IoTで働き方改革～あなたに最適な働き方を教えます～_IoTビジネス共創ラボ第8回勉強会

CONFIDENTIAL
©2018 ARISE analytics
株式会社ARISE analytics
2018/06/15
IoTで働き方改革
～あなたに最適な働き方を教えます～

CONFIDENTIAL ©2018 ARISE analytics 1
アジェンダ
取り組み背景・前回の振り返り2
今回の取り組み3
会社紹介・自己紹介1
まとめ4

自己紹介
サイエンスディビジョンディレクター
兼コーポレートディビジョンディレクター
佐々木彰（ささきあきら）
コーポレートディビジョン
中村裕介（なかむらゆうすけ）
 アクセンチュアにおいてビッグデータ基盤構築・運用、
データ分析を専門とする北海道デリバリ―センター
のアナリティクスチーム所属
 株式会社ARISE analyticsにおいて、IoTを活用
したHR Techの取組に従事
 アクセンチュアにおいて金融、通信、官公庁、製造
等の幅広い業界に対し、大規模データ分析基盤
/IoTプラットフォームの構築コンサルティングに従事
 IoTビジネス共創ラボのビジネスWGの幹事として、
立ち上げ時より参画
 株式会社 ARISE analyticsの立ち上げ時より、
データサイエンティストを統括するサイエンスディビジョ
ンディビジョンディレクターを務める

ARISE analytics 会社概要
(※1) 2018年6月時点
3
社名 : 株式会社ARISE analytics
資本構成 : KDDI 85%／Accenture 15%
営業開始 : 2017年4月1日
所在地 : 渋谷区渋谷2-21-2 渋谷ヒカリエ32F
役員 : 代表取締役社⾧家中仁 / KDDI
: 取締役CSO 工藤卓哉 / Accenture
社員数 : 約200名(※1)
主な業務内容 : KDDI各種事業分析及び改善施策提案
: KDDIデータ利活用ビジネス推進
: KDDIグループ外企業へのデータ分析、AIソリューション等提供

会社設立背景
(※1) ビジネスアナリティクスサービス領域における最新の外部評価でトップリーダーに位置 (出典:Gartner)
4
KDDI Accenture
 4,000万人以上の顧客基盤
 通信、コマース、金融、エンタメ
など多岐に渡る事業推進
 ⾧年に渡る分析基盤の整備、
データ分析活用の実績と知見
 データ利活用による新規事業
創出、推進の実績と知見
 AI等の先端技術を活用した
データ分析の実績と知見
 グローバルで導入・効果創出
実績のあるアナリティクス
アセットの保有（特許含む）
 ビジネスアナリティクス領域
においてグローバルで
トップクラスの外部評価( ※ 1 )
Joint
Venture

Data analyticsをCore Competenceとし
様々な企業のDigital Transformationを支援するソリューションを提供
KDDI
事業貢献
Data Analytics Platform
Customer Insight
ソリューション
提供
①KDDIグループへの
事業貢献
• au解約抑止
• 付加価値ARPA拡大
• au新規獲得
• CX向上
③データ・AIソリュー
ションの提供
• auユーザ送客
• 行動予測
• 顧客対応高度化
• 故障予知
②カスタマインサイト
整備
• 社内データの整備
• グループ会社の
データ統合
• 3rd Partyデータ収集
④競争力の源泉となる
分析力強化
• 分析基盤強化
• サイエンティストの
採用・育成
• 教育PGMの構築
We believe in analytics power!
5
事業内容

アジェンダ
まとめ4

取り組みの背景
テーマ:働き方改革
 ⾧時間労働是正、生産性向上に向けた支援制
度が拡充してきている
 働き方の改善に向けた具体的な取り組みは企業
ごとに決定、実施しているが、生産性が向上した
かどうかを検証することは難しい
生産性を可視化し、
最大化するアクションを見つけたい
出典：首相官邸ホームページ<http://www.kantei.go.jp/jp/headline/ichiokusoukatsuyaku/hatarakikata.html>

