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来るべき大地震に備えて今からデジタル断捨離とクラウド化を

投稿日:2016年12月5日 更新日:


もう師走だあ。
結局、今年は一時的にブログ更新の頻度を上げようと努力したものの、やはり放ったらかしで終わりそう。いろいろ思うところはあるけど、ひとまず置いといて、今しか書け無さそうなことを。

ネット上では今月(2016年12月)から来月(2017年1月)にかけて南関東か四国沖を大地震が襲うという予測が流れています。

以下は今年8月の記事。この時点では、具体的な時期の予測はありません。

MEGA地震予測 南関東が初の最高警戒レベル5へ(NEWSポストセブン)
http://www.news-postseven.com/archives/20160801_434586.html

 測量学の世界的権威である村井俊治・東大名誉教授の「MEGA地震予測」は、これまで驚異の的中率で読者を驚かせてきた。7月中旬から関東地方で相次いで発生した地震に不安が募るなか、村井氏は「全国で顕著な異常が見られる。いつ大地震が起きてもおかしくない」と警鐘を鳴らす。

この少しあともこんなニュースが

南関東が危ない。地震予測の権威が小田原沖に見た不穏な兆候(MAG2ニュース)
http://www.mag2.com/p/news/223818

去る9月25日に開催された、地震科学探査機構(以下、JESEA)が発行するメルマガ『週刊MEGA地震予測』のユーザー大会。多くの読者を抱える大人気メルマガ主催のイベントとして、昨年に続き今年も本大会の発表内容に注目が集まった。今回、2015年に発生した震度5以上の5つの地震発生を事前に検知した新技術「プライベート電子観測点」について、JESEA顧問であり測量工学の世界的権威である村井俊治東大名誉教授が解説しました。更に、2016年現在で「本当に地震を警戒すべき地域」は「南関東」と、具体的に名前を出して警戒を呼びかけました。

このあとも、最近になって具体的に今月(12月)から1月にかけて南関東もしくは四国沖で大地震が起きる可能性が高いというニュースも出ました。

しかし、これらの「MEGA地震予測」の予測はでたらめであるというブログ投稿もあります。

「週刊MEGA地震予測」の内容は、全く信頼できません(横浜地球物理学研究所)
http://blog.goo.ne.jp/geophysics_lab/e/98691b7b417e3670144d0d61fe544e41

この内容をみてみますと、科学的な検討が全く十分になされておらず、信頼できないものであることがわかります。もちろん、地震はいつどこで発生するかわかりませんので、常に備えは必要ですが、ことさらに不安にならないようご注意ください。以下に説明します。

これを読むと、「MEGA地震予測」は他によくあるように眉唾ものなのかとも思えるわけですが、備えあれば憂い無し、実際にこの予測が当たらなくても南関東圏や四国沖には、いつ大地震が来てもおかしくないわけで、それであればこの機会にデータ関係の断捨離を行ってクラウド化を進めよう、というのが今回の目的となります。

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東日本大震災半年後の気仙沼

対象は、私のような小規模事業所で、特に政治家の事務所やNPOの事務所を念頭に置いています。

クラウドサービスを用意する

もちろん、大地震が来るタイミングは自分では選べない。会社にいるときかもしれないし、家で寝ているときかもしれない。電車の中、トイレの中、エレベーターの中・・・そのあらゆるタイミングで、メインPCやネットバンキング関連のカード類とかワンタイムパスワード機を近くに置いておくのは現実的ではないので、まずはできる限りデータをクラウド化しましょう。

クラウド化というと、主に以下の方法があり、自分に合った方法を取るべきです。ちなみに、私はメインで使用しているのが MacBook Pro。データの置き場所は、Dropboxの有料サービスをメインにしてGoogleとiCloudの無料サービスをサブで使用しています。

Dropbox

dropboxなんといっても、通常のフォルダと同様に使用できるのが嬉しい。勝手に同期してくれるので、PCやモバイル機器で常に最新の状態のファイルを使用することができる。
無料ですぐに使えるのは2GB。条件によって増えていき、最大20GB超まで無料で使用できるようになるが、仕事で使うのであれば、月額1,000円の個人プランか1ユーザー月額1,250円のビジネスプランが良い。両方とも1TBまで使用することが出来るが、目一杯使おうとすると、パソコン側にも相応の容量が必要になるので、フォルダを分けて同期させるかどうか考える必要もある。(2016年12月現在)
私は有料プランが一つだけだったときに契約したので、そのまま使っているが、ビジネスプランに乗り換えるか検討中。

