大手小売業を中心に、幹線輸送から店舗配送まで、全国規模で物流事業をおこなう物産ロジスティクスソリューションズ株式会社は、長きにわたり日本の消費を支えてきました。
同社では、近年の消費動向の変化に合わせ、B to Bだけでなく、B to C向けの物流システムの提供にも事業を広げようとしています。それにともなって細分化し、増大していく顧客データを処理、解析できるアナリティクス基盤の導入が急務となっていました。
この課題に対して短期間・低価格で導入できる、クラスメソッドのカスタマーストーリーアナリティクス（CSアナリティクス）が選ばれました。CSアナリティクス導入の背景や、導入効果、サポートの状況などについて、カスタマーサービスチームの石原さんと、導入を行った同社のIT担当の方にお話をうかがいました。
新規事業で増大するデータ活用に対策
物産ロジスティクスソリューションズ株式会社では、B to C向け物流サービスに乗り出すにあたり、解決するべき課題がありました。B to Bでは、取引先の会社はある程度決まっており、配送ルートや商品の変化も比較的小さいため、扱うデータ量もある程度一定に保たれて予測のつくものとなります。
B to Cでは取り扱うデータの種類は多くなり、顧客ごとに内容が異なるだけでなく、発生するタイミングも決まっていません。顧客が増えていけば膨大なデータ量となります。B to Cビジネスでのデータ活用には、リアルタイムに近い状態でデータを集め、処理、解析できるアナリティクス基盤が必要になります。
同社では、さらに将来的には機械学習を使った需要予測や顧客の離脱防止、マーケティングキャンペーンへのデータ活用などを想定しており、多目的に使うことができるデータ分析基盤の導入を検討していました。
低コスト・短期導入可能でありながら、スケーラビリティも確保
石原さんと同社のIT担当は、自分たちでイチからデータベースやデータアナリティクス基盤まで作るのは、技術的な難易度が高い上に、工数も取れないと考えました。さらに運用においても、あまり人材や時間、コストを割くことはできません。そのため、アナリティクス基盤の選定においては、導入が容易であることと、運用のしやすさが大きなポイントでした。
「CSアナリティクスは、ITエンジニアでなくても導入作業が簡単で、コスト的にも導入しやすい。我々のニーズにジャストフィットのサービスでした。導入はスムーズに決まりました。」と、石原さんは言います。
また、B to C向けビジネスについてはPoCとして小さく始めてみるものの、将来的には大きく成長させたいという希望もありました。CSアナリティクスはAmazon S3やAmazon Redshiftと連携して使用することで、アーキテクチャを大きく変更することなく、スケールさせることができます。このスケーラビリティも魅力だったそうです。
DB運用を省力化してアナリティクス業務に集中
CSアナリティクス導入作業は、クラスメソッドの初期導入コンサルのサポートを受けつつ、物産ロジスティクスソリューションズ社のIT担当が一人で行いました。
導入を行ったIT担当者は、基本的なネットワークやクラウドに関する知識はあるものの、CSアナリティクスのような分析基盤は利用したことがないツールでした。それでもCSアナリティクスはわかりやすく、あまり迷うことなく導入作業を進められたようです。
そうしたデータベースのインフラ環境に関わる作業をアナリティクス担当が行わざるをえなくなる場合も多いのですが、本来の分析業務とは異なるスキルが要求される作業です。アナリティクス担当の多くはITエンジニアではないので、スキル的にも、工数的にも自ら全てを行うことは困難です。
CSアナリティクスには、こうしたデータベースの構築・運用に関わる各種作業を効率化・自動化する仕組みがあります。また、インフラ基盤の運用や技術Q＆Aなどのサポートも有効に活用していただけました。
「CSアナリティクスを使うことによって、導入をはじめ、日々のデータ更新、テーブルの変更などのデータベース運用を、エンジニアスキルが高くないアナリティクス担当でも十分こなすことができました。
また、運用で困ったときに、気軽に聞けてサポートしてもらえるのは大変助かりました。おかげで運用に手間をかけず、アナリティクス業務に集中できています」と、同社IT担当は言います。
欲しい機能がAll in OneでそろうData Uploader
物産ロジスティクスソリューションズ株式会社には、データの収集と加工、DWHへのアップロードを行えるツールCSA Data Uploaderをあわせて導入いただいています。
CSA Data Uploaderには、データの変換処理をGUIで指定して自動化できる機能があります。石原さんは、この機能を十分に活用しているそうです。
「Data Uploaderには、ちょっとしたデータの整形ができる機能がそろっています。
カラム選択・追加などの列操作や、制御文字の削除、正規表現などの機能は結構頻繁に使っています。同じ処理をPerlやPythonなどのスクリプトで実行したことも何度もありますけれど、その手間をかけることなく、GUIでポチポチ選択するだけでできてしまうのは本当にありがたいです。
ETLやバッチ処理など、専用のツールを入れるまでもないけれど必要になる時はあります。CSアナリティクスには、ちょうど良いレベルで必要な機能がAll in Oneになっているので助かっています。」（同社IT担当）
個別に導入すると高価になることもあるETLツール。CSA Data Uploaderの機能を使うことで、操作もシンプル、かつ安価に利用できています。
データ分析の活用範囲拡大へ前進
物産ロジスティクスソリューションズでは、CSアナリティクスを既存のB to B向け事業に活用して、統合基盤を構築していくことも検討しています。それにより、B to B向け事業においても担当者の手間を軽減し、生産効率を高めることが期待できます。
さらに、今後は機械学習を用いたデータ活用も視野にいれています。
「将来的には、機械学習に取り組むことを考えているので、Amazon SageMakerの機能も使いたいと考えています。既存事業にもつなげて、データ統合基盤も構築していきたいです。クラスメソッドには、分析する文化を作るところにも貢献してもらえました。」（石原さん）
クラスメソッドのAWS総合支援では、Amazon SageMakerをはじめとした機械学習の技術支援にも対応しています。クラスメソッドは、これからも物産ロジスティクスソリューションズのデータ活用を支援してまいります。
