00:00
こんにちは、ゼロトピックです
今日は氷の命ともいえる在庫のデータ化に対する
この10Xという会社のパッションについて話したいなと思っています
これを聞いてくださっている方は
結構ご存知の方も多いかもしれないんですけど
Staylerという事業では
スーパーマーケットさんとかドラッグストアさんみたいな
チェーンストアと呼ばれる会社さんを
オンラインで商売ができるようにしていったり
あるいはそこでのオンラインのビジネスを
どんどんどんどん大きくしていくという
そういった成功をサポートするということを
大きな大乗段のミッションとして
抱えている事業になっています
その中において在庫というものをデータにすることが
果たす役割というのはものすごく大きいんですね
例えばデータになっていないと
そもそもビジネスが始まらない
お客様にその商品を売っていることを
お見せすることができないとか
手に取っていただくことができない
あるいは普段使っている在庫が2万あったとして
そのうち1万ぐらいまではデータで認識できているけど
1万はデータで認識できていません
みたいな状態だと
要は機械損失を起こしてしまう
あるいはお客様から見ると
あれこれとこれを合わせ買いして
今日の夕飯作ろうと思ったのに
ないじゃんっていうことが起きてしまう
っていう形で非常に体験上も
あとは商売の成果としても
ネガティブなインパクトが大きい
故に本当に命とも呼べるようなものが
まさに在庫をデータにしていくっていうことだと思ってます
在庫データにするってそんな難しい話じゃないでしょ
っていうことも
もしかしたら思われるかもしれないんですけど
そんなことはなくてですね
実はものすごい難しくて
これ自体が業界というか
市場全体のボトルネックになっているとも
言えるなというふうに思っています
じゃあどういうとこに難しさがあるのか
みたいなところを少しお話できればなと思っています
まずチェーンストアと呼ばれる業態の方々はですね
1社あたり例えば1店舗2店舗ではなくて
数十数百多いところ数千という店舗
それも日本の中だけ数千店舗数百店舗を
同時に毎日毎日365日運営してるっていう
会社さんがもうたくさんあるんですよね
さらにこの数百数千の店舗っていうのは
1店舗あたり数万のSKを扱っているっていうことが
ザラにありますと数万種類の商品があって
これをちゃんとデータとして今どこに何があって
いくらで売ってて
残り何個あるんだっていうことを
曲がりないにもデータにしないと
先ほど言った商売を始めたり
機械損失を防ぐっていうことができないっていうのが
まず本当スタートラインなんですよね
じゃあどう
そもそもデータになってないわけないでしょ
っていうところが
03:01
一つ目に発生する疑問かなと思うんですが
確かにそういう店舗は発注をかけて
仕入れをしているので
ある種データになるようなものはあるはずなんですよね
とかお客様がお買い上げいただく時って
ポスっていうものを通していくので
そこでデータを認識できるじゃんっていう形で
ここにもデータはあるはずなんですよね
ただ問題はそれがオンラインで
商売するためのデータではないっていうところなんですね
例えば発注仕入れみたいなものに使うデータっていうのは
例えばジャンコードベースでいついつまでに
これを何箱くださいっていう
これが仕入れ業務なので
そういうデータのやり取りがされています
ただその上で届いたものっていうものが
例えばどう売られるかっていうのは
入ってきた時とIDと言いますか
よく使われるのはジャンコードって言うんですけど
全然異なるケースがあるんですね
わかりやすいのは
飲料、ペットボトルの500mlのお茶を
燃えかけていただくと
それが箱のまま入ってきて
箱のまま売るものもあれば
これを24本にばらして1本ずつ売るものもあれば
2本3本とかをパックにして売ることもあるっていう
それぞれは別の商品として扱うので
この時これそれぞれが何個ずつ
在庫としてあるように認識するのかっていうのは
実はそこまで計画的に使われているものではなかったりするので
完全なデータ認識っていうのができてないっていうのが
わかりやすい例です
あるいはもう一つわかりやすい例で言うと
今日牛肉を仕入れましたみたいな時に
店舗としてはお肉はその日の状態
コンディションを見てさばいていくので
まずは塊で入れるんだけど
その日の入ってきた部位とか鮮度を見て
これはステーキ用、これはコマ、これはすき焼き用
みたいな形で切り分けて
それに対して個別に
ジャーンを振っていくっていうことをしていたりします
こうなると切り分けて売り場に並ぶまでは
誰も入ってきたものが何で、いくらで
どのぐらいの容量があってってことを
認識することができないんですよね
そもそもデータ化されるのが
商売が始まる直前っていう問題があったりします
またもう一つ一例で挙げたPOSの話ですと
POSデータは確かに買われたっていうデータを取れるんですよね
例えばこのジャンコードがお客様によって
1点今買われましたみたいな
そういうデータを認識することはできるんですが
結局それは最終的にじゃあ今お店にいくつあるのかっていうのを
予測する材料にしかならない
要は入ってくるのがいくつか今不透明ですと
出ていく数はよくわかってますってなった時に
残った在庫数っていうのは入ってきたものを引く
出ていくものだとすると
やっぱりファジーなデータになってしまうっていう形で
なかなかその数量を計算したりとか
06:01
あとは今日の入ってきたのはステーキ用なのか
すき焼き用なのか
それが何パックなのかを認識するっていうこと自体が
難しかったりすることによって
要はその小売さん側で
完全なデータを用意するってのは
難しいっていう問題があります
さらにこれが数万あるので
数万のSKについて毎日毎日
それを目でチェックするなんてことは
フィジカルにも無理ですし
じゃあ待てよとRFIDみたいな
ユニクロが導入しているような
タグをつけてしまって自動で認識すればいいじゃん
みたいなアイデアもあるにはあるんですけど
RFIDのタグのコスト自体がものすごい高いので
これ貼ってしまうと商品によっては
