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しかしすでに農業や工業などの産業分野からデスクワークの領域まで、身近なところでAIによる画像解析技術の導入は進んでいます。皆さん自身が抱えている業務の課題解決は、AIに任せたほうがうまくいくケースも増えてきているのです。本記事では、AIの画像解析が具体的にどのような使われ方をしているかの事例を5つ紹介します。AI導入のハードルが低くなってきていること、さらにその技術を業務に取り入れることのメリットをご説明していきます。本記事を読めば、自分の身の回りの仕事のどこにAIの画像解析が導入できそうか、イメージを持つことができますので、ぜひ参考にしてみてください。さまざまな産業で活躍するAI AIによる画像解析は、農業や工業などの産業分野から各種サービス業やデスクワークの領域まで広く導入され始めています。さまざまな産業で活躍するAIそもそも画像解析とはAI画像解析活用例5選事例1：農業では、作物の病変発見や収穫タイミング見極めに活用事例2：「ドローン×AI」で危険箇所の点検もラクに事例3：AIがアダルト画像と力士画像の違いも識別事例4：SNSの画像から特定のブランドだけを抽出地域や国ごとのファッショントレンドもAIが分析AIを導入する2つの大きなメリットメリット1：「人」の問題が解決できるメリット2：「大量のデータ」を「速く」解析できる実際にAI活用をはじめるには？「AIを使ってなにがしたいか」からスタートまとめ農業では、植物の生育状況をドローンで撮影し、その撮影画像をAIが解析してから水やり時期や農薬散布時期を判断するといった使われ方もあります。さらに身近なところで、小売店などのサービス業では、店内カメラに映るお客様の顔をAIで解析し、性別・年代を判定してマーケティングに活かす取り組みも始まっています。そもそも画像解析とは画像解析とは、画像の中の特徴をコンピュータがとらえて、画像からなんらかの情報を導き出す処理のことです。昨今AIの技術が急激に進んだことにより、カメラやセンサーなど「機械の目」で見た物体や情景について、コンピュータが自動でそれが何であるかを識別できるようにまでなりました。比較的古くからある身近な画像解析の例では、デジカメやスマートフォンでの顔識別があげられます。レンズを向けると、自動で顔に枠がついてそこにピントが合いますが、これも画像解析の一つです。目、鼻、口の位置や形など“特徴点”となる部分が抽出できるように設定しておけば、あとはコンピュータが背景と顔を区別し、「これは顔」と判断をしてくれます。上記にあげた「これが顔である」との識別のように、画像に映る物体の特徴からそれが何であるかをコンピュータで識別できる技術を、画像解析と言います。さらにAIを組み合わせると、「これが顔である」という識別に加えて、「この顔は女性の40代である」などの分析も自動でできるようになります。 AI画像解析活用例5選事例1：農業では、作物の病変発見や収穫タイミング見極めに活用上記では身近な一例を挙げましたが、画像の特徴をAIが判断する事例は様々な産業分野で使われています。例えば農業。特に大規模農業では、作物の病変を発見したり、収穫タイミングを見極めるために、AIによる画像解析の活用が進んでいます。農業というと日照条件や降雨、あるいは突然の病気など自然の環境に左右されやすく、これまでは人間の熟練した経験や知識、勘が必要となってくる産業でした。しかしこれからの農業は「データ」とそれを解析するAIが、人間の熟練した経験や知識や勘を補う、あるいはそれを上回っていく場面も多くなります。葉の病変の画像データを蓄積し、AIで画像解析する。そうすることで、これまで人間の眼で判断してきたものが、蓄積されたデータとAIによる判断に取って代わることができるようになります。少子高齢化が急速度で進み、人手不足が叫ばれる現代では、人手不足を補う代替手段の確保は急務となっています。農業におけるAI利用は、日本の農業を支える大きな柱ともなりえるのです。参考：AIで農業の人手不足解消へ　トマトを自動で収穫するロボットが活躍「ドローン×AI」一体型ソリューションも農業では、ドローンの空撮画像をAIで画像解析する「ドローン×AI」の流れも出てきています。ドローンを広大な農地に飛ばして作物の生育状況を空撮。AIがその画像を解析して水やりや農薬散布のタイミングを見極め、そしてまたドローンを飛ばして農薬散布を行う。このようにドローンとAIを組み合わせてソリューションして一体化することで、大規模農家も人手をかけずに管理が楽になることが期待されているのです。事例2：「ドローン×AI」で危険箇所の点検もラクにまた、ドローンとAIの組み合わせで、もう一つ問題解決に役立っている例をご紹介します。それは「危険な場所の設備点検」。例えば太陽光発電設備など、山奥にある設備の点検は人手の確保の問題に加え、危険度が高いという問題がつきものです。そこでドローンにカメラを積んで設備の写真を撮影し、それをAIが画像解析することで故障個所を検出するなどの取り組みが始まっています。例えば、ドローンソリューションを提供している「センシンロボティクス」では、ドローンとAI画像解析を組み合わせた太陽光発電設備点検をサービス化しています。参考：ドローンとAIを用いた太陽光発電施設の点検パッケージさて、ここまで農業や設備点検といった大型産業へのAI利用が進んでいることをご紹介してきましたが、ここからはさらに身近な例をご紹介していきます。事例3：AIがアダルト画像と力士画像の違いも識別 AIの画像技術を生かした取り組みとして、アダルトサイトやバイオレンス画像のフィルタリングを自動で行うサービスなども始まっています。これ教育機関などの有害サイトのフィルタリングといえば、手動でURLを設定するのが主流です。しかし次々と新しく生まれるURLは、追いかけきれないのが現場の実情です。それでは人手がいくらあっても足りません。そこでAIによって、アダルトサイト内の画像が占める肌の露出度などで「エロ度」を判定します。条件に合致した画像は自動的に表示対象外となるので安心です。参考：AIによる不適切画像フィルタリング事例4：SNSの画像から特定のブランドだけを抽出特定のブランドロゴを検出し、ブランドファンとの関係深化に生かしている事例もあります。飲料メーカーのキリンは、TwitterなどSNSの投稿画像から、特定の商品やロゴが写った写真を自動抽出し飲用シーンの分析に活かしています。スマホで写真を撮って、パッとSNSにアップすることが当たり前になった昨今、「今日の仕事終わりに〇〇ブランドのビールを飲んだよ」と書き込む人はいません。「本日は仕事の打ち上げ！」という言葉とともにビールの写真を投稿する、そんな利用場面のほうがリアルに思い浮かぶでしょう。消費者は、いつ、どんなときに「ワクワク」とした気持ちでビールを楽しんでいるのか。そんな飲用シーンにマーケティングのヒントがあるならば、飲料メーカーや小売店などは、SNSに書き込まれたテキストではなく写真画像を集めて分析をしたいでしょう。マーケティングの材料として使えるほど大量の画像を解析するのは、人力では限界があります。マーケティングの世界でもAIによる画像解析は有効といえるでしょう。