)となるレベルを注記する。これらは,リスクの許容基準として使用することもある。示すようなばく(曝)露の程度−反応曲線を導き出す。これらは一般に,動物実験,組織又は細胞の培養などの実験システムから導き出す。微生物又は外来種のような他のハザードの影響は,フィールドデータ及び疫学研究から決定することがある。疾病又は害虫と対象との相互作用の性質を確定し,特定のハザードへのばく(曝)露による特定の危害レベルの発生確率を推定する。響を受ける母集団に到達するかを調べる。ハザードがとる別の経路,ハザードが対象に到達するのを防止できる防壁,及びばく(曝)露レベルに影響する要因を検討する経路分析を伴うこともある。薬剤散布によるリスクを検討する場合であれば,ばく(曝)露分析は,どれほどの量の薬剤が,どのような条件下で散布されたか,人若しくは動物への直接的なばく(曝)露があったか否か,植物に残った残留量がどれほどか,地面に到達した農薬の環境運命,薬剤は動物に蓄積されるものか否か,又は地下水に入り込むか否かを検討する。入した害虫がどのようにして環境に入り込み,定着し,広がるかを検討する。e)リスクの特性解明−このステップでは,ハザード分析とばく(曝)露分析とで得られた情報を合わせて,全ての経路からの影響を総合したときの特定の結果の発生確率を推定する。ハザード又は経路が多数ある場合,最初に選別を実施して,高位のリスクシナリオに対して詳細なハザード及びばく(曝)露分析並びにリスクの特性解明を実施することがある。アウトプットは,通常,問題となる状況で特定の対象が特定のハザードにばく(曝)露されることによるリスクレベルの表示である。リスクは,定量的に表しても,半定量的に表しても,定性的に表してもよい。がんのリスクは,人が汚染物質に特定のばく(曝)露をした場合に,特定の期間で発がんする確率として定量的に表すことが多い。析を用いることがある。定性的アウトプットは,リスクレベル(例えば,高,中,低)でも,起こりそうな影響の実用データを盛り込んだ記述でもよい。この分析の長所は,問題の性質及びリスクを高める要因の極めて詳細な理解が得られることである。経路分析は,一般に全てのリスク分野で役立つツールであり,どのように,どこで,管理策の改善又は新たな管理策の導入が可能となるかの特定を可能にする。これには良質のデータが必要である。このようなデータが得られることは多くなく,高レベルの不確かさが付きまとうことが多い。高レベルのハザードにばく(曝)露された動物から導き出されるばく(曝)露の程度−反応曲線を外挿して,低レベルの汚染物資の人間への影響を推定することが望ましい。これを行うための多数のモデルがある。31010:2009)薬品でない場合は,調査の特定の条件に直接関係するデータは限定されることがある。スタディーズの簡易代替技法として開発された。これは,ファシリテータが,ワークショップの参加者にリスクを特定するように促すために,一連の“プロンプト”語又は語句を用いる,系統的な,チームで行う調査である。ファシリテータ及びチームは,標準的な“what-if”形式の語句をプロンプトと組み合わせて使用して,システム,プラントアイテム,組織又は手順が,正常な運転及び行動からの逸脱によってどのように影響されるか調査する。スタディーズに比べて詳細さのレベルが低いシステムレベルで適用することが多い。当初,化学及び石油化学プラントのハザード調査のために設計されたものであるが,現在では,システム,プラントアイテム,手順及び組織で,広く一般的に適用されている技法である。更の結果,及び変更によって変化又は新たに発生するリスクの調査に用いる。調査を始める前に,システム,手順,プラントアイテム及び/又は変更を慎重に定義する必要がある。スタディーズに必要な定義のレベルに至ることはほとんどない。一つの主要なインプットは,調査チームのもつ専門知識及び経験であり,これらを慎重に選定することが望ましい。全てのステークホルダが,可能であれば,類似のアイテム,システム,変更又は状況についての経験のある人とともに,参加することが望ましい。一般的なプロセスは,次のとおりである。合的レビューが可能となるように新たに作成した,語又は語句の適切なプロンプトリストを用意する。用範囲について討議し,合意する。c)ファシリテータは,参加者に次の事項を提起し,討議するよう求める。法的要求事項及び制約d)“what-if”語句及びプロンプト語又は題目を使用した質問を作成し,討議を進行させる。使用する“what-if”語句は,“もし∼ならばどうなるか”,“もし∼ならば何が起こるか”,“誰か又は何かが∼”,“誰か又は何かが過去に起きた∼”といったものである。