序章溜まるだけだったデータを、危険信号に変える

データは毎日増えるのに、誰も見ていません

在庫の表。

ヒヤリハットの報告。

店舗の日報。

拠点ごとの備品台帳。

現場のデータは、放っておいても毎日増えていきます。

でも、何百行もの数字を人が毎日見比べるのは、現実的ではありません。

結果、こうなります。

在庫が急に減っている品目を、欠品してから知る。

同じ原因の事故が、何度も起きていることに気づかない。

店舗の日報から、危ないサインを見落とす。

この記事でやること

IMG_01: この記事でやる4つのデモ

実際の材料を渡して、4つやります。

在庫推移から、今月中に発注点を下回りそうな品目を出す
ヒヤリハット報告を整理して、同じ原因が繰り返している場所を指摘させる
フォーマットが違う4店舗の日報を、1枚の表に統合する
拠点ごとに書き方が違う備品台帳を名寄せして、重複登録を見つける

前半2つは「異常に気づく」型です。

後半2つは「バラバラなものを揃える」型です。

どちらも、集計はAI。実際に発注するか、対策を打つかは、人が決めます。

この4つは、職種を選びません

在庫がなくても、ヒヤリハットがなくても、使えます。

やっていることは、2つだけだからです。

1つ目。並んだ数字から、危ないものを先に拾う。

2つ目。書き方が違うものを、1つの形に揃える。

営業の日報から、働きすぎのサインを拾う。

面接の評価シートが、面接官ごとにバラバラなのを揃える。

アンケートの自由記述を、原因ごとにまとめる。

全部、同じ型です。

自分の仕事の「溜まっているだけの表」を思い浮かべながら読んでください。

★実行する前の、3つの約束

この記事はデモから入ります。だから、先にこれだけ決めさせてください。

1. まずコピーしたフォルダで試す

本番の在庫データをいきなり渡さないでください。

業務ごとにフォルダを分けて、そのフォルダのものだけを渡します。

2. バックアップを取ってから実行する

材料はGoogleドライブに置いてください。

ドライブには版履歴が残ります。 これがいちばん安いお守りです。

3. 「計画を見せて」と一度言わせてから、実行させる

承認を求められたら、内容を読んでから押してください。

「よく分からないけど承認」が、いちばん危ない習慣です。

★そして、いちばん大事な線引き

気づくのはAI。発注するのは人です。

在庫が減っている品目を拾うのは、AIの得意分野です。

でも、実際に発注をかけて費用を発生させるのは、人です。

数字が増えている理由が、いつも同じとは限りません。

セールで売れただけかもしれません。

それを確かめるのは、現場を知っている人です。

ヒヤリハットを集計するのは、AIでいいです。

でも、どの対策をいつ打つかは、人が決めます。

安全とお金に直結する判断を、AIに委ねないでください。

この記事は、Sparkが動いている前提で進みます

まだセットアップしていない方は、入門編をどうぞ。

【Gemini Sparkの教科書】「聞けば答えるAI」を、留守中に仕事を進めるAIに変える（https://brain-market.com/u/bori-ai/a/bzYTN2YjMgoTZsNWa0JXY）

すでに使えている方は、この記事だけで完結します。入門編は必要ありません。

指示の書き方も、この記事の第1章でもう一度説明します。

それでは、始めましょう。

まず、渡し方の話からです。

この記事では「ファイルではなく、フォルダで渡す」理由が、はっきり出てきます。