参考：画像認識AIによるSNS投稿分析でキリン「一番搾り」の消費シーンをリサーチ地域や国ごとのファッショントレンドもAIが分析画像を解析することで、新たなインサイトを導き出す取り組みはファッションの世界でも進んでいます。こちらでご紹介するのは日韓の画像比較により流行の違いをレポート化している例です。参考事例5：画像を比較することにより地域に特化したトレンドを発見〜ここまで、農業や設備点検、またアダルトサイトやバイオレンス画像のフィルタリング、SNSの画像を解析など、さまざまな分野にわたるAIの画像解析技術の活用事例をご紹介してきました。いかがでしたでしょうか。 AIを導入する2つの大きなメリット五つの事例を見ると、AI導入のメリットとして2つの観点が挙げられます。メリット1：「人」の問題が解決できる少子高齢化が急速度で進み、人手不足が叫ばれる現代。人手不足を補う代替手段の確保は急務となっています。農業や太陽光設備点検など、人の手が足りなくなりそうな産業、また人のアクセスしづらい場所での業務をAIが代替するなど「人」に関する問題を解決する強力な手段となっています。メリット2：「大量のデータ」を「速く」解析できる人が大量のデータを瞬時に解析するのは実質不可能ですが、大量の作業をもくもくと行うことはコンピュータの得意分野です。また画像の解析であれば撮影画像や動画をAIの解析エンジンにかけるだけで済みます。人よりも大量に、人よりも速く、画像を解析することで一定の結論を導き出せることは大きなメリットにつながります。SNSに投稿されている写真などから、新しい見解を導き出すことができるようになると、売上につながるような新しい発見があるかもしれません。実際にAI活用をはじめるには？「AIを使ってなにがしたいか」からスタートご紹介してきたように、AIによる画像解析は非常に応用範囲が広い分野です。自社で「AIを使ってみたい」との話が出た際には、まず「AIを使ってなにがしたいか」を決めることが重要といえるでしょう。また、「AIを使って〇〇をしたい」と決まったとしても、AI活用は幅広い知見やノウハウが必要になります。そこでまずは、AIソリューションと活用事例を持っている専門家に相談してみることをお勧めします。まとめいかがでしたでしょうか？本記事の中でご紹介したように、AIは今後の「働く現場」を大きく変える力を持っています。労働力の確保はもちろん、業務の大幅な効率化、人間では収集できなかったデータの分析による新しい戦略立案など、これまで経験や勘などに頼らざるを得なかった属人化した業務から脱却することが可能となります。さまざまな課題を解決してくれる、まさに救世主的な存在といえるのです。今後もその動向にぜひ注目してみてください。

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BIツールを活用することで、社内システムやExcelなどに蓄積されたデータを分かりやすい形で、様々な業務に活用できるようになります。また、企業全体にBIツールが浸透すれば、データ共有やファイル管理にかかる時間が省けるようになることもメリットです。特に「部門間で利用しているデータ管理ツールが異なるため、必要なデータがすぐに見つからない」という課題や「データが社内に点在しているために数値の分析に時間がかかる」という悩みを持った企業に、相性が良いツールです。今回はBIツールの機能やメリット、導入事例、導入から活用までのステップについて解説します。この記事を読むことで、自社でBIツールを導入すべきかの判断もできるようになるため、参考にしてください。マーケティングデータを統合・可視化『SO カシカ』サービス資料 BIツールとはデータ収集・分析を手助けしてくれるツール BIツールとは、企業内の各システムに蓄積されたデータを集約し、可視化することで、分析結果を分かりやすく把握できるようにするツールのことです。 BIツールとはデータ収集・分析を手助けしてくれるツールBIツールでできる4つのことレポート作成多次元分析データマイニング機能ダッシュボード管理機能BIツールを導入することで得られる4つのメリット社内に点在するデータの一元管理や分析が可能レポート作成に必要なグラフの作成に時間がかからないデータを可視化できて企業全体の業務状況を確認できる分析の自動化が可能なため工数削減につながるBIツールの導入事例を紹介大容量のデータ集計・検索処理時間を最大98％削減し業務効率化を実現できた指定信用情報機関の事例BIツール活用でデータを分析、可視化する時間が10分の1になり問題をリアルタイムで発見できた食品料企業の事例BIツール活用でレポート工数の削減とデータ活用で注文数を10倍に伸ばした小売業の事例BIツールの6つの導入ステップ1.導入目的を決め、要件定義を行う2.BIツールのプラットフォームを選択3.導入予定のBIツールで設計作業を進める4.設計作業が完了したらテスト、フィードバックを実施5.データクレンジングを実施しておく6.テスト使用を経て、データ移行を完了させるBIツールの導入を成功させる2つのコツ利用したい分析、求める効果を明確にしてBIツールを導入するデータを扱える人材を確保しておくBIツールを導入する上での2つの注意点社内でBIツールを利用するユーザー数を確認しておく分析に必要なデータを揃えておかなければ、BIツールの機能を活用できないまとめデータの収集・蓄積、分析、報告をクラウドサービスで提供するBIツール『GoodData』【PR】ここでいうデータとは、SFAやERPシステム、CRMなど、業務に使用するツールを通し、蓄積されるデータを指します。顧客データや製造ライン、室内の空調などの幅広いデータmも対象です。たとえば各部署のデータ保管先がバラバラで、データ共有時にメールなどのやり取りが必須だった場合、BIツールの導入によりやり取りの手間が省かれます。各部署のデータがすぐに共有できるようにすれば、全体的な業務の短縮にもつながるでしょう。また、BIツールは「分析や解析の専門的な知識がなくとも使える」ことが前提となったツールです。そのため社員が自発的なデータ分析を通じ、よりスピーディーな問題解決に乗り出しやすくなります。収集されたデータは、BIツールによってグラフや図、数値に基づく色分けなどが行われ、ダッシュボードと呼ばれる1画面にまとめて表示されます。そのため、分析に不慣れな人でも、視覚的に情報を確認できます。このように、BIツールは企業内のデータを俯瞰的な視点で確認できるようにすることで、分析や分かりやすい情報共有を、大きくサポートしてくれるツールです。 BIツールでできる4つのこと BIツールでできるのは、次の4つのことです。レポート作成多次元分析データマイニング機能ダッシュボード管理機能レポート作成 BIツールが収集したデータをもとに、表やグラフをBIツール内で作成することで、レポート作成にかかる手間を省けます。 BIツールが自動でデータを管理・蓄積、グラフ化するため、Excelなどを使って集計したり、グラフを作ったりする手間がかかりません。分析結果もダッシュボードにまとめて表示されるため、資料によっては印刷や配布の時間も省けます。レポート作成にBIツールを活用することで、表やグラフ作成にかけていた時間を、数値の異常や分析結果の確認に割けるようになるでしょう。