調査チームが,考えられるシナリオ,その原因並びに結果及び影響を調査することを促進することを意図する。e)リスクを要約し,適切な管理策をチームで検討する。f)リスク,その原因,結果,及び想定する管理策を記述したものをチームで確認し,記録する。g)チームは,管理策が適切で有効か否かを検討し,リスク管理策の有効性の記述に合意する。h)この討議の中で,更なるリスクを特定するために,更なる“what-if”形式の質問を提出する。i)ファシリテータは,討議をモニタリングするために,並びにチームが討議できるように追加の問題及びシナリオを提案するために,プロンプトリストを用いる。j)作成した対策の優先順位を決めるときは,通常,定性的又は半定量的リスクアセスメント手法を使用する。このリスクアセスメントは,通常,既存の管理策及びその有効性を考慮に入れて実施する。アウトプットは,リスクランク別の対策又はタスクを記入したリスク一覧表である。これらのタスクが,対応計画の基礎となる。長所の例を,次に示す。あらゆる形態の施設又はシステム,状況又は環境,及び組織又は活動に広く適用できる。チームが準備する必要のあるものが少ない。ワークショップのセッションで,比較的早急かつ主要なハザード及びリスクがすぐに明らかになる。調査は“システム志向”であり,参加者が,コンポーネント故障の結果を調査できるというよりは,むしろ逸脱に対するシステムの応答を見ることができる。プロセス及びシステムの改善の機会の特定に使用でき,一般的に,成功をもたらし,その確率を高めるような対策の特定に利用できる。既存の管理策及びリスク対応策にアカウンタビリティを負う人が参加するワークショップでの改善は,彼らの責任を強化する。少ない労力で,リスク一覧表及びリスク対応計画を作成できる。定量的調査にまで進めることができるリスク及びハザードの特定に使用できる。短所の例を,次に示す。効率的に行うためには,経験があり,かつ,有能なファシリテータが必要となる。ワークショップチームの時間を無駄にしないように,慎重な準備が必要となる。ワークショップチームが幅広い十分な経験をもっていない場合,又はプロンプトシステムが包括的でない場合,リスク又はハザードによっては特定されないものがある。この技法の高レベルな適用によっても,複雑な原因,詳細な原因又は相関している原因が明らかにならないことがある。シナリオ分析とは,将来どのようになるかについての記述的モデル展開を行う分析手法である。考えられる将来の進展を検討し,その影響を調べることによって,リスクを特定するときに使用できる。“最善のケース”,“最悪のケース”及び“予想されるケース”を表すシナリオ集を使用して,そのシナリオごとに,リスクを分析するときの感度分析の形態として,考えられる結果及びその発生確率を分析できる。年以上にわたる主要な変動を考えることによって例証できる。シナリオ分析はそのような変化の発生確率を予測することはできないが,結果を検討することができ,組織が予測可能な変化に対応するために必要となる長所及び回復力の育成を手助けする。シナリオ分析は,方針決定,将来の戦略の立案,及び既存の活動の検討について支援できる。これらのリスクアセスメントの三つのコンポーネントの全てで役割を果たせる。特定及び分析に対しては,例えば,“最善のケース”,“最悪のケース”,及び“予想されるケース”を表すシナリオセットを用いて,シナリオごとに,特定の環境でどのようなことが起こるかを特定し,考えられる結果及びその発生確率を分析できる。シナリオ分析は,脅威及び機会の両方がどのように進展するかの予想に使用でき,時間枠が短期と長期との両方のあらゆる種類のリスクに使用できる。時間枠が短期かつデータが良質の場合,有望なシナリオは,現在から外挿してよい。時間枠が長期又はデータが貧弱の場合,シナリオ分析はより想像力に富んだものとなり,将来分析と呼ばれるものになる。シナリオ分析は,空間,時間,及び地域のグループ又は組織の中で,肯定的な結果と否定的な結果との間に大きな分布差がある場合に有用である。シナリオ分析の必須条件は,関連する変化(例えば,起こり得る技術の進歩)の性質及び必ずしも過去からの外挿によらずに将来を考察する想像力について,互いに理解し合っている人々のチームである。起きている変化に関する文献及びデータの利用も役に立つ。シナリオ分析の構成は,形式にのっとったものもあれば形式に縛られないものもある。チーム及び関係する伝達経路を定め,検討すべき問題点及び論点の背景を定義したら,次のステップは,起こる可能性がある変化の性質を明らかにすることである。