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GCRI · システミックリスク管理

特定とリスク分類体系

Risks that are not named are not managed. Identification finds the hazards, threats, vulnerabilities and consequences that matter, and a taxonomy gives them shared names and classes so that registers can be compared, aggregated and linked. This page sets out how identification works, where taxonomies help and where they hide interconnection, and the reference vocabularies that make one register readable beside another.

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01キャンバス

作業の進め方。

システム ・この主題の周辺説明用

リスク登録簿

Identification and risk taxonomy · Enterprise A · Review cycle Q3

リスク選好を超える 3 つのリスクGCRI・システミックリスク管理

残留リスク

発生可能性 × 影響、セルごとのリスク数

セルごとのリスク数。色分けはリスク選好の帯に従います。

リスク選好を超過

供給者の集中調達高▲ 1
データセンターの浸水運用高▲ 0
価格設定におけるモデル誤差金融中▲ 0
主要スタッフの喪失人口中▼ 0

国際規格に基づくリスクマネジメントのプロセス

  1. スコープ、文脈、基準セット
  2. 識別する分類体系
  3. 分析する可能性・影響
  4. 評価するリスク選好との比較
  5. 対処する計画
  6. 監視とレビューKRI
  7. 記録と報告理事会

対応策

  1. T-11重要部品の二重調達担当：調達・期限超過4 遅延日数
  2. T-14バックアップ拠点を浸水位より高い場所へ移す担当：運用期限まで 28 日
  3. T-17独立したモデル検証担当：財務期限まで 27 日
Risk register: the screen’s structure, terms and states for Identification and risk taxonomy.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。

図リスク登録簿：例示の名称と説明用の値であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。

02質問

Identification and risk taxonomy: how the risk develops.

リスクの特定 beyond registers. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

メカニズム

Identification follows experience

Workshops and registers list the risks people have seen before. Novel, slow or cross-sector risks are under-identified unless horizon scanning, scenario work and external sources are used deliberately.

メカニズム

Categories set what is seen

A taxonomy that sorts risks into separate boxes, such as operational, financial and strategic, can hide the links between them. Risks that span categories are split or counted twice.

メカニズム

Names differ between registers

Two organisations describe the same hazard in different terms and at different levels of detail. Without a shared reference vocabulary, their registers cannot be combined into a picture of shared exposure.

メカニズム

Registers go stale

A register reviewed once a year misses emerging risks and keeps retired ones. Without triggers for review, the list drifts away from the organisation’s real exposure.

03地理

アジアのハザードとエクスポージャー。

Population density, flood water and active fires over Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページのハザードと曝露

このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11（NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学））
提供者
NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学）
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的（2020 年）
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
観測（雲により欠測あり）
出典
VIIRS 全球洪水プロダクト（NASA LANCE）
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による検出、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星による検出、雲により欠測あり。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
観測（雲と通過時刻により欠測あり）
出典
VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS）（NASA LANCE FIRMS）
提供者
NASA LANCE FIRMS
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による検出、雲と通過時刻により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の衛星によるホットスポット検出で、ガスフレアや産業排熱を含みます。確認された火災、事故報告、警報ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率（NASA LANCE）
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化（GIBS が公開する最新年）
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）（NASA LP DAAC）
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
観測（持続的な雲により依然として欠測あり）
出典
VIIRS NOAA-20 Level 3、8 日（NASA LANCE）
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
8 日、衛星による 8 日間合成、持続的な雲により依然として欠測あり
ビルド時点で最新
2026-09-14
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の地表面温度の衛星観測値で、暑熱エクスポージャーの指標です。気温、暑さ指数、熱波警報ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM（METI、NASA）· Blue Marble（NASA）· © OpenStreetMap 貢献者（ODbL）· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

