# 問題や課題のネタ帳

## 目次

1. 新規事業案の考え方・進め方
2. 問題のカテゴリと洗い出し
3. それぞれの問題の詳細

## 新規事業案の考え方・進め方

2つのアプローチで行う。メインは前者。

1つ目は、普段感じている問題の洗い出しから行うパターン。問題と感じているが、今の延長線上だと解決出来そうにない問題や、自分たちがやってきたことに親和性のある、アドバンテージのある問題の洗い出しを行い、それを解決するサービスを考える。メリットは色んなところで推奨されてる。デメリットは一見遠回りであること。

2つ目は、技術やアイデア、デバイスから始めるパターン。1つ目のパターンで行うのが王道なのだが、あえてやりたい技術ドリブンで考える。メリットは考えてて楽しい。デメリットはアイデアから始めてるので、問題にはめに行ってしまうこと。そもそもアイデアは問題の解決方法の1つでしかないく、それが必ずしもいい解決方法ではないかもしれないため。

以下は、Y CombinaterのCEO、Michael Seibelがプレゼンした、「スタートアップに必要なこと」に使われた資料からの抜粋
- What problem are you solving?
- Can you state the problem clearly?
- Have you experienced it yourself?
- Can you define the problem narrowly?
- Who is your customer
- Everyone? No!
- How often do they have the problem?
- How intense is the problem?
- Are they willing to pay?
- How easy are they to find?
- Does your MVP actually solve the problem?
- Which customers should you go after first? ( the easy ones!)
- Which customers should you run away from? (the hard ones!)
- Should you discount or start with a super low price? (no!)
- How to setup metrics
- Google Analytics + Something else
- Pick 5-10 important stats

筋がいいのは、やはり、

- MDシステムやEDIに外付けする付属サービス
- 通常の改修範囲では届かないレベルの業務の自動化・精度向上
- 画像AIやテキストAIを用いた最先端な解決方法
- 既存のシステムとも連携可能な汎用的なAPI
- （やっぱりいいのは）業務の自動化・高精度化。分析とかどんだけしたってそんなにうれしくない

じゃないかと思われる。

## 問題のカテゴリの洗い出し
なるべく1行で内訳を書き、詳細は後述する。

- 情シスのノンコア業務の問題
- 問い合わせ業務の問題
- 開発管理の問題
- 開発自体の問題
- 人事評価の問題
- 中途採用の問題
- 会社の事業計画（予算）の問題
- 倉庫出荷業務
- バイヤーの業務
- 雑貨店舗での業務
- スーパー店舗での問題
- 貿易の業務

## それぞれの問題の詳細

### 情シスのノンコア業務の問題

- 情シスのノンコア業務が多すぎて、成長出来てない、存在意義がない
- DevOps主に情シス側のプロセス作りや仕組みのパーケージ化(IT系事業会社と異なるニーズあるはず)

### 開発管理の問題

- タスク発生数が前回からの差分で見えない
- 発生したタスクに予定が登録されてるか見えない
- タスク予定に対して実績はどのくらい遅延か見えない
- 結論、今のリソースだといつ完了予定か見えない
- 同じタスクを別の人が新規に書いたりしている
- 本当は同じタスクなのに知識が横展開されにくい
- それぞれがスプレッドシートでやっていることによって、別々のフォーマットになり、一式をコピーすることが難しい
- 色んなチームがあるが、状況がわからない、マネジメントできていない　→　https://www.atlassian.com/ja/software/jira/align

### 開発自体の問題

- 静的規約がCIになく、記法がばらばら、不具合のもと
- ドキュメントを後出しで作ることさえ、面倒
- 初回監視までやらない
- テスト観点が曖昧で、やり直しか不具合になる
- テストが自動テストじゃなく、頻繁な改修に不向き
- コードの品質チェックを従来の静的解析でなく、今までの障害履歴から予測するAI(業務ロジックまで踏み込む例はない)
- チーム内のメンバ積み上げで対話や双方向性スコアを定量的に出せる仕組みがない(アジャイル推進のアセスメントツール的な)

### 人事評価の問題

- MR数や承認数など定量的評価がない
- 問い合わせ出た数（起票数）と対応数もない
- メールの返信数・送信数もない
- MTG数はあってもなくてもだが、ない
- Slackのメンションされ回数や回答数もない
- 五藤さん）うちであてはめずに一般にあてはめてみては。概念としては推し。従業員基盤の概念とも近いから

### 中途採用の問題

- 面接しても、あまり何も分からない
- 明らかにいい！と思ういい人が来ない
- 応募数が少ない（と思ったけどそうでもない？）
- 定量的にはかる術がない

### 会社の事業計画（予算）の問題

- REVAMPだけで見ても、各チームがExcel、SPA小売りだけスプレッドで、ばらばら
- それぞれのチームで、毎年度作り直してるところがあり、デグレしたりする
- コストの計算上、給料が載ってるので共有できないが、人員計画は見せたい
- パートナーだけが計算に入ってて、プロパーのコスト計算が入ってないからPLわからん
- 人のコスト以外がわからない。例えばJIRAとかSlackとか
- 売上は確度が関係するのだが、入れる際の確度が入れられない。All or Nothing

