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見える化、自分の行動の透明性
石川 陽一
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ディスクレーマ等
意見は私石川陽一の私見です。
機能等の理解が浅い、間違いを含む
可能性があります。
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富山出身。奥中(八村塁)、富山高校、同志社大学
石川陽一（49）: Citizen Developer, CISA, auカブコム
1999 日立子会社SEを経て、カブコム立ち上げ
日本初のフルWindows等オープン系金融機関でIT担当
（IT部門の他、コールセンター構築・運用、現・経営管理、PTS、事務）
2004-2012 執行役
2015 半年で3回致死的不整脈。ICD装着。身障1級
2013 システム監査・内部監査（4代目内部監査室長。5代目は海川）
2017/2- サイバー等セキュリティ11- TMSを学ぶ～KMS実現に着手
2019- Microsoft 365 E5 / Power Platform推進
2019/11-2020/3 致死的不整脈多数。ICDと3/13カテーテルアブレーション手術で復活
2020/4 システム統括部門
＠ishiayaya
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チーム
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自工程完結
参照ページ
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職場活性化活動の6要素
第3章 残業削減のスイッチ（P23）より。TMSコア
活動の見える化
職場づくり
価値の創造
利益の創造
仕事の品質
改善マインド
with コロナ
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2017/06/29のインシデント
失敗やイシューが背景
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出所「日経 xTECH」
https://tech.nikkeibp.co.jp/it/atcl/ne
ws/17/062901804/
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経産省・サイバーセキュリティ経営ガイドライン
3原則より
1. 経営者のリーダーシップが重要
2. 自社以外（BP等）にも配慮
3. 平時からのコミニケーション・情報共有
部門内〜社全体までひとつのチームに！
サイバーインシデントは
システム障害に似ていて かつ
IT部門以外も忙しい
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KMS ～k.CSIRT活動の可視化
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（参考）日経コンピュータ・日経xTECHより
「現場を元気に！ カブコム現場改革の軌跡」
三井伸行氏
2019/01/16〜全10回 私の取り組み例は2回目、10回目に
TMS塾
↓
KMSへ
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三井伸行先生（戦略スタッフ・サービス）
• 年齢：64歳 ソフトウェア産業従事歴 42年
• 主たる実績（直近10年）
• ソフトウェア生産技術力向上の為のコンサルテーション
• Agile開発の導入指導・プロジェクト支援（プロジェクトレスキューも含む）
– 基幹系、生産管理、等
• TMS（TPSのホワイトカーラー版）の導入指導（ホワイトカラーの現場改善）
– TPS : Toyota Production System：Lean , Agile開発の源流
• 働きかた改善の指導（コーチ）
• W/Fプロジェクト現場の見える化支援
• DevOpsの普及活動と導入支援
• 資格
• 米国ScrumAlliance.org 認定の公認スクラムマスター
• TMS&TPS検定協会 認定TMS（TOYOTA Management System)講師
• EXIN Agile Scrum Foundation 認定講師
• EXIN Executive Designer for DevOps Certification
• 日経コンピュータ連載記事
• （一期 「現場を元気にするチーム運営術」：2017年4月13日号～2017年8月17号）
• （二期 「現場を元気にするDevOps2.0」：2017年9月14日号～ ）その他多数執筆
戦略スタッフ・サービス社から掲載許諾済
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仕事のやり方の改善
第13章 会社を強くするスイッチ（P169）より
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個人の今日の作業負荷状況の見える化
第3章 残業削減のスイッチ（P28）より
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Splunk版・働き方可視化
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Days：所定稼働時間(8×勤務日数) → 棒グラフがこのラインを超えると残業している
Regular：定期作業時間(日次、週次、月次などで実施する作業)
Other：非定期作業時間(案件対応時間、割り込み作業など)
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horseshoe_meter_appを使用。
ユーザ毎のユニークタスクの種類(Description)の数を可視化
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timeline_appを利用。
1時間単位でユーザ毎のタスクの実行時間をプロット。
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• システムリスク管理室全体の1日平均労働時間。
• 選択されたユーザの1日平均労働時間。
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calendar_heatmap_appを利用。
日毎の勤務時間に関して、年間を通して５段階でヒートマップ化。
このヒートマップから、繁忙期や閑散期の確認が可能になります。
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sankey_diagram_appを利用。
タスクとタスクのつながりをSankeyチャートにより可視化。
タスク間の関連とつながりの強さを視覚的に確認。
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日毎の労働時間の異常値可視化
Splunk_ML_Toolkit.OutliersVizを利用。
日毎の労働時間に関して時系列で集計し、日毎労働時間に関してカルマンフィルタを通して推定値を計算します。その推定値から、
