ホームページにはGoogleアナリティクスというデータ取得装置が仕掛けられています。ITやECの業界では当たり前ですが、データ取得装置が仕掛けられている産業はそう多くありません。インターネットがホームページとともに飛躍的に成長したように、データの取得ができれば、それを分析し、ビジネスを最適化することで、その産業の成長率を高められる可能性があります。GoogleアナリティクスやTableauでデータ分析をする第一人者、プリンシプル社の木田氏はどんなアイデアを温めているのでしょうか。クレスト永井、江刺家との対談の後編をお届けします。

（構成・写真 渡邉奈月<ICPコンサルティング>）

株式会社プリンシプル 取締役副社長 木田 和廣氏（写真 中央）

1989年早稲田大学政治経済学部卒業。商社、ソフトバンク系ネットベンチャーを経て、2004年からWeb解析業界でのキャリアをスタートし、2011年より現職。Google アナリティクス、Tableauについての著作がある他、Google社認定のGAIQ資格の長期保有者。日本で数人しか保有していないTableauの上級資格であるTableau Desktop Certified Professionalを保有。

 

クレストホールディングス株式会社 兼 株式会社クレスト 代表取締役社長 永井 俊輔（写真 左）

株式会社ジャフコでM&Aやバイアウトに携わった後、父親が経営する株式会社クレスト入社。CRM（顧客関係管理）やマーケティングオートメーションを活用して4年間で売上を2倍に拡大させサイン＆ディスプレイ業界大手に。2016年より代表取締役社長に就任。

 

株式会社クレスト 経営管理本部 情報システム部 Senior Manager 江刺家 直也（写真 右）

WEBオープン系エンジニア経験を経てプロジェクトマネージメントからソリューション提案プリセールスを経験。その後マーケティング・システム・サービス事業会社にてマーケティング支援からマーケティングオートメーションシステムの導入を経験。クレスト入社後はシステム全般的な側面から全社業務の最適化、サービスの拡充を支援しつつ、esasyの製品企画から販売戦略の立案、サイト作成まで担当し、現在は経営企画本部情報システム部の統括を担当。

 

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データ取得は、手付かずだったレガシー産業へ

木田：先ほど、釣り、競馬、パチンコなどの話が出てきましたが、このように、世の中に活用されていないデータを持つレガシーな産業はたくさんあります。これらの業界でデータを取得して活用する市場というのはまだ掘り起こされていないと思っています。

 

永井：そうですね。私たちクレストホールディングスは、レガシーなあらゆる業界のデータ取得を手がけて行きたいと思っています。レガシーな産業では、サイン＆ディスプレイ、ガーデニング、デザイン会社が傘下にありますが、2019年9月には材木卸会社をM&Aしました。非常にレガシーな業界ですが、材木はなくならない商材ですし、木造建築の施工会社より上流の卸売をM&Aすれば、より多くの建物にセンサーを入れられる可能性が広がります。Webサイトを作る会社が、みなGoogleアナリティクスを入れているのと同じイメージです。

木田：まずデータを取るのは重要ですね。当社にご相談に来られる会社は、データが取れていない場合も多いです。プロの目からすれば、あのデータを取ったら、こんなデータとJOINしてみると、こういう改善アクションにつながるのに・・・といったジレンマはあります。小売業で「POSデータがあります」と言われて見てみても不十分で…。在庫情報などが取れているといいのですが、活用できるデータとして取れていませんね。

 

江刺家：さすがに、今データが取れていない業界は参入の難易度が高いと思うのですが、今ある程度データが取れていて、今後、強化ができそうな業界はありますか？

 

木田：倉庫業界などはよいのではないでしょうか。現代の倉庫で、「人」がどれくらい働いてるのか分かりませんが、一定人数の「人」が働いている場合、荷物を担いだ累計の重量のデータや、移動距離、それらを掛け合わせた「総肉体負荷量」などを可視化すると、働きやすい倉庫が実現するのではないでしょうか。

 

江刺家：現場で働いている人に関するデータは、可能性がありますね。IBMではTシャツを提供していて、体温、発汗、心拍数、移動スピードといった一通りのデータを取っています。一見、働いている人のためのデータのようですが、倉庫は事実上出荷数が売上になりますから、これらのデータが売上と相関関係があることことは明白です。

 

永井：木田さんはなぜ倉庫に興味を持たれたのでしょうか。

 

木田：スペースを最大限に有効活用するという点です。まずスペースが荷物で埋まっていることが重要で、次に埋まっていたら入出荷して動いていることが重要です。この2つの観点で何かしらKPIは設定できると思います。例えば、スペースの有効性を表す指標、何回動いたか、どこに置くか─例えば、スロームービング（後から動かす）なのに手前に置いてしまったとか、ファーストムービング（先に動かす）なのに奥に置いてしまったとか、総導線、リフトの総移動距離…。

