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Tomoyuki HAYASHIDA
29/1月/2020

中国武漢で発生した新型コロナウイルスは、じわじわと、中国国内ばかりでなく、日本を含む東南アジアやアメリカにまで広がりを見せています。

まだパンデミックな状態に至っているわけではありませんが、ウイルスそのものの実態や感染経路、潜伏期間、効果が認められる薬剤などが分かっていないために、より脅威を感じる対象と言えます。

2009 年に世界で流行した豚インフルエンザ由来の新型インフルエンザでは、日本は、世界的にも、感染者の数や死者が突出して少なかったことで、逆に今回のような新興感染症に対して、企業の経営者や危機管理担当者は、企業リスクとしての感覚が希薄になっています。

現段階(2020/1/24 現在)では、新型コロナウイルスの日本国内での感染者は外国人二人ですが、中国の春節で、中国人観光客が大勢日本の大都市(大阪、京都、名古屋、東京)に押し寄せる事で、日本人にも、少なからずの感染者が出る可能性を否定出来ません。

大都市に本社や支社、工場のある企業では、今一度、感染に対する防御と、企業として、何が出来るか、感染拡大した際に取るべき行動は何か、地域でパンデミック状態になった時に何をするのかなど、新興感染症に対応した事業継続計画(BCP)を早急に準備し、従業員には、感染防止策(手洗い、マスク、免疫力強化、口腔ケア)を徹底するよう教育周知を行う必要があります。

既に多くの大企業は、2009 年以前から、鳥インフルエンザ由来の新型インフルエンザ対策としての BCP を持っていますが、改訂されないまま内容が陳腐化していたり、担当者も異動し、現危機管理担当が行動すべき役割、機能を理解していないことが容易に想像されます。

オリンピックを前にし、世界中の人々が日本にやっていくる2020年。別の新興感染症が日本にやってくることも想定し、従業員の方々を守る、ステークホルダーへの義務を果たす意味でも、新興感染症対応の BCP 策定が求められます。

 

Principle BCP 研究所の新型コロナウイルス対策 BCP 研修アジェンダ

1. 企業・組織にとって脅威となる感染症とは

1.1 新興感染症
1.2 鳥インフルエンザと新型インフルエンザ
1.3 新型コロナウイルス
1.4 過去に起こった新興感染症

2. 新興感染症の予防対策

2.1 感染症の感染経路
2.2 飛沫感染と接触感染
2.3 新興感染症が拡大する仕組み
2.4 感染症に罹る予防策

3. 新興感染症対策

3.1 感染源の排除
3.2 感染経路の遮断
3.3 感染しない体作りと免疫力
3.4 もし感染したかなと思ったら
3.5 感染から従業員と組織を守るために

4. 新興感染症に対する国・自治体の対応

4.1 国の新型インフルエンザ等への対策
4.2 国の新型コロナウイルスへの対策
4.3 自治体の対応
4.4 対策の期待効果
4.5 感染拡大と国・自治体の行動計画
4.6 国、都道府県、市町村の各役割

5. 新興感染症の脅威と BCP

5.1 企業・組織における感染症のリスクとは
5.2 新興感染症 BCP とは
5.3 新興感染症に対応した BCMS とは
5.4 新興感染症 BCP の本質と構築の進め方
5.5 新興感染症が企業・組織にもたらす影響
5.6 緊急事態における行動”基準”
5.7 震災対応 BCP と新興感染症 BCP の違い
5.8 新興感染症の業務影響度分析
5.9 BCP 策定とステークホルダーへの義務

6. 業種別新興感染症対応

6.1 製造業への影響と対策
6.2 運輸業への影響と対策
6.3 小売業への影響と対策
6.4 金融業への影響と対策
6.5 不動産業への影響と対策
6.6 地方自治体への影響と対策

