1.改善前

卒業見込み判定資料作成施策
2014年度業務改善コンテスト
卒業見込み判定資料作成の
ための工数大幅削減施策
ｰ2014年度業務改善コンテストｰ
Oct. 5, 2014
東海大学工学部動力機械工学科
教務委員/教授
坂本
俊之
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1.改善前
卒業見込み判定資料作成施策
2014年度業務改善コンテスト
✔改善前は、次の問題を含んでいた
(1)多くの工数を要する
† 動力機械工学科は、工学部で一番多い在籍数
† 新/旧カリで判定基準が異なり複雑
(2)作成ミスが工数を発生する
† 時間が限られる中で間違いが発生
† 提出後、他部署（教務課）のチェック工数が発生
† ミスを解消のためのやり取り工数が発生
(3)授業への支障が起こる
† 新学期前のため、授業準備等に支障が発生
(4)改善されていない
† 判定データの殆どは教務課がまとめた成績データ
† 数年間打上げているが改善の動きなし
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1.改善前
卒業見込み判定資料作成施策
2014年度業務改善コンテスト
✔卒業見込み判定資料とは
(1)今期末の卒業見込み者を判断し大学へ提出
† 判定対象者：卒業見込み者
† 判定者：学科
† 判定材料：教務課からの成績紙ファイル
(2)判定作業とボリューム
† 紙ファイルを1枚々めくり、卒業時期を判定
①今セメ卒業、②来セメ卒業、③発行停止
† 在籍者が多いと判定工数も増大
⇒ 当学科は８００頁を超える厚さ
† 学科担当者の作業負荷が増加
† 複雑な判定条件
⇒ 次ページで説明
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1.改善前
卒業見込み判定資料作成施策
2014年度業務改善コンテスト
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✔卒業見込み判定資料とは（続き）
(3)複雑な判定条件
①卒業年限
②卒業に必要な未履修総単位数
③卒業に必要なⅠ～Ⅴ分類科目と未履修科目
④必修科目の履修状況
⑤必修科目(半期)では春・秋同時開講かどうか
⑥上記⑤の科目でも同時履修可能かどうか
⑦先行履修条件を満たしているかどうか
⑧学生実験単位取得の状況
⑨卒研着手の状況と単位取得の状況
⑩今セメ開講科目と未履修科目の関係など
2.改善案
卒業見込み判定資料作成施策
2014年度業務改善コンテスト
✔次の改善策を提案する
(1)電子データを利用し自動化
† 総合情報センター管理の成績データを利用
† 表計算ソフト上で判定アルゴリズムを構築
† 卒業見込み判定の自動化
(2)手法
①卒業に必要な残単位を求める
⇒ 修得単位ファイル（HSF014.csv）
②成績判定の振るいをかける
⇒ 前セメ履修科目ファイル（HSF015.csv）
⇒ 前々セメまでの総履修科目ファイル
（HSF016.csv）
③卒業見込み判定を行う
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卒業単位✔
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卒業未履修単位
卒業Ⅰ～Ⅴ分類の未履修単位
[成績ファイル： HSF014.csv]
卒業未履修単位
が24以下か？
Yes
必修科目✔
ルーチンへ
No
卒業未履修単位
が48以下か？
No
Yes
卒業見込み発行分類
⇒来セメ卒業
卒業見込み発行分類
⇒停止
必修科目✔
前セメ履修科目・成績
[成績ファイル： HSF015.csv]
卒業見込み判定資料作成施策
2014年度業務改善コンテスト
前々セメまでの履修科目・成績
[成績ファイル： HSF016.csv]
統合成績ファイル
単位✔
ルーチンから
未必修(半期)は
春・秋同時開講？
No
Yes
履修制限なし？
No
✔先行履修条件有無、✔学生実験単位取得
✔卒研着手有無、✔卒研単位取得有無
Yes
卒業見込み発行分類
⇒現セメ卒業
卒業見込み発行分類
⇒来セメ卒業
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3.改善後
卒業見込み判定資料作成施策
2014年度業務改善コンテスト
✔改善後は次の効果が期待できる
(1) 手作業処理が電子化
† 紙ファイルを1枚々めくりながらの手作業が不要
† 紙ファイルの削減
† 作業工数の削減
(2)ミスや能率低下が解消
† 電子アルゴリズムによる判定化
† 人為的な単純ミスが解消
† 作業能率の低下が解消
† 長時間作業での疲労によるミスが解消
(3)全学でシステム導入することで事務効率化
† 大幅な工数削減で事務効率化を実現
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利益算定
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✔改善後は３００万円の費用削減が期待できる
利益算定根拠
利益算定
No.
内訳
費用(千円)
1
工数経費
（日数×人数×学科数×労務費）
=1日×1人/学科×83学科
×35.6千円/(人・日)
2
材料費
(プリント費×学生数)
=プリント費3円/学生
×29,025学生
3
実施経費
電子ファイル配信のみ
4
純利益
2,955
87
0
+3,042
労務費算定根拠
No.
職位(専任)
人数
月額平均基本給（千円）
月額合計(千円)
月勤務日数
人・日
日額平均(千円)
1
教授
690
815
562,273
20
13,800
40.7
2
准教授
375
659
247,015
20
7,500
32.9
3
講師
334
562
187,708
20
6,680
28.1
合計
1,399
996,996
36.5
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