多次元分析多次元分析は、OLAP（オンライン分析処理）分析機能とも呼ばれ、データベース上の大量のデータを集計することで、必要な結果を抽出する機能です。この機能を活用することで、たとえば「無料サービスAを利用した顧客の何割がB商品の購入をしているのか？」や「社員Aの成績は担当する3地域のうちいずれが最も高いのか？」といった、細かなデータの抽出が可能となります。また、BIツール自体が、マウスで必要なデータ項目を選び、見たいグラフの種類を選ぶ、といった簡単な操作で多次元分析を可能とするツールです。そのため、分析に必要な操作に詳しくない場合でも、必要なデータを素早く分析できます。多次元分析を活用することで、社内のデータをさらに有効活用できるようになるでしょう。データマイニング機能データマイニング機能とは、データを統計的に分析し、その中から規則性を発見する機能です。「ある目的を説明する際に、関連する複数の要因ごとの影響度の分析」や「顧客にとってより影響の強い要因の分析」を可能にする機能です。見込み顧客の発見や工場の保全管理など、多くのデータの中から、人の目だけでは見つかりづらい情報を分析したい時に活用できます。ダッシュボード管理機能 BIツールによって作られたグラフや集計表を、1つのページで確認できる機能のことです。たとえば、月別や顧客別、商品別の売上を、全て同じページで確認できます。データを1画面で比較することで、情報ごとの推移や関連性を分析する手助けもなります。またBIツールによっては、スマートフォンやタブレットのアプリを通じ、ダッシュボード上のデータを共有できるものもあります。外出先で上司に現在のデータを確認してもらったり、営業担当者に必要な情報を共有したり、企業の働き方に併せてカスタマイズも可能です。ダッシュボード管理機能を活用することで、1つのページで多くのデータを一度に確認し、現状の問題点や関連性をさらに分析しやすくなるでしょう。 BIツールを導入することで得られる4つのメリット BIツールにより得られるメリットは、以下の4つです。社内に点在するデータの一元管理や分析が可能レポート作成に必要なグラフの作成に時間がかからないデータを可視化できて企業全体の業務状況を確認できる分析の自動化が可能なため工数削減につながるこれらをご紹介します。社内に点在するデータの一元管理や分析が可能 BIツールを利用することで、社内に点在するデータの一元管理や分析が可能です。biツールでは異なる形式のデータや、違う部署で作成されたデータを一か所にまとめ、一元管理できます。データが一か所にまとまれば、たとえばある部署の会議で「別の部署の去年の同じ時期のデータを見たい」といった要望に、スムーズに対応できます。データ管理の方法も一元化することで、社内全体の情報共有の流れも把握しやすくなるでしょう。部署間のデータ管理や、社内のデータ管理に悩んでいる方は、BIツールの導入がおすすめです。レポート作成に必要なグラフの作成に時間がかからない BIツールを導入することで、レポート作成に必要なグラフの作成を手間なく行えるようになります。BIツール内で分析されたデータを、得たい情報に合わせ、視認性の高いグラフや表として出力できるためです。またBIツールを通じて社内でデータを共有すれば、分析結果や各部署の現状をダッシュボード管理機能を通じて閲覧してもらえます。グラフや表の作成にかかる時間を減らし、業務効率化を目指したい方にも、BIツールの導入はおすすめです。データを可視化できて企業全体の業務状況を確認できる BIツールを通じ、企業全体に点在するデータを可視化することで、全体の業務状況を確認できるというメリットです。たとえば、営業担当者と在庫管理担当者が、お互いに在庫と商品の売れ行きのデータをBIツールで可視化することで、商品の在庫と売れ行きを共有できます。分析をもとに、効率の良い商品と販売が伸び悩んでいる商品を把握しやすくなるでしょう。また、人事部が管理する社員の所属データと勤怠システムのデータを、BIツールで連携することで、個人単位での労務状況をグラフで分かりやすく示すこともできます。現場の管理者や経営陣に労務状況が分かりやすく伝わることで、残業時間管理や働き方改革の取り組みにも活用できるでしょう。分析の自動化が可能なため工数削減につながる BIツールは社内のシステムデータを一か所に集めて活用するため、社内システムでデータ更新を行えば、自動的にBIツールのデータも更新されます。データ入力やアップロードの手間が、二度手間になることはありません。またデータマイニング機能や多次元分析など、高度な分析を自動化可能なため、分析にかかる工数削減に繋がります。これにより、企業全体の意思決定をさらに加速させられるでしょう。 BIツールの導入事例を紹介ここでは、3つのBIツールの導入事例を紹介します。それぞれの事例で、導入の結果、課題がどのように解決されたのかを理解して、自社での活用の参考にしてください。大容量のデータ集計・検索処理時間を最大98％削減し業務効率化を実現できた指定信用情報機関の事例 BIツールの導入により、10時間以上必要だったデータ検索処理が10分に短縮されるなど、データの集計・検索時間を最大98％削減した事例です。導入以前は数百億件にも上るデータから必要な情報を抽出する際、まずシステム部門に依頼が必要でした。さらに、検索処理はよく利用する検索条件であっても5～20時間近くかかり、現場担当者が欲しいと思ったデータが手元に届くまで、3週間近くかかっていました。そこで、次の2つの特徴をもつbiツールを導入しました。直感的に操作できる操作性検索項目やフィルタリング機能が充実導入後は、BIツール経験のない現場担当者でも、自らデータを活用しやすくなり、営業部門で積極的にデータの分析が深められるようになりました。参考：データ集計・検索の処理時間を大幅削減！信用情報機関の大量データ処理を支える情報系システムを構築 BIツール活用でデータを分析、可視化する時間が10分の1になり問題をリアルタイムで発見できた食品料企業の事例 BIツール導入により基幹システムやIoTシステムの情報を「見える化」をしたことで、正確なデータに基づく製品品質向上や設備保全作業を実現させた事例です。この事例の企業では、ふりかけを製造しています。食品を製造するため、設備管理や保全は重要な課題です。しかし、従来の情報共有は、紙媒体で掲示板に掲載するという方法でした。更新頻度は月1回、担当者ごと情報に差があるため、正確性に欠けていました。そこで、基幹システムや、製造ラインに取り付けたloTシステムからデータを収集し、分析・可視化できるBIツールを導入しました。その結果、リアルタイムでデータの分析・可視化ができるようになり、データ分析にかかる時間は10分の1以下まで短縮。課題であった製造ラインの異物混入のデータから、異物の量や件数を早期に把握できるようになり、問題の原材料と産地別を究明できるようになりました。また、これまで経験と感覚で行っていた機械の保全業務は、データから正確な修理・部品交換などのタイミングを把握できるようになりました。工場内のデータをbiツールで可視化し、業務改善に生かした事例です。参考：三島食品株式会社 | 導入事例｜ウイングアーク１ｓｔ...

