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データ探索の事例に学ぶアクショナブルな情報活用とは？

2015年7月31日

株式会社アシスト

情報基盤事業部

Qlik Luminary

花井正樹


データ活用ニーズの拡大とBIの現状

デジタルデータの爆発

パワフルな分析機能への限られたアクセス

答えにたどり着くまでの膨大な時間

展開にかかるまでの業界平均一般的なBI：

18ヶ月

1レポート開発に要する時間一般的なBI：

6.3 週間

72%

28%

シスコによると、2020年までにインターネットに接続されるモノが500億デバイスまでに上り、2015年までに世界中のデータ総量が7.9ゼタバイトに達すると予測されています。

出典: http://www.computerweekly.com/blogs/cwdn/2013/04/ca-world-big-data-needs-to-be-productionised.html

“

”

22%

78%

BIユーザ非BIユーザ


エンタープライズBI ? データ・ディスカバリ ?

キーマン着眼点アプローチユーザインターフェース

利用シーン社内展開

IT部門・データと業務・一貫性を重視

・データ中心のアプローチ・既存データストアの活用・IT部門による統制・決裁

・レポート/グラフ・KPI ・ダッシュボード

・モニタリング・レポーティング

IT部門または ITベンダー主導

キーマン着眼点アプローチユーザインターフェース

利用シーン社内展開

ユーザ部門

・現場のニーズ・スピードを重視

・個別の課題解決を探索・専用データストアの活用・ユーザ部門による決裁

・ビジュアライゼーション（可視化）

・分析・データの探索

ユーザ部門主導

エンタープライズBIツール

データ・ディスカバリツール


-memo-


事例コマツ様グローバル建機補給部品ビジネスの改善活動


コマツの販売・サービス体制 (1)販売・サービスの拠点

建設･鉱山機械現地法人 20社代理店 212社ﾊﾟｰﾂｾﾝﾀ- 55拠点

お客様の機械の高稼働率をキープするため、世界各国にサービス・補給部品拠点を展開


コマツの販売・サービス体制

KSAf

KME

KEISA

KMG

KCIS

KC KPAC

KIPL

KMSI

KMSA

KAC

KBI

本社

KCH

(2)補給部品事業の概要

お客様

工場代理店現法

出荷入庫出荷入庫入庫

消耗部品在庫機能部品在庫戦略在庫

発注残

受注残

発注残

受注残

発注残積送積送

協力企業

補給部品事業では（代理店への）「翌朝供給率」が重要な管理点

売上推移

2013年度は3,637億円

グローバル販生オペレーションセンター（本社に企画機能集約）

点数

全品番約200万点

価格設定あり約66万点

需要あり約27万点

日本倉庫取扱数国内海外出荷件数約35万ﾗｲﾝ約15万ﾗｲﾝ入荷件数約9万ﾗｲﾝ


建設機械のアフターサービス

建設機械のライフサイクルコスト

お客様の生産性向上にはライフサイクルコストの低減が重要な課題

燃費低減や高稼働率などに寄与する商品力の向上とともに、補給部品供給を含めたサービスサポート力の強化が重要

車両価格

保守費

イニシャルコスト

（購入価）

燃料費

オペ工賃

その他経費

運用コスト

下取り価

建設機械のトータル運用コストは新車購入価の数倍になる

ﾒﾝﾃﾅﾝｽ･修理にかかる保守費のｳｴｲﾄ高い


QlikView導入の経緯

導入は2012年7月 → 20ユーザでスモールスタート

2011年 2012年 2013年 2014年 2015年

■業務部門によるビックデータ分析ニーズ(ツール検討) ■Personal Editionで試行 ■導入/利用開始 20ユーザ（Small Business Edition） ■QlikViewユーザ追加 76ユーザ（Enterprise Edition） ■QlikViewユーザ追加 35ユーザ＋α

KOMTRAX、本体の販生在、部品在庫…

★ 11年9月にアシストよりQlikViewの紹介

KOMTRAX,本体販生在

現地法人の部品在庫 →次ページ以降で説明


① データ収集アジアの現地法人の基幹システムより在庫データを（約15万件）取り寄せ、品番の属性を付加するため、部品マスタ（約200万件）とマッチング（属性：担当工場、新品目コード､補給性コードなど） ② QlikViewでトライアル分析最終入出庫日データから不回転(3年以上動きなし) と低回転(1年以上動きなし)の品番別明細を作成 →・品番ごとにどう処置すべきかを検討・長期滞留となった原因も推定

