Skip to content

GCRI · システミックリスク管理

レジリエンス工学

Resilience engineering studies how システム and organisations keep functioning when conditions exceed what designers expected. It looks at the capacity to anticipate, monitor, respond and learn, and at the margins that let people adapt when procedures run out. This page sets out how resilience is built and eroded, how it can be measured without false precision, and what the evidence serves for those who run critical systems.

問い合わせる トピックに戻る
01登録

Resilience engineering on the record.

ドシエSystemic Risk Management · topic
  1. 01質問4 つのメカニズム
  2. 02分野六角形のフィールド・プレート
  3. 03指標6
  4. 04出典5
  5. 05決定権者3
  6. 06手法4
02質問

Resilience engineering: how the risk develops.

継続性、復旧、 適応能力. 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

Anticipation and monitoring

Resilient システム watch for signals that conditions are changing and prepare before a threshold is crossed. Monitoring that only tracks normal performance misses the drift toward the edge of safe operation.

メカニズム

Margins are traded away

Efficiency pressure removes spare capacity, staff and stock that appear unused. Each removal is reasonable alone, but together they erode the margin that absorbs disruption.

メカニズム

People fill the gap

When procedures do not fit the situation, operators adapt. That adaptive capacity is a source of resilience, and it depends on training, authority to act and time to think.

メカニズム

Learning closes the loop

Organisations that study what went right and what nearly went wrong, as well as failures, adjust designs and procedures. Without learning, the same weaknesses recur.

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

Resilience engineering looks at how systems adapt, across domains.

Resilience findings are designed for the グローバル部門別リスク・レジリエンス・シリーズ. The discipline, set out by Woods, Hollnagel and colleagues, studies the capacity to respond, monitor, anticipate and learn; evidence comes from operations and exercises, recorded under NS-11 of the proposed Nexus Standards.

  • Operational accounts of how staff kept a service running.
  • Exercise records with independent evaluation.
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
Spare capacitypercent of peak demand available as reserve月次Operational records観測
Recovery time objective metpercent of tested services restored within objectiveper exerciseContinuity test records観測
Near misses reported期間ごとの件数月次Safety and incident reporting システム報告値
Lessons implementedpercent of recorded lessons with completed actions四半期ごとLearning and action tracking報告値
Staff trained for degraded operationpercent of critical roles年次研修記録報告値
Single-skill critical rolescount of roles with one qualified holder年次Workforce records観測
07ツインとカスケードのシミュレーター

Model resilience engineering 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
ISO 22301 事業継続 マネジメント システムRequirements for continuity planning, objectives and exercisesLicensed standard, purchase required
ISO 22316 Organisational resilience principles and attributesPrinciples and attributes of organisational resilienceLicensed standard, purchase required
Safety investigation reports from transport and industrial safety boardsDetailed accounts of failures, near misses and contributing factorsPublic records, terms per board
Resilience Engineering Association publicationsResearch on 適応能力, the resilience potentials and safetyLicence per publication
国別 重要インフラ resilience guidanceGovernment guidance on resilience planning for operatorsPublic records, licence per government
09手法とエビデンス

How resilience engineering 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 resilience engineering, 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
Operators of critical システムWhere to restore margins and invest in 適応能力Margin inventories; recovery tests; single-skill roles
Safety and continuity managersWhich exercises and learning reviews to runNear-miss patterns; lessons implemented
Regulators of critical sectorsWhat resilience expectations to set for operatorsResilience assessments against named standards

このトピックが生み出す成果物

  • Resilience assessments organised around anticipating, monitoring, responding and learning
  • Margin inventories that show where spare capacity has been removed
  • Exercise designs for degraded and manual operation
  • Learning reviews that cover near misses and successful adaptation
11中核となる問い

What resilience engineers ask.

  • Which services must continue under any disruption, and what is the longest interruption they can tolerate?
  • How does the system degrade under stress: gracefully, or suddenly?
  • How quickly can it recover, and what does recovery depend on?
  • Can the organisation learn and adapt, or does it repeat the same failures?
12メカニズム

Capacities that make systems resilient.

Resilience research distinguishes the capacity to absorb a shock, the capacity to recover from it and the capacity to adapt so that the next shock does less harm. Different investments strengthen each, and an organisation strong in one can be weak in another.

Absorb

Buffers and margins

Spare capacity, stocks and slack that absorb shocks. Efficiency drives often remove them.

復旧する

Restoration paths

Plans, spares, skills and relationships that bring services back quickly.

Adapt

Learning and flexibility

The ability to change how the system works when conditions change, and to learn from near misses.

13手法と限界

How resilience is studied and built.

  1. 01

    Reliability engineering

    信頼性・レジリエンス工学 analyses failure modes, redundancy and recovery times. It is strongest for technical システム with known failure data.

  2. 02

    Business continuity analysis

    Identifies critical services, tolerances for disruption and dependencies. It depends on honest assessment of what is truly critical.

  3. 03

    レジリエンス指標

    Measures such as time to recover and service level under stress. No single metric captures resilience, and metrics can be gamed.

  4. 04

    Learning reviews

    Studies of how work is actually done, including successful adaptation, not only failures. They require a culture that does not punish honesty.

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. 信頼性・レジリエンス工学冗長性と多様性の設計 · 段階的な機能低下の計画 · 復旧時間の分析ここでの適用
    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. シナリオ設計とストレステスト部門横断のシナリオ設計 · リバース・ストレステスト · 二次的影響ここでの適用
    正式 · STEM Commons
  4. 確率と統計頻度と深刻度のモデリング · リスク間の依存 · データと判断の組み合わせここでの適用
    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 resilience engineering?
A field of safety and systems research that studies how organisations and technical systems sustain operations under expected and unexpected conditions, through the capacities to anticipate, monitor, respond and learn.
How is resilience different from robustness?
Robustness is the ability to withstand a defined shock without changing. Resilience also includes adapting and recovering when the shock exceeds what the design anticipated.
Can resilience be measured?
Partly. Recovery times, spare capacity and learning actions can be measured, but they are proxies for a capacity that is fully revealed only in a real disruption.
Is resilience the same as robustness?
No. Robustness is resisting a shock without change. Resilience also includes recovering and adapting after a shock that could not be resisted.
Does resilience cost efficiency?
Often some. Buffers and redundancy look like waste in normal times. The question is how much margin is worth carrying given the consequences of failure.
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

このサイトの地図、データ、図表は、背景と一般的な情報として示すものです。助言、予報、警報ではありません。情報の限界は免責事項とデータに関する注意事項に記載しています。