グッデイのAI/IoT活用事例

株式会社グッデイ　代表取締役社長柳瀬　隆志

目次

● 自己紹介､会社概要

● デジタルトランスフォーメーション(DX)の

実現のために

○ 当社のデータ分析環境

○ 事例紹介:残業チェックシステムの構築

● まとめ

自己紹介

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自己紹介

○経歴大学時代はボート部に所属。年 300日合宿生活。

2000年〜2008年

　三井物産株式会社　食料本部にて冷凍食品・冷凍野　

菜等の輸入業務に従事。

2008年〜

　家業の嘉穂無線ホールディングス株式会社に入社。

2016年6月〜

　社長に就任。

○趣味　マラソン（10回完走）

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会社概要

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会社概要

・ホームセンター・ファブラボ太宰府・ワークショップ等イベント

・電子工作キット・ワークショップ

・経営企画・総務、経理・システム

・データ分析事業

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株式会社グッデイ

北部九州・山口に65店舗を展開。

創業：1978年

年商約320億円

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デジタルトランスフォーメーション(DX)の実現のために

デジタルトランスフォーメーションとは?

IDC Japan 株式会社の定義。※1

企業が外部エコシステム（顧客、市場）の破壊的な変化に対応しつつ、内部エコシステム

（組織、文化、従業員）の変革を牽引しながら、第３のプラットフォーム（クラウド、モビリティ、

ビッグデータ／アナリティクス、ソーシャル技術）を利用して、新しい製品やサービス、新しい

ビジネス・モデルを通して、ネットとリアルの両面での顧客エクスペリエンスの変革を図るこ

とで価値を創出し、競争上の優位性を確立すること

経済産業省

｢DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～｣から引用

経済産業省･DX研究会のメッセージ

● 経営者のコミットメントが不可欠

(号令だけではダメ)

● ITシステムに対する深い理解が必要

○ データ活用

○ 変化対応

○ 全体最適

● DXの実現により､経済を活性化し､成長のエンジン

とする

背景①

● IT技術のオープン化

○ クラウド

○ AI○ BI○ オープンソース

○ センサー

○ マイコンボード(Arduino/Raspberry Pi)

背景②

社会の変曲点

｢少子高齢化｣により､将来の日本の人口減は不可避｡従来通り･前例踏襲で仕事をしていては､未来の展望が見えない｡

⇒　未来を見て､　　現在何をすべきかを　　考える必要あり

背景③

成長期から成熟期へ● 人口増･技術革新による継続的な経済成長から､

人口減･デジタル化による不連続な変化の時代へ

● 規模の成長だけでは無く､中身の充実を図る必要有り

● これまでの｢経験と勘｣に頼りすぎず､データに基づく客観的な事実を

元にした経営を実践する

⇒　データ活用の重要性が増してきている

当社のデータ分析基盤

小売業の現状

収集した情報やデータは､人間の頭の中で｢処理｣｢判断｣｡

経験勘

度胸

小売業　業務のデジタル化

赤枠内はリアル青枠内はデジタル

｢経験と勘｣で行っていた部分を､デジタル化

当社システム構成図

店舗

本部システム DWH(Redshift)

データ活用

外部データ

基幹システム

人事システム会計システム

Tableau Desktop

気象データ市場データ

手入力マスタ

計算済みサマリデータ

①収集②蓄積③集計

DWH(BigQuery)

POSデータ

Tableau Online

Tableau Online

④分析⑤活用

業務/外部データ

■ 経営者■ 経営企画室■ 商品企画■ 店舗企画■ マーケティング

■ 仕入先■ バイヤー■ エリア

マネジャー

既存自社システム クラウドDWH データ分析

構造化データ● 売上･仕入･在庫● 天候● 市場

非構造化データ● テキスト● 画像● 動画● 音声

AI活用とデータ分析の流れ

データベース

分析 行動

AI

機械学習

ディープラーニング

データ収集蓄積･補完

データを継続的に収集･蓄積し､必要に応じてAIを活用して行動に繋げる｡

データ分析を行動に繋げる

売上

在庫

仕入

廃棄

値下

発注

ABC分析売れ筋把握

在庫回転率死に筋把握

取引先分析納品率/値入

機会ロス（欠品）分析

廃棄ロス分析

値引ロス分析

データ

処分

商談・対応検討

在庫管理（仕入）

分析 行動

売場レイアウト

販促

結果検証

カホエンタープライズ

事業内容

● Tableauライセンス販売

● Tableauトレーニング

● DWH･データプラットフォーム構築

● データ分析を中心とするシステム構築全般のご相談

事例紹介:残業チェックシステムの構築

実現したかったこと

● 店舗の残業チェック

○ サービス残業防止

○ チェック作業の自動化

● IoT･クラウドの活用

○ センサーの活用

○ クラウドを使ったIoTデバイスの管理

発想のきっかけ

● LoRaWANの実証実験

○ GooDay Fab Daimyoで実験

○ センサーデータを何の目的で使うか?■ 温度

■ 湿度

■ 明るさ

■ etc.

アイディア

暗いところでは､人は活動できない

⇩　

照度センサーで人のいる･いないを

判定できるのでは?

全体システム構成図

デバイス動作中のイメージ

IoTデバイス拡大図

店舗での設置状況

実際の照度データ

五分ごとの照度データを店別に取得｡

グラフで可視化

店舗別データ(全時間帯)

店舗別データ(就業時間以降)

クレーム対応

床掃除

クレーム対応

レジメンテ

店長からの報告

店舗設置の効果

● 残業管理の客観性･透明性の確保○ サービス残業の抑制･抑止力

○ 残業の事前報告(床掃除､クレーム対応など)● 夜間作業の見える化･気づき

○ 床掃除や補充(外部委託)等､意外と夜作業をしている項

目あり

● 多数のIoTデバイス管理のノウハウ習得○ デバイスの死活管理

○ データ送信の確認

○ クラウド活用

課題

● 不正の余地あり

○ センサーにカバーをする

○ バックヤードを暗くして､作業をする

● デバイスのロット

○ 100台程度だと､コスト下がらず

● 設置･制作の手間

○ アルバイトに外注

● デバイスの死活管理

対策

● 不正防止

○ 不正検知アルゴリズムの設定

○ エリアマネージャー等による現地チェック

● ロット

○ 自社のノウハウを他社向けにサービス化する

○ 多店舗展開による原価引き下げ

● デバイス死活管理

○ デバイス管理プログラムの開発･運用

デバイスの死活管理

何らかの原因で複数のデバイスからデータが送信されていなかった

センサーデバイスの死活監視導入

監視ソフトウェア「Zabbix」と「AWS Lambda」を連携させ、長時間疎通できなくなったデ

バイスについて、店長宛にアラートメールを自動発報

まとめ

DXのポイント

自社や社会の課題を解決するために､

どのようにITを活用するか?

IT･ツールありきではない

従来の方法の単純な置き換えではなく､従来の作業を

システムの一部に上手く｢翻訳｣する

事業会社としての取り組み

普段の業務で課題となっている点を

ITでシンプルに解決する方法を考え､実装する

⇩

システム会社･ツールに頼ることなく､

｢真のDX｣に取り組む

必要な人材/知識

｢課題解決｣が目的だが､

一方でITの知識や情報もリテラシーとして必要

※ITは､ある意味｢英語｣に似ている

　｢英語が話せる人　≠　仕事が出来る人｣だが､

　英語が話せないと困る事も有る

事業者が自らITを活用して自社の課題を解決出来る時代が､今!

ご清聴頂きありがとうございました