データ基盤の重要性
こんにちは、ゼロトピックです。 今回も10Xのメンバーをゲストにお呼びして、
少し新規事業の中身だったり、そこで 降臨のデータをどうやって使っていこうか
というところを話せればなと思っています。 ということで、新規事業室兼データ基盤チームの
EMの谷口さんに来てもらいました。 肩書きが多いんですけど、よろしくお願いします。
谷口さん、多分一度出ていただいた 気はするんですけれども、もう一度
自己紹介いただきたいなと思っていて、 入社のタイミングと、最近実務として
どういうことをしているかという 2点お話ししてもらえますか。
はい。僕、入社が2022年の3月で、 今4年目になっています。最近は、ご紹介して
いただいた通りで、新規事業室という ところで、約1年前ぐらいから、今まで
やってきたネットスーパーと、また 違うところで、新しくプロダクトを
作るというところをやっているんですけど、 そこを一緒に谷口さんとずっと
やらせていただいていて、直近だと、 新規事業群で使うために、小売さんから
データを受け取ったりするんですけど、 そのデータをどうやって受け取るかとか、
そのデータをどうやって活用していくか というところをやっているって感じになります。
ありがとうございます。ちょっとだけ経緯 を不足すると、去年の2月、3月とかに
自分が一人で授業を何から探そう かなって考えているときに、一番
初めにいろいろ相談を始めたのが 谷口さん経由で、そのときには
自分の当たりがデータセキュリティー なので、うちもデータセキュリティー
結構悩んだんで、2問題あるんだっけ。 うちのデータの構造というか、
パイプラインの構造ってどうな っているんだっけみたいなものを
詳細にキャッチアップしたくて、 谷口さんに話しかけたところから始まり、
そこから結構いろんな相談連れ回したり、 氷の生の現場に一緒に行ったり
っていうところも、かなり二人三脚で 入っていただいて、そのまま今回
授業プロダクト作るところまで 一緒に進めさせてもらっているっていう
そういう経緯ですよね。
プロダクトの開発と課題
はい、まあなんにいいです。
はい。ちょっと一つのアウトプット として、5月ですね、我々が
プレスリリースを出していて、そこを 少しだけご紹介させていただくと、
新しく年内に5製品、プロダクトを 5つ追加しますよっていうプレスリリースを
出させてもらいました。特に氷業が 抱える氷の生産性、労働生産性の
課題を解決するために、ネットスーパー、 特にこれは新しい売り上げを作る
プロダクトですけども、そこだけではなくて、 氷業の本丸のお店の業務の
生産性を改善するためのプロダクトとして、 ステーラーAI発注、あるいは商品の
価格を最適化するAIプライシング、 その他にバイヤーさんが商品だったり
反則の情報の取り回しをより効率的に行って、 いろんな製品にデータ連携できるような
ステーラーMD、そしてOMを進めるためのOMNI、 最後にこれらの全ての基盤となるような
ステーラーデータストアという、いわゆるDWHのような、 そういったプロダクトを一気に
開発をだったり構想を進めているというところで、 これらの全ての中央にあるものが
やっぱりこの氷業のデータ、あるいはこのデータの 活用という部分なんで、そこをすごく
僕と谷川さんとしても重要視していて、 今回はその側面について話したいなという
ふうに思っていますと。 ちょっと長くなっちゃうんですけど、ここからそのまま
いろんなPoCとか検証する中で、自分が感じてきた 氷業のデータの課題として、一つは取り出せない、
あるいはそもそも綺麗に整ってないという問題が あったと思っていて、いまだに僕ら多分一番悩んでるところだと思うんですけど
氷業が一番レガシーとして使っているのが 基幹システムとPoSシステム、その辺に周辺の
サテライトシステムいっぱいあるんですけど 大きくはこの2つで、ここの仕組みから
重要なデータが眠っていたとしても取り出しづらいとか、 取り出して使うのにものすごいコストがかかるとか、
あるいは欲しいデータが活用する先を見据えた形で 入っていないとか、そういったところが課題として
見えてきて、こういったデータをアクティベーションしていくってところが 一番の氷業のDXそのものの課題、
あるいは今後AIを活用していこうと思った時にも、 ドメインデータちゃんと使う上ではこういったものを整えていくってところに
課題意識があるよねってところが、一番僕らが現場もあったりする中で 見えてた大きい課題だなっていうふうに思うんですけど
タニー君さん目線だとどうですか?
