べて、どのリスクから対応するかを判断する。リスクマトリックスで「高・中・低」などに区分して示すことが多い。

リスクアセスメントの最初のプロセスで、リスクを発見し、認識し、記述すること。情報資産ごとに脅威と脆弱性、起こり得る事象とその結果を洗い出す。続いてリスク分析、リスク評価を行う。

意思決定の選択肢と各選択肢の結果を確率とコストで表した樹形図を用いる分析手法。期待金額価値（EMV）を算出し、リスクを考慮した最適な意思決定を支援する。各分岐の確率と影響金額の積の合計で評価する。

需要の変動や到着の間隔のように不確実な要素を確率分布で表し、結果を確率的に扱うモデル。待ち行列モデルや、乱数を使うモンテカルロ法によるシミュレーションが例で、平均だけでなく結果のばらつきやリスクを評価できる。すべての値を確定した値として扱う確定モデルと対比される。