GCRI · システミックリスク管理
シナリオとストレステスト
A ストレステスト asks what happens to an organisation, system or plan under a severe but plausible event, before a real shock answers the question. Scenarios describe how such events might unfold; stress tests measure the effect on capital, capacity, services or people. This page sets out how scenarios are designed, how stress tests propagate shocks through dependencies, and how results serve the boards, ministries and supervisors that must act on them.
Scenario and stress testing on the record.
Scenario and stress testing: how the risk develops.
Challenging plans and assumptions. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Scenarios set the question
A scenario fixes the trigger, its severity, its timing and the conditions around it. Choosing only familiar or mild scenarios produces reassuring results that say little about real vulnerability.
Shocks travel through the model
The stress spreads through dependencies represented in the test: suppliers, counterparties, infrastructure and staff. What the model leaves out cannot fail, so omissions bias results toward resilience.
Responses change the outcome
Institutions react during a crisis by selling assets, cutting services or drawing on reserves, and those reactions affect others. Tests that hold behaviour fixed miss these second-round effects.
Reverse tests find breaking points
Reverse stress testing starts from failure and asks which combinations of events would cause it. It reveals vulnerabilities that forward scenarios chosen in advance may never reach.
アジアのハザードとエクスポージャー。
Daytime surface heat, population density and flood water 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
- 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）
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
- 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
- 推定
- 出典
- GPM IMERG（NASA GES DISC）
- 提供者
- NASA GES DISC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、ほぼリアルタイムの衛星推定値
- ビルド時点で最新
- 2026-10-12
- 解決
- 約 2 km メッシュ
- 不確実性
- ほぼリアルタイムの衛星推定値です。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
- 観測
- 出典
- GHRSST MUR25（NASA JPL PO.DAAC）
- 提供者
- NASA JPL PO.DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星解析
- ビルド時点で最新
- 2026-10-12
- 解決
- 約 2 km メッシュ
- 不確実性
- 表示日の海面水温が平年値からどれだけ外れているかの衛星解析で、海洋熱波の指標です。 サンゴの白化 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）
キーボード（地図にフォーカスがある場合）
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
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
- 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
- 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
- GPM IMERG 降水量、NASA 降水処理システム。NASA ゴダード地球科学データ情報サービスセンター（GES DISC）が配布、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
- GHRSST Level 4 MUR 解析、NASA ジェット推進研究所。NASA 物理海洋学 DAAC（PO.DAAC）が配布、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
- 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
- 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
- トゥルーカラー：VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
- 降水強度、日平均：GPM IMERG、NASA GES DISC · 2026 年 10 月 12 日
- 海面水温偏差：GHRSST MUR25、NASA JPL PO.DAAC · 2026 年 10 月 12 日
Stress tests that cross domains test the joins, not the parts.
- エネルギー結合Energy price and supply shocks are standard stress cases.What to watchFuel and power supply assumptions
- 食料結合Export restrictions and price spikes test import-dependent food systems.What to watchImport dependence and stocks
- 水結合Multi-year drought tests water, power and farm systems together.What to watchDrought duration in the scenario
Scenario work is designed for the シナリオとストレステスト・シリーズ, always labelled as scenario evidence. Financial supervisors use the NGFS scenarios for climate stress testing; national cross-sector tests need storylines built with each sector’s experts.
- Storylines with the assumptions each sector’s experts checked.
- Results of past stress tests a public body has published.
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 |
|---|---|---|---|
| 0 | 20.0 | 50.0 | 20.0 |
| 4 | 23.3 | 44.9 | 21.2 |
| 8 | 27.2 | 42.2 | 24.0 |
| 12 | 31.7 | 42.3 | 27.7 |
| 16 | 36.8 | 45.5 | 32.2 |
| 20 | 42.3 | 51.5 | 37.2 |
| 24 | 47.9 | 60.3 | 42.6 |
| 28 | 53.2 | 71.3 | 48.0 |
| 32 | 57.8 | 84.3 | 53.1 |
| 36 | 66.4 | 98.4 | 58.4 |
| 40 | 82.7 | 115.9 | 69.7 |
| 44 | 97.8 | 139.7 | 83.8 |
| 48 | 109.1 | 169.4 | 97.3 |
手法
- システム・ダイナミクス Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- 臨界転移と転換点 Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- 因果ループ図 Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- 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
- 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.
6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導
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 |
|---|---|---|---|---|
| Scenarios tested per cycle | count by hazard type | 年次 | Stress testing programme records | 報告値 |
| Capacity or capital shortfall under stress | units of the tested resource | per scenario | Stress test outputs | モデル化 |
| Time to breach a critical threshold | 日 | per scenario | Stress test outputs | モデル化 |
| Dependencies represented in the test | percent of mapped critical dependencies | per test | Test design documentation | 申告済み |
| Actions taken after the test | count of management actions recorded | 年次 | Follow-up records | 報告値 |
| Reverse stress test conditions identified | count of failure conditions | per test | Reverse stress test records | モデル化 |
Model scenario and stress testing 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
システムと連成
- グローバルおよびシステミックリスク
- 複合・連鎖ハザードの標準 メカニズム
- 金融安定とプルーデンス・リスク メカニズム
- サプライチェーンと貿易のリスク カスケード
- 将来世代と長期リスク 共通の要因
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
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 |
|---|---|---|
| NGFS 気候シナリオ | Reference climate transition and physical risk pathways for financial and policy stress tests | Open, attribution, NGFS terms of use |
| IPCC Shared Socioeconomic Pathways and the scenario database | Long-term socioeconomic and emissions pathways | Open, licence per database (to check) |
| Published supervisory ストレステスト methodologies and results | Scenario design and aggregate outcomes from central banks and supervisors | 公的記録、条件は当局ごと |
| 国別 リスク評価 reasonable worst-case scenarios | Government-published planning scenarios for civil contingencies | Public records, licence per government |
| UNDRR guidance on scenario-based exercises | Design guidance for exercises that test preparedness | 公開、国連の利用規約 |
How scenario and stress testing 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 scenario and stress testing, the assumptions it makes and how each is tested.
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EAL = ∑k pk · Lk年間確率 pkxt+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
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 |
|---|---|---|
| Boards and executive committees | Whether buffers and plans are adequate for severe but plausible events | Shortfalls and times to breach by scenario; reverse stress conditions |
| 中央銀行と金融監督当局 | Which scenarios to set for supervisory exercises | Scenario libraries; cross-sector dependency evidence |
| Civil contingency and emergency planners | Which planning assumptions to use for national capabilities | Reasonable worst-case scenarios and their basis |
| 財務省 | How much fiscal space to hold for contingent liabilities | Public sector stress tests with assumptions stated |
このトピックが生み出す成果物
- Scenario libraries with triggers, severity and assumptions documented
- Stress test designs that represent cross-sector dependencies
- Reverse stress test protocols for public services and organisations
- Exercise reports prepared for review by the institution tested
What scenario designers ask.
- Is the scenario severe enough to be informative, yet plausible enough to be taken seriously?
- Does it combine shocks that are likely to occur together, rather than treating them as independent?
- Does it include the reactions of other actors, which can amplify or damp the shock?
- What would the organisation actually do, and is that response realistic under stress?
Why scenarios reveal what forecasts miss.
Forecasts aim for the most likely outcome and tend to understate extremes. Plans built on them fail when the unusual happens. Scenarios deliberately explore the space of outcomes, including combinations that historical data has not yet shown. Reverse stress testing works backwards: it starts from failure and asks what would have to happen to cause it, which often exposes vulnerabilities that forward scenarios miss.
Stress tests reveal not only losses but behaviour: which decisions would be needed, who would make them, what information they would need and how long it would take. Many failures in real crises come from slow or unclear decisions rather than from the size of the initial shock.
How scenarios and stress tests are built.
- 01
Narrative scenarios
Qualitative stories built by diverse groups around key uncertainties. Limits: can be shaped by group consensus and familiar fears.
- 02
Quantified stress scenarios
Consistent sets of shocks to model inputs, designed with scenario design and stress testing methods. Limits: model results depend on how the model represents behaviour under stress.
- 03
Reverse stress tests
Identify scenarios that would cause failure. Limits: many paths can lead to failure, and choosing which to study requires judgement.
- 04
演習
Tabletop and live exercises test decisions and coordination. Limits: participants know it is an exercise.
どのように研究され、手法が言えないことは何か。
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。
質問と回答。
What is a stress test?
What is reverse stress testing?
Is a scenario a prediction?
Is a stress test a prediction?
How severe should a scenario be?
Can the platform design a stress test for my organisation?
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.
- メールゲートウェイ GW-GCRIこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
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法的文書。
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