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AI の潜在的脅威のデータ駆動型評価では、軽減策の優先順位を決定するために、可能性と影響を数値で推定します。
統計的および確率論的手法（モンテカルロ・シミュレーション、バリュー・アット・リスク（VaR）計算、ベイズ型リスクモデル）を活用し、特定されたリスク（例：モデルドリフト、データ侵害）に数値スコアを付与します。定量的評価により、性質の異なるリスクを直接比較できるほか、統制に関する費用対効果分析を支援し、エンタープライズ・リスク・ダッシュボードへの反映を可能にします。ガバナンスの観点では、一貫したリスクスコアリング手法、前提条件の透明性、ならびにデータの変化に応じた定期的な再推定が求められます。
Real world example:
ある保険会社は、誤分類の確率（2%）と平均保険金支払額（$10k）をモデル化することで、自動引受における判定誤りのリスクを定量化し、保険証券1件あたり$200の期待損失を算出します。さらに、この値を統制導入コストと比較したうえで、手作業によるレビューではなく追加のバリデーションへの投資を決定し、リスク低減に向けた投資対効果を最適化します。
