自動化支援サービス

何を自動化・IT化するのか?何をしないでおくのか?両方大事です。

日常のルーティン作業時間を短縮する為のものか?役立つ情報を取りたい為のものか?によっても全く別物です。まずは「何を求めているのか」を明らかにしてきます。

  • どういう情報が大事で、自動収集させるのか?またはしてはならないのか?
  • どうしても自動化できない人手とはどんなものか?将来もそうなのか?
  • どういう業界で、どういう判断をして、どういう付加価値で勝負したいのか?してきたのか?
  • どうお金をかけないで、又はDIYで自動化を進めるのか?

お客様の独自の判断力を生かすも殺すも、ここがミソです。

欲しいデータは既にあるかもしれませんし、新規に作っていかないといけないかもしれません。
現状だけでなく、これからの時代の流れ、将来を読むお客様の直感、AGの経験を使って、計画を練っていきます。

  • 個人情報保護や扱うオープンデータの範囲を確定します。
  • 定量・定性的データ、客観的・主観的データの判定をしていきます。
  • 作業時間・人の手間度合を考慮していきます。

お客様に合ったレベルの方法を選択することが重要です。

情報ソース・取捨選択の手法・分析者の直感、全ての組み合わせの数だけ答えはあります。大企業はデータサイエンティストやビッグデータ活用を目指せます。
が、大半の中小企業・個人事業者では、まず情報の整理・まとめ記事を作る過程で、欲しいデータを明らかにし、日常の情報収集レベルを上げていきます。

  • 日常の情報収集作業を定着させ、データを統計的に扱えるのがまず第一。
  • レベルに応じて、統計学・心理学・一般経営理論を個別にアレンジしていきます。
  • まずは自己流にまとめる・判断ルールを作る事から、経験を付けて頂きます。

継続的なデータ蓄積とフィードバックが何より大事です。

万人が認める客観的合理的な正しい答えはありません。
トライアンドエラー自体への取り組みがお客様の独自性であり、ノウハウとなります。人材育成と密接に関連します。

  • データ以上に、判断する人材育成やフィードバックを大事にしています。
  • 自動収集プログラム・情報の蓄積に力点を置くのか?
  • 情報判断力・判断基準作りを中心にするのか?