業務課題の改善に向けて
読んで頂いている皆様こんにちは、もしくはこんばんは。これで4回目の投稿になります。私は某小売業で物流を担当しております。
今、デジタルに関して学んでおり、日々見たことのない世界に触れて新鮮な驚きと共に、これぞ真の意味での働き方改革だ！と思っています。
１．学んできたものの整理
まずここまで学んできたものを整理してみます。たくさん教えて頂く機会があり、その内容の難しさに何度もギブアップと言いそうになりましたが、何とかここまでやってこれました。少しづつ学んできたものを振り返ってみようと思います。
1-1. LINE BotとMakeの連携
Makeでシナリオを作成してやまびこBotの作成から始まりAPIからデータを取得しての簡単なLINE Bot（chatbot）の作成。今だからサラサラと書いているけど学んでいる間の頭の中は常に？？？？？状態。脳から煙が出るとは正にこの事か！を体験出来ました。色々悩んだ末に出来たのが ↓
1-2. Teachable MachineとNode-REDの連携
前回学んだ事で脳から煙を出したが、また煙を出したのがこれ。Teachable MachineとはGoogle謹製の「機械学習の独自モデルが作成できるWebアプリケーション」です。Node－REDは、プログラミングがわからなくても、手軽に始められるブラウザで動くプログラミング環境です。この２つとLINE Botを連携させてLINEで写真を送りTeachable Machineで判定しLINE Botで回答するというフローをNode-REDで組んだのですが残念ながら連携出来ず。
不本意ながら出来たのがこれ ↓
1-3. Power Automate DesktopとGlide
これにも衝撃を受けました。デスクトップ用Power Automateは、人がパソコンを使って行う作業を自動化出来ます。自動化できる作業の例として
ファイルの作成・書き込み・削除・複製・移動
フォルダーの作成・削除・複製・移動
メールの作成・送信
Webにある情報の取得
Webにあるフォームの送信
画像からテキストを抽出
など。メールの作成・送信だけを取ってみても、メールタイトル、宛先、
文面、添付ファイル名が同じであれば、ボタンひとつで作業を行ってくれます。Glideはノーコードでアプリが作れるサービスです。驚くべきことにGlide以外にも、ノーコードでアプリを作れるサービスはたくさんあるという事実。昔と違って今は、知っている知らないの差が歴然としているという事実に脅威を感じました。そしてアウトプットしたものがこれ ↓
1-4. ChatGPT
ChatGPTとは2022年11月に米OpenAI社が公開したWebサービスで、機械とは思えないぐらいの自然なチャットのやりとりを実現してくれるAIです。OpenAI社はいくつかのAIを公開していますが、そのうちの1つとなります。
ChatGPTは私自身もよく使っており、調べたいときにはまずChatGPTに聞く癖が付いているくらいです。その力を利用してアウトプットしたものがこれ↓
２．いざ業務課題の改善に向けて
さてここからが本番。せっかくここまでの知識を得る機会があったのでこれを業務改善に生かさない手はありません。どのツールをどの業務改善に使うかはこれから考えるとしても、優先順位を考えて業務課題の上位３つを書いてみようと思います。同僚や直属上司とも酒を飲みながら、お茶しながら話していてデジタルで解決できるかどうかは別として、この３つに集約されるのかなという結論に至りました。
2-1. 物流の2024年問題への対応
これはどこまでも付いてくる問題。この問題の根幹は2024年だけをクリアすればいいという問題ではないところにあると思っています。物流費値上げの懸念は常にあります。今年値上がりしたからそれで終わりではありません。来年値上がりしない保証はどこにもありません。ドライバーの立場に立てば、労働時間減少により収入が減少する問題があります。それによってドライバー離れが起き、荷物はあるのにドライバーがいないという負のスパイラルに陥る可能性があります。ここに向かって今の我々に何が出来るのか？
2-2. バイヤーさんへの物流教育
これも大きな課題です。意外とモノがフツーに店に届くことをごく当たり前と思っているバイヤーさんが社内では多いです。物流の2024年問題も他人事と思っているバイヤーさんが普通にいます。「2024年問題も知ってるよ」と答える人ほど深刻に受け取ってはいません。（そうじゃないバイヤーも居ますよ。いや居ると信じたい・・・。）そんな彼らに物流知識を詰め込んだところで何の進歩もありません。（むしろ逆効果）ではどうするのか？
そこに今回学んできたことが使える気がします。詰め込み式ではなく楽しく学べる。そんな手法を考えていきたいと思います。また物流を意識して取り組んだ結果の可視化とそのフィードバックというところのアプローチもあった方がいいと思います。
2-3. 物流の効率化
2-1とも関連する内容ですが、ドライバーの労働時間は減少するが運ぶ荷物量は変わらないとするならば、運ぶ際の積載効率を上げる等の対策が必要になります。わかりやすく言えば、常にトラックは満載にして運びましょうという事です。現状は制約時間があり、そこを守るために満載でなくとも走っている現実があります。現場と物流サイドの境界線を定め直す事が必要となってきていると感じます。
最後に
４回目の投稿である今回は今まで学んできた事を整理した上で、今抱えている業務課題を整理してみました。今後この課題を学んできた事とマッチングさせて課題解決に向けなければなりません。頭が柔らかければ結びつくかもしれませんが、ここは54歳のおっさんが考える事なのでここから試行錯誤するでしょうが、何らかの成果を形で残したいという気持ちは強いです。きっと何とかするでしょう。（自分自身に言っている。）
ここまで読んで頂きありがとうございました。これまでも好き勝手に私見ばかり述べてきましたが、それでも何人かの方からスキのお知らせが届き嬉しいやら気恥ずかしいやらですが、この機会を通じてデジタルに関してたくさんの事を教えて頂いた講師の方々、色々と調べる過程で参考にさせて頂いたQitta記事及びnote記事を書いた方々、私の記事を読んでスキのお知らせを送ってくれた方々、全ての方に感謝致します。私自身これからも私らしく、何事においても常に次のレベルを目指して努力し続けようと思います。
最後までご覧いただきありがとうございました。
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