ID:83076さん

## 課題背景 所属するフィットネスFCチェーンでは、以下5件のGoogleスプレッドシートを用いた定型業務において**非効率が常態化**していた。 ### 業務内容 **店舗間の会員移籍に伴う** ①移籍店舗へのメール生成・送信 ②移籍書類作成 ③書類送付のためのレターパックラベル作成 **会員の会費未納に伴う** ④督促メール生成・送信 ⑤督促状発行 ### 非効率の内容 * 1件ごとにコピペや手書きしているので合計で**1店舗につき4〜8時間**かかっている * 店舗の受付業務が立て込むと時間内に終わらず業務の進捗が遅れる * 金額転記ミスや住所記入ミスによる**誤配信・誤送付事故** * ⑤は、住所記入が必要なため、「間違えるといけないから」という理由で歴の長いスタッフしか実行できない**属人化＋教育機会損失** --- ## 施策 `Google Apps Script（GAS）`で5本のツールを自身で内製。 新人含め誰が使っても同じ結果になるよう、すべてのツールに**1度のコピペと一度の実行ボタンクリックで完結する構造**を採用（うち1ツールは業務の性質上、複数回のコピペが発生してしまうが）。 ### ①移籍店舗へのメール生成・送信／②移籍書類作成／③書類送付のためのレターパックラベル作成 入力用タブに移籍情報を記入すると、データベースシートから店舗マスタ（住所・メールアドレス等）を自動マッピングし、**テンプレートに差し込んで店舗ごとのメール文面・移籍書類・レターパックラベルを一括生成**。表記ゆれ（全半角スペース・「店」付与）を**正規表現で吸収**。 ### ④督促メール生成・送信 会員ID×契約種別でグルーピングし、複数ある契約内容の表示順を固定。 1つのタブに集約する設計にしたため、重複送信や送信漏れが起きないよう、**チェックボックス連動の進捗管理UI**を実装。 ### ⑤督促状発行 会員データから滞納月数を判定し、1ヶ月/2ヶ月用テンプレートを動的に出し分け。 住所・契約種別・期日を差し込み、店舗ごとの印刷タブを一括生成。 --- ## 設計上の意思決定 * メール送信は`GmailApp.sendEmail`で自動化せず、**スプレッドシート上に文面を生成する設計**を採用。 誤送信リスクを構造的に排除し、スタッフがレビューしてから送信する運用にしました。 * 複数の契約種別を扱う督促メールでは、`RichTextValue`で視認性を高めるため合計行のみ太字化。 `ConditionalFormatRule`でチェックボックス連動の行グレーアウトを実装し、進捗管理性を確保。 * テンプレートの差し込みは`copyTo`による動的シート生成方式を採用。 **テンプレートシートを編集すれば全店舗分に反映される構造**とし、保守コストを限りなく抑制。 * 既存業務でGoogle Workspace全社導入済みのため、追加コストなく権限管理が可能なGASを採用。 --- ## 役割 企画・要件定義・設計・テスト・運用導入を**自身で実施**し、設計上の意思決定（誤送信リスクの構造的排除、保守性確保のテンプレート設計など）も**すべて自身で判断**。 実装はClaude等のAIコーディングツールを活用し、**要件定義から運用まで一気通貫で完遂**しました。 --- ## 成果 * **月4〜8時間 → 1〜2時間に短縮（約70〜80%削減）** * 転記ミス・送付漏れの構造的排除により事故防止 * 自店活用後、他のゾーンマネージャーからの依頼で**弊社FC店10店舗に横展開** * これらの業務はすべてFC本部指定の全国共通業務なので、手入力・手書きでの非効率な運用が残っている**全1,200を超える店舗で展開可能な設計**

## 課題背景 個人事業として運営するブランド品の輸入販売事業において、競合セラーの**売れ筋商品・ブランド構成・販売傾向の把握**が、自社の仕入戦略の精度に直結する。しかし手動リサーチでは**1セラーあたり6〜8時間**かかる試算で、複数セラーを横断して分析することが難しかった。 --- ## 施策 **Claude in Chromeを活用した競合分析パイプライン**を構築： 1. プラットフォームが一般公開している注文実績のみを対象に、競合セラーの商品ページ・注文履歴を**ブラウザ操作で自動収集** 1. **Google Sheetsをデータレイク**として使用し、`gviz/tq` APIエンドポイント経由でデータ取得・整形ロジックを実装 1. ブランド別商品数・注文件数・登録日などを自動集計し、**ピボットテーブルで競合の売上構造を可視化** --- ## 設計上の意思決定 * スクレイピングではなく、**Claude in Chromeのブラウザ操作経由でアクセス**。プラットフォームの利用規約・`robots.txt`範囲を尊重しつつ、公開情報のみを対象とする運用とした。 * データ保存は**Google Sheets + `gviz/tq` API**を採用。専用のDB構築コストを回避し、収集からダッシュボード可視化までを**単一スプレッドシート内で完結**させた。 --- ## 役割 企画・要件定義・設計・テスト・運用を**自身で実施**し、設計上の意思決定（規約遵守を前提とした収集方式の選定、データ基盤の選定など）も**すべて自身で判断**。実装はClaude等のAIコーディングツールを活用。 --- ## 成果 * **1セラーあたり推定6〜8時間 → 1時間以内で完結** ### 分析事例 1. 特定セラーの**売上の80%超が単一ブランドに集中**している構造を発見し、自社の仕入優先順位の意思決定に反映 1. カテゴリ構成や仕入元の傾向まで定量的に把握することで、**ブランドごとに最適な仕入アプローチが異なることを発見**し、ブランド別の戦略設計に反映 「手動では発想すらできなかった分析」を実現したことで、**感覚依存だったリサーチからデータドリブンリサーチへの転換**を達成。