AIBR プレミアム
拓海先生、お疲れ様です。部下から『ドキュメントを解析してサービス導入を改善できる』って話を聞いたのですが、正直ピンと来ません。これって要するに、何が変わるということですか？
田中専務、素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。要するに、ユーザーがオンラインの説明書やAPI（Application Programming Interface）をどのように見ているかをログという記録で観察し、改善点を見つけるという話です。結論を先に言うと、無駄な説明や見落としが可視化され、投資対効果を高められるんですよ。
ふむ、ログというのはアクセスの履歴のことですね。私たちのような製造業で言えば、製品の利用説明書がどのページをよく見られているかが分かるだろうと。
その通りです。もう少し具体的に言うと、log analysis（ログ解析）で訪問パターンをクラスタリングし、ユーザー群ごとにどのページを経由して最終的に導入（採用）に至るかを見るんです。重要なのは三点で、一、想定外のユーザー行動が見つかる。一、特定ページの閲覧が将来の採用と相関することがある。一、少ないコストでドキュメントの設計改善につなげられるという点です。
なるほど。現場の質問は『どの説明が読まれているか』と『読まれていない部分』が分かれば優先順位が付けられるということですね。それで投資ケイパビリティを見極められる、と。
その理解で合っていますよ。補足すると、単に閲覧数を見るだけでなく、ユーザーの過去経験や、その後のAPI adoption（API採用）につながるかどうかも統計的に検証できるんです。要は、見られているから重要ではなく、見られていることが結果に結びつくかを確かめるのが肝心です。
これって要するに、見せ方を変えれば客が増えるかどうかの検証に使えるということでしょうか？我が社のような現場密着型のツールも同じですか？
まさにその通りです。例え話をすると、店頭で商品を並べ替えるように、ドキュメントの見せ方を変えれば手に取るお客が変わるかを計測できる。クラウドサービスでも現場ツールでも同じ原理で検証可能です。大事なのはデータ収集の方法と、プライバシーや利用規約への配慮を最初に押さえることですよ。
そこがやはり懸念です。工場や営業先のデータが外に出るとまずい。現場から反発を受けない運用にするにはどうすれば良いですか？
良い質問です。三つの実務的な対処法を提案します。第一に、個人情報や機密情報を除外するフィルタリングを設ける。第二に、集計データだけを扱い、個々の操作を復元できない形で保存する。第三に、現場の担当者へ目的と利点を対話で説明し、導入前に合意を得る。こうすれば現場の不安をかなり和らげられるんです。
なるほど。では初期投資はどれくらいを見れば良いですか。小さく始めて、効果が出たら拡大するという進め方を取りたいが。
それも良いアプローチです。まずは最も読まれている3ページを対象にA/Bテストを行い、再訪率や導入率の差を見ます。要点は三つ、低コストで仮説検証、プライバシー保護、現場合意の順で進めることです。小さな成功体験が社内の理解を一気に広げますよ。
わかりました。要するに、ログ解析で『何が見られているか』『何が採用に結びつくか』を見て、小さく改善を繰り返して投資対効果を高めるということですね。よし、まずは現場に説明してみます。ありがとうございました、拓海先生。
