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産業保安のシステム構築は、「安全性」と「効率性」が求められます。近年は、IoTや人工知能、ドローン等の先進的な技術の登場により、全産業分野に革新的なインパクトを与えています。
今回ご紹介する企画書は、人気の外資系コンサルティング会社アクセンチュアの作成です。
Contents
- 1. 『平成30年度新エネルギー等の保安規制高度化事業 産業保安システム構築等に向けた調査・検討事業』企画書から学ぶ
- 1-1. 表紙/産業保安システム構築等に向けた調査・検討事業
- 1-2. 目次
- 1-3. 紙申請への対応準備
- 1-4. 紙申請への対応準備/本資料の構成
- 1-5. 紙申請への対応準備/紙申請対応準備の調査項目と用語
- 1-6. 紙申請への対応準備/A)文書読取機能の活用を見据えた効率的な電子申請用の書式レイアウトの検討
- 1-7. ①電子化後に申請者が提出する書類(紙申請時)の検討(1/2)
- 1-8. ①電子化後に申請者が提出する書類(紙申請時)の検討(2/2)
- 1-9. ②文書読取機能活用時のレイアウトに求められる要件の検討(1/2)
- 1-10. ②文書読取機能活用時のレイアウトに求められる要件の検討(2/2)
- 1-11. ③代表的なレイアウトの作成(1/2)
- 1-12. ③代表的なレイアウトの作成(2/2)
- 1-13. 検討の流れ
- 1-14. ①電子化後、本省・監査部等で軽減される業務の定義(1/2)
- 1-15. ①電子化後、本省・監査部等で軽減される業務の定義(2/2)
- 1-16. ②電子化後、本省・監査部等で軽減される業務量の実測・算出‐業務量実測方法・算出方法
- 1-17. ②電子化後、本省・監査部等で軽減される業務量の実測・算出
- 1-18. ③制度上可能な紙申請への対応方法パターンの抽出
- 1-19. ④各パターンで本省・監督部等で追加となる業務の定義
- 1-20. ⑤本省・監査部等で追加となる業務量の実例‐業務量実測方法・計算方法
- 1-21. ⑥文書読取機能利用の有効性の検討‐実証時の前提・条件
- 1-22. ⑥文書読取機能利用の有効性の検討‐実証対象手続
- 1-23. ⑥文書読取機能利用の有効性の検討‐実証結果(1/5)
- 1-24. ②対応方法の提案
- 1-25. ②対応方法の提案‐入力担当を分配する際の留意点
- 1-26. ユーザエクスペリエンス調査
- 1-27. ユーザエクスペリエンス調査 本資料の構成
- 1-28. ユーザエクスペリエンス調査 調査の進め方
- 1-29. ユーザエクスペリエンス調査 各地域での行動観察・ヒアリングの実施方法・対象
- 1-30. ユーザエクスペリエンス調査 A)申請者等のセグメンテーションの調査 申請者等のセグメント
- 1-31. ユーザエクスペリエンス調査 B)ペルソナ・ボリューム調査 法令別・地域別の申請件数割合(2/2)
- 2. 産業保安システムの具体的事例
1. 『平成30年度新エネルギー等の保安規制高度化事業 産業保安システム構築等に向けた調査・検討事業』企画書から学ぶ
では、アクセンチュアが作成した企画書を具体的にみていきましょう。
1-1. 表紙/産業保安システム構築等に向けた調査・検討事業
1-2. 目次
① 紙申請への対応準備
② ユーザエクスペリエンス調査
③ 大手代行申請者向け計画策定支援
④ 主任技術者情報データベースとの連携方法の検討
1-3. 紙申請への対応準備
1-4. 紙申請への対応準備/本資料の構成
1-5. 紙申請への対応準備/紙申請対応準備の調査項目と用語
1-6. 紙申請への対応準備/A)文書読取機能の活用を見据えた効率的な電子申請用の書式レイアウトの検討
1-7. ①電子化後に申請者が提出する書類(紙申請時)の検討(1/2)
1-8. ①電子化後に申請者が提出する書類(紙申請時)の検討(2/2)
1-9. ②文書読取機能活用時のレイアウトに求められる要件の検討(1/2)
1-10. ②文書読取機能活用時のレイアウトに求められる要件の検討(2/2)
1-11. ③代表的なレイアウトの作成(1/2)
1-12. ③代表的なレイアウトの作成(2/2)
1-13. 検討の流れ
1-14. ①電子化後、本省・監査部等で軽減される業務の定義(1/2)
1-15. ①電子化後、本省・監査部等で軽減される業務の定義(2/2)
1-16. ②電子化後、本省・監査部等で軽減される業務量の実測・算出‐業務量実測方法・算出方法
1-17. ②電子化後、本省・監査部等で軽減される業務量の実測・算出
1-18. ③制度上可能な紙申請への対応方法パターンの抽出
1-19. ④各パターンで本省・監督部等で追加となる業務の定義
1-20. ⑤本省・監査部等で追加となる業務量の実例‐業務量実測方法・計算方法
1-21. ⑥文書読取機能利用の有効性の検討‐実証時の前提・条件
1-22. ⑥文書読取機能利用の有効性の検討‐実証対象手続
