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システム開発

【意思決定層の方必見】企業でのデータ分析とは?目的・方法・必要性まで徹底解説!

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平井拓真

みなさんこんにちは
株式会社Firefly代表の平井です。

今は同社で代表業務のかたわらシステムを開発したり取引先の企業様のデータを運用したりしています。
もともとはシステム開発会社で3年間とフリーランスで1年間、システム開発とデータ分析をもちいて企業様の課題を解決してきました。その中で、お客様から

「データ分析の書籍や記事が技術者向けのものばかりで丁度いいものが無い」

というお声を多くいただいていました。
ですので今回は「データ分析を取り入れを検討している企業様」へ向けて、”データ分析とは一体何なのか”という疑問にお答えしながら、実際のやり方や運用のコツまでご紹介していきたいと思います。

そもそもデータ分析とは ?

企業でのデータ分析は顧客情報や取引情報を始めとするデータを集めて、因果関係や相関関係を可視化し、何らかの目的を達成するために行います。

例えば、居酒屋で売上のデータと曜日のデータを紐づけることで曜日ごとの売上が予測できます。しかし、データは集めて分析するだけでは何もなしません。データは言わば道具です。分析は手段です。目的のために存在するのです。

居酒屋の例でいうと、もし売上を上げたいとなれば、曜日ごとに売り上げを分析し、食材の仕入れ量を予測して機会損失を防ぐことができます。費用を抑えたければ、必要なバイトの数を割り出すことで、不要なバイトを出勤させる必要もなくなるでしょう。

このように、「機会損失を防ぎたい!」や「人件費を抑えたい!」などの、具体的な目的があってこそデータを分析する価値があるのです。

データ分析の目的は?その必要性とは?

前項で「データ分析には目的が必要」と言いましたが、次は「どんな目的のために企業はデータ分析を行っているのか」を簡単にご紹介いたします。データを分析するにあたっての主な目的は以下の2つです。

意思決定を迅速に行うため 

データを『見える化』『分析』することで、改善点を明確にしたり、異常をいち早く察知し意思決定を早く行うことができます。

未来を予測してビジネスのスピードを上げるため

データから未来の予測を行うことで、設備投資が早く行えたりと対策を先手で打つことが出来ます。

ようするに、目的を達成したり業務の改善を迅速に行うためにデータを利用し、分析を行うわけです。上記の利点は『人事』『営業』『マーケティング』『製造』『カスタマーサービス』等ほぼすべての業務に適応することができます。

データ分析のやり方 

そこまで複雑なもので無い限り、専門家に頼まずともGoogleスプレッドシートやGoogleデータポータルを使うことでデータ分析をする事ができます。ただ、いきなりツールを利用して始めるのではなく、以下の手順で行うことで、より効果を高く、効率的に行うことが可能です。

目的の選定 

データの分析を行うにはまず、目的を選定します。業務や経営をどのように変えたいのかを明確にします。また、分析における改善効果などのゴールも明確にする必要があります。

よくありがちな失敗例に、目的を定めずにただただデータを集めグラフを見て終わっただけになってしまう。施策がわからない。などがあり結局時間と労力の無駄になってしまう事がよくあります。

このように「ただデータを見るだけ」という状態を避けるためにも、まずはしっかりとデータ分析を行う目的を定めましょう。

 

分析手法の選定

達成する目標が定まったら、次は分析手法を選定します。

分析手法というのは、有名なSWOT分析や4P分析などの事で、扱うデータや達成したい目標によって手段を変える必要があります。

注意点として、分析手法は1つではなく必ず複数個選定してください。というのも複数の分析手法を利用することで様々なデータから違った因果関係や相関関係なども見えて来るからです。

 

利用データの選定

分析手法を選定したら次は、分析に必要な利用データや属性、データ同士のひも付きを選定します。利用するデータですが、基本的に目的が決まって分析の手法が決定したら、ほとんどの場合は自動的に決定します。

例えば化粧品メーカーがとある商品の売り上げを伸ばしたい、という目的でデータ分析を行うとした場合は

・お客さんごとの購入頻度
・ブランド認知力
・満足度

などのデータを集める必要があります。
そしてそれぞれのデータに属性をあたえ、データ同士のひも付きを定義していきます。

 

データ収集方法の選定

必要なデータを割り出したら、次はそれらを集める手法を決定します。
基本的にデータは外部データと内部データの2つにグループ分けをする事ができ、それぞれ取得方法が異なってきます。