ハザードとエクスポージャー、アジアを枠に収めて。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ：NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・U.S. Geological Survey・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト（洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率）、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • NASA 資源管理のための火災情報システム（FIRMS）、VIIRS 375 m アクティブ・ファイア・プロダクト、NASA LANCE。ベクタータイルは NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト（植生指数、総一次生産、土地被覆）、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです（ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC）。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。引用：NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者（ODbL）、NASA GIBS 経由（海岸線、境界、道路、地名）。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報：NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名（OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors）。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り（5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張）。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント：NASA Earth Observatory Natural Event Tracker（EONET）。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ：NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • ライブ：米国地質調査所。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 河川流量予測、30日間・幅付き（Open-Meteo経由のGloFAS）：Copernicus緊急管理サービスの改変情報を含みます（2026年）。洪水警報ではありません。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 任意レイヤー（レイヤー一覧に 11 の情報源：ライブ、予報、観測、背景）は、オンにすると地図上とここに提供者のクレジットが表示されます。予報はモデルの出力であり、派生指数は推計値です。

レイヤーと日付

  • 人口密度、2020年：人口：CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
  • 洪水域、3日間合成：VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
  • 活動火災と熱異常：VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS）、NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日
  • トゥルーカラー：VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ（IGBP）、年次：MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）、NASA LP DAAC・ 2024
  • 地表面温度（日中、8日間合成）：VIIRS NOAA-20 Level 3、8日間、NASA LANCE · 2026年9月14日

04分野を横断して

A taxonomy decides which cross-domain risks are seen at all.

Taxonomy work is designed for the 手法と技術シリーズ. A shared taxonomy would carry identifiers for each risk class under NS-3 of the proposed Nexus Standards, so registers in different ministries can be compared.

  • National risk registers and the taxonomies behind them, where published.
  • Crosswalks between sector taxonomies.
05シミュレーター

ストック、フロー、遅れ、そして転換点の閾値。

二つのストック、圧力と 適応能力が、自己強化的な成長ループ、遅れて働く均衡の反応、圧力が能力を上回ったときの損害によって結びついています。しきい値を超えるとシステムは転換しえます。例示的な値を明記した教材用モデルであり、予測ではありません。このページの地図はアジアを示していますが、モデル自体は場所に縛られていません。

管理策

圧力の増大
年 6.0%
圧力を下げる上での能力の効果
年 4.0%
認識された圧力への投資の反応
20%
認知の遅れ
4.0 年
圧力の転換しきい値
60 指数
閾値を越えた後の増幅
2.0 倍
シミュレーションした年数
50 年

読み取り値

最大圧力
113 指数
最後に残る能力
186 指数
閾値を超えた年数
15.8 年
数値、手法、出典
年圧力能力知覚された
020.050.020.0
423.344.921.2
827.242.224.0
1231.742.327.7
1636.845.532.2
2042.351.537.2
2447.960.342.6
2853.271.348.0
3257.884.353.1
3666.498.458.4
4082.7115.969.7
4497.8139.783.8
48109.1169.497.3

手法

  1. システム・ダイナミクス Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. 臨界転移と転換点 Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. 因果ループ図 Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. 不確実性ファン（パラメータ・モンテカルロ） Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)、Visualising uncertainty about the future、Science 333
  5. 一因子ずつの感度分析（トルネード図） Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

データ

No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.

ストック、フロー、遅れ、転換点のしきい値。説明用の教材モデルで、実測データではなくコントロールで設定した値に基づいて動きます。手法：システムダイナミクス（Forrester (1961)、Industrial Dynamics、MIT Press、Sterman (2000)、Business Dynamics）、臨界遷移と転換点（Scheffer and others (2009)、Early-warning signals for critical transitions、Nature 461）、因果ループ図（Sterman (2000)、Business Dynamics、McGraw-Hill）。

6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導

06指標

何を、どの程度うまく測定しているか。

各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません：プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。

指標単位周期出典の種類ラベル
Register entries mapped to a reference taxonomypercent of entriesレビューごとリスク登録簿報告値
Emerging risks addedcount per review cycleレビューごとホライズンスキャニング 記録報告値
Risks spanning more than one category件数レビューごとRisk register with linked categories報告値
Time since last register reviewか月継続的Register metadata観測
Hazards covered against a reference listpercent of applicable hazard profiles年次Comparison with UNDRR-ISC Hazard Information Profiles推定
External sources consulted in identificationcount by typeレビューごとIdentification method record申告済み
07ツインとカスケードのシミュレーター

Model identification and risk taxonomy as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile グローバルおよびシステミックリスク: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

  • ダム決壊
  • 金融の伝染
  • 河川洪水 （下流で誘発）
  • Flash flood (set off downstream)
  • 大規模な避難（下流で誘発）
  • 広域停電（下流で誘発）
  • 給水不足（下流で誘発）
  • Sovereign debt crisis (set off downstream)
  • Currency crisis (set off downstream)

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-3 リスク記録の UNI（文法、旧体系との対照、割当権限）
  • NS-9 文脈 UNI（展開、インスタンス、プログラム・インスタンス）
  • NS-10 方針と条項（機械可読な義務：定義、拘束、評価、執行）
  • NS-11 検証とモニタリング（エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測）
  • NS-14 適合性と外部標準との対照
  • NRS-H120 ハザード・ファミリー：相互接続システムの構造的脆弱性（NHS-1 sys.fragility）
  • NRS-C6 システミック・リスクと連鎖リスク
  • NRS-H61 ハザード・ファミリー：連鎖的な機能不全（NHS-1 sys.cascade）
  • NRS-H62 ハザード・ファミリー：複合・マルチハザード事象（NHS-1 sys.compound）
  • NRS-H94 ハザード・ファミリー：システミック・サイバー事象（NHS-1 cyber.systemic-cyber）
  • NRS-H60 ハザード分類：サプライチェーンと流れの途絶（NHS-1 sys.supply-chain）

観測

  • INFORM Risk Index（参考として掲載）
  • World Bank Open Data と World Development Indicators API（参考として掲載）
  • IMF データサービス（WEO、IFS、FSI、SDMX 経由）（参考として掲載）
  • 世界の GDP に対する災害による直接経済損失
  • マクロ経済ダッシュボード

例示の地理

  • バングラデシュ：134 の六角形セル
  • 今夜の夜間光と停電（VIIRS Day/Night Band）、NASA GIBS
  • 雲を透過した地表水、30 m（OPERA DSWx-S1 レーダー）、NASA GIBS
  • 直近 30 分間の降雨強度（IMERG）、NASA GIBS
  • 表層土壌水分（SMAP）、NASA GIBS
08出典

エビデンスの出所。

名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。

出典提供するものライセンス区分
UNDRR-ISC ハザード情報プロファイルStandard definitions and descriptions of hazards across natural, technological, biological and societal clustersPublic, UNDRR and ISC terms of use
UNDRR terminology on disaster リスク削減Agreed definitions of hazard, exposure, vulnerability, capacity and related terms公開、国連の利用規約
National risk registers and national risk assessmentsGovernment-published lists of risks with their descriptions and assessment approachPublic records, licence per government (UK under Open Government Licence)
IEC 31010 リスクアセスメント 技法Descriptions of identification techniques such as checklists, HAZOP and scenario analysisLicensed standard, purchase required
IRDR Peril Classification and Hazard GlossaryA hierarchical classification of perils used in loss databasesPublic, IRDR terms of use (to check)
09手法とエビデンス

How identification and risk taxonomy is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

モデル、方程式、仮定

The model structure used for identification and risk taxonomy, the assumptions it makes and how each is tested.

要素 i のリスクRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)ハザード、エクスポージャー、脆弱性、対処能力
年間期待損失EAL = ∑k pk · Lk年間確率 pk
結合システムxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
仮定作られる理由検証の方法
一つの事象の中では、ハザードとエクスポージャーは独立している損失の積分を扱いやすく保つ同時記録に当てはめたコピュラと比較
結合は動作点の近くで線形であるショックを A を通じて伝播させる線形範囲を超えて摂動を与えて比較する
脆弱性曲線は場所を越えて適用できる地域固有の曲線はめったに得られない観測された損失がある場合はそれに照らして検証
入力
来歴付きのバージョン管理されたデータセット
成果物
分布であり、単一の数値ではない
コード
モデルカードと試験とともに公開
再現
同じデータ、コード、環境、シード
標準的なリスクおよび状態空間の定式化です。挙げた前提はこの手法に典型的なもので、審査のために示しており、結果ではありません。
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
10決定

