情シスのひみつ
- 2. 自己紹介 ＠Clorets8lack ▷ ユーザー企業の情シス部門で国際インフラを担当 ▷ トラブルシューティングを効率化する パケットレコーダー「Sonarman」を開発、販売中 ▷ 現在はソフトウェア開発部門へ異動、深層学習などに取 り組む Slideshare: https://www.slideshare.net/cloretsblack Blog: http://cloretsblack.hatenablog.com/ 2
- 3. 今日お話しすること ▷ 情報システム部門のリアル ▷ システム導入あるある ▷ 情シスのテクニック ▷ 信頼される情シスへ 3
- 6. 情シスで働く人々 スタッフ 特性 評価基準 ● 中途採用が多い ● 教育機能がない ● 最少人数 ● 社内説明が多い ● 業務理解が重要 ● ≒ユーザー評価 ● ≠技術評価 6
- 8. ユーザーというお客様 ▷ 社内のユーザーは顧客 ▷ 「ITの素人」ではなく、業務のプロ ▷ お互いにリスペクトすべき関係 情シス ユーザー Check Support 8
- 10. こんな経験はありませんか？ ▷ ユーザーとの意識にギャップがある ○ プロジェクトの意義や思いが伝わらない ○ 協力や賛同を得られない ▷ いつの間にか使われなくなる ○ プロジェクトが骨抜きにされてしまう ○ 当初の目的が達成されない 10
- 15. 情シスのテクニック 15
- 16. 推進のポイント お題目では人は動かない ▷ 自社へのローカライズと数値化 ○ 「提案の浅さ」を回避する ○ 情シスでなければ取れない自社の数字を活用 16
- 17. ローカライズの価値 ▷ ローカライズとは ○ 外国製品の翻訳化のこと ▷ 自社にあわせてシステムとしての価値を考 えていく作業 ○ なぜ今自社への導入なのか？ ○ コスト・メリット・技術負債等 17
- 18. 可視化と計測 ▷ 提案に必要な可視化と計測 ○ 自社の生の数字 ○ ○○の業務に必要なコスト…etc ○ 定量的な数値の把握に努める 18
- 19. コミュニケーションのデザイン 各段階で誰の協力が必要か、誰とどんなコミュニ ケーションを行うかを予めデザインする ヒアリング 裏取り 説明 実施 効果測定 等々 段取りを考える 19
- 21. ヒアリングのポイント ▷ 自分が話すより人の話を聞くこと ○ 口は一つ、耳は二つ ○ 口はシングル構成、耳は冗長構成 21
- 22. 見る、聞く、書く ❏ 相手を観察する ❏ 興味の有無 ❏ どこでメモを取る か 22 見る 聞く 書く ❏ 質問する ❏ 質問事項は事 前にまとめてお く ❏ 書き出す ❏ 整理する ❏ 図示する
- 23. 寄り添う ▷ システムを使うのはユーザー ○ 便利になるかどうか分からない ○ 覚えるためにコストを支払う ○ ユーザーにとって不利な取引 共感と納得を大事に 23
- 24. 感情のケア ▷ 相手の体面を傷つけてはならない ○ 損得ではなくなる ○ 強硬な反対にあうなど不都合が多い ▷ 角を立てない 24
- 25. 言い方を考える ❏ なぜこんな非効率な業務を… ❏ ->この業務ができた時とは状況が変わっています ❏ ->もう少し効率的な方法があるように思えます ❏ ->もし理由があるなら教えてもらえませんか ❏ なぜできないんですか？ ❏ ->色々な事情があることは理解します ❏ ->改善の為に何か協力できる事はありませんか 25
- 27. 他人の力を借りる ▷ 人によって言葉の重みが違う ○ 誰が言うかは重要 ○ キーマンに言ってもらう ▷ お願いの仕方を考える ○ 前提条件、５W1Hを明確にする ▷ 時には他人に花を持たせる ○ 目的を考えて戦略的に動く ○ 見てくれる人はいる 27
- 28. 信頼される情シスへ 28
- 30. 原理原則の理解 管理対象を理解する 会社と人を理解する ● 仕組みを勉強する ● 技術的な強みを持つ ● 一気通貫を意識する （WEBサービスを開発） ● 会社を作って経営する ● 営業する ● 市場や顧客を理解する 30
- 32. 問題に取り組む姿勢 ▷ 投げ出さない ○ 情シスは上流なので、あきらめる選択肢はある ○ だからこそギリギリまで粘る ▷ ゼロベースで考える ○ 根本原因まで見通してみる ○ 識者と会話する 32
- 34. まとめ ▷ 情シスは人とITをつなぐエンジニア ▷ ユーザーとの信頼関係がすべて ▷ プロとしてやるべきことをやる（技術は大事） 34
- 35. CM ▷ 機械学習でネットワークの異常を検知する、パ ケットキャプチャ装置 ▷ 再現性の低い障害の調査に最適 ▷ 原因調査のアウトソースも簡単 ▷ 小型のIoT機器で遠隔保守可能 http://develup-japan.co.jp/wp/works/sonarman-r/ 35