そうですね まず最初にあるのが取り回しの課題で、やっぱり機関システムの中にあるデータは あくまで機関システムのためのデータでしかないっていうところがあるので
例えば我々のようにネットスーパーの授業とかを始めるときでも ネットスーパーのためのデータっていうのがどうしても必要になるんですけど
毎回毎回データを そもそも売り場のためのデータを作ってもらうっていうところで
やっぱりすごいリソース 時間っていう意味でもそうですし コストっていう意味でもかかっているのかなっていう印象がやっぱりあります
今まさに新規のプロダクトでいろんな事業を広げようとしてる際でも 要はこのプロダクトにはこういうデータが必要で
このプロダクトにはこういうデータが必要でっていうのが出てくるんですけど それを一個一個 じゃあこのデータください このデータくださいっていうのを
都度やるっていうのには やっぱりすごいコストがかかるなっていう印象を持ってます
そうですよね われわれが一番初めに立つとは売り上げって 向こうの機関システムの仕様が変わることに対応するデータコネクターの開発みたいなものですよね
そうですよね 確かに
新規事業のデータ活用
タイミングさんが
そうですね 作ったものですけど まさにすごい大きいシステムではないんですけど そういう本当に取り回すだけっていうだけでもやっぱりちょっと時間がかかるっていうのは結構課題なのかなというふうには思いますね
そうですね それも既存のベンダーとかにお願いしようとすると半年運全満みたいな 異常なコストだったり時間がかかるものを うちであればすごく小さく処理できたってところは一つ価値が明確にあったし そこに課題があるんだなっていうのが明確になったのは あの瞬間だったなっていう気がしてます
そうですね 本当にまさにネットスーパーのための分析基盤っていうのをもともとデータ基盤チームって作ってたんですけど そこの知見が今 まさにこの新規事業のデータストアっていうところに生きてるなっていう実感はすごいあるので まさに積み上げてきたものを次の事業に使えてるなっていう感覚は持ってます
この他の観点で言うとどうですか
あとは品質っていうところがすごい大きいなと思っていて いわゆるスキーマを定義したら その通りであればいいっていうのじゃないっていうのが データの一つ僕は特徴だなと思っていて やっぱり結構オペレーションの中で人のエラーで 例えば文字列は入ってるんだけど そんな文字列存在しないみたいな文字列が入ってますみたいな話だったりとか
そもそもオペレーションが抜けていて データがそもそも欠損していますみたいな話だったり データの品質っていうのを考える上で いわゆる普通のソフトウェアのように 仕様が仕様通りであればそれでいいっていう感覚というよりは どちらかというと流動的だったり動的だったりするので やっぱりそこの品質っていうのが担保されにくいし担保されていないっていうのを 実際にデータを見ながら やっぱり思うことが結構あるなっていうふうには思ってました
しかも それってビジネスの上流の段階だと結構感化されやすいというか あまり誰も気を払わなくて 実際にデータを受け取って使う あるいは見る 確認する 観察するみたいなタイミングで初めて分かってくるみたいなことも 結構大にして多いですもんね
そうですね まさに例えばアクティブにデータを活用している会社さんとかだと もちろんデータ見られてると思うので 何か問題があるってこととか認識されてると思うんですけど
こういう業だと正直 そこまでデータが活用できてるって会社さんは 僕の印象だけだと少ないのかなっていう印象を持っていて そういう場合だとやっぱり余計自分たちのデータを自分たちで見てるわけじゃないので
例えば我々が新しいプロダクト入れますってなったときに 初めてこういう問題ありますねとか こういうのが実は人でずっと運用して 今まではこれでどうにかなってたんだけど これじゃ限界だねみたいなとか
そういう話はいろいろ出てきてますよね 今 なんで やっぱり活用ができないっていうのは やっぱり自分たちで自分たちのデータを見れてないので
自分たちの事業について知りたいこととかを 結構マクロ それこそPLレベルとかでは見てると思うんですけど やっぱりすごい細かく見てるっていうような事例っていうのは
