リモートワークを推奨したいのにその効果の可視化やそもそも社員の働き方にどのような課題が潜んでいるのかを顕在化させるのに苦労されている方や また急なリモートワークに踏み切ったことに伴い、事業継続性の観点から社員の就業状況の変化を可視化されたい方も多くいらっしゃるかと思います。 そのどちらの課題も解決する Workplace Analytics(WpA) の概要と最新機能を日本マイクロソフト自身の事例も踏まえてご紹介いたします。

1. *本資料の内容 (添付文書、リンク先などを含む) は de:code 2020 における公開日時点のものであり、予告なく変更される場合があります。
#decode20 #
リモートワーク中でも社員の働き方を可視化！
Workplace Analytics のご紹介
M08
岸 裕子
日本マイクロソフト株式会社
Microsoft 365 ビジネス本部
プロダクトマーケティングマネージャー

2. 本セッションについて
対象者
課題
ゴール
• 働き方改革または組織改革の推進リーダー、営業部門リーダー、情報シ
ステム部門の方
• 働き方改革を推進しているもののその効果や社員の働き方などの現状を
把握できていない
• 急なリモートワークに伴った社員の就業状況の変化を可視化したい
• 上記課題を解決できるWorkplace Analyticsの概要をご理解いただく

3. セッションアジェンダ
• Workplace Analytics のご紹介
• 日本マイクロソフト 社内事例
• Workplace Analytics 新機能のご紹介

4. Workplace Analytics のご紹介

5. 5
2030年
1,300万
生産年齢人口減少 労働時間は減少傾向 低い労働生産性
７
20
OECD 加盟諸国の労働生産性
（2016年就業者一人当たり ※単位※ドル）
公益財団法人 日本生産性本部
1990年
就業者一人当たり平均年間総実労働時間
※データは一国の時系列比較のために作成されており、データ源及び計算方法の
違いから特定年の 平均年間労働時間水準の各国間比較には適さない。フルタイ
ム労働者、パートタイム労働者を含 む。

7. 働き方改革の効果、更なる課題は何だろう？
リモートワーク前後で働き方に変化はないだろうか？

8. Workplace Analytics と MyAnalytics の活用
8
組織 個人

9. Workplace Analytics と MyAnalytics の活用
9
仮説を診断し、検証する
効果を測定し、最適化する
明確なターゲット目標を立て、
プログラムで行動を変える

10. メール
会 議
チャットメッセージ
*Teams チャットが対象
*Teams チャネル会話を除く
Office 365 のデータをもとに、働き方に関するインサイトを可視化
組織 の働き方 / 関わり方を定量化・仮説検証
Workplace Analytics
MyAnalytics
自分 の自律的な改善
匿名化 組織データ 統合
本人のみ参照可
プ
ラ
イ
バ
シ
｜
指
標
デ
｜
タ
算
出
コ
ン
プ
ラ
イ
ア
ン
ス
1. 課題の発見と仮説検証
3. 影響の把握と最適化
2. 目標共有と改善推進 / 状況把握
匿名化 なし
注：部門比較やチームの状
況把握には、Workplace
Analytics が必要です。
社内外連携
を定量化
Office 365 経営層 / 部門長・変革推進部門・人事部門・IT 部門

11. Workplace Analytics の基礎データから見える現実
北米ビジネスユニットにおける 平均的な “1週間の業務状況”
Microsoft Corporation: Proprietary and Confidential Information
予定表はほぼ埋まっている。
平均的な内訳は 会議 26時間 / メール 18時間
日 土月 火 水 木 金
6am
8am
7am
9am
11am
10am
12pm
2pm
1pm
3pm
5pm
4pm
6pm
7pm
8pm
個人の 1週間の予定表の図式化
会議時間 – 業務外の会議を除き かつ 会議招集に対する辞
退やダブルブッキングも考慮した時間
メール時間 – 送信 / 受信メール件数を基に算出
6am
時間帯別 メール送信件数
定時外定時内
8am 10am 12pm 2pm 4pm 6pm 8pm
…人々は ”常に働いている“ ような状況である。作業の
多くが定時外に押しやられている。
（例：全メール送信数の 3分の1 ）
4am2am 10pm
“従来からの”
業務時間

