予測分析で「ベテランの勘」を強化
“クルマ離れ”時代に新車販売数を伸ばした、中堅企業のビッグデータプロジェクト（1/2 ページ）
新車販売の予測分析サービスを立ち上げた日産東京販売ホールディングス。しかしスタート時、現場はベテランの勘を重視し、懐疑的だった。同社はどのように壁を乗り越え、成果を積み重ねることができたのだろうか。
東京日産コンピュータシステムの岡田 健太郎氏
日産東京販売ホールディングスは、東京日産自動車販売、日産プリンス東京販売、日産プリンス西東京販売という中堅規模の日産自動車ディーラー3社を中心に、東京都を地盤とした自動車販売事業グループを統括している持株会社だ。
人口減少と“若者のクルマ離れ”が叫ばれて久しい昨今では、自動車販売ビジネスは厳しい状況が続いている。そこで日産東京販売ホールディングスは、同社傘下の情報システム会社である東京日産コンピュータシステム（以下、TCS）と共同で、ビッグデータを活用した予測分析システムを構築した。その成果として、グループ全体の営業活動効率化を図ることができ、実際に売り上げも上がったという。
だがトライアルの過程では、ディーラーの店長や営業スタッフの勘や経験をベースにした従来の手法をどう変化させ、どのように予測分析システムを利用させるかが大きな壁となった。特にトライアルの初期は、ベテランの営業スタッフが予測分析のデータに懐疑的で、自分の経験や勘ではなく、データによって行動を変化させることに抵抗を示したそうだ。
ベテランの経験を重視するあまり業務が属人化する問題は、中堅・中小企業で少なからず発生しやすい。TCSは、この問題をどのように解決し、信頼を獲得してシステムを浸透させたのだろうか。予測分析システムの立ち上げからプロジェクトを担当する、TCS マネージドサービス事業部の岡田 健太郎氏に詳しい話を聞いた。
併せて読みたいお薦め記事
ビッグデータ分析がビジネスを変える
ビッグデータ活用プロジェクト事例
個人が管理していた顧客売り上げ情報を全員で棚卸し
2012年ごろ、日産東京販売ホールディングス傘下のカーディーラー（以下、グループ販社）の営業担当者の多くは、それぞれ「Microsoft Excel」などの表計算ツールを使って営業活動を管理していた。重点顧客の抽出についても、各営業担当者の経験が基になっていた。同社の経営陣はその状況に課題を感じており、営業・販売力の底上げを狙った事業計画を立てていた。
岡田氏は、こうした日産東京販売ホールディングスの経営陣の要望に応えるツールとして、ビジネスインテリジェンス（BI）がうってつけではないかと考えた。かつて東京日産自動車販売の営業スタッフだったこともある同氏は、「お預かりしているグループ販社のお客さまデータをうまく使えば、効率的な営業に生かせるはず」だと判断。その手段として白羽の矢を立てたのがBIだった。同氏はBIのプロトタイプを「IBM Cognos」で構築し、経営陣に提案した。
IBM Cognosは、財務パフォーマンス分析、戦略管理などで使われることが多い定番のBIツールだ。しかしグループ販社の現場で働く営業スタッフからのプロトタイプに対する反応は「それほど良くなかった」と岡田氏は振り返る。「『グラフ化できるのは便利そうだけど、ここで得られた情報をどう活用すればいいのか分からない』というのが、現場の営業からの意見でした」（同氏）
現場の営業スタッフの意見は「レポートを見ただけでは、次にどんなアクションを取ればよいのかすぐ判断するのが難しい」ということだ。紙ベースの表やグラフに見慣れていて、BIツールのレポート形式に戸惑いを感じていたのかもしれない。岡田氏は、この現場に必要なのはBIツールではなく、次の営業アクションを指示する「予測分析ツール」だと考えた。
“モノ売りからコト売りのシフト”で予測分析に注力
TCSは1982年に東京日産自動車販売のコンピュータ事業部として創業し、1989年に分社独立して日本アイ・ビー・エムの特約店として事業を開始している。年商65億3000万円（2016年3月実績）、従業員数141人（2016年3月末現在）の中堅規模のITベンダーだ。さまざまな業種・業界向けに業務システムを提供しているが、中でも自動車業界向けの製品、サービスに強みを持ち、電子商取引（EDI）関連システムや、部品サプライヤー向けの在庫適正化システムなどを手掛けてきた。
TCSの中心的な業務は、ハウジング、ホスティングを含めたクラウドサービスをグループ会社に提供するというものであった。2012年ごろ、ビッグデータのビジネス活用が社会的に注目を集め始め、TCSの経営計画の中でもデータセンタービジネスからクラウドやビッグデータといった“モノ売りからコト売りへのシフト”が立ち上がっていた。そこで、データセンターとして顧客のデータを預かるだけでなく、まずはグループ販社にデータを役立ててもらえるサービスを立ち上げよう――このような思いが予測分析システムとサービス構築のきっかけとなった。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
比較資料
[セコムトラストシステムズ株式会社] 「自社に合うEDR」はどれか分かる？ 比較・検討時の見極めポイントを解説 -
製品資料
[アルプス システム インテグレーション株式会社] まだ社内で眠らせたまま？ AI活用の糧となる「データ資産」を有効利用するには -
市場調査・トレンド
[AvePoint Japan株式会社] “SCS評価制度”対応の第一歩、自社環境と要求事項とのギャップを把握する方法 -
製品資料
[株式会社BREXA Technology] 情報整理の自動化でインシデントの初動対応を効率化、AIエージェント活用のコツ -
製品レビュー
[ヴィーム・ソフトウェア株式会社] SCS評価制度を導入するだけで十分？ 組織の防御力を高める活用方法とは
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
2
Claude Codeでは「エージェントを作るな、スキルを作れ」 Anthropicが示すAI構築術
-
3
「WSUS」終了の時限爆弾 “本命”移行先ツールとMicrosoft提唱の新管理手法
-
4
「企業におけるAIの運用」に関するアンケート
-
5
VMware離れの決め手は“機能”以外だった 情シス109人が選んだ新基準と死角は
-
6
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる？ 最高権限奪取の恐怖
-
7
パッチなしで「今すぐサーバを落とせ」 Kiteworks異例警告の波紋
-
8
なぜAnthropicはClaude Codeで「エージェントを作るな、スキルを作れ」と言うのか
-
9
「企業内サーバ環境の利用実態」に関するアンケート
-
10
「ITインフラとデータ保護・バックアップ対策」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
「Google Workspace」活用事例34選、先進の生成AIによる組織変革の全貌
-
2
Linuxのスキルを証明する“激推し”の認定資格はこれだ
-
3
バックアップは“取っているから大丈夫”なのか？ ランサムウェア時代の備え方
-
4
ネットワーク遅延の原因、「パケットロス」の基礎知識と効果的な解決策
-
5
月1000枚の紙を削減 9年動けなかった組織が、業務改革のその先に得たもの
-
6
「改正物流効率化法対策」徹底解説 総物流費を抑制するサプライチェーン戦略
-
7
Windows PCとMacの選択制で生産性向上 LINEヤフーが実践する運用管理方法とは
-
8
ソフトウェア開発の属人化と手戻りをどう防ぐ？ 速さと品質を両立させる方法
-
9
AI活用を停滞させる「2：6：2の壁」を乗り越えるためのポイントとは？
-
10
ドラマで分かる、標的型攻撃メールの被害を受ける企業と回避できる企業の分岐点
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー