【不定期連載】 #在宅勤務制度 始まったので、5年1ヶ月ほど使ってみて、歩数の変化を見える化している件
はじめに
このシリーズは、全社員対象の在宅勤務制度が利用可能になったある企業のサラリーマンが使ってみた結果を不定期に書いていくシリーズです。
これまでのシリーズは以下の通りです。
5年1ヶ月の「歩数」グラフ
まずは、シンプルに「その月に歩いた歩数」を出力します。
これを見ると、「多く歩いた月」と「そうでない月」があることがわかりますが、逆に言うとそれだけしかわからないので、次は月ごとに、出社したか、在宅勤務したか、…などの勤務形態の情報を追加します。
ここで、
「O（青紫）」「O2（濃青紫）」「U（赤）」は出社（2018年からの出勤地を「O」、2021年4月より異動になったため「O2」、2023年6月より転職したため、別の勤務コード「U」としています。）
「S（黄緑）」は出張
「Z（灰）」は在宅勤務
「Y（黄）」は休み
を表します。出張の割合が顕著に差が出るのが面白いといつも思っています。
勤務形態の割合を加味する
このグラフを見ると、2020年の4月・5月くらいがほとんど歩いていないのですが、「ほとんど在宅勤務をしていた」ということで間違いないでしょうか？ 次に勤務形態の日数をカウントしてみます。
確かに、2020年の4月・5月くらいは青紫（出勤）が少なく、灰色（在宅勤務）と黄（休み）が多かったようです。2022年8月も同様の傾向があります。振り返ってみると、2020年はコロナ禍による緊急事態宣言下でしたし、また2022年8月は入社5年目による5連休制度を活用してほとんど出勤していなかった記憶があります。
円グラフと積み上げ棒グラフの違い
さて、積み上げ棒グラフは「総数」を表すのに有効ですが、月の日数はほとんどの場合「30」「31」でほとんど変わらない割に、数としては微妙に違うので、「在宅勤務が多かった月かどうか」を把握するのに少し難しいところがあります。そこで、これらを円グラフに変えてみます。
こうやって並べて見ると、月ごとの推移もわかりやすいです。だいたい月の2/3は何らかの形態で勤務しているものですが、2022年8月は5連休制度、2023年5月は退職前の有給消化によって休み（黄）が多いこともわかります。
このように円グラフを横に並べて見たのは今回が初めてなのですが、こういう見方は積み上げ棒グラフよりも直感的に把握できる気がしました。Excelだと円グラフは作るのが大変でしたが、本当にMatplotlibは便利ですね。
おわりに ~ 様々な見方で気づきが得られる
前回のまとめにも書きましたが
見える化にPythonを導入したので、見える化の作業をしやすくなった
と言う点は大きいです。特に、「円グラフを並べる」といったExcelでは難しかった見える化も実現したので、あらためて気づきの多い回となりました。
また、
出社日は「今日はどのコースを歩こうか？」という朝のルーティンがある
のですが、歩数の見える化によって「今月はここまで歩いていないから少し長めに歩こうかな」などと考えられるようになるので、オススメです。
次回は5年半くらいのタイミングでまた総括などもしてみたいと考えています。
2024/04/07追記
ちょうど5年半で、次回作を公開。
（つづく）
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