太陽金網株式会社

活用状況

• ・「新規売り上げ比率25％」を狙ってKIを導入
• ・データで示して若手社員の指導の納得度を高める

導入前の課題

• ・データはある、しかし活用できていない、というジレンマ
• ・勘や経験だけに頼らない組織文化を確立したかった

KIへの評価

• ・数字に基づいた、客観的な意思決定につながる分析ツール
• ・ドラッグ＆ドロップで気軽にデータを投入できるなど、初心者でも高度な分析ができる優れたUI
• ・KIは会社を10年後、20年後の将来へつなげていくツール

KIを導入した目的を教えてください

KIは「新規売り上げ比率25%」を実現するために導入しました。従来の営業施策は、感覚、経験、あるいはExcelに頼っている部分がありましたが、もう少しKPI（※重要業績評価指標）に準じて、保有しているデータを有効活用したいという課題感を持っていました。そのツールを探す中で、KIのことを知りました。最初は一つの営業所で小さく開始し、それから全社展開していきます。

KIをどのように活用していますか？

従来から蓄積してきた、すでにある営業活動のデータを主に分析しています。たとえば、何の目的でどのような顧客に訪問したか、どの程度の見込み度の顧客に接触しているのかについて、その偏りを検証します。

その時々の目的に応じ、どのような顧客に接触するべきか検討し、SFAの営業行動データと基幹システムの販売管理データを結合して分析し、最終的には営業のKPIに落とし込む。そして、効率的で業績に繋がりやすい営業の方程式を導き出していこうとしています。

業界、エリアにより、どんな特性があるのか。それをKIに搭載されている「マトリックス」「要因ツリー」「AFE（機械学習）」機能で見定め、適切なKPIに準じてPDCAを回し、営業活動を改善していきます。

課題として感じているのは、今あるデータの相互のつながりが弱いということです。それをKIによってリレーションを強め、データ分析の質を上げていきたい。

データは現場の営業担当者によって入力されています。入力されたデータをもとに、分析の質が上がりPDCAサイクルを高速で回し、施策に還元することができれば、営業担当者の納得度や入力徹底の動機付けに繋がると考えています。

またマトリックスや要因ツリー機能を使い、初回接触から受注に至る営業工程を、営業部全体、拠点別、顧客の業種別など様々な視点で分析していきます。

今後は若手社員の育成でも、KIを積極活用していきます。

若手社員の育成でKIを積極活用する具体的な方法は？

若手社員を育成していくのは、何よりも「納得度」が重要と考えています。この作業が必要な背景にはこういう理由があって、ということを客観的な数字で示せれば、自ずと納得度が高まります。逆に、数字やデータがない状態で伝えようとしても、目的が不明瞭な状態となり、結果としてパフォーマンスの質や徹底度に影響が出てしまいます。

KIでの分析をもとに、「ここを大事にして回っていこう」「なぜなら、こういう傾向があるから」など「行動の根拠」を探っていきます。そうした「数字に基づく意思決定」を積み重ねることにより、若手社員に納得感を与えていきたい。

例えば、営業活動を分析する際にも、従来は訪問の回数にフォーカスされるケースが多かった印象です。ベテラン担当者は若手社員に比べて、月間で10件以上多く訪問している場合、「訪問件数を増やすためには、どうすればよいか？」といった議論になります。

しかしベテラン担当者は実は、単に訪問件数だけでなく、訪問先の選定、訪問の目的設定も優れています。また新製品PRの際には必ず、顧客が触って使えるサンプルを持参しているが、若手は必ずしもそうでない、という訪問準備や提案内容に差があるケースもあります。

この他にもベテランと若手社員の違いはまだまだあるでしょう。それら感覚的にしか把握できていなかったような要素を、データ分析を通じて見出していき、営業全体のスキルを底上げし、業績に繋げていきたいと考えています。

