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Tomoyuki HAYASHIDA
22/10月/2020

cnn.com によると、中国の研究者が、新型の豚インフルエンザ G4 ウイルスを発見したという記事が出ています。これは、2009 年の H1N1 インフルエンザウイルス(今は季節性として存在しています)の変異したもののようですが、新型コロナウイルスのようにパンデミックになる可能性があるということです。つまり現存するワクチンは効かないということです。

地球温暖化に伴い、既知のウイルスが変異するスピードが高まったり、新たなウイルスが出現することが懸念されていますが、我々は、もう新たなウイルスと何度も戦わなければならない時代を生きることになるのかもしれません。

パンデミック感染症対策として、新型コロナウイルス COVID-19 で実践した対応を応用し、反省点を克服するスタートを再び切ることになるかもしれません。

新型インフルエンザ用に開発されたアビガンが、この G4 ウイルスに効果があるのか、も含めて、国や自治体、企業の感染症 BCP も早め早めの対応と備えが必要です。

 

 

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
22/10月/2020

 

6 月まで、全ての集合型セミナーはキャンセルされていましたが、7 月から、再開されることになりました

 

開催にあたっては、主催者との協議の上、入場の際の検温および手指消毒、常時マスク着用、教室内の社会的距離レイアウト、定期的な換気と空気清浄、講師および演習発言者のフェースシールド着用など感染防止を徹底した上で実施されます。

 

以下、当方で、予定している BCP /危機管理セミナーをご紹介します。

 

[su_box title=”危機管理/ BCP セミナーの開催予定” style=”glass” box_color=”#556b2f”]

1. 2020/7/3(金):BCP 監査の視点と具体的手法(東京)詳細はこちらから

2. 2020/7/16(木):大災害から学ぶ BCP への新たな視点と対応策(東京)詳細はこちらから

3. 2020/7/21(火):パンデミック感染症に対する危機管理/ BCP 構築のポイント(大阪)詳細はこちらから(満席のため受付終了となりました)

4. 2020/7/28(火):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(名古屋)詳細はこちらから

5. 2020/9/3(木):パンデミック感染症に対する危機管理/ BCP 構築のポイント(名古屋)詳細はこちらから

[/su_box]

なお大阪と名古屋で実施致しますパンデミック感染症 BCP セミナーは、新型コロナウイルスばかりでなく、今後も発生し得る新型インフルエンザ等への対応も含まれています。

9 月以降も、自然災害 BCP 構築セミナー、IT 管理者養成セミナー、テレワーク構築/情報セキュリティセミナー、AI セミナーなどを予定しております。追って詳細が決まり次第、ご報告いたします。

 

 

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
22/10月/2020

新型コロナウイルス感染がひと段落つき、回復の兆しが見える時期において、その回復期の危機管理やBCP として何をすればよいかについて、2 度目のライブセミナーとして、下記要領にて、Web セミナーを実施することになりました。

NEC ネクサソリューションズ社主催による、Zoom を利用した、無料 Web セミナーとなります。

私がご説明するセミナー時間は、20 分で、企業が実施すべきパンデミック感染症対策について回復期をターゲットにポイントを絞った解説を行っています。

[su_box title=”Web セミナーのお申込み” style=”glass” box_color=”#4156f3″]

☆ 2020 年  6 月  24 日(水)  15:00~ [回復期における新型コロナウイルス危機管理対応とは]

https://www.nec-nexs.com/seminar/detail.cgi?id=3231

 

[/su_box]

奮ってご参加下さい。

※ なお、NEC 社との競合他社のご参加をお断りする場合があります。


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Tomoyuki HAYASHIDA
22/10月/2020

ダイヤモンドオンライン新型コロナ対応の BCP(第4回)が本日から公開されました。

今回のテーマは、「もし社員がコロナに感染したら「すぐに・絶対」やるべき2つの対応」です。

感染者調査と濃厚接触者管理で、各調査管理シートがダウンロード可能です。

 

https://diamond.jp/articles/-/239302

 

【ダイヤモンドオンライン】https://diamond.jp/

【ダイヤモンド社】https://www.diamond.co.jp/

 

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
22/10月/2020

ダイヤモンドオンライン新型コロナ対応の BCP(第3回)が本日から公開されました。

今回のテーマは、「社員をコロナ感染から守る!企業が取るべき感染リスク低減 4 つの対策」です。

 

https://diamond.jp/articles/-/238862

 