DropBox

G Suite(旧 Google Apps for Work)

gsuiteGmailやカレンダーはもちろん、オフィス系のアプリやストレージなど、Googleユーザーはさらに便利になり、特に離れたところで作業している複数人のグループは、ファイルの作成や共有なども非常に効率的であり、煩わしさからかなり解放される。
ベーシックプランは月額500円で30GBまで、ビジネスプランはユーザーごとに月額1,200円で容量は無制限。
私は現在無料で使えるものだけであり、それでも特に問題無いが、今後はベーシックプランを使ってみようかと検討している。

※追記:容量無制限になるのは5ユーザー以上であるということです(月額6,000円から)

G Suite

iCloud

icloud特にApple機器ユーザーは写真や音楽などで使い勝手が良い。無料で使えるのは5GBまでで、月額130円の50GBもしくは月額400円の200GBもあれば、個人のPCやモバイル機器の写真やメモなどのパーソナルデータの保存は問題ない。
私は、現在無料版のみだが、バックアップする項目を増やして有料版を使うことも検討している。

iCloud

Microsoft OneDrive

onedrive料金や容量的にはiCloudとほとんど同じで、特長としてはOffice365との連携が挙げられる。月々1,274円という不思議な金額でOffice365を契約すると、1TBという大容量のストレージがついてくる形になるので、Office類を中心に使っている個人や中小企業は使い勝手が良いかもしれない。
私はしばらくの間使うつもりはないけど、新しくOfficeを買うとなったら契約するかも。

OneDrive

この他、複数人で作業を行う必要がある場合は、各種グループウェアやチャットワークのようなサービスを使い始めるのもオススメ。

データのクラウド化を進める

さて、それではメインPCの中身をクラウド化していきましょう。

そのPCが使えなくなったと想定した場合、どうなるか。
その日の業務から滞ってしまうのであれば論外。少なくとも1ヶ月。場合によってはPC自体使えなくなることを予想すると、必然的にどのデータをクラウド化しなければならないか見えてきます。

仕様頻度の高いものと、月に一度は必ず使うといったファイル類からクラウド化を進めていき、常にクラウド上に最新データがある状態にしておきます。次に、おそらくほとんど使うこともないだろうけど、残しておいたほうが良いものを入れていきます。

たとえば、同じ写真が複数のクラウドサービスに保存されても構いませんが、ドキュメント類は最新のものがわからなくなって、古いものが残るようになると雑然としてきて業務の非効率化が進み、不確実性が増してしまうので、一箇所に絞るようにしましょう。あとから重複ファイルを一括して探す方法もあるけど、そんなものに頼らない前提で進めましょう。

実際のクラウド化例

これは私の使い方ですが、メインマシンにしているMacBookProのHDDが750GBで、ここに映像素材以外のすべてのデータがあります。これを断舎離して全く必要ないものは減らし、ほとんどをDropBoxと同期させます。こうなると、仮にこのMacBookが使用できない状態になっても、業務は続けられます。また、地震を恐れて常にMacを持ち歩き、落下や盗難などのリスクに晒すこともなくなります。

もし、大地震によって事務所のビルが崩れてしまうとか、ヒビが入って入れなくなった場合。カメラなどの映像撮影機材や映像の今までのデータ類(5TBほどある)は使えなくなるかもしれないけど、せめてデータ類だけどこかにバックアップがあれば、機材はお金でなんとかなる、という考え方でデータの保存の仕方を考えます。「たぶん、もうよほどのことがなければ使うこともないだろう」と思えるデータは、大容量HDDにバックアップをとって実家に送るとか。

バックアップ用HDDは必要か

最近はHDDの価格も下がってきて、3TBでも1万円を切るようになってきました。なので、職場のバックアップ用として用意しておくと良いでしょう。しかし、震災があった場合、そのHDDが全く使えなくなることも予想されます。そのとき「しょうがないか」と諦められるものであれば良いでのすが、絶対に無くしたくないものであれば、やはりクラウド化を進めるべきでしょう。

PC本体と外部HDDにバックアップ、そしてクラウドに最新データがあれば、自分が生きてさえいればなんとか業務は続けられます。

では、紙の資料などはどうするのか。
次回、考えてみましょう(今年中に書ければ良いけど)。

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G Suite(旧 Google Apps for Work)を取得済の独自ドメインで使ってみた〜デジタル断捨離


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