あんまりそこまで聞いたことがないのかなっていうふうに思っていて それはひとえに使いやすいデータがないとか データを使えるツールがないっていう問題とかもありますし
そもそも使う人のリテラシーの問題 分析とかのスキルが足りないとか そういう問題もありそうだなっていうふうには思ってます
じゃあ ちょっとそこから 次 これ われわれが新規事業を考えるときに 今 話したような取り回しの問題とか
マスターの品質の問題とか あとは そもそもそれらによって活用が進んでなかったみたいな問題を
ひとまとめにやっぱり解決していくってところが このデータを使った新規事業におけるセンターピンというか
中央にあるなと思ってましたし 要はそこが動かないと 新しいこういうDXをやりたいっていったときに
動かないっていうことも明白だったので 小売業のマルチプロダクト化 あるいは われわれも事業のタムを広げて
複数の課題に対してアプローチしていく上では セットというか 必ずセットに小売業のドメインデータを完全に扱えるような環境を
作っていくっていう構想が セットで必要だなっていうのが 去年の夏ぐらいに明確になったポイントだったかなと思っていますと
そこに向けてどういうふうに進めてきたのかってところを 谷口さんに話してもらえればなと思ってます
そうですね まずは複数のプロダクトに対して いろんなデータが必要になるっていうところがポイントでして
これをわれわれの中で一つ ある例えばPOSのデータとかを 毎回毎回そのプロダクトごとに じゃあこういうPOSデータください
このBってプロダクトではこういうPOSのデータくださいってやってると またその連携の問題っていうのがどうしても起こってしまうので
それを解決するためにデータストアっていうものを作ろうっていう話になったんですけど これは要は小売のある種データの基盤を作るっていうような立ち位置で
小売さんからいただいてるデータをある種 われわれの目線で言うとSSOTとしてデータウェアハウスに入れて
それを例えばAI発注だったらAI発注のデータだけそこに送る プライシングだったらプライシングのデータだけ送るっていうふうにすることによって
データ品質の重要性
一つのデータのハブから複数のプロダクトを作っていけるっていうのが まず構想の一番大きいところですね
さらに福祉的なところとして 一箇所にやっぱりデータをするので データの品質を管理できる場所っていうのを一箇所にすべてできるっていうところがあって
そのデータウェアハウスの中で品質を担保していくってことができるっていうのも大きいメリットなのかなっていうふうに思ってます
おだしょー なんかこの過程の中で われわれが今まで扱ったことがないようなデータのアーキテクチャみたいなものを谷口さんが書いてくれたり
あとはもうすでに取り組みとして進んでいますけど 具体的には僕もデータコントラクトみたいな考え方とか
あるいは基盤と各アプリケーションがデータをやり取りするモデルを コアのモデルとアプリケーションのモデルをしっかり区別しつつ連動させるみたいな
なんかああいう発想が出てきたのが結構目から鱗というか だったんですけど これちょっと個人的な興味なんですけど
ああいうプラクティスって いわゆる一般的なものなんですか
それとも結構この状況において谷口さんがひねり出してきたものだった
谷口 どちらかというと世の中にあるプラクティスではあるっていう感じではあると思うんですけど
そこまで一般的ではないのかなと思ってます
ただデータのすごい本質的な課題として やっぱりガベージインガベージアウトって言葉があると思うんですけど
要はあんまり品質のいいデータを入れなかったら それはもう品質の悪いものしかできませんよっていうのがあるので
そういう課題がずっとあるので そのデータコントラクトの考えは
データを作る人がちゃんとデータの品質を保証しましょうっていう考えで
データの循環をしていくっていう考えに基づいてやってるので
我々はもちろん小売がその品質を保証してくれるかって言われると難しいんですけど
我々の中に入ってから以降っていうプロダクトとデータストアとのやり取りとか
っていうところについてはそういうコントラクトを使って
データの品質を保証しましょうっていう取り組みをやってるって感じですね
あとは我々に入ってくるところ自体も改善していくっていうのが一つ大きい取り組みで
