AI / Automation
AI開発 / 業務改善
「実務で使える」を重視したAI開発。仕事を減らすための仕組みを作ります。
つくる基準はシンプルです。
現場の仕事が、本当にラクになるか。
人が作業に使う時間を減らし、
考えること、判断すること、
施策を動かすことに時間を使える環境をつくります。
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面倒な仕事を、仕組みに変える。
いま人がやっている仕事を見ながら、
「これは自動化できないか」
「もっと簡単にできないか」
というところから考えます。
- 01
データ基盤構築
集めるだけの仕事をなくす。
カート、広告、Amazon・楽天、
アンケートなどに散らばったデータを自動で収集。毎日のCSVダウンロードやスプレッドシートへの転記を減らし、
必要な数字が自然に集まる状態をつくります。 - 02
BIダッシュボード開発
見たい数字を探さなくていい状態に。
経営が見たい数字と、
現場が毎日見る数字をひとつにまとめます。レポートをつくるためではなく、
数字を見てすぐ判断できる環境をつくります。 - 03
業務自動化
毎日繰り返す仕事は、仕組みに任せる。
受注登録、在庫アラート、入荷連絡、レポート作成や共有など。
人が同じ手順で繰り返している仕事を見つけ、できるところから自動化します。
人がやるべき仕事だけを、人に残します。 - 04
社内ツール開発
業務をツールに合わせない。
制作進行、バックオフィスの管理画面など、
既製ツールでは埋まらない部分を開発。いまの業務に合わせて、必要な機能だけをつくります。
- 05
計測・分析の自動化
分析する前の作業を、減らす。
ヒートマップやフォーム離脱など、
CVR改善に必要なデータを自動で集計。数字を集めることに時間を使うのではなく、
「なぜこうなったのか」を考える時間を増やします。
※ 図はいずれも考え方を示すための模式図です。
Data platform
バラバラの数字を、ひとつの判断材料にする。
EC事業の数字は、いろいろな場所に散らばっています。
それぞれを個別に見るのではなく、集め、整え、
ひとつのデータとしてつなげます。
そうすることで、CRMの改善にも、広告の判断にも、
ユーザー分析にも、経営判断にも、同じ数字を使えるようになります。
Input
- カートデータ
- 広告媒体
- ECモール
- アンケート
Data
- データを自動で取り込む
- 整える・つなげる
- 必要な形で取り出す
Action
- CRM施策
- KPI管理
- ユーザーインサイト
- 経営判断
Engagement
必要なところまで、一緒にやる。
- “システムだけつくってほしい。
- “日々の支援の中で、必要な仕組みもつくってほしい。
- “最終的には、自社で運用できるようにしたい。
会社によって必要な関わり方は違います。体制や目的に合わせて3つの形から対応します。
- 01
開発だけを任せる
必要なものを、必要な分だけつくる。
課題整理から設計、開発、
リリースまでまとめて進めます。 - 02
支援の中でつくる
必要になったら、その場で仕組みにする。
日々のコンサルティングや運用の中で、
手作業が発生しているところを見つけたら、
できるところから自動化します。分析や施策を速くするための仕組みを、
現場と一緒につくります。 - 03
自社で回せるようにする
仕組みを渡して終わりにはしません。
社内で運用・改善できるように設計やドキュメントを整え、
属人化しない状態まで一緒につくります。
Process
まず、いまの仕事を見せてください。
今どんな仕事に時間がかかっているのか。
どこで数字が止まっているのか。
何を自動化すると、一番インパクトが大きいのか。
そこから一緒に整理します。
- 01
課題を整理する
何に時間がかかっているかを見る。現在の業務や困っていることを伺い、どこを変えると効果が大きいのか整理します。
- 02
今の環境を見る
使えるデータと仕組みを確認する。現在使っているシステムやサービス、データの持ち方や取り出し方を確認します。
- 03
仕組みを考える
必要なアウトプットと、その後の運用まで含めて設計します。必要がなければ、大きなシステムはつくりません。
- 04
つくって、使える状態にする
現場で動くところまでつくる。内容を確認しながら開発を進め、実際の業務で使える状態まで導入します。
Contact
いまの数字を見せていただければ、どこから手をつけるかをお答えします。
提案の前に、まず現状のKPIと運用体制を伺います。ご依頼いただくかどうかに関わらず、課題の所在と優先順位はその場でお伝えします。