情報活用に必要な“捨てる技術”と“残す技術”：“見える化”によるグループウェア再生術（3）（1/3 ページ）

組織における情報共有の活性化を考えるとき、現状の把握が重要となる。現状の見える化ができていない場合、まずはDBの整理および棚卸しが避けて通れない。

[砂金 信一郎（リアルコム株式会社），＠IT]

内部統制対応の陰で進む非効率化

　前回「Notesが穴？ 『見える化』で対処する日本版SOX法」では、昨今の情報投資に関する話題の中心となっている内部統制やセキュリティの観点で、Notesを全社情報共有基盤として使用する際のリスクの見える化について述べた。続いて今回は、Notesを導入したそもそもの目的である情報共有の活性化につながるヒント、利用状況を見える化する方法をご紹介する。

　前回冒頭でご紹介したように、情報共有戦略はアクセルとブレーキのバランスで成り立っている。ブレーキがしっかりしているからこそ、安心してスピードを出すことができるのだが、せっかく高性能なエンジンを積んでいながら、内部統制やセキュリティといった呪縛（じゅばく）にとらわれて、ブレーキだけを強化した結果、まったく役に立たないクルマに仕上げてしまうことのないよう、バランスを取って事を進めていただきたい。

図1　情報共有のアクセルとブレーキ

現状把握の基本 − DBの棚卸し

　バージョンアップや他プラットフォームへの移行を検討している企業が多いことはすでに第1回で述べた。そのような状況の中、DBの棚卸しに着手している企業も多いのではないか。

　情報システム部門が一元的にすべてのDBを管理し、その利用状況を把握できていない場合、DBの整理および利用状況の棚卸し作業は、Notesの活用状況を調べる第一歩であり、避けて通れない道である。

　この作業の目的は、「残すDB」と「捨てるDB」を選別することにある。そのためにすべてのDBを洗い出して、最終更新日・管轄部門・用途・文書数などの属性情報を見ていくわけだが、忘れてはならない視点はDBのアクセス状況である。ある一時点のスナップショットだけでは、その結果に至った原因が分からない。DBを思い切って捨てるためには、客観的で十分な納得感が必要なのである。

図2　リアルコムのツールでNotesから情報を取得したDBの棚卸し表サンプル。Notesが使われていればいるほど莫大なデータ量シートになるが、目視で確認する（クリック >> 図版拡大）

　さらに、可能であれば棚卸しはDBの枠にとらわれず、文書単位で行った方がよい。一般的にはDBごとに利用特性は決まっているが、同じDBに含まれていながら、再利用頻度や利用するユーザーの属性がまったく違う文書が含まれる場合がある。特定の文書のみが閲覧されているような場合には、その文書だけを抜き出し、DBの再編成を検討するべきであろう。

代表的な仮説

不要なDBは確かに存在するだろう。だが、現在も情報システム部門で管理しており、その割合は全体の20％程度ではないか

　以下に、移行・DBのアクセス状況をより詳細に把握するための分析例をご紹介する。

■DB棚卸し応用編：フロー型とストック型

　一口に利用頻度が高いDB・低いDBといっても、その中に含まれる文書ごとの偏りが大きい場合もあるし、発信・参照で利用される状況も異なるであろう。

　利用の状況が作成・更新か、参照かを把握することで、DBの利用パターンをフロー系とストック系に分類することができる。作成・更新中心のフロー系DBの場合、業務上記録が必要な処理が想定され、操作性に優れたNotesクライアントの利用が適している可能性が高い。一方のストック系DBの場合、一度作成した情報を多くのユーザーが参照するような利用状況が想定され、企業ポータルの一等地にリンクを置くことでアクセシビリティの向上が期待できる。また、その場合全員に対してNotesクライアントの配布が必要なのか、Webベースでのアクセスで十分なのかを判断する材料にもなる。

図3　フロー型、ストック型 DBの分類

代表的な仮説

フロー系に分類されるのは申請ワークフローなどの作り込みDBが中心であり、掲示板やライブラリとして使用されているDBはいずれも再利用の頻度が高いため、等しくストック系としてポータルの一等地に配置すべきである

■DBの視聴率

　通知・通達など情報の出し手としては「必読」と思い込んでいる情報が、どれだけの人々に読まれているか、客観的に分析したことがあるだろうか？

　ある企業の例では、本社から営業店への通達の視聴率（情報発信当日に文書を開く1日平均アクセス数をアクセス可能人数で割った数値）を100％近いと想像していたが、実際に計測してみるとほとんどのDBが30％を切る衝撃的な結果となり、その後、情報伝達の抜本的改革に着手することとなった。

図4　DBの視聴率

　上記の例のように、絶対値を認識することで得られる示唆だけでなく、DBを相対的に比較することで分かってくることもある。例えば、冗長で何がいいたいか分からない文書の多いDBと、簡潔にポイントのみを記載することを徹底しているDBとでは、おのずと視聴率も変わってくるものである。

　業務上の必然性や情報発信者の肩書なども、読者が気にする判断材料ではあるが、その効力が期待ほどは高くないことが「見える化」によって明らかになる。

代表的な仮説

社長ブログは流行する前からやっている。社長の発信する文書は、ほぼ全社員が読んでいるに違いない

■情報の浸透時間

　情報の浸透時間とは、情報がある部門・個人から発信され、読んでほしい対象ユーザー群のうちの一定割合が既読とするまでに、どれだけの時間がかかったのかを計測することで、情報が組織に浸透していくスピードを測定する指標である。反対に、時間を固定として、ある時点での既読率を把握することでも対応は可能であるが、継続的改善の指標としては直感的ではなく使いにくい。

図5　情報浸透時間の推移

　この指標は、情報へのアクセシビリティ向上を目的としたポータル導入・運用の際のKPIとして利用されている。多くの組織がビジョンに掲げがちな「スピードアップ」を具体的に計測した数値としての適用度は高い。読者諸氏の組織における、情報伝達シナプスの性能はどの程度か、一度測定してみてはいかがだろうか。

代表的な仮説

重要な情報は、情報発信をした営業日内に8割の対象ユーザーに伝達できている