もう貼った瞬間赤字みたいな
売れたとしても赤字みたいな状態が
生まれてしまうっていう
こんなジレンマがたくさんあってですね
在庫データ化するってことに対するモチベーション
コストがすごい高いっていう状態だったんですよね
あとすいませんモチベーションって話をしたんですけど
店舗側ではやっぱこれをコストをかけて
やるほどのリターンというか
モチベーションはないっていうところもあって
っていうのはお店のビジネスっていうのは
入ってきたものを並べさえすれば
在庫の認識もそっから商品をピックパックして
持っていく買うっていう行為も
お客様が自分でやってくれるんですよ
なのでお客様が今日これ特売だって期待して
来たとしてもあるかないかは
最後自分の目で認識してくれるので
なければないやっていう
そういう判断をしていただけるってところが
お店側としては手離れがいい部分で
ある種こういうところにコストを割いたり
運用を頑張っていくっていうことよりも
お店としてはお店のレイアウトを作っていったり
あるいはお客様を呼び込めるような
商品の仕入れを頑張ったり
交渉を頑張ったりそういう企画を作ったり
っていうところの方が
リターンが大きいオペレーションになっていたり
することもあって
やっぱこの在庫をデータ化していくってことに対する
モチベーションもそこまで大きくないっていうのが
お店のビジネスを拡張していく延長で発生する
ことですと
ただ我々としてはこれをオンラインに上げていくとか
ネットスーパーをできるようにするってことを
一番強く謳っているので
これをデータにするってことは
もうマストハブなんですよね
どこの店舗で何が何個いくらでいつ買えるのかっていう
そういうのをデータ化していくっていう
でそれが毎日毎日変動する数万のSKUがあって
さっきみたいなインプットに使えるデータも
かなりファジーだったり
完全ではないっていう状態の中で
非常に肝になってくるっていうのが
このデータをしっかり整備していくってこと
このインプットデータのうちに何が使えて
何が使えないのかっていう仕分けをして
そのうち使えるものを使ってアルゴリズムを作って
少なくとも今日この店舗には何がある
いくらで売ってる何個あるっていうデータの
土台を作っていくっていうのが
まさにこの在庫をデータ化していくっていう取り組みになっています
これによってまず半歩
09:02
デジタルで在庫をトラッキングできる状態っていうのに
近づけるなっていうふうに思ってるんですね
理想を言えば全ての在庫が個別に
固有で認識されていて
なので数量のトラッキングだったり
それが入っていったのか出ていったのかっていう
状態の管理だったり
そういったものが全てリアルタイムでできる状態っていうのが
リアルタイムじゃない
理想だとしますと
まさにユニクロさんとか
かなり投資をしてやられている会社さんは
ここを目指していると思うんですよね
これが一番進んでいる会社としては
AppleとかNikeが上げられるかなと思っています
ただそこに至るのが難しい業態ではありますと
理由はコモディティで
たくさんの商品を扱っていて
たくさんの店舗がある
なので在庫のロケーションも違えば
個数もSKUも違うっていう
そういう世界の中で誰もトライできてなかった
誰も解決できてなかったこのイシューを
ある種テックの力を使って解決していくっていうのが
我々がこのチームで取り組んでいる内容になっています
これによってネットスーパーが始められたり
ビジネスを大きくしていくっていうところの
土台が作れるようになるっていう
なんかそんな位置づけになっていますね
こういうプロジェクトにトライする中で
ある種見えてくることとしては
さっきの野菜と飲み物の例があったと思うんですけど
野菜と飲み物だとやっぱりどういうアルゴを
作っていけばいいかってのも違うし
そこの難易度も違いますと
あとはアルゴリズムでやっぱり完全に
捉えきれないものってのもあって
やっぱそこに我々としては機械学習とか
いわゆるMLみたいなものの導入によって
より推測の精度を高めていけるんじゃないか
っていう期待感もあったりします
実際にこういった攻めのプロジェクトみたいなのも
今後キックしていこうと思っています
その他には今ですね
そのデータをたくさん束ねていく
例えば1店舗あたりで
例えば発注のデータとか
POSを集めていくってのを
我々のStellaの単位だと
数千という店舗数万数千
そういう単位の店舗に対して
やっていく必要があるので
ここのスケーラビリティとか
あるいはこのデータが
ごちゃごちゃにならないように
このインプットで入ってくるものを
より整理して使いやすい状態にしていく
っていうところも大きな一種だと思っていて
こういったところに
DBTと言われるような
パイプラインを構築するためのツールを導入しながら
結構チャレンジをしていってるっていうところです
ということで
今つらつらとこの在庫のデータ化が
どれだけ難しいかとか
あとはそれがどういうインパクトがあるかとか
どういう取り組み方をしてるか
っていう話をしてきたんですが
まさにこのプロジェクトについては
我々が今ある
Growth&Successっていうチームの
メンバーだけで
12:00
もう全てをまかないきれる状態ではなくてですね
よりもっとチームを拡張して
攻めのプロジェクトを作っていく必要があるなと思っていて
まさにここを業務委託だったりで
手伝ってくださる方っていうのを
募集し始めているところなので
ぜひこれを聞いてご関心いただいた方は
私にメッセージをいただくでもいいですし
Tanksの方でこの業務委託のJDもオープンしているので
そちらからぜひご連絡いただけると
嬉しいなと思っています
はいということで
これに関する質問等あれば
いつでもTwitterとかで話しかけていただけると
すぐお答えできると思います
これについては
Growth&Successチームのマネージャーである
マッツンさんっていう
メルカリの元データアナリストの方が
リードしているプロジェクトでもあるので
マッツンさんにも直接聞いてみたりしてください
はいそれではよろしくお願いします
