ROI事件ファイル No.296｜『RailNext社の三重の迷宮』

第一章:三つの時刻表——情報の分断、利用者の混乱

PlayMaxの4P事件が解決した翌週、今度は北陸から地方鉄道会社の情報管理に関する相談が届いた。第二十四巻「再現性の証明」の第296話は、混沌とした情報を構造化し、一本の幹に束ね上げる物語である。

「探偵、我々の時刻表が混乱しています。駅の紙の時刻表、PDF、公式サイト、乗り換えアプリ。同じ列車の情報が、媒体ごとに微妙に違います。利用者からのクレームが絶えません」

RailNext社 の営業企画部長、富山出身の中田誠一は困惑を隠せずにベイカー街221Bを訪れた。彼の手には、4種類の時刻表と、それぞれに記された異なる発車時刻が握られていた。

「我々は富山県で地方鉄道を運営しています。路線は3本、駅は28箇所。小さな鉄道会社です。しかし、時刻表の管理が複雑化し、手に負えなくなっています」

RailNext社の情報カオス: - 設立:1965年(地方鉄道) - 路線数:3路線 - 駅数:28駅 - 年間利用者:420万人 - 時刻表の存在形式:①紙(駅掲示)、②PDF(公式サイト)、③Web版(公式サイト)、④外部アプリ連携 - 更新頻度:年4回(ダイヤ改正時) - 更新作業時間:1回あたり延べ320時間 - 情報不一致による問い合わせ:月平均180件

中田の声には深い疲弊があった。

「問題は、同じ情報を4つの媒体で別々に管理していることです。ダイヤ改正のたびに、紙の時刻表を印刷し直し、PDFを作り直し、Webサイトを更新し、外部アプリ会社にデータを送ります。どこかで必ず間違いが起きます」

典型的な混乱事例:

2024年春のダイヤ改正: - 富山駅発7:35の列車を7:38に変更

各媒体での反映状況(改正から1週間後): - 駅の紙時刻表:7:38(正しい) - PDF(公式サイト):7:35(旧データのまま) - Web版時刻表:7:38(正しい) - 乗り換えアプリ:7:35(旧データ)

結果: - 利用者がPDFを見て7:35に駅へ → 列車は出発済み - 苦情電話が殺到:「時刻表が間違っている!」 - 対応に追われる:月180件

「我々も分かっています。『一元管理すべき』だと。でも、どこから手をつければいいのか。問題が複雑すぎて、整理できないのです」

第二章:混沌を切り分ける——ロジックツリーという刃

「中田さん、現在の時刻表管理について、問題点は整理されていますか?」

私の問いに、中田は苦笑した。

「全てが問題です、としか言えません。紙も、PDFも、Webも、アプリも。どれを優先すべきか、何を残して何を捨てるべきか。考えるほど、頭が混乱します」

現在の問題認識(混沌): - 「全てが問題」 - 「何から手をつければいいか分からない」 - 「整理できない」

私は構造化思考の重要性を説いた。

「混沌を恐れるな。ロジックツリー——大きな問題を、小さな要素に分解する。そして、構造化する。枝葉を整理すれば、幹が見える。幹を正せば、全ての枝葉が正される」

⬜️ ChatGPT｜構想の触媒

「混沌は敵ではない。構造化していないだけだ。ロジックツリーで切り分けよ」

🟧 Claude｜物語の錬金術師

「問題は巨大に見える。しかし、分解すれば、それは小さな要素の集まりに過ぎない」

🟦 Gemini｜理性の羅針盤

「ロジックツリーは思考の技術。MECE(漏れなく、ダブりなく)で分解し、構造を見抜け」

3人のメンバーが分析を開始した。Geminiがホワイトボードに「ロジックツリーのフレームワーク」を展開した。

ロジックツリーの原則: 1. MECE:Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive(漏れなく、ダブりなく) 2. 階層化:大きな問題を小さな要素に分解 3. 構造化:要素間の関係を明確に

「中田さん、RailNextの時刻表問題を、ロジックツリーで構造化しましょう」

第三章:枝葉の解剖——問題を分解する

Phase 1:問題の第1階層分解(1週間)

「時刻表の混乱」という巨大な問題を、まず大きく分解した。

第1階層:問題の種類で分解

時刻表の混乱
├── 【A】媒体の問題(紙・PDF・Web・アプリ)
├── 【B】課題の問題(利便性・更新コスト・精度)
└── 【C】運用の問題(更新プロセス)

中田は目を見開いた。

「問題を3つに分けただけで、頭の中が整理されました」

Phase 2:第2階層への展開(1週間)

次に、各問題をさらに細かく分解した。

【A】媒体の問題を展開:

【A】媒体の問題
├── A1. 紙の時刻表
│   ├── A1-1. 駅での視認性(○)
│   ├── A1-2. 更新コスト(×:印刷・設置に300万円/年)
│   └── A1-3. 更新の遅れ(×:印刷に2週間必要)
├── A2. PDF
│   ├── A2-1. ダウンロード可能(○)
│   ├── A2-2. 検索性(×:Ctrl+Fのみ)
│   └── A2-3. 更新作業(×:手動で作成)
├── A3. Web版
│   ├── A3-1. リアルタイム更新可能(○)
│   ├── A3-2. 検索機能(△:限定的)
│   └── A3-3. 更新作業(×:手動でHTML編集)
└── A4. 外部アプリ連携
    ├── A4-1. 利便性(○:乗り換え案内)
    ├── A4-2. データ連携(×:CSV手動送信)
    └── A4-3. 精度(×:連携の遅れで不一致)