前回の取り組み概要(※1)
(※1)第4回勉強会(2017年7月)発表
最適な執務環境を見つける
人
集中力
執務環境
気温・湿度・
CO2濃度等

集中力測定デバイス -JINS MEME-
JINS MEME
JINSが開発した眼鏡型ウェアラブルデバイス。
眼電位の変化から、眼の動き（まばたきや視線の
移動）を捕捉することで、集中・活力・落ち着きな
どを可視化する。
オフィスにおける集中力の可視化のほか、
ドライブ時の眠気検知などへも活用されている。
https://jins-meme.com/

職場環境測定デバイス –NETATMO-
NETATMO
NETATMO(仏)が販売するウェザーステーション。
屋内外に設置したデバイスで、気象情報（温度、
湿度、気圧、二酸化炭素、騒音）を計測する。
https://www.netatmo.com/product/weather/

前回の調査結果サマリ
CO2濃度、室温が低いと集中力が高い傾向にある。
気圧、湿度、騒音の違いによる集中力への影響は確認できなかった。
カフェ在宅勤務オフィス
集中力への影響
室温
要因
湿度
気圧
騒音
CO2濃度

前回の考察
すぐに
できること
今後
やりたいこと
被験者を増やし、計測時間を伸ばす
被験者の属性毎の傾向を把握する
生産性に寄与するデータを追加し、多角的な分析を
行う。
勤務形態
精度向上
新しい視点の
発見
カテゴリ具体的な取組
オフィス環境オフィスの室温・CO2濃度を適正にコントロールする
柔軟な勤務形態に対応できるよう制度を整備する
リモートワーク等の個人に合わせた働き方をする
生産性向上に向け、下記取り組みの推進を目指す。

アジェンダ
今回の取組3
まとめ4

概要
時間帯
朝・昼・
夕方
タスク
メール・資
料作成・
会議
人
集中力
執務環境
気温・
CO2濃度
等
NEW!
作業内容に応じた最適な執務環境/時間帯を見つける

調査方法
仮説
調査条件
調査対象
夕方
昼
朝
会議室会議
夕方
昼
朝
リモート
ワーク
夕方
昼
朝
オフィス
個人
作業
時間帯執務環境タスク
表.調査条件詳細
調査対象者:21名
(内訳:経営層2名、管理職8名、スタッフ11名)
タスク×執務環境×時間帯の組合せで集中力を計
測する
タスク/時間帯により最適な執務環境は異なる
のではないか
タスク/時間帯を意識してスケジューリングを行うことで
限られた集中時間を有効に使えるのではないか

分析準備
得られたデータに対しては以下の下準備を行った上で分析を実施した
 ノイズデータ、信頼度の低いデータの除外
 個人差の除去
集中力の変動幅には個人差があるため、変動幅を相対値として表し、全体で比較できるようにした
母数が少なく信頼性が低いため深夜帯(22時～5時)のデータ
機材設定中に計測されたノイズが含まれるためタスク開始～5分経過までのデータ
除外理由除外条件
X
集中スコア =
パラメータ計算式
(X – μ)
σ
計測された各集中力データ
μ 個人・タスク毎の集中力データの平均値
σ 個人・タスク毎の集中力データの標準偏差

分析の観点
個人作業や共同作業に適した環境
の条件を見つけ出す
前回結果と違いがあったのか CO2濃度、室温が集中力に与える影響
個人作業に適した執務環境の探索
会議に適した執務環境の探索
時間帯別の集中力比較
時間帯別の集中力推移
オフィス勤務とリモートワークの集中力比較
空調機器の稼働状況による比較
いつ、何をすると効率的に働くことが
出来るのかを見つけ出す
いつ、どこで働くと集中できるのかを
見つけ出す
カテゴリ知りたいこと調査方法
人
執務
環境
タスク
執務
環境
タスク時間帯
時間帯
執務
環境
NEW!
NEW!
NEW!

CO2濃度が集中力に与える影響
前回と同じく、CO2濃度の上昇に伴い、集中スコアが低下する傾向が見られた
プロット単位:
個人毎・1時間毎
の集中スコア
X軸:CO2濃度
Y軸:集中スコア
色:時間帯
人
執務
環境

室温が集中力に与える影響
前回は室温26℃以上の環境下では集中力が低下する傾向が見られたが、今回は、23℃～26℃に
おけるデータしか得られなかったため、室温による集中力への影響は見られなかった
プロット単位:
個人毎・1時間毎
の集中スコア
X軸:室温
色:時間帯
人
執務
環境