### 問い合わせ業務の問題

- 問い合わせが、電話・メール・口頭・Googleフォームで来るが、それをリスト（JIRA、Backlog、スプレッドシート）に起票する手間がある。書こうとしてる時に、次の電話があったり、話しかけられたりして、書き漏れる。面倒くさい。書く人によって内容が省略される　→　https://www.atlassian.com/ja/software/halp
- 起票したら起票したで、質問者に対しても、回答者グループの他メンバーに対しても、内容が通知されないので、質問者にとっては確実に受け取ってくれたのかどうか不安だし、回答者グループにとっては能動的に積極的に見に行かないといけない（その業務だけならまだいいけど、見るものが既にたくさんある）　→　https://www.atlassian.com/ja/software/opsgenie
- 質問者の質問は１発でクリアじゃないことが多いので、質問内容を明らかにするためには、やりとりが必要なことが多い。やりとりできるSlackやチャット的な要素を追加するか、世の中の問い合わせのようにツリー構造を整理して出来るだけ型にはめつつ、非定型の質問のみ問い合わせにつなげるようにするのか、フォームに固定の質問（基本項目だと対象JANとか対象店舗とか）を設けるのか、これだという解決方法が見つかってない
- 全てをリスト（JIRA、Backlog、スプレッドシート）に入れたとしても、回答しても、それはそれでまた飛ばない。質問者に対しては、別途メール作成・電話する必要があり、それがまた一手間になっていて、そこで止まってることもある
- 添付ファイルが必要なことがあるが、電話・口頭・フォームの場合は出来ない。メールの場合は出来る
- 画面の挙動に関する場合は、画面共有や動画で撮りたい場合があるが、大抵はそれが出来ない。相手のリテラシーがあればMeetで共有したり、Windowsの動画とってもらって共有してもらったり、あるいは大創ではTeams使って見たりしてるが、ちょっとした手間が面倒くさい（そして出来ないかも）
- デバイスがPCとは限らず、iPadの場合がある。この場合はPCと比較して、更に共有が難しい（RAMのせい？なのかRVP内でやっても画面固まる）
- 早速、今の業務担当者（＝近藤さん）に話を聞いてみたところ、上記のような悩みがある規模感ではなかった、それよりも、複数の携帯電話と電話番号を、ユーザー（＝お店）に開放しているが、リストの上から順番にかけてくるので、どの携帯によくかかってくるのか分かってしまっており、みんな避けてる。電話に対するロードバランサ―が欲しい、と言っていた
- 既に書いてることを見てくれない、これも非常に多いと言っていた

### 倉庫業務（入荷・出荷）

- 商品マスタに登録する際に、インナーカートンとアウターカートンのグロスウェイトやCBMを計測する必要がある
- このCBMはケースの3辺の長さを図って登録するのだが、いい加減なメーカーがいることで、信頼性が常に低い
- また輸出の場合、コンテナ明細を作成する必要があり、ケースの体積を3辺を計測することで登録する必要がある
- マスターカートンで輸出できれば手間はまだ少ないが、BOX混載にする場合があり、この場合はアウターカートンのケースに定型のケースが使われない可能性が高く、再計測が必要
- https://youtu.be/jvFSLEbNTkc
- https://robotstart.info/2020/04/22/automagi-sizerec.html
- https://youtu.be/TIA9dq_o3Tw
- オランダのCEVA見学にいったときに、嬉しそうに相手が話してたんだけど、マスタのCBMの精度が悪いから自分達ではかりなおすために作ったっていうやつがあるんだけど、ケースを乗せる大きな重量計に縦・横・奥にメジャーを伸ばして重さ図りつつ３ペンを簡単に測れるようにしたアナログの装置を見た。コンテナ貨物一個一個カメラで計測するの大変説があるから、受け側ではなく、出荷側でメーカに配ってやらせるのがいいかもね。出元の精度上げればいい話で、彼らの入力も簡単になるし、間違いもなくなる
- 輸出用の出荷業務の能力が足りないせいで、国内専用商品にしてるJANやメーカーとかもある
- 管理ロイド（井上純さん）
- 五藤さん的にはBIよりあり

### バイヤーの業務

- 人が同じ商品と考える単位は、すごく広いと思う
- ただ、新旧JAN紐づけにしても、SITEMやSSKUにしても、柔軟性があるわけではない
- 写真や商品情報をAIが読み込むことで、間違いや、表記ゆれや、正しい値を、言ってくれないか？（確認という文脈。Googleの打ち間違いですか？これでも検索してます）
- 問題提起してくれるBIとかほしい。分析に時間がかけられないでいるバイヤーが多いと聞くが、そもそも、果たして時間があったら分析できるのか？多分出来ない　→　非定型分析にしても定分析にしても、基本はばらつきや、比較と乖離から始まることが多い。それをグラフにしてあげたり、報告までしやすいようなフォーマットに整えてあげることが出来れば面白いのではないか？そうすれば、ばらつきや乖離に対して、それをさも自分で発見したかのように、理由をつけて報告して、アクションをとることで手柄にすることが出来るのでは？
- 需要予測AI

### スーパー店舗での問題

- あと何買えばいんだっけ？が調べるの面倒。言ってくれればいいのに　→　TRIAL傘下のスマートショッピングカート、AMAZON、WALMARTなどもやってる　
- 家に何があったかまで分かってくれれば、買う必要のないものは買わなくて済むのに　→　冷蔵庫の中に何があるのかわかる冷蔵庫　→　あまりいいアプリは出てない。あくまで事前にメモするレベル（五藤さん推し）
- お客さんの回遊、いわゆるヒートマップの活用が出来てない　→　しないといけないわけではない。活用方法の事例や研究が進んでないから？
- 商品陳列棚の充足率などもカメラで計測されているが、いい活用法は見出されていない