KI導入の経緯、理由を教えてください。

データはあるが、有効活用できていない。この状況から脱するべく、データ活用に関する展示会などに参加する中でKIのことを知りました。KIは要因分析とAFE（機械学習）機能に魅力を感じました。キーエンスのセミナーにも参加し、データ利活用やDXのコツなどを学びました。

ただ、こういった分析ツールの導入にあたっては、費用対効果の試算が難しいといった側面もあります。それでも最終的に話が通せたのは、データ活用によって営業活動の質を上げたい、という強い想いがあったからだと思います。KIを使い、勘と経験だけに頼らない組織文化を確立したかったわけです。

目的は、会社の体質を変えることです。それができないとKIを導入した意味がない。データ活用が徐々に浸透し、数字に基づく意思決定が各部署、各拠点でおこなわれている。そのような社員一人ひとりの意識の変化こそが、成果なのかもしれません。データ分析は短いスパンで成果が出るものではなく、中長期でどっしり構えてやるものだと思っています。

また、ファブレス・メーカーとしてのキーエンスの営業手法それ自体にも非常に興味がありました。KIを導入すれば、キーエンスの営業手法や生産性を上げるためのノウハウを取り入れられるのでは、という期待もありました。

導入後、印象に残っているやり取りはありますか？

キーエンスの伴走支援を通じて、データ分析の考え方や活動結果の入力方法など、多角的に学びを得ています。その中でも印象深いのは、データ分析の前提となる、「データ入力」に関してです。シンプルに言えば、データ入力の意識が根付くまでは、泥臭く、繰り返し、諦めず続けること。そのDNAがキーエンスの凄さだと、やり取りを通じて感じました。世の中のツールは、ある意味、データが入力されている、整って存在していることが前提となっていることがありますが、

自社の課題に対して「必要なデータを残す、作る」ことの重要さを、改めて実感することができた出来事でした。

このように、単に分析ツールによる効率化などにはととまらず、自社の業績に繋げるためのデータ活用ノウハウを、キーエンスとの定例会や日々のやり取りの中でインプットされていると感じます。

KIは、そんなキーエンスが自社で開発し、活用しているツールです。ここには大きな信頼感があります。

先日、若手社員と面談しました。将来、受注の伸びが見込める顧客への訪問量に改善の余地がありそうだ、ということをデータで根拠を示しながら伝えました。その社員は「日々入力しているデータを分析すれば、このように裏付けが見えるのですね」と納得してくれました。些細な点かもしれませんが、「社員の行動変化に繋がる」という意味では、こういった一人ひとりの納得度を得る、という作業は重要と思います。

KI、データサイエンティストへの評価をお聞かせください。

KIはドラッグ&ドロップで気軽にデータを投入できるなど、専門知識が不要であり、直感的に操作しやすく、UIが優れていると感じます。データ間の連携さえあれば、今では自分が見たいデータを、時間をかけず様々な軸で多角的に捉えることができています。

また、KIはサクセスサイトをはじめ、サポート体制が充実しています。現在は月1回、定例会議もおこなっています。こういうことをやりたいとやや抽象的な相談をしたときも、ではこういうやり方でどうでしょう、と的確な助言がいただけます。データサイエンティストの方は、「TIM材」「熱対策製品」などの社内用語を使っても、適切に理解、反応していただけます。恐らく、弊社のことをよく予習されているのだと思います。

KIは皆さんにとってどのような存在ですか？

KIは会社を、10年後、20年後の将来へつなげていくツールです。今後は若手人材の継続確保が課題となるでしょう。ただこれは年々、難しくなっています。会社が成長している今のうちに、自社の営業手法を確立、明確化し、それをKPI、方法論に落とし込んでいきたいと思います。

今後は営業部門だけでなく、資材部門の資材管理、経理部門の与信管理での活用も検討しています。さらにKIを使いこなしていきたいですね。キーエンスにはすぐれた技術、製品、サポートを通じ、その取り組みを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。