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Tomoyuki HAYASHIDA
15/10月/2018

今年度の登録販売者試験合格しました!

IT 屋、危機管理屋としては、異色ですが、お薬に関して、薬局、薬店などで相談を受けたり、販売に携わることが出来る資格として、登録販売者試験を受検し、お陰様で合格することが出来ました。

医薬品に対する多少の知識があることを公式に認められたということだと理解していますが、皆様の健康やヘルスケアITにも役立てると確信しています!

 

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
15/10月/2018

一昨日の未明に発生した北海道胆振地方の巨大地震。

被災された方々には、より早い復興をお祈り申し上げます。

私自身、第二の故郷である北海道。ある意味、山崩れや液状化については、やはり北海道の土地が持つ性質、つまり泥炭地であることが大きく影響していることは間違いないと思います。

泥炭は、石炭になる前の、植物の繊維質が未だ残っているような湿った柔らかい石炭ですが、この層の上に火山灰が堆積した状態が、北海道の代表的な地盤構造だと考えられます。

地盤増幅率も非常に高い数値(厚真町役場 3.119)で、東京で言えば、武蔵野台地から外れた江東区など東京の西部や神奈川県の横浜辺りの数字です。

私は、BCP を企業にコンサルティングしている立場から、この地震から得るものを探すのですが、やはり地盤の柔らかさの問題は、巨大地震において、非常に大きい要素だということは間違いありません。

今回の地震では、長周期地震動も発生していたことが分かっていますが、コンビナート火災などもその影響だったのかもしれません。

企業が考える BCP ポイントとしては、

1. 電力喪失の問題
2. 揺れ易い地盤の問題と液状化
3. ロジスティクス(物流)停止の問題
4.休日深夜に発生した時の企業の対応

が挙げられます。

東京の大企業でさえ、それぞれに対して、企業としての対応策は、必ずしも十分に進められているとは言えない状況です。

30 年以内には、必ず発生すると家われている同規模(以上)の首都直下および南海トラフ地震。

その備えに対して、たくさんのヒントを与えてくれていると考え、対応を急いで頂きたいと思います。

来週名古屋で行う、BCP セミナーでも、この辺りのポイントをお話ししたいと思います。

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
15/10月/2018

さる2018/7/27、日本経営協会主催で、BCPセミナーにて講演致しました。

今回特徴的だったのは、企業以外の大学や自治体のご参加が目立ったことです。

大学や自治体では、企業の経営的視点において、誰がステークホルダーかという処からBCPを考えて頂く必要がありますが、その意味では、学校では先生方や職員の他、学生や学生の親御さんが、また自治体では、やはり職員の他、市民や住民の方々がその対象に位置します。

ある意味、企業よりも捉える幅が広く、その対象へのBCP的な対応のレベル感をどう考えるかがポイントになりそうです。

また備蓄品に対しての対応方法のお尋ねが、一周回って増えてきているように思えます。

最近では、備蓄品(食料や水、トイレ処理、バッテリ等)のレベルも上がってきていて、現時点で、何を選択すべきかという部分で再考されているようです。

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
15/10月/2018

2018 年 7 月 13 日(金)、日本経営協会主催(東京)による AI セミナー(演題:「AI 機械学習/ディープラーニングの実態と導入のポイント」)にて講演致しました。

今回のセミナーでは、現時点で AI ができること、できないこと、ユーザー視点の AI プロジェクトの考え方や進め方、AI 業者選択のポイントなど体系化した内容で解説しています。

企業の方々ばかりでなく、国や自治体の方々も数多くご参加頂きました。

また下期にも開催予定ですが、詳細が決まり次第ご報告致します。

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【講演内容】10:00 – 16:00
1. AI(人工知能)とは
2. AI の導入と業務課題の解決について
3. AI の学習と評価
4. AI を実業務システムとして導入する際のポイント
— 演習 1. AI プロジェクトの事前検討演習(戦略ビジョン策定)
5. AI システム構築のプロセス
6. AI プロジェクトの課題
— 演習 2. AI プロジェクト・スケジュール作成演習
7. 企業危機管理対象としての AI
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Tomoyuki HAYASHIDA
15/10月/2018

EU の GDPR が施行されて一か月が過ぎた今、私のクライアントの企業から、様々な間接的影響と思われるご相談を頂きます。

例えば、

〇 米国系企業が、個人情報保護に関するシステムや体制について、非常に細かい確認書を送り付けてきた…
〇 医療製品販売会社から、個人情報保護を最低限実現するセキュリティシステムについて相談があった…
〇 製造業の企業から、ステークホルダーに説明可能な情報セキュリティに対する対応文書をどう作れば良いかについて相談があった…

これらは欧州の GDPR とは一見関係が無いように見えますが、風が吹いて桶屋が儲かる的に言えば、

① EU GDPR は、グローバル企業、特に米国のグローバル IT 企業(Google/FB/Microsoft/Amazon等)に影響を与えた
② 彼らはすぐさま GDPR 準拠のポリシー、仕組み、体制、システムを構築する…
③ 彼らの個人情報データ交換に関し、GDPR 準拠を取引先に求める
④ 取引先も GDPR 準拠のポリシー、仕組み、体制、システムを構築する…
⑤ 日本企業にも、今後どんどん影響が広がる…

