デジタルツール学んで、こんなことできたらいいな～3選を考えてみました。
私は現在小売企業でEC事業を担当しております。
学ぶことは大好きで、最近ではノーコードツール中心に学びを高め、自分を取りまく環境を好転させたいと息巻いています。
今回は、私が普段感じている「こんなことできたらいいな～」をデジタルで課題解決できるよになったらステキだと思うことを3つ挙げてみました。
「こんなことできたらいいな～」は①経済貢献②環境貢献③業務貢献の視点で考えてみました。夢物語ですがしばしお付き合い下さい。
①旅行計画をもっと楽に安くできない？
私は、とにかく海外旅行が大好きです。何十回と様々な国へ出かけ、現地の方とお話したりお酒飲んだりと楽しむのが好きです。日本では旅行代理店手配が多いですが、海外では大半の人が自分で交通手段・宿泊・現地ツアーを手配する方が圧倒的に多いと感じます。後者は、自由度も高く、格安ですが、飛行機の遅延やキャンセル時もすべて自分で対応しなければならないので自己責任です。言葉の壁は大きいかもしれません。
一方、「自分で手配派！」は、無限大の選択肢となる反面、選択肢の多さに悩むことは多いと思います。
妻と二人だけだったころは、治安はそこそこでOK、周遊5都市を移動し、合美術館や世界遺産巡りしながら、バーで飲み明かすなど詰め込んだ計画でも楽しめました。
ところが未就学児2人加え4人家族になった今は、治安は最優先、周遊都都市は最小限にし、移動もレンタカーwithチャイルドシートが優先、子供がゆっくり食べれそうなフードコートがいい。
旅行は、年齢や一緒に旅する人、趣味趣向によって無限大の選択肢です。その分、適正なプラン探しは楽しいですが、大きなエネルギーが必要です。
私はできるだけお得に旅行に行きたいので、最低3か月前には下記の視点でネットサーフィンを繰り返し一覧表作成し家族と決定していきます。
1.まずは旅行する前提条件
2.前提条件からの旅先および現地での設定条件
日程も固定しないほうが、お得な条件やエリアが見つけやすく、複合的な選択肢が選べます。
お気づきだと思うのですが、そうです！
これをあちこちのサイトで検索し続け、一覧にしていくのは、めちゃくちゃ疲れます。ものすごい労力と時間そして意思決定に疲弊します。
解決案！ 100人100色最適旅行プラン自動生成アプリ！
この解決案は、世の中にあふれかえる情報をデジタル技術で集約・生成することで実現できるのではないかと考えます。
例えば、主要な大手比較サイトや観光ガイドサイトをAPI連携し、上記の前提条件と設定項目を入力することで、最安値候補の日程や工程プランを複数算出し返してくれれば、すごく便利ではないかと思います。
グローバルに各運営会社と提携をし、独自サイトを構築することで、旅行計画を容易に安価で計画できるようになれば、旅行者は今よりも増加します。結果、産業自体の活性化につながり経済循環へとつながります。
②日々どれくらい環境貢献できてるの？
一言で環境貢献や配慮といっても「どうやって？」「どのくらい」って、よくわかりませんよね？でも、身近でよく聞く二酸化炭素排出削減に絞ると、どんなことをすれば良いのかイメージできそうです。
環境省の 脱炭素ポータルサイトを見るとアクション自体はビジュアル化してありわかりやすいので下記に共有します。
環境配慮型商品を買うこと
飛行機より電車、電車より自転車徒歩へ切替え
リサイクルBOX・リサイクル商品の活用
エコバック・紙ストローの利用
などなど貢献の大小はあれどアイデアはたくさんあります。
このアクションからは「どうやって？」はわかっても、「どのくらい？」がわかりにくいです。
以前は通勤を電車利用で2駅、これを先月から自転車に切り替えて頑張ってるけどくじけそう。こんな時に1か月でどれだけの二酸化炭素排出削減につながったのか数値で見えると、もう少し踏ん張ってみるか、となるかもしれません。
自身の環境貢献度を、数値化し見える化できたら楽しいと思います。継続するモチベーションにもつながりますし、より多くの人々の意識や行動を変えれると思います。
解決案！私は環境貢献していますが自慢できるアプリ！
この解決案では、「各企業・団体が有するデータ」と「個人情報を登録したアプリ・サイト」をＡＰＩ連携し、カーボンスコアを算出するアプリやウェブサイトを構築できたら「どのくらい？」を見える化できると思います。
マネーフォワードのカーボンコントロール版みたいなイメージです。。
本件、官民一体は不可欠で、多くの参加企業・団体をどれだけ多く募れるかが、最大の障壁でありポイントになると思います。
一定規模まで参加企業・団体が高まれば、非連携企業・団体はESGの高まりから、社会的プレッシャーを受けるため、さらなる連携企業・団体を増やしやすくなる経済環境へと変化していきます。
また、算出された個人のカーボンスコアとマイナンバーカード紐づけ、節税優遇を受けれたり、ショッピングに使えるポイントを付与したりと、環境貢献と経済貢献の両刀が狙えそうです。
さらには収集される情報はマーケティングとしての価値はとてつもなく大きく、①と同じく更なる新規市場を創出しつつ環境貢献につながる非常に価値ある取組につながると思います。
③EC掲載商品の誤掲載をもっと簡単にチェックできない？
EC事業を運営する中で、商品情報の掲載間違いはお客さまの信用を失う非常に大きなリスクです。また、販売後のお客さま対応・代替え商品手配などかなりの時間とリソースを投下し信用回復に努めねばなりません。
中でも特に確認しにくいのは商品画像です。
お取引先様から提供された画像情報がそもそも間違っているケースも多く、「旧パッケージ」「微妙な規格違い」などもあります。掲載前に必ず確認を目視で行っていますが、掲載商品は数万点あり毎月新規登録数も3～5000点あるため、全商品についてスタッフの知見が追い付かず、確認漏れは発生してしまいます。
加えて、現状の全件目視では、あまりにも数が多すぎるため、
「確認精度が低い」「集中力続かない」「非効率」などの問題山積みです。
解決案！掲載商品が正しいか勝手にチェックしてくれるロボット！
自社EC掲載中＆掲載予定の商品コード(JAN)をリスト化
インターネット上でリスト化した商品画像をWebスクレイピングで収集
複数収集した画像をTeachable Machineのようなツールに機械学習
自社サイトの画像情報と機械学習した画像の一致率を算出
一致率の低いものについてアラートし、選別された商品をスタッフが確認
どこのサイトを主力に機械学習させるかも重要で、商品カテゴリーごとに情報精度の高いサイトを複数抽出し設定しなければなりません。
また、Webスクレイピングがガイドラインに抵触するかしないかなどの確認必要です。一筋縄ではいきませんが、実現できればかなり効率化できますし、パッケージとして販売することもできるかもしれません。
継続は力なり
私生活や業務にかかわらず課題解決へ挑戦することで、相互にメリットや気づきがあります。
今後も学びを継続し、尽きないアイデアを膨らませ言語化することにより、行動に移していきたいと思います。
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