| データの種類 |
数値
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| データの変数（パラメーター）の変数名 |
ミーティング内容密度|仲介（AIコンサル）への問い合わせ回数|ミーティング回数|メール回数|メール内容密度 |
| データの概要説明 |
講義「知識マネジメント」では、導入側と開発側を想定している。 本データジャケットでは特に情報共有における連携度合をどのように指標化するかという点に着目している。 情報連携の構成として、共有における「効率性」と「ストレス」の2面を考えている。理想の状態としては、効率性が高くストレス値が低いと本指標が高くでる、ということを想定している。 |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス |
「効率性」の面では、メール・ミーティングの内容密度を元に評価。具体的な評価方法としては、第三者による定性的な評価が考えられる。
「ストレス」の面では、ミーティングの回数・仲介への問い合わせ・メール回数からわかる偏向による評価を考えている。
最終的な指標としては、効率性が高くストレスが低いと指標値が高くなるように設定する。 |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 （データ分析結果／ツールの出力／典型例など） |
効率性については、内容密度が高くなると評価が高くなる。
ストレスについては、ミーティング回数が０に近づく、問い合わせが増大する、メール回数の偏りが増大する場合に、ストレス値が悪化する。 |
| 上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析 |
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作成日：2018年05月17日 最終更新日：2018年05月17日
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