ITコンサルやDXプロジェクトで PoCや技術組み合わせ作業を効率的に回すために、相手企業の現状と将来像を明確に把握するプロセス を、多角的・多面的・詳細具体的に整理します。
1. 大前提
- 相手企業が「現状（As-Is）」と「期待する将来像（To-Be）」を明確に理解していないと、
→ こちらがPoCやAI/RPA/BIフローを作っても 目的不明・方向性不一致・非効率 になる - そのため、相手企業の現状データや業務・KPI・課題を明示的に収集・整理 する作業が不可欠
2. データ収集の作業ステップ（多角的具体例）
A. 現状把握（As-Is）
- 業務フローと作業実態の把握
- 作業観察（現場ヒアリング・シャドウイング）
- 現行マニュアル・手順書の収集
- 既存システム・アプリのログ・データ構造確認
- 成果物例：業務フロー図、作業時間表、作業担当者リスト
- 業務データの取得
- POSデータ、在庫データ、発注履歴、売上データなど
- ERP/CRM/販売管理システムの出力データ
- 過去1～3年の実績データ
- 成果物例：Excel・CSV形式の時系列データ、BIダッシュボード用データ
- KPI・目標値の現状把握
- 現状の主要KPIを整理（例：欠品率、在庫回転率、注文処理時間）
- 過去実績との比較
- 成果物例：KPI現状表・可視化グラフ
- 課題・問題点の明文化
- 現場担当者ヒアリングから課題を抽出
- 定量（数値）と定性（作業上のストレスなど）両方で整理
- 成果物例：課題一覧表（優先度・影響度付き）
B. 期待する将来像（To-Be）
- 経営層のゴール・目標を明確化
- KPI改善目標（欠品率何％削減、売上何％増など）
- 業務効率化目標（作業時間短縮、コスト削減）
- 成果物例：目標KPI表、To-Beの業務フロー図
- 現場視点での改善イメージ
- 作業負荷軽減、入力ミス削減、意思決定スピード向上など
- 現場担当者の理想フローや利用希望ツール
- 成果物例：理想業務フロー図、改善シナリオメモ
- 技術導入による効果予測
- AI・RPA・BI導入後のシナリオを仮定
- 「欠品率が8％→4％になる」「発注作業が手動10分→自動1分」など定量化
- 成果物例：シミュレーション表・期待効果グラフ
3. 相手企業からデータを求める作業（具体的）
① データ要求書（Request Form）の作成
- 現状把握のために必要なデータを明文化
- 例：POSデータ（過去12か月、SKU別、店舗別）
- 発注履歴、在庫推移、欠品履歴
- ERPログ、作業手順書
- フォーマット指定（CSV/Excel/システムエクスポート形式）で依頼
② ヒアリング・ワークショップ
- 経営層・部門長・現場担当者を集めて現状とTo-Beを共有
- ヒアリングシートを用意して質問を統一
- 「作業上のボトルネックは何か？」
- 「目標KPIは何か？」
- 「理想の作業フローはどのようなものか？」
③ データ整理・初期分析
- 取得データのクレンジング（欠損値・形式の統一）
- 現状KPI・課題の可視化（Excel/BI）
- 初期レポートを作成して相手企業に確認
- ポイント：相手に「現状の正確な把握」を納得してもらう
④ To-Beの確認・承認
- 可視化した現状データと課題を共有
- 経営層・現場で期待する将来像を議論・確定
- 承認済みのTo-Be像を正式文書化
- 成果物例：As-Is/To-Beマトリクス、業務フロー比較図
4. 効果とメリット（多面的）
| 視点 | 効果 |
|---|---|
| 作業効率 | 現状と目標が明確なのでPoCや技術組み合わせ作業に迷いがない |
| コミュニケーション | データに基づく議論で相手との認識齟齬を減らす |
| 技術選定 | 現状・目標を踏まえて最適な技術（AI/RPA/BI/クラウド）を選択可能 |
| 成果検証 | KPI改善効果を定量的に測定しやすい |
| 将来拡張 | To-Be像を基準に新しい技術やフロー追加も容易 |
💡 まとめ
- As-Isの可視化
- データ収集・業務観察・KPI整理・課題抽出
- To-Beの明確化
- 経営層・現場・技術視点で目標設定・理想フロー設計
- 相手企業へのデータ要求作業
- データ要求書、ヒアリング、ワークショップ、承認プロセス
- 作業効率向上
- 明示された現状と目標を元にPoC・技術組み合わせ作業を効率化
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