つまり、遅かれ早かれ、GDPR は、個人情報保護ばかりでなく、情報セキュリティに関して、世界標準になり、実質的に、その取り組みが無い企業とは、取引が許されなくなるということを暗示しています。

今まで、日本の医療データ(個人情報)保護に関しては、三省四ガイドラインを基に、各病院や医療情報を扱う企業などが、仕組みやシステムを構築するよう国から要請があったのにも関わらず、多くの医療現場では、まだ導入している処が少ないという現状もあります。

この三省四ガイドラインのベースである ISO27001 に準拠するということのハードルも少なからず困難さがあったわけですが、罰則規定が無いことでスルーしてきた病院、医療機関も、そろそろ真剣に大きな投資を前提にした情報管理の在り方に舵を切る必要に迫られています。

決して、対岸(欧州)の火事じゃないということですね。


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Tomoyuki HAYASHIDA
15/10月/2018

6 月 18 日 7 時 58 分、大阪府北部で、最大震度 6 弱の地震が発生しました。

実際には、少なくない被害が発生したわけですが、その後、大阪在住の方、数名に状況を伺うと、阪神淡路大震災との比較をされる人が多くいらっしゃいました。

やはり 6 弱と 7 の違いは、相当大きい感覚を持たれているようでした。

今回の大阪府北部地震を、危機管理や BCP の観点から見ると、やはり帰宅困難者への対応は、企業にとって特に重要であることが再認識されます。

東日本大震災時の東京では、最大震度 5 強でインフラや交通網は大きなダメージを受け、帰宅困難者が大量に発生したわけですが、首都直下地震が発生し、最大震度 7 となると、その比ではないことは想像に難くありません。

東京都では、517 万人の帰宅困難者が発生すると予想しており、交通の支障にならないよう帰宅をせず、企業や一時滞在施設に 3 日間ほど留まるようお願いするという条例があります。

一方、東京以外の大都市でも、今回の大阪府北部地震は、帰宅困難者の対応に課題を感じられていると思います。特に、電車通勤 1 時間程度が多い、大阪圏や名古屋圏の企業は、帰宅困難者に向けた以下の最低限の備蓄品チェックをしてください。

① 食料品(対象人数 x 1.1 x 3 食)
② 水(対象人数 x 1.1 x 5 リットル)
③ トイレ処理剤+黒ビニール袋(対象人数 x 1.1 x 5 回)
④ 寝具(対象人数 x 1.1)
⑤ スマホ用電源バッテリ

ここで係数 1.1 は、10 % 増しの意味で、ビル管理業務の方以外の、訪問客や複合機などの業者の方の分を指しています。

トイレ処理は、電気と水道が停止した場合には、必須となります。
寝具は、今までは毛布を備蓄する企業がありましたが、かさばるので、小さく出来る寝袋タイプがおすすめです。


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Tomoyuki HAYASHIDA
15/10月/2018

企業の人員確保は、有名大企業以外の企業にとっては、死活問題になっています。

テレビコマーシャルやメディアへの露出が少ない超大企業においても状況は同様で、毎年のように多くの労働者が必要な製造業においては、特に問題が大きくなっているようです。

当研究所では、いくつかのクライアント企業のご担当者に「今のうちから、御社の業務全てに対して、AI が肩代わり出来るかどうかの内部検討に入っておいた方がいいですよ」とご提案しています。

何も専門のデータサイエンティストが社内に居なくとも、業務の一部を AI が肩代わりすることで、人員不足の課題に貢献することが出来る可能性があるなら、どの部分が AI 化できるかの検討は決して難しくありません。

あなたの会社の業務を知らない、あなたの会社の AI 大手の情報システムベンダーや AI 中堅企業は、あなたの会社の喫緊の業務課題について、AI による業務改善を提案してくれることはありません。

ユーザ主導で、AI ベンダーに対して「こんなこと AI に出来ないか」と打診することが必要です。

今、AI 大手ベンダーのデータサイエンティストは、超大企業向けの仕事が一杯一杯で、あなたの会社の AI 化に知恵を貸してくれないかもしれません。

どの事業部門にも、一人か二人の業務を知っている市民データサイエンティストを育てておくことは、今からの AI 化に備え、非常に重要なことです。

市民データサイエンティストとは、AI やビッグデータ解析手法と得られる期待効果について、概要程度が理解出来る人のことを言っています。つまりベンダーのデータサイエンティストと会話が出来る程度のレベルで充分です。

広範かつ細かい統計手法や、その読み取り方、 AI の詳細な理論を知っている必要はありません。

市民データサイエンティストを育てないことが、あなたの会社の人材戦略にとって、またリスクマネジメントとしても、近い将来大きな困難(痛み)を招くことになるだろうことは予想に難くありません。