このためには,将来についての想像的思考と同様に,主要な傾向及び傾向の変化が起きそうな時期の調査が必要となる。検討すべき変化には,次のものを含む。外的変化(技術の変化など)。近い将来に下す必要がある,様々な結果をもたらすかもしれない決定事項。ステークホルダのニーズ及びそのあり得る変化。マクロ環境の変化(法規制,人口など)。不可避のもの,不確かなものがある。ときには,変化が別のリスクの発現結果によるものであることがある。気候変動のリスクは,フードマイル関連の消費者の需要の変化をもたらす。これが,どの食品なら輸出して利益を上げられるか,どの食品なら地域で生産可能かを左右する。この段階で,地域的及びマクロ的要因又は動向を一覧表にし,それを重要さ及び不確かさで順位付けできる。重要及び最も不確かな要因には,特に注意する。主要な要因又は傾向を互いに突き合わせて,シナリオが作成できる領域を示す。各パラメタの妥当な変化に的を絞った,一連のシナリオを提案する。次に,シナリオ別に,ここからどのように本題のシナリオに移っていくかを物語る“ストーリ”を書く。ストーリには,シナリオに価値を付加する妥当な細部を含むことがある。次に,シナリオは,当初の疑問の検証又は評価に使用できる。31010:2009)慮し(例えば,パターンの使用),この新シナリオであれば,方針(活動)がどれほど“成功を収めるか”を調査し,モデルの仮説を基にした“what-if”形式の質問を使って結果の“予備検証”を行う。各シナリオに対する質問又は提案の評価を終えたら,シナリオを修正して,より確実性の高いもの又はより危険性の少ないものにする必要があるかが明らかとなる。標を特定できる可能性もある。更の機会を得ることができる。シナリオは,考えられる将来の定義された“一片”にすぎないので,特定の結果(シナリオ)が発生する確率が考慮されていることを確認すること,すなわち,リスク枠組みを採用することが重要である。,“最善のケース”,“最悪のケース”及び“予想されるケース”のシナリオを使用する場合,各シナリオの発生確率の認定又は表示を試みることが望ましい。最適なシナリオではないこともあるが,選択範囲を明確に認識し,かつ,選択した活動を指標の動きに応じてどのように修正するかを示した結果となっていることが望ましい。来の事象がおそらく過去の傾向を踏襲するものと仮定する,高−中−低の予測に頼る従来型のアプローチよりも優れていることがある。これは,予測の基礎となる,現下の知識がほとんどない場合,又はリスクを長期的な将来にわたって検討する場合には重要である。これには,不確かさが大きい場合,シナリオが非現実的なものになるという短所が付きものである。シナリオ分析を採用することの主たる難点は,データの可用性,並びに,考えられる結果の厳密な調査に従う現実的なシナリオを作成できる分析者及び意思決定者の能力に依存することである。意思決定ツールとしてシナリオ分析を用いることの危険性は,使用するシナリオが妥当な根拠をもたないことがある,データが推測的なことがある,非現実的な結果が認識されないことがあるなどである。assesment)とも呼ばれ,主要な中断リスクが組織の運営にどのように影響するかを分析し,運用管理するために必要な能力を特定及び定量化する。次の事項の合意した理解を与える。目的の継続的達成を確保するためのプロセス及び関連資源(人,機器,情報技術)の致命度並びに復旧期限の決定に用いる。プロセスと内部及び外部の当事者とサプライチェーンのつながりとの相互依存性及び相互関係の決定を支援する。インプットは,次のとおりである。アンケート,インタビュー,構造化ワークショップ,又はこれら三者の組合せを用いて実施し,重大なプロセス,そのプロセスの損失の影響,並びに必要な復旧期間及び支援資源に対する理解を得ることができる。主要なステップは,次のとおりである。プロセスの致命度を決定するために,リスク及びぜい(脆)弱性のアセスメントに基づいて,組織の主要なプロセス及びアウトプットを確認する。定義した期間にわたって,特定した重大なプロセスの財務及び/又は運営面の中断の結果を決定する。主要な内部及び外部のステークホルダとの相互依存性を特定する。これには,サプライチェーンを通じた相互依存性の性質の記述を含むことがある。中断後に最低の許容レベルで運営を継続するのに必要な,現下に手元にある資源及び資源の必須レベルを決定する。現在,採用している,又は開発する予定のある代替策及びプロセスを特定する。代替策及びプロセスは,中断時に資源又は管理能力が得られない又は不十分な場合には,開発が必要になることがある。