誰が決め、エビデンスが何に役立つか。

システミック・リスク Management prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

誰が決定するか質問このページが提供するエビデンス
Chief risk officers and risk teamsWhich taxonomy the register should follow, and how emerging risks enter itCrosswalks; register health checks; identification protocols
国別 リスク評価 teamsWhich hazards and threats belong in the national registerCoverage against reference hazard profiles; peer register comparison
部門別規制当局Which risk classes regulated entities must report in a common formatTaxonomy options with their mapping to existing reporting

このトピックが生み出す成果物

  • Crosswalks between organisational registers and reference hazard profiles
  • Identification protocols that combine workshops, horizon scanning and external data
  • Linked taxonomies that record dependencies between risk classes
  • Register health checks covering completeness, ownership and review dates
11中核となる問い

What identification experts ask.

  • What risks do we face that do not fit neatly into any category of our taxonomy?
  • Which risks share causes or pathways, even though they sit in different parts of the register?
  • What has changed in our environment, technology or dependencies since the register was last rebuilt?
  • Whose knowledge is missing: front-line staff, suppliers, affected communities?
12メカニズム

Why risks are missed.

Identification fails less from lack of effort than from the way organisations are built. Registers mirror the organisation chart, so each unit reports the risks it owns and few report the risks that arise between units or outside the organisation altogether.

Silos

Categories hide links

A taxonomy that separates operational, financial and strategic risks can hide a single cause behind all three.

Inertia

Registers age

Registers are updated incrementally and drift away from how the organisation and its environment actually work.

Bias

Familiarity and optimism

People overweight recent and vivid events and underweight unfamiliar ones.

13手法と限界

How risks are found and organised.

  1. 01

    Risk ontology

    A formal structure of concepts and relationships, such as cause, event, consequence and control, that lets risks be linked rather than only listed. Building one takes sustained effort and agreement on terms.

  2. 02

    Causal mapping

    Bow-tie diagrams, fault trees and causal loop diagrams expose shared causes and pathways. They are only as complete as the knowledge of those who build them.

  3. 03

    ホライズンスキャニング

    Structured search for weak signals of 新興リスク. It produces many false alarms and needs disciplined follow-up.

  4. 04

    Structured workshops

    Pre-mortems, red teams and cross-functional reviews widen perspective. Group dynamics can still suppress dissent.

14手法

どのように研究され、手法が言えないことは何か。

  1. 不確実性下の意思決定分析多基準による対応策の選択 · 条件付き計画のための決定木ここでの適用
    正式 · STEM Commons
  2. ネットワーク科学と伝播依存ネットワークのマッピング · 中心性と集中 · 障害伝播のシミュレーションここでの適用
    正式 · STEM Commons
  3. 不確実性の定量化とモデル検証入力の不確実性の伝播 · 不確実性の種類の区別 · 深い不確実性の枠づけここでの適用
    正式 · STEM Commons
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。

16質問

質問と回答。

What is a risk taxonomy?
A structured set of risk names and categories, often hierarchical, used so that risks are described consistently across an organisation or between organisations.
Why use the UNDRR-ISC Hazard Information Profiles?
They give agreed definitions for hundreds of hazards, which lets national and organisational registers describe the same hazard in the same terms and supports comparison and data exchange.
How often should a risk register be reviewed?
On a fixed cycle set by the organisation and also when triggers occur, such as a major incident, a new activity, a change in a dependency or new external evidence.
What is the difference between a taxonomy and an ontology?
A taxonomy sorts risks into categories. An ontology also records relationships, such as which events share a cause or which controls address several risks, so that links can be analysed.
How often should a register be rebuilt rather than updated?
There is no fixed rule. A rebuild is warranted when the organisation, its dependencies or its environment change substantially.
Can the platform review my register?
No. It publishes methods that organisations can apply themselves.
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRIシステミック・リスクマネジメントシナリオとストレステスト手法と技術ポートフォリオと準備度

個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。

システミック・リスクマネジメント

手法、データセット、または問いを持ち込んでください。

情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。

手法を提案する すべての連絡経路を見る
法務

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