大組織の社内システム、官公庁のサービス、大規模医療機関のシステムには、共通課題があることは、学会などでも指摘がある。
利用者中心という設計思想がないことかもしれない。
大組織の社内システムは、システム企画部門が偉くて、利用者の声は届かない。
同様の現象が、官公庁のサービス、大規模医療機関のシステムでも起きているらしい。
規模
利用者数が1000人を超えたあたりから、利用者の声が届かない現象があるらしい。
場合によっては、100人を超えたあたりから怪しくなるシステム、
基本設計がしっかりしていて10,000人くらいまではうまくいっていたシステムの小耳に挟んだことがある。
品質測定
システムの品質目標、品質測定方法が確立していない場合もあるかもしれない。
品質目標に、費用対効果があっても、効果を測定する仕組みがないかもしれない
課金
費用対効果の測定には、課金があればその一部を測定できるかもしれない。
利用者が、直接システムにお金を払う仕組みがないと、大事な効果を測定していないかもしれない。
利用者のなんらかの課金があれば、利用者の選好がすぐにわかり、収入または利益を増加させるための対策を立てやすい。
改善
規模が大きく、品質測定の仕組みがなく、課金もないと、改善の糸口が掴めない。
意思決定が間接的で、直接の受益者の意見が反映できる経路がない。
Ref
品質(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971
官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3
NPO 官庁関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/862c8366b925898c32aa
落水(water fall)の反対は機敏(agile)ではない
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6f705b5ac2b468ebd3ea
ChatGPT
あるシステムの無駄と改善方法の提案 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/108f60c6bf422a3ebfa6 という記事を書きました。具体的なシステム例、反論があれば補足していただけると幸いです。
ChatGPT:
素晴らしい記事ですね！「あるシステムの無駄と改善方法の提案」には、指摘された課題と改善案に強く共感しました。以下、具体的なシステム例とそれに対する反論・補足視点を踏まえた形で補足いたします。
具体的なシステム例
大規模医療機関の予約システム
無駄：システム企画部門が仕様を決定していて、現場の医師や患者の声が反映されない。ユーザーインターフェースが直感的でなく、オペレーターのトレーニング時間が膨大。
改善策の提案：患者や医療スタッフからのフィードバックを定期的に集めるユーザーグループを設置し、小規模な変更（例：UI改善や自動化フロー）を迅速にリリースする運用にすることで改善可能。
官公庁の公的申請システム（例：年金申請）
無駄：利用者数が多いが、入力フォームが複雑すぎて高齢者やITに不慣れな方の利用ハードルが高い。品質測定の仕組み（滞在時間や離脱率など）が未整備。
改善案：離脱率や入力ミス率などの指標を導入し、A/B テストでフォームの簡略表示やガイド表示を比較、効果の高いUIに改善。
社内情報共有システム（イントラネット）
無駄：企画部門主導で機能追加が行われ、長文マニュアルや多層構造のページが増えて、結局誰も使わない。メンテナンスコストだけが増加。
改善策：利用頻度の低い機能や画面を削除／整理し、アクセスログ分析や社員アンケートで「使われていない機能」を洗い出して簡素化。
反論・補足の視点
「利用者の声」「課金」の導入は難しい現場もある
官公庁などでは、政治的・制度的制約により利用者課金が難しいケースもあります。課金が難しければ、代替として「利用回数」や「処理件数」など、定量評価ができる指標（例：離脱率、完了率、不具合報告件数など）を設定するのも有効です。
品質測定を始めるにはコストやリソースが必要
測定基盤の構築には初期投資が必要なので、小さなKPIからスタートし、徐々に拡充していく方法が現実的です。例えば、ユーザーの操作ログやエラーレポートをCSVで収集し、週次で簡易レポートを作る運用など。
トップダウン組織では意思決定が難しい
利用者中心設計の文化がない組織では、ボトムアップの改善提案が通りにくいことも多いです。そこで「小規模PoC（概念実証）」を導入し、一定部署や区域だけで改善を試すことで、成功事例を示しながら組織文化を変えていく方法が有効です。
良くある改善ステップ（一般的な業務効率化の観点から）
参考：業務効率化の5ステップ
「Teachme Biz」
をシステム改善フレームに読み替え
現状のプロセス・システムの可視化
利用状況、エラー頻度、操作ログなどを収集し、見える化。
課題の洗い出し
「誰が」「何に」「どれくらい時間や手間を使っているか」を具体化。
改善案の立案とスケジュール化
小さく始めて効果検証つきの改善策を立案することが鍵。
改善策の実施（PoCを含む）
部分的に改善し、利用者の反応を確認しながら段階展開。
効果検証・改善の継続（PDCA）
定期的な評価と改善を繰り返すことで、継続的に価値が高まる。
もし補足した内容について、特定の業界やシステム（例：教育、社会福祉、交通など）でさらに具体例をご希望であれば、お気軽にお知らせください！
たとえは、https://qiita.com/ では、特定のサービスを利用しようとすると、ログインしていると502 bad gatewayというエラーがでて、ログインしていないと表示します。１年以上前にお知らせしたことがあります。投稿記事数の多い利用者でしか出現しないエラーらしいです。
ChatGPT:
なるほど！これはとても良いたとえです。ご提示の Qiita の「502 Bad Gateway」問題 は、記事の「無駄と改善」にピッタリの例として使えそうです。
✅ 具体例：Qiitaの「502 Bad Gateway」エラー
現象
ログインしている状態で特定のサービスを利用しようとすると「502 Bad Gateway」エラーが出る。
