佐藤 丈広

鈴木さん、コメントありがとうございました。 おっしゃる通りのケースは多いと思います。分業制をとって部門間でKPIやコミュニケーションのコンフリクトが起こってしまっては、何のための最適化かわからなくなってしまいますね。

ユーザー視点で見ても、DSRのポテンシャルは高いと思いつつ、バイヤー側の体験向上はの寄与にはまだまだ課題を感じます。 買い手も売り手もAIになる世界観で一層活躍することになるだろうと、先日セールス界隈で飲みながら話をしたものです。買い手によるベンダー管理、スコアリングなどと売り手による商談確度、与信などがマッチングするプラットフォーム的な使い方もできたらいいなーと妄想します。

ChatGPT含めAIをしっかり活用すれば、自分1人でも何人分もレバレッジの効いたアウトプットが出せる時代になってきましたね。 まず自分で触ってみる事ですよね、その時に今回の内容みたいに具体的なプロンプトの組み立て方を指南いただけるのはめちゃめちゃありがたいです。ChatGPTから出てくる答えをしっかり検証して、自分のアウトプットに繋げて、自律的に成長機会を作れるビジネスパーソンになりたいですね。

自分達の両親が日頃からよく会話する距離にいるかどうか？も重要かもしれないなと感じました。 多くの場合、自分の両親（もしくは配偶者の両親）の家計や資産等を正しく把握できていないと考えると、どこかのタイミングで適切に情報交換し、定期的にアップデートしておくことが必要です。その時に、この記事にもある通り、自分達の現状も併せて伝えることは有効な手段です。 相続にも関わることですが、現在地を知ることで対策や見通がわかるようになるものなので、お互いが嫌な思いをしたり損しないためにも、今の資金でできること難しいことを理解するとともに、両親がどのようにしたいのかをちゃんと認識しておきたいですね。。

SaaS提供者としては、この様なサービスはぜひ広がって欲しいところです。 多くのSaaSプロダクトの採用場面では、採用側担当者の社内処理で時間が掛かるのは起案そのものよりもクラウドチェックのやりとりだったりします。SaaSプロダクト、特にスタートアップが提供するサービスは比較対象がなかったり、採用事例がマーケットでまだ多くないものもあるので、リスク評価する側も果たして正しく評価できているのか判断が難しい事があります。ただでさえ事業リスク回避のために多くの時間を割いている担当部門においては、新規導入のリスク評価は後回しになったり時間を取ってしまうので、SaaSプロダクトの採用自体が後ろにずれて、プロダクトの成果も後ろ倒しになり得る。(これが本当は事業リスクになる事も、、、) その時に第三者評価として安全性が担保されていることを示せたら、売り手から買い手への説得よりも、買い手が社内で起案しやすいメリットの方が強いと感じます。企業がデジタル化を進める上では、単一で独自開発するITシステムを構築するのではなく、SaaSプロダクトを含めた部分最適をビジネスの全体最適に適応させるプロセスが重要なので、その律速段階になりがちなクラウドチェックが効率化されることは企業にとっての競争優位を作りますね。

カスハラという言葉はここ最近よく聴くようになってきました。 理想的には、サービス提供側が顧客を選択できるのがいいですが、そうもいかなかったり蓋を開けみたらモラルのない顧客である事がわかったりするので、未然の防止はなかなか難しい。 一方で、記事にある通りお客様は神様ではないとして、サービス提供側が遜る事なく対等な立場で正当に対応する事が望ましいですね。その為には、フロントに立ち顧客対応する方々を企業がしっかりと支える体制、姿勢がないといけませんので、企業文化として顧客とどう接するのかを考えたいですね。

日々の営業活動の中で、お客様とプロジェクトの目指す姿(As-Is/To-Be)やその達成を図るKGI/KPIをどの様に設定していくか議論させていただきます。その時に注意することが、場所のミクロな視点でゴール設定するのではなく、事業貢献するインパクトをしっかりと認識することです。 部署によってはこれを正しく認識できていないこともあり、部署の役割を変えていくモメンタムを一緒に作ることが、単なる課題解決ではない価値共創の提案になります。

面白い記事でした。 データが統合され、可視化するメリットの一つとしてレジリエンスが正しく当てはまります。 統合されて一元的に確認できる事で、インシデントがあった場合にその箇所が即座に特定できる、前工程後工程でのインパクトが理解、予測しやすくなり、これはアクションを早めて復帰へのリードタイムが削減できる。 さらに言えば、ここで取り上げられている例は予測モデルの作成にも使いやすいデータだと思いますし、レジリエンスが必要になるインシデントやホラーストーリーを少しでも潰せるような最適化も進むのだと思います。

最近はエレベーターに乗って扉が閉まるとプロジェクターでCMなどが流れる事も増えてきました。 トイレの個室はリーチ数でいうとかなりインパクトもありそう。そして個人までターゲットしなくても、行動から適当なコンテンツは当てやすい(記事の中の健康に関する広告とか)。 自社がサービスを展開したい企業の自社ビルにトイレ広告を、みたいな施策が面白そう。これはもちろん、ターゲットになる方々が出社している前提ではありますが。

探せば出てくる二次情報だけではなく、如何にリアルな一次情報を取得出来るかが差別化のポイントになりますね。記事の中にある、その場での質疑など、内容に関する想いや文脈を聴くことは重要な付加価値だと感じました。 同様に、生成AIが他の莫大な情報(著者の過去の発言や討論の記事などもあるかも知れない)を学習して文脈を類推したテキストを吐き出してくる、もしくはそれを導くプロンプトを我々が打てる様になると、また違く角度の面白い価値が発言されそうな期待も感じました。事前に質問の練習とか背景を思い浮かべる準備にもなれば、一次情報を取る際により深く切り込める様になるかもしれません。