リスク管理

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ビジネスへの応用

まさかの事態に備える計画

人生は予測不能な出来事の連続です。例えば、突然の自然災害に見舞われたり、経済状況が急激に変化したり、会社では思いがけない機械の故障や取引先の経営破綻といった事態が発生するかもしれません。このような予期せぬ出来事は、私たちの暮らしや仕事に大きな影響を与える可能性があります。ですから、このような不測の事態に遭遇した時、落ち着いて的確な行動をとるためには、あらかじめ入念な準備をしておくことが欠かせません。これが、まさに不測の事態への対応計画、つまり備えの計画の大切な考え方です。「備えあれば憂いなし」ということわざがあるように、将来起こるかもしれない様々な危険を想定し、それらに対する対策を準備しておくことで、将来への不安を和らげ、冷静な判断と素早い行動をとることができるようになります。 例えば、大地震のような自然災害の場合を考えてみましょう。家具の固定や非常持ち出し袋の準備といった対策を普段から行っていれば、実際に地震が発生した際に、落ち着いて行動し、被害を最小限に抑えることができるでしょう。また、会社経営においても、売上が大きく落ち込んだ場合を想定し、経費削減策や新たな販売戦略などを事前に検討しておくことで、不況時にも慌てずに対応できるはずです。 さらに、普段から様々な情報を集めておくことも大切です。新聞やテレビ、インターネットなどを通じて、社会情勢や経済動向、業界の最新情報などを常に把握しておくことで、変化の兆候をいち早く察知し、対応策を検討することができます。そして、計画を立てたら、定期的に見直し、必要に応じて修正していくことも重要です。社会情勢や経済環境は常に変化しています。そのため、一度作成した計画をそのままにしておくのではなく、定期的に見直し、改善していくことで、より効果的な計画を維持することができます。つまり、備えの計画は、一度作って終わりではなく、常に変化に対応していく必要があるのです。このように、将来起こりうる様々な事態を想定し、対応策を準備しておくことは、私たちが安心して生活し、仕事に取り組む上で非常に大切です。
ビジネスへの応用

PoC貧乏:その功罪

「概念の実証実験の繰り返しによる費用対効果の悪化」とは、新しい技術や仕組みを試すための小さく限定された実験を何度も行うものの、実際に本格的に使い始める段階まで進まず、かけた費用に見合うだけの効果が得られない状態のことを指します。特に、人工知能や機械学習といった技術の進歩が速い分野では、この問題がよく見られます。技術を使う側の会社は、小さな実験を通して新しい技術が本当に役に立つのか、実際に使えるのかどうかを確かめようとするのが一般的です。 この小さな実験は、限られた範囲で試験的に仕組みを作り、その働きや性能を評価することで、実際に使う際の危険を減らす効果があります。しかし、小さな実験を繰り返すだけでは、本当の利益は得られません。この問題に陥る会社は、小さな実験の目的をしっかり定めず、費用と効果をきちんと考えずに実験を行うことが多く、結果として時間とお金を無駄にしてしまうのです。 小さな実験は、あくまで確かめるための手段です。最終的な目標は、実験の結果に基づいて仕組みを実際に使えるようにし、仕事で成果を上げることです。この点を理解していないと、小さな実験を繰り返すだけで効果が出ない状態に陥り、貴重な時間やお金、人材を無駄にしてしまう可能性があります。小さな実験を行う際には、目的を明確にし、成功基準を定め、費用対効果を綿密に検討することで、この問題を回避し、真の技術革新を実現できるでしょう。 例えば、ある会社が新しい販売管理の仕組みを試す小さな実験を何度も繰り返すとします。しかし、実験の度に目的や評価基準が変わり、結果としてどの実験も中途半端で終わってしまい、実際に使える仕組みの構築には至りません。これが「概念の実証実験の繰り返しによる費用対効果の悪化」の一例です。もし、最初に目的と評価基準を明確にして、段階的に実験を進めていれば、無駄な費用をかけずに効果的な仕組みを構築できたはずです。
ビジネスへの応用