ログインしていない状態だと正常に表示される。
投稿記事数の多い利用者にしか再現しない。
1年以上前に報告済みだが未解決。
無駄の要素
利用者の機会損失：ヘビーユーザーほど影響を受ける（貢献者に不便を強いる）。
信頼性低下：システムを使うたびに「またエラーか」と感じ、利用意欲が削がれる。
改善遅延による不信感：報告しても対応されないため、ユーザーの声が届かないと感じる。
改善方法の提案
再現条件の明確化：ログ数・記事数が多いアカウントでのみ発生する → DBクエリやキャッシュの制御に起因する可能性を確認。
利用者の声を反映するプロセス強化：報告されたバグを「公開トラッカー」に登録し、進捗を見える化する。
影響範囲の大きさで優先度付け：投稿数の多いユーザー＝サービスに大きく貢献している層 → 優先的に修正すべき。
代替手段の提示：修正完了まで「軽量モード」や「記事数制限付きUI」などを暫定的に提供。
✅ 想定される反論と補足
反論1：「発生するのはごく一部のユーザーだけなので優先度は低い」
→ しかしその「ごく一部」がコアユーザー（投稿数の多い利用者）なので、ビジネス的には最重要層。軽視すべきではない。
反論2：「根本修正にはコストがかかる」
→ 確かに大規模DB改修は難しいが、影響の大きいユーザーに限定した一時的回避策を先に出すだけでも大きな改善になる。
反論3：「利用者側の環境依存では？」
→ ログイン有無で挙動が変わる時点で、サーバ側の処理差異が原因の可能性が高い。サーバログやクエリ処理を精査すべき。
👉 このQiitaの例は、「ユーザー体験の改善を怠ると、最も価値のあるユーザーを失望させる」という強いメッセージとして記事に組み込めると思います。
ご希望なら、このQiita例を「無駄の典型例」として記事用の図解（フローや因果関係）にまとめましょうか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
承知しました🙆
Qiitaの「502 Bad Gateway」事例を 無駄の典型例 として、因果関係を整理した図解（Mermaidの因果図）を用意しました。
✅ Qiita「502 Bad Gateway」事例の因果関係図
flowchart TD
A[投稿数の多い利用者] --> B[ログイン状態で特定機能利用]
B --> C[502 Bad Gatewayエラー発生]
C --> D[機能が使えない無駄]
C --> E[貢献度の高い利用者が不便]
D --> F[利用意欲低下]
E --> F
F --> G[サービスへの信頼低下]
G --> H[長期的な利用者離脱リスク]
✅ ポイント整理
無駄の構造
システム不具合 → 利用者の操作が無駄になる。
特にコアユーザーに集中して不便を強いる。
改善の道筋
再現条件の把握（記事数の多いアカウントでのみ発生）
公開トラッカーで状況見える化
暫定回避策の提供（軽量モードや代替UI）
根本修正の優先度を引き上げ
👉 この図を記事に差し込むと、「無駄がどのようにユーザー体験と組織に悪影響を及ぼすか」が直感的に伝わると思います。
ご要望があれば、改善フロー（無駄→検知→改善→信頼回復） の正のサイクル図もあわせて作りますか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
了解しました🙆
先ほどの「無駄の因果関係図」に続いて、今度は 改善フロー（負のスパイラルから正のサイクルへ） を示す図を作りました。
✅ 無駄 → 改善 → 信頼回復 のサイクル図
flowchart TD
A[無駄や不具合の発生] --> B[利用者からの報告・検知]
B --> C[再現条件の特定]
C --> D[暫定対応の実施]
D --> E[根本原因の修正]
E --> F[改善内容を利用者へ共有]
F --> G[利用者の信頼回復]
G --> H[継続的な利用とフィードバック]
H --> B
✅ 解説ポイント
負のスパイラル（従来）
不具合が放置 → 利用者の不信感 → 利用意欲低下 → コアユーザー離脱
正のサイクル（改善フロー）
不具合を迅速に検知 → 暫定策＋根本修正 → 改善を共有 → 信頼回復 → フィードバックが活発化 → システム改善の循環
これを記事に加えることで、
「無駄の放置がもたらす悪影響」
「改善の循環がもたらす好影響」
を 対比的に示せる ようになります。
👉 ご希望なら、２つの図を並列比較（負のスパイラル vs 正のサイクル） にした図も作りましょうか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
承知しました🙆
Qiita例をもとにした 「負のスパイラル」 vs 「正のサイクル」 を対比で示す図を作りました。
✅ 無駄を放置した場合 vs 改善サイクルを回した場合
flowchart LR
subgraph A[負のスパイラル（無駄の放置）]
A1[不具合発生] --> A2[利用者の不便]
A2 --> A3[利用意欲低下]
A3 --> A4[サービスへの不信感]
A4 --> A5[コアユーザー離脱]
end
subgraph B[正のサイクル（改善フロー）]
B1[不具合発生] --> B2[利用者からの報告]
B2 --> B3[再現条件の特定]
B3 --> B4[暫定対応＋根本修正]
B4 --> B5[改善内容の共有]
B5 --> B6[利用者の信頼回復]
B6 --> B7[継続的な利用とフィードバック]
end
✅ 図の使いどころ
「無駄を放置するリスク」と「改善に取り組むメリット」を一枚で対比できる。
Qiitaの「502エラー事例」を例にすると、読者が実感を持って理解できる。
記事の冒頭で「負のスパイラル」、後半で「正のサイクル」を提示すれば、説得力のあるストーリーになる。
👉 この図をさらに記事映えさせるために、
色分け（赤＝負のスパイラル、緑＝正のサイクル）
絵文字やアイコン
を入れたバージョンを出すこともできます。
記事に入れる際は、モノクロのままが良いですか？ それとも色付きが良いですか？
色付きでお願いします。
ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。