始動！！チームで挑むプロトタイプ第1号
こんにちはー！！はっちゃんです！！
デジタルの学習を始めて、はや2カ月！！
実際に手を動かしながら試行錯誤を繰り返すことで、
デジタル技術を活用したモノづくりの奥深さが少しずつわかってきました。
制作したモノが思い通りに動く楽しさは、他には代えがたい経験です！！
この２カ月の学習と経験を通じて、
私は、仕事のメンバーが抱える課題を解決するアイデアを考えてきました。
しかし、アイデアの中には、
具体性に欠け、業務改善に直結するかが不明確なものも・・・。
そこで、今回の記事では、
なんとなく見えてきた数あるアイデアを分類・整理して、
アイデアをより具体的にしていくプロセスを紹介します。
デジタル初心者だった私が、未来のなりたい姿「ゴール」に向かい、
チームの力を結集して、いよいよ走り始めます！
(仕事の課題について激論を繰り広げた、前回の記事も是非ご覧ください↓↓)
アナタの力になりたくて・・・
よりアイデアを具体化していくために、
困っている人(対象)を明確に決めていく必要があると考えました！！
前回の先輩社員との議論の中で、
「店舗巡回や売場状況報告の
フォーマットが統一されておらず、資料作成に時間がかかる」
という内容が議題にあがりました。
それなら、店舗巡回で報告業務が多い人(チーム)を選定してはどうか・・・
そこで、自部署の中でも店舗巡回(出張)が最も多い、
店舗教育・監査チーム５名の方が抱える課題を解決することを決めました！
※店舗教育・監査チームは・・・
店舗に出向き研修を実施したり、基準通り作業ができているかを
監査(チェック)したりすることが主な業務になっています。
店舗教育・監査チームのみなさんは出張が多く、
なかなか現場で顔を合わせることができないので、
まずは、メールを使い、課題に対する“アイデア”の洗い出しを行いました！
紙1枚からアイデアを研ぎ澄ます
メンバーからのアイデアをとりまとめ、整理をしていきます。
アイデアの収束法として、
書籍「トヨタで学んだ紙1枚で考え抜く技術」を参考にしました！！
こちらの書籍は、トヨタ自動車での業務経験をもとに、
複雑な問題やアイデアを1枚の紙にまとめ、
シンプルかつ効果的に思考を整理する技術を紹介しています。
限られたスペースで要点を絞り込み、
視覚的な思考整理法や短時間で結果を出す手法が書かれています。
～「紙１枚」フレームワークの作成手順～
さまざまな対策案を「拡げ」、実際に実行する対策へと「絞る」作業
①１枚の紙にフレームを書いて、テーマを設定する
⇒店舗巡回時の課題と、
巡回が多いことによる弊害(例：自身の業務に時間を割けない)
についてテーマを設定。
②・What(何が課題なのか)
・Why(なぜ課題と言えるのか)
・How(課題をどのように解決するか)
⇒メンバーからの課題・アイデアを整理しつつ、各項目を埋めていく。
③◯△☐の印でアイデアを絞りつつ、因果関係を矢印でつないでいく
※◯は貢献度：「実施した時のインパクト」が大きそうなアイデア
△は難易度：「比較的容易に導入」できそうなアイデア
☐は鮮度 ：「今すぐ導入」しないと効果が薄まりそうなアイデア
前回の議論では、資料作成作業だけに膨大な時間と手間が
掛かっているものと考えていましたが、実際には、
・店舗巡回前の必要なデータ集計
・自動で出力されたデータの突合や振り分け
の業務に時間を要していることがわかりました！！
また、人の目によるチェックや判断する業務も多く、
メンバーの負担になっているようです。
本気のアイデア3選
①店舗巡回時のデータ自動取得と、画像データ自動結合
【背景】
店舗巡回は、在庫確認や売上分析、
売場状況のチェックなどの業務が含まれます。
しかし、これらの業務は手動でのデータ収集と報告が主なため、
巡回担当者には大きな負担がかかっています。
複数店舗を巡回する場合、現場での状況確認やデータ収集が煩雑になり、
報告書作成のための事後作業にも多くの時間がかかる傾向があります。
【メンバーからの意見】
・店舗巡回時に必要なデータ（例：在庫、販売計画）を自動で取得したい
