ROI事件ファイル No.347｜『Globex Corporationの3時間という壁』

第一章:棚卸という重労働——毎月3時間の戦い

Tech Innovators社のAIエージェント事件が解決した翌日、今度は棚卸業務の効率化に関する相談が届いた。第二十八巻「再現性の追求」の第347話は、課題を多角的に分解する物語である。

「探偵、我々の棚卸は、毎月地獄です。1店舗あたり約3時間。35店舗で月105時間。そして、ハンディターミナルからPCへのデータ転送が煩雑で、さらに1時間かかります」

Globex Corporation の業務改善部長、新宿出身の佐々木直樹は、疲労困憊した様子でベイカー街221Bを訪れた。彼の手には、棚卸スケジュール表と、それとは対照的に「月間総作業時間:140時間」と記された業務分析資料が握られていた。

「我々は、中古品販売チェーンを運営しています。家電、家具、衣類、雑貨。35店舗を展開。年商42億円。しかし、棚卸が課題です」

Globex Corporationの業務体制: - 設立:2008年(中古品販売チェーン) - 店舗数:35店舗 - 年商:42億円 - 在庫アイテム数:平均8,000点/店舗 - 棚卸頻度:月1回(全店舗) - 棚卸時間:約3時間/店舗 - 問題:ハンディターミナルの使用、データ転送の煩雑さ、個別管理の複雑さ

佐々木の声には深い焦燥感があった。

「現在、ハンディターミナルを使用しています。店舗スタッフが商品のバーコードをスキャンし、在庫数をカウントします。しかし、問題があります。

第一に、データ転送が煩雑です。ハンディターミナルをUSBケーブルで店舗PCに接続し、データを取り込みます。この作業に、店舗あたり約30分かかります。そして、データ転送中はハンディターミナルが使えません。

第二に、中古品の特性です。我々は中古品を扱っています。一点一点のバーコードが異なります。同じ『SONYのテレビ32型』でも、製造年、状態、付属品の有無で価格が異なります。だから、個別管理が必須です。バーコードは8,000点 × 35店舗 = 28万点です」

典型的な棚卸の流れ:

Step 1:準備(30分) - ハンディターミナルの充電確認 - 前回データの削除 - マスタデータの取り込み

Step 2:バーコードスキャン(2時間) - 店舗内の全商品をスキャン - 8,000点 × 平均0.9秒/点 = 7,200秒(2時間)

Step 3:データ転送(30分) - ハンディターミナルを店舗PCに接続 - USBケーブルでデータ転送 - 転送速度が遅く、時間がかかる

Step 4:データ確認(30分) - PCで在庫データを確認 - 差異があれば、再スキャン

合計:約3.5時間/店舗

佐々木は深くため息をついた。

「さらに問題があります。我々はグローバル展開も視野に入れています。海外店舗でも同じシステムを使いたい。しかし、ハンディターミナルは高価です。1台約15万円。海外店舗分も購入すると、コストが膨大になります。

スマートフォンのカメラ機能を活用できないでしょうか? スマートフォンなら、従業員が既に持っています。そして、将来的には様々な業務をスマートフォンに集約したいです」

第二章:スマートフォンという期待——しかし実現可能か

「佐々木さん、スマートフォンで棚卸を実現したいのですね。具体的にどのようなシステムを想定していますか?」

私の問いに、佐々木は戸惑った表情を見せた。

「正直、分かりません。『スマートフォンのカメラでバーコードをスキャンできる』というイメージだけです。でも、ハンディターミナルと同じ精度で、同じ速度でスキャンできるのでしょうか? データはどこに保存するのでしょうか? 通信環境が悪い店舗でも使えるのでしょうか?」

現在の理解(イメージ先行型): - 期待:スマートフォンで棚卸 - 問題:具体的な課題が整理されていない

私は、課題を多角的に分解し、中心課題を見極める重要性を説いた。

「問題は、『何が本当の課題なのか』が見えていないことです。マンダラート——9マス思考法。中心に課題を置き、周囲に8つの関連要素を配置します。そして、各要素をさらに深掘りします。この手法で、スマートフォン棚卸システムの実現に必要な全ての要素を可視化します」

