ビッグデータ活用

今までデータが取得しなかった領域までデータ取得が可能になり分析することができるようになっています。たとえば小売店の人の流れです。店舗への来店数を時期や気象データから人数を予測。そこから勤務シフトの最適化が可能になるのです。

業務の課題だった来店数とスタッフの人数のバランスをこうしたビッグデータが解決してくれるようになりつつあります。

サキミル
人流データの分析サービス
人流統計データ・気象データを活用した需要予測
小売・飲食店舗の食材発注量や勤務シフトの最適化、売上向上のための取り組みのきっかけになるような店舗支援
高精度なAI需要予測により業務課題を解決

https://www.softbank.jp/biz/services/analytics/sakimiru/

しかし、躊躇するのは導入費用とランニングコスト。投資する金額が大きければ先送りになってしまいます。現在はどのような状況になっているのでしょうか。

導入費用は段々と下がっている

現在、来店数の予測は以前からPOSデータから割り出されていました。ただPOSの導入は高額なため中小企業では全面的な導入ができなかったのです。これが違う展開になりつつあります。安価なサービスが出てきているからです。

当初数百万円の投資が必要だったシステムが段々と下がり200万円、100万円となってきます。そこにスタートアップ企業が月額課金スタイルでサービスを展開しています。月額1万円から2万円程度です。

この価格帯で終わるのかと思えば、ソフトバンクが月額5千円で出してきました。これが大手の戦略だと感じます。スタートアップ企業が出してきたサービスを一気にひっくり返す戦略です。シェアを握るつもりで最安値戦略を打ち出してきたと思います。このシェア戦略はソフトバンクが得意とする手法なので、この分野でもシェア確保を実現するのではないでしょうか。

NTTデータ導入時年間500万円
KDDI年間240万円
スタートアップ企業月額1万〜2万円程度
ソフトバンク月額5千円
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO60507020S2A500C2TB0000/ より抜粋

まとめ

大手企業から普及しているビッグデータ活用やデータのAI分析が今後は中小企業でも広がっていく気配です。やはりサービス利用料が安価になると使いやすくなるため導入する企業も増えるでしょう。試しに使ってみたいという気持ちがある企業が動くと思います。

あとは実際に使ってみて、人員のシフトが最適化されたり、ロスが軽減されコストダウンにつながれば継続的に利用するのではないでしょうか。本当に実績が出るのか試したい分野のひとつです。

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ビジネスリーダーのためのWeb Magazine ファースト・ジャッジ：4,861投稿目　fjコンサルタンツ藤原毅芳執筆