Xin Chao ! 皆さんこんにちは！
コロナウイルスの感染が世界中で広がり、各企業それぞれ感染拡大を防ぐための対応で頭を悩ませていると思います。
DEHAでも通勤によるコロナの感染を防ぐために、社員全員を在宅勤務にさせる対応を取っています。
弊社はIT企業なので比較的在宅勤務に対応しやすい企業体質であります。
それでも最初の頃はやはり社員全員を在宅勤務にさせるには不安もありました。
在宅勤務にして一番不安に思う事はやはり従業員の生産性の低下じゃないでしょうか。
オフィスでは、周りの同僚や上司の目が届き仕事をサボりにくく、他人の目が届かない自宅で働く事は自分に甘くなり仕事の生産生が下がると思いがちじゃないでしょうか？
しかし、アメリカのスタンフォード大学による9ヶ月に渡る研究結果では在宅勤務の方が生産生が上がるという研究結果が示されています。
詳しい研究条件はこちらをご覧ください。
引用：WIRED 【「在宅勤務者は生産性が高い」：研究結果】
スタンフォード大学の研究結果によると在宅勤務の方が生産性が上がるだけでなく、離職率も低下し仕事への満足度も上がっているようです。
実際弊社でも在宅勤務に切り替えてから、感覚的ですが在宅勤務前後と比較して従業員のパフォーマンスが悪くなったという印象はありません。
むしろコロナで在宅勤務にしてから、たくさんの在宅勤務の良い点に気づくことができました。
・通勤に時間がかからないので従業員のプライベート時間が増えた
・従業員への交通費の支払いが減った
・オフィスの光熱費が安くなった
・無駄な会議が減った
・オンラインMTGになった事で会議中の無駄話が減り、会議時間が短くなった
ですが、やはり自宅でも高いパフォーマンスで仕事が出来るかできないかはその人次第であると思います。
在宅勤務になって自由になったことから、サボってしまいパフォーマンスが落ちてしまう人もいると思います。
自己管理ができる人だけではないので、そこは会社がある程度管理する必要もあります。
そこで弊社では以下のようにして従業員の在宅ワークを管理しています。
・各個人の日々のタスクを設定し、管理する
・日報を出す
・各チームの毎週ミーティング
・課題などがあったらなるべく早くチームで相談する
今まではオフィスで同僚と共に働く事で、コミュニケーションがよくできて仕事もスムーズにできましたが、今は在宅勤務になり他人に頼りにくくなった事で各個人が自分の仕事と向き合える時間が増えました。
DEHAではコロナで状況が変わった事を良い事だととらえ、生産性の向上だけでなく、自己スキルの向上にも役立つのではないかと期待しています。
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近年、企業や教育機関、自治体を中心に「生成AIチャットボット」の導入が一気に広がっています。 ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が急速に発展したことで、これまでのチャットボットでは実現できなかった高度な対話や柔軟な問題解決が可能になりました。 しかし、「生成AIチャットボット」と「従来型のチャットボット」は何が違うのか、具体的に説明できる人は意外と多くありません。 本記事では、両者の仕組みや特性、メリット・デメリット、そして導入時のポイントまで分かりやすく解説しています。 生成AIに興味がある方 チャットボットを導入したい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば生成AIチャットボットが、従来と比べてどう違うのかが丸わかりですよ。 チャットボットとは何か？ チャットボットとは、ユーザーとの会話を自動で行うプログラムのことです。 ウェブサイトの問い合わせ窓口やアプリ内のサポート、コールセンターの一次対応など、さまざまな場所で活用されています。 従来のチャットボットは、多くの場合「ルールベース型」「FAQ型」「シナリオ型」と呼ばれる仕組みで動いていました。 これは、あらかじめ作成された回答やシナリオに沿って、決められたパターンの会話を実行する仕組みです。 一方、生成AIチャットボットは、文章を理解し、新たな文章を自動生成する能力を持つ「大規模言語モデル（LLM）」によって動作します。 これにより、従来型とはまったく異なる会話体験を提供できるようになりました。…
いま、ソフトウェア開発の現場で“静かな革命”が起きています。それは、AIがエンジニアの相棒としてコーディングを支援する時代の到来です。 「AIがコードを書くなんて、まだ先の話」と思われていたのはもう過去のこと。今ではAIが自然言語での指示を理解し、数秒でプログラムを提案・修正してくれるのが当たり前になりました。 その結果、開発スピードが従来の3倍に向上したという事例も続々と報告されています。 この記事では、AIがどのようにしてコーディングを効率化し、開発現場を変えているのかを具体的に解説します。 開発をしたい方 コーディングの効率を上げたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばコーディングにAIを活用する方法が丸わかりですよ。 コーディング現場の課題と限界 ソフトウェア開発の現場では、長年にわたって「納期の短縮」「品質の維持」「コスト削減」という三大課題がエンジニアを悩ませてきました。 近年では、ビジネス環境の変化がますます激しくなり、リリースサイクルの短期化が当たり前になっています。 特にWebサービスやモバイルアプリ開発の世界では、「スピードこそ競争力」と言われるほど、開発速度が事業の成否を左右します。 しかし、スピードを優先すれば品質が犠牲になり、品質を重視すれば納期が延びる――このジレンマに多くの開発チームが直面してきました。 加えて、エンジニアの人手不足は深刻であり、教育やナレッジ共有に割く時間も限られています。 限られたリソースでいかに生産性を高めるかが、開発現場における共通のテーマとなっています。…
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システム開発の現場では、「納期が守れない」「コストが膨らむ」「品質にばらつきがある」といった課題が常に発生します。 こうした問題の根底にあるのが、QCD（Quality・Cost・Delivery）のバランスです。 QCDは製造業を中心に使われてきた概念ですが、現在ではシステム開発やITプロジェクトの世界でも不可欠な管理指標として定着しています。 この記事では、QCDの意味とそれぞれの要素がプロジェクトに与える影響、さらに現代的な最適化の方法までを詳しく解説します。 システム開発を行いたい方 QCDについて知りたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばシステム開発のQCDについて丸わかりですよ。 (more…)