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概要

①では残業申請時間とPC稼働時間を可視化しています

②ではPC稼働時間と残業申請時間の比較を行い、実際の申請との差異が大きい人を一目で発見できます。

考え方としては

• 残業申請時間　＜　業務実態（実際のPC稼働時間）　＝　要監視
• 残業申請時間　＞　業務実態（実際のPC稼働時間）　＝　問題無し

とみなすことで、残業申請時間外に黙って行われたリモート業務を見つけることが可能となります。

次に、残業申請時間外のPC稼働時間の長さと時間帯（早朝、深夜、土日）に応じてスコア付けを行います。

上の画像は①は早朝、②は深夜、③は土日におけるPCの稼働時間を可視化したダッシュボードとなっています。監査傾向として、「早朝 → 土日 → 深夜」 の順でスコアを高く付けます。理由としては、朝が一番人が少なく怪しい時間帯だとみなし、深夜は業務後の作業として稼働する可能性を考慮し、このような順番でスコア付けを行います。

スコアリング

PC稼働時間を用いた分野の点数は、30点満点とします。今回は、PC稼働時間と残業申請時間の差異の大きさと時間帯を考慮して、スコア付けを行いました。
具体的な数値として、

• 早朝から業務時間前に月間4時間以上の差異 : 30点
• 土日に月間1時間以上の差異 : 20点
• 業務終了後から深夜に月間4時間以上の差異 : 10点

と設定して、点数を算出しました。

概要

上のパネルは、ユーザーごとのSlackでの月間総ファイル共有回数を可視化したダッシュボードです。

①ではファイル共有数の比較（直前の1ヶ月（＝4週間）の平均ファイル共有回数と、今週のファイル共有回数）を可視化しています。②では平均と今週のファイル共有数の差異を可視化することでファイル共有数の急激な増加をひと目でわかるようにしました。

スコアリング

SNSを用いた分野での点数は、30点満点とします。今回は、ファイルの月間総共有回数と、ファイル共有回数の頻度（今週のファイル共有回数と、過去4週間の平均ファイル共有回数の差異）を考慮して、スコア付けを行いました。
具体的な数値として

• 総共有回数
• 40回以上：20点
• 20 ~ 40回：10点
• 0 ~ 20回：0点
• 頻度
• 5回以上の差異(今週のファイル共有回数が多い時)：10点

と設定して、点数を算出しました。

概要

①ではファイルのアップロード / ダウンロード数比較（直前の1ヶ月=4週間の平均ファイル共有アクティビティと、今週のファイルアクティビティ）を可視化することで回数の急激な増加を検知できます。。②では、10MB以上のファイルのアップロード / ダウンロードを可視化することでサイズの大きいファイルを発見できます。

スコアリング

クラウドストレージを用いた分野での点数は、40点満点とします。今回は、ファイルアクティビティの頻度（今週のファイルアクティビティ回数と、過去4週間の平均ファイルアクティビティ回数の差異）、ファイルのサイズ、ファイルアクティビティの時間帯（赤の時間帯に行われたファイルアクティビティ回数）を考慮して、スコア付けを行いました。
具体的な数値として

• 頻度
• 10回以上の差異（今週のファイルアクティビティが多いとき） : 10点
• ファイルのサイズ
• 30MB以上 : 10点
• 20 - 30MB : 5点
• 0 - 20MB : 0点
• 時間帯
• 2回以上のファイルアクティビティ（赤の時間帯） : 20点
• 1回のファイルアクティビティ（赤の時間帯） : 10点

と設定して、点数を算出しました。