プロジェクトおよびプログラムにおけるリスクマネジメントの重要性は広く認識されており、そのプロセスは概ね標準化されているにも関わらず、効果的な実践や定着化が困難となっている実態がある。その根本原因として、「リスクという不確実性を伴う事象に対する、トレードオフを伴う意思決定の難しさ」があると考えられる。本論文では、リスクマネジメントの本質的な課題に対して、取引コスト理論およびプロスペクト理論を用いて分析・考察した上で、リスクマネジメントのさらなる高度化に向けて、機械学習と知識創造の統合アプローチである「Machine-in-the-loop（機械参加型）知識創造プロセス」を提案した。さらに、製品開発部門のマネージャー・クラスの実務者７名へのインタビュー結果に対してGTA（グラウンデッド・セオリー・アプローチ）を用いて分析し、その有効性を確認した。