スコアの小数点以下の桁数。このフィールドは自動的に 0 に設定されます。

精度が 0 に設定されている場合、結果は最も近い整数に丸められます。たとえば、精度が 0 のメトリクスの定義で値 7 + (5 / 2) を計算した場合、結果は 10 に丸められます。

精度が 0 より大きな値に設定されている場合、結果は、指定された精度に最も近い小数点に丸められます。たとえば、精度が 1 の場合、4.45 の結果は 4.5 に丸められます。

• 日次
• 週次
• 毎月
• 四半期ごと
• 半年ごと
• 年次

• メトリクスの定義：メトリクスの定義レベルでデータを計算する場合、すべての子メトリクスの定義または子メトリクスにわたるデータが計算に使用されます。
• エンティティ：エンティティレベルでデータを計算し、計算式ビルダーを使用して計算方法を指定すると、すべての子メトリクスの定義にわたる共通エンティティが照合され、エンティティごとにデータが計算されます。データをアグリゲートしてメトリクスの定義レベルで全体的なスコアを取得するには、[エンティティ] を選択します。

• なし
• 合計
• 平均
• 最大
• 最小

• ユーザー
• ユーザーグループ

• なし：メトリクスの方向を変更しない場合は、このオプションを選択します。
• 最小化：目的のメトリクスの方向が下向きまたは降順である場合は、このオプションを選択します。たとえば、期日を過ぎても未解決のままのリスクアセスメントの数を最小限に抑えます。
• 最大化：目的のメトリクスの方向が上向きまたは昇順である場合は、このオプションを選択します。たとえば、重要なコントロールの数を最大化したいとします。
• マイルストーン:メトリクスの方向が適用されないが、メトリクスがマイルストーンに対して追跡される場合に選択するオプション。たとえば、組織が月末までにエンティティのすべてのリスクアセスメントを完了することを目標としている場合、目標の次の日付がマイルストーンと見なされます。

• 先行:先行メトリクスは予測型であり、将来のリスクの結果を予測するのに役立ちます。たとえば、組織では、重要なプロセス内のコントロールエラーの増加率などの主要なメトリクスを使用できます。コントロールの低下の初期兆候を監視することで、組織は運用リスクまたはコンプライアンスリスクの潜在的な増加を予測できます。このメトリクスを追跡することで、リスクチームは新たなリスクエクスポージャーを積極的に特定し、リスクが顕在化したり、定義されたリスク許容度を超えたりする前に予防措置を講じることができます。
• 遅行:遅行メトリクスは、過去のリスクイベントまたはアクションの影響を測定します。たとえば、遅行メトリクスは、レポート期間中に財務的損失や規制上のペナルティをもたらしたリスクイベントの数です。このメトリクスは、組織のリスク影響度の履歴を可視化します。このメトリクスを経時的に追跡することで、リスクチームは過去のリスク軽減とコントロールの取り組みがどの程度効果的であったかを評価し、是正措置が必要なパターンを特定できます。遅行メトリクスは、リスクが顕在化した後の結果を評価し、将来のリスク戦略の改善をサポートするのに役立ちます。
• 現在:現在のメトリクスは、運用全体のアクティブなリスクエクスポージャーを監視します。たとえば、高または非常に高いと評価されたアクティブなオペレーショナルリスクの数は、組織が現在のリスク体制を理解するのに役立ちます。このメトリクスを監視することで、リスクオーナーはエクスポージャーの高い領域に焦点を当て、リアルタイムで軽減アクションを開始できます。