Mbo Okr

多くの日本企業でも採用されていますが、その正しい運用方法は意外と知られておらず、活用しきれていないという企業も多いのが現状です。本記事では、MBOとは何かをOKRとの違いから紐解き、事例を交えながら失敗の原因や成功するためのポイントについて解説していきます。また本記事では社員の目標達成まで視野に入れ、1on1の実施を推奨しています。手っ取り早く1on1の方法論を知りたい方は以下のリンクから1on1導入ガイドブックを無料で入手できますので、本記事と合わせてぜひご覧ください。【無料Ebook】目標達成のための1on1導入ガイドブック (おさえるべき4つのポイント) ※本記事はチームアップ株式会社提供によるスポンサード・コンテンツです。 MBO（目標管理制度）とは、自ら設定した目標により行動を管理する手法MBOの全体像人事評価とMBOの関係MBOとOKRの違いMBOのメリット社員の自律性を養える社員の能力開発につながる社員のモチベーションアップにつながる評価がしやすいよくあるMBOの失敗例組織の目標と無関係な個人目標を立ててしまう達成しやすい目標設定を立てられてしまう社員がやらされ感を抱いてしまう定性的目標の評価が難しいMBOの運用フローステップ1．組織の目的の策定ステップ2．組織目標の設定ステップ3．役割関係の設定ステップ4．個人目標の設定ステップ5．実行計画の作成ステップ6．進捗の管理ステップ7．期末の振り返りステップ8．人事評価効果的なMBOを実施するためのポイント「SWOT分析」により状況を把握する「SMART」により目標の質を高めるMBOに1on1ミーティングを活用する進捗の管理はタイムリーに行うMBOの3つの活用事例等級制度と目標管理を組み合わせて運用する「アカツキ」人事評価と目標管理を連動させない「サイボウズ」MBOを人事考課に活用する「キリンシティ」まとめ1on1を見える化し定着させるクラウド型1on1ツール「TeamUp」(PR) MBO（目標管理制度）とは、自ら設定した目標により行動を管理する手法 MBO（目標管理制度）とは、Management by Objectives and Self-controlの略で、自ら設定した目標により行動を管理するマネジメント手法です。現代経営学の父とも呼ばれるP.F.ドラッカーにより提唱されました。本来は、一人ひとりが責任を持って目標を立て、目標を手掛かりに自らをマネジメントすることを指します。しかし「Self-control」の概念が抜け、目標管理という言葉が独り歩きし、部下に目標を課してマネジメントするというノルマ管理になってしまっていることが多々あります。重要なのはSelf-control＝自律性です。また、個人のやりたいことと組織の目標を擦り合わせ、業績の向上と個々人の尊重を両立させることが、MBOにおいては重要です。 MBOの全体像 MBOは大きく上図の流れで行われます。まず組織目標・個人目標を決め、その目標を達成するための実行計画を作成する。そして実行したのちに、期末に振り返りと人事評価が行われるという流れです。人事評価とMBOの関係 MBOは本来ただの目標管理の手法ですが、日本企業においては人事評価と密接に関わっています。すなわち、MBOで決めた目標の達成度合いにより人事評価が決まるという仕組みです。 MBOにより人事評価が明確になること、また90年代に成果主義の考えが広まったことを受けて、幅広い日本企業で人事評価と絡めてMBOが導入されました。しかし、組織の目標をブレイクダウンした形で個人目標が決められ、それがノルマとして課されるという形で運用されてしまっているケースが散見されます。それでは社員のモチベーションは下がり、成長の機会も奪われてしまいます。重要なのは、上司と部下がしっかりとコミュニケーションを取り、部下のモチベーションを高めていくこと。そして、目標管理を人材育成のツールとして活用することです。 MBOとOKRの違い MBOと類似の目標管理制度にOKR（Objectives and Key Results）があります。 MBOの抱える運用上の問題点を改善するために開発されたのがOKRです。 OKRはMBOのバリエーションの一つです。上図の通り違いは多くありますが、特筆すべきはMBOが成果だけでなく行動もあわせて目標に組み込むのに対し、OKRでは成果のみを目標とします。またMBOでは定量的目標だけでなく定性的目標も設定されますが、OKRでは測定可能な定量的目標のみを設定します。定量化することにより主観を挟まない客観的な評価が可能になりますが、必ずしも定量化できる仕事ばかりではないので、目標設定が難しいのがOKRのデメリットです。参考：OKRとは？他の目標管理手法との違いと導入までの全手順 MBOのメリット MBOを活用することで得られるメリットは以下が挙げられます。社員の自律性を養える社員の能力開発につながる社員のモチベーションアップにつながる評価がしやすい社員の自律性を養える MBOでは社員が自主的に目標を設定し、その目標により自身をマネジメント（管理）するので、社員の自律性を養うことができます。自律とは、自分で立てた規範に従って、自分の行動を決めていくことです。 MBOによる目標管理によって、職場に主体的にかかわり行動していく自律性を有した社員を育成することができます。社員の能力開発につながる目標の設定（Plan）・計画の実行（Do）・振り返り（See）というPDSサイクルを回していくことで、社員の能力開発を促進することができます。 MBOでは、簡単ではないが頑張れば届く、いわゆるストレッチ目標を設定します。このストレッチ目標の達成を目指すなかで、仮説を立てて実行し、出た結果に対してなにが問題だったのか、どうすれば良かったのかと振り返ることで、新たな学びを得ます。