95%信頼区間に収まる上限値、下限値を計算し、そこから外れた値に関して、異常値(outlier)のフラグを立てる。
この異常値（outlier）から、普段の傾向から外れているものが可視化して確認。以下の例では2か所異常値(Togglの記録漏れ)
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働き方データの見える化で学んだこと
粒度の細かいデータを可視化のあと、
人（部下）の動き等理解が進んだ
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コロナ対応
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2月後半…
コロナがやばい…
入室制限だ、リモートだ…、、、、、
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2/27 危機管理対策本部
既存の危機管理チーム上に設置
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シチズン・ディベロッパーが活躍、
with コロナ時代はよりカジュアルに
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YouTube動画 https://ishiayaya.net/pbi-toggl
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YouTube 1分間動画
https://ishiayaya.net/yt-toggl
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https://ishiayaya.net/pbi-toggl
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注意事項
あら探しではない
監視ではない
1o1等でのアドバイス機会
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もっとざっくりと、自動化で
活動を知りたい?
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https://office.com
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その他
参考、データ・効率化例
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40ページ、PDF
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https://bit.ly/fsa-sys202006
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https://ishiayaya.net/fsa-sys2020-q
Citizen Developerの世界
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データ活用等
進め方のコツ
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先にデータを
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データを見てから
本質的な議論や計画(ロードマップ)に進む
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何にどれぐらいかを知ってから
How
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わかっていることでも見える化する
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取り組みの順番（どれも大事）
アナログ
紙
ホワイトボード
付箋
すぐできるツール
Togglとその可視化画面
Tableau
高度で示唆をもつ可視化
Splunk
AIとの接続等
Power BI
Citizen Developerの世界でより自由に、効率的に
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データ関連のECOLOGY
主な活用観点
フロー
マシンデータ（ログ等）
豊富な外部・アプリ連携
身近
連携に強い
ストック
高度で個性ある可視化
構造化データ
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Intelligence
インテリジェンス
Business
Artificial AI:人工知能
C CIA:中央情報局
Threat
entral
TI:脅威インテリジェンス
Intel
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Intelligence
インテリジェンス
引用 金融ISAC アニュアルカンファレンス 2020：Intelligence Driven Securityの「ことはじめ」
Tomohisa Ishikawa
https://www.slideshare.net/tomohisaishikawa/isac-2020intelligence-driven-security
• 情報・データを以下の要件を満たすように分析・加工したもの
• 良いインテリジェンスの4要件：4A
• Accurate（正確な）
• Audience Focused（利用者目線である）
• Actionable（アクショナブル） #実用的な、行動できる..
• Adequate Timing（適切なタイミング）
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インテリジェンス
わたし独自に要約しますと…
うれしい、たのしい.. 気持ち
Driven Life
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まとめ
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チームの活動は個人の活動の組み上げ
スマホ活用にヒントがあるかも
ベンダーやIT部門、部下まかせにし過ぎない
”個々人”の活動に注目、まずは簡単な方法で記録を
自分でやってみる → 仕組みを理解する
「見える化」の先に「感じるか」 「動けるか」
データ、次に目的、そして「DX」、「AI」は勝手に
「チーム改革のスイッチ」で学ぶ、実践すべし!w
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https://ishiayaya.net/PowerBI
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「人の知恵を活かさないことが、最大の無駄！」
知恵を使うことができていない
ネット検索すれば事が足りるのではない
三井伸行さんより
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ありがとうございました。
be agile