takeisa

データの力で、廃棄を減らすのをやってみたいんですよね 作る量や仕入れる量って、売れ残りが出ないように毎日カンで決めてることが多くて でも、過去の売上と、天気・曜日・近くのイベントを並べてみるだけで「明日はこれくらい」の目安はかなり出せるはずで 実際、伊勢のある老舗食堂は来客数を予測するようにして、廃棄を7割以上減らしたと公表してます 大きなシステムはいらなくて、まずは1店舗の売上の表からで十分 捨てる量が減れば、お店の利益も増えるし、もったいないも減る 一緒に試してみたいお店があったら声かけてください

僕は五感をわりと信じてる人間です 五感って、これまで生きてきて経験したことが積み重なって、一瞬で感じ取ってくれるセンサーみたいなものだと思ってて 「この選択、なんか違うな」という違和感 あれを感じたときって、あとから振り返ると、だいたい当たってるんですよね 理由はうまく言葉にできないけど、体のほうが先に気づいてる感じ なので、違和感はスルーせずに一度立ち止まるようにしてます 自分の物差しを磨いて、五感を信じる これ、意外と大事だと思ってます

意思決定って、結局ファクトで決めたほうが説得力があるんですよね 正解のない時代だからこそ、声の大きさや経験の長さではなく、事実を出せる人の意見が通るのが当たり前になってきてます しかもファクトは、数字とセットで出せるとさらに強い 「解約が増えてる気がする」ではなく「先月より解約が12件増えてる」と言えるかどうか 僕もプロダクト開発をしていた頃、実績データを根拠に議論して決めたときほど、チームの納得感が全然違いました 意見がぶつかっても、同じ数字を見ていれば話がまとまるので データを整えるのは、正しい答えを出すためというより、みんなが同じ方向を向くためなのかもしれません

自社専用のAIエージェントを作るなら、最初から全部の業務を任せようとしない方がうまくいきます まずは1つの業務、1つの表から その表の情報（データ）をきれいに整えて、AIに任せて、ちゃんと楽になったと実感する この小さな成功を1回つくると、次に何を整えればいいかが自然と見えてきます いきなり大きく作るより、スモールウィンを積み上げる方が結局早いですね

最近しみじみ思うのが、結局はコツコツ積み上げて、続けた人が勝つのかなと いきなり遠くには行けないけど、小さな一歩を毎日重ねていたら、気づくと思ってもいなかった場所にいる 近道を探すより、今日の1つをちゃんと積むほうが、結果的に一番速いですね

PoCでClaudeのコネクタを使って、予約や口コミを集めて見てみるのは、むちゃくちゃ早く試せるので有効だと思ってます ただ、手軽につながるぶん、セキュリティは先に決めておいたほうがいいですね つなぐこと自体を止めましょうと言っているわけではなく、最初の線引きの話です ・つなぐのは1種類のデータ、必要な項目だけにする（例えば来店日と利用メニューだけでも、リピートの傾向は見え始めます） ・権限は読み取りだけにして、書き込みや削除は渡さない ・氏名や電話番号は外すか、仮名にしてから渡す ・口コミやメール本文に紛れた「指示のような文章」で意図しない動きをしないよう、実行前に人が確認する というのが、僕が最初に見るところです あわせて、使うプランでのデータの扱いと、社内の持ち出しルールも先に確認しておくと安心です 僕も最初は「とりあえず全部つなぐ」と考えがちなので、自戒を込めて書いてます 小さくつないで、権限を絞って、広げるのは後から、という話です

Claudeを会社で使い始めるなら、利用ルールを先に決めておくのをおすすめしたいです 相談を受けていると、「もう各自が使ってるけど、ルールはこれから」という会社がむちゃくちゃ多いので たとえば（例え話です）、営業さんが議事録の要約をお願いしようとして、お客さんの名前入りのメモをそのまま貼ってしまう 悪気はなくて、ルールがないので「入れていいのか」を誰も判断できなかっただけなんですね 決めておきたいのは、まずこの4つです ・使うアカウントは会社契約のものに揃える ・顧客の名前や連絡先など、入れていいデータの線引き ・外部ツールとつなぐときの、AIが見られる範囲 ・出てきた回答を顧客に出す前の確認 というのが、使い始める前の最低限のルールです 禁止にしましょうと言っているわけではなく、先に線を引いたほうが現場は迷わず使えるという話です

ナレッジAI、うまくいく会社と、いかない会社。 差はAIの賢さじゃない。 データの扱い方だ。 いかない会社は、フォルダを丸ごと読ませる。 古い資料も、コピーも、見ちゃいけない資料も混ざったまま。 いく会社は、地味なことをやり切る。 1. 最新版だけを検索に出す 2. 閲覧権限をそのまま引き継ぐ 3. 答えには必ず出どころを添える 4. よく聞かれる質問で、定期的に答え合わせする AIは、渡したデータ以上には賢くならない。

「売上、伸びてます」より 「先月より12%伸びました。特に平日夜です」。 数字が入るだけで、話の精度も、相手の信頼も変わる。 ただ、その数字をすぐ出せるかは、データが整っているか次第。 会議のたびに集計から始めていたら、判断はいつも一歩遅れます。 まずは、よく聞かれる数字を3つ決めるところから。

データ活用が進まない会社の多くは、データがないのではなく、散らばっている。 ・予約は予約システムに ・売上はレジに ・お客様の声はスタッフの頭の中に 御社のデータは、いくつの場所に分かれていますか？

個人情報が入るシステムは、作るより守る方にお金がかかる。 パッチ、監視、バックアップ。 「何かあったら呼ぶ」では、穴は事前にふさげません。 運用のコストを出せないなら、 使わないと決めるのも誠実な判断だと思っています。 作る前に、守り方から決めてみてください。

街に施設が増えると活気付きますね！

確かにBI のユーザーインターフェースでClaude Code 利用してる人は多い印象です。 大量データや複雑なデータは読み込む前に整形や意味付けをして整えておくと尚良しです。

AIが出てきて初期構築に目を向けられがちですが、安全に動くものを維持運用していくことが必要です。

今年のKPIの一つに筋肉量を挙げている。あと2か月でどこまで増やせるか。

WordPressでサイト作ってもらってる会社の皆さま。 今夜PHPに重大な脆弱性のパッチが出ます。WordPress本体の更新では直りません。 管理会社に「現在のPHPバージョンを教えて。今夜のパッチを当てて、動作確認もお願いします」と連絡してください。

AIで実装スピードが上がったからこそ、本当に必要な機能か見極めて余計なものは作らない。というのが大事だと考えます。 機能を増やし分、複雑化したり運用負荷が上がります。

ジム時間確保失敗。やはり早朝しかないな。