かっこのデータサイエンス

── デザインフィル様の事業内容と展開する商品について教えて下さい。

晃成さん：事業領域としてライフスタイルデザイン事業とコマーシャルデザイン事業の大きく2つあります。 ライフスタイルデザイン事業は、物作りを通し文化を創造していくことを目指し、自社ブランドのプロダクトを展開しています。 コマーシャルデザイン事業については、企業のセールスプロモーションやOEMなど企業のコミュニケーション設計を行い、オリジナルグッズやノベルティギフトを企画、製作しており企業とのコラボレーション商品なども手がけています。

── 当時の課題やデータ分析を取り入れようと思ったきっかけを教えてください。

恵介さん：きっかけは、ライフスタイルデザイン事業のひとつ「ミドリ」におけるベテラン社員の定年退職でした。ベテラン社員が、適正な生産量を保つためこれまでの経験やノウハウをもとに需要予測をし、生産指示を出していましたが、具体的な指標を測っていなかったため、それが最適かどうかは明確ではありませんでした。 まずは、今やっていることを紐解いていき、現状を認識することからはじめました。 一方、会社としても、データサイエンスを推進しようという構想があった頃でした。

── 需要予測システムの事前準備はどのようなことをしていただきましたか？

晃成さん：需要予測は基幹ブランド「ミドリ」の国内販売を担うミドリカンパニーに所属する営業推進室という部門が担当しており、私がその部署に異動したのが、2019年の4月でした。データを整えながら、需要予測の詳細なロジックの整備やいかに業務フローへ落とし込んでいくかを検討している段階でした。

── 需要予測システムの運用開始から2年ちょっと経ちましたが、効果はいかがですか？

恵介さん：現状が常に見える化されたことに、大きな効果を感じています。特に、生産数に対して過不足が起こったときや、予測と結果が異なった場合にその要因や理由を、すぐに見つけられるようになりました。

例えば、これまでは製品を多く作りすぎた場合、なぜ作りすぎてしまったのかの説明が難しく、単純に「予測が外れてしまった」に留まっていました。しかし今は、なぜ予測が外れたのか、どうすれば防げたのかをデータという根拠をもとに、意思決定ができるようになりました。

晃成さん：システムで自動化、人が見るべき領域が整理され、全体の成績として前期時点で欠品額は4割削減することができ、同時に廃棄も減少傾向にあります。適正な数をしっかり予測して生産ができるようになり、パフォーマンスも向上しました。

── 今回の取り組みでの変化があれば、お聞かせください。

晃成さん：データサイエンスに基づく需要予測システムの構築をご一緒できたことで、ビジネス課題の解決や生産性の向上といった取り組みに、データサイエンスを活用する、という経験や知識が得られました。2022年7月にはデータサイエンス部が正式に立ち上がり、営業部門や企画部門を横断してデータによる課題解決や価値創出を提案、実行する役割を担うことになりました。

── 今後、期待することがあればお聞かせください。

恵介さん：後継者問題にもつながると思いますが、業務の属人化はよくあることだと思います。良い悪いではなく、 良いところはしっかり引き継ぎ、いかに平準化し、仕組みに落とし込むことが大切だと学ぶことができました。さらにかっこさんに一緒に伴走いただくことで、データを活用した取り組みのなかで、実験的な改善を繰り返すことができます。すると、ノウハウが私たちに蓄積し、会社の進化につながっていくと感じているので、今後もぜひ、継続していただきたいです。