12. Workplace Analytics の基盤：人事・組織コンサルティングに基づく “働き方” を表すメトリクス
12

13. Demo

14. 御参考：エクスポートされた明細データのサンプル（“人” 観点、週次データの例）
個人 ID ※ すべて匿名化 組織データ（個人に紐づく属性データ）
※ CSV で用意してインポートしたデータ
※ 左記 年月日時点での属性情報
年月日 メトリクス（各指標）

15. 組織ネットワーク分析：Workplace Analytics Azure テンプレート
15
• 左図例のデータの説明
• ドット
• 人（ユーザー）
• 色：職種
• 大きさ：ブリッジン
グ・インデックス
Workplace Analytics アドオン

16. ストア 準備と訓練
モデルとサーブ
Azure BLOB Storage Azure Databricks
Azure Analysis
Service
Azure SQL
Database
WebApps Power BI
データサイエンティス
ト
データサイエンティスト
API
顧客の Azure サブスクリプション
+Office 365
データ
組織データ
WpA データ
アクセス

17. 日本マイクロソフト 社内事例

18. 日本マイクロソフトのこれまでの取組
FY09 FY19
0%
+202%
+180%
-13%
厚生労働大臣表彰
輝くテレワーク賞
ﾜｰｸスタイル改革を支援するIT企業
第1位 日本マイクロソフト
Great Place to Work
第1位
地球温暖化防止活動
環境大臣表彰
ﾆｭｰｵﾌｨｽ賞
経済産業大臣賞
ダイバーシティ
１００選
総務大臣賞
情報化促進貢献表彰
-79%
テレワーク推進賞 会長賞
テレワーク先駆者百選
総務大臣賞
事業規模
業務生産性
総労働時間
紙消費
18

19. 24%長い
31%多い
17%長い
11%多い
4hour / week
25day / year
メール
会議
日本マイクロソフト社員は海外の社員と比較して…

20. 会議設定は基本
30分で
人数は多くて
5人で 活用で
Teams
そもそもコラボは
「生産性の高い働き方」の第一歩

21. 21
Workplace Analytics

22. 22
削減系
削減や最小化を
目標とする指標群
向上系
活性化や増加を 目標
とする指標群
満足系
社員の気持ちや印象を確認す
る指標群
月あたり就業日数（8月実績 4期比較 *day）
月あたり印刷枚数（8月実績 4期比較 *枚数）
月あたり電力消費量（8月実績 4期比較 *kwh）
-25.4%
2017
Aug
2018
Aug
2019
Aug
2016
Aug
-23.1%
2017
Aug
2018
Aug
2019
Aug
2016
Aug
-58.7%
2017
Aug
2018
Aug
2019
Aug
2016
Aug
30分会議 実施比率
リモート会議 実施比率
一日あたりのネットワーク数
+46%
2018
Aug
2019
Aug
2019
Aug
2018
4-6
2019
Aug
+21%
+10%
2018
Aug
2019
Aug
総合評価
施策全体評価
評価する 94.0%
どちらでもない/評価しない 6.0% ↑
週勤4日週休3日制度 評価
評価する 92.1%
どちらでもない/評価しない 7.9% ↑

23. Workplace Analytics
新機能のご紹介

24. 突然のリモートワークへの移行
社員や組織に どのような影響を及ぼしているか？
• この混乱への対応で、社員の皆様のコラボレーションパターンはどのように変化しているでしょうか？
• これまで行われていたような対話は、どのようなツールに置き換わっているでしょうか？
• どのくらいの割合の社員の皆様が、コラボレーションの大きな変化を経験しているでしょうか？
• 様々なコラボレーションの方法で、業務のパターンがどのように変わっているでしょうか？
• 顧客、パートナー、ベンダーとのやり取りは継続できているでしょうか？
• 外部とのコラボレーションに関して、大きな変化を経験しているのは どの組織でしょうか？
• マネージャーは その部下と、1 対 1 で対話できているでしょうか？
• この 100% リモートワークの環境で、同僚とのつながりを保てているでしょうか？
“従来通りの業務” はどのように変わってきているでしょうか？
社員の皆様は、この混乱にどのように対応しているでしょうか？
外部との関係を維持できているでしょうか？
社員のエンゲージメントとコミュニティを維持するために、対応できているでしょうか？

