概要
自由度の高い働き方が広まる昨今、従業員の働き方の実態やそれがもたらす影響を把握することが難しくなっています。今回アイレットはイトーキ様の分析ツール「ITOKI OFFICE A/BI」の開発を支援いたしました。Cloud Storage や BigQuery 上のデータを ETL し、アプリケーションから参照し可視化を実現。豊富な開発実績を活かしオフィス内センシングデータを用いた分析ツール開発事例をご紹介します。
アイレット株式会社 後藤 和貴 氏
執行役員 エバンジェリスト
所感
オフィスの行動データを可視化し、より効率のいいオフィスであるにはどうすればいいか？
という分析を行うその着眼点は、さすがイトーキさん。
ここでの話は、OFICCE A/BIというツール開発において、イトーキさんと協力して
必要な機能を取捨選択し、UI改善を行なっていったという話。
実際にどんな分析データがあって、どう活用して・・・というのは、
イトーキさん自身による別のセッションで話がありましたが、
なんとそれに出れず。。。ちょっと悔やまれる。
内容メモ
データ活用における課題
- 日本は、米国・ドイツなどに比べると進んでいない
- 企業がデータ収集をおこない、活用する事で、経営に役立つ
コロナ後の働き方
- オフィス回帰の傾向
- 平均出社日数 4.6日/w
- オフィス内でのWEB会議の場所が不足
- オフィス回帰をしても、WEB会議は依然として残る
オフィス回帰により、オフィス利用が変容している
↓
オフィス利用のデータが必要
イトーキの事例
働く環境づくりに力をいれている。
課題TOP３
- せっかく作ったのに使われないスペースがある
- 決めたルール通りにオフィスを使ってもらえない
- オフィスの変化に社員の意識が追いつかない
OFICCE A/BI
イトーキが運用するオフィス内における従業員の行動データを可視化し分析するプロダクト
- 稼働データ
- 環境データ
- 活動データ
を収集し、可視化。
様々なサービスの創出へ
オフィスワーカーの働き方をサポート
業務恋率化
提案活動のサポート
従来のオフィス構築プロセスから変革
どんなデータ？
- レイアウト
- スペースの座席、面積、用途、目的
workers trail
- IkTセンサーを活用してアクティビティ分析
- 誰がどのように動いたか
- どれぐらい滞在したか
- APIからデータ取得可能
performance trail
- アンケートサービス
- 一人一人のサーベイデータ
- 別のサービスを利用していて、エクスポートデータを活用
プロトタイプの機能の絞り込み
- 多機能すぎて選別が必要になった
- ソースコードも複雑な状況
→サービスとして必要な機能は何か？を検討
あるべきアプリケーションの姿を定義
ETL
workers trail、performance trailから、
cloud storage → cloud functions → BigQuery
UI/UXの改善
- 従業員のパフォーマん
- データを組み合わせた分析
### 課題
PocフェーズではpythonフレームワークDashを活用。これをこのまま採用したいが、
デザインにこだわったレイアウトを実装するにはやりづらい。
改善例
- 社員属性による絞り折り込み
- 特定の位置における利用者の専有率表示
まとめ
- 提案型のアプリ機能の絞り込み
- 必要な機能の絞り込み
- 分析機能の向上
- CSVからBigQueryの連携でパフォーマンス向上
- UI/UXの改善
- エンジニアとデザイナーのコラボで、採用技術の変更なしに機能的で使いやすい形に