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スプレッドシート活用方法の紹介

本記事はGoalsアドベントカレンダー2023の12/12の記事です。

こんにちは!
Goalsの叶といいます。

記事作成者
名前:叶匠
部門:共通&人件費開発/人件費 BizDev

この記事でお伝えしたいこと

「へえー、こんなこともできるんだなぁ」って感じの便利なスプレッドシートを紹介します。この記事が、部門の垣根なく業務効率化を推進するきっかけになれば嬉しいです。
※今回紹介するスプレッドシートの作成にあたり、売上予測精度レポートの資料作成方法を型化していただいた前田さん、GASを教えていただいた多田さん、手嶋さん、Salesチームでの動作環境を確認していただいた吉池さん、久保さん、ご協力いただき誠にありがとうございました。

紹介するスプレッドシート:売上予測精度レポート資料自動作成

スプレッドシートの情報をもとにGoogleスライドを自動作成します。

作成した背景

私たち「人件費 BizDev」チームは主に、AI需要予測による人件費適正化サービスの「HANZO 人件費」のカスタマーサクセスと営業支援を担当しています。
営業支援の担当業務として「予測精度の事前検証」があります。
これはHANZO 人件費のご契約前に、お客様の過去分実績データをAIに学習させ予測精度の検証と費用対効果を事前にレポートさせていただくサービスです。
このサービスは大変ご好評をいただいたのですが、もともとはこれらのレポート資料の作成やレポートの打ち合わせの日程調整などもチーム内ですべて実施していました。
販売拡大に比例して業務負荷が増大し、「人件費 BizDevチーム」で検証の上、プレゼンを行うことが困難になりました。
そんな折、Salesチームに助け舟を出していただき、検証以降のプロセスを移管する運びとなりました。
移管にともない資料作成の方法を型化が必要となったのですが、「人件費 BizDevチーム」の前田さんのご助力により作成基準や変数が明確に特定できました。
「これはもう自動化してから移管しよう!」という話となり自動化ツールを作成しました。
属人化を排除した必須項目は自動で資料作成し、顧客属性に合わせたモディファイは折衝のプロのSalesチームにお任せした方が、より部門ごとの強みが活かせると判断しました。

使うとこんな感じ

スプレッドシートにURLを入力すると、資料作成に必要な情報を自動で検出してくれます。

情報反映後に「資料作成開始」をクリックすると……

⇩全15ページのGoogleスライド資料が自動作成されます。

※ダミーの店舗・数字を入れているので、実際の数値とは異なります。

作成したあとの効果

まずはシンプルに業務時間の削減が大きいです。資料作成に1~2時間かかっていたのが、草案作成まで1分もかからなくなりました。

情報を参照するURLを入力するだけで、
・弊社利用企業様の標準的なHANZO精度
・弊社利用企業様の標準的な店長精度平均
・店舗別の売上予測精度
・効果額
・費用対効果
etc…

といった情報を自動で取得するので転記時の人為的ミスも減りますし、Googleスライドテキストボックス内の細かい数値の確認時間も減少しました。

また、同時にトークスクリプトも自動作成できるので均一なサービス提供にも寄与します。

そのほかの便利スプレッドシート

日程調整シート:Googleカレンダーと連動して日程調整を行う
予定を知りたい人にチェックを入れて、「日程調整開始」を押すと、Googleカレンダーの予定を自動で取得します。
全員共通かつ、1時間以上の空き時間がスプレッドシート上に表示されます。あとは押さえたい予定にチェックを入れて「予定作成」を押すとGoogleカレンダー上の日程をおさえてくれます。
また、チェックボックスを入れた候補日で日程調整メールも自動作成します。

さいごに

Businessサイドの人間がGASを書けると、
「開発に依頼するほどではないけど、ちょっと手間な事を自動化したい」ときは便利です。
もちろん、自動化が目的となって普通に仕事をするよりも時間がかかってしまっては本末転倒ですのでそのあたりは注意が必要です。

スプレッドシートはデータの可視化や分析、リアルタイムな共同作業など様々な利点があるのですが、そのなかでも今回「自動化」を取り上げた理由は、さまざまな部門の協力が必要だからです。
自動化にはデータの一元管理や規格の統一、やりたいことの型化が必要です。

PMMチームに整理していただいた社内情報、人件費開発チームの売上予測精度レポートの検証と記載方法、データの格納位置、レポート記載方法の型化
etc…
みんなで協力した成果物の1つとして紹介させていただきました。
記載しきれなかった関係者のみなさまありがとうございました。

明日は12/13、AIチーム松村さんの記事です。お楽しみに!

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