7. 新興感染症 BCMS 策定

7.1 事業継続マネジメントシステム
7.2 基本方針
7.3 組織と対策本部の役割
7.4 感染拡大と自社従業員感染のシナリオ
7.5 各種対応策と備蓄品
7.5.1 従業員への対応
7.5.2 組織としての対応
7.6 ドキュメント
7.7 教育と e-Learning の必要性
7.8 新興感染症 BCP 訓練
7.9 改善とPDCA

8. 他の関連対応策

8.1 IT-BCPと情報システム部員の管理
8.2 新興感染症に対応した労務管理
8.3 新興感染症に対応した役員・取締役の行動

 

 

 

 

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
29/1月/2020

2020 年 1 月 ~ 3 月 までのセミナー/講演予定は、以下の通りです。

  • 1/21(火): 地震・自然災害 BCP セミナー in  NOMA 名古屋(地震・自然災害に対する新たな危機管理行動計画の策定の必要性とポイント)
  • 1/23 (木):BCP 監査セミナー in NOMA 東京(BCP監査の視点と具体的手法)
  • 2/20(木): AI(人工知能)セミナー in NOMA 東京(AI 導入のポイントと基本プロセス)
  • 3/3(火): 地震・自然災害 BCP セミナー in NOMA 大阪(地震・自然災害に対する新たな危機管理行動計画策定の必要性とポイント)
  • 3/10(火):自然災害 BCP セミナー in NOMA東京(自然災害に対する新たな危機管理行動計画の策定の必要性とポイント)

 

※ NOMA : 一般社団法人日本経営協会(https://www.noma.or.jp/)

詳しい内容については、お問い合わせください


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Tomoyuki HAYASHIDA
29/1月/2020

現在、BCP セミナーとして、震災対応版、震災+自然災害(台風、大雨、大雪等)版、自然災害版の三種類を東名阪で実施させて頂いておりますが、先月(2019/11)は、大阪(11/12)と東京(11/21)で震災対応の BCP セミナーを実施致しました。

多くの参加者の皆様には、ご聴講ありがとうございました。

今年の BCP セミナーでは、前年までとの相違点として、「有事の労務管理」を追加しました。

こうした有事の労務管理については、地震と自然災害(台風、大雨、大雪等)で共通であるため、以下の項目を主にお話をしています。

  1. 労働時間(主に時間外労働の取り扱い)
  2. 賃金(非常時払い、休業手当など)
  3. 安全配慮義務

その中で、特に安全配慮義務については、特段強調してお話させて頂いておりますが、基本的には、

  • BCP /危機管理マニュアル(特に初動マニュアル)があること
  • それに対応した教育・周知・訓練が実施されていること

必須としてお伝えしています。

関連して震災時の帰宅困難者の問題がありますが、実は、帰宅困難者を会社に留める一方で、帰宅する人に対する企業側の対応も安全配慮上、重要となります。

一般に通勤時の怪我などは、労災が適用されますが、企業側の責任は免れます。また災害時の帰宅についても、「通勤」であることに変わりはなく、地震災害時に徒歩帰宅する途中で、怪我をすることも考えられます。ただ企業側は、むやみに帰宅を許可していいのかという部分に課題があり、停電時の夜間帰宅の危険性や途中の道路・橋脚の崩壊などの危険性をどのように帰宅希望者と折り合いをつけるのかという問題が出てきます。具体的には、オフィスから自宅まで徒歩での距離が 15 km と仮定して、悪路を時速 3 km で帰るのに、歩き続けて 5 時間も掛かること、それが夜間に掛かる、危険な道路を通行するといったリスクを会社として帰宅する従業員として、その安全をどのように考えるか、その場合のルールは?という点です。

また一方、人事の方々に、有事の労務管理というテーマが伝わると、発災および発災が予想される場合(天気予報など)の欠勤通勤の時間的な考え方などについてのご質問も多く、ほとんどの企業が、この内容のルールを現時点で持っていないことが分かります。