データ探索事例①：現地法人の補給部品在庫分析


データ探索事例①：現地法人の補給部品在庫分析 Screen Only


データ探索事例①：現地法人の補給部品在庫分析

長期滞留部品の中に、使用すべきでない部品が残っていることが判明

→他の現地法人も調査し、「廃却のガイドライン」を決定 →各現地法人に廃却依頼

即時廃却経過年数２年以上で廃却：ﾊﾞｯﾃﾘｰ類経過年数３年以上で廃却：ﾎｰｽ等経過年数４年以上で廃却：ﾍﾞﾙﾄ等

使用禁止となった部品

補給性コードで判定

劣化する部品

最終入出庫日ベースの経過年数と品名により絞込み


データ探索事例②：現地法人オーダーのチェック活動 Screen Only


データ分析・探索のこだわり

現状の課題・過剰在庫・低回転、長期滞留、廃却・データのアンマッチ

これは使える！

補給部品ビジネスの特徴・日々大量のトランザクション・大量のマスター件数・アクションは品番単位・在庫と供給の組合せ多様

効果を出す！ => 品番別に対策を打つ！・不急不要な在庫の処分（使用禁止品、劣化品）・在庫配置の考え方、方針の見直し（初期配置、安全在庫）・海外からのオーダー内容のチェック（品番変更、マスター不備等）

製品の特徴（連想・圧縮・インメモリ）・大量データを高速処理・異なるファイルを簡単に連結・個々のデータまで素早くドリルダウン・ユーザーが自由に解析

善は急げ、まず使ってみる！東南アジア、豪州の現地法人データでトライアル

成功のポイントは、データ精度と良い仮説！・まずは「Facts Finding」、在庫評価の前に現場・現物・現実。・「見える化」で思考停止しない。必ずアクションにつなげる。


事例ジェイアイエヌ様 Small Dataの活用によるデータ経営の実践


総店舗数：300店舗（2014年9月末、グローバル）


視力矯正商品

ウェアラブルデバイス ※2015年発売予定

機能性アイウエア


QlikView採用理由とBI環境の変遷

OLAP性能（インメモリ）

開発容易性（スキーマレス、連想技術）

Web/モバイル対応(Ajax)

Ph.1(QV導入前) ～2011/12

DWH 基幹1

OLAP

ブラウザ (SSRS)

Excel

Access (SQL)

DWH

QlikView

ブラウザ (SSRS)

Access (SQL)

基幹1

ブラウザ (QlikView)

Ph.2(QV導入後) 2011/12～

この部分を重視


QlikView採用理由とBI環境の変遷

DWH

QlikView

ブラウザ (SSRS)

Access (SQL)

基幹1


基幹3

DWH

QlikView

ブラウザ (SSRS)

Access (SQL)

基幹2

基幹1

kintone


ブラウザ・iPhone (kintone)

※将来的には以下のデータの流れにする想定・重要性が認められる場合はkintone→DWH ・クイックに試したい場合はkintone→QlikView

Ph.2(QV導入後) 2011/12～ Ph.3(kintone-QV後) 2014/04～

外部データ

MDM


データ探索事例①：スマホとクラウドの活用

POS

DWH

QlikView

QlikView 画面

同SC内の他社様の

状況

集客、天気、陳列、店内の

情報

ＰＯＳデータに加え今まで活用できていなかった外部・内部要因を含めて分析が可能に！

競合店情報アプリ

現場情報アプリ

※項目精査中

kintone Connector for QlikView

kintone

原因は？


データ探索事例②：欠品の削減＋αの効果

商品開発担当者がメガネやサングラス、パソコン用の「JINS PC」のような機能性メガネといった切り口で商品の売れ行きや店舗の売上動向を分析。さらに必要に応じてドリルダウンし、陳列単位で分析することで具体的な問題や兆候を発見することが可能になった。

