[Japan Tech summit 2017] PRD 001 セッション資料

1. Microsoft Tech Summit 2017本情報の内容（添付文書、リンク先などを含む）は、Microsoft Tech Summit 2017 開催日（2017 年 11 月 8日 - 9 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。

5. OrgDirect
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Office 365 上で行われるアクションを蓄積&分析
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人と情報の関連性
Workplace Analytics
活動分析（わたしの）
振り返りと気づき
活動分析（組織の）
振り返りと気づき
本日発表！

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12. MyAnalytics を使った社内検証プロジェクト結果
 対象： 4部門・41名（人事、ファイナンス、マーケティング、営業）
 期間： 4か月（2016年12月～2017年4月）
無駄な会議時間の削減 -27 ％*1
会議を効率化 コミュニケーション
の円滑化
集中して作業する
時間の増加
コミュニケーション手段を
使い分け意思疎通を円滑化
無駄なメールを減らし、
メール処理負荷軽減
フォーカス時間の増加 50 %*3
雑務/クリエイティブ時間の
切り分けによる効率UP
「見える化」することで、漠然とした問題意識から、課題解決に向けた素早いアクションへ
*1) ファイナンスにおける結果、*2) 対象者合計の結果を従業員2,000人相当に換算した場合、*3) 人事部門における結果
例１ 例２ 例３
4部門合計で
3,579時間の削減
従業員2,000人に相当に換算
業務時間削減効果を一般的な
残業時間換算した場合
7億円/年*2

14. MyAnalytics
全社員・個人
※ ナレッジワーカー
参照
個人
Workplace Analytics
経営層
（全社・事業部）
人事・経営企画
働き方改革部門
管理職
（部門）
組織内のデータをインポート
全社や
部門で集計
参照
分析
抽出
組織
統合
Office 365 上で行われるアクションを蓄積&分析

16. 人事・組織コンサルティングの経験に基づく “働き方” のメトリクス
人 会議 グループ間
作業時間
（メール・会議）
社内ネットワークの
大きさ
“質の低い”
会議時間
冗長的な会議時間 参加者の会議時間 同席した会議件数
定時外作業時間
（メール・会議）
他部門とのネット
ワークの大きさ
部下との
1:1 面談時間
直属上司も参加
した会議件数
会議参加者数
会議に参加した
合計人数
作業時間 – 外部
（メール・会議）
“内職” した
会議時間
直属上司も参加
した会議時間
直属上司との
1:1 面談件数
“内職” した
会議参加者数
会議に招集された
合計人数
会議時間 作業期間
直属上司との
1:1 面談時間
2階層上の上司も参
加した会議件数
“ダブルブッキング”
の参加者数
会議対応時間
メール対応時間
会議中に参加者が
送ったメール件数
2階層上の上司も参
加した会議時間
2時間の
予定ブロック件数
会議中に送信された
メール件数
メール対応時間
メール送信件数 フォーカス時間
1時間の
予定ブロック件数
負荷の生成
会議時間
会議に招集された
人数
作業時間
（メール・会議）
負荷の生成
メール対応時間
負荷の生成
メール受信者数
負荷の生成
会議参加者数
負荷の生成
会議件数
・
・
・
・
・ ・ ・ ・ ・ ・
社内データ（ユーザー属性：部門、職種、職位、人事評価…等）

19. この限られた時間のデモから見えてきたこと：
“マーケティング部門で 2017年 3月以降に生じている著しい負荷の変化”
会議時間 +50% ～ +70%
定時外の会議時間 +30% ～ +100%
“質の低い会議” 時間 +60% ～ +180%
冗長的な会議時間 +70% ～ +210%
ダブルブッキング会議時間 +45% ～ +150%
“内職” されている会議時間 +15% ～ +70%
9人以上参加する会議時間 +30% ～ +140%
2～4時間 / 会議 の会議時間 +500% ～ +1,000%
4時間以上 / 会議 の会議時間 -10% ～ -65%
メール時間 大きな変化なし 定時外のメール時間 +20% ～ +60%
社内 / 社外との共同作業時間
（会議 / メール）
社内との共同作業時間 +30% ～ +70%
社外との共同作業時間 -15% ～ -35%
会議が設定されていない時間
≒ 自分の作業のために使える時間
フォーカス時間 ※ 2時間以上連続 -5% ～ -25%
分断化された空き時間 ※ 2時間未満 -10% ～ -25%

