永大産業株式会社

活用状況

• ・ 各事業部、営業推進部、経営管理部を中心に市場分析、売上分析、予実分析、営業活動分析などに活用
• ・ 要因分析機能を使って原因の「あたり」をつけ、場合によっては営業所や工場に電話して真因を把握し、改善に繋げる

導入前の課題

• ・ 従来は各事業部、営業推進部、経営管理部の各担当者が毎月同じ時期に会議資料を作り、同時に繁忙状態となっていた
• ・ 商品点数や品番が非常に多く、データ処理の手間と時間を膨大に要していた

KI導入後の変化、今後の展望

• ・ 最大3~4時間かかっていた作業が、今はわずか5秒で終わっている事例も
• ・ 営業部と事業部の社員が同じ予算、目標を共有し、一人一人がより当事者意識をもって目標に責任を持つことが可能になった
• ・ データ分析には若手社員を積極的に登用し、ベテランの勘や経験に、若手社員によるデータ分析の知見を加えることで、新たな視点でPDCAを回していきたい

現在、KIをどのように活用していますか?

永大産業では各事業部、営業推進部、経営管理部を中心に市場分析、売上分析、予実分析、営業活動分析などに活用しています。
従来は各事業部、営業推進部、経営管理部の各担当者が毎月同じ時期に会議資料、分析資料を作り、同時に繁忙状態になるという状態で、そこに課題感がありました。
その後、KIのことを知り、その課題はKIでワークフローを確立すれば同じ形式の出力が半自動でできると分かり、これは大幅な業務効率化につながると期待しました。また要因分析機能やAFE(機械学習)機能など各機能にも可能性を感じました。そして特に魅力を感じたのは、その処理速度の速さです。

「処理速度の速さに魅力を感じた」とは具体的には?

当社はお客様からのさまざまなニーズに対応するため「とにかく多品種、品番が多い」という業態です。ドアひとつとっても種類が数多くあり、それがさらに寸法によって分岐します。たとえば「VD-EDFA」という品番があったとして、その後ろにさらに小分類や寸法の表記が続き、枝分かれしていきます。
蓄積されるデータは月間で数十万行、半期では数百万行におよびます。実績を月次集計するときはまず上旬、中旬、下旬と10日ごとのデータを3回に分けて抽出し、それらを加工、合体しExcel上で集計する、そのような手順でした。
KIは、このような大量のデータでも処理速度が非常に速かった。従来のExcel処理では、多様な関数を使用してマスタデータを突合し、データを結合する過程で膨大な時間を要していました。ところがKIのデモを見た際の所感としては、本当にシューっと一瞬で処理が完了しました。デモを見た社員一同、非常に驚きました。これまでの日々の苦労を、身をもって実感していたからだと思います。
KIのワークフローは1回作ってしまえば、その後の作業は「一瞬で」終わります。現在の時短効果として従来、最大3~4時間かかっていた作業が今ではわずか5秒で終わっている例もあります。KIを使い始めた今は、Excelにはもう戻れない。データ処理が続く間、砂時計を見ながら時間を浪費してしまうあの時間、もう二度と経験したくありません。
KIの導入にあたり他製品とも比較をしましたが、KIでは要因分析や機械学習機能という付加価値が大きく、自分たちの業務改善に直結する、そしてなにより成果やアウトブットに繋がる実感がありました。その将来性を見越せば、やはりKIだなと考え、KI導入に至りました。

要因分析や機械学習機能には、どのような点に魅力を感じていますか?

要因分析機能を使えば「数字に変化が生じた原因」をすぐに把握できます。この数字が変化したのはなぜかなど疑問を感じたときは、要因分析機能を使えば理由を深堀りができます。このように原因に「あたり」をつけ、時には営業所や工場にすぐさま直接電話して、真因を把握することもあります。とにかく原因追及やその後の意思決定のスピード感が大きく向上したという実感があります。
予算策定の質も改善しました。商品ごとに、どんな設定でどの程度の売り上げを見込むか、顧客群別、取引先別、事業別、商品別、品番別の過去実績に基づき営業所ごとに分析し、細かい粒度で予算を積み上げていきます。
予実差異の原因を、スピード感をもって深く調べられることで、事業部と営業部との会話、あるいは営業推進、経営管理を加えた場合の会話も、データに基づき精緻におこなえるようになりました。
今は営業部と各事業部の社員が同じ予算、目標を共有し、一人一人がより一層の当事者意識をもって、目標に責任を持つことができています。根拠を伴う予算を立てることで、PDCAも確実に回せる。現場社員、管理職の双方で判断の質が間違いなく向上しました。

サポートへの評価をお聞かせください。

KIのサポートは非常に充実しています。たとえばこれまでExcel上で複雑な関数を使用して重たい処理をおこなっていた内容に対して、KIのワークフローを使って置き換える際に、キーエンスのデータサイエンティストに相談したところ、すぐに具体的な方法が提示され、それにしたがってやってみたら上手くいきました。加えて、キーエンスの契約者専用のサクセスサイトも非常に充実しており、動画や記事を確認することで、自己解決できるケースも多々あります。社内でKIを各事業部に横展開するときには、まずそこを見てほしいと話を始め、さらにWebセミナーも見てもらい、それでもわからないようであれば打ち合わせを始めましょう、といった形で展開しています。
データサイエンティストによるきめ細かな支援やアドバイスなど、KIのサポート体制や伴走支援は、日々の分析業務や戦略立案の質向上に直結している実感があり、大変満足しています。

今後の展開をお聞かせください。

たとえば売上状況や生産性推移、在庫状況などを営業現場や生産現場がリアルタイムに把握する、そんな取り組みを進めたいですね。データ分析での「作業」はなるべく減らし、分析そのものにかける時間を優先させたい。誰もが同じデータ、同じ事実を見て判断するのが重要で、属人化はいけない。それでこそ仕事で成果が出る、そう考えています。
今後データ分析は、若手社員も巻き込んで積極的に進めていきたいですね。実業務ではベテランの勘や経験に頼る場面も多くありますが、そこに「データ」という客観的な情報も付与することで、判断の質を上げていく。さらに若手社員も積極的に意見が出せるようにデータで主張を裏付けする。まず社内で保有しているデータに対して機械学習機能を使って分析し、結果としてこういう視点もある、そんな会話が社内で活発に交わされてほしい。そのためには、KIというツールが不可欠であると感じています。キーエンスにはそうした当社の取り組みを、優れた技術、商品、サポートを通じ、支援いただくことを希望します。今後ともよろしくお願いします。