<外部データの場合>
ー公開されているデータを入手する
 例:気象庁の温度、天気データ

ー自社で集める
 例:顧客満足度、顧客のデータ

ーデータを扱う業者から購入する
 企業情報、取引データ

<内部データの場合>
ーデータを入力する
 例:自社の取引情報や社員のデータ

ー自動で収集する
 例:タイムカードのデータ

また、飲料メーカーなどでは顧客のデータが欲しいとなった場合、キャンペーンを作成して完飲登録に誘導したりもしています。

しかし、この収集方法の選定次第でデータ分析にかける費用と労力に大きな差が出るので、収集方法の選定は慎重に行いましょう。

データの収集方法

データの収集方法が決まったら実際に収集方法を利用してデータを集めていきます。
これは皆さんご存知のExcelやスプレットシートで大丈夫です。また基本的にシステムやプログラミングを利用せずとも大体は手作業で行うことが可能です。

ただし、「手動でデータを集めるのがめんどくさい」「集めるべきデータの量が多すぎる」といった場合は自分で行うよりかは、プロや専門家にお願いしたほうが安く早く済む場合があります。

データの分析

データが集まってきたらいよいよ分析を始め、グラフや表などで可視化していきます。一般的にはBI(Business Intelligence)ツールというものを使用します。

BIツールとは蓄積されデータを集積し分析を行うもので、BIツールによって出力されたデータはグラフや表となって初めて可視化する事ができます。そうすることで、目的達成のための施策をスムーズに考えることが出来ます。つまBIツールは集めたデータを価値のあるものに変える働きをするのです。

ただこのBIツールはスプレッドシートやExcelとは少し勝手が異なるので慣れるまでは少し難しいかと思います。ですのでBIツールの種類や詳しい操作方法はこちらの記事を参考にしてみてください。

BIツールとは?Excelとの違いを知って上手に使い分けよう!

 

データ分析の3つのコツ

ここまでデータ分析のやり方をご紹介しましたが、ここでデータ分析のコツを3つご紹介したいとおもいます。

コツその1「なぜを繰り返す」

1つの分析から、業務を改善することは難しいです。分析結果から得た因果関係や相関関係に基づき、なぜこの結果に結びつくのかを繰り返し掘り下げることはじめてで業務レベルの改善を行うことができます。

コツその2「属性を増やす」 

データ分析を行う上で、属性を増やしセグメントを複数に分割することができます。例えば商品購入データと顧客のデータを紐づけて保持しているとします。顧客のデータには、性別、住所を保存しているとします。これでは、性別、地域ごとに購入パターンを分析する事はできますが、年齢や、収入ごとの顧客の購入パターンはわかりません。なので属性は多ければ多いほうが分析しやすいです。

コツその3「仮設をたててミニマムで始める」

データ分析を始める前にまずは仮設を立てることが大切です。
「ここをこうしたらもっとこうなるんじゃないか」といった具合にまずはしっかりと仮設を立てましょう。
その後ではじめて、データ分析を用いてその仮設の検証を行います。

そしてデータ分析を行った後で具体的な施策を打った後に、もう一度その結果をもとに仮設を立てる事がポイントです。なぜこの結果が導かれたのか、どうすればこの結果を更に良いものに出来るか、など結果から更に原因を追求していく事が肝心です。

なぜここまでして仮説検証が大切かというと、一つの結果には必ず複数の原因が存在するからです。この無数の原因を追求する事こそがデータ分析のそもそもの役割なのです。

そのためにも、まずはじめは小さいことから初めて仮説と検証を繰り返していく必要があります

意味の無いデータ分析に陥らないように気をつけましょう

意味の無いデータ分析。
それはデータを可視化しただけでデータを眺めているだけの状況です。これはデータ分析を取り入れ始めたばかりの企業様でよく見かけるパターンです。

この状態のままだと、社内の売り上げを部署や商品ごとに見て、『この商品は売れている』、『この商品はうれていない』などで終わってしまいます。それは、その先に『なぜこの商品が売れていないのか』が全く分からないデータだからです。これでは、”現状”が見えても”改善”を行うことはできません。

大切なことなので何度も書かせてもらいますが、データ分析は必ず目的があって、その目的を達成するための行動を導くためのものです。ですのでただ単に情報を集めて可視化をして終了。ということが無いように気をつけてください。

