株式会社ワイズマート

KIは情報システム部がテンプレートを用意し、それを各部門の担当者が、自身の業務にあわせてデータを取捨選択して活用しています。

テンプレートでは、各店舗の要望に沿う形で、来店顧客数、販売数、時間帯ごとの値引き状況などが把握できるようにしています。最近は天候のデータも取り入れ始めました。

KIは展示会を通じて知りました。その後、社長をはじめ経営陣も関心を示し、体験会でデモを見て導入に至りました。

従来は各店舗など現場からのデータ閲覧の要望に対して、自社開発のシステムを用いて応えていましたが、迅速性、柔軟性を考慮してKIに切り替えました。多店舗展開のスーパーという業態では、毎日、多種多様な商品を各店で大量販売するので、データの「量」は膨大になります。分析対象となるデータは、対前年比を把握するために、1年分に2か月を加えた直近14か月分を保管しており、これだけで5000万件程度のデータ量になります。この多量なデータを適切に処理するために、KIでデータを吸い上げる際は、KIのワークフロー上で前処理・加工する、あるいはインポート前に取り込むデータ自体の取捨選択をおこなっています。

ワイズマートでは、立地特性が近い複数の店舗をグループ化しており、店舗の従業員がグループごとに注力商品を企画します。それら注力商品の販売状況を、マトリックスや要因ツリー機能などを使い把握しています。

また、販売コンテストのような社内イベントもおこなっています。この時、各店の従業員が、自・他店舗の販売状況を知るためにKIのデータを見ています。ランキング順位が日次で把握できるのは、よりスピード感をもって対策を打つという観点で、非常に便利です。

KIは20～30名が定常的に使っており、おおむね社内に定着した感があります。データは店長のみならず、各店舗の売り場の担当者も見ています。「マトリックス機能を使って、ここをこう見て」のような会話も日常的にできます。

この他、恵方巻など催事商品のロス管理にも、KIによるデータ分析が活かされています。

たとえば恵方巻であれば、昨年の入荷量、実売量、廃棄量などのデータを分析し、なるべく廃棄を少なくするよう今年の方策を考えます。

廃棄を防ぐ方策として一般的なのが値引きですが、このときも過去のデータを参照し、値引き金額と実売量の相関を把握しながら、今回の値引き額を決める参考情報とします。

とはいえ過去5年のデータを横並びで分析しようとしても、売り上げは曜日と立地に大きく左右されるものです。たとえば駅前店では、恵方巻は平日の金曜日の夜間に大量に売れる一方で、日曜日には売り上げが激減します。データ分析の際は、これらの曜日や立地の影響なども織り込む必要があります。

また恵方巻といっても、海鮮太巻き、エビ、サーモン入り、肉入りなどさまざまあり、安易にひとまとめにすると、実売時に類似商品間でカニバリを起こすこともありえます。そうした事態を起こさないよう、分析時には商品のカテゴリ設定を適切におこなうことが重要です。

商品カテゴリの設定といってもPOSで使うマスターデータを変更する必要はなく、KI側で、複数商品をグループ化すればよいわけで、これは柔軟性が高く便利です。

KIの運用ですが、過去に販売現場から情報システム部門に異動になった社員がいて、今はその人に中心的に任せています。KIはコーディングも不要であり、かつデータ分析はその人の現場での経験を生かせる格好の題材といえるからです。販売現場からは以前から「こんなデータが見たいんだけど」という要望が大量にあり、従来はそれを一人でなんとかさばいていましたが、今はKIという武器と2名体制での対応により、対応力が大幅に増しました。

KIは、バージョンアップを通じて機能も着々と向上していると実感します。新たに分析テーマを立ち上げた際にも、1テーマの分析を20分でこなすことも可能です。これはExcelファイル1個を何時間もかけてつくるよりはるかに早い。

KIを導入したことで、社内会議向け資料の作成速度は大幅に向上しました。場合によっては、会議の30分前に分析依頼を受けて、その会議までに分析結果を見せることも可能になりました。現場担当者は、最新のデータを前提とした議論となり、意思決定のスピード感や質の向上につながっているといえます。

最近では、現場社員からも「KIを使って自分で資料を作りたいのでやり方を教えてほしい」と頼まれることがあり、電話でそのままレクチャーをおこなうこともあります。実を言うと、こちらで作ってしまったほうがレクチャーするより短時間なのですが（笑）、ともあれデータ分析の「自走文化」が社内で芽生えてきたのはよいことです。

KIはワークフロー機能を使えば「以前やったデータ加工が再現できる」のがよいですね。これにより、いちど苦労して確立したデータ分析プロセスが、使い捨てにならずにすみます。Excelですと、何か微細なミスなり変更点があったとき、「え、これぜんぶ作り直し？」ということもありえますが、KIなら、あらかじめ作りこんだ箇所に、新たな処理を挟みこむことも簡単にできます。また、ここの処理はなぜこうなったのかなど過程の情報も、すべて見える化されており、他人が作り込んだ分析フローでも、後からでもわかりやすく、時間をかけずに理解することが可能です。実際に、会議資料用に毎月作成していたExcelのデータをKIに置き換えただけで資料作成の負担が軽くなった、という社員もいます。

月2回程度、「基礎編」と「実践編」という形でKIの社内学習会を開いてます。基礎編の方は、KIにログインさえしたことがない、パソコン操作も不得手であるといった社員向けの内容で、「まずログインしてください。するとこんな分析データが見られます。こういう所を日々見ていけば面白いですよ」「キーエンスのサクセスサイトにも登録してくださいね。使い方が動画でわかりやすく説明されていますよ」といった形でKIの紹介をおこなっています。

実践編は、もう少し目的をはっきりさせてデータ分析に取り組ませるような形です。目標を一個用意して、それができたら、はいその次、のような形で段階的に学習していきます。

最近は店長会議の場においても「来月までにこういうことをやってきてください」といった形で課題を出したりしています。会議の1週間前に各店舗の進捗を見て、停滞やつまずきが生じている場合は、メールで方法を教えるなどして支援しています。

KIは私たちにとって、頼れる相棒、ですね。今まで自分が一人でやっていた作業を相棒として一緒にやってくれ、しかもスピード感やその質においても、はるかに向上している印象です。これからもKIを活用しデータ分析を深化させ、さらに企業価値、顧客価値を高めていきたいと考えています。今後ともよろしくお願いいたします。