内製化という単語を聞いた際に、その単語がどのような意味を持っているのか、しっかりと理解されている方はまだまだ少ないのではないでしょうか。現在までITシステムの構築など、専門性が高い部分は、専門家に丸投げになっていたという現実がありました。しかし、外部に委託することによってかかるコストを削減できないかという声から、内製化が注目をされてきているのです。 今回はそんな内製化を行うことによって考えられるメリットデメリット、そして内製化をするためのポイントなどご紹介していきます。 出典: Pixabay 1. そもそも内製化とは 出典: photo AC 1-1 社外に委託していた業務を社内へ 自社内では効率が悪い、または経験がない事から外部へ委託していた業務を、自社に戻すことを 「内製化」 といいます。 簡単に言えば、 社外の専門家を頼るのではなく、自社内で専門家を作ろうと考える動き とも言えます。 特にシステム関連の業務は、当初はそこまで重視されていなかった現実もあります。 しかし現代では、ネットも企業にとって大きな戦略の一つになっており、常に管理下に置くことが必須となってきていることから、内製化に舵を切る企業が増えてきたのではないでしょうか。 1-2 内製化の対義語 内製化が自社内だけで完結させようと考える動きであるように、現在まで多くとられてきた考えとして、 外部の専門家に頼るという動き方も ありました。 これを内製化の対義語として 「外製化」 と呼びます。昨今よく聞く言葉としては、「アウトソーシング」の方が覚えのある方は多いのかも知れません。 また、わかりやすくなじみのある言葉としては、「外部委託」なども、内製化の対義語に当たるといえるでしょう。 1-3 内製化で活躍するのはIT部門? 多くの企業で外部に委託されていた業務と言えば、専門外には難しいと思われがちなネットなどITにかかわる業務。このことから 内製化が進む過程で、活躍することになるのは企業のIT部門だといえるでしょう。 また、そもそもITにかかわる部門を設けていない、という企業も多くあります。新しく部門が設立されることになるなど、 内製化によってIT部門が大きく注目されることになるようです。 無料キャリア相談!本日も予約受付中 テックキャンプ は、未経験からのエンジニア・WEBデザイナー転職を実現するスクールです。 徹底したサポート体制があるので、転職成功率は 99% !
昨今では、給与計算や事務作業、システム構築、情報管理、清掃など、企業内におけるさまざまな業務をアウトソーシングにすることが可能です。それぞれを専門に行う企業にアウトソーシングすることで、業務の効率化を図っている企業も多いでしょう。 しかし、最近では、反対に「内製化」を目指す企業も増えてきています。 1.内製化とは?
内製化する方法 7-1 まずは人材の確保から 外製に頼らず内製化することによってメリットを得ようと考えるのならば、 まずは人材を確保することから 始めましょう。 外製している業務の担当を任せてみる、外製業務の技術を習得する、または技術を持った人材の採用などアプローチの仕方は多岐にわたります。 内製化によるメリットを享受するにはそれなりの時間がかかるので、 一つ一つ手を付け考えていくことが一番の近道に なるのではないでしょうか。 7-2 最初は派遣社員を活用する手もある 内製化を進めようと考えた際には、上記で紹介したように人材の確保が急務になります。 しかし、新たな人材を採用しようと考えたとしても、実際に会社が求めるだけのことができる人材かということは、 面接だけではわからないことも多い ものです。 また、面接をする人事自体がどこまでのことができればいいのか、と言ったところを把握する事が難しいという側面も。 これらの問題を解決するためには、もっと 長期的なスパンで内製化を進めていく というやり方があります。 社内で進めるための必要最低限の人材の確保のため、最初は派遣社員を活用するという手も使えるはずです。 その企業ごとによって、使える予算や予備知識も違うので、 あらゆる面から内製化のために考えられる手を講じることも大切なこと になるのではないでしょうか。 8. 最後に 内製化とは、外部に委託していた業務を社内に戻すことによって、 コスト削減や技術の蓄積などのメリットが期待できるもの でした。 しかし、内製化とはメリットだけがあるわけではありません。 人材の確保の問題から初期は逆にコストがかかるというデメリットも 考えられます。 ただ、人材の育成に関しては、長い目で見れば決して損をするものではありません。これからは必須になるであろうITの技術、知識を習得しておくことは、会社にとっても有益なことと言えるのではないでしょうか。 内製化を進めるためにも、 今一度自社内での技術の底上げが必要となっているのかもしれません 。 はじめての転職、何から始めればいいか分からないなら
