S6（小さなチーム運営）の2回目です。前回整理したデータベースの概念を一歩進め、パソコン内に蓄積されたオントロジーのデータを、現場で使える形に集約する「ダッシュボード」の構築に取り組みました。

会社の中に散らばる記録をただ眺めるだけでなく、日々の意思決定や外部パートナーへの指示出しに直結させるにはどう設計すればよいか。参加者それぞれが実際に画面を組み立て、スマートフォンから安全にアクセスできるところまでを検証しました。

会社の分散型データから、専用システムを使わずにダッシュボードを立ち上げる

前回の講義の後、データベースの構造を理解するための補習が1時間半ほど行われました。これまで作ってきたオントロジーそのものがデータベースであると理解できた一方で、「パソコン内にある分散したデータ」と「整理されたデータ」を実務でどう使い分けるのか、戸惑う声もありました。

講師はまず、分散したデータの価値について説明しました。パソコンの中に多種多様な情報がファイルとして散らばっている状態は、決して不完全なものではありません。むしろ、会社のあらゆる事実がそのまま残っていること自体に強みがあります。最初から決まった入力枠を用意してしまうと、枠に収まる報告しか上がってこなくなり、情報としての強度が落ちてしまうからです。

そのため、日々の記録や業務報告はフリー記述や音声文字起こしで残します。そして、溜まったオントロジーの中から必要な情報だけを吸い上げ、意思決定のために一目で把握できるようにする「出口」として、ダッシュボードを作成します。

講義の冒頭、不動産事業に取り組む参加者が、AIエージェント（Claude Code）を使って自作したダッシュボードの画面を共有しました。自社で進めている空き家管理や個別物件の売却案件が一覧化され、各物件の売却進捗や、不足している書類の状況が一目で分かるよう整理されています。

画面を見た講師は、有料の業務管理ツール（kintone）と同じ働きが、自社のオントロジーにある分散したデータから作れていることを高く評価しました。従来であれば月額料金を払って専用のクラウドサービスを導入していた機能が、AIエージェントへの指示だけで形になります。まずはローカル環境で使いやすい画面を整え、必要に応じて社内や外部と共有していく流れが共有されました。

ダッシュボードは見るためだけでなく、指示を出しボールを渡すために使う

ダッシュボードの役割は、現状の数字やグラフを眺めることにとどまりません。現場で最も価値を発揮するのは、画面から直接、AIや外部パートナーに対して「指示を出す」機能を持たせることです。

食品事業に取り組む参加者は、自身が製造に使う施設のために構築した、Web予約システムと管理者用ダッシュボードを披露しました。制作にかかった時間は約5時間です。利用者がWebサイト上でプランや日時を選んで申し込むと、管理者のダッシュボードへ即座に通知が届きます。

承認や受付不可の返信内容はあらかじめ決めてあり、管理画面のボタンを押すだけで、申込者のGmailに返信が届きます。さらに、お知らせの公開・非公開の切り替えや、利用者から寄せられた口コミの掲載承認もダッシュボード上で完結します。

返信の「担当者」を切り替えられる機能もあり、誰が返信したのかが後から分かるようになっています。

続いて、学習事業の事務局から切実な課題が共有されました。生徒と講師の間で発生する授業の「振替リクエスト」が重なり、チャットツール上では誰のどの依頼がどこまで進んでいるか追えなくなっている、という悩みです。

これに対して講師は、チャットでの場当たり的なやり取りをやめ、ダッシュボード上にリクエストを時系列で積み上げるタスク管理を提案しました。その際、重要なのが「ボールがどちらにあるか」の可視化です。

  • 自社側が対応しなければいけない案件は「赤」
  • 相手（顧客や講師）の返答待ちは「緑」
  • 相手ボールのまま1〜2週間が経過して停滞しているものは「黄色」

このように色分けをしておけば、自分が今日どのアクションを起こすべきかが一目で分かります。さらに、停滞している相手への督促メールや、外部パートナーへの定型的な業務依頼も、ダッシュボード上のボタンからワンタップで送信できるようにします。複雑な条件分岐を人が頭の中で抱え込まず、AIと相談しながらダッシュボード上で単純なルールに落とし込むことが、業務を滞らせない秘訣です。

お金や給与のデータは直入れせず、フロント画面と正本を明確に切り離す

ダッシュボードにどのような情報を載せるべきかという議論の中で、学習事業の事務局から重要な質問が出ました。

従業員や講師が各自で確認できるダッシュボードを作りたい。給与などの財務の情報は別のフォルダで管理しているが、それをダッシュボードとどうつなぐか、という質問でした。

講師の答えは明確でした。ダッシュボードの側にお金のデータを入れる必要はありません。

この助言の背景には、システムの「フロント（画面）」と「基幹システム（オントロジー）」を明確に切り離すという設計思想があります。

講師によれば、ダッシュボードはあくまで「フロント」に過ぎず、基幹のデータは、これまで作ってきたオントロジー側にあります。給与や売上といった極めて機密性の高いファイナンス情報は、専用のフォルダの中に「正本」として1箇所だけ保持し、ダッシュボードからは必要な数値だけを参照させます。

