T02K4

・Excelを活用したデータ集計・分析 3,000円〜

Excelを活用したデータ整理・集計・分析に対応します。物流実務でのKPI管理や実績データ分析、課題抽出、改善提案の経験があります。単なる集計だけでなく、データから傾向や課題を整理し、分かりやすく可視化・資料化することも可能です。

・業務改善・業務効率化の提案 5,000円〜

物流現場の実務経験とデータ分析をもとに、業務上の課題整理・原因分析・改善案の検討に対応します。KPI管理、荷主企業への改善提案、新規業務立ち上げなどを経験しており、データと現場の両面から実行可能な改善策を考えることを得意としています。

・データを活用した資料・企画書作成 5,000円〜

データや既存情報を整理し、相手に伝わりやすい資料・企画書にまとめます。物流実務では、実績データの分析結果や課題、改善案を整理した資料作成・提案を経験しています。情報を並べるだけでなく、要点や根拠が伝わる構成を意識します。

・KPI管理・データ集計・可視化 5,000円〜

物流業務でのKPI管理経験を活かし、各種実績データの集計・整理・可視化に対応します。計画と実績の差異や数値の推移・傾向を整理し、課題を把握しやすい形にまとめます。Excelを活用した管理資料や報告資料の作成にも対応します。

・生成AIを活用した業務効率化 5,000円〜

ChatGPT等の生成AIを活用し、情報整理、文章・資料作成、業務手順の整理などの効率化を支援します。AIの利用自体を目的とせず、実際の業務課題に合わせて「どの作業にどう活用すると効率化できるか」という実務視点を重視しています。

・物流業務・業務改善プロジェクト / 部長職経験、経営企画室 / 法人営業（フィールドセールス）・業務改善・DXコンサルタント・労務・給与・物流（ロジスティクス）・補助金・助成金申請サポート 2018年4月 〜 現在

物流業務を中心に、現場運営だけでなく、データ分析、KPI管理、業務改善、荷主企業への改善提案、新規業務の立ち上げ、資料・マニュアル作成などに携わっています。 物流現場で得られる各種データをExcel等で整理・集計し、数値と現場の状況を照らし合わせながら課題を把握し、改善策の検討・提案につなげる業務を経験してきました。 単にデータを集計するだけではなく、「数値から何が読み取れるのか」「なぜその状態になっているのか」「どこを変えれば改善できるのか」まで考え、実際の業務改善につなげることを大切にしています。 【データ分析・KPI管理】 物流業務に関する各種実績データの集計・分析やKPI管理を行っています。 物量や作業実績などの数値を整理・可視化し、計画と実績の差異や傾向、業務上の課題を確認。必要に応じて現場の状況と照らし合わせ、原因の整理や改善策の検討につなげています。 Excelを使用したデータ整理・集計・分析、管理資料や報告資料の作成などにも日常的に取り組んでいます。 【荷主企業への改善提案】 荷主企業の物流業務について、実績データや現場状況をもとに課題を整理し、改善策の検討・提案を行っています。 実際に、データ分析や現場状況を踏まえて作成した改善提案が荷主企業に採用され、実際の業務改善につながった経験があります。 単に問題点を指摘するのではなく、現状を整理し、根拠となるデータを示しながら、実行可能な改善策として相手に伝えることを意識しています。 【EC関連物流】 荷主にはEC事業者も含まれており、EC事業者に関わる物流業務を経験しています。 ECサイト運営そのものを担当してきたわけではありませんが、物流側からEC事業者の業務に関わり、出荷・在庫・物流オペレーションなどに関する実務やデータに触れてきました。 【新規業務立ち上げ】 既存業務の改善だけでなく、新規業務の立ち上げにも携わってきました。 業務開始に向けた運用方法の整理、業務フローの検討、必要な資料や手順の整備など、実際に業務を運用できる状態へ落とし込む業務を経験しています。 そのため、すでに整理された業務を処理するだけでなく、「まだ業務の形が決まっていない」「何から整理すればよいか分からない」という段階から情報を整理していくことも得意としています。 【業務整理・マニュアル作成】 業務内容や作業手順を整理し、マニュアル・手順書・業務資料などに落とし込む業務にも携わっています。 属人化している業務や複雑になっている情報を整理し、初めて見る人でも理解しやすい形にすることを意識しています。 【補助金関連業務】 補助金に関連する業務にも携わった経験があり、必要な情報や数値の整理、資料作成などを行ってきました。 ※補助金の採択を保証するものではなく、士業等の独占業務に該当する業務ではなく、自身が実務として経験してきた範囲での対応となります。 【強み】 私の強みは、現場の実務とデータの両方を見ながら、課題を整理し、改善策として形にできることです。 ・データを整理する ・KPIや数値から傾向を把握する ・現場の状況と照らし合わせる ・課題や原因を整理する ・改善方法を考える ・資料やマニュアルとして可視化する ・相手に改善案として提案する ・実際の運用へ落とし込む という一連の流れを経験してきました。 今後は、これまでの物流・データ分析・業務改善の経験に加えて、AIツールも適切に活用しながら、データ整理、資料作成、業務の可視化・効率化など、より幅広い業務改善支援につなげていきたいと考えています。