【ダイヤモンドオンライン】https://diamond.jp/

【ダイヤモンド社】https://www.diamond.co.jp/

 

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
22/10月/2020

ダイヤモンドオンライン、下記 URL にて、新型コロナ対応の BCP について、連載を受け持つことになり、本日より、公開されています。

 

今後数週に渡り、当該テーマにて、分かり易い解説を心がけて執筆していきますので、ご興味のある方は、ご覧ください。

 

https://diamond.jp/articles/-/238148

 

【ダイヤモンドオンライン】https://diamond.jp/

【ダイヤモンド社】https://www.diamond.co.jp/

 

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
22/10月/2020

昨日(2020/5/17)の日本全国での感染者数は、24 人。

この一か月は、確かに収束傾向を示す数字が続いています。

しかし感染症の専門家は、必ず「第二波」が来ると予想しており、国や自治体の首長の言うように「緩み」は禁物です。

企業の危機管理も同様「緩み」を生まないことが肝要ですが、実際、医療施設や介護施設で頻発しているクラスターは、現時点では、一般の民間企業では、ほとんど発生しておらず、事業継続計画(BCP)の発動にまでは至っていないと思われます。

現在の状況から、「回復」を見通した場合、やや楽観的ではありますが、

[su_note note_color=”#fefefe”]

  • このまま全国および東京の感染者数が収束傾向を継続し、夏ごろまでに、一度第二波が訪れ、その後、秋頃から冬にかけて徐々に終息が見込まれる(想定)
  • 企業の事業継続計画発動フェーズは回避される(想定)​
  • 社内の危機管理は、感染発生および拡大阻止から、感染者が出た場合の「素早い封じ込め」に焦点​があたる[/su_note]

この「素早い封じ込め」を行うために出来ることとして、

[su_note note_color=”#fefefe”]

  • 第二波、第三波への対応(集団感染回避策の継続)
  • 発熱検査(出来れば、出勤時と退勤時の二回/日)​の慣行
  • 疑い感染従業員の行動追跡(スマートホンの GPS 機能の活用)​
  • オフィスのレイアウト変更、全会議のリモート化、原則出張禁止
  • テレワークの日常化[/su_note]

が挙げられます。

個人のプライバシーを尊重しながら、感染疑いのある従業員の行動追跡が出来る仕組みを早急に立ち上げ、感染者が一人でも発生したら、直ぐに濃厚接触者を特定し、感染拡大阻止、つまり素早い封じ込めが出来ることが、この回復過渡期に求められることになります。

さらにこの段階では、

[su_note note_color=”#fefefe”]

  • 次フェーズ(回復期)の感染症危機管理基本方針策定
  • 三密回避の各施策(会議方法、レイアウト、等)
  • 企業改革のビジョン検討(対顧客、IT/AI、等)[/su_note]

を行う時期です。

先ず、一企業として「終息」ポイントをどこに置くか​ですが、感染症専門家の意見として、完全克服まで長期間( 2024 年?)必要との見方​がある一方で、当研究所の推奨案として、① 2020 年 冬、② 2021 年 冬(オリンピック後)、③ 2022 年 冬、の三つの終息ポイントで、それぞれの「対応基本方針」を策定することが合理的ではないかと考えます。ここでの対応基本方針とは、通常の基本方針よりも、少し具体的な方針です。例えば、

[su_note note_color=”#fefefe”]

  • 感染防止策の徹底と継続、感染者発生時の封じ込め
  • ​オフィス環境および働き方に関する構造改革
  • IT/AI/ロボット化など、新たな事業展開とレジリエンスな事業体質の検討[/su_note]

さらに、現時点と次フェーズとなる、回復過渡期と回復後の危機管理として、

[su_box title=”回復過渡期と回復期の危機管理 / 事業継続計画” style=”glass” box_color=”#4156f3″]

