Solutions(フローソリューションズ)様のWebページに掲載させて頂いたブログ記事(第3回)を再掲させて頂きます。(表題:「あらためて見直す「売り場作り」の基本発想とは?」)この話題は、店舗運営に長く携わっている方たちには、イマサラ感の話題と受け取れるかもしれません。それでも日々頭をひねっている方たちには、大切な見方と思えるでしょう。それでは、毎回のように質問から始めます。来店者を増やしたいから。店長(本部)の指示だから。目的としてみれば、多分どれも違ってはいないでしょう。大きな一要素として、お客さまが前提になる小売業にとって「場を作ること」で価値を生み出せるからだと、筆者は考えています。その結果として、先の色々な目的が満たされる関係にあるということです。それでは、ここで取上げる「場」はどのようなもので、一体それでどんなことが期待できるのでしょうか。この「場」というのは、単に商品を揃えてある場所という意味ではなく、少し大きく捉えて「空間的な広がり」、「時間的タイミング」、「そこに集まるヒト」という多面的見方で捉えるものだということです。それらの総合的状況として、「ココニ・イマ」生まれているものが「場」であるという考え方です。考えると、単に商品を並べた売り場を眺めるだけでは物足りないと感じることができるでしょう。お店作りに愛着のある方なら、きっと何か工夫せずにはいられないことがあるハズです。このような「場」として捉えると、どういった効果が期待できるのでしょう。辞書的意味は最後に補足引用しています)。一言での要点としては「影響が伝わるトコロ」ということです。誰から誰に伝わるかというと、「お店から来店したお客さまへ」であり、「お客さま同士」であり、「その先のまだ見えない見込みのお客さまへ」という具合です。現在のネット社会からすると、伝わりの仕方や範囲は更に広がるといえるでしょう。お店や売り場として認識される「場」を通じて、どのような伝わり方をして欲しいのか、あるいはどこまで伝えたいのかを考えるのが店作りといえます。考えを更に進めて、敢えて「共鳴」と「共振」の使い分けをすると、共振の方がより(物理的)振動数が高いというイメ-ジを踏まえて、もっと能動的なイメージとして「共振」を捉えることができます。「共鳴」というのは、音叉(おんさ)のように、お店の雰囲気を元にその場において受動的な反応が起きる。これは短期的で、一旦お客さまが店舗を離れると、その共鳴状況は長続きしません。これに対して能動的な意味での「共振」が起きるレベルまで体験として響かせる。するとお店を離れた後でも、お客さまの(意識として)自発的発振が生まれるようになる。繰返し来店をする、或いはお気に入りの話題に取上げるといった継続的関係が期待できるという具合です。このように、影響の段階をイメージした上で、お客さま対応を想定して活動することが大切ということです。した「共鳴」「共振」の場作りを意識することで、お客さまとの係わりをひと味違う見方で工夫することができるのではないでしょうか。そのために現状の把握や施策結果の確認手段として、どういったお客さまが(プロフィールや好みの傾向等)、お店のどのような場所/商品を目指して、いつ頃どの程度来店されているかを材料にする必要性が生まれ、そのための「データ利用への動機」が意識されることでしょう。この上で、昨今は様々なセンサの利用や道具立てを利用した具体的な対応手段が揃ってきています。それぞれが目指す「場」作りの実現にどうすると良いかという個別の内容は、色々な考え方や方法が情報として溢れています。それぞれの立場から、それらをどう工夫して使ってゆくかは各お店の大きな宿題にしておきしょう。(1)〔理〕(resonance)物理系が外部からの刺激で固有振動を始めること。刺激が固有振動数に近い振動数を持つ場合を指す。(3)転じて、他人の思想や意見に同感の念を起こすこと。電気振動の共鳴をいうことが多い。EA(エンタープライズ・アーキテクチャ)を素朴に考えると一頃のエンタープライズアーキテクチャ(EA)談義からみると、最近は余りその話題を聞かなくなったのではないかと思っています。それでEAという考え方が色々な企業に根付いているのかと考えると、それも疑問符が付く状況ではないかといえるでしょう。その必要性を感じて以前から取組みを行っているという企業でも、なかなか企業レベルでの実効性を上げて結果を出したかどうかと結論を出すのが難しそうです。着実に継続したプロジェクトや人のレベルで止まっていて、企業レベルに至っていないと考えるのが大多数の実態といえるでしょうか。EAという言葉を大上段に振りかざす方が難しいのかもしれません。