導入前と比べて欠品を約2割削減！

＋αの効果



良質・高速なＰＤＣＡ

データ重視文化の醸成

最新技術へのトライアル

アクションにつながらない分析は行わない、指標の改善はすぐ着手・確認

分析能力に優れた一部の人だけが分析するのではなく、「全社員がデータを元に判断する文化の醸成」を目指す

非構造化データ処理・マイニング・機械学習・カラム型ＤＢ、、

ＥＴＬコンポーネント・ＢＩ帳票の内製化・揺れ動く仕様にできるかぎり追従する・ユーザーの意見をすぐに反映させる

データモデル内製化・基幹システム、マスタの設計に分析の思想をしっかりと反映させる・スキーマの設計は必ず内部で行う

データを分析しただけで終わらせず「必ずアクションにつなげること」


事例マックス様現場目線の分析でワークスタイルを変革


①営業支援 ②販売支援 ③情報支援 ④販促支援

私たちは、最終購買接点である“店頭”を起点に、マーチャンダイジングから、セールス、広告、販促に至る、

あらゆる現場課題を解決し、売上を最大化させることを使命としています。

ラウンダーや、マーチャンダイザーによる店頭営業や、売り場作りの支援

☑試食販売 ☑デモ販売 ☑ｻﾝﾌﾟﾘﾝｸﾞ

☑覆面調査 ☑ﾋﾞｼﾞﾎﾟｹ（SFA） ☑ｽﾄｱｽｺｰﾌﾟ（BI）

☑ｲﾝｽﾄｱﾒﾃﾞｨｱ ☑POP、什器 ☑Ｏ２Ｏプログラム ☑店内イベント

提供するソリューション

メーカー様向けの店頭強化代行。

店頭での販売を人的にサポート。

店頭情報の収集から分析まで。

売りにつながる店頭プロモーション。


メインドメイン：マーチャンダイザー= FMD による営業支援

メーカーセールス

流通本部店舗

商談

連絡

営業活動

報告システム

店頭情報

マネジメントチーム

スタッフマネジメント

トレーナー

データアナリスト

戦略プランナー業務指示

ＦＭＤ（ﾌｨｰﾙﾄﾞﾏｰﾁｬﾝﾀﾞｲｻﾞｰ）

店舗巡回

依頼

店頭活動

☑FMDにより販促や計画の店頭実現を行い、店頭シェアを高めて、売上につなげます。 ☑現場の営業部隊を組織し、すべての運営を請け負います。


QlikView導入前の課題

店頭情報マネジメント

チーム


トレーナー


戦略プランナー

業務指示ＦＭＤ（ﾌｨｰﾙﾄﾞﾏｰﾁｬﾝﾀﾞｲｻﾞｰ）

集計作業＆レポート作成分析

様々な制約により、集計作業に膨大な工数が割かれていた。

データ量レスポンス属人化改修が大変


QlikViewの導入効果

分析＆アクション検討作業

店頭情報マネジメント

チーム


トレーナー


戦略プランナー

業務指示ＦＭＤ（ﾌｨｰﾙﾄﾞﾏｰﾁｬﾝﾀﾞｲｻﾞｰ）

作業と分析のパワーバランスが逆転。考える時間とコラボレーションの時間が生まれた。


データ探索事例①：FMD活動のムリ・ムダ削減

店頭情報入力

マネジメントチーム

チームマネージャスーパーバイザーＦＭＤ（ﾌｨｰﾙﾄﾞﾏｰﾁｬﾝﾀﾞｲｻﾞｰ）

直行直帰

※1店舗あたりの滞在時間、店舗間移動時間などから現場の店舗支援に必要な標準時間を算出

標準時間※を基準とした異常値を分析


データ探索事例①：FMD活動のムリ・ムダ削減

店舗滞在時間がオーバーしがち

移動時間が長い

担当エリアが広すぎる

SVが現場同行

SVが分析

SVが分析

売り場と車の往復にムダ

一部担当店舗が離れ

ている

担当エリアの高いポテン

シャルを発見

車のトランク整理と訪問手順指導により滞在時間が短縮！

売上実績などを分析し、訪問頻度・移動負担

の両方を低減！

担当増員をメーカーに提案、費用対効果の維

持と現場の負担軽減を実現！

現場の異変が発見しやすくなり、アクションの質が向上

FMD

FMD

FMD


データ探索事例②：エリア分析でFMD配置計画

商圏、POS、店舗のデータを地図＆数表でクロス分析！

FMDをどのエリアに集中させる？

FMDにエリア内のどの店舗を担当させると移動が最適

になる？

お酒が売れているエリアなのに、あるメーカーの商品はあまり売

れていない？ POSデータでは売上が高いのにフォローしていないエリアはどこ？



店を中心にヒト・モノ・カネを“ミックス”して現場目線で分析し、「売れる売り場」を創ること。


-memo-


アクショナブルな情報活用を実現するためのサマリー


現場のアクションを喚起する環境整備

アプリケーションを開発して提供する

データ探索・分析できる環境を整備する

（データ・イネーブルメント）


データ・イネーブルメントに取り組む理由

信頼できるデータに基づく「迅速なアクション」

信頼できるデータに基づく「事実の把握」

経営層やビジネス部門へ正しく、質の高いデータを

タイムリーに提供する現場が同じ情報を元に業務するようになった

簡単な分析なら自分でできる！

データが視覚化され判断が早くなった

データの正確性を疑うことがなくなった

ビジネス現場

ガバナンスと俊敏性を両立し、戦略や事業立案・遂行に貢献

IT部門からのレポート提供を待たずに現場に指示ができる

施策の可視化が容易になり、 PDCAを適切に回せる

ようになった

IT部門


ご清聴ありがとうございました。

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