ICTソリューション紹介

-株式会社EBILAB-
求められるデータを活用する知恵 DXの成否を決める分析力

　「ゑびや」は伊勢神宮への参拝客を対象にした飲食店・土産店を営む創業約150年の老舗です。小田島氏が経営再建に着手した2012年当時の店は、日に焼けた古い商品サンプルがケースに並び、オーダーは食券制、計算にそろばんを使用するなど、昭和の雰囲気を色濃く残した典型的な地方の中小店舗でした。

　「昭和で時間がぴたりと止まったノスタルジックな風情は、ある意味で魅力的ではありました（笑）。しかし、伊勢神宮の参道という優れた立地にありながら、マーケットからは明らかに取り残されていました。内宮には年間約600万人もの参拝客があり、他店に行列ができていても、当店はガラガラの日も珍しくありませんでした。釣りに例えると、魚影は濃く他の店はよく釣れているのに、ゑびやの竿だけがピクリともしない状況でした。その理由は、店のあり方や経営方法が時代に適していないからで、根本的に改革し、新しい釣り方や釣り具を導入する必要がありました」（小田島氏）

　改革に乗り出した小田島氏がまず手がけたのは、中小企業にありがちな「勘や経験」に頼る肌感覚の経営から、データに基づく経営への脱却、そしてDXの実践でした。そのためには売上など経営に関する情報のデータベース化が必須です。しかし、当時のゑびやでは、経理業務などはパソコンを使用せず、すべて手書きの帳票で処理されていました。そこで、小田島氏はパソコンを購入してデータベースを作成することから取り組み始めました。

　「まず最初に目指したのは、業務の効率化で自分の業務を楽にすることでした。家族経営の中小店舗は本当に多忙で、情報収集や新たな事業にまで頭が回らないのが現実です。自分に余裕がなければ、新たなプロジェクトへの挑戦は生まれません。そこで2014年にＰＯＳレジを導入し、販売データの自動管理を実現しました。さらに2016年には、過去の売上記録や天候、曜日、近隣の宿泊者数などのデータを解析した『来客予測AI』を開発し、予測を基に効率的なスタッフの配置を行い、サービスの質向上や働き方の改善に結びつけていきました。また食堂部門では、これまで職人の勘に頼っていた仕入れのぶれを改善し、食材ロスを約7割削減しました。さらに、翌年からは『画像解析AI』によるデータ収集も始め、店頭に設置したセンサーで参道の通行者数や入店者数を測定し通行量や入店率をデータ化していきました（写真①）」（小田島氏）

　こうして経営環境を整えた小田島氏は、蓄積されたPOSデータと来客予測AI、画像解析AIから得られたデータを統合解析し、マーケティング戦略に徹底活用しました。例えば「日々の店頭ディスプレーや商品陳列の違いとお客さまの入店率にどのような因果関係が見られるかを、POSデータと画像解析AIで分析し、より集客力の高い店頭展開に結びつける」「修学旅行の生徒や中高年のツアー参加者などメインの客層は季節や曜日で微妙に変化するため、そうした購買者の属性を解析し、時々のメイン客層にヒットする商品やキャンペーンを提案する」など、さまざまなデータの収集と日々のアクションの効果測定が徹底して行われました。

　「例えば、お客さまからアンケート調査で大量のデータを取得できたとしても、そのすべてに目を通すのは大変ですし、その回答の文脈に潜むニーズを汲み取り、有効活用するのは困難です。そのため、人が日常的に使う言語をコンピューターで解析する自然言語処理などを利用するのも有効です。その解析の中で、例えば『残念』という言葉に『出汁』という言葉が多く紐づいていたなら、出汁を改善することが必要といったことが分かってきます。また、データの取得方法にも工夫が必要です。例えば、お客さまがどこから来られたのかをデータ収集し、マップ（写真②）を作りたいと考えた場合、お客さまに住所を聞くのはハードルが高いですが、郵便番号なら比較的簡単に情報提供に応じてくれるでしょう」（小田島氏）

　また、データを有効活用するための視点として、小田島氏はこのように指摘します。

　「データの活用法は無限にありますが、どう事業を構築するか、どうアクションを起こすかなどの経営ビジョンがなければ、DXも宝の持ち腐れです。自分たちのビジネスプランを測定・分析し、次の一手に活かせるか否かは使い手の考え方次第なのです。そして、得られたデータからどのような新しい商機を導きだせるか。これからはデータをきちんと読み込めるデジタル人材を育成することも、企業の生き残りのために重要な業務になっていくでしょう。高度なデータ分析を経営戦略に活用しようとする企業は、確実に増えていくと思います」（小田島氏）

　「日本の将来推計人口」（人口問題研究所）によると、2050年には日本の人口は1億人を割り込み、2060年には現在の約30％減になると報告されています。マーケットの縮小、原価率の高騰、固定費の上昇などが確実に予測されるなか、国内生産力の衰退に歯止めをかけるためにも、小田島氏が指摘する通り日本の企業には今後デジタル化だけでなく、得られたデータを有効に分析できるデジタル人材の育成が強く求められていく時代になると思われます。