さっき紹介したStay Lifeっていうバイヤーの方々が使うような製品は
まさにそこの構想というか
僕らに入ってくる一時データ自体をしっかり綺麗な品質を保たれた状態で作りたいよねっていう
そういう構想でまさに今の話とすごく合致するものですよね
UXとデータのつながり
そうですね やっぱりどうしても人のデータが作るときには最後人のオペレーションとかが入ってたりするので
そのオペレーションのもちろんどういうデータを取るかって話も大事なんですけど
オペレーションなんでUXとかUIとかそういうものってのすごい重要で
やっぱりデータっていうのはすごいUI UXの影響を受けるっていうふうに僕は考えてるんで
そのちゃんと取るところっていうところから自分たちでちゃんと作って
いいデータを集めるっていうところにもしっかりコミットできるというか
っていうほうが本質的にデータの問題を改善していくとか
DXをしていくっていう上ではやっぱり重要なのかなっていうふうに考えてます
確かに UXとデータがそこへ連動するんだっていうのは結構自分も今回初めて感じたところで
今までの我々のログというかデータの取り方だと
ボタンを押されたらそのボタンを押したっていうレコードというかログが残ってて
それを頑張って分析がよし使うような感じだったと思うんですけど
今回使おうとしている本当にしっかりとした品質の保たれたデータを作ろうと思ったときには
それを入力する人の作業がいかに気持ちの良いものになっているかとか
実際の業務でやってることをうまく置き換えられてるかっていう観点がないと
そもそもデータ入れてくれなかったりとかあるいは期待するような入り方をしなかったりとか
そういうことが起きるなっていうのをめっちゃ感じたというか
既存のシステムがそういう問題を抱えてるなっていうのをまたまた見たので
そうですね
ここについてはすごいUXのつながりっていう意味でと学びでしたね
AIによるプライシング最適化
その中でいうとAIプライシングっていう一つ
いろんな商品のスーパーが取り扱っている商品の価格を最適化するっていうプロダクトを
POCしている段階でタニフさんもがっつり関わってもらっている段階だと思うんですけど
やっぱこういうプロダクトとして入れるタイミング
顧客の課題の温度感が高いタイミングでそういうプロダクトが入れることによって
初めてこれまでうまく取れてなかったデータをちゃんと取れるようになるみたいな機会も
合わせて出てきてるかなと思っていますと
そうですよねプライシングとかだとやっぱりPOSデータとか
効率的にやっぱりPOSデータと商品のデータのこの2つがやっぱり一番デカいデータですし
一番価値が出やすいデータなのかなと思ってるんですけど
プライシングってすごい市場の課題感を捉えたプロダクトで
その2つのデータっていうのをちゃんともちろんいただいて
ちゃんと価値につなげられるっていうのはすごいいいなっていう風に思っていて
プライシングとかは山本さん自身が結構現場に出られてますけど
どうですかその反応というか
まあめっちゃ手応えがあって特にプライシングは
構想のレベルのスライド4、5枚ぐらいだけで結構何社も受注が決まるみたいな
今までにないフィットの仕方を感じたプロダクトだと思っていて
じゃあなんでかなって考えるとやっぱり先方のビジネス上の大きい課題に
ちゃんとフィットしたっていうのがあったのかなと思うんですよね
多分発想としては誰でも持ってる
スーパーってたくさん商品あるからその価格はちゃんと最適化しましょうみたいな
それAIでやりましょうみたいな話って発想としては誰でもあると思うんですけど
今はまさにこのインフレの影響だったり
あるいは本当に人件費が高騰して利益が出しづらくて
事業の継続性自体が揺らぐみたいなこういうモメンタムがある段階で
それを直接解決するプロダクトを提供できますっていう
角度が作れたのはめちゃめちゃ大事なことだったと思うし
それをやるためには当然さっきのPOSとか商品のマスターみたいな重要なデータ
いくつも扱う必要があるんですけど
POCの段階でもこれをしっかり我々に提示してくれたりしてるのも見ても
お客さんの温度感みたいなのがすごい強いんだろうなっていうのを感じましたね
確かにそうですね
単位3目線だとプライシンがどう見えてるんですか