生成AIへの賢い依存の仕方

近頃話題となっている生成人工知能は、様々な作業を自動でこなし、仕事の効率を高めるなど、多くの良い点を持っています。例えば、文章を組み立てたり、言葉を別の言葉に置き換えたり、絵を描いたりといった、これまで人が行っていた作業を人工知能が代わりに行うことで、時間と労力を節約できます。また、膨大な量の情報を分析し、今まで分からなかった新しい発見をすることも可能です。 しかし、これらの利点の裏側には、特定の生成人工知能のサービスに頼りすぎることで、いくつかの問題も発生します。例えば、サービスを提供している側の値段の変更や使い方の変更に影響されやすくなり、安定した運用が難しくなることが考えられます。また、利用しているサービスが突然停止した場合、他の方法を探さなければならず、多くの時間と費用がかかる事態も想定されます。 加えて、生成人工知能が作り出すものの質が常に一定ではないという点も注意が必要です。人工知能の学習状況によって性能が変わるため、結果にばらつきが生じる可能性があります。例えば、同じ条件で文章を作成させても、以前は質の高い文章が生成できていたにもかかわらず、ある時点から質が低下するといった現象が起こりえます。これは、人工知能の学習データの更新やアルゴリズムの変更などが原因として考えられます。また、生成人工知能は大量のデータから学習するため、データに偏りがある場合、その偏りが結果に反映される可能性があります。例えば、特定の属性を持つ人々に関する情報が少ない場合、生成される文章や画像に偏見が含まれる可能性があります。 このように、生成人工知能は便利な反面、いくつかの課題も抱えています。これらの課題をしっかりと理解した上で、生成人工知能を適切に利用していくことが重要です。生成人工知能の出力結果を鵜呑みにするのではなく、常に人の目で確認し、必要に応じて修正を加えるなど、適切な活用方法を検討していく必要があります。
機械学習

AIの予期せぬ挙動と対応

近年の技術革新により、人工知能は目覚ましい発展を遂げ、私たちの生活に深く浸透しつつあります。膨大な量の情報を学習し、そこから規則性を見出すことで、複雑な作業もこなせるようになりました。しかし、この学習という過程には落とし穴が潜んでいます。人工知能の学習に用いる情報に偏りがある場合、私たちが望まない、予期しない行動を示すことがあるのです。これは、計算手順の偏りと呼ばれ、人工知能開発における重要な課題の一つとなっています。 例えば、過去の採用活動の記録に男性が多く含まれているとします。このデータを基に学習した人工知能は、男性を採用する傾向を強める可能性があります。これは、人工知能が過去のデータの偏りをそのまま反映した結果です。開発者が意図的に男性を優遇するよう指示したわけではないにも関わらず、このような事態が発生することがあります。人工知能は、与えられた情報を統計的に処理し、最も確率の高い結果を導き出そうとするため、学習データに偏りがあれば、その偏りを反映した結果を出力してしまうのです。 このような計算手順の偏りは、人工知能による判断を歪め、公平性や倫理的な問題を引き起こす可能性があります。例えば、採用活動において、女性や少数派の人々が不当に不利な扱いを受けるといった事態が生じる恐れがあります。また、犯罪予測システムにおいて、特定の地域や人種に対する偏見が反映され、不当な捜査や逮捕につながる可能性も懸念されています。 人工知能の活用が拡大するにつれて、この計算手順の偏りの問題はますます重要性を増しています。偏りのない、公平な人工知能を実現するためには、学習データの偏りを認識し、適切な対策を講じる必要があります。多様なデータを用いて学習を行う、偏りを修正する技術を開発するなど、様々な取り組みが求められています。人工知能が真に社会に貢献するためには、技術的な側面だけでなく、倫理的な側面にも配慮した開発が不可欠です。
ビジネスへの応用

企業秘密を守る!秘密管理の重要性

会社にとって宝物となるような大切な情報を、外に漏らしたり、盗まれたり、不正に覗き見られないように守ることを、秘密管理といいます。これは、会社が競争で勝ち続けるために、とても大切な取り組みです。 会社には、様々な種類の大切な情報があります。例えば、お客様の名前や住所、電話番号といったお客様の情報や、他社にはない特別な技術に関する情報、会社の将来の計画に関する情報などです。これらの情報は、会社の存続と成長に欠かせません。秘密管理をしっかり行うことで、これらの情報を守ることができます。 もしも秘密管理がおろそかになって、情報が漏れてしまったら、どうなるでしょうか。お客様からの信頼を失い、お客様が離れてしまうかもしれません。また、競争相手が同じような商品やサービスを作って、会社の売り上げが減ってしまうかもしれません。さらには、法律に違反してしまい、罰せられる可能性もあります。このように、情報漏洩は会社にとって大きな損害につながります。 秘密管理は、ただ単に情報を守るためだけの対策ではありません。会社がしっかりと利益を出し、成長していくための戦略の一つです。そのため、会社全体で、情報を守るという意識を高く持ち、協力して秘密管理に取り組むことが大切です。社長や役員だけでなく、社員一人ひとりが、情報管理の重要性を理解し、責任を持って行動する必要があります。例えば、パソコンのパスワードをしっかり管理したり、書類を決められた場所に保管したり、怪しいメールを開かないように注意したりするなど、一人ひとりの心がけが、会社の大切な情報を守ることにつながります。また、会社の規模に関わらず、秘密管理は重要です。小さな会社でも、大きな会社でも、情報を守るための仕組み作りが必要です。 秘密を守ることは、会社を守ることにつながります。秘密管理を会社の戦略としてしっかりと位置づけ、全員で取り組むことが、会社の将来を守る上で不可欠です。
ビジネスへの応用

