ジェイアイエヌは、軽量メガネ「Air frameシリーズ」や、ブルーライトによる目の疲れを軽減するPC用メガネ「JINS PC」など、ヒット商品を開発してきた。先日も、疲れや眠気を可視化するアイウェア「JINS MEME」を発表して大きな注目を集めた。

　同社の強みの1つは、製造小売り（SPA）体制にある。企画から生産、流通、販売までを自社で一貫して行うことで、無駄なコストを徹底的に削減。レンズ・フレーム・ケース込みで4900～9900円（税別）という高品質・低価格を実現している。顧客の声をデザインに反映しやすいというメリットもある。

　機能性に焦点を当てたこれまでにないユニークな商品戦略により、2014年3月末には総店舗数が250店（FC、海外店舗を除く）を超え、JINS PCの累計販売本数は発売から約2年半で350万本を突破するなど、消費者の支持を集めている。

JINSのデータ経営を支えるIT戦略

ジェイアイエヌの菰田泰生氏

　その同社の成長を支えるのが、「データ経営」を実現するIT戦略である。ジェイアイエヌ 業務革新室兼eコマースグループ マネジャー、菰田泰生氏は、データ分析業務を単なる業務改善にとどめるのではなく、経営戦略として横展開することが重要だと話す。

　ジェイアイエヌでは、ビジネスインテリジェンス（BI）などのデータ分析業務を遂行する上で、「良質、高速なPDCA」「データ重視文化の醸成」「最新技術へのトライアル」の3点を重要視している。

　「アクションにつながらない分析は行わない。PDCAを回すために必要なKPIの見直しや改善はすぐに着手、確認している。また、分析能力に優れた一部の人だけが分析するのではなく、全社員がデータを基に判断する文化の醸成を目指している」（菰田氏）

　最新技術への関心も高く、最近では非構造化データ処理やマイニング技術、カラム型データベースを積極的に試しているという。

　この3つを実現するために行っているのが、「ETLコンポーネント、BI帳票の内製化」「データモデルの内製化」だ。前者は業務の変化にできる限り追従してユーザーの意見をすぐに反映させるために、後者は基幹システム、マスターデータの設計に分析の思想を入れ込むために必要だ、と菰田氏は説明する。スキーマの設計も必ず内部で行っているという。

5つの階層に分かれた分析体制

　ジェイアイエヌでは、データ分析基盤の開発・運用プロセスを情報システム部門の管轄外に置いている。これは「データを使い、人にいかに簡単、スピーディーにデータを届けられるかを追求した結果」と菰田氏は説明する。

　具体的には、「リポート閲覧・定期配信」「オンライン分析」「カスタムクエリ」「リポート作成」「データモデル、ETL」という5つの階層に分けて分析体制を構築している。詳細は下図を参照されたい。

「できない」から「やってみよう」に変わった情報分析

　同社では、2011年12月から店舗の売り上げ分析やECサイトの分析にクリックテック・ジャパンのBI製品「QlikView」を利用している。店舗を統括するスーパーバイザーが、店舗や外出先からモバイル端末で商品の売り上げ推移、購買客層をアドホックに分析したり、商品企画部門がPOSの売り上げデータをドリルダウンして分析結果を商品発注に反映するなど、情報活用を進めている。

　その選定理由について、菰田氏は次のように説明する。「QlikViewの選定理由は3つ。インメモリ技術による高速なOLAP性能と、Ajax技術によるWeb／モバイル対応、そしてスキーマレス／連想技術による開発容易性だ。QlikViewはデータを事前に定義する必要がない点を特に評価した」

　データ経営を推進する同社では、次の取り組みとして、従来では規格化されず利用されていなかった日々の業務データの活用に着手した。「店舗の売り上げを分析する際に、基幹システムのデータだけでは売り上げ要因を分析するのに限界があった。その一方で競合店情報や、集客、天気、陳列、店内などの現場情報といったデータは、報告されているが十分に活用できていなかった」（菰田氏）

　そこで同社は、サイボウズの業務アプリケーション構築クラウド「kintone」を導入し、競合店情報・現場情報をクラウドに集約する仕組みを構築した。店舗の現場担当者らによってkintone上に蓄積されたデータは、アシストの開発した「kintone Connector for QlikView」を用いて、QlikViewに取り込まれる仕組みとなっている。

　kintoneとQlikViewを組み合わせることで、POSデータに加えて今まで活用できていなかった現場の声、業務データなど外部・内部要因を含めて分析が可能になった、と菰田氏は話す。

　「例えば、売り上げの上下動が商品起因なのか、個店の実力に起因しているのかが分かるようになった。さらに個店の場合、接客や清掃、陳列などのスコアが下がっていないか、といったようにデータを横ぐしでつなげることで、洞察を深めることができるようになった」と菰田氏は利用部門の声を紹介した。

　講演の最後には、「形式的な報告業務で活用度が低かったデータがkintoneによって“活用可能なデータ”として価値が上がり、データ化のスピード、精度ともに圧倒的に改善した。また、kintone由来のデータソースが増えてもQlikViewの開発容易性を生かしてデータの横ぐし表示をすぐに実現できるようになった」と菰田氏は語り、「できない」が多かった情報分析から「やってみよう」の情報分析への改革を実現できた、とこれまでの取り組みをまとめた。