・巡回中に撮影した画像を含むレポートを簡単に作成したい
・Google スプレッドシート上のデータと画像を結合して、
自動でレポートを生成したい
【実装のシナリオ(案)】
ステップ 1： データの自動取得 (GAS)
Google Apps Script (GAS) を使って、
Google スプレッドシートに店舗巡回データを自動取得します。
ステップ 2: 巡回時のデータ収集 (PAD)
Power Automate Desktop (PAD) を使い、
店舗巡回中に収集した画像やデータを自動で整理します。
ステップ 3: データと画像の自動結合 (GAS + PAD)
巡回終了後、GASでデータと画像を結合し、
1つのGoogleドキュメントまたはPDFレポートに自動生成します。
ステップ 4: レポートの配信と保存 (PAD)
PADでレポートが自動的にメールやチャットツールに配信される
ワークフローを構築します。
②監査のチェックを機械学習の画像認識で判断
【背景】
監査業務は、店舗における商品陳列、在庫、表示方法、清潔さなどを
目視で確認することが主な作業となります。
こうしたチェックは、人によって判断が異なることが出てきてしまいます。
さらに、大規模な店舗や複数の店舗を監査する場合、
チェック作業が膨大になり、精度に影響を与えることが懸念されます。
【メンバーからの意見】
・監査業務が増加する中で、チェックのスピードを上げたい
・複雑なシステムではなく、
できるだけ簡単に導入・運用できるシステムを希望
【実装のシナリオ(案)】
ステップ 1：Teachable Machineでの画像データ収集
画像データを準備し、TechableMachineでモデルを作成します。
ステップ 2：監査システムの組み込み
現場のスタッフが画像をアップロードすることで、自動的に判定を行い、
監査結果をレポートとして出力する仕組みを実装します。
ステップ 3：結果の分析とフィードバック
報告書にはAIによる判定結果が反映され、
現場スタッフや管理者が簡単に問題点を確認できるようにします。
③地図APIで店舗巡回時のベストなルート検索
【背景】
巡回が２店舗以上続く場合の出張申請をする際、
最適な宿泊地や行動ルートを検索、決定することに時間がかかります。
現状は、出発地⇒店舗間の移動をそれぞれ検索しながら検討しています。
店舗到着時間も考慮し、
移動時間から適切なルートを見つけるのも、手数の多い大変な作業です。
【メンバーからの意見】
・複数の交通手段や経路オプション（電車、車など）を同時に比較したい
・店舗間の移動や巡回スケジュールに基づいて、宿泊地も最適化したい
【実装のシナリオ(案)】
ステップ 1：店舗情報と営業時間のデータ収集
巡回する各店舗の位置情報（住所、座標）、営業時間、
アクセス方法（公共交通機関や車でのルート）をデータにまとめます。
ステップ 2：最適ルートの検索 (AI + 地図API)
地図API(例：Google Maps API)を使い、
出発地から各店舗間の最適な移動ルートを検索します。
ステップ 3： ルートプランの自動生成
すべてのデータを基に、最適な巡回スケジュールを自動生成します。
店舗の到着時間や移動ルート、宿泊地情報をひとつに統合します。
目指すべきゴールはこれだ！！
「店舗巡回時のデータ自動取得と画像データ自動結合」を
チームで挑戦するプロトタイプ第一号としたいと考えています。
理由は、チーム内で改善要望の声が多くあがり、
改善によって削減できる時間が大きく、
３つのアイデアの中で最も「影響力がある」と判断したためです。
また、このアイデアは、店舗教育・監査チームだけではなく、
私の所属部署全体にも波及させて活用していくことが可能です。
全体最適の視点で、業務効率の向上に大きく貢献すると考えました。
具体的なアイデアがようやく固まったので、
早速、ゴールに向かって走り出そうと思います！
ここまでご覧いただきありがとうございましたー！！
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？