こうした学習サイクルにより、必要なスキルやノウハウを習得し、能力を向上させることができます。社員のモチベーションアップにつながる自主的に目標を立てて実行することで、従業員のモチベーションアップにつながります。エドワード・L・デシのモチベーション理論によれば、やる気の3要素の一つに「自律性への欲求」というものがあります。これは「自分自身で物事を決めたい」という欲求です。上司や会社から課された仕事を無理やりやらされるよりも、自分で決めた目標に対して行動する方が、内発的動機付けが高められモチベーションが向上します。モチベーションに関しては、以下の記事で詳しく解説しています。参考：部下のやる気を上げる効果的なモチベーションマネジメント・低下の原因参考：社員のモチベーション低下の原因と向上させる7つの人事施策・成功事例評価がしやすい従来の手法と比べて、MBOは評価がしやすいメリットがあります。かつて日本で主流だった職能資格制では、主に能力による評価を行っており、人事評価の基準があいまいでした。しかしMBOでは、あらかじめ設定した目標に対する達成度をもとに評価をするため、評価基準が明確で人事評価がしやすくなっています。よくあるMBOの失敗例マネジメント手法として効果的なMBOですが、下記の失敗を招くケースもあるので、理解した上で運用する必要があります。組織の目標と無関係な個人目標を立ててしまう一つ目は、個人目標を立てる際に、職場の目標と無関係な目標を立ててしまうケースです。社員は組織の目標の達成、ないしは企業の目標達成のために業務を行います。そのため組織の目標からブレイクダウンして個人目標を設定しなくてはなりません。しかし組織目標と連動しない個人目標を立ててしまうということがよく起こります。ここで大事なのは、いきなり組織目標から個人目標をいきなり立てるのではなく、まず個人の役割関係を決めることです。たとえば営業の部署であれば、Aさんは新規の大型顧客の開拓、Bさんは既存顧客の担当、といった形で役割を決めます。このように個々人の役割を決めることで、そこから具体的に目標設定をすることができます。役割設定があいまいだと、本来するべきことでないことを目標に設定してしまうことが起きます。...

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VOC分析とは「顧客の声」を収集して、企業活動に役立てる分析手法のことを指します。 VOC分析を実施することで、顧客のニーズを踏まえて商品・サービスを改善できるようになりますし、新サービスについての顧客のリアルな声を収集できます。本記事では、VOC分析の導入事例や導入した実例などを網羅的に紹介します。効果が出るアンケート！質問設計からExcel集計まで完全ガイド VOC分析とは VOCとは「voice of customer」の略で、顧客の声を収集・分析して企業活動に反映させることをVOC分析と呼びます。顧客からアンケートをとったり、SNSでエゴサーチしたりすることもVOCを集める一環と言えます。 VOC分析とはVOC分析を導入する効果顧客の生の声を反映させ商品・サービスの改善ができる新しい商品・サービスを顧客に問いかけられるVOC分析の活用事例顧客の声をホームページに反映し業務工数削減【株式会社ジェーシービー】顧客の声を反映させた新商品を開発【ホーユー株式会社】SNSを通して顧客の潜在ニーズを探り顧客理解を深める【ネスレ日本株式会社】VOC分析はこんな企業におすすめリピート率が低い顧客の声をデータ化して商品・サービスに反映させたいリリース前に新商品・サービスのテストがしたいVOCを収集するチャネルの種類コールセンターSNSアンケートインタビューVOC分析を始めるために事前準備すべき3つの要素VOC分析ツールVOC活用体制分析担当者・チームVOC分析導入の手順VOC分析導入の目的・調査項目を明確にするVOCを収集するチャネルを決めるVOC分析方法を決めてデータを収集する集まったデータを分析し業務にフィードバックするVOC分析の効果を最大化させるコツVOC分析の前に課題・仮説を立てておくAIを活用するVOC分析を失敗させるありがちな失敗ポイント1つのチャネルからしかVOCを集めない分析したデータを施策につなげられていないまとめアンケート作成・公開・集計までワンストップ！誰でも簡単に使える『CREATIVE SURVEY』（PR）しかしVOCはただ集めるだけでは意味がありません。VOCを集めたうえで、自社の商品サービス・商品にどんな課題があり、それを解決するためにはどんな施策をすればいいのか。VOCを収集・分析・業務に反映をすべておこない、はじめてVOC分析は完結できます。 VOC分析を利用すれば顧客の生の声を拾い、顧客の声を反映させた商品・サービスが開発できるなどのメリットがあります。 VOC分析を導入する効果 VOC分析を導入する主な効果としては、以下のような点が挙げられます。顧客の生の声を反映させ商品・サービスの改善ができる新しいサービスを顧客に問いかけられる顧客の生の声を反映させ商品・サービスの改善ができる VOC分析は顧客の生の声を集め、分析し、商品・サービスに活かすことができます。自社で商品・サービスを開発していると、客観的な視点で見ることが難しくなることがあります。そんなとき顧客の生の声を聞けば、改善の糸口が見えてきます。顧客の満足度が上がらない、リピート率が低いといった課題を抱えているのであれば、VOC分析は有効な手段となるでしょう。新しい商品・サービスを顧客に問いかけられる VOC分析は新しい商品・サービスをリリースするときにも利用できます。新しい商品・サービスを市場にリリースする前に、商品・サービスを顧客に問いかけて、商品の良さや改善点を聞き出します。