災害は、一般的にエリアが限定的である一方、同じ会社、オフィスで働く人でも、自宅は多方面に広がりがあるため、画一的なルールが作り難いという背景もあります。

こうした災害時の労務管理に関する取り決めは、オフィス単位での運用を、考えうるケースごとにルール化するのか、あるいは、ルール化せずに、マネジメント(上司や役員の判断)で運用するかを会社として、予め決めておくことは最低限必要なことだと考えられます。

 

 

 

 

 

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
29/1月/2020

2019 年 9 月 ~ 11 月 までのセミナー/講演予定は、以下の通りです。

 

※ NOMA : 一般社団法人日本経営協会(https://www.noma.or.jp/)

詳しい内容については、お問い合わせください


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Tomoyuki HAYASHIDA
29/1月/2020

昨年からスタートした「 AI セミナー」、今年も 2 月に実施し、今週金曜日も本年 2 回目を実施します。

※ 2019/7/12 日本経営協会主催「AI機械学/ディープラーニングの実態と導入のポイント」

この半年の間、とある大手 IT 企業のクラウド型 AI サービスのハンズオントレーニングを受け、そのフィードバックを新たに盛り込みました。

トレーニングの内容は、クラウド型 AI 機械学習ツールを使った分析や予測モデルの構築ですが、さすがに R や Python を必須としないまでも、やはり分析アルゴリズムのいくつかについては、理解しておく必要があり、さらに結果や精度についてのユーザ説明に課題がある、と講師は話していましたが、統計学的な資質のあるユーザ、全く無いユーザで説明の仕方に知恵が必要かと感じました。

その他、前回のセミナーでは、「社長(首長)に AI をやれと言われた」が、どうすれば良いのか分からないというご質問があり、これについても、方向性を盛り込みました。

実際、AI をゼロから始めるなら、ある程度の研究要素の高いプロジェクトを立ち上げ、PoC までやって AI による新規事業の可能性があるかを、他の AI 動向や環境面、経費などを含め、経営陣にお話しする処を最初のゴール設定するよう推奨していますが、人材という点では、市民データサイエンティストの社内育成は必須だと考えています。

では、その「市民データサイエンティスト」って何?

ということで、これはレベルの差の大きな話がそこここで聞かれているかもしれませんが、私の考えでは、単純に言うと、そこそこの理科系の大学や大学院で、論文のテーマは何であれ、統計学的手法により、テーマ事象の有意性の有無を書いたという経験があれば、取敢えず「市民データサイエンティスト」としての素養は備えていると言っていいかなと思います。

つまり主要な幾つかのアルゴリズムを使い、さらにデータを加工しながら、分析結果についての有意性を論じた経験があるなら、ここを一度でも経験していれば、真のデータサイエンティストにならないまでも、AI 業者との雑談が出来、プロジェクトを大きく外さない能力があると言っても差し支えないかなと考えます。

当研究所では、いくつかの AI パートナーの企業と検討し、この「市民データサイエンティスト」の育成研修を企画しています。理科系大学での統計学的手法を使った論文を書いたことがなくても、「市民」として、今後の AI の民主化としての技術的な向上も視野に入れ、ユーザとしての素養を
養って頂く内容です。

今後、企業の活動において、対顧客や取引先ばかりでなく、社内の管理系システム等 ERP にも AI がどんどん組み込まれていく中、この市民データサイエンティストの素養は、実は、ほとんどの部門の管理職に求められるものになっていくと考えています。

 

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
29/1月/2020

企業において、AI(人工知能)の導入は、戦略的、経営的、営業的なプラス面ばかりでなく、ビッグデータ解析にも通じる情報管理としての透明性、検証可能性、説明可能性などを含むリスクが存在することが知られています。

私の AI セミナーでも、この点は、「企業危機管理対象としての AI」として章立てしてご説明していますが、標準化機関である BSI (British Standards Institution, 英国規格協会)でも、AI のリスク管理として、国際標準の ISO 31000(リスク管理-ガイドライン)の追加項目が現在提案フェーズになっているようです。

