AIでBCPはどこまで変わるか

2026年1月、東京商工会議所がBCP策定支援AI「SONAE-AI（ソナエアイ）」の提供を開始しました ※2 。企業情報（URLやファイル）をアップロードすると、AIが事業内容・拠点情報を解析し、東京商工会議所の「オールハザード型BCP策定ガイド」に準拠したBCP案の下書きを自動生成します。AIアシスタントとの対話形式で加筆・修正でき、BCP未策定企業の「人も時間もない」という典型課題に対し、突破口となる設計です。

ただし、生成されたBCP案はあくまで下書きです。人間が確認・修正することが前提の伴走支援型であり、AIが完成品を作るわけではありません。

安否コールとの接点
SONAE-AIはBCPの「策定フェーズ」を支援します。BCP本文に安否確認の手順を書く際、安否コールの実際の操作手順をそのまま組み込むことで「読むだけで動けるBCP」が作りやすくなります。策定AIと安否確認システムをセットで整備することが、実効性の高いBCPへの現実的なルートです。

出典：東京商工会議所「SONAE-AI」公式ページ ／ 日本商工会議所 ニュース（2026年1月）

KPMGはAIが「見える化→自動アラート→シミュレーション」のサイクルを通じ、過去の販売実績・季節要因・サプライチェーン情報から需要を予測し、代替供給計画や優先出荷計画の立案を支援できると論じています。事業継続の判断を「勘」からデータドリブンへ変えていく方向が示されています。

出典：KPMG「AIはBCM/BCPをどう変えるのか？～BCPは4.0から5.0へ」2026年2月。人員データ（安否確認）×需給データの統合が判断精度向上の鍵。

BCPが形骸化する最大の要因のひとつが「更新されないまま放置されること」です。KPMGはAIを使ったBCPの継続的更新を推奨しており、組織変更・拠点増減・新リスクへの対応を反映した訓練シナリオをAIで定期生成し、専門家がレビューする「スプリント型更新」の組み込みが有効とされています。

文書化の効率化＋定期訓練の組み合わせが「知っているBCP」から「使えるBCP」への鍵。安否コールは定期訓練機能を標準搭載。

安否確認データを生成AIに渡すと、被害状況の要約・出勤可能人員の集計・優先対応の整理を自動で行い、対策本部が即座に読める形に変換できます。意思決定と事業再開判断を早める効果が期待できます。BCP本体や訓練シナリオの初稿を生成AIで作成し、専門家がレビュー・修正する手法も一部で実践されています。

安否確認データにはセンシティブな個人情報が含まれるため、AI連携には権限管理・利用規約確認が前提です。

職員の居住地・交通手段・家族状況・リアルタイム交通情報を組み合わせて、「いつ・誰が・どのくらいで現場に来られるか」をAIが推定するモデルが、医療機関のBCPで検討されています。企業BCPへの応用では、参集可能人数の予測をもとに代替シフト案を自動提案する方向が期待されています。

実装コストと精度のバランスが現時点での課題。まず安否確認で「誰が無事か」を把握できる基盤が前提です（※7）。

安否コールは、管理者権限や設定に応じて個人情報の表示を制御できる設計です。メールアドレスや電話番号などを非表示に設定でき、仕様変更案内でも緊急連絡先の非表示設定・メールアドレス非表示オプションが確認できます ※5a 。ISO/IEC 27001・プライバシーマーク取得のもと情報を厳格に管理しており、従業員が安心して登録できる土台になっています。

AIと連携する場合でも、安全に管理されたデータ基盤の上でのみ、適切な活用が成立します。

AIはBCPの弱点を補う道具になれます。
でも、AIそのものがBCPの新しい弱点にもなりえます。
どちらも正しい。だから、両方を考えることが必要です。

AIは収集基盤を代替するのではなく、収集された一次情報を活用する側に向いています。
正確なデータを集める基盤と、そのデータを守る設計。
安否コールは、AI時代のBCPを支える一次情報インフラです。