全自動のその先へ。集めたデータを“武器”にする話

自動で集まったデータがもたらした変化

スプレッドシートにデータが自動で流れ込む。この状態が整った瞬間、世界が一変しました。

これまでは「データを集める」ことが仕事の半分を占めていました。しかし今は、最初から分析できる状態でデータが存在しています。

瞬時にできるようになったこと

関数を使えば、やりたいことはほぼ即座に形になります。

• イベントごとの申込数集計
• 媒体別の流入分析
• 日別推移の確認
• 目標達成率の算出

さらに、朝礼で誰が見ても状況が分かるようにLooker Studioで可視化しました。数字は、見せ方次第で「武器」になります。

直近3イベントに絞った設計思想

今回の可視化で最もこだわったのは、「直近3イベント」に絞ることでした。

朝礼で一番話題に上がるのは、ほぼ間違いなく直近のイベントです。未来の改善も大事ですが、まずは“今どうなっているか”が重要です。

情報を絞る理由

朝礼の時間は限られています。そこに全イベントの情報を並べると、情報が多すぎて本当に必要な会話がぼやけてしまいます。

だからこそ、表示順を設計しました。

ファーストビューの構成

• 直近開催予定の3イベント
• 直近過去開催の3イベント

合計6イベントを最初に表示します。

その下に、「全イベントの推移グラフ」を配置しました。

まずは「今の話」。その後に「全体の話」。情報の順番を設計するだけで、会話の質は大きく変わります。

集計はどこでやるべきか問題

今回、最も悩んだのは「集計をどこで行うか」という点でした。

スプレッドシートでやるのか、Looker Studioでやるのか。Looker Studioでも集計は可能ですし、SQLのような書き方で計算もできます。

Looker Studioで感じた課題

• 条件設定がやや複雑
• 記述が直感的ではない
• 将来のメンテナンスにやや不安

今回の結論

集計はスプレッドシートで行い、可視化はLooker Studioで行う。役割分担を明確にしました。

その結果、

• 開発スピードは圧倒的に向上
• 条件変更にも柔軟に対応可能
• メンテナンス性も確保

最も要件に合う形に落ち着きました。

今回の学び

この取り組みから得た学びは、大きく2つあります。

① 可視化で情報を盛りすぎない

ダッシュボードは、作ろうと思えばいくらでも情報を載せられます。

しかし、情報量と伝わる量は比例しません。むしろ逆です。

本当に会話したいテーマに合わせて、情報を削る。それが「使われるダッシュボード」の条件だと感じました。

② 得意なところでやる

自分が一番速く、正確に、気持ちよくできる場所でやる。それが一番成果につながります。

ただし、「他のやり方もある」ということは必ず知っておく。調べて、理解して、選択肢として持っておく。その上で選ぶことが重要です。

申込から可視化までの完全自動化

ついに、「申込 → 集約 → 可視化」までの完全自動化が完成しました。

• 3媒体から自動取得
• kintoneへ自動登録
• スプレッドシートで自動集計
• Looker Studioで可視化

イベント参加者データの「集約から可視化まで」がすべて自動化されました。

弊社では月2回のペースでイベントを開催しています。ぜひ皆さんも申し込みしていただき、「集計される側」の体験もしてみてください笑。

全自動はゴールではありません。データが自然と集まる環境ができて、ようやくスタートラインです。

データの裏側には、ちゃんと設計思想があります。

その話、きっと面白いですよ。

イベントはこちら
https://aiflow-dx.com/event/