個人作業に適した執務環境の探索
CO2濃度が1000ppmを超えると集中力の低下が目立つため、1000ppmを超える前に換気すべきである
28
27
26
25
24
23
22
21
室
温
(℃)
400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600
CO2濃度(ppm)
高
集
中
ス
コ
ア
低
タスク
執務
環境

会議に適した執務環境の探索
ディスカッションや会議のファシリテーターなど視線や頭の動きが大きいと集中力を測定するのが難しい
27
26
25
24
23
22
室
温
(℃)
400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600
CO2濃度(ppm)
高
集
中
ス
コ
ア
低
タスク
執務
環境

【参考】JINS MEMEによる集中力の判定基準
メール処理や資料作成等の個人作業における集中力測定に向いたスコアリング方法となっている
ま
ば
た
き
の
回
数
まばたきの強度の安定不安定安定
多
少
超集中状態
80-100pt
没頭状態
60-80pt
リラックス状態
60-80pt

時間帯別の集中力比較
夕方以降は集中力の低下が大きいため、朝の時間帯を活用すると良いのではないか
グラフ単位:
時間帯・タスク毎
の集中スコア
X軸:時間帯
タスク時間帯

時間帯別の集中力推移 -朝&昼-
朝は集中力が高い状態を維持できているため、集中力を要する個人作業等を行うと良いのではないか
グラフ単位:
時間帯別、時間経過に
よる集中力推移
X軸:タスク開始からの
経過時間(秒)
時間帯別の
平均スコア
タスク時間帯
朝昼

時間帯別の集中力推移 -夕方&夜-
夜は集中力の上下が他の時間帯に比べて大きく集中状態を維持できていない
グラフ単位:
時間帯別、時間経過に
よる集中力推移
X軸:タスク開始からの
経過時間(秒)
タスク開始から45分程度で大きく
集中力が低下しているので、夜は
意識して休憩を取るべきである
タスク時間帯
夕方夜
時間帯別の
平均スコア

オフィスとリモートワークの集中力比較
夕方以降はオフィス・リモート共に集中力が低下する傾向にあるため、仕事を早めに切り上げて帰宅し、
夕食後の時間等に残りの業務を行うことで1日の生産性を高めることができるのではないか
グラフ単位:
時間帯・執務場所毎
の集中スコア
X軸:時間帯
色:執務場所
時間帯
執務
環境

集中パターンの分類
本取組の調査協力者を分類したところ、朝型:40%、リズム型:55%、夜型:5％となった。
時間帯(8時~20時)
集
中
ス
コ
ア
朝型:
リズム型:
夜型:
午前中に1日の集中のピークがある
午前中に重要度の高いタスクを処理する、朝型に
シフトすることで生産性向上に繋がるのではないか
集中できる時間帯が明確に分かれている
集中のピークを知り、タスクを組み立てることで
生産性向上に繋がるのではないか
午後以降に徐々に集中力が上昇していく
出勤時間を遅らせ、集中力が高い時間帯の勤務
を増やすことで生産性向上に繋がるのではないか
時間帯
執務
環境

【参考】空調機器の稼働状況による比較
空調機器の稼働停止により空気が滞留するようになった結果CO2濃度が上昇し、
集中スコアも低くなる傾向にある。
グラフ単位:
空調機器稼働状況
ON:8:00-18:30
OFF:18:30-翌7:59
X軸:時間帯
Y軸左:集中スコア
Y軸右:CO2濃度
空調が切れた直後は、影
響が見られないが、時間
が経つに連れてCO2濃
度が急激に高まり、集中
力の低下が見られた
空調OFFCO2濃度

アジェンダ
まとめ4

まとめ
・集中力の発揮パターン毎に最適な働き方は異なる
・室温やCO2濃度に加え、タスク・時間帯も集中力に影響
分かったこと
すぐに
できること
今後
やりたいこと
・個人の特性を考慮したスケジューリング
・個人の特性に対応する柔軟な勤務形態の導入
・執務環境条件を最適にコントロール
・最適な1日のスケジュールをレコメンド
・最適な勤務形態をレコメンド
・執務環境を適切にコントロールするレコメンド

ご清聴ありがとうございました！！

IoTで働き方改革～あなたに最適な働き方を教えます～_IoTビジネス共創ラボ第8回勉強会

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