AIと有事:差別への適切な対応

人工知能(じんこうちのう)は、今や私たちの暮らしの様々なところに深く入り込んでいます。便利な道具として、なくてはならないものになりつつありますが、その使い方によっては、思わぬ落とし穴にはまる危険性も持っています。人工知能は、大量のデータから物事を学ぶため、もしもそのデータに偏りがあると、差別や偏見につながる結果を生み出してしまうことがあるのです。これは、人工知能を作る人たちだけでなく、使う人たち、そして社会全体にとって、真剣に取り組むべき課題と言えるでしょう。 例えば、ある企業が採用活動に人工知能を導入したとします。過去の採用データに基づいて学習した人工知能が、特定の属性を持つ人々を不利に評価してしまうかもしれません。あるいは、ローン審査に人工知能が使われた場合、過去のデータに含まれる社会的な不平等を反映して、ある特定の集団に対して不公平な審査結果を出してしまう可能性も考えられます。このようなことが起きた場合、私たちはどのように対応すべきでしょうか。 過去に起きた様々な事例を参考にしながら、適切な対応策を考えていく必要があります。まず、人工知能がどのように学習し、どのような結果を生み出すのかを透明化することが重要です。人工知能の判断過程を明らかにすることで、問題の原因を特定しやすくなります。次に、データの偏りをなくすための工夫が必要です。多様なデータを用いたり、偏りを修正する技術を導入することで、公平な結果が得られるように努めなければなりません。さらに、人工知能が出した結果を常に人間が確認し、必要に応じて修正する仕組みも必要です。人工知能はあくまでも道具であり、最終的な判断は人間が行うべきです。 人工知能は、正しく使えば私たちの社会をより良くする力を持っています。しかし、潜在的なリスクを理解し、適切な対策を講じることが不可欠です。私たちは、人工知能とどのように付き合っていくべきか、常に考え続け、より良い未来を築いていく必要があるでしょう。
ビジネスへの応用

開発の循環で未来を築く

人工知能は近年、めざましい発展を遂げ、私たちの暮らしに様々な恩恵をもたらしています。例えば、家事の手間を省く家電製品や、より安全な自動運転技術などは、人工知能の技術革新によるものです。しかし、その急速な発展は同時に、様々な課題も生み出しています。 まず、人工知能の判断が常に正しいとは限りません。人間のように状況を総合的に判断することが難しいため、予期せぬ誤作動を起こす可能性があります。このような誤作動は、時に大きな損害を引き起こす可能性があり、人工知能への信頼を失墜させることにつながりかねません。そのため、人工知能の開発においては、様々な状況を想定した検証を行うとともに、誤作動のリスクを最小限に抑えるための対策が不可欠です。 また、人工知能が人間の仕事を奪うのではないかという懸念も存在します。単純作業は人工知能に置き換えられていく可能性が高く、仕事の内容によっては、新たな技術を身につける必要性が出てくるでしょう。変化への対応が求められる中で、人々の不安を取り除き、円滑な移行を実現するための対策も重要な課題です。 さらに、人工知能の倫理的な問題も無視できません。人工知能が人間の思考や感情を理解できるようになったとき、個人情報の取り扱い、プライバシーの保護などをどのように行うべきか、明確な基準を設ける必要があります。倫理的な側面を軽視すれば、社会的な混乱を招き、人工知能技術の発展そのものを阻害する要因になりかねません。 人工知能は強力な道具であり、私たちの社会をより良く変える力を持っています。しかし、その力を最大限に活かすためには、潜在的なリスクを認識し、適切な対策を講じる必要があります。技術的な進歩だけでなく、倫理的な側面、社会への影響など、多角的な視点から議論を深め、責任ある開発と運用を行うことが、人工知能と人間が共存する未来を築く鍵となるでしょう。
ビジネスへの応用