 

 


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Tomoyuki HAYASHIDA
15/10月/2018

5 月 25 日、EU の GDPR(General Data Protection Regulation)がスタートしました。

日本でも、マルチナショナルなビジネス展開をしている企業は、その対応が必須なのですが、日本で関係するだろう企業の 10 % 程度しか対応が完了していないという報道もあります。

アメリカでもいくつかの企業で対応が遅れているために、EU では、当該サイトを閲覧できないなど、影響が顕著に表れています。

多くのセキュリティ関連のサプライヤ企業が、GDPR に関する対応セミナーを開いていますが、企業の対応は遅々と進まない状況かもしれません。

そもそも日本の企業の多くは、GDPR が EU 域内の企業を対象としたものと勘違いしている処も少なからずあり、(個人)情報の取り扱いに対して、リスク対応すらしていない大企業もあります。

当初アメリカの企業も GDPR の推移に懐疑的であったのが、今では、GDPR 対応をアピールするほどになり、個人情報取扱いに対して世界のデファクトスタンダードになるものと思われます。

日本の個人情報保護法にも少なからず影響を与えるのは必至であり、今後時を待たず、改訂されるのでないかと思われます。

対応のポイントは、

  1. 個人情報を含むデータの棚卸とデータ種に対応した取り扱い(認証など)
  2. 情報の流れに関するログ収集と解析手法の確立
  3. インシデント発生時の追跡手法の確立と専門組織化(CSIRT)

は最低限ですが、これは何も GDPR に対応するだけではなく、現在の日本国内のサイバーセキュリティでも、本来原則的に求められるものです。

ただ、3.項は、技術的にも運用負荷的にも企業に大きな負担を強いて、多くの企業が二の足を踏んでいる部分でもあります。72 時間以内という制限に叶うシステム対応は、大きな出費が前提となります。ここをサボって摘発されて、2000 万ユーロ(25.6 億円)を払うのかですが…


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Tomoyuki HAYASHIDA
15/10月/2018

いくつかの AI プロジェクトに関わり、AI サプライヤとしての大企業やベンチャーとお付き合いする中で、調整に苦慮する機会を多く体験しています。

業務システムとして組込む AI 自体の設計や性能は、ある程度満足出来る領域に達しているにも関わらず、その周辺の仕組みと合体する際に大きなギャップが生じることが少なからずあります。

例えば、画像解析を行うディープラーニングは、PoC レベルでは素晴らしく性能を発揮するのですが、PoB で実システムに展開するや否や、動的なインタフェース部分で、周辺機器との間で新たな開発要素が出てきたり、チューニングに関わる経費が大きくなってしまったり…

AI 大企業は、人件費やライセンスフィーが非常に高く、費用対効果が出難くなったり、AI ベンチャーは、体力的に PoB についてこれなかったりで、帯に短し襷に長しな状況になりがちです。

日本の AI ビジネスを展開している IT 企業の問題は、ユーザから見て、AI の思想とは真逆の手作り感が強くAI 開発費用を早く回収したい、ただでさえ少ないデータサイエンティストを一部のユーザにしか展開出来ないという点にユーザの不満が出てきます。

ここに無理があると、プロジェクトそのものが失敗したりしてしまうために、PoC が上手く行っても、PoB で頓挫してしまうことは、ユーザよりもサプライヤ側の AI 業者に大きなリスクとなってしまうため、ベンダー、ユーザが、疑心暗鬼な状態になることで、調整役が苦脳してしまうという現状です。

PoB を突破出来れば、ユーザ、ベンダともに、Win-Win になりそうなんですが、今は、あるユーザの成功例を横展開するようなビジネスフェーズかなと思っています。


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Tomoyuki HAYASHIDA
15/10月/2018

今週水曜日(4/4)から、東京ビックサイトで開催されている AI Expo に行ってきました。

実際、NEC や IBM 、富士通ひいては、Apple、Microsoft、Amazon(講演はアリ)、Facebook などの先進企業が参加していない中、第二列の企業群の展示会の様相が見て取れましたが、それなりに収穫がありました。

現在、私が抱えている複数の AI プロジェクトについて、その課題解決を探ろうと、何社かのブースでお話しを伺いましたが、中々各社のソリューションの中には、その解を見つけることは出来ませんでした。

特に、AI を活用するにあたっての、周辺環境が問題で、そこのインタフェースまで引き受けてくれる企業は、余り無い印象です。

いわゆる二、三年前に先進企業が AI について、その将来性やインパクトを、直近の企業活動の課題解決ではなく、どちらかというと夢物語的なふわっとした内容で語っていた頃に比べれば、より具体的なビジネスソリューションには近づいているかもしれませんが、高いお金を払ってまでする内容かという点においては、第一列の企業も同様、苦心されていると思います。

大企業の特に IT への投資について躊躇が無い企業だけが、どんどん AI を進めていく中、単純な IT リテラシの有り無しの差ではない、企業間格差が、この 10 年であっという間に開いていく感覚を持ちました…


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