リリース前に商品・サービスの改善点が見つかったり、PR方法の参考になったりといったメリットがあります。例えば新商品が20代の女性に高評価だったことがわかれば、20代女性がよく見るメディアに広告を出すことで、商品の売上アップが期待できます。このようにVOC分析の一環として、新しい商品・サービスのテストができる点も、VOC分析を導入する効果の一つです。 VOC分析の活用事例顧客の声をホームページに反映し業務工数削減【株式会社ジェーシービー】クレジットカード会社の株式会社ジェーシービーでは、コールセンターにVOC分析を導入しました。コールセンターにかかってくる電話・オペレーターの対応をテキスト化することで、顧客の声を可視化していき、施策につなげています。一例として、通話時間が短いオペレーターと長いオペレータの対応をテキスト化し、それぞれの特徴をピックアップしています。そうすると通話時間の長いオペレーターは「恐れ入ります〜」などの「クッション言葉」や「〜の可能性があります」などの「あいまい語」をよく使っていることがわかり、それをオペレーターに共有することで通話時間の短縮につなげています。参考:JCBはどのように、VOCを業務改善につなげたのか顧客の声を反映させた新商品を開発【ホーユー株式会社】ヘアカラー商品の販売をするホーユー株式会社では、新商品の開発にVOC分析を活用しています。ホーユー株式会社では新商品の開発の際、以下のようなことをおこないました。顧客の店頭での行動観察調査商品利用者へのインタビューヘアカラー愛用者との共創ワークショップいずれも顧客との距離を縮め、顧客の声をダイレクトに受け取るための施策です。例えば共創ワークショップでは実際の売場を再現し、販売用のPOPに対しての意見を出してもらうという取り組みをしています。そのなかで顧客から「こんな風に販売すればユーザーが買いやすいのでは」というユーザー目線の画期的なアイディアが生まれ、商品の販売戦略に組み込まれています。参考:従来の販促にイノベーションを起こすために取り組んだ「~イノベーション共創プログラム～INSIGHT DRIVEN」とは？ SNSを通して顧客の潜在ニーズを探り顧客理解を深める【ネスレ日本株式会社】コーヒーやお菓子を販売するネスレ日本株式会社では、SNSを通じたVOC分析を実施しています。 SNSを利用したエゴサーチはよく利用されますが、例えばキットカットなどのビッグワードでは声が多すぎて改善につなげるのが難しいという課題がありました。同社ではVOC分析ツールを利用してキーワードを整理、ツリー構造にすることで改善点を導き出します。さらに、SNS上で顧客と積極的に会話するソーシャルリスニングを進め、対話を通じてマーケティングや顧客サポートに活用しています。そして顧客のプロファイリングをおこない、それをペルソナにすることで、マーケティングに活用することもしています。ペルソナをより深く探ることで、新しいアイディアの増加や潜在ニーズの理解に役立てています。参考:「顧客はマーケティングパートナー」 VOC分析はこんな企業におすすめ以下のような課題を感じている企業はVOC分析の実施が望ましいです。リピート率が低い顧客の声をデータ化して商品・サービスに反映させたいリリース前に新商品・サービスのテストがしたいリピート率が低い VOC分析を活用することで、自社では気づけない課題の発見につながります。顧客満足度が低い、リピート率が上がらない、そうしたときには必ず課題があります。 VOC分析で顧客目線の声を集めることによって、自社だけでは気付けなかった課題・改善策が導き出されることがあります。例えば先ほど紹介したホーユー株式会社のように、店頭に置くPOPに対して顧客視点で声をもらい、新たな販売方法につなげています。課題発見に苦労しているという方は、VOC分析の利用を検討してみてください。顧客の声をデータ化して商品・サービスに反映させたい VOC分析をしていくと、顧客の声をデータ化できます。そのデータを活用した商品・サービスを作りたいという方には、VOC分析がおすすめです。新商品を開発したが、顧客の満足度が低い。そんなときは顧客の声を集めデータ化することで、顧客のニーズを商品・サービスに反映させられます。リリース前に新商品・サービスのテストがしたい商品・サービスリリース前のテストにも、VOC分析は利用できます。どんな商品がほしいか顧客に問いかける市場調査をするテスト商品を実際に使ってもらって感想を聞く販促手段について意見を聞く商品・サービスリリース前にも、このような対応が可能です。実際にホーユー株式会社の事例では、リリース前の商品に対してワークショップを実施することで、ユーザー目線のアイディアを取り込むことに成功しています。 VOCを収集するチャネルの種類 VOCを収集するためのチャネルには、以下のようなものがあります。コールセンターSNSアンケートインタビューチャネルはほしい情報・自社の顧客などを踏まえて選ぶ必要があります。緊急度の高い意見を集めたい場合はコールセンター、多数の声を集めたい場合SNS、顧客の本音が聞きたい場合はアンケート、質問を深堀したい場合はインタビューといった具合に使い分けると有用です。どのような目的でVOC分析を実施するのか、集めるべきデータは何かといったことを考えて、チャネルを使い分けましょう。ここからはチャネルの種類と、適切なチャネルの選び方について解説します。コールセンターコールセンターは顧客の声を直接聞けるチャネルです。コールセンターに電話をしてくるユーザーの声は緊急度の高い意見が多いです。「今困っている」「すぐに何とかしてほしい」という状況下のユーザーの声を拾い上げ、改善することは顧客満足度の向上につながります。自社でコールセンターを保持している場合は、VOC分析を実施することをおすすめします。...