そうですね でもそれこそ1年前ぐらいに話した話だと思うんですけど
今までネットスーパーってやるところとやらないところがある
プロダクトだったのかなというふうに思うんですけど
プライシングとかハッチは逆にやらない会社がないプロダクトなので
やっぱりマルチプロダクトをやっていくっていう意味では
まずクロスをするというよりは
まずちゃんと僕らの10Xのソリューションが入ってる小売りさんを増やしていくっていうのが
すごい重要だねっていう話をさせていただいたと思うんですけど
まさにそれを体現できているプロダクトなのかなっていうふうに自分は思っていて
なのでここからはもちろんプライシングだけしか導入が決まらないっていう会社さんもあると思いますし
そこから我々の他のプロダクトを見てもらって
そこで初めてデータストアっていうのの価値が出てくるところなのかなって思うので
そういうところで最初にエントリーをしていくプロダクトっていう意味では
すごい価値のあるプロダクトだなっていうふうに思ってるので
頑張って展開していきたいなっていう気持ちではあります
なんかデータストアの話も
結局データストアって僕らのプロダクトを2つ以上入れると
一気に価値が出るっていう製品じゃないですか
お客さんからするとプロダクトで必要なデータを都度入れなくても済むというか
とりあえず1本のインターフェースでデータストアにデータ突っ込んでおけば
いろんな10Xのプロダクトをすごいスムーズにアクティベートできるっていう
だから複数のプロダクトが入るお客にとっては
めちゃめちゃバリューが出るっていうものだと思うんですけど
これの構想を始めて去年のうちにまさにこういう事例が作り始めましたもんね
同時の1つのプロダクトを入れていただける
だからこれは本当にいろんな意味で
思い描いたものが実現しつつあるなっていうのを
手応えは感じつつありますし
だからAAプレッシングはそれを引っ張る1つの強い
プルしてくれるデルというか
製品になりそうだなって思いますね
まさにですね
ちょっと今後の展望みたいなところで
僕のほうから少し話すと
ビジネス的には谷口さん今話してくれた通り
AA発注とかAAプレッシングみたいなものは
どの会社でもあるいは規模を問わず
課題を解決できるプロダクトになると思うので
ネットスーパーがどちらかというとすごいエンタープライズ向けの
製品だったのに対して
こういったDX系の製品は
地方中小の小売さんでも使っていただけるような形で
まずは10Xと事業をさせていただく機会を
広げる形のプロダクトにしたいなと思っていますし
リリースしたものを研いでいくっていうのが
次の1,2年事業に仕上げていくっていうところが
今の目線ではあるんですけど
谷口さん目線だとどうでしょう
そうですね まずプロダクトにAIって付いてるものも
いくつかありますけど
個人的にはやっぱり今LLMだったりとか
そういうものが今結構出てきているので
やっぱりこのAIを活用して
総理の方のちゃんと業務効率化っていうのを
しっかり図れるプロダクトを
作れたらなっていうふうに思っていて
例えば発注とかも
時間は短縮できるんだけどって言っても
結局最後 例えば人を言ったら削減するとか
そういうところまでコミットできないと
結局 効率としてはBLが変わるわけでもないですし
事業上 影響が出るわけじゃないと思いますし
もっと言うと そこで浮いた価値を
お客さま その本当のエンドユーザーに
還元するみたいなことはやっぱりできないと思うので
そういうちゃんと効率化っていうものを
データとかAIを使って
しっかりやっていきたいなって思うのが一つと
あとはやっぱり
いわゆる感と経験と度胸みたいなものを
まだまだ使われてる業界なのかなと思っていて
僕はそれ自体がすごい悪だとは思わないんですけど
それは全く同じなんですけど
小売業におけるデータ活用の重要性
やっぱりデータを使うことによって
もっと効率的にできたりとか
より立て割りでやってる業務とかを
もうちょっと立て割りじゃなくて
もうちょっと広い範囲 一人一人が
もうちょっと広い範囲を見れるようになったり
そういうことができるようにするためにっていうのは
結構データでコミュニケーションできるっていうのは
すごい重要かなと思っているので
それを小売企業ができるように
こうなるといいなみたいなの
今 この二つが一番メインで