23. TOP
TOP
TOP
TOP
Average Average Average Average

24. # of
ppl
Group A Group B Group C Group D Group E Group F Group G Group H Group I Group J Group K Group L Group M Group N Group O Group Q Group R Group S Group T Group U
Group A 140 96% 30% 28% 18% 4% 11% 5% 30% 7% 9% 26% 35% 37% 7% 11% 6% 11% 12% 18% 15%
Group B 31 55% 100% 35% 39% 58% 42% 45% 68% 23% 29% 58% 65% 42% 55% 71% 35% 61% 45% 52% 39%
Group C 35 17% 40% 97% 29% 51% 37% 20% 29% 26% 6% 31% 26% 14% 54% 9% 9% 11% 31% 17% 31%
Group D 20 30% 75% 30% 95% 35% 70% 50% 50% 80% 60% 40% 50% 30% 50% 5% 85% 30% 35% 25% 25%
Group E 106 5% 22% 30% 16% 99% 31% 8% 14% 12% 8% 9% 2% 8% 22% 3% 6% 5% 9% 9% 8%
Group F 49 29% 39% 31% 49% 43% 98% 76% 20% 39% 35% 33% 29% 45% 8% 16% 35% 24% 27% 33% 43%
Group G 23 30% 57% 35% 61% 35% 78% 96% 43% 74% 52% 70% 74% 74% 39% 22% 26% 30% 35% 57% 78%
Group H 66 44% 50% 36% 29% 41% 15% 21% 98% 18% 5% 33% 38% 47% 56% 42% 8% 45% 41% 35% 32%
Group I 49 8% 29% 29% 86% 29% 41% 35% 33% 100% 73% 22% 14% 14% 45% 8% 84% 24% 12% 14% 12%
Group J 44 20% 18% 5% 73% 20% 45% 11% 5% 82% 100% 11% 7% 9% 20% 2% 50% 2% 5% 2% 11%
Group K 47 68% 47% 38% 19% 21% 49% 68% 53% 19% 15% 98% 79% 66% 47% 45% 23% 30% 60% 83% 68%
Group L 57 51% 40% 19% 16% 7% 18% 39% 65% 9% 14% 53% 96% 84% 61% 32% 18% 26% 60% 72% 46%
Group M 62 61% 26% 11% 18% 27% 31% 58% 65% 18% 3% 61% 90% 100% 34% 37% 10% 37% 40% 73% 63%
Group N 41 32% 56% 37% 39% 34% 17% 29% 61% 39% 22% 54% 56% 29% 98% 24% 32% 46% 76% 29% 37%
Group O 30 27% 87% 7% 7% 10% 37% 17% 57% 10% 7% 60% 53% 57% 37% 100% 17% 53% 27% 23% 47%
Group Q 39 18% 36% 8% 82% 23% 54% 13% 10% 54% 56% 10% 15% 13% 26% 13% 97% 18% 13% 31% 10%
Group R 54 24% 54% 11% 9% 11% 26% 19% 52% 13% 4% 24% 37% 31% 26% 33% 11% 94% 19% 22% 20%
Group S 28 39% 61% 32% 25% 43% 43% 36% 75% 18% 4% 86% 89% 68% 89% 32% 14% 29% 96% 57% 61%
Group T 33 58% 52% 27% 24% 30% 52% 79% 52% 24% 3% 64% 91% 85% 42% 18% 24% 24% 61% 97% 88%
Group U 29 62% 28% 45% 17% 28% 59% 90% 66% 28% 14% 86% 86% 83% 66% 45% 17% 28% 41% 93% 100%

25. +85%
+7%
400%
higher
than average
67%
lower
Than
average

26. 30
34
11 2
21 6 3
130 21

27. 30
34
17
20
15

28. マイクロソフト:
オフィス移転で共同作業
を円滑化
2016 年 10 月 11 日
フランスの「勤務時間外
の業務メール禁止法」は
ワークライフ バランスの
回復につながらない
2017 年 1 月 6 日
午前 10 時に営業担当者は
何をしているか
2017 年 3 月 10 日
モチベーションが高いか
ら生産性が高いとは限ら
ない
2017 年 2 月 16 日
できるマネージャーの
習慣
2016 年 12 月 14 日
職場環境における生産性
のパラドックス
2016 年 4 月 19 日
できる営業担当者の条件
2015 年 7 月 8 日
無意味な定例会議を
なくす方法
2015 年 3 月 17 日
従業員エンゲージメント
測定入門
2014 年 11 月 17 日
営業を成功に導く
3 つの行動
2014 年 8 月 20 日
会社での無駄な時間を
計測する
2014 年 5 月 28 日
従業員の見えない影響力
を測定する
2016 年 11 月 7 日
業務メールから
パフォーマンスと
ポテンシャルがわかる
2016 年 2 月 10 日
プライバシーを侵害する
ことなく従業員データを
収集する
2014 年 9 月 24 日
従業員の燃え尽き症候群
は個人の問題ではなく
会社の問題だった
2017 年 4 月 6 日
一番不足している
リソース
2014 年 5 月 1 日
過去 3 年間に
Workplace Analytics に
関する16 本の記事が
HBR に掲載される