AI活用と透明性確保の取り組み

近頃、人工知能(AI)は目覚しい進歩を遂げ、暮らしの様々な場面で見かけるようになりました。会社でも、仕事の効率を上げたり、お客さまへのサービスをより良くしたりするために、AIを取り入れる動きが急速に広まっています。しかし、AIが急速に広まるにつれ、使い方に関する倫理的な問題や社会への影響についての心配も大きくなっています。特に、個人の情報の扱い方や、秘密を守る事、AIの判断がどのように行われているのかがはっきりと分かるようにする事などは、社会全体で深く話し合われているところです。AIを正しく使い、その良い点を最大限に活かすためには、AIシステムを作ったり動かしたりする過程をはっきりと分かるようにすることが欠かせません。 AIの判断がどのように行われるか分からないままでは、その結果を信頼することは難しく、何か問題が起きた時にも原因を突き止めるのが困難になります。例えば、採用活動にAIを使ったとして、そのAIが特定の属性の人を不利に扱っていた場合、原因が分からなければ是正することもできません。また、AIが出した結果に偏りがあったとしても、その理由が分からなければ対策を立てることはできません。AIの透明性を確保することで、このような問題を未然に防ぎ、AIを安心して利用できるようになります。 私たちの会社では、AIの透明性を確保するために様々な取り組みを行っています。まず、AIがどのようなデータを使い、どのような計算で結果を出しているのかを記録し、必要に応じて関係者に公開する仕組みを作っています。また、AIの専門家だけでなく、倫理や法律の専門家も交えて、AIの開発や運用について定期的に話し合う場を設けています。さらに、AIを利用する社員に対しては、AIの仕組みや倫理的な問題点について研修を行い、適切な利用を促しています。 AIは私たちの社会を大きく変える力を持っています。その力を正しく使い、より良い社会を作るためには、AIの透明性を確保することが何よりも重要です。私たちは今後も、AIの透明性向上に向けた取り組みを積極的に進めていきます。
ビジネスへの応用

AI開発と炎上対策、多様性の確保

人工知能(じんこうちのう)の開発において、しばしば問題となるのが「炎上」と呼ばれる現象です。これは、人工知能が示す反応や行動が、社会的に受け入れられない、不適切だと多くの人から非難され、大きな反発を受ける事態を指します。このような事態は、開発に携わった人たちの認識の不足や、多様な視点を取り入れることの欠如、倫理的な配慮の不足など、様々な要因が絡み合って起こります。 例えば、ある特定の人種や性別に対して偏った見方を持つような結果を出力したり、個人の生活に関わる大切な情報を漏らしてしまうようなデータの使い方をしたりするといったことが考えられます。一度このような炎上が発生すると、企業の評判は地に落ち、社会からの信頼を失うだけでなく、場合によっては法律に基づいて責任を問われる可能性も出てきます。 人工知能は、学習データと呼ばれる大量の情報に基づいて判断や予測を行います。そのため、もし学習データに偏りがあれば、その偏りが人工知能の出力にも反映されてしまうのです。偏ったデータで学習した人工知能は、差別的な発言をしてしまったり、特定の集団を不当に扱ってしまう可能性があります。 また、人工知能が利用するデータが、個人が特定できないように適切に処理されていなかった場合、個人のプライバシーを侵害する危険性も高まります。例えば、病歴や収入といった、個人が公開を望まない情報が漏洩してしまうかもしれません。このような事態は、企業にとって大きな損失となるだけでなく、社会全体に悪影響を及ぼすことが懸念されます。だからこそ、人工知能の開発においては、多様な視点を取り入れ、倫理的な配慮を欠かさないことが重要です。そして、常に社会的な影響を考えながら、責任ある開発を進めていく必要があります。
ビジネスへの応用

