Store Record Connectのリリースとサービス概要
この番組は、中小小売企業の取締役経験のある2人が、 そのリアルについてゆるくお話しします。
人事に軸足を置いたジェネラリスト、私戸部有利が、 2度のM&A経験がある連続企業家、樋口幸太郎さんに話を聞いていきます。
既に小売企業を経営している方、これから小売ビジネスで企業を考えられている方に、 役立つ情報を楽しく語っていきます。
リテールトーク130回目です。よろしくお願いします。
お願いします。
今日は小売特化のデータ自動収集サース、 ストアレコードコネクトをリリースというお話です。
週末何してました?
週末は子供を連れて、ダイバーシティのボーリングのスポッチャの寮に行って。
結構高いですね。お金がかかりました。
高いんだ、あれ。
ボーリングも1人2000円くらいします。
3人分行って、スポッチャも同じような感じなので、結構いい金額したなと思いました。
スポッチャって何するんですか?
スポッチャはスポーツアミューズメント施設で、バッティングセンターからローラースケートもできるし、
またバスケのゴールが動いて入れるやつとか、
トラックアウト、ボール投げて1から9まで数字が書いてあって、ボールを投げてパーフェクトを目指すみたいなやつの野球版とサッカー版、ゴール版みたいな感じでいろいろあるんですけど、
結局娘たちがやったのはゲームセンターが併設されてて、それが無料でできるんですよ、入ってる間は。
そうなんだ。
マリオカートみたいなのとかもずっとボタンを押すだけでリプレイできるみたいな感じなんで、
またワンガンミッドナイトっていう漫画のレースゲームがあるんですけど、
車のやつで首都高を240キロで爆走しながら、他の車にタイヤたりしてレースを競うっていうのをやってたんですけど、
後ろから見て、これ実際の行動でやったらひどいことになるから、あくまでゲームの中のやつだからよろしくなっていうのと、
あとお前ら相当運転荒いよみたいな話をしました。
やば。首都高楽しいですよね。車を乗るようになって首都高に乗ってようやく一人前な気がしてます。
首都高は運転しにくくないですか?いまだに緊張してます。
ダンジョン感がたまらないですね。
いやいや怖いじゃないですか。あ、ここ今右に行かなきゃいけなかったのとかも見過ごしちゃうというか。
結構運転難易度が高いです。
たぶん私は家族を乗せずに乗ってるから、間違えてもなんとかなるというマインドで乗ってることが多いんですよね。
なるほど。
だからそこまで牙ってないんですけど。
いやー首都高は苦手ですね。横の壁がこうあるじゃないですか。
はいはいはい。
ちょっとあれの威圧感も苦手です。
あーそうなんだ。それこそ私ゲーム感覚で乗ってます。
危ない。
間違いない。
EC・POSデータを集める小売特化ETL
えー本題行きたいと思います。
小売特価のデータ収集サースStore Record Connectをリリースされたんですね。おめでとうございます。
そうですね。リリースして新規事業じゃないんですけれども、既にいくつかの企業に提供していて、実装中っていう感じなんですけども、たぶんもうすぐできるかなっていうので、
価値感じてくれる企業がもう複数いるんで、これはPMFしたかなと思って一旦出そうっていうのでリリースしました。
あーじゃあ既にお客さんがいらっしゃる状態なんですね。
Store Recordの一部機能を切り出して既存システムと連携するみたいな感じなんですかね。
あーそうですね。そもそもStore Recordがデータを自動で収集するETLっていう部分と、データを蓄積するデータウェアハウスの部分と、
データ読みやすいように加工して表示するBIツールみたいな3つの機能がオールインワンであるようなサービスですと。
ここのデータを自動で収集するETLの部分だけを切り出して、ビッグクエリーとかスノーフレークとか、
そういったデータ基盤を自社で持ちたい会社向けにデータの自動収集する部分を提供しているっていうような形ですと。
いわゆる僕らもAmazonとか楽天市場、ゾゾタウンみたいな各種ECモールと、あとはShopify、フューチャーショップ、絡みショップみたいなECカートと、
ロジレス、ネクストエンジンみたいなオーダーマネジメントシステム。
また、スマレッジをヒットとしたPOSみたいなところの小売業務を支える業務サービスみたいなところから、
APIとRPAを使いながら自動でデータ収集する部分をご提供しているというような感じです。
汎用ETLでは取得しにくいデータと導入ニーズ
結構これマーケットとしてあって、スタートアップだとトロッコっていうサービスが有名なんですよね。
人材系のところ、もしかしたらハープもトロッコが連携してるんじゃないかな。
そうなのかな。前職のデジタルマーケティングの広告周りの会社でトロッコをよく聞いてました。
そうかもしれないですね。アド周りで使っている会社さんは多いと思いますね。
いわゆるこのトロッコっていうのが汎用ETLみたいなサービスで、いろんなAPI公開されているものの連携のコネクタを提供しますよと。
ざっと見たら小売系だと、ショップファイ、スマレージ、チャンネルトークと連携機能があったみたいなんで、そういったところでは使えますよと。