25. 25Proprietary and Confidential Information
Business Continuity ダッシュボードが新たにリリース

26. 26Proprietary and Confidential Information
“従来通りの業務” はどのように変わってきているでしょうか？
• 期間を指定し、週単位で
のコラボレーション時間
を比較
• インスタントメッセージ、
メール、会議、通話のパ
ターンの変化を確認
• 職種別、職位別の週次コ
ラボレーション時間の変
化を迅速に確認
コラボレーション時間推移
1人当たり / 週当たりの平均
通常期間の平均 指定した時期以降の平均 指定した時期以降の増減
コラボレーション時間増減
部門別 / 職位別
チャット時間
メール時間
会議 および 通話時間
2020年 1月 2020年 2月 2020年 3月
週
人事部
営業部
開発部
プロフェッショナルサービス
部
マーケティング部
法務部
＋
＋
＋
チャットメール会議 および 通話
この度のビジネスの中断や混乱に対応することにより、貴社の従業員の皆様の活動レベ
ルが大きく変化しているかもしれません。
例えば、これまでのオフィス内での会話が 会議、通話、チャット に置き換わっているこ
とが考えられます。コラボレーションの傾向の変化が、今回のインパクトの大きさとし
てはっきり見えるようになっていませんでしょうか。
多くの会話やコミュニケーションがデジタル環境で実施されるよ
うになり、コラボレーションが増加しているかもしれません。そ
の結果、増加が大きいグループは 他に比べて大きすぎる影響を受
けている可能性があります。その一方で 活動が減少しているグ
ループは、この混乱に適応するのに苦慮しているかもしれません。
“従来のビジネス” が どのように 変化しているでしょうか？

27. 27Proprietary and Confidential Information
社員の皆様は この混乱にどのように対応しているでしょうか？
• 社員がどのような時間帯
にコラボレーションをし
ているか、その際にどの
ツールがツールが使われ
ているか、そのパターン
がどのように変化してい
るか
• 勤務時間外のコラボレー
ションにおいて、大きな
変化を経験しているのは
どの部門か
勤務時間外コラボレーション増減 従業員分布
勤務時間外のコラボレーション時間が 閾値（以下で指定）
以上に増加 または 減少した従業員の割合
社員の皆様は この混乱にどのように適応しているでしょうか？
時間帯別 活動分布
コラボレーション種類別 ベースラインと直近を比較
会議 および 通話
メール送信
チャット送信
＋15% 勤務時間外の活動
対 通常期間
＋19% 勤務時間外の活動
対 通常期間
＋125% 勤務時間外の活動
対 通常期間
通常期間 指定した期間
ワークライフバランスは、”バランス” ではなく、それらの ”統合” に変わりつつあります。従業員の皆様
は リモートワークに適応し、学校は休校になり、ソーシャルディスタンスが課されています。その結果、
標準的な勤務時間の外でのコラボレーションが増加しているかもしれません。
勤務時間外の活動に関して、グループ間で大き
な差がある場合には、マネージャーがその課題
を削減することが出来るでしょう。
勤務時間外のコラボレーション
時間増減（時間 / 週）
減少
増加
人事部
営業部
開発部
プロフェッショナル
マーケティング部
法務部
役員
ファシリティ部

28. 28Proprietary and Confidential Information
強制テレワーク前後の働き方変化の例（日本企業 A社 様の例）
A社
コラボレーション時間
Collaboration hours +29%
メール時間
Email hours +36%
社外メール時間
External Email hours -2%
チャット時間
Teams IM hours +421%
みなし稼働時間（週）
Workweek Span
+8.3時
間
直近 2週間に 直属上司と 1:1 会議を実施した従業員
% of employees with manager 1:1 in the last 2 weeks 22%
小人数の社内会議 計 2時間未満の従業員
% of employees with less than 2 hours in colleague connection 44%

29. 基礎データを抽出し、お客様のレポートツールと連携することで
さらに掘り下げた分析や経過の把握も可能です

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