企業の動向から目が離せない 企業は多かれ少なかれ、内製化を行うか行わないか? どの部分を内製化するか? など対応を考えていることでしょう。 場合によってはメーカーで働く社員や、メーカーから委託をうける企業の社員の仕事にも変化があるかもしれませんね。 今後も内製化の動向から目が離せません。
内製化のデメリット 3-1 技術者の開発が急務に メリットの項でも紹介したように、外部の専門家へ委託することを止めるのならば、まず 社内で業務をこなせるだけの技量を持った技術者が必要に なります。 社内で業務をこなすことができる人材がいない状態で外部委託を止めてしまえば、業務が滞ってしまうだけになる恐れもあります。 まず 最初に人材の育成、または採用を考えるところから始まる といえるでしょう。 3-2 はじめからスムーズにいくとは限らない 今まで外部に任せきりだったことを、社内だけで回していかなければならなくなった場合、 意思疎通、または技術力が足りないという恐れが 出てきます。 採用した技術者の実力が、外部委託先に及ばなかった場合。または、技術力はあるけれど、なぜそれが必要なのか、と言ったことを上司に納得させることができないケースなどがあげられます。 技術者が変わるということは、 細かいところで現在までのやり方とも違いが出てくる ということでもあります。 はじめのうちは細かくセッションを繰り返していくことになるのではないでしょうか。 4. 外製化(アウトソーシング)のメリット 4-1 高い専門性が期待できる 外製化の一番のメリットと言えるのがその高い 「専門性」 だといえます。 また、現在までに自社内でノウハウの蓄積がなかった分野に関しては、特に専門家に依頼することで、高い品質やスマートな製品を期待することもできます。 自社内では難しい事でも、実現してもらうことができる というところは、大きなメリットになるのではないでしょうか。 4-2 人材の適材適所ができる 外製化に頼ることができれば、 自社内の人材を無理に教育する必要がなくなる というメリットも出てきます。 上記の面から、 人材を適した部署に配属することができる ようになります。 例として、「営業職を目指して入社してきた方を、人手が足りないからと言って、無理に技術部門に入れる。」をしなくてもよくなるということが考えられます。 極端な例ですが、優秀な人材の確保が難しい中小企業では、切迫した問題とも言えるでしょう。 5. 外製化のデメリット 5-1 技術の蓄積が自社でできない 「〇〇のできるシステムが欲しい」と、要望だけを出して外部に委託した場合、そのシステムがどのような過程を経て出来上がったものなのか、ということは委託した外部にしかわからないことになってしまいます。 例として、システム上に不具合が生じた場合など、社内では対応することができない事は、外部に調整をお願いすることになります。 これを繰り返していけば、 自社内に確かにシステムはあるのだけれど、システムに関して詳しい人が誰もいないという事態に陥ってしまう可能性も 出てきます。 技術の知識、習得、蓄積のすべてができない という、大きなデメリットを抱え込むことになります。 5-2 コストがかかる 内製化のメリットの項でも紹介しましたが、専門性の高い業務を外部に委託すれば、やはり 高いコストがかかる ことになってしまいます。 特にIT関連の業務など、百万単位の大きな額が動くことも多くあります。 専門性が高いから自社ではできない。かといって外部に委託すれば莫大なコストがかかるというのは、多くの企業で抱える頭の痛い問題と言えるのではないでしょうか。 6.
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predict ( X), color = 'orange') plt. title ( name) plt. xlabel ( 'university graduation rate') plt. ylabel ( 'vote') plt. show () 5. 可視化 先ほど定義したshow_graphを使って各候補者のグラフを表示させます。 (以下敬称略で失礼します) ※回帰直線は決定係数が0.