基本は「企業活動としてのビジネスから技術基盤までの全般棚卸しを行い、関係者の間で業務やシステムの様子を見えるようにしましょう」という話で考えたいことなのですが、それが企業内で認知され、継続されたものとして実行してゆく事が、多くの企業で継続的な実践として、うまくいっているとまで胸を張ることができていないということ。これを続けるためには、人も時間も手間も掛ける必要があるため、やはり経営上の課題として扱う話題であると言わざるをえません。技術論議で動いていると、ツール導入の話して終わってしまい、そういったツールを入れたから後は何とかなるだろうという程度の話題で終わりかねません。ツールを提供するベンダーにとっては、ある意味思うツボという状況を生みます(失礼)。人の流動性や、高齢化を踏まえた人手不足、そして一見新しい技術であるAI領域の喧伝を元に世の中が浮き足立っている印象が強いというのが、筆者の正直なところです。おまけに五輪の話題もある。限定的で専門的な言葉を使うことにすると、「サヌキ」性がとても目立つ状況にあり、こういうトキにこそ「アワ」性の本来的な必要度が高まるということです。いったことを理解し、実行する経営者と人が見えて来ないと、本格的で実効性の高い、EAの継続が難しいといえるでしょう。経営者は、それが可能なヒト探しを課題として急務なものとする必要性があるでしょう。それができなければ、イワユル3K的な業務としてシステム担当者を継続的に心理上で追い込む形になってしまう。この意味で、ITの話題を語るマスコミ業界は殆ど役に立ってはいないというのが、筆者の偽らざる見解です。どちらかというと海外情報やベンダーの立場から、単に自分のビジネスを短期的に生めば良いという立場での物言いが多いと感じさせられます。引続き専門用語を使うと「オサ」としての経営者と、「アワ」の意思を持った指導者、そして「サヌキ」性の高い実行者がうまく連携して企業を運営してゆくことが理想といえるでしょう。最近のXerox買収がうまくいかないのは、この反例であるかも知れません。今回は簡単でしたが、少しばかり筆者流の「ナゲキ」を言葉にしてみたというトコロです。Solutions(フローソリューションズ)様のWebページに掲載させて頂いたブログ記事(第2回)を再掲させて頂きます。(表題:「「鷹の目」と「蟻の目」の立体的視点で捉えるということ」)今回は、業務効果向上を目指すのに大切な立体的視点と、それを目的とした情報やデータを共有する際の着目点を、業界にこだわらない形で考えてみましょう。業務上の目標数値(つまり動機付け)が示されたとして、それで私たちは、速やかに動き出せるものでしょうか?初めに一言でいえることは、もしそれで動き出すとしたら、それは「暗闇で動き回る(闇雲)戦法」だということです。動く方向とその進度を決めてからでないと見境のないデタラメな動きになってしまう。時間枠と利用できる資源量に限りのあるビジネス世界では、このような無制限の活動は資源の大きな無駄使いに他なりません。そこで、動き方を決めるのに大切な基本的考え方として、表題の立体的活動視点、つまり「鷹の目」と「蟻の目」の話が出てくるという訳です。「鷹の目」視点というのは、平面上ではなく数段高い視野で対象課題の全体像を捉え、イメージ(図式)的に整理する戦略的アプローチから始めることです。自分たちの立ち位置を上位目線で把握し、その上で目的に至る方向とタイミングを測るやり方です。実行に当たっては目にも止まらぬ速さで目的地に到達する方法が理想的といえるかもしれません。これは実際には置かれた状況次第です。それに対して「蟻の目」視点は、具体的に目的を達成するために、行動への意思決定に柔軟性を持たせつつ、現場重視で必要資源を投入する協働の見方です。現場情報をフルに共有・利用し、細部にこだわりを持たせた目的指向の戦術的アプローチといえます。この立体的考え方は単独活動でも有効ですが、特にグループや組織活動の上では、「鷹の目」と「蟻の目」の両視点が一体化され関連付けて用いられてこそ、相乗効果が期待できるというものです。この関連付けは、単に工程の上流-下流(または原因-結果)という関係では必ずしもないことに注意しておきたいです。それらは、もっと同時並行的内容と考えるべきでしょう。それでは、この協働を前提に、そのための情報共有やデータ利用に目を向けてみましょう。しに向けての地図作りの作業と考えると分かり易いかもしれません。一方で「蟻の目」は示される方向性を参照して、個別状況への対応(アクション化)を目指す情報利用です。現場役立ち情報の把握・共有・フィードバック化と考えておくと良いでしょう。できるだけ最新のデータ利用が期待されます。入手情報を元に、現場が判断して動けるだけの「活動の自由度」が与えられることも大切でしょう。「鷹の目」からの地図提供に当っては、時間軸を踏まえて脈絡を整理するという見方が有効です。このための情報表現は「論理的」な見方(「概念的」と表現する人もある)で行うのが分かりやすいです。