  1. 第二波、第三波を起こさないための行動計画(集団感染回避策の継続)
  2. 複合的な BCP / 危機管理 への対応検討
    • 地震、台風等自然災害の発生がコロナ禍の最中に発生した時の対応
    • 地震+感染症:帰宅困難者対応+感染防止対応、避難所に避難しない、等
  3. 労働環境の再定義と IT/AI 化推進の方向性
    • テレワークの範囲拡大(会議、出張、教育・研修セミナー、等)
    • ホワイトカラーに対する 日常的なテレワーク体制 と 管理業務の AI 
    • メタルカラー化(AI/ロボット化)の推進
  4. 次なる新興パンデミック感染症への対応検討
    • 対応マニュアル改訂と訓練実施
    • 労務管理・安全管理の再定義
    • 備蓄品(消毒剤、PPE、非接触型体温計などを各支店、事業所、工場に)​[/su_box]

を実施します。

特に最近日本各地で地震が頻発している状況、台風発生が懸念される季節の到来を踏まえ、複合的な危機管理施策を考えておかなければならないタイミングです。

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
22/10月/2020

世界の感染拡大に関する情報として、ジョンズ・ホプキンズ大学のポータルサイトや WHO の状況レポートを毎日のように見ますが、連日マスコミに報道されている日本の感染拡大状況を世界と比較したら、どうなのかを改めて確認したいと思います。下図は、現時点での感染に関する数値を感染拡大が続いている代表的な国に関して表にしました。

※ 発生から45日前後の感染者数は、正確な数値ではありません。

ここで注目したいのは、人口あたりの感染率と致死率、アウトブレーク発生から一定期間での感染者数です。

人口当たりでも最も感染率が高いのは、スペイン(0.41 %)、逆に最も低いのは、中国(0.006 %)です。日本でも、0.008 % と低い値です。

また致死率は、英国の 13.44 % を最大に、最小は、日本の 2.16 % となっています。

さらにアウトブレーク発生から 45 日前後の感染者数(表の値は正確な数値ではありません)では、断トツにアメリカが大きく、日本は、かなり少ないことが分かります。

一方感染対策として多方面で評価の高いドイツですが、感染の数値だけ見ると、感染率や致死率、一定期間後の感染拡大に関しては、日本よりも大きい数字を示しています。

医療崩壊が実際に起こっているヨーロッパや米国の一部地域など世界各国との比較において、現状は、まだ日本は持ち堪えているレベルなのだということが分かりますが、今後、アメリカやヨーロッパのような急激な感染拡大が起こらないとも限りません。現状の感染拡大防止策を引き続きよろしくお願い致します。


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Tomoyuki HAYASHIDA
22/10月/2020

二、三年ほど前に東大で医療データベースの分析研究発表会のようなものが行われ、日本の医学研究のトップの大学医学部、医学研究所の先生方と、日米の民間の AI 先端企業の何社かが発表されていたの拝聴したことがありましたが、その際に感じたのは、日本の医学研究の中で、ビッグデータ分析に対するデータサイエンティスト的な研究発表をされている研究者がほとんどいないなと感じていました。

さすがに現時点では、医学研究ばかりでなく、通常の医療にもデータサイエンスが活用されている、と信じていますが、世界中の新型コロナウイルスによる莫大なデータが、データマイニングとしても、多くの知見を導き出しているのでは、と想像されます。

もちろん厚生労働省や大学、研究所では、これらのビッグデータの AI 分析が当然のように行われていて、ただ現時点で外部公表するには、リスクが大きく公開されないのだろうということも容易に想像されますが、世界に目を向けると、AI の先進国である、米中に、やはり自国としても莫大なデータがあり、いろいろな分析が行われて知見を積み重ねているのだろうと考えられます。

下記は、ジョンズ・ホプキンズ大学の集計数字(2020/4/17現在)を単に計算(割り算)しただけの数字ですが、こんな単純な比較においても何らかのことが言えそうな気がします。

回復率を、回復者数/累積感染者数と仮定すると、欧米とアジアのいくつかの国の数字は、

・中国: 89.3 %
・韓国: 73.6 %
・台湾: 39.2 %
・ドイツ:59.4 %
・スペイン:40.4 %
・イタリア:23.8 %
・フランス:22.7 %
・アメリカ:8.4 %
・日本:10.1 %

となっています。この数字の元のデータの信頼性の問題や各国で定義が異なるなどの問題、感染した人の免疫力の差や医療サービスの違いなどがあるため、これだけで何かを計ることに無理がありますし、上記の一瞬の比較に何ら意味はないのですが、もしこの数字を日々追うことで出来る曲線やベクトルを分析してみれば、想像しうる何かにあたりそうな気もします。

データサイエンスの力が試されていると感じることしきりです。


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