そもそも AI を導入しようとする企業内では、その反対意見として AI への信頼の欠如が根本にあり、データやアルゴリズムの偏りやセキュリティ的脅威、個人情報漏洩などの脅威、透明性、検証性などを問題にすることが背景となっていて、その部分をリスク管理の範囲としているようです。

そこで標準化されようとしている内容としては、AI システムにおいて、構造化されたリスク管理プロセスとして、

a) AI システムに対するリスク識別、分類、処理を可能にすることで、脅威やリスクを低減する手法や方法を評価
b) 文書化されたリスク管理プロセスを使用することで、透明性、検証可能性、説明可能性、制御可能性により信頼を確立
c) 識別された利害関係者にリスクの取扱いを透明化し、AIシステムを堅牢、レジリエンス、信頼性、セキュリティなどを確立

をそれぞれ実施することで AI システムの(導入)リスク管理を標準化しようとしています。つまりは、AI を如何に透明性のあるものとして関係者全員が理解することが必要なのだということです。

実際に、ほとんどの AI 事業者は、このリスク部分に触れることはあっても、ユーザと一緒に考えましょうというスタンスは見られず、ユーザにとっても、戦略性やリスクについての議論があっての導入可否を判断するフェーズがないように思えます。

AIを導入した企業においても、AIシステムやAIプロジェクトを内部監査する要求は、現実的にも存在しています。

企業において、AI は、全リスク項目において影響するため、導入するしないというレベルに寄らず、今から AI が導入される未来を見据えたリスク管理を行う必要があると考えています。

 

AIリスク管理にご興味があれば、是非ご相談ください。

 

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
29/1月/2020

BCP と IT-BCP を双方矛盾無く、全社あるいは本社の危機管理を構築するお手伝いをする際、最近特に感じることがあります。

いわゆる IT が事業継続において、かなり大きなウエイトを占める場合(多くの大企業がそうかもしれませんが…)、IT-BCP の被災シナリオ設定において、「電源」、「イントラネット(オンプレサーバ)」、「インターネット」、「クラウドサーバ」の四種類の利用可否で、被災シナリオを細かく設定した上で、それに合わせて、要継続事業に対応させ、対応策を、あるいはワークアラウンドを設定するというアプローチが有効ではないかと考えています。

さらに初動においては、情報システム部門は、部員全員の安否確認を全社安否確認とは別に細かい確認(例えば、家族の安否も含む)を実施し、直ぐに対応できる担当者と帰宅が必要な担当者を分けることが重要になってきます。これは部門のメンバーで保持しているスキルが異なる場合が多く、大企業でも属人化している場合が少なからずあり、情シス・メンバーの安否とスキルセットの速やかな把握は、情シス部門のみならず、全社危機管理においても非常に重要になってきます。

米軍では、テロ脅威に対応して、アルファ(A)、ブラボー(B)、チャーリー(C)、デルタ(D)の四種類があり、9.11 の際、沖縄の米軍のテレビでは、デルタ状態であることを常に画面下に表示していましたが、IT でも四つ程度の被災シナリオを設定し、このような被災の深刻さを基に、行動を設定する方法がおススメです。

例えば、震災発生後、「今回の対応は、”レベルデルタ”で行く」など情シス部門以外の関係者を含め、対策本部での対応や行動をパターン化して周知するのも良い方法かと考えています。


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Tomoyuki HAYASHIDA
29/1月/2020

3月11日、東日本大震災から 8 年目の日とあって、テレビやネットメディアでは、これに関連した話題が多く、BCP を生業とする身にとっても、考えさせられる一日でした。

最近企業の危機管理担当の方からご相談を受ける際に、話題となる震災対応の備蓄品。

基本的に、帰宅困難者に対応したものを優先度高く設定するようお話ししますが、それ以外に、やはり個人や対策本部の方々、震災担当の方々の情報入手や発信の貴重なツールである、停電時のスマートホンや PC への給電は、大きな問題となります。