まとめ

いかがだったでしょうか。データ分析は業務改善や売り上げ増加のための最強の手法ですが、データ分析をやっておけば大丈夫というのは言い過ぎで、実際にはかなりの試行錯誤を必要とします。

システム会社の営業マンの耳触りの良い営業トークをうのみにして、劇的な業務改善を期待したり、完全自動化で売り上げアップを目指してデータ分析を選択するのは、かなりリスクがある選択なのではないかと考えられます。

ただし、膨大なデータを一瞬で分析・紐付けをし、様々な事象の因果関係を捉える事が出来ることから、営業の効率化や経営戦略の策定には十分な効果を発揮します。また、商品開発においても市場の流行りを分析したり、競合を分析することも出来るため、十分に検討する価値はあるのではないでしょうか?

ちなみに、FireflyではCRMの構築やシステムコンサルタントを通じて、企業様の『コミュニケーション不足』や『非効率な営業』、『組織の透明化』といった課題を解決することが出来ます。

加えて、HPにチャットボットなどのシステムを組み込む事で、お問い合わせからお客様の課題解決までの速度が上がったり、顧客満足度を高めることも可能です。

これらを十分に活用していただければ、データ分析を企業にとりいれるリスクを極限まで減らし、メリットの恩恵を十分にうけられるのではないでしょうか?

もしこの記事のことやデータ分析についてご質問があるかたは問い合わせフォームよりお気軽にお問い合わせください。

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平素は格別のお引き立てを賜り、厚く御礼申し上げます。
弊社では、誠に勝手ながら下記の期間を年末年始休業とさせていただきます。

================================
<年末年始休業期間>
2020年12月30日(水)~2021年1月6日(水)
================================

新年の1月7日(木)9:00より通常業務となります。
休業期間中にご連絡いただきました件については、1月7日(木)以降にご返答させていただきます。

休業期間中に緊急で対応が必要な場合は、以下の連絡先までお願い致します。

=================
株式会社Firefly
メールアドレス: info@fireflyinc.io
=================

本年中のご愛顧に心より御礼申し上げますとともに
来年も変わらぬご指導ご鞭撻のほど宜しくお願い申し上げます。

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ですので今回は「データ分析を取り入れを検討している企業様」へ向けて、”データ分析とは一体何なのか”という疑問にお答えしながら、実際のやり方や運用のコツまでご紹介していきたいと思います。

そもそもデータ分析とは ?

企業でのデータ分析は顧客情報や取引情報を始めとするデータを集めて、因果関係や相関関係を可視化し、何らかの目的を達成するために行います。

例えば、居酒屋で売上のデータと曜日のデータを紐づけることで曜日ごとの売上が予測できます。しかし、データは集めて分析するだけでは何もなしません。データは言わば道具です。分析は手段です。目的のために存在するのです。

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このように、「機会損失を防ぎたい!」や「人件費を抑えたい!」などの、具体的な目的があってこそデータを分析する価値があるのです。

データ分析の目的は?その必要性とは?

前項で「データ分析には目的が必要」と言いましたが、次は「どんな目的のために企業はデータ分析を行っているのか」を簡単にご紹介いたします。データを分析するにあたっての主な目的は以下の2つです。

意思決定を迅速に行うため 

データを『見える化』『分析』することで、改善点を明確にしたり、異常をいち早く察知し意思決定を早く行うことができます。

未来を予測してビジネスのスピードを上げるため

データから未来の予測を行うことで、設備投資が早く行えたりと対策を先手で打つことが出来ます。

ようするに、目的を達成したり業務の改善を迅速に行うためにデータを利用し、分析を行うわけです。上記の利点は『人事』『営業』『マーケティング』『製造』『カスタマーサービス』等ほぼすべての業務に適応することができます。

データ分析のやり方 

そこまで複雑なもので無い限り、専門家に頼まずともGoogleスプレッドシートやGoogleデータポータルを使うことでデータ分析をする事ができます。ただ、いきなりツールを利用して始めるのではなく、以下の手順で行うことで、より効果を高く、効率的に行うことが可能です。

目的の選定 

データの分析を行うにはまず、目的を選定します。業務や経営をどのように変えたいのかを明確にします。また、分析における改善効果などのゴールも明確にする必要があります。