結構いろんなデータ基盤を構築している会社とも商談することがあるんですけれども、こういう汎用的なトロッコみたいなやつだと取れないデータも結構あると。
例えばソーソータウンとかそもそも連携してないみたいなところもあれば、RPAじゃ取れないデータみたいなのが結構あって、
僕ら取ってるデータだと広告員のデータなんかはAPI提供されてなかったりするんで、管理画面をログインしてダウンロードしてみたいなのが必要になるんで、
そういった部分をきめ細かく提供しているみたいなところがあるんで、そういったところを評価してもらえているのかなっていうのが思って、
じゃあこの部分だけ、Store Recordのコネクトの部分だけ取り出して提供してもいいかなと思ってやり始めたって感じですね。
汎用的なETLサービスだけだと課題があって、それを補うというか煌臨たけたのがStore Recordコネクトみたいな感じなんですかね。
データ収集所の課題っていうのがあるんですね。
基本的には入力する人をアルバイトなり正社員の方1人置いて、取れないデータを粛々と入れている人がいるんですよね。
結構大きい企業でもヒアリングしてると楽天の広告データとか生産系のビルペイっていう楽天市場の生産データ、
これだけ入金されてこれだけ払ってくださいねみたいなところのデータはログインしないと見に行けないのでログインして取ってたり、
あとはお気に入り数とか訪問者数みたいなデータもAPIでは提供されてなかったりするんで、
そういったデータを一元管理するときにはバッとダウンロードしてアップロードしているっていう話を結構聞いていて、
ここは自動化のニーズあるんじゃないかなっていうのを改めて思って準備だけしてたっていう感じなんですよね。
そうなんだ、データ連携サービスとかETLとか全然知らなくて、それこそETLをさっき調べたぐらいなんですけどニーズがあるんですね。
前も話しましたけどね、そうなんですよETL忘れちゃいますよね。
そっか、もう覚えてないですね。
市場的には面白かったのはアステリアっていう会社があって、アステリアワープっていう汎用ETLを提供してる会社なんですけど、
上場もしていて売上30億で営業利益10億円、30倍以上営業利益率あって、今の市価総額が180億で地味だけど結構すごい会社だなと思って見てました。
2007年に上場して、上場時と比べると株価はだいぶ伸びていて、こういうのベンチマークになるんで非常にいいなと思っていて、
サービス内容とかも見たり、やっぱりアステリアが提供してるアステリアワープっていうこの汎用のETLでもEC系のデータは取れなかったりするところが多いので、
こういう隙間には入り込めそうだなっていうのはすごい思いました。
やっぱ上昇してる会社あるとビジネスモデルとか、どこから仕入れていてとか、どういう販売をしていてみたいなのが奇跡も含めてわかるので非常に面白いなと思って、
前フォトキャストでもヒューマンメイドの情状目論見書とか読んで紹介したけど、やっぱ改めて自社のサービスにも浮かせるなっていうのは思いましたね。
大規模企業のデータ基盤構築と外注課題
ストアレコードのETL部分を切り出してってことは、既に自社のシステムを持ってる企業さんがターゲットになってるんですか?
まさにもうビッグクエリーとかレッドシフトとかスノーフレークを使ってデータ基盤を自社で構築したい、ないし構築しているみたいな会社さんが対象です。
これ思いついたのも、ストアレコードの営業している中で、失注流で結構多いんですよね。自社でデータ基盤を構築したい。
もうしかも自社でデータ基盤あるから重複しちゃうんで、ちょっと話だけは聞きたいんですけどっていうのが多かったので、
じゃあこれ切り出して提供したらいけそうかなっていうのは何となく商談の中でも見えてたんで、そういう企業が対象っていう、明確にあの会社とあの会社とあの会社に提供したいっていうのがありましたと。
相談者と商談しているうちにパパッと決まったんで、じゃあこれは作ってリリースしちゃおうっていうのが今回リリースした経緯ですね。
データ基盤の構築ってなると、やっぱり専任者を1人置いて、外注するにしても少なくても数百万かかって、大きいとやっぱり億単位かける会社もあるんで、
それを構築できる規模の会社が対象っていう感じなんで、売り上げ100億以上あるような会社が対象かなとは思っています。
100億超える企業さんだったら社内にエンジニアがいて、その辺も内政してたりするのかなとか勝手に思ってましたけど、そんなことないんですかね。
結構そんなこともないのと、実際に商談でまあそうなるよなって思ったのは、やっぱり売上100億ぐらいのアパレルの会社さんだとエンジニアの知見がある人が経営陣にいるっていうケースが少ないですと。
そうなるとどうやって採用していいかわからないし、外注するにしてもどの人にどうやってやるといいんだっけみたいなのがわかんなくて、
ダメな人っていうとあれですけれども、わかんない人とっちゃって、でも月100万払わなきゃいけない業務委託契約はしているから3ヶ月契約で300万解けちゃいましたみたいな話は結構あるあるっぽくて。
へー。
なんで外注していたり業務委託のエンジニアさんをこうやって採用してやるものの苦労しているんだなっていうのは思ったところですね。
AI使ってバイブコーディングかける業務委託でなんとか構築する部分はできたけれども、結構このAPI連携とかRPAのところって仕様変更も頻繁にあって、