AI時代の内部統制:最新事情に対応

会社がうまく経営を続けていくためには、ただ目標を達成するだけでは足りません。不正やミス、不祥事などを防ぐ仕組みもとても大切です。このような仕組み全体のことを内部統制と呼び、組織がうまく動くための土台となる重要なものです。内部統制というと、ルールや手続きといったものだけを思い浮かべるかもしれませんが、それだけではありません。会社の雰囲気やそこで働く人たちの意識、そしてきちんと見て管理する体制など、色々なものが複雑に関係しあってはじめてうまく機能するのです。 適切な内部統制は、会社に対する周りの信頼を高めます。きちんとルールを守って事業をしている会社だと、お客さんや取引先からの信頼も厚くなり、より多くの仕事につながるでしょう。また、不正やミスを防ぐことで会社の損失を減らし、経営状態を安定させることができます。こうして、会社は安心して長く事業を続けられるようになるのです。 内部統制は一度作って終わりではありません。会社の周りの状況や事業の内容は、いつも変化していきます。例えば、新しい技術が登場したり、法律が変わったり、会社の規模が大きくなったり小さくなったりすることで、以前は効果的だった内部統制が役に立たなくなることもあります。そのため、周りの変化に合わせて内部統制も見直し、改善していく必要があります。時代遅れにならないように、常に最新の状況に合わせた仕組みを作ることが、会社の成長を支えるのです。適切な内部統制を維持することは、会社の評判を守り、将来にわたって事業を続けていくための、なくてはならない取り組みと言えるでしょう。
その他

企業統治:健全な組織運営の鍵

会社をうまく動かすために、見張り役が必要だと思いませんか?それが、企業統治の役割です。企業統治とは、会社が真っ直ぐに経営されているかを見守り、もし道から外れそうになったら正しく導くための仕組みです。まるで、船の舵取りのように、会社を正しい方向へ進めるために欠かせないものです。 この仕組みは、会社に関係する様々な人たちのことを考えて作られています。会社の株を持っている人、会社で働いている人、会社と取引をしている会社、そして会社がある地域の人たちなど、みんなが安心して暮らせるように、みんなの利益を守る役割を担っています。 もし、会社の中で不正や悪いことが起きてしまったら、会社だけでなく、関係する人たちみんなが困ってしまいます。企業統治は、そうした不正や不祥事を防ぐための、大切な役割も担っています。 また、企業統治は会社の価値を高めることにも繋がります。きちんと経営されている会社は、多くの人から信頼され、応援してもらえます。そうすると、会社の価値が上がり、さらに発展していくことができるのです。まるで、植物に水をやり、太陽の光を当てるように、会社を大きく育てるための栄養となるのです。 隠し事をせずに、誠実な経営を行うこと、これが企業統治の目指すところです。誰に対しても、嘘をつかずに、きちんと説明責任を果たすことで、社会全体からの信頼を得ることができます。そして、この信頼こそが、会社が長く続くための、一番大切な土台となるのです。
ビジネスへの応用

企業秘密を守る!情報管理の基礎

会社がうまく仕事を進めるためには、他社に知られていない特別な知識や技術、お客さんの情報は大切な宝物です。これらの情報をしっかり守ることで、他社よりも有利な立場を保つことができます。そのためには、秘密管理がとても重要になります。秘密管理とは、大事な情報を外に漏らさないように、安全に管理するための方法や活動全体のことを指します。 具体的には、どんな人が情報を見ることができるのかを制限したり、情報を特別な方法で変換して見られないようにしたり、情報を保管する場所をきちんと管理したり、社員に情報の大切さを教えたりといった様々な対策があります。たとえば、重要な書類は鍵のかかる場所に保管し、パソコン上のデータはパスワードを設定してアクセスを制限します。また、情報を扱う社員には定期的に研修を行い、秘密管理の重要性を理解させ、適切な行動をとれるように教育します。特に、退職する社員からの情報漏洩を防ぐために、秘密保持契約を締結し、必要な情報以外の持ち出しを禁止するなどの対策も重要です。 秘密管理をきちんと行うことで、情報が漏れる危険性を減らすことができます。情報漏洩は、会社の評判を落とすだけでなく、お客さんの信頼を失うことにもつながりかねません。また、開発中の新製品の情報が漏れてしまうと、他社に先を越されてしまい、大きな損失を招く可能性もあります。秘密管理は、こうしたリスクから会社を守り、信頼を保ち、将来の成長を支えるための重要な取り組みです。秘密管理は、単なる規則ではなく、社員一人一人が責任を持って取り組むべき課題であり、会社全体の文化として根付かせることが大切です。そうすることで、会社は安心して事業を続け、発展していくことができるのです。
ビジネスへの応用