その際には散らばった情報やデータを高い目線から見直し、単純化するために「抽象化」という考え方を取り入れます。言葉が難しいですが、似たもの同士をまとめてできるだけ簡潔に表現する考え方だと理解しましょう。具体的には、情報の出所や時間的な関係性、意味を踏まえた要約整理することです。この抽象化に当っては、技術的には「モデリング(モデル化)」手法を取るのが一般的です。必要なのは単なるデータ量の問題や細かさではない点に注意したいところです。心理学では「マジックナンバー7+(または5+)」といって、一度に提示される情報量の人間の短期的記憶度はそれ程多くはないことが話題にされています。同様にいきなり細かな地図だけを提供されても、人は通常理解に困ってしまいます。身近な例を上げると、ネット上での最近の東京メトロ構内地図があるでしょう。試しにどこかの駅の構内図を検索してみて下さい。正確で細かな構内図が表示されます(2018年3月現在)。目的地に向けて大体どちらの方向に進んだら良いかを知りたい検索者にとっては、余り細かすぎる地図を最初に与えられるのは困りものです。(これは筆者を初め何名かが最近感じた意見です。正確な構内地図も時と場合によっては必要なこともあるでしょうが、それを最初から必要とする人の方が少ないのではないでしょうか。要は目的と理解度に応じたレベルでの、段階的情報提供が必要という例です。関係者にはその点悪しからず。)次に「蟻の目」の情報・データ利用について簡単に考えましょう。そこでは個別の出来事や取引(トランザクション)に着目した現場データ主体の利用が期待されます。個別的で一貫性のある内容として、手軽に扱いたいという現場要望に応えることが求められます。直面する事柄を中心に、それに付随する属性的データを一緒に扱いたいという要望が出るでしょう。ある出来事に関連して、その時間・空間的な状況も含めたい。対象の視野は限られるものの現場での具体的アクションに必要な程度での情報・データを得たいということです。いった立体的視点と要望に沿って、情報・データをグループとして提供し合える環境実現を前提方針に、具体的に導入構築するソリューションを選択することが大切です。この場合、たった一つの解決策では全ての要求に応えられない可能性があります。all.(一事が万事とはいかない)」を忘れたくないところです。今回は経営的見知から期待される、基本の取組み方を考えてみました。最後に、「鷹の目」と「蟻の目」両視点からの立体的協働環境として、タイムリに両者の意識合わせやアイデア共有実施を目的とした双方向コミュニケーションの場を設けることも大切だと付け加えておきます。その一つの形態がビジネスチャットといった機能で実現できる可能性があるでしょう。【閑話休題】花や虫を独特の表現で描くことで知られる故熊谷守一画伯に、「よく見ていると『蟻は(6本ある)足の左側2番目から歩み出す』ことが分かった」との言葉があります。これも細かい現場観察の話題といえるでしょう。(2018)は、東京ビッグサイトで3月6日(火)~3月9日(金)で開催されました。Solutions(フローソリューションズ)様のブースで、ソリューション製品の説明デモンストレーションを多くのビジネスパーソンに行う機会があり色々お話をさせて頂きました。Solutions様のWebページには、以下のような筆者のブログ記事を掲載させて頂きました。(表題:「リテール・イズ・ディテール」小売業は小さなことの積み重ね)今回は基本に戻って、この題目の意味を考えてみましょう。流通業に深く関わる読者にとっては当たり前のことですが、見直せる点もあるのではないでしょうか。顧客管理と商品の品揃え(マ-チャンダイジング)が小売業を支える両輪であると耳にする方は少なくないと思います。今回は主に店舗運営に携わるマネジャーの見方から、「小さなことの積み重ね」へのヒントとして、幾つかの要素を見てみましょう。お店はそれぞれが異なっていて当たり前です。店前の通行者傾向は一様ではないし、そこからお店に訪れ商品購入をする顧客となるのはその一部です。以前からネット店舗を利用して買物をすることも当たり前になっており、何もせずに自分のお店に興味を抱いてもらえたら、逆に不思議な位です。来店した人には何か動機があったに違いありません。仮に時間の合間を使ったにしても、その店を選んだのは何か理由があるはず。思いませんか?何がその来店客の目を引いたのか、または引くのか?来店動機を問い、その誘因となる要素を軸にアクションをする、それが小売業の「顧客(来店客)を見る」出発点です。このツールとして、店構えを整え、アイキャッチ素材(Pop等)を用意し、顧客の目的を満たす流れを作ることは多くの店舗運営者の基本活動といえるでしょう。