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とはいえ、研修と一口にいってもさまざまで「どんな研修会社を選べば、より研修効果を高められるのだろうか？」と悩んでしまうのではないでしょうか。また研修を成果に繋げるためには、研修会社の提供する内容と社員の求める内容がマッチしていることが重要です。そして研修が受けっぱなしにならないように、研修前後の社内フォローも大切になります。この記事では、Webマーケティングの研修を行う企業を選ぶポイントだけでなく、おすすめの研修会社、そして効果を出すための方法についてもお伝えしていきます。 Withコロナのオンラインデジタルマーケティング人材育成ツール Webマーケティングの研修会社を選ぶポイント Webマーケティングの研修会社を選ぶポイントを解説します。ポイントを踏まえ、自社のニーズに合う研修会社を選ぶための参考にしてください。 Webマーケティングの研修会社を選ぶポイント目的を明確にする研修はカスタマイズ可能かをチェック実施形式に柔軟性があるかWebマーケティング研修を実施しているおすすめ企業4選インソースインターネット・アカデミーWeb担当者ForumジッセンWebマーケティングの研修の効果を上げる方法研修前の事前準備をしっかりする研修後のフォローもしっかりするまとめ目的を明確にする Webマーケティングといっても、集客施策となるSEO対策やアクセス解析、SNSを利用した広告など様々な内容があります。研修は、Webマーケティングの基礎知識から学ぶ初心者向けのものから、知識はあって実践してノウハウを学ぶもの、一つのことに特化した内容のものなど様々です。企業や社員によって必要な知識や目的は異なると思いますので、学ぶべき内容も異なってくるはずです。そのため、まずは、社員にどのような知識を身につけてほしいのかといった目的を明確にし、様々な研修会社の研修内容をチェックしてみることが重要です。研修はカスタマイズ可能かをチェック研修を選ぶ上で、自社の課題やニーズに合ったプログラムを作成してもらえるかどうかといった部分も重要です。研修内容が課題やニーズと異なる場合、研修を実施することの効果が限定され、時間や費用といったリソースを無駄にすることになりかねません。そのため、事前にしっかりと研修会社にヒアリングをし、ニーズに合ったカスタマイズができるかどうかチェックしましょう。ただし、研修を受ける全員のレベルが初心者であれば既定のプログラムを実施すればよいため、積極的なカスタマイズは必要ないことがほとんどです。実施形式に柔軟性があるか研修の実施形式は、主に以下のような形式があります。特に現在のコロナ禍においては、実施形式を集合研修から動画配信やeラーニングに切り替えるなど、臨機応変に実施形式の変更に対応できるかどうかは重要なチェックポイントです。 Webマーケティング研修を実施しているおすすめ企業4選 Webマーケティング研修を実施しているおすすめ企業を4社紹介します。まずは各社のチェックポイントとして、下記の4点を説明しながら、おすすめポイントについても解説します。企業の特徴研修の内容概要レベル(初心者向けか中上級者向けか)費用インソースインソースは、全国31,883社との取引をもつ研修会社です。インソースの研修の特徴は、各社のニーズに合わせて行うカスタマイズの柔軟さと、現場で活用できるスキルやノウハウの習得を重視しています。それに加え、研修前後の準備とフォローにも対応しています。講師派遣型の研修を基本としていますが、オンライン研修の実施も行っています。オンラインの場合、受講者は、テキストとPCを見て学ぶ形式となります。インソースのオンライン研修は、対面型研修の良さをできるだけ残し、ITが苦手という人でも受けられるよう工夫されているのがポイントです。さらに、対面型研修のように、グループワークやディスカッションも可能です。特長 Webマーケティングの基本的な体系を学ぶことができます。自社のニーズに応じた研修のカスタマイズ、オンライン研修が可能です。研修の内容 Webマーケティングとは何か集客施策、Webマーケティング戦略BtoBのWebマーケティング戦略Web分析、WebマーケティングとPDCA など研修のレベル Webマーケティング初心者向け費用要問い合わせ実施時間・回数によって異なります。実績年間受講者数49万人、オンライン受講者数11千人を突破しています。おすすめの企業 Webサイトを中心に「売れるしくみ」を構築したい企業研修内で現場で実践できる実習やワークに取り組みたい企業インターネット・アカデミーインターネット・アカデミーは、日本有数の実績を持つWeb制作会社「IBJ」のグループで、1995年の設立以降、多くの卒業生を輩出しています。人事担当者の要望により受講者の評価分析表を提供し、ITスキルやヒューマンスキルの成長を可視化しています。講義以外に、受講者には復習時間が設けられます。講義だけでは理解しづらいことも、講師が適切なアドバイスを行うことで記憶の定着を図ります。研修の実施形式は、講師による集合研修、マンツーマン、受講時間が選べる映像形式、講師派遣の4種類あり、それぞれ組み合わせも可能ですので希望に合わせて選択することができます。研修依頼から研修実施までは、契約後すぐの受講ができるため、まずは相談してみましょう。特長 Webマーケティング全般を学ぶことができます。自社ニーズに応じて研修内容をカスタマイズでき、集合研修、マンツーマン、映像といった研修形式を提供しています。研修の内容 Webマーケティングの基礎知識SEO、広告運用のノウハウSNSを活用したマーケティングアクセス解析　など研修のレベル Webマーケティング初心者向け費用受講者数によって基本料金が変動します。法人向けIT研修の研修プラン提案は無料です。厚生労働省の助成金制度を活用でき、年度内に最大1,000万円の助成1人あたり最大50万円(大企業は最大30万円)の経費助成受講者1人1時間あたり960円(大企業は480円)の賃金助成が利用可能です。実績株式会社博報堂アイ・スタジオ　新卒内定者研修株式会社日本デザインセンター　社内研修株式会社電通デジタル　新人研修　など多数...