1-23. ⑥文書読取機能利用の有効性の検討‐実証結果(1/5)
1-24. ②対応方法の提案
1-25. ②対応方法の提案‐入力担当を分配する際の留意点
1-26. ユーザエクスペリエンス調査
1-27. ユーザエクスペリエンス調査 本資料の構成
<仕様書上の調査項目>
① 申請書等のセグメンテーション調査
・貴省への確認結果、及び、現地調査から明らかとなった申請者等の種別・法令別の組織/申請者数
② セグメンテーション調査ごとのペルソナ、ボリューム調査
・貴省への確認結果に基づく地域別・法令別の申請割合(ボリューム)
・現地調査で確認された申請者像に基づくペルソナ
③ 申請者等の業務フロー・具体的な行動の調査、観察
・現地調査での申請者の観察、ヒアリングの結果に基づくペルソナ毎の業務フロー
④ セグメンテーションごとの申請者等の課題や、システム利用促進のため、押さえポイントの特定
・現地調査での申請者の観察、ヒアリングを通して確認された現行業務、及び、電子化後業務での課題に対する打ち手(システム面での対応も含めた利用促進ポイント)
⑤ 申請者等の課題を解決し、産業保安システムの利用を促進するために、実装すべき機能の提案
・課題への対応以外で想定される利用率向上の工夫(例)
1-28. ユーザエクスペリエンス調査 調査の進め方
まずユーザセグメントの初期仮設に基づきセグメント調査、ボリューム調査を進めた上で、各地域にて申請者の行動観察、ヒアリングを実施。現地調査の結果を踏まえ、業務フロー、課題、及び利用促進ポイントを整理した。
<ユーザエクスペリエンス調査の流れ>
① セグメント・ボリューム調査
・ユーザセグメントの初期仮設を各法令の本省ご担当者へ確認の上、検証(法令別セグメントの存在有無など)
・セグメント別の申請者数、法令手続別の申請件数を本省で確認の上、セグメント整理結果、及び法令・地域別に整理
② 行動観察・ヒアリング
・全国10地域の監督部、及び関東の経産局にて申請者の行動観察・ヒアリングを実施
・セグメンテーション整理結果、及び、行動観察・ヒアリングの結果に基づき、申請者の利用者数・ペルソナを設定
③ 課題・業務フロー整理 利用促進ポイント整理
・セグメンテーション整理結果や行動観察・ヒアリング等に基づき、業務フロー及び課題の一覧を作成
・各課題に対する利用促進のためのポイント、及び、実装すべきシステム面での対応策を整理
・課題への対応以外で利用率向上の工夫余地の検討
1-29. ユーザエクスペリエンス調査 各地域での行動観察・ヒアリングの実施方法・対象
現地調査では、申請者の来訪があった際には、窓口での申請手続を静観するとともに、任意でヒアリングを実施した。申請者の来訪がなかった地域においては、監督部/経産局の職員に対するヒアリングを実施した。
<行動観察・ヒアリングの実施方法とポイント>
① 申請者が監督部/経産局窓口に来訪した際に、窓口にて申請者の行動を提出完了まで観察
・対象の手続きや監督部からの質問・指摘、説明事項の確認に加え、監督部等職員に対する申請者の応対の様子を確認
② 申請者が提出完了後、ヒアリングを実施
・会社の規模や職員数等の基本属性、書類の作成方法や頻度等の現行業務の流れ、電子申請に対する意向などを定量的・定性的観点がヒアリング
③ 申請者の来訪がない場合、監督部/経産局の職員に対して、上記の調査ポイントに即したヒアリングを実施
1-30. ユーザエクスペリエンス調査 A)申請者等のセグメンテーションの調査 申請者等のセグメント
1-31. ユーザエクスペリエンス調査 B)ペルソナ・ボリューム調査 法令別・地域別の申請件数割合(2/2)
2. 産業保安システムの具体的事例
近年は、IoTやビックデータ、人工知能(AI)、ドローンなど、新たなテクノロジーの発展があらゆる分野に大きな影響を与えています。
当然電力やガス等の産業保安分野においても、それらの技術を導入したスマート保安が推進されています。ここでは、その取り組み例をご紹介します。
2-1. AIによるプラント自動運転/ENEOS株式会社
このスマート保安事例は、プラントオペレーションの常時自動化を目指したAIシステムの開発です。
現在は人が行っているプラントのオペレーションの24時間体制の監視と操作判断を、AIに置き換えることで常時自動化を目指します。変動時も管理範囲内で運転できるような「安定化制御」と、生産の効率化と省エネ運転する「最適化制御」を実現します。
2-2. 設備情報を活用した更新計画/関西電力送配電株式会社
変電設備、送電設備、配電設備の情報を収集・解析し、設備更新の優先順位付けを行います。配電設備は数が膨大であり、AIを活用したビックデータ解析は、機器の劣化状況の定量評価に効果的で、中長期改修計画の策定に活用します。
2-3. AI技術による劣化予測/東邦ガス株式会社
2019年8月からガス管劣化予測のアルゴリズムに係る実証実験を開始しました。1,000以上の環境変数による配管劣化予測AIアルゴリズムをガス管に適用します。