よくありがちな失敗例に、目的を定めずにただただデータを集めグラフを見て終わっただけになってしまう。施策がわからない。などがあり結局時間と労力の無駄になってしまう事がよくあります。

このように「ただデータを見るだけ」という状態を避けるためにも、まずはしっかりとデータ分析を行う目的を定めましょう。

 

分析手法の選定

達成する目標が定まったら、次は分析手法を選定します。

分析手法というのは、有名なSWOT分析や4P分析などの事で、扱うデータや達成したい目標によって手段を変える必要があります。

注意点として、分析手法は1つではなく必ず複数個選定してください。というのも複数の分析手法を利用することで様々なデータから違った因果関係や相関関係なども見えて来るからです。

 

利用データの選定

分析手法を選定したら次は、分析に必要な利用データや属性、データ同士のひも付きを選定します。利用するデータですが、基本的に目的が決まって分析の手法が決定したら、ほとんどの場合は自動的に決定します。

例えば化粧品メーカーがとある商品の売り上げを伸ばしたい、という目的でデータ分析を行うとした場合は

・お客さんごとの購入頻度
・ブランド認知力
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などのデータを集める必要があります。
そしてそれぞれのデータに属性をあたえ、データ同士のひも付きを定義していきます。

 

データ収集方法の選定

必要なデータを割り出したら、次はそれらを集める手法を決定します。
基本的にデータは外部データと内部データの2つにグループ分けをする事ができ、それぞれ取得方法が異なってきます。

<外部データの場合>
ー公開されているデータを入手する
 例:気象庁の温度、天気データ

ー自社で集める
 例:顧客満足度、顧客のデータ

ーデータを扱う業者から購入する
 企業情報、取引データ

<内部データの場合>
ーデータを入力する
 例:自社の取引情報や社員のデータ

ー自動で収集する
 例:タイムカードのデータ

また、飲料メーカーなどでは顧客のデータが欲しいとなった場合、キャンペーンを作成して完飲登録に誘導したりもしています。

しかし、この収集方法の選定次第でデータ分析にかける費用と労力に大きな差が出るので、収集方法の選定は慎重に行いましょう。

データの収集方法

データの収集方法が決まったら実際に収集方法を利用してデータを集めていきます。
これは皆さんご存知のExcelやスプレットシートで大丈夫です。また基本的にシステムやプログラミングを利用せずとも大体は手作業で行うことが可能です。

ただし、「手動でデータを集めるのがめんどくさい」「集めるべきデータの量が多すぎる」といった場合は自分で行うよりかは、プロや専門家にお願いしたほうが安く早く済む場合があります。

データの分析

データが集まってきたらいよいよ分析を始め、グラフや表などで可視化していきます。一般的にはBI(Business Intelligence)ツールというものを使用します。

BIツールとは蓄積されデータを集積し分析を行うもので、BIツールによって出力されたデータはグラフや表となって初めて可視化する事ができます。そうすることで、目的達成のための施策をスムーズに考えることが出来ます。つまBIツールは集めたデータを価値のあるものに変える働きをするのです。

ただこのBIツールはスプレッドシートやExcelとは少し勝手が異なるので慣れるまでは少し難しいかと思います。ですのでBIツールの種類や詳しい操作方法はこちらの記事を参考にしてみてください。

BIツールとは?Excelとの違いを知って上手に使い分けよう!

 

データ分析の3つのコツ

ここまでデータ分析のやり方をご紹介しましたが、ここでデータ分析のコツを3つご紹介したいとおもいます。

コツその1「なぜを繰り返す」

1つの分析から、業務を改善することは難しいです。分析結果から得た因果関係や相関関係に基づき、なぜこの結果に結びつくのかを繰り返し掘り下げることはじめてで業務レベルの改善を行うことができます。

コツその2「属性を増やす」 

データ分析を行う上で、属性を増やしセグメントを複数に分割することができます。例えば商品購入データと顧客のデータを紐づけて保持しているとします。顧客のデータには、性別、住所を保存しているとします。これでは、性別、地域ごとに購入パターンを分析する事はできますが、年齢や、収入ごとの顧客の購入パターンはわかりません。なので属性は多ければ多いほうが分析しやすいです。

コツその3「仮設をたててミニマムで始める」

データ分析を始める前にまずは仮設を立てることが大切です。
「ここをこうしたらもっとこうなるんじゃないか」といった具合にまずはしっかりと仮設を立てましょう。
その後ではじめて、データ分析を用いてその仮設の検証を行います。

