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業務 ✕ 単価

に関する学び

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どうやってデータを活かす？ コト消費の時代に、いかに付加価値を生み出すかを学びました。データそのものが付加価値の源泉であるため、どのデータを加えることで従来のモノが魅力的なコトに変わるのかを考える必要があると実感しました。また、各状況においてどのデータが価値を持つのかという仮説を立てることの重要性も改めて認識しました。 工具をデータでどう見る？ 私の会社は工具の製作を行っています。工具からデータを得ることで、工具の寿命を予測し、お客様に買い替えのリマインドを提供するなど、買い替え需要を取り込むことが可能です。さらに、過去の類似図面をAIで分析することで、類似商品の見積もり作成を迅速に行うアイディアもあります。しかし、消耗品で単価が低い工具の業界においては、こうした付加価値をコストに転嫁してもお客様に受け入れてもらえるかどうかは疑問が残ります。 AIは業務にどう効く？ そのため、まずは日常業務の中でAIを活用できないかを検討し、各タスクに対して「AIを活用したらどう進められるか」という視点を持って取り組んでいきたいと考えています。

判断軸は何が大事？ 物事の取捨選択を行う際には、投資対効果を十分に考慮することが重要だと実感しました。そのため、判断の軸を明確にするために、まず下記の3つの視点を持つことが必要であると学びました。 各視点はどう評価？ まず、「規模の大小」を考えることで、対象となる物事の規模感が把握でき、次に「実効優位性」により、実際の効果や効率性がどれほど優れているかを評価します。そして、「成長性」を見極めることで、将来的な発展の可能性を図ることが求められます。さらに、正確な情報が得られない場合には、仮説を立てて分析するというアプローチも重要だと感じました。 工数対策はどう進め？ これらの学びを踏まえ、常駐先でのシステム構築において、作業の取捨選択に役立てたいと考えています。具体的には、工数が多い作業に注目し、無駄を省く対策を講じる方針です。特に、重要ではあるものの単価が低く、工数も多い作業に対しては、AI導入やシェルを活用した自動化を検討することで、業務効率の向上を目指していきたいと思います。

平均と標準偏差は何が違う？ 普段の業務で平均値はよく目にするものの、標準偏差にはあまり注目していませんでした。しかし、データの比較が分析の基本であると意識する中で、単に単純平均だけで比較するのではなく、その比較自体に意味があるかどうかを検討し、適切な指標を選ぶべきだと考えるようになりました。 背景にある要因を探る？ また、私の業界では他エリアでの優れた事例を自地域に取り入れることが一般的です。その際、来客数や平均単価といった数値に注目する場面が多いですが、単なる数値の比較に留まらず、背景にある要因について仮説を立て、深く考察する姿勢が重要だと感じています。