それはネット店舗、実店舗に係わらず共通ですが、ネットとの連携を図る実店舗では更に重要性を増しているといえます。来店客にしても、特定の商品を目的にした来店客と商品をぶらりと見回っているお客とでは、行動に違いが生まれます。実際に全ての来店客に張り付いて見ていることはできないため、代わりの方法の例を考えてみましょう。身近な方法として、購入レシートを用いて傾向を類推する方法があります。前者は1点(商品種類)買いとして現れ、後者は何点かまとめ買いをする可能性が高まります。店舗内行動として見ると、前者は短時間にお店を去る可能性が高いでしょうし、後者は比較的長い時間留まってお店の広い範囲を歩き回る可能性があるでしょう。セール商品中心の購入者と比較的単価の高い商品の購入者も行動パターンや来店サイクルが気になります。いったことを要素にして自店の来店客を想定しながら、「思っての『まとめ買い』」「思わずの『ついで買い』」という行動を引き出し、来店の頻度を高め、結果としてお店の売上げや利益向上につなげるという施策を実施することになるでしょう。来店体験がお客の満足度要素に結び付いて記憶に残れば、来店頻度の向上も期待できるというものです。心理学的には、その場限りの短期記憶的な瞬間体験と、長期記憶として残る店舗への満足体験とを分けて考えることが大切といえるでしょう。記憶に定着した満足体験は再度の来店を促すきっかけとなります。来店への味付けとして例えば、カードポイント方式を取る店舗も少なくありませんが、この方式が単なる値引きアイテムに終わってしまうことは避けるべきです。個人情報というコトバに敏感な消費者傾向が生まれている昨今では注意点が多いといえます。どのようにタイミング良く取り揃えて、しかも可能な限り売り切ってしまうという点に目がゆきます。扱うモノによっては、サイズ・色・デザイン・賞味期限なども考慮する必要が出ます。これらの推測には、販売のピークやサイクルを知るために過去2から3年分の商品分類別売上げデータを利用するというのが良く用いられる方法です。多くの店舗を抱えるチェーン店であれば、地域性を考慮しながら自店と似た店舗を知ってその傾向性を参考にできます。この類似性や違いを知るために、単なる感に頼るのではなく幾つかの属性や指標を用いて店舗の分類(クラスタリング)というデータに基づいた手法を利用することが考えられるでしょう。このように様々な要素の細部に目を配りつつ、顧客と商品の両面から日々の活動を計画し(Plan)、実行し(Do)、結果を観察し(Check)、改善に結び付ける(Action)、そしてそれを怠りなく実行し続けることが表題の意味する大きな一面です。それを上手く行うために、日々のデータを活用するのが賢い流通業であるということができるでしょう。そこではデータの厳密性を問うというよりその中から傾向を見つけ出し利用するという立場を取るのがポイントです。JEMUGデータモデリング・コンテストに参加して考えたことここで話題として取上げたいのは次のようなことです。(1)仕様文書を単に提示しただけの場合、データモデル作成者はそれぞれの理解の範囲で(概念)モデルを作成する。(2)その作成モデルの内容は、モデル作成者の持つ当該分野の知識量や興味の範囲に影響される。(3)結果として作成されるデータモデルは、似ているがかなり異なった様相を示すことになり得る。要求仕様文書を提示しただけでは、生まれてくる結果としてのデータモデルが大きく違った形式になり得るということを、改めて感じさせられた。これは開発の方法論に影響することで重要性を持つ話だと、筆者は認識したという訳です。一般にデータモデルというのは、対象とする分野を表現し、安定的なデータ構造を表現するために作成するものであるといわれます。それが開発の長期的な生産性や品質の向上に寄与するものだとされます。これを達成するには、要求仕様提示者との間で、どのような背景や到達目標を元にしいるかの認識を共有する必要があります。基本となるリソースエンティティ群、振る舞いを記述するトランザクションエンティティ群、分類等を記述説明するリファレンス(コード)エンティティ群などを一つ一つ確認するということです。両者との間でヒアリングやインタビューを始めるという訳にはゆかないため、暫定的に共通の立場で議論可能な初期或いは中間的モデル(仮にこれを「プロトタイプモデル」と呼ぶことにします)が必要になるでしょう。このプロトタイプモデルを介して、双方の対象概念に関する認識のギャップを埋めてゆき、成果物としてのデータモデルをブラッシュアップします。これは一つのレビュープロセスです。最終的には、要求仕様提示者の承認手続きが必要です。これは成果物に対する責任の所在と、以下の開発工程で開発者が安心して参照できるものであることを保証するためです。