データは膨大なトランザクションを処理します。「自動発注をする」「毎時の売上結果を見る」がゴールとすると、「全店舗の売上を毎時処理して、全店舗の理論在庫を毎時計算する」ことが必要です。やろうとしたら、データのサイズが大きすぎてできなかったんですね。そこで、新しいシステムをベースに基幹をつくろうということで、現在の基幹のバッチ処理と分析処理ができあがったところです。自動発注のロジックをより精緻に組むことができるようになり、精度が上がりました。各店舗でプロモーションを実施しているときに、途中経過を見ることができるようになったのは意味があると考えています。普段の日でもある商品の午前中の売上げが芳しくないから値下げをしようとか、売れ行きがいい商品の品切れに注意しよう、という動きにもつながりますね。いうこともできますね。「今どうなんだろう」と思った時に、タイムリーに状況が見えるというのは小売業においては非常に重要です。予測には過去のデータが必要になります。あるのは過去12カ月ではなくて13か月分のデータを見て、来月を予測する、という方法です。その際に曜日の整合性を見るとか、プロモーションのイベントによる上振れを修正するようなことを当社では行っています。自動発注のための需要予測は、まだ属人的ではあるのですが、専門チームが対応しているという状況です。誰もが同じ精度でデータ分析ができるという状況ではありませんので、誰が見ても分かるように整理して、継承していけるようにブラッシュアップしていきたいですね。弊社はGIS(※)も自前でやっています。100mメッシュの地図上にPOSデータや統計的に加工した需要のデータ、それと国勢調査をベースにしたデモグラフィックデータ(※)や、場所ごとの特徴付けを行うデータなどを紐づけて、新しい店舗を出店する場所の選定に活用したりしています。※GIS:地理情報システム。地理的位置を手がかりに、位置に関する情報を持ったデータ(空間データ)を総合的に管理・加工し、視覚的に表示し、高度な分析や迅速な判断を可能にする技術である。人口統計学的なデータのこと。GISがそこまで進んでいるのであれば、おすすめなのはより細かい情報の入った地図データとの紐づけですね。商業施設や公共の施設がどこにあるかなど、人口だけではわからない情報もありますから。そのようなデータと関連付けることで、〇〇のそばにある店舗が異常にパフォーマンスがいい、なんてことがわかったりします。出店した時の坪当たり売上高の予測の精度も上がるはずです。最近は、「誰がどこに住んでいるか」という人口ベースの話だけでは物足りなくて、「誰がいつどこに移動しているか」というところまで配慮して分析を行う必要が出てきたと感じています。それでいうと面白い話がありますよ。私もサポートさせていただいているのですが、地方創生のために内閣府がつくった地域経済分析システム(RESAS)というものがありまして、国勢調査のデータや流動人口データ、電話帳データなどをもとに地方創生に関わるデータを見やすく可視化しているんです。自分たちがRESASのプロトタイピングをした際に、「このぐらいの人口であればこのあたりにお店があってもいいのに手薄だ」とか、「この地域にこの業種のお店を出すのはレッドオーシャンだからやめておいた方がいい」という分析をする画面を作ってみました。それで面白いのが「床屋さん」と「美容院」の違いです。床屋さんは国勢調査のエリア別男性人口によって需要が読めるんですが、美容室のニーズは国勢調査の結果よりも、携帯電話会社などが集めている女性の流動人口データで見た方がよく当てられるんですね。言われてみればそのとおりで、美容室の場合、休日のお出かけとセットで行かれる方も多いので、家の近所にある必要はないわけです。弊社はどの企業がどこにお店を出したかは、ウェブサイトや公開情報から地道に情報を集めて月次でアップデートしているんですけど、競合のお店がどれくらいの規模で、どんなフォーマットで、どれぐらいの売上があるのかまで分解できたら便利だなと思います。データ活用について、御社の今後の展望をお聞かせください。われわれのデータ活用は、今大きな転機を迎えています。「MDリンク」というデータ公開システムをつくりまして、メーカーさんにID-POS情報を公開しています。ここではID-POSデータだけではなくて、店頭に設置したカメラから取得されたお客さまの行動データや、スマートレジカートから得られた購買情報なども参照することができます。今後の弊社の大きな方向性としては、このMDリンクでお客さまデータ、商品の販売データをメーカーや卸売業の方たちと共有して、付加価値を上げたり、ムダ・ムラ・ムリを省くということを考えています。データ活用は小売業だけでは限界がありますから、メーカーさん、卸売業さんとコラボレーションしてやっていくということですね。その中で、足りないデータがあったり、分析の仕方をもっと洗練させたり、新しい方法を導入するなど、課題は目白押しです。うまく優先順位をつけてやっていかなければなりません。力を活用してやっていこうと考えています。本日は貴重なお話をありがとうございました。ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、2014年11月より株式会社データビークルを創業。自身のノウハウを活かした拡張アナリティクスツール「dataDiver」などの開発・販売と、官民のデータ活用プロジェクト支援に従事。著書に『統計学が最強の学問である』、『統計学が日本を救う』(中央公論新社)などがある。日本プロサッカーリーグ(Jリーグ)アドバイザー。代表取締役社長1982年、松下電器貿易(現Panasonic)入社。1987年、米Panasonic出向を経て、1993年にPanasonicディスクシステム事業部、帰任。2002年にトライアルカンパニー入社。ティー・アール・イー代表取締役、トライアルカンパニーグループCIOなどを歴任。2016年7月より現職ダウンロード#データ分析#統計#データサイエンス#統計学#小売業1人がオススメしています「スキ」を押してクリエイターを応援しよう!1シティズンデータサイエンスラボ「データサイエンスをみんなの手に。」を目標に掲げるデータビークルのオウンドメディア。「シティズンデータサイエンス」とは、統計学の専門家ではない一般の人々が、ツールを活用して手軽にデータを活用すること。豊富な実践事例や読み物で、データ分析の世界をより身近なものにします。