それを研究して対応するみたいな追従コストが面倒だから、その部分は外注してもいいんじゃないっていう会社さんが入れてくれる会社のイメージですね。
AI活用を支えるデータの一元管理
なるほどですね。そもそもの話になるんですけど、ストアレコードコネクトっていろんなサービス上にあるデータを自動収集するためのものだと認識したんですけど、
いろんなところに散らばらせておくのじゃなくて自社のデータ基盤にそのデータを集めて管理するっていうのが大事なんですね。
そうですね。やっぱりAIの浸透がすごいじゃないですか。結構やってる人をまだ聞いてると少ないんですよね。
特に小売業界の人ってAI使って業務を自動化してるって言っても、いや、会社が禁止してるんでとか、パイロットじゃないとダメなんでみたいなので、あんまり進んでないところもあるんですけど、
基本的に今後5年とかではほとんどの業務AIがやるようになるだろうな。特に資料作成とかデータを使うところは。
っていう風になると、AIが働きやすい環境を構築しないとダメだなっていうところは認識している人が増えてるかなと思ってます。
そのためにやっぱりデータ基盤というか、自前でAIが働きやすいようなデータが一元的に管理されているところがないと、そういった業務を任せられないみたいな感じになってきてるっていう風に感じてます。
ショップファイだけやっているんだったら、ショップファイの中のデータとスプレッドシート連携すれば多分十分できるけれども、規模が大きくなってきていて、リアルテンポをスマレッジでやっていて、PCモールも楽天、AmazonもYahooも出していてってなると、
データを一元的に管理してAIが扱って、それらのデータをもとにアクションというか資料を作るであったり、レコメンドするみたいなことは必要になってくるので、そうした環境のためにいるのかなと思います。
ストライクフォード本体もそのつもりで作っていて、AIと接続できるとオペレーションがものすごい楽になるのを感じていて、クライアントのサポートでも喜ばれるので、
ここをやりたいっていうために自前のデータ基盤は重要になってくるなっていうのが多くの人が認識してるかなと思ってます。
本当、ここ数年でAI出てきてデータのあり方も変わったと思うし、前提からAIありきの状態にアップデートしないといけないですね。
定型業務をAI前提で自動化する取り組み
さっきも話したじゃないですか、これらのポッドキャストの下調べなんかもAIでやってもらってとか、僕らも事例インタビューとかマーケティングにすごいAI使っていて、
AI前提の仕事っていうのがまあまあ当たり前になりつつあるなと思ってます。一方で小売企業で画期的にこれいいよねみたいなところはまだすごい出てきているわけではなく地味に浸透している感じだけど、
多分すぐにないと仕事ができないぐらいになるんじゃないかなとは思ってます。インターネットが始まった当初も最初はなんかおもちゃみたいなもんっていう認識の人が多かったのがどんどん不可欠なものになっていったんで、
それよりも早いスピードでAIで仕事する、AIが仕事する、AIを労働力として見てデータ基盤の中でちゃんと働かせるっていうのはすぐ来るんじゃないかなとは思いますね。
AI管理のツールを導入するってだけじゃなくて、そもそもの業務の進め方そのものから見直す必要があるかなと思ってて、
大きいIT企業だと結構トップダウンでガッとAI前提に切り替えていってる企業もよく見ますけど、やってることありますか?ひぐちゃんの会社で。
まさに昨日言ったのが、提携業務とかでお客さんからストアレコードのデータを更新してほしいみたいな依頼があったりするんですけれども、そういったところは手動禁止って言いました。
人間がデータダウンロードしてあげるみたいなのが禁止。もうAIにプログラムを組ませて、自動で検知して、自動でアップロードして、自動で報告するような仕組みにしてください。
で、そこを考えるのが仕事にしてくださいっていうような感じにして、複数回毎週やるような業務っていうのは絶対自動化してっていう前提で、もう頭作り変えてもらって、
仕事の中身ってのはAIに仕事をやらせるものだっていうぐらいに作り変えてやってもらうっていうのは、ちょうど昨日言いましたね。
そうですよね。頭を切り替えるっていうのがすごい大事なんだろうなと思いますね。
まさにそこを、たぶん弊社でやってるのが当たり前だけれども、現場から離れちゃってるとこれがどういうふうにすればいいか具体的な指示が出せずに、現場の人もなんかわかんないまんまみたいなところがあるんで、
ちょっとそこは僕らは結構入り込んで、紙砕いて、現場の方も動けて、経営者の方にはこういう業務が楽になったみたいなところを見せれるような動きを、ちょっとここから半年ぐらいではすごいやっていきたいなと思ってます。
ありがとうございます。
今日は、小売特価のデータ自動収集サーススカーレコードコネクタをリリースのお話でした。
ありがとうございます。
ありがとうございます。
リテールトーク、ここまでお聞きいただきありがとうございます。
番組の詳細欄にGoogleフォームのURLがあるので、質問やメッセージはそちらからお送りいただけると嬉しいです。
番組内でご紹介させていただくかもしれません。
次回もぜひよろしくお願いします。