総合発表会2023の受賞分科会：FUJITSUファミリ会 LS研究委員会

総合発表会2023の受賞分科会

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2023年5月16日(火)に開催された総合発表会において2022年度分科会の優秀研究成果と発表賞が選定され、表彰されました。

総合発表会2023 ご案内（ご参考）

Leading-edge Systems 最優秀研究賞

業務サービスの正常稼働担保に関する方法論の研究

研究概要

企業の情報システムにおけるクラウドサービスのシェアは増加する一方で、クラウドサービスに障害が発生した場合、企業は復旧作業をサービス事業者に委ねることになり、ユーザは業務時間を損失してしまう。
本研究では、クラウドサービス、特にSaaSの監視項目としてSNSの投稿遷移に着目することで、障害の早期検知を実現し、障害時のユーザの業務時間損失を軽減する施策のポイントをまとめた。

Leading-edge Systems 優秀研究賞

心理的安全性と成果を両立させる全体最適のプロジェクトマネジメントの研究（クラス2）

研究概要

昨今プロジェクトの成果を出すことや、チームメンバーのパフォーマンスを高めるため「心理的安全性」が注目されている。
当分科会にて、助け合いや意見が自然と生まれるチームにするための具体的なマネジメント手法を７つ策定し、その有用性と心理的安全性との関係性を実際のプロジェクトを用いて検証した。
結果、助け合いや意見が自然と生まれるチームにすることによって、心理的安全性を高め、チームメンバーのパフォーマンスを向上させることを実証した。

既存システムの運用業務へのAI技術活用の調査・研究（クラス1）

研究概要

運用業務へのAI技術活用の現状を調査した結果、「運用業務へのAI活用イメージができない。」という問題が、企業がAI活用を推進するうえでの最初の障壁となっていることが判明した。そこで運用業務の特性に応じたAI技術を整理し、AI活用の組み合わせを導き出すことができれば、AI技術活用のイメージができると考えた。AI活用するためのフロー及び運用業務とAI製品の組み合わせを成果物として作成しまとめた。

既存システムの運用業務へのAI技術活用の調査・研究（クラス2）

研究概要

多数の企業がシステム保守運用業務の負荷低減や人材枯渇に対し問題を抱える中、解決策としてAI技術へのニーズは高まっているが、人的リソースや知見不足から、導入検討が進まないという課題がある。
本分科会では効率的なAI技術導入を可能とするため、経済産業省の「AI導入ガイドライン」を改善・補強する形で、システム保守運用業務に対するAI技術導入に特化した成果物を作成し、その有効性を検証した。

Leading-edge Systems 独創的研究賞

業務サービスの正常稼働担保に関する方法論の研究

研究概要

Leading-edge Systems 発表賞

第一会場

心理的安全性と成果を両立させる全体最適のプロジェクトマネジメントの研究（クラス2）

研究概要

第ニ会場

心理的安全性と成果を両立させる全体最適のプロジェクトマネジメントの研究（クラス1）

研究概要

日本での心理的安全性とプロジェクト成果の関連性を導き出すため、成功を収めたプロジェクトにおいて、心理的安全性を高めるアクションが取られていた場合があると想定した仮説探求型の研究を行った。
特定したアクションについて、従来のプロジェクトマネジメント手法との相違点を見出し、心理的安全性と成果を両立させ、「予測不能な世界」へ対応するための、全体最適のプロジェクトマネジメントを実施する上での課題を発見し、今後の方向性を提示した。

第三会場

DX推進のための、内製化復活のメリットとデメリットについての研究

研究概要

多くの企業がDX推進に取り組んでいる。実現手段として内製化復活が注目されてきているが、実際に内製化の活用まで踏み込めている企業は少ない。
原因にはIT人材やスキルおよび環境の不足があると考察するが、必要な人材・スキル・環境が不明確であることも影響していると分析した。
内製化のメリット／デメリットについて整理することで、内製化がDX推進手段としての適正を判断可能とするとともに、内製化実施に必要な要素を整理することで、自社環境との乖離を明らかにし、内製化の実施可否を判断できるのではないかと考えた。