リスク許容度（リスク選好・しきい値）とは？
リスク許容度（リスク選好・しきい値）とは、組織やスポンサがどの程度のリスクを受け入れる意思があるか（リスク選好）と、その受け入れ限界（しきい値）。どのリスクを受容し、どこから積極的な対応を打つのかの線引きを決める基準であり、これが合意されていないと、対応策の要否がPMの主観論争になる。
応用情報技術者試験の過去問では1回出題されています。
りすくきょようど
リスク許容度（リスク選好・しきい値）の意味
組織やスポンサがどの程度のリスクを受け入れる意思があるか（リスク選好）と、その受け入れ限界（しきい値）。どのリスクを受容し、どこから積極的な対応を打つのかの線引きを決める基準であり、これが合意されていないと、対応策の要否がPMの主観論争になる。
リスク許容度（リスク選好・しきい値）の具体例
「発生確率10%以上かつ影響1,000万円以上のリスクは、必ず軽減策を用意して予備費を積む。それ未満は受容してコンティンジェンシー予備で吸収する」といった形で計画書に明記する。個人情報漏えいのように、金額に関係なく受容しない領域も別途定める。
リスク許容度（リスク選好・しきい値）は試験でどう引っ掛けられる？
許容度はプロジェクトごとに決めるものではなく、組織の方針とスポンサの意思に由来する。PMが独断で「これは受容する」と決めると、顕在化したときに責任問題になる。また受容は「何もしない」ではなく、予備の確保と監視を伴う正式な対応戦略である。PMは許容度を決める側ではなくスポンサ・組織から引き出して明文化する側。しきい値は分野ごとに異なるのが普通で、コストに緩く安全性に厳しいのは矛盾ではない。数値のしきい値を決めずに「重大なら対応」とすると、判断が担当者の主観に委ねられる。
リスク許容度（リスク選好・しきい値）と関連する用語
リスク許容度（リスク選好・しきい値）が出た過去問
AIにおける機械学習で、2クラス分類モデルの評価方法として用いられるROC曲線の説明として、適切なものはどれか。
正解：真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
要点：ROC曲線は横軸が偽陽性率、縦軸が真陽性率
ROC曲線は、2クラス分類の判別しきい値を変化させたときに、横軸に偽陽性率（実際は陰性なのに陽性と判定した割合）、縦軸に真陽性率（実際に陽性のものを正しく陽性と判定した割合）をとって描く曲線である。左上に近いほど性能がよく、その下側の面積AUCがモデルの評価指標として使われる。
出典：令和5年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3（IPA）
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。