そしてデータ分析を行った後で具体的な施策を打った後に、もう一度その結果をもとに仮設を立てる事がポイントです。なぜこの結果が導かれたのか、どうすればこの結果を更に良いものに出来るか、など結果から更に原因を追求していく事が肝心です。

なぜここまでして仮説検証が大切かというと、一つの結果には必ず複数の原因が存在するからです。この無数の原因を追求する事こそがデータ分析のそもそもの役割なのです。

そのためにも、まずはじめは小さいことから初めて仮説と検証を繰り返していく必要があります

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意味の無いデータ分析。
それはデータを可視化しただけでデータを眺めているだけの状況です。これはデータ分析を取り入れ始めたばかりの企業様でよく見かけるパターンです。

この状態のままだと、社内の売り上げを部署や商品ごとに見て、『この商品は売れている』、『この商品はうれていない』などで終わってしまいます。それは、その先に『なぜこの商品が売れていないのか』が全く分からないデータだからです。これでは、”現状”が見えても”改善”を行うことはできません。

大切なことなので何度も書かせてもらいますが、データ分析は必ず目的があって、その目的を達成するための行動を導くためのものです。ですのでただ単に情報を集めて可視化をして終了。ということが無いように気をつけてください。

まとめ

いかがだったでしょうか。データ分析は業務改善や売り上げ増加のための最強の手法ですが、データ分析をやっておけば大丈夫というのは言い過ぎで、実際にはかなりの試行錯誤を必要とします。

システム会社の営業マンの耳触りの良い営業トークをうのみにして、劇的な業務改善を期待したり、完全自動化で売り上げアップを目指してデータ分析を選択するのは、かなりリスクがある選択なのではないかと考えられます。

ただし、膨大なデータを一瞬で分析・紐付けをし、様々な事象の因果関係を捉える事が出来ることから、営業の効率化や経営戦略の策定には十分な効果を発揮します。また、商品開発においても市場の流行りを分析したり、競合を分析することも出来るため、十分に検討する価値はあるのではないでしょうか?

ちなみに、FireflyではCRMの構築やシステムコンサルタントを通じて、企業様の『コミュニケーション不足』や『非効率な営業』、『組織の透明化』といった課題を解決することが出来ます。

加えて、HPにチャットボットなどのシステムを組み込む事で、お問い合わせからお客様の課題解決までの速度が上がったり、顧客満足度を高めることも可能です。

これらを十分に活用していただければ、データ分析を企業にとりいれるリスクを極限まで減らし、メリットの恩恵を十分にうけられるのではないでしょうか?

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りょがお

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大阪の阿波座からおはこんばんは
全身真っ赤の服で8ヶ月ぶりの日本を満喫中のりょがおです。

ちなみにこのズボンはフィリピンで出会ったフィリピン人の友達のお姉ちゃんの旦那さんからもらいました。

社内でブログ更新を役割分担してるんですが、承認欲求高めなので二回連続で僕が書きます。

みんな僕のことフロントエンドエンジニアと勘違いしてますが、実はデザイナーなんでそこそこデザインの勉強もします。
というより、普段の勉強の割合は9:1で圧倒的にデザインに使ってる時間の方が多いです。

弊社がデザインに強い理由はそこにあります。

Awwwards、MUUUUU、S5-Styleなどの様々なギャラリーサイト、アワードサイトを毎日チェックするほどWebデザインオタクの僕が、良過ぎるWebサイトを3つピックアップし、なぜいいのか?というのを分析しました。

熊本県にある霊園 菩提樹苑(ぼだいじゅえん)

-ディスクリプション-
熊本県にある霊園 菩提樹苑のウェブサイトです。供養・献灯・法要から法事・彼岸など。宗教・宗派を問わない自然豊かな近代的な公園墓地です。熊本県にある霊園-菩提樹苑(ぼだいじゅえん)

墓地という暗いイメージを払拭し、明るいイメージで伝えるデザイン

墓地というと、やはり暗いイメージがついてきます。
暗いイメージでユーザーに与える印象は、高級感や圧力・強さなどの心理的イメージを与えますが、
こちらの菩提樹苑さんは親しみやすさを重視して明るめの配色を採用しているように見えます。

