NTT研究所におけるYammerの取り組みと、社内Twitterの統計解析

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2012/01/28に行われる、第三回Twitter研究会向けの発表資料です。
他の発表者および参加申し込みは以下から。
http://partake.in/events/b7b25ded-4918-4e57-9984-15d11200e561

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NTT研究所におけるYammerの取り組みと、社内Twitterの統計解析

  1. 1. NTT研究所におけるyammerの取り組み 社内Twitterの統計解析 NTT情報流通プラットフォーム研究所 中山心太 坂本仁明 1
  2. 2. 自己紹介• 中山ところてん • @tokoroten • Pythonista• 分野 • セキュリティ • 自然言語処理 • ビッグデータ • PFIさんと一緒にJubatusやってます 2
  3. 3. yammerって何?• 米国yammer社が開発したTwitterクローン • http://yammer.com • 会社のメールアドレスを登録すると ドメインごとに部屋が作られる • 無料でSaaSで提供、社外からでもアクセス可能 • PC,スマホ,etc • Facebookライクに機能拡張 • スレッド型、Likeボタン、etc • 有料プランで管理機能が使える• 競合 • Twitter、Facebook • Salesforce Chatter 3
  4. 4. yammerを利用している会社たち• 国内だと • 楽天 • ロフトワーク • 日立ソリューションズ • リクルート • etc 4
  5. 5. NTT研究所におけるYammer• ソーシャルメディアの評価試験中 • 全社員に導入を義務付けてるわけではない• 社内SNSやOSS Twitterクローンから移行中 • 社内コミュニケーション用サーバがクラッシュ • 管理・復旧がメンドクサイ、yammerを使ってみよう • 結構いいじゃん、お金払おうかなぁ・・・ • 地震で電話が繋がらん、yammerで連絡だ! • ほかの部署の人も口コミでワラワラと入ってきた • 社内研修に利用されるようになってきた • 現在に至る 5
  6. 6. 「NTT研究所のYammerの使い方は変です!」 by Yammer社の営業• Yammerはメールアドレスごとに空間作られる • 中小企業では数人が登録して、ボトムアップ利用• 大企業はトップダウンで利用する • 社員へのアカウントの払い出し • 顔写真アイコンの義務化 • 管理職が積極的に発言、業務に利用• NTT研究所は完全にボトムアップ • 口コミで人数がひたすらに肥大化 • 未だにハンドルネーム、アニメアイコン多数 • メールアドレスから社員録で実名特定可能なので放置 6
  7. 7. Yammerを導入してどうなった?• 研究所の縦割りの解消(が尐しはできた) • 12個ある研究所が縦割りで運営 • lab.ntt.co.jp でメールアドレスは共通 • 研究所を跨いだコミュニケーションの実現 • ○○の発注にどこを使った? • 【急募】ポートミラーできるCiscoのルータ • ××なルールがあるのはうちだけ? • それ面白い、共同で特許書こう。• ロケ間の解決 • 武蔵野、厚木、京阪奈、筑波、横須賀、品川、田町、 大手町• 社内SNSの衰退の加速 • トップダウンで導入したSNSがお葬式状態になった 7
  8. 8. NTT研究所におけるユーザの分布 1.6% 50 • 情報発信者 6.6% 200 • 閲覧ユーザ23% 700 • 登録ユーザ 3000 • 社員数 8
  9. 9. 機密性の高い情報の取り扱い• 社内サーバにアップロード、YammerにURLを貼り付け • Yammer社に情報がアップロードされない • 家からは見れないが、会社からは見れる 9
  10. 10. アカウントの連携• 本家Twitterのアカウントをyammerに登録しておくと#yamで投稿 • #yamで検索してyammerを使ってる会社を探すソーシャルハック 10
  11. 11. グループの運用• グループは自由に立ててよい• 研究所ごとのグループ • PFLab,SPLab,CSLab,NSLab....• ロケーションのグループ • musashino,yokosuka,keihannna,tsukuba,...• 雑談グループ • /dev/null, joke, junk, SocialBookmark, 作業ログ• 趣味グループ • Animation, Apple,グルメ,book, Game, AnalogueGame, 親バカ部, 酒, Sound, 自転車, 陸上部• 実務グループ • LifeScience, challenge25, Android, 図書館 ,IPv6 ,IETF ,hack, OpenFlow• 同期のグループ • H19, H20, H21, H22... 11
  12. 12. グループの運用状況まどか 12
  13. 13. グループ紹介: /dev/null• 分かる人にだけ分かって欲しい謎発言をするグループ • たぶん、一番Twitterの運用に近い• アルファベット順で一番上に出るから便利• 一番盛り上がっているが、盛り上がっていないグループ 13
  14. 14. /dev/nullで分かったメール文化の問題点• メールはあて先のない意図のないものは投げない • 偉い人が直接きて「yammerに書いた○○の書き込 みってどういう意図?」と聞かれる。 • 何の意図もありませんと伝えると驚かれる• メール文化はコミュニケーション=人への働きかけ • 自分がどういう人かを知ってもらうという考えが ない • デジタルネイティブは自己を知られるメリットを 理解している 14