思ってることかなと思います
確かに ちょっと余談ですけど
僕 普段というか
起業する前とか
PDMとか BizDevっぽい仕事の仕方をしていて
事業を作るときには
この二つのセットがあれば
何らかの機械自体は
何となく生み出せそうな気がするんですけど
今回 このマルチプロダクトとか
あるいは よりこの
LLMが発展していったりする中で
ドメインのデータを
ちゃんと使える形で
持つっていうことの重要性って
相対的にすごい上がっている
感覚を受けていて
しかも そういったことをやろうと思うと
自分のケイパビリティが足りないなって
めっちゃ感じたんですよね
いやいやいや
それは何で感じるかというと
やっぱり他人さんと一緒に
現場行ったりすると
この業務によって
得られているデータは
どこの
帳表の何であるっていうのを
他人さんも繋がってる状態になってる
自分はそこまで細かく
今 受け取ってる
データベースの中身を
理解していなくて
それが故に
プロダクトに落とし込むときに
何がデータ上元ネックになるのか
っていうのを
ちゃんとその場で判断しきれなかったなってことが
あったんですよね
やっぱりより
ドメインデータを扱っていくっていう観点で言うと
データサイエンスとか
MLエンジニアとか
そういう人たちが持っている
試験みたいなものが
事業開発側に
染み出てくことの価値みたいなのを
他人さんと一緒に動かしたことで
すごい感じたっていうのが
余談ですけどありましたね
新規事業開発と人材募集
中でも僕が意識してるのは
データを理解するというよりは
データの生成過程を理解する
っていう考え方になってるんですよね
結局
データがどうやって生まれるかによって
全てデータっていうのは
逆に言うとそれを知る以外で
データのことを知る方法がないので
文字列で入ってきますとか
何桁ですとかって話っていうのは
どうでもいいと言えばどうでもいい話で
あくまでもシステムのレイヤーになってるからこそ
必要な話であって
データっていうのは別に
本来システム問わない話
なので
やっぱりそこの生成過程まで
どうやって知れるかっていうので
僕もやもとさんに
お客様のところについていくとかを
積極的にさせてもらってますけど
それはやっぱりそういう意味が結構でかいのかな
っていう風に思ってます
確かに
普通商談についていくとかはわかるんですけど
僕らが現場って言ってるのはその先に
さらに一歩奥のお店で
早朝作業してるところまで
田中さん入っておいてましたが
だからそれはまさに
データ生成のまさにその現場
オペレーションそのものでしたので
結構何回も言ってますからね
何回も言ってますね
1回とかじゃなくて
確かに
なるほど
ちょっとそういった我々の活動自体は
全体
ご紹介できたかなと思うんですけど
ぜひ
やっていく仲間を募集してるというところで
少し採用のPRを
お願いできればと思います
我々今新規事業を拡大して
もちろんプロダクト増えてますし
さっき言ったとおりプロダクトとか
お客様増えればそのデータの処理するところが
増えたりとかそれ対してシステムを
ちゃんと見てくれる人とか
がやっぱり必要になるので
今だと例えばソフトウェアエンジニアとか
SREみたいな職種と我々のデータストア
っていうのをすごい密にコミュニケーションしながら
やってたりするんですけど
今まさに話した展望とかを
実現するにはまだまだ
人が足りないなっていうのが正直なところなんで
ソフトウェアエンジニアとか
データエンジニアとかSREとか
あとプロダクトマネジャーとかもですかね
とかをすごい
絶賛募集してますのでぜひこれを
聞かれた方でご興味あれば
TenXのページから
お声掛けいただければと思います
はいぜひお願いします
なんか特にPDFとか
ソフトウェアエンジニア自分も
面接参加したりもしてましたけど
データエンジニアの方々と
まだそんなに自分
お話させてもらえたことがないんですよ
そうかもしれないですね
はい
もっと話したいなって
思ってます
そうですねぜひ
LINEに載せられるように
ヤモンさんに届くように
頑張りたいと思う
10年でも全然かまわないんで
これを聞いて鑑賞いただいた方は
ぜひTenXのホームホームから
ご連絡いただければなと思います
はいお願いします
では今回谷口さんに来ていただきました
ありがとうございました
