課題を整理したら、まず動く業務ツールを小さくつくります。実際に使って効果を確かめ、必要な機能を追加しながら育てていきます。
大きな開発計画や長い要件定義から始めるのではなく、改善したい業務に合わせて、最初の成果物をつくります。画面や動作を確認してから次の投資を決められるため、過剰な機能や手戻りを抑えられます。
最初の一歩は、小さく動くツールから。使って、確かめて、良ければ強くしていく。その繰り返しが、いちばん確実な業務改善だと考えています。
お渡しするのは、診断レポートではありません。実際に動く業務ツールです。
要件を積む前に、動く完成形を一つ。先に見える化します。
プロセスではなく、成果物を見て判断していただきます。ブラックボックスをなくします。
「こうしたい」が出たら、その分だけ形にして、費用に反映します。良ければ強くしていきます。
繰り返し作業を減らす
集計、転記、照合などの繰り返し作業を自動化し、人が判断に使える時間を増やします。
継続的な収集・分析を可能にする
人の手では続けることが難しかったデータ収集や分析を自動化し、これまで見えなかった変化や傾向を捉えます。
多店舗展開企業 — SEO効果測定
SEOは、"成果が見えにくい"ものの代表でした。それを、見える画面に変えました。
SEO記事の効果を確かめるには、アクセス解析・検索データ・店舗の口コミやビジネスプロフィールと、複数の管理画面をそれぞれ開き、対象の数字だけを拾い、突き合わせる必要がありました。確認は記事の数×店舗の数だけ発生します。
記事ごとに、アクセス・検索での見られ方・店舗の口コミやリーチまでを、横串で一望できる管理画面。「この記事は、どの店舗に、どう効いたのか」が、開けばそのまま見えます。
巡回・転記・突き合わせは消え、次にどの記事を書くか、どの店舗を伸ばすかの判断に時間を使えるようになりました。
アパレルEC — 売れ筋パターン分析
データの中に埋もれて、誰にも見えていなかったパターンを、見えるようにしました。
ECの管理画面で見られる分析は、用意された集計の範囲まで。それ以上はCSVを書き出し、人が加工する必要がありました。単発ならできても、続けることは現実的ではありません。
全商品の動きを毎日つかまえ続ける仕組み。一日ごとの売れ行きを積み重ねると、「決まった時間・決まった曜日・決まった顧客層ごとの売れ筋のパターン」が浮かび上がります。分析したいと思ったとき、その場で答えが出ます。
浮かび上がったパターンを見て、仕入れ・在庫・売り方をどう変えるかを判断すること。人が何人いても物理的にできなかった分析が、存在するようになりました。
複数店舗のSNS成果を、毎月人が巡回・転記して集計 → 自動で収集・整理されて届く形に。残ったのは、どの店舗をどう伸ばすかの判断。
撮影まわり・加工の工数 → 所定の型で自動生成する仕組みに。残ったのは、最終的な品質の判断。
どちらの場合も、人は"判断"に時間を使えるようになります。それが、私たちの考える業務改善です。
要件定義から始めません。動く試作品から始めます。上から順にたどってください。
いま、どの作業に、誰の時間が使われているか。「なくしたい作業」や「見たいのに見えないもの」を伺います。
fig. — 診断レポートではなく、動くもので
要件を積む前に、動く完成形を先に。プロセスではなく、成果物を見て判断していただきます。
実際に触っていただき、「こうしたい」が出たら、その分だけ形にして、費用に反映します。
ツールが業務に馴染んだら、範囲を広げるか、深くするか。次に何をなくすかを、一緒に決めます。
全国どこからでも、同じ品質で。進め方をあらかじめ標準化しているので、速く、無駄なく進みます。
お打ち合わせは、原則すべてオンライン。全国どこからでも、同じ進め方・同じ品質でご提供します。
会議はAI議事録で記録し、要点と決定事項を毎回共有。「言った言わない」をなくし、判断の履歴を見える形で残します。
メール／Slack／Chatworkなど、普段お使いの環境に合わせます。環境がない場合は、こちらでご用意します。
「動く試作品を先に作る」進め方は、従来の開発とはかたちが違います。だからこそ、相性があります。参考までに、正直にまとめました。
どちらか迷う場合も、そのままご相談ください。状況をうかがって、いちばん合う形を一緒に考えます。