これによって開発のスコープも明確にできるというものです。開発プロセスに進んだ中で発生した疑問点や修正事項は、モデル設計プロセスに戻って反映する点を忘れてはならない注意が必要です。これらの一連の流れによって生まれた情報は、最終的にドキュメントや開発情報に取り込んで、後で経緯を参照できるようにしておくことが大切な習慣行動になるでしょう。現在の状況を調べ直すところから始まることになり、コスト的にも、時間的にも大変手間の掛かる作業を生む結果となります。ここで書いたことは、「当たり前」と思われることと受け止められるかもしれませんが、その当たり前を着実に実行し、更にそれを継続することが中々実行するのが難しいというのが、多くのシステム開発実態といえるでしょう。余談ではありますが、AIを利用した開発作業であっても、これは単純に解決できる課題ではないように筆者には思えました。ータモデル初めいよいよ2018年という新年が始まりました。今年の皆様のご多幸をお祈り致します。社会的には様々な出来事の発生が予感されます。中でも取り分け着目しておきたいのが、米国トランプ大統領とその周辺の動向でしょうか。イスラエルの首都認定の話は、今年の大きな動きとして目を離すことができないでしょう。いえ、それに対して何か決定権を持つ訳ではない普通人としての筆者のできることは、目を注いでいるだけですが。表面に現れる状況やニュースだけでは、背面の動きを知ることができないのがやっかいな点です。この問題には宗教的な信念が絡んでいるというのが一筋縄では進められない所です。いつどんな話として進むかが予測し難い。前回JEMUG(エンタープライズデータモデリング・ユーザーズグループ)のデータモデリングコンテストについて触れましたが、2018年のデータモデル初めとして、早速筆者もコンテスト課題のモデルを作成し元旦応募を行いました(皆様も是非参加下さい!)。この課題に取組みながら筆者が改めて感じたことについて、今回は少し書いてみたいと思います。読者の参考になる点がありましたら幸いです。「データモデルというのは、モデル作成者の対象世界の捉え方を表している」これは、データモデルで表現しようとしている対象を、どのような方向から、どの程度の精度/粒度で見ようとしているかを示しているということです。データモデル図およびそれを支えるコード体系、付加的情報(メタデータとも呼ぶ)により、その内容がモデルを見る第三者にも分かるようになります。モデル図を読む訓練が必要とされますが。逆に言うと、こういった図的表現がなければ、ただ言語だけで伝えようとするしかないことになります。モデル図を利用することで視覚的な方向からの対象理解の共有を可能にすることということができます。「理解の共有と伝承」このために役立てることができる。他者の理解を可能にすることで、その誤りや不足について第3者視点での気付きを与えることができるという点が重要です。この第3者には、時間的な隔てを経た「作成者自信」が含まれます。Language)で表されます。単なる図表示だけではないという点が大切です。その図を正しく読むためには、コード体系とその内容説明が必要とされます。コード体系というのは、具体的な見方と対象に関する視野を表現するツールです。コード体系が与えられることで、図表現の切り口や視点の範囲を知ることができます。この範囲というのは値という点では、しばしば「ドメイン」と表現されることもあります。分野は、「マスタデータ管理」と呼ばれることが多いです。「データモデルというのは、意図が伝えられ再利用されることで価値が拡大する」先に書いたように、データモデルの利点は、(本人を含む)第3者に表現の意図を正しく伝えるのに威力を発揮するという点です。書いて棚にしまっておくだけでは宝の持ち腐れと言われかねない。再利用を行うことで、いつもゼロベースから設計を始めるという非効率性をも防ぐことができます。それは過去の設計状態をそのまま踏襲するという意味で無しに、設計の良い点を踏まえつつ改良を加える(その発想を支える)という点で重要です。ゼロから考え直すよりも、発想の時間短縮に繋がるということです。この考え方は、いわゆる科学(サイエンス)が発達し、多くの人々に有用性が理解されたという原点でもあります。いった意味からは、作成するデータモデル図(メタデータを含む)は、本人のためだけのものではなく、それを後から読む(参照する)人の視点で作成することが必要と言えます。義務や趣味で作るものではない。他にも細々とした点で、良い点を上げることができると思いますが、折角データモデル作成に時間を掛けるなら、上記の点を考慮しながら、是非うまく伝えることができるモデル作りを実践したいものです。これを今回の筆者からのささやかなメッセージとします。データモデルコンテストを一つの場として、挑戦してみて下さい。