 

永井：なるほど、倉庫内で完結する「プチMaaS」といったところでしょうか。データを取得して分析することで、PoCができますね。倉庫作業の効率的な方法がわかる。

 

木田：「プチ」だと小さいイメージになるので、ウェアハウスアズアサービス「W」aaS、と名付けてもいいかもしれませんね。メッセージとしては、WIN-WINになるよう、会社だけではなく、働いている人にもメリットがあるようにしないと取り組みがうまくいきません。こういった指標を働いている人に提示することで、ピッキングの方法にバリエーションが出れば、「こうピックすればコストが安くなるんだ」と考えながらピックすることができ、楽しく働けますよね。

 

江刺家：今お話いただいたような、フリーアドレス、フリーピッキングはすでに導入されている倉庫もありますが、初期投資に何千万も、何億もかかっているのが現状です。

 

木田：DIYプラスαくらいの金額感でできればいいですね。0を2桁ぐらいコストを下げられればイノベーションだと思います。

 

永井：その通りだと思います。私は0が1桁下がっても、イノベーションだと思います。

イシュードリブンとランダムインプット

江刺家：目線を少し変えると、アパレルのお店にも応用できます。バックヤードにこのシステムが入って入れば、店員さんが「ちょっとLサイズ探してきます」って言って戻ってこない、といったことがなくなります。

 

永井：バックヤードは課題がありますね。例えば、普段の在庫品は棚に定位置があるけど、当日入って来る特注品はランダムに置かれるといったことがあります。すると店員さんは、ポストイットくらいの小さい紙に書かれているのを、目を細くして探しながら倉庫中歩き回っているんです。

永井：このように「課題を見つける」ことが大事ですね。私が得意な思考法は、「ランダムインプット」で、ランダムにいろんなものを見て、あとで組み合わせる方法です。しかし、世の中の大半は、課題を解決したいというところから思考する「イシュードリブン」です。木田さんの会社はイシューを解決する会社ですから、イシューがあればあるほど仕事につながりますね。

 

江刺家：木田さんは徐々に、イシューを創出する方にシフトしているのではないですか。ビッグデータを使って、課題を見える化する、といったアプローチです。

 

木田：おっしゃる通りです。課題と思っていなかった、もしくは、解決できると思ってなかったというのは、イシューになりません。ダイエットも、やせられると思うからイシューになるんです。はじめから、自分はこういう体型なんだとか、やせる方法などない、という考えではイシューではありません。

 

永井：昨今、あらゆるイシューを解決するツールが増えましたね。やせない人がやせられる、結婚できない人が結婚できる。ランダムインプットしたアイデアを、イシューと結びつけることが重要だと感じます。

 

木田：「ランダムインプット」という思考法は、どのようにアウトプットするのでしょうか。

 

永井：自分一人の脳の中で進めます。自らどんどんイシューを見つけて、人生でインプットして来た経験をぶつけて、「これとこれを組み合わせよう」とアプトプットします。1個の課題と、たくさんのインプットを組み合わせて、方程式のように解決していきます。

 

江刺家：それは言い換えると「ナレッジ」です。私たちクレストホールディングスは、データを取得できる現場で、ナレッジとそれを試す”土壌”を開拓し、あらゆるレガシー産業に横展開したいと思っています。1億円かかっていたものを、1,000万円で済むようになるといった、イノベーションを起こして、ナレッジを共有し、中小のレガシー産業の成長に貢献していきたいのです。木田さんにも私たちが取得したデータを分析した結果をフィードバックいただければ、ナレッジの蓄積が促進され、”土壌”の開拓が進みます。この世界観をぜひお手伝いいただきたいと思っています。

データ取得・蓄積レイヤーと、分析・改善レイヤーとの連携が肝

木田：先日、自動車のデータを扱うスマートドライブ社の話を聞いていても感じましたが、次の産業を見つけて行くのが重要だと思います。すでにホームページという産業では、データで改善する方程式はできていますから、若い方が「木田さんみたいになりたいので、Googleアナリティクス勉強します」といっても、残念ながらその波の旬は過ぎています。業界業種ごとに、商品の回転率、単価、BtoB/BtoCといった条件が異なるため、データを用いてビジネスを最適化していく手法はそれぞれ異なります。業界業種ごとに最適化パッケージができれば、類似業界のビジネスモデルも改善する見込みがありますね。

 

─ そのためにはどうしたらいいのでしょう。

 

