一度聞いただけでは、わからなかった

最初に聞いたこと

ある製造業のお客さまの案件だった。

品質のデータは、毎日きちんと記録されていた。ただ、記録しているのは担当者それぞれのExcelだった。同じ項目なのに、列の並びも、日付の書き方も、人によって違う。

だから、ロットや品種をまたいで見たいときは、各担当者からファイルを集め、形をそろえて、貼り付けるところから始まる。

「データはあるんです。でも、全体を通して見られないんです」

やることは、はっきりしていた。バラバラのデータを整理して、1つのデータベースに入れる。決まった形で取り出せるようにする。

言葉にすると、これだけだ。難しかったのは、ここから先だった。

打ち合わせで、業務の流れはひととおり聞いたつもりだった。

でも、最初の画面を触ってもらうと、次々に出てくる。

「この並び順だと、探しにくいんです」「この項目、実はこういう意味で使っていて」

手戻りもあった。作る側の私には、その業務の知識がない。一度聞いただけでは、全部はわからなかった。

これは、聞き方が悪かったのとは少し違うと思っている。

使う側も、自分の仕事の流れを、細かいところまで全部は言葉にできない。毎日やっていることほど、わざわざ説明しようとは思わない。本人にとっては当たり前すぎて、言葉にする必要を感じないのだ。

実際に使ってみて、はじめて「ちょっと違う」と気づく。頭ではなく、手が覚えている違和感だ。

最初から完璧な仕様書を作ろうとすると、聞き取りに何か月もかかる。それでも、漏れは必ず出る。

それより、まず動くものを作って、触ってもらう。「違う」と言ってもらう。直す。その繰り返しのほうが、結局は早い。

この案件では、要件定義から運用まで、3年半ほど関わった。そのあいだずっと、触ってもらっては直していた。

個人のExcelから取り込むと、想定していなかった形のデータが入ってくる。数値の欄に「再測定」と文字で書いてある。全角の品番が、別の品番として登録されてしまう。

だから、取り込むときのチェックを厳しくした。どの行のどの欄がおかしいかを返して、そこで止める。間違ったデータが一度混ざると、そのデータで出した分析まで信用されなくなるからだ。

これも、最初からわかっていたわけではない。動かしてみて、おかしなデータが入ってきて、はじめてわかったことだ。

いまはAIのおかげで、最初の試作は前よりずっと早く作れる。触ってもらって直す回数を、そのぶん増やせる。

ただ、何が「ちょっと違う」のかを教えてくれるのは、今も変わらず、使う人だけだ。