自動化の相談は「どのツールを入れるか」から始まることが多いのですが、先に決めるべきは「どの作業をやめるか」です。作業が整理されていない状態でツールを入れると、複雑さが増えるだけになります。
自動化に向く作業の条件
次の 3 つが揃っているものから着手すると、効果が見えやすくなります。
- 頻度が高い 毎日・毎週やっているもの
- 判断が要らない 手順が決まっていて、例外処理が少ないもの
- 間違えると影響が大きい 転記ミスが数字の誤りに直結するもの
逆に、月に一度しかやらない作業や、毎回条件が変わる作業は、自動化しても割に合わないことが多くなります。
最初に手が付けやすいところ
データの集約
複数の媒体の管理画面から数字を集めて表にする作業。判断が入らず、頻度が高く、転記ミスが起きやすい。ここは API で取得する形にすると、作業時間だけでなく数字の信頼性も上がります。
異常の検知
配信が止まった、費用が急に増えた、コンバージョンがゼロになった。条件を決めて通知させることで、見落としを減らせます。
定型の報告
決まった形式のレポートは、作る作業そのものを自動化できます。ただし「何を報告するか」は自動化できません。そこは先に決めておく必要があります。
判断を丸ごと自動化しない
入札や予算の配分をどうするかは、事業側の制約と切り離せません。判断そのものを無人化するのではなく、上限や変動幅のガードレールを決め、大きな変更には人の承認を挟む形にすると、後で説明がつかない変更が入りません。
順序を守る
作業の洗い出し、やめられる作業の廃止、残った作業の自動化。この順序を飛ばして最後から入ると、要らない作業を自動化することになります。
基盤としての考え方はAI・データ活用基盤に、集めたデータを何の判断に使うかは広告の KPI の決め方にまとめています。
なお、集約の手間そのものがツールの分散から来ている場合は、数字を集める仕組みを作るより、ツールを1つにまとめるほうが早いこともあります。その考え方はUTAGEとは。できること・料金・どんな事業に向くのかで扱っています。