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そこで今回は、Yahoo! DMPのサービスマネジャーの江川絢也氏とビジネスプランニングマネジャーの中辻昭宏氏にインタビューを行い、DMPとは何か、その本質とネット広告の有効な活用方法について伺ってきました。 Yahoo! DMPとは、700社が導入するヤフー株式会社のDMP（＝データマネジメントプラットフォーム） Yahoo! DMPは、Yahoo! JAPANのマルチビッグデータと企業が持つデータを掛け合わせ、顧客の志向に合った広告配信を行うなど、最適なアウトプットを実現するためのプラットフォームです。 Yahoo! DMPとは、700社が導入するヤフー株式会社のDMP（＝データマネジメントプラットフォーム）Yahoo! DMP活用の鍵の1つ、「オーディエンスの拡張」とは？Yahoo! DMPを活用する際には相性がある？！　相性の良い企業の特徴とは？DMPで大切なことを突き詰めるとマーケティングの本質となるまとめ：今後求められていくのは、エンドクライアントのことまで理解した、マーケティング思考ができるパートナーYahoo! DMPを活用したソウルドアウトのWeb広告運用代行サービス（広告） 2016年3月末の時点で、700社程度にYahoo! DMPを導入いただいており、現在は、その企業の方々に実際にYahoo! DMPを活用いただき効果を実感していただく段階である、ということです。 Yahoo! DMPの特長は、なんといってもYahoo! JAPANの持っているマルチビッグデータを、マーケティングに活用できること。ここではYahoo! DMPをネット広告に利用するとは具体的にどのようなことなのかを聞いていきたいと思います。 Yahoo! DMPのサービスマネジャーである江川絢也氏（左）とビジネスプランニングマネジャーの中辻昭宏氏（右） Yahoo! DMP活用の鍵の1つ、「オーディエンスの拡張」とは？本メディア「LISKUL」でも「DMPを導入しリターゲティング広告の精度と効果を上げた事例6選」にて「DMPを利用したリターゲティングの細分化」についてとりあげてきました。 Yahoo! DMPを使ってYahoo! JAPANの持つデータと広告主様がお持ちのデータを掛け合わせることにより、より高度に「誰に見せるか」をターゲティングできるようになります。つまり、広告主様は、Yahoo! JAPANのビッグデータに含まれる検索キーワード、商品の購入履歴データ、ページ閲覧履歴など、豊富な消費者の行動特性データによって、ターゲットをより鮮明にできるのです。中辻氏は「リターゲティングの細分化」と同様、もしくはそれ以上に「オーディエンスの拡張」も大切であると話します。 Yahoo! DMPを活用する際には相性がある？！　相性の良い企業の特徴とは？江川氏によると、Yahoo! DMPに合いやすい場合と、そうではない場合があるそうです。複数商品を取り扱う通販サイトで、単純に購入完了ページにタグを入れて拡張をした場合、まったく違う種類の商品を購入していたとしても、商品に区別なく「1つの購入」としてとらえられてしまいます。 Yahoo! DMPの活用により、商品を区別してより精度の高い拡張セグメントを作成することはもちろん、Yahoo! JAPANが持つさまざまなデータと掛け合わせることによって、その中でも30代女性に絞って広告を配信することも可能になります。つまり、DMPを使うことで、タグで取得できる情報だけでなく、性別や年代から趣味・嗜好などのいわゆるペルソナのようなものまで落としこんだ高精度なマーケティング活動が可能となるのです。 DMPで大切なことを突き詰めるとマーケティングの本質となる江川氏は、「Yahoo! DMPそれ自体はツールであり、大切なのは本質的なマーケティングである」と続けます。目安としては、リターゲティング広告以外の新規の顧客獲得のために、月額100万円ほどの広告予算をお持ちであることが望ましいと考えています。その上で、Yahoo! DMPと相性が良い企業には以下のようなものがあります。・扱っている商品やブランドの種類が多く、異なる属性の顧客を抱える企業・顧客が会員登録をしており、月額費用の支払いや、定期的に再購入があるようなビジネスの企業・サイトやアプリ上での申込後に、オフラインでのやり取りがあったり、審査などが発生するようなビジネスの企業取り扱っている商品の種類が少なく、購入する回数も一度きりといった企業様は思ったような効果が出にくい可能性があります。もちろん、購入する顧客と似た属性をお持ちの方に対して、ターゲティングを広げるといった使い方はできますが、DMPを使わずともタグから取得できる情報で十分という場合もあります。まとめ：今後求められていくのは、エンドクライアントのことまで理解した、マーケティング思考ができるパートナーある企業様は、最初はシンプルなターゲティングを何種類か作成し、ターゲットごとにクリエイティブを作成し最適化を行っています。その上で、効果の良かったセグメントを、さらにいくつかのセグメントに分割するなどの施策を実施しています。もう少し具体的にお伝えすると、効果の良かったセグメントをさらに男女で分け、クリエイティブもそれに合わせて、背景の画像の男女を切り替えることによってさらに効果が上がったなど、PDCAを絶え間なく回しています。 Yahoo! DMPのデータを使えば、ユーザーを「無限」といえるほどに細かくターゲティングすることができます。しかし、ターゲティングの細分化には注意が必要です。どれだけ細かいターゲティングを行ったとしても、ターゲットにあったコミュニケーションの設計、バナーなどのクリエイティブを見せることができなければ意味がありません。ターゲットに合わせたバナーを作ると言っても、ターゲットごとに1億通りのバナーを作ることは現実には難しいことです。ターゲットをどこにするのか、ターゲットをどのように分けるのか、どのようにコミュニケーションするのかを大雑把過ぎず、細かすぎないものに決めることが、DMPを有効に活用するためには必要なのです。「DMP」と聞くと、“アドテク”というイメージが先行しがちですが、DMPを使うことは、STP、RFM、3Cなどのマーケティングの本質や原理原則を突き詰めていくものだと考えています。江川氏は「DMPにはパートナーシップが重要」と話します。今後、認定代理店やマーケティングのパートナーに求められていることは一体何なのでしょうか？ DMPは、まさにアドテクそのもの…というイメージを持っていました。しかし、江川氏と中辻氏のお話を伺う中で、「DMPを活用していく上で大切なことは、本質的なマーケティングである」というお話が非常に印象的でした。たとえば、紙の広告ではデザインなどのクリエイティブには本当にこだわっています。それに対して、Webマーケティングでは、1つのバナーを複数の広告に流用して掲載することが多かったかと思います。しかし今後は、セグメントに合わせてクリエイティブも作成し、Webマーケティングの戦略として考えていかないといけません。これまでのWebマーケティングは、「広告をどこに配信するか」という面の話や「広告枠をいくらで買い付けるか」などの価格の話などいわゆる『左脳的な思考』が中心でした。しかしこのような『左脳的な思考』は自動化されていき、もっと本質的なマーケティング、つまり「誰に何を伝えるか」という『右脳的な思考』が重要になっていくと思います。これからのWebマーケティングでは、コミュニケーションまでしっかりと一緒に考えて、PDCAを回していくことが必要になっていきます。今後、求められていくのはアドテクへの理解だけではなく、そんな本質的なマーケティングが分かる人だと思います。どうしても、数字や細かい手法にとらわれがちなWebマーケティングですが、Yahoo! DMPを使うことでもっと大きな視点でのマーケティングが実現できるようになるのが楽しみだと感じました。 Yahoo! DMPを活用したソウルドアウトのWeb広告運用代行サービス（広告）当サイトLISKULを運営するソウルドアウト株式会社では、Yahoo!...