外部連携で成功するAIプロジェクトの秘訣

近頃、機械の知能と言える技術は目覚ましい進歩を遂げ、様々な場所で変化を生み出しています。しかし、このような技術を使った取り組みを成功させるには、高い専門性と技術力が必要不可欠です。もし社内に必要な人がいない場合は、社外の専門家と協力することが非常に効果的です。 社外の専門家と手を組むことで、最新の技術や知識をいち早く取り入れることができ、より質の高いシステムを作ることができます。また、開発にかかる時間やお金を抑えることにもつながるので、会社にとって大きな利益となります。 例えば、ある会社が新しい商品開発に機械の知能を活用したいと考えたとします。しかし、社内にその技術に精通した人がいない場合、開発は難航し、時間も費用もかさんでしまうでしょう。このような時、社外の専門家と連携することで、スムーズに開発を進めることができ、結果として商品化までの時間を短縮し、開発費用を抑えることができます。 さらに、社外の専門家は様々な分野での経験や知識を持っていることが多く、社内だけでは得られない新しい視点や発想を提供してくれる可能性があります。これは、革新的な商品やサービスを生み出す上で大きな力となります。 このように、社外の専門家との連携は、機械の知能を使った取り組みを成功させるための重要な鍵となります。技術の進歩が速い現代において、外部との連携を積極的に活用することで、競争力を高め、未来への展望を切り開くことができるでしょう。
ビジネスへの応用

他企業との連携で拓くAIビジネスの未来

近頃、人工知能(AI)技術はめざましい進歩を遂げ、様々な産業分野でこれまでになかった新しいサービスや商品が生み出されています。しかし、AI技術を事業で活用するには、高い専門知識や多額の開発費用が必要となる場合が多く、企業単独での開発には限界があります。そこで、他社や他業種との協力が、AI事業を成功させるための重要な鍵となります。 全ての開発を自社のみで行うよりも、それぞれの会社が持つ得意分野を活かし、協力することで、より質の高い製品やサービス提供が可能となります。例えば、AIの計算手順開発に特化した会社と、特定の業界における豊富な情報や技術を持つ会社が協力すれば、より効果的なAI解決策を速やかに開発できます。AIの計算手順開発会社は、高度な計算手順を作る技術を持っていますが、特定の業界の知識は不足している場合があります。一方、特定の業界の会社は、豊富な情報や技術を持っているものの、AIの計算手順開発の専門知識は限られています。両社が協力することで、お互いの不足を補い合い、より良い結果を生み出すことができます。 また、異なる業種との協力は、新しい市場を開拓したり、技術革新を生み出したりすることにも繋がります。近年注目されている、製造業と情報技術会社の協力による、賢い工場作りなどはその良い例と言えるでしょう。製造業は、製品を作る技術や工場運営のノウハウを持っています。情報技術会社は、情報処理や通信技術に優れています。両社が協力することで、工場の機械をインターネットに繋ぎ、情報を集めて分析することで、生産効率を上げたり、品質を向上させたりすることが可能になります。このように、会社同士の協力は、AI事業の成長を速める上で欠かせない要素となっています。 AI技術は今後ますます発展していくと予想されるため、会社同士の協力関係を築き、共に成長していくことが重要です。
ビジネスへの応用

事業継続計画(BCP)の重要性

事業継続計画(略して事業継続計画)とは、思いもよらない出来事に見舞われた時でも、大切な事業を続けたり、すぐに立て直したりするための計画のことです。たとえば、大きな地震や台風などの自然災害、火事や事故、新型の感染症の流行などが起きた時でも、会社としての活動を続けられるように準備しておくことが大切です。 この計画を立てておくことで、いざという時に慌てずに済みます。何をすべきか、誰が何を担当するのかが、あらかじめ決まっているからです。緊急時に起こりがちな混乱を小さくし、落ち着いて行動することができます。また、お客さんや従業員、取引先などへの影響も少なく抑えられます。 事業継続計画は会社の存続を守る上で非常に重要です。近年は、大きな自然災害が増えています。世界中で感染症が流行することもあります。こういった事態は、いつ、どの会社に降りかかるかわかりません。普段から備えをしておくことで、被害を最小限にとどめ、いち早く元の状態に戻ることができます。 事業継続計画では、まず会社にとって最も重要な事業は何なのかを特定します。すべての事業をすぐに再開することは難しい場合もあるため、優先順位を決めておく必要があります。次に、災害時などに事業を続けるために必要な資源を洗い出します。人、物、情報、お金など、様々な資源が必要になるでしょう。そして、これらの資源をどのように確保するかを具体的に決めていきます。 計画を立てたら終わりではなく、定期的に見直し、改善していくことが大切です。会社の状況や社会情勢の変化に合わせて、計画の内容を更新していく必要があります。また、従業員への教育や訓練も重要です。いざという時に、計画通りに行動できるよう、日頃から準備しておきましょう。こうして、事業継続計画をしっかりと準備しておくことで、会社を守り、将来につなげていくことができるのです。