もしダッシュボード側のファイルにも直接金額を書き込んでしまうと、同じ情報が社内に複数存在することになり、「どちらが最新で正しい正本なのか」をAIも人間も判断できなくなります。結果として、もっともらしい計算ミスや情報漏洩の原因になります。正本は安全な場所に1つだけ置き、見せる画面には余計な機密を最初から持たせないことが、小さな会社の安全なデータ管理の鉄則です。

外側の頑丈な扉を借りて、スマートフォンから安全に現場の状況を把握する

ダッシュボードの動作環境には、大きく分けて3つの段階があります。

  1. ローカルホスト（作成した自分のパソコンの中だけで動かす）
  2. 同一Wi-Fi内（同じ拠点のネットワークに接続している端末同士でのみ共有する）
  3. Web公開（インターネットを経由して、外出先やスマートフォンから24時間アクセスできるようにする）

例えば店舗運営であれば、同一Wi-Fi内での共有が便利です。店頭に来たお客さんにQRコードを読み取ってもらい、その日の商品の残り在庫だけをスマホで見せるような仕組みなら、外部のWebに広く公開する必要はありません。

一方、経営者自身が外出先から案件の進捗を確認したり、指示を出したりしたい場合は、Web上に公開してスマートフォンからアクセスできるようにする必要があります。

講義中、不動産事業に取り組む参加者が、自身のダッシュボードを「Cloudflare Zero Trust」を使ってWeb上に公開し、スマートフォンから閲覧する設定に挑戦しました。参加者が画面で確認した条件では、無料枠は50ユーザーまでで、支払方法の登録は必要（料金は0円）でした。この無料枠を活用し、本人のGoogleアカウントでログインしなければ画面が開かないようにアクセス制限をかけます。

初期設定の認証画面に苦戦する場面もありましたが、講師は、自分で作るプログラムの中に扉を作るのか、外側の扉を借りてくるのか、という違いだと説明しました。ゼロトラストという外側の扉があると、鍵を手に入れようとしても、まずそちらを破る必要があります。

設定を終えた参加者がスマートフォンの画面を共有すると、手元のブラウザに、自社の2つの事業を切り替えるタブと、管理中の物件一覧がすっきりと表示されました。

講師はスマートフォンでの表示を確認しながら、「ファーストビュー」の重要性を指摘しました。スマートフォンを開いて最初に目に入る、スクロール前の画面領域に必要な情報が集約されているかどうかが、実務での使いやすさを左右します。

画面のスクリーンショットを1枚撮ってAIに読み込ませると、どこからどこまでが表示領域かをAIが把握できます。その画像を見せながら指示すると、レイアウトをうまく整えてもらえます。

数万人規模になるまでは外部データベースを持たず、管理対象すべてに品番を振る

講義の終盤、食品事業の参加者から、事業の成長を見据えた運用の疑問が投げかけられました。

リピート購入してくれたお客さんを判別して層分けしたい。そのために外部のデータベースサービスを契約すべきか。また、販売ページで最初から会員登録やログインを求めると離脱されないか、という質問でした。

これに対して講師は、小規模な組織が取るべき現実的なステップを示しました。

まず、顧客が数万人規模に達するまでは、外部データベースを無理に契約する必要はありません。自分のパソコン内のオントロジーでデータを処理している段階のほうが、仕様の変更も容易で、圧倒的に小回りが利くからです。

また、購入者にログインを強いる必要もありません。注文時に入力されるメールアドレスをキーにして、システム側で自動的に会員コードを付与します。別のメールアドレスで購入された場合でも、定期的な棚卸しのタイミングで名寄せして統合すれば十分に対応できます。

そして、この日の最も本質的な教訓として講師が強調したのが、「管理したいすべての対象に、独自の品番（コード）を振る」という原則でした。

  • 顧客には「顧客コード」
  • 従業員や講師には「登録コード」
  • 取り扱う商品や資材には「品番・製造番号」

講師自身も、自宅の20種類ぐらいの観葉植物を、水やりの周期ごとにダッシュボードで管理している事例を紹介しました。

食品事業であれば、製造した商品1個1個に製造番号を割り振ります。そして、出荷前に発送前の状態を写真に撮り、製造番号と紐づけて保存しておきます。パッキング前にボタン一つで登録できる簡易アプリも、AIに頼めば作れます。

もし顧客から「届いた商品が崩れていた」という問い合わせがあった場合でも、「発送時点ではこの状態でした」と客観的な証拠を提示でき、どのロットで何が起きたのかを追跡できます。賞味期限が切れるまでの一定期間データを保管しておくだけで、品質管理とクレーム対応の精度は劇的に向上します。

最後に、ダッシュボードを24時間動かすための将来設計にも触れられました。ダッシュボード上に常時相談できるAI窓口を置く場合、講師の目安として、講師自身はAPIに月5ドル（約700〜800円、約500タスク程度）を課金して使っているそうです。この仕組みなら、パソコンが動いていなくても処理をこなすダッシュボードが作れるという展望が示されました。

この日の到達点

データの置き方から一歩進め、オントロジーの情報を集約して現場の意思決定と指示出しに直結させる「ダッシュボード」の構築手法を確立しました。次のステップは、参加者それぞれが、自社の現場業務に合わせたダッシュボードを1画面にまとめ、管理対象へのコード付与とボールの所在管理を組み込んだ上で、スマートフォンから安全に操作できるアクセス制御付きのWeb公開を完了させることです。

この勉強会について

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