【B】課題の問題を展開:

【B】課題の問題
├── B1. 利便性
│   ├── B1-1. 媒体ごとに使い勝手が違う
│   ├── B1-2. 情報の粒度がバラバラ
│   └── B1-3. 更新タイミングがズレる
├── B2. 更新コスト
│   ├── B2-1. 紙の印刷・配送:300万円/年
│   ├── B2-2. PDF作成:40時間/回
│   ├── B2-3. Web更新:60時間/回
│   └── B2-4. アプリデータ送信:20時間/回
└── B3. 精度
    ├── B3-1. 手動入力でのミス
    ├── B3-2. 媒体間の転記ミス
    └── B3-3. 更新漏れ

【C】運用の問題を展開:

【C】運用の問題
├── C1. データの一元管理なし
│   └── C1-1. 4つの媒体で別々に管理
├── C2. 更新フロー
│   ├── C2-1. 紙:デザイン→印刷→配送
│   ├── C2-2. PDF:Excel→PDF変換→アップロード
│   ├── C2-3. Web:Excel→HTML手打ち→公開
│   └── C2-4. アプリ:Excel→CSV変換→メール送信
└── C3. 責任の分散
    ├── C3-1. 紙:総務部
    ├── C3-2. PDF:営業企画部
    ├── C3-3. Web:情報システム部
    └── C3-4. アプリ:外部委託

Phase 3:根本原因の特定

ロジックツリーを眺めると、一つの真実が浮かび上がった。

全ての問題の根源:C1「データの一元管理なし」

中田は息を呑んだ。

「そうか……。紙もPDFもWebもアプリも、全て『別々のExcelファイル』から作っていました。だから、一つを直しても他が直らない。根っこが分かれているから、枝葉が統一できないのですね」

第四章:幹を正す——一元化という解決

Phase 4:解決策のロジックツリー(1ヶ月)

問題を構造化したことで、解決策も構造化できた。

解決策の階層:

時刻表の一元管理
├── 【解決策1】共通データベースの構築
│   ├── 1-1. 列車の基本情報(路線・駅・時刻)
│   ├── 1-2. 運賃情報
│   └── 1-3. 運行情報(遅延・運休)
├── 【解決策2】自動出力システム
│   ├── 2-1. 紙用PDF自動生成
│   ├── 2-2. Web版自動更新
│   └── 2-3. アプリ連携API
└── 【解決策3】更新フローの統一
    ├── 3-1. 担当部署を営業企画部に一本化
    ├── 3-2. データベース更新のみで全媒体反映
    └── 3-3. 承認フローの電子化

投資判断: - システム開発費:1,800万円 - 年間保守費:240万円 - 投資回収期間:2.4年(印刷費削減+作業時間削減)

Phase 5:システム構築と運用開始(6ヶ月)

新システム「RailNext統合時刻表DB」:

仕組み: 1. 営業企画部がDBに時刻表を入力(1回のみ) 2. 紙用PDFが自動生成される 3. Web版が自動更新される 4. アプリ連携APIが自動でデータ提供 5. 全媒体が同時に更新される

6ヶ月後の成果:

更新作業時間の劇的削減: - 従来:1回320時間(4人×10日間) - 新システム:1回18時間(1人×2日間) - 削減率:94%

コスト削減: - 紙の印刷費:300万円/年 → 180万円/年(40%削減、データ連携で印刷データ作成が効率化) - 作業コスト削減:年間1,200時間削減 - 合計削減額:年間720万円

精度の向上: - 情報不一致:月180件 → 月2件(99%削減) - 利用者満足度:3.2 → 4.6 - 苦情電話:月180件 → 月8件

組織の変化: - 時刻表管理:4部署分散 → 営業企画部に一元化 - ダイヤ改正の負担:「地獄」→「半日で完了」 - 他業務への時間:年間1,200時間を顧客対応に充当

Phase 6:外部への価値提供(12ヶ月後)

一元化したデータを活用し、新サービスを展開。

新サービス:「リアルタイム運行情報API」 - 遅延・運休情報をリアルタイムで外部アプリに提供 - 月額利用料:1社あたり5万円 - 契約企業:6社(乗り換えアプリ、観光サイト等) - 年間収益:360万円

地域への貢献: - 観光協会と連携:時刻表データを観光サイトに提供 - 地域評価:「情報の透明性が高い鉄道会社」

第五章:探偵の診断——構造が見えれば、解決も見える

その夜、ロジックツリーの本質について考察した。

人は混沌を恐れる。問題が複雑に絡み合っていると、「手をつけられない」と諦める。

しかし、ロジックツリーは混沌を恐れない。大きな問題を小さく切り分け、構造化する。すると、全ての枝葉が一本の幹から生えていることが見える。

RailNextの時刻表問題も、最初は「全てが問題」に見えた。しかし、分解すれば、根本原因は「データの一元管理なし」という一点だった。幹を正せば、全ての枝葉が正される。

「混沌を恐れるな。構造化せよ。ロジックツリーが、迷宮の出口を照らし出す」

次なる事件もまた、ロジックツリーが複雑を単純に変える瞬間を描くことになるだろう。

「枝葉を切り揃えても、問題は解決しない。幹を見抜き、幹を正せ。ロジックツリーが、混沌に構造を与える」——探偵の手記より

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