⬜️ ChatGPT｜構想の触媒

「表面だけを見るな。課題を分解せよ。マンダラートで多角的に分析せよ」

🟧 Claude｜物語の錬金術師

「棚卸は、いつも『時間』『精度』『コスト』の3つの戦いだ。その全てを分析せよ」

🟦 Gemini｜理性の羅針盤

「マンダラートは思考整理の技術。中心課題を8つの要素に分解し、全体を俯瞰せよ」

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「マンダラートのフレームワーク」を展開した。

マンダラートの構造: - 中心:解決したい課題 - 周囲8マス:課題に関連する要素 - さらに各要素を中心に、8マスで深掘り

「佐々木さん、まず中心に『スマートフォン棚卸システムの実現』を置きましょう」

第三章:分解という発見——8つの要素と64の詳細課題

Phase 1:第1階層マンダラート(1週間)

中心課題:スマートフォン棚卸システムの実現

周囲8要素: 1. スキャン精度 2. スキャン速度 3. データ管理 4. 通信環境 5. コスト 6. 操作性 7. セキュリティ 8. 拡張性

Phase 2:第2階層マンダラート(3週間)

各要素をさらに8つに分解した。

要素1:スキャン精度(8つの詳細課題) 1. バーコード認識率(目標:99%以上) 2. 汚れたバーコードの認識 3. 照明が暗い場所での認識 4. 複数バーコードの誤認識防止 5. QRコードへの対応 6. 手ブレ補正 7. ピント調整の自動化 8. エラー時のフィードバック

要素2:スキャン速度(8つの詳細課題) 1. 1点あたりのスキャン時間(目標:0.9秒以下) 2. 連続スキャンの安定性 3. アプリの起動時間(目標:3秒以内) 4. バーコード検出速度 5. データ保存速度 6. カメラの性能依存度 7. バッテリー消費の最適化 8. 大量データ処理の負荷

要素3:データ管理(8つの詳細課題) 1. ローカル保存(オフライン対応) 2. クラウド同期(オンライン時) 3. データ容量(8,000点 × 35店舗) 4. リアルタイム在庫反映 5. 差異分析の自動化 6. データバックアップ 7. マスタデータの更新 8. 複数端末の同時利用

要素4:通信環境(8つの詳細課題) 1. オフライン動作の保証 2. 通信再開時の自動同期 3. 低速回線での動作 4. Wi-Fi / 4G / 5G対応 5. 通信エラー時のリトライ 6. データ圧縮による転送高速化 7. VPN経由のセキュア通信 8. 海外店舗での通信対応

要素5:コスト(8つの詳細課題) 1. アプリ開発費 2. サーバー構築費 3. 月額運用費 4. 端末費用(従業員の私物活用?) 5. 通信費 6. 保守費用 7. トレーニング費用 8. ハンディターミナルとの比較

要素6:操作性(8つの詳細課題) 1. 直感的なUI設計 2. 片手操作の可能性 3. 音声フィードバック(スキャン成功時) 4. エラー時の分かりやすい表示 5. 多言語対応(将来の海外展開) 6. 高齢スタッフでも使える 7. 研修期間の短縮 8. マニュアルレス運用

要素7:セキュリティ(8つの詳細課題) 1. データ暗号化 2. アクセス権限管理 3. 端末紛失時の対策 4. 不正アクセス防止 5. 個人情報保護(BYOD対応) 6. ログ管理 7. 認証方式(生体認証等) 8. 定期セキュリティ監査

要素8:拡張性(8つの詳細課題) 1. 将来的な機能追加(在庫発注等) 2. 他システムとの連携(POSシステム) 3. 分析機能(売れ筋分析等) 4. 写真撮影機能(商品状態記録) 5. 音声入力機能 6. AR表示(棚の場所案内) 7. AI活用(需要予測等) 8. グローバル展開対応

合計:64の詳細課題

Phase 3:優先順位付け(1週間)

64の詳細課題を、以下の基準で評価した。

評価基準: - 重要度(1〜5点) - 実現難易度(1〜5点、難しいほど低い) - 優先スコア = 重要度 × 実現難易度

上位10課題: 1. バーコード認識率(重要度:5、難易度:4、スコア:20) 2. オフライン動作の保証(5, 4, 20) 3. 1点あたりのスキャン時間(5, 4, 20) 4. ローカル保存(5, 5, 25) 5. 直感的なUI設計(5, 4, 20) 6. アプリ開発費(4, 5, 20) 7. データ暗号化(4, 4, 16) 8. クラウド同期(4, 4, 16) 9. 連続スキャンの安定性(4, 4, 16) 10. 音声フィードバック(4, 4, 16)

第四章:実現という成果——6ヶ月後の変化

Phase 4:スマートフォン棚卸アプリの開発(5ヶ月)

上位10課題を中心に、スマートフォンアプリを開発した。

アプリ仕様:

基本機能: - バーコードスキャン(カメラ使用) - ローカル保存(オフライン対応) - クラウド同期(オンライン時) - 音声フィードバック(スキャン成功時に「ピッ」) - 直感的なUI(ボタンは3つだけ:「開始」「確認」「送信」)

技術仕様: - 対応OS:iOS 14以上、Android 10以上 - バーコード認識:某AI画像認識APIを使用 - 認識率:99.2% - スキャン時間:平均0.7秒/点 - オフライン動作:完全対応 - 通信再開時の自動同期:対応 - データ暗号化:AES-256

開発期間:5ヶ月 開発費用:1,200万円

Phase 5:パイロット導入(Month 5-6)

5店舗でパイロット導入を実施。

結果:

棚卸時間: - Before(ハンディターミナル):3.5時間/店舗 - After(スマートフォン):2.2時間/店舗 - 削減:1.3時間/店舗(37%削減)

削減理由: - スキャン速度向上:0.9秒 → 0.7秒(22%向上) - データ転送不要:スマートフォンから直接クラウドに送信 - 準備時間短縮:ハンディターミナルの充電確認等が不要

認識率: - ハンディターミナル:98.5% - スマートフォンアプリ:99.2%

スタッフの声: 「スマートフォンは使い慣れています。ハンディターミナルより操作が簡単です。そして、データ転送のためにPCに接続する必要がありません。スキャンが終わったら、『送信』ボタンを押すだけです」

Phase 6:全店舗展開(Month 7-12)

パイロット成功後、全35店舗に展開。

6ヶ月後の成果:

棚卸時間の削減: - Before:3.5時間/店舗 × 35店舗 = 122.5時間/月 - After:2.2時間/店舗 × 35店舗 = 77時間/月 - 削減:45.5時間/月(37%削減)

年間削減時間: - 45.5時間/月 × 12ヶ月 = 546時間/年

人件費削減: - 546時間 × 2,500円(時給) = 136.5万円/年

コスト比較:

ハンディターミナル(従来): - 購入費:15万円/台 × 10台 = 150万円 - 保守費:年間30万円 - 耐用年数:5年 - 5年間総コスト:150万円 + 30万円 × 5年 = 300万円

スマートフォンアプリ: - 開発費:1,200万円 - 月額運用費:8万円 - 5年間総コスト:1,200万円 + 8万円 × 60ヶ月 = 1,680万円

差分:+1,380万円

しかし、拡張性と将来性を考慮すると:

拡張機能の実現(Month 12-): - 在庫発注機能:在庫が少ない商品を自動検出、発注提案 - 売れ筋分析:過去の棚卸データから売れ筋を分析 - 写真撮影機能:商品状態を写真で記録、品質管理向上

これらの機能により、さらなる効率化と売上向上が期待される。

組織の変化:

店舗スタッフAの声: 「以前は、ハンディターミナルが重くて、3時間持ち続けるのが大変でした。でも、スマートフォンは軽いです。そして、使い慣れています。操作も簡単で、研修は30分で済みました」

佐々木の声: 「マンダラートを実施するまで、我々は『スマートフォンで棚卸をしたい』という漠然とした期待しかありませんでした。しかし、課題を8要素に分解し、さらに64の詳細課題に分解したことで、何を実現すべきかが明確になりました。

スキャン精度、スキャン速度、データ管理、通信環境、コスト、操作性、セキュリティ、拡張性。この8つの要素を全て考慮したことで、実用的なシステムが完成しました。

棚卸時間が37%削減され、年間136.5万円の人件費削減を実現しました。そして、将来の拡張機能により、さらなる効率化が期待できます」

第五章:探偵の診断——課題は9マスで見えてくる

その夜、マンダラート思考法の本質について考察した。

Globex Corporationは、「スマートフォンで棚卸をしたい」という漠然とした期待を持っていた。しかし、具体的な課題が見えていなかった。

マンダラートで中心課題を8要素に分解し、さらに64の詳細課題に分解したことで、全体像が見えた。スキャン精度、速度、データ管理、通信環境、コスト、操作性、セキュリティ、拡張性。全てを考慮したシステムが完成し、棚卸時間37%削減を実現した。

「表面だけを見るな。課題を分解せよ。マンダラートで9マス、81マスに分解し、全体を俯瞰せよ。そこに実現への道筋がある」

次なる事件もまた、課題を多角的に分解する瞬間を描くことになるだろう。

「中心に課題を置き、8要素に分解せよ。さらに各要素を8つに分解せよ。9マス、81マスで全体を俯瞰したとき、実現への道筋が見える」——探偵の手記より

関連ファイル