企業の停電対策としては、やはり発電機や蓄電システムとなりますが、それぞれ一長一短があり、企業の判断が分かれる処となります。

  1. 発電機:長所:比較的安価、短所:燃料を大量には保管出来ない、毎年の管理が必要
  2. 蓄電システム:長所:運用管理の手間が少ない、短所:高価

多くの企業は、燃料保管問題のために発電機を諦めることになり、蓄電システムの導入を検討しますが、やはり見積りレベルで高価なため、購入に至らないことが多いと聞きます。

私の個人的な提案ですが、蓄電システムのような 5 kwh、1 kwh も必要ですが、個人個人には、必要に応じて、大容量(10,000mAh以上)の PC 対応モバイルバッテリを各自運用するようにすれば如何でしょうか。

PCに対応したDCポートやテレビもつなげることが出来るACポート、USBポートが複数あるものが一般に販売されています。

おすすめは、やはり医療機器にも対応可能な正弦波インバータ機能を持つものが安心ですが、価格も高くなるため、おおよその費用感で、15,000 円~ 25,000 円程度が良いと思われます。

 

 

 

 

 

 

 

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
29/1月/2020

今週火曜日(2/26)、大阪にて、「地震・自然災害に対する新たな危機管理行動計画策定の必要性とポイント」と題し、セミナー講演を行いました。多くのご参加を賜り、ありがとうございました。

地震に関しては、最近の地震発生に関する知見を、自然災害という観点では、先ず、スーパー台風、集中豪雨(大雨)、大雪の三点に絞り、それぞれ共通した企業の危機管理対応についてお話をしました。

地震と違い、自然災害では、天気予報という予測可能な情報とそれが現実的に発生するプロセスの中で、企業が危機管理というアクションを行うことにおいて、従来の考え方(ベストエフォート的な行動方針)から、新たな考え方(減災をベースにした各業務停止を行う行動方針)を主眼としてお伝えしました。

今後、地球温暖化によって、ますますリスクが高まる自然災害への対応は、顧客や取引先を必ず巻き込んで実施することが必要となってくるため、事前にお互いの交渉および確認が必須です。必要に応じて、契約事項や覚書などの書類が必要になるかもしれません。

このセミナーでは、実は自然災害は、いわゆる BCP(事業継続計画)の最終段階である、顧客・取引先との連携という部分を先んじて行うため、この行動が震災対応の BCP にも必ず役に立つもとのして参加者の方々にもお伝えしました。

下図は、製造業における自然災害への対応と復旧のイメージを表したものです。ここでの大きなポイントは、顧客・取引先の損害も最小化出来るという点であり、対応しない場合との差が歴然と出てくることは明白です。

自然災害においても、震災同様、マネジメントシステムを構築し、PDCA が回るよう企業の組織としてのご対応をご検討下さい。

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
29/1月/2020

昨日(2019/2/20)、日本経営協会東京本部にて、「AIセミナー」を実施致しました。

多くの企業や自治体の方も参加頂きました。ありがとうございました。

私のお話しはユーザ視点での、ある意味ユーザが AI を導入するにあたっての立ち位置や業者選択、ユーザとしての資質を中心にお話しを展開させて頂きましたが、講演終了後のご質問として、どのようにユーザとして、AI 人材を育てたらいいのか?ということを複数の方からお尋ね頂きました。

現在、インターネットでの有償の AI 教育がいくつかのサイトで行われていますが、ユーザという立場では、難しすぎたり、研究者やエンジニア向けだったりと、逆に意味が無いように感じられ、また書籍にしても、やはり難しいものと簡単すぎるものの両極端だったりで、ユーザとしての AI 人材育成、データサイエンティスト教育に懸念や不安をお持ちになる方も少なからずいらっしゃいますし、このセミナーによってそのことを強く抱かせることになってしまったかもと反省しています。

次回(2019/7/12)は、この辺りも踏み込んだセミナーにしたいと考えております。

 

 

 


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