木田：私は分析とアドバイスを手がける立場なので、取得・蓄積レイヤーとのインタラクションが重要になると考えています。「分析してみたら、こういうデータがないと困る」と、取得・蓄積レイヤーにフィードバックして戻ることになります。このインタラクションがうまくできれば、業界特化型の最適化パッケージを売りにできることもできるかもしれません。お店だけの最適化ではなく、業界全体の最適化を見据えて動けば、イノベーションになります。

 

江刺家：まさにバーティカルSaaSですね。それを大手のSIerが手がけると、案件規模が大きくなり、中小企業が導入するには敷居が高くなります。中小ができる方法を考えていく必要があります。

 

木田：その意味でも、esasyはすごくいいですね。取れなかったデータが取れるという点に加え、安くできる点も高く評価しています。

江刺家：ありがとうございます。画像解析はもともと大手SIerさんが手がけていたのですが、私たちは「安く、早くやるにはどうしたらいいか」と全く違うアプローチからはじめました。使えるデータかどうかはわからないけど、まずデータを取れる装置を作ったという開発経緯です。木田さんが分析して活かすというコラボレーションが組めれば、私たちは積極的に他のレガシー産業のデータを取りに行きたいと思います。

レガシー産業の課題を解決するデータ分析

木田：材木屋さんは、どのくらいの規模の産業なのですか？

 

永井：市場規模が概ね6,000億で、年平均成長率がマイナス3%です。しかし、日本の材木自給率に着目すると、10年前は10〜20%だったのですが、近年30%以上に伸びているのです。背景は、マンションが増えた結果、住宅を建てる人が富裕層になってきているためです。国産の良い木を使うのがトレンドになっています。給与水準もあがり、林業には若い人も少しずつ増えてきています。

 

木田：確かに、長澤まさみ主演の「WOOD  JOB!」など、若年層向けの映画の舞台にもなっていますね。

 

永井：木の課題としては、木の性質として、在庫しておくとすぐに反ってしまう、ということがあります。反りやすいものの特徴や、反った木材は捨てるべきか、小さくして別の用途に使うべきかなど、さまざまなデータを取って、木材の取り扱いの効率化を図りたいです。

 

木田：パワードスーツにセンサーを入れるのも一考です。どのくらいの頻度で材木を持っているのか、どういうシーンでアシストが働いているのか…アシストが働くということは体に負荷かかっているわけですからね。あとは、負荷、頻度、回数、連続性などがわかれば、「15分休めば、より効率的に仕事ができる」といったように、働きやすくかつビジネスとしても効率性の高い業界になりますよ。

 

永井：他にレガシーな産業で思い当たるものはありますか？レガシーとデータを組み合わせて、イノベーションを起こすような…。

木田：「押しかけイノベーション」なんて面白いかもしれませんね。意外性の高い、例えば、駄菓子屋さんに行って「分析やります！」とイノベーションを起こす。というのも、現状、レガシーな産業側からはなかなか当社にお問い合わせがないのが実情です。

 

江刺家：なるほど、「解決できるだろう」という具体性がないと動けませんね。

 

永井：レガシーな産業は、収益が出にくく予算が取りにくい背景もあるでしょう。この記事をご覧の方からの問い合わせ先は、ぜひ2つ設けたいと思います。1つはビジネスが少しでも収益をあげている会社が問い合わせるプリンシプル社のフォーム、もう一つは、儲けが出ていないならクレストホールディングスに問い合わせるフォーム。後者は私どもが会社の建て直しに入ります。収益が出る体制になったらプリンシパル社につなげ、さらに競争力を高めていく連携が組めますね。

 

木田：事業承継をする会社が増えていますが、データを活用して復活できるのなら、廃業寸前よりは高く売れるかもしれません。

 

永井：事業承継は社会課題ですね。データの活用は、これに貢献できると思います。１つはレガシー産業をデータで分析して、儲かる産業に変えていく。もう一つは、レガシー産業を事業承継のタイミングで売る時に、いろいろな選択肢が取れるようにする。現状、子供にやらせてたくても、いない、やらない、あるいは向いてないとなれば、売るしかありません。

 

木田：そうなると足元見られて、安い値段で売らざるを得なくなります。客がついていて、機械も、ビジネスとしての見込みもあるのに、ハッピーではありませんね。

 

永井：実は、売る以外に様々な選択肢がありますから、それを模索できるようにしていきたいものです。協業もいいでしょうし、アメリカではサーチファンドといったレガシー産業を対象としたファンドも出始めています。データを分析しレガシー産業のビジネスを最適化することを通じて、社会課題の解決につなげていきたいですね。木田さん、本日はありがとうございました。