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ユースケース アイデア出しのためのビジネスモデル キャンバス

Martin Szugat

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なぜ使う?

ビジネスモデルを改善するために、分析と AI のユースケースをアイデア出しします。

いつ使う?

ビジネス理解フェーズで、(クライアント)企業の現状または将来のビジネスモデルを分析し、ワークショップの目的に沿ってビジネスを改善する分析と AI のユースケースをアイデア出しします。また、どのドメインでデータ、分析、AI が最も改善の効果を発揮するかを明らかにします。

使い方?

I. 準備

キャンバスを埋めてください...

a) ヘッダー: Focus on ラベルを、ビジネスモデルを定義する白い付箋で付けてください。複数のビジネスモデルを混在させないでください。例えば、現在と将来、B2C と B2B、国別など、いずれか一つを選択してください。

b) フッター: 対応する色の付箋で凡例を追加してください:

  • 緑色の付箋: "既存の要素"

  • 黄色の付箋: "計画中の要素"

  • 赤色の付箋: "欠落している要素"

  • 青色の付箋: "導入事例のアイデア: 問題/疑問、解決策、または利点"

  • 白い付箋: "重要な仮定または未解決の疑問"

II. ビジネスモデル分析

(2-10) 番号順にボックスを埋め、ビジネスモデルの主要要素を書き出してください。既存の要素には緑の付箋を、欠けている要素には赤の付箋を、計画中または進行中の要素には黄色の付箋を使用します。参加者全員が一貫して深いビジネス理解を得られるよう、付箋を議論・整理・グループ化してください。重要なビジネス要素に注力し、重要でない付箋はキャンバス右端の振り分け済みの下に振り分けてください。

ヒント: 時間を節約するため、内部プロセスやリソースの最適化に焦点を当てる場合や顧客関係の改善に焦点を当てる場合など、左側だけ、または右側だけを埋めるだけで十分なことがあります。

III. 導入事例のアイデア出し

各ビジネス要素について、分析と AI がどのように改善に役立つかを考えてください。導入事例のアイデアを出す方法は3通りあります:

i. 問題志向:その要素に関して未解決の問題や未回答の疑問は何ですか?問題や疑問を青い付箋に「問題:」と書き、該当する要素の付箋の隣に貼ってください。

ii. 解決策志向:その要素を改善するための可能性のある解決策は何ですか?解決策は青い付箋に「解決策:」と記入して追加してください。

iii. 利益志向:その要素に対してどのようなメリットが期待されますか?メリットは青い付箋に「メリット:」と書いて、その要素に貼ってください。

IV. 導入事例のクラスター化

複製を確認して削除してください。類似する導入事例のアイデアをドメインごとにまとめ、クラスターに名前を付けます:青い付箋を追加し、ドメイン名を書いて下線を引いてください。あるいは、タグを使って導入事例をクラスター化してもかまいません。

V. 導入事例の優先順位付け

参加者に、それぞれの導入事例がワークショップの目的にどの程度影響するかを次の問いを自分に問いかけながら評価し、投票してもらいます:

  • この問題が解決される、またはこの質問に回答が得られたら、...

  • このソリューションが導入されていれば、...

  • この効果が得られれば、...

... どれだけ目的の達成に役立つでしょうか?

ヒント: 参加者が合計 3 点を持ち、1 枚の付箋に最大で 2 点まで置けるというルールが有効でした。

VI. 次のステップ

グループ(アプリケーション ドメイン)内の導入事例のアイデアへの投票を集計し、合計得票数が最も多いドメインを選択します。次のステップとして、そのドメインの分析成熟度を判定し、該当ドメイン内の導入事例を実装するためのアナリティクス ロードマップを作成することが考えられます。したがって、該当する青い付箋(導入事例のアイデア)をすべてコピーし、「Analytics & AI Maturity」キャンバスの左端にある振り分け先フィールドに貼り付けてください。

ヒント: オフィスワークとして、参加者は導入事例のアイデアを導入事例カタログに記録できます。

参考資料:

A: 青い付箋(導入事例)を Sort in ボックスを備えた Analytics & AI Maturity canvas にコピーし、必要な成熟度段階に基づいて評価してください。

さらに詳しく

Datentreiber はこの Miroverse テンプレートだけでなく、以下も提供しています:

  • Data & AI Business Design Kit は、Data & AI Business Design メソッドを適用するための多数のオープンソースのキャンバスを提供します。

  • さらに、無料のData & AI Business Design Communityでは、交流やイベント、エキスパートによるコンテンツが利用できます。

  • 認定付きの有料オンラインおよびオンサイトのトレーニングコースは、Data & AI Business Design Academyで受講できます。

  • 有償のData & AI Business Design Benchでは、さまざまな管理ツール、ワークショップ用テンプレート、プロジェクトの設計図を多数ご利用いただけます。

  • 当社の Data & AI Business Consulting は、データおよび AI の戦略、イノベーション、変革プロジェクトに関するサポートを提供します。

ご関心がある場合、またはご質問やフィードバックがある場合は、次のアドレスまでお問い合わせください: info@datentreiber.de.

著作権: 著作権は Datentreiber GmbH に帰属します.

Martin Szugat

Data & AI Business Catalyst @ Datentreiber

To help companies to transform into data-driven, AI-powered businesses and innovate data & AI products, I've invented the Data & AI Business Design Method and our company Datentreiber open sourced the Data & AI Business Design Kit. I'm a Miro MVP and a Miro Solution Partner.


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