80%で、前回2011年の54. 35%をやや上回った(前回比 +3. 45%)。当日の有権者数は1050万5848人で投票総数は607万2604票となった。 [16] 。 候補者別の得票数の順位、得票数 [17] 、得票率、惜敗率、供託金没収概況は以下のようになった。 供託金 欄のうち「没収」とある候補者は有効投票総数の10%を下回ったため全額没収された。得票率と惜敗率は未発表のため暫定計算とした(小数3位以下四捨五入)。 順位 候補者名 新現元 惜敗率 供託金 当選 1 ■ 石原慎太郎 ---- 2 ■ 東国原英夫 64. 60% 3 ■ 渡邉美樹 38. 74% 4 ■ 小池晃 623, 913 10. 35% 23. 86% 5 ■ ドクター・中松 48, 672 0. 81% 1. 86% 没収 6 ■ 谷山雄二朗 10, 300 0. 17% 0. 文京区 令和2年7月5日執行東京都知事選挙結果. 39% 7 ■ 古川圭吾 6, 389 0. 11% 0. 24% 8 ■ 杉田健 5, 475 0. 09% 0. 21% 9 ■ マック赤坂 4, 598 0. 08% 0. 18% 10 ■ 雄上統 東京維新の会 3, 793 0. 06% 0. 15% 11 ■ 姫治けんじ 3, 278 0. 05% 0. 13% その他 [ 編集] 選挙戦では、 東日本大震災 により途中まで選挙カーの使用を自粛した候補者もいたため、選挙活動は盛り上がりに欠けた。特に、現職の石原慎太郎は「公務」を理由として終盤を除き選挙活動を行わなかった。 石原・東国原・渡邉・小池の有力とされた候補者4人および出馬辞退した 松沢成文 は、いずれも後に国会議員となっている。 [18] 脚注 [ 編集]
山間部と島嶼部 という内訳でした。 得票率だけでこれだけの(常識的にみてあり得そうな)分類ができたことには驚きました。 4. 線形回帰分析 説明変数Xは大卒の割合、目的変数Yは各候補者の得票率として線形回帰分析を行います。 以下では可視化までセットにした関数を定義しています。 from near_model import LinearRegression colors = [ "blue", "green", "red"] #クラスターの色分け用 def graph_show ( Jpname, name, sp = False, cluster = True, line = True): #Jpname: 候補者の漢字表記 #name: 候補者のローマ字表記(グラフ用) X = data [ "university graduation rate"]. reshape ( - 1, 1) Y = data [ Jpname]. reshape ( - 1, 1) model = LinearRegression () model. fit ( X, Y) print ( "決定係数(相関係数):{}". format ( model. score ( X, Y))) plt. scatter ( X, Y) #特定の自治体をグラフ中で強調(デフォルトはFalse) if sp: markup = data [ data [ "自治体"] == sp] plt. scatter ( markup [ "university graduation rate"], markup [ Jpname], color = "red") #k-meansで求めたクラスターごとに色分け if cluster: for i in range ( 3): data_ = data [ data [ "cluster"] == i] X_ = data_ [ "university graduation rate"]. reshape ( - 1, 1) Y_ = data_ [ Jpname]. reshape ( - 1, 1) plt. 東京都知事選挙の結果（平成28年7月31日執行）｜東京都北区. scatter ( X_, Y_, color = colors [ i]) #回帰直線を表示 if line: plt. plot ( X, model.
30%)同時刻の前回推定投票率は 32. 39% ・16時…27. 37%(男…27. 78%・女…26. 97%)同時刻の前回推定投票率は 29. 48% ・15時…24. 15%(男…24. 71%・女…23. 61%)同時刻の前回推定投票率は 26. 99% ・14時…20. 57%(男…21. 34%・女…19. 79%)同時刻の前回推定投票率は 24. 40% < 中間投票状況 > ・18時…33. 50%(男)33. 56%(女)33. 44%(前回投票率)36. 48% ・15時…23. 99%(男)21. 34%(女)19. 79%(前回投票率)27. 72% ・12時…14. 66%(男)15. 21%(女)14. 13%(前回投票率)18.