FUJITSU Business Application Operational Data Management & Analytics for 食品

食品業界を取り巻く環境が大きく変わりつつあります。人口減少と少子高齢化により食品市場の縮小が懸念され、一方ではインターネットによる通販が拡大。ネットショップと実際の店舗とを連動させたオムニチャネルも進展しています。食への価値観も多様化し、食の安全への関心や、食に関する消費者の発言力も高まるなど、変貌する食品市場において競争優位を獲得・維持するために、今、求められていること。それが、ビッグデータの利活用です。

食品の売れ行きを左右するデータは様々。気温や天気などの気象データをはじめ、SNSでの書き込みや口コミによる評判もあります。また、店舗の近隣で開催されるイベントなども、商品の売れ行きを左右する重要な「外部要因」といえます。

これら食品に関するビッグデータを収集し、分析・利活用できる仕組みが「FUJITSU Business Application Operational Data Management & Analytics for 食品」（以下、ODMA for 食品）です。

食品業界にマーケティング・イノベーションをもたらす情報基盤

現場で収集したビッグデータを現場で利活用

データ利活用に関する取り組みは、当初、経営層/管理部門向けにビジネス状況を見える化し、経営判断を支援するビジネスインテリジェンスとして広まりました。その後、データサイエンティストと呼ばれる専門家が、これまで扱えなかった大量ログデータなどを高度な手法を駆使して活用するビッグデータ活用の時代が到来しました。そして現在では、営業や製造の現場部門に所属する一般のビジネスユーザーが、日々の業務の中で、「現場力向上」「現場革新」「業務最適化」の実現に向け、ビッグデータが利活用される時代が訪れています。

富士通のビッグデータ利活用ソリューションOperational Data Management & Analytics（ODMA）は、データ分析やICTシステムに精通していない現場のビジネスユーザーでも、日々の業務の中で様々なデータを収集し、使いこなすことのできるソリューションです。その食品業向けソリューションとなるのが、「ODMA for 食品」です。「ODMA for 食品」は、食品業向けに、「現場で収集」したデータを「現場視点」で利活用できるように変換（データクレンジング）し、「現場に返す」ことをコンセプトとしています。データ分析やICTの専門的な知識のないビジネスユーザーでも、自らの視点で販売実績分析や需要予測などを実践できます。現場の一人ひとりから、食品業界にマーケティング・イノベーションをもたらすソリューションなのです。

「ODMA for 食品」の主な特長

図：「ODMA for 食品」の主な特長

食品に関するデータ収集を代行

食品業に関連した企業では、様々なデータを収集し、経営戦略や販売戦略の立案に利活用しています。しかし、1つの企業が収集できる情報量には限界があります。例えば、食品メーカーでは、自社製品が「どの店舗」で「どれだけの数量」売れたのかといった販売に関連するデータや、気候や統計などの外部データを収集するには多大なコストがかかります。

「ODMA for 食品」では、そのようなデータについての「データ代行取得」サービスをご提供しています。

膨大なデータを「意味のあるデータ」に変換

多くの企業でも、気象情報や人口統計などを入手することはできます。しかし、「気温が何度以下になると飲料の売れ行きが落ちる」というように、気象に関するデータを販売戦略や経営戦略に役立つような「意味のあるデータ」として、そのまま使うことは困難でした。

「ODMA for 食品」では、集めたデータを高速で処理し、「意味のあるデータ」に変換する「クレンジング」の機能を備えています。また、現場の担当がデータを自ら分析できる「分析メニュー」を提供しています。「現場から収集した膨大なデータ」を「現場で使える意味のあるデータに変換し提供する」ことで、食品業におけるビッグデータ利活用を可能としています。

初期投資を抑えたスモールスタートが可能

「ODMA for 食品」は、POC（Proof of Concept：実証実験）によるスモールサクセスを経ながら、企業がスムーズにビッグデータ利活用を本格化できるソリューションです。クラウドによるSaaSで提供され、初期投資を抑えたスモールスタートができるのが特長です。

活用シーン

1. 食品業様での活用シーン
「モノが買われる」現場のデータを収集し、効果的なマーケティングに利活用したい

【課題】: 社内にあるデータを分析するだけでは、地域の特性や消費者ニーズに細かく対応した商品を提供できない
【効果】: 各店舗で実際に「商品が購入されたシーン」や「購買現場」に関連する膨大なデータ、例えば、販売実績や催事などのデータを取得。高度で迅速な分析とあわせて各商品の需要を予測し、効果的なマーケティングを実現。

2. 食品メーカー様での活用シーン
営業担当者の現場での「気づき」や「発想」をビッグデータの利活用に反映したい

【課題】: 商品が売れる「現場」をよく知る営業担当者の意見が、需要予測に反映できない。
【効果】: 現場からの収集した様々なデータを、営業担当者が「自らの視点」で、販売実績の分析や需要予測、商圏分析などを自在に行える仕組みを構築。営業現場の「気づき」や「発想」をビッグデータの利活用に反映させ、より正確な販売計画の立案が可能に。

3. 大手食品流通業者様での活用シーン
食品の売れ行きを左右する外部要因となるデータを効率的に収集したい

【課題】: 自社の販売実績だけでなく、SNSの書き込みや口コミなどのソーシャルデータ、気象データなどもマーケティングに活かしたいが、コストと手間がかかる。
【効果】: 様々な外部データを多数の提供元から取得し、現場で利活用できる形式に変換。多様な形式のデータでも、現場で意識することなく自在に使いこなせるようになった。

4. 食品メーカー様での活用シーン
バッチ処理にかかる時間を大幅短縮、得られた時間を販売戦略の立案に振り分けたい

【課題】: 販売実績データなどの膨大なデータを「意味あるデータに変換（クレンジング）」し、「高度に分析」するのに時間がかかり過ぎていた。
【効果】: バッチ処理の時間を大幅に短縮しデータ処理の負荷も軽減。その分の時間と労力をデータ分析と次なる販売戦略の立案に振り分けることに成功。

こんな課題にお悩みではありませんか？

「ODMA for 食品」は、以下のような課題に対して効果が期待できます。

気象データなど外部データを利活用した精度の高いマーケティングを行いたい。
営業部門も含め全社的に効果的なプロモーションを仕掛けたいと考えている。
スモールスタートで開始し、効果を見極めながらビッグデータを利活用したい。

サービス体系

商品名	概要
ODMA for 食品エンタープライズプラン	利用ユーザ数が100人以上の場合の基本ライセンス商品
ODMA for 食品スタンダードプラン	利用ユーザ数が100人以下の場合の基本ライセンス商品