  15. 15. グループ紹介:Animation• 察してください、実況とかしてます まどか ラピュタのときの実況 まどか 15
  16. 16. グループ紹介:SocialBookmark• ブックマークレットで一発投稿 • ブックマークを基にして議論する 16
  17. 17. グループ紹介:Asakatsu、LifeScience• 雑談から「じゃあ勉強会やりましょう」で誕生• Asakatsu、朝活 • 朝8時に出社して、始業前に好きなことを話 す勉強会• LifeScience • 脳科学や生命科学の本の輪講 • やってる人たちはNWとか、素材とか、Web 17
  18. 18. Yammerの統計解析• 仮説 • 人数が増えるにつれてメールのように冗長で儀礼的な コミュニケーションなっているのではないか?• アプローチ • YammerのAdmin機能で発言をすべて抽出 • CSVファイルをPythonスクリプトで処理 • URLは除去 18
  19. 19. 解析の指標• 解析指標(いずれも一日単位) • ユニーク発言者数 • 発言量 • 平均発言文字列長 • 丁寧語比率 • 「です」「ます」が含まれているか? • グループ発言比率 • 返信比率• その他解析結果 • 役職と投稿の関係 • 時間帯ごとの発言量 19
  20. 20. 解析の目的• 社内Twitterの動向が統計処理でつかめないか?• 社内Twitterの解析指標の基準軸を作りたい • 基準に沿って統計とって匿名化すれば、 会社を跨いでも有為な情報を交換可能• 他社の人も同じ指標で解析して欲しい • NTT研究所だけ統計解析しても客観性が怪しい • NTT研究所だけで起きている特異的な事象なのか、 他社でも起きている普遍的事象なのか知りたい 20
  21. 21. 登録ユーザ数の遷移• Admin機能の統計から 新入社員↓ 研修から復帰↑ Invite祭り↓ ↑ 311地震 ↑鯖が壊れたのでyammerに引越し 21
  22. 22. ユニーク発言者数 Invite祭り↓ ↓311地震 ↓ゴールデンウィーク ←節電のための夏季休暇 22
  23. 23. ポスト量 ↓311地震 Invite祭り↓ ↓ゴールデンウィーク 節電休み↓ 23
  24. 24. 平均発言長 平均発言長は徐々に増加 60文字程度で安定 本家Twitterより長い 本家Twitterの平均値 24
  25. 25. 平均発言長(拡大) 本家Twitterの平均値 25
  26. 26. 丁寧語比率 人数が増えるにつれ丁寧語は増加、3割程度で安定 311地震の際は丁寧語が五割以上に増加 ↓夏休みで母集団が尐ない ↓311地震 26
  27. 27. 丁寧語比率のスレッド主との比較 スレッド主に限定すると 丁寧語は二割弱 レスした人 第一投稿者 27
  28. 28. グループ発言比率 地震を境に情報の交通整理が活発化 ↓311地震 Public TL のみ利用 28
  29. 29. 返信比率 返信率は徐々に増加、 8割程度で安定 29
  30. 30. ユーザごとの分析 30
  31. 31. ユーザごとの分析(対数軸) ヘビーユーザほど、Twitterに近 い利用の仕方をしている? 本家Twitterの平均値 31
  32. 32. 投稿時間の分布 フレックスの勤務時間 ↓昼休み ↓帰宅中? 家から投稿↑ 寝てる 出社してNoticeを確認する人が多い? 32
  33. 33. 考察• Twitter的な運用からFacebook的な運用へ変化 • 返信比率の増大 • 丁寧語比率が徐々に増加 • 文字列長の増大• 夏休み前後で傾向が変化 • 311地震で入った人が飽きていって、 代わりに研修から戻ってきた新人が加入?• ヘビーユーザはTwitterと似たような使い方• 管理職の利用が尐ない • 登録率が悪いが、ログイン率は大差がない • 発言する回数は有為に尐ない • 社員の監視に使っているような印象を受ける 33
  34. 34. 管理職はなぜ書き込みをしないのか?• 管理職が利用するインセンティブが薄い • 社内の他部署の人とコミュニケーションを行って価値を生み出す ことを仕事としていない • 社外の人とコミュニケーションを行って価値を生み出すことを仕 事としている • yammerに書くよりも、FBに書いたほうがレスがもらえる• コミュニケーション能力の限界、ダンバー数 • 一般社員はコミュニケーション能力があまっている。 • 管理職は多くの人と付き合わねばならないため限界?• 管理職が愚痴りたい内容は社員には聞かせられない • 管理職同士が相談できる環境が必要?(士官用のバーみたいな) • 管理職より上は椅子取りゲームなので、情報を秘匿したほうが有 利? 34
  35. 35. 今後の課題• ユーザのセグメントごとの詳細な分析 • 9月から発言量が増えているのは新人の影響か? • 役職と発言量の関係 • 管理職と非管理職という二元化されたものだけではなく、 年齢や、入社年度とのクロス統計を行う • 所属とコミュニケーションの関係 • 組織を跨いだコミュニケーションが行われているか• 利用される言葉の解析 • 単語のトレンドの変化、話題の抽出、共起の調査• リンクの解析• Likeの解析
  36. 36. まとめ• 社内Twitterを導入すると色々と会社が変わります• この一年の変化 • セクショナリズムが薄れた • モノの貸し借りが盛んになった • 議論が増えた、勉強会が増えた • 中堅社員から昔話を簡単に聞けるようになった• 社内Twitterの統計解析の結果を共有しませんか? • NTT研究所だけの統計結果は普遍性がない • 他社の統計解析の結果と比較して、普遍的な事象、 NTT研究所に特異な事象を洗い出したい• Twitterで自社を愚痴るくらいなら、Yammerで愚痴ろうw 36

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