また、ファーストビュー の写真1枚目で自然の写真を使うことにより、より一層清々しさ、ポジティブな印象を与えることに成功しています。

適度な余白、字間、フォントで洗礼されたデザインに

余白、字間を開けることにより、洗礼されたイメージを与えることができます。
ただ単に、親しみやすさだけを意識するだけではなく、しっかり墓地としてのプロのプライドを感じられます。

また、フォントをデバイスフォントを使うのではなく、Webフォントでしっかり暖かみが感じられるのはとても素晴らしい点でもあります。

見出しが可愛い

個人的な感想ですが、見出し後ろにある雲模様が素敵です。
小さいあしらい一つ一つに、デザイナーさんの思い、菩提樹苑さんの思いが汲み取れます。

 

わかば保育園|大阪府羽曳野市にある企業主導型保育園

-ディスクリプション-
わかば保育園は、わかばケアが運営する内閣府所管「企業主導型保育事業」の制度により設置された保育園です。大阪府羽曳野市にある施設内では介護デイサービスの高齢者や地域の方々とふれあう機会がたくさんあります。わかば保育園|大阪府羽曳野市にある企業主導型保育園

全体的に明るめの配色を使用し、ユーザーに暖かみの印象を与えるデザイン

明度の高い色を使うことにより、軽決で柔らかい印象を与えることができています。
黄緑の反対色である、青色を使うことにより、インパクトを与えつつバランスの取れたデザインに仕上がっています。

不規則な図形を使用し、おもちゃを連想させるデザイン

ファーストビューから不規則な図形のスライドや、デザイン全体に散らばっている扇形の図形から、おもちゃの連想ができ、より子どもっぽさを演出できています。

また、可愛らしい鳥のイラストや、牛のイラストなどを入れることにより、よりポップに仕上がっています。

基本的に子どもが写っている

子どもの写真には、人の目を惹きつける効果がありますが、わかば保育園さんのWebサイトにはうまく子どもの写真が組み込まれており、ファーストビューから印象を与えることができています。

 

仮設マガジン『POP UP SOCIETY』

-ディスクリプション-
『POP UP SOCIETY』は、「仮設性で社会を軽くする」をテーマにした不定期発行のマガジンです。仮設という切り口で、国内外のユニークで実験的な取組みを、人物・企業へのインタビュー、体験レポートなどを通じて紹介します。クサビ式足場を中心に仮設機材の「レンタル・販売」サービスを提供している株式会社ASNOVAが運営しています。仮設マガジン『POP UP SOCIETY』

仮設というタイトル通り、Webサイト全体のデザインが枠組みでできている。

有彩色を一切使わず、無彩色のみでのデザイン、至る所にボーターを使用し、仮設というタイトル通りの表現をすることがうまくできています。
また、方眼紙のようなバックグラウンドを使用することにより、マガジン感をより一層強めています。

全体的に太くて大きい文字

太くて大きい文字を使用することにより、自信にありふれた・男性的な印象を与えることができます。
恐らくこちらのWebサイトは30台男性がターゲットになっているかと思いますが、うまくデザインに落とし込んで訴求できているのかなと思います。

 

なぜデザインがいい必要があるのか?

なぜいいデザインがWebサイトに必要なの?という疑問があるかと思います。

本当にいいデザインとは革新的な物でも、クールな物でもなく、お客様の抱えてる課題の解決策として具現化・表現すること。だと思っています。

アートとデザインは一緒と思っている方も多々いるかと思いますが、上記に既述したように、デザインは解決策として具現化・表現する物とすると、アートは自己表現・問題提起で完結しており、解決策を表現することはありません。

長くなってしまいそうなので、こちらまた違う記事に長々と書いていきます!

 

最後に・・・

3サイト分の分析が終わりました・・・結構時間かかった
普段あまり言語化してデザインを分析することがないので、いい経験になりました。

次回はデザインの必要性についてのブログ記事を書いていきます。

どうぞよろしくお願い致します!

よかったらツイッターひょろーしてください

 

りょがお

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今日はテラシマと公園にきました。

今日はとてもいい天気だったので、テラシマも大はしゃぎ。

気付いたら木の上にいました。

童心に帰ったテラシマは「りょうがさん!!うんこ作りましょ!!」って

うんこつかまされました。

最後はみんなで仲良くブランコに

とてもいい天気でした。

次回は「今日のテラシマ 〜マルハン編〜」でお会いしましょう

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