山根：今回のプロジェクトでは、Power BIを用いてデータを可視化し、データに触れる体験を変えるといったミッションを掲げていました。私たちの通常業務とは異なるフィールドでの戦い方が求められる、会社として未知の領域に踏み込んでいく第一歩となるプロジェクトだったと感じています。

実際のところ私自身、Power BIについての知識は乏しく、BIの本質をグラフや表、マトリックスで表現することだと捉え違いしていました。

御社にサポートしていただけることが決まって、助かったと思ったのが率直な感想です（笑）。

山根：一番わかりやすいゴールは、2月10日に行われた「DXラボ」でした。「DXラボ」とはイオングループ各社が一堂に会し、データドリブンや3大メガクラウドの活用をはじめ、DXへの取り組みを発表、共有する場です。

与えられた時間はわずか1ヶ月。まずはそこに向けて準備を整えつつ、日々の売上や客数などのデータについて、現場の誰もが簡単かつリアルタイムに使えるようなツールにしたいという思惑がありました。

さらに、今まで弊社が取り扱えていなかった会員のランクや属性、どのエリアから来店し、月にどのくらい、何を買っているかという、顧客データの見える化と分析です。それらを活かした売り場づくりが最終的なゴールです。

山根：EBILABのダッシュボードを初めて見たときの感動は、今でも鮮明に覚えています。まさにこれこそがデジタルトランスフォーメーションだと興奮しました。

あれだけ視覚的に見やすく、画面に触れて直感的に操作できることを知り、データ活用へのハードルが一気に下がりました。お店で働くパートさんたちのデータへの苦手意識も突破してしまうほど、圧倒的な使いやすさを覚えましたね。

そして、ゑびやさんが来店客数だけでなく、客層や性別、居住地域などの顧客データをもとに、好不調の判断や響いている商品などの分析を実践されていることにも驚きました。私たちの業界でも今後取り組むべき課題のひとつです。上長も同じ思いで、「これはすごい。このまま使える」と話していましたね。

山根：まずは「DXラボ」で大成功を収めることができました。

御社には、作りたいダッシュボードの構想や考えをご共有いただきながら、Power BIでイメージを作成するお手伝いをしていただきました。さらに、Power BIの使い方や可視化方法、データの揃え方についてレクチャーしていただきました。

おかげさまで、発表当日はグループ各社の参加者から多くの反響があり、IT知識に詳しくない現場スタッフでもDXを行えることに、「感動しました」「勉強になりました」というお褒めの声をたくさんいただきました。

また、今回とくに勉強になったのが、データの捉え方です。視覚化したい情報をお伝えし、揃えるべき必要なデータとその収集方法について、学ぶことができました。高いハードルでしたが、御社のサポートのおかげで乗り越えられたと思っています。

「DXラボ」以降も、ECの注文販売システムについて、より使いやすい形を模索するためにデータを抽出して可視化したり、セルフ会計システムの利用状況を店舗ごとに算出して人の配置や効果検証をしたり、必要なデータ分析を自ら設計しているメンバーもいます。店舗で使っている営業分析ツールとBIを連携させることでより見やすくなったことも、こうした動きを加速させているかもしれません。

さらに、モバイルでも使えることから、将来的にはエリア統括マネージャーと店舗スタッフが現場でリアルな数値を確認しながら、課題や対策について話ができるようにしたいと考えています。その実現に向けて今、隔週で定例会も実施しているんですよ。

今後も「DXラボ」の火を絶やさないように、今年度の取り組みの柱にしていきたいですね。その軸となるのは、やはり、お店のスタッフが使いやすいツールであること。Power BIを使って設計することで、データに触れる体験が変わるということを知ってもらいたいです。

ほしいデータを簡単に収集できるし、必要なデータ分析を自ら設計することもできます。データ分析に費やす業務が効率化できれば、改善行動が反映されるまでの時間が短縮でき、顧客満足度向上につながります。

私たちの課題にフォーカスしたマンツーマンのサポートで得た知識やスキルを活かして、今後は必要なデータを収集・分析・設計して、そこからどういったアクションにつなげるか、お店のスタッフがよりひらめきやすいようにしたり、区別しやすくしたりするようなデータの使い方をしていきたいと考えています。

山根：そうですね。1年半前にお試しでBIツールを使ったことはありましたが、そのときは正直よくわかりませんでした。

御社に感動するダッシュボードを見せていただいたことで、私の夢は広がったと思っています。具体的にイメージできたのが大きかったですね。

山根：私たちの課題や要望に対して、熱意を持って伴走していただいたと思っています。最初は私たちの知識不足なところもあり、会話が噛み合わないときもありましたが、プロジェクト終盤では私たちのBIへの理解も深まり、質疑応答やマンツーマンのコミュニケーションでは、非常に密度の濃い時間を過ごすことができました。

ダッシュボード化することは、ある程度の知識があれば可能ですが、私たちが一番苦労したのはデータ収集です。そう思うとやはり、御社に最初に見せていただいたダッシュボードのイメージをチームで共有し、同じ絵を描きながら進めることを基軸に、自己学習を積み重ねていったことが、1ヶ月という短期間で大成長を遂げられた秘訣だと思います。

田中：プロジェクトメンバーが皆ほぼ素人でしたので、何を質問していいのかもわからない私たちに対して、こちらの思いを汲み取っていただき、御社からの質問に答えていくような形で進めてくださいました。手厚いフォローに助けられました。

山根：ゑびやさんが実践している顧客購買データを活用した分析です。

例えば、これまでのABC分析※1を顧客属性（年代や性別）や顧客ランク別に分析したり、また、難しかったバスケット分析※2の実現の可能性も見えたので、より一層お客さまの期待に応えられるよう、こうした分析結果を売場づくりに活かしたいと思っています。

また、昨年ベースの商品提案だけではなく、店舗ごとに地域のお客さまの購買データを分析し、商品展開に変化を加えることにより、つねにお客さまから期待されるお店づくりを実現したいと考えています。

※1 ABC分析…優先的に在庫管理を行うべき品目を分析する手法
※2 バスケット分析…消費者がある商品を購入した際に一緒に買われている商品を分析する手法

山根：そうですね。これは私が個人的に考えていることなんですが、IT化が進む今、どこでも同じものが同じくらいお得に買えるようになり、差別化するのが難しくなっていると思うんです。

その中で、商品の優位性や差別化を模索することに加え、お客さまが私たちに期待されていることを明確にしたいという思いがあります。それは商品だけでなく、サービスやお店の設備、接客などかもしれません。「なぜイオンを選んでくださるのか」「何を期待されているのか」「何が足りないのか」を明らかにし、お客さまの期待がお店で感動体験に変わるように、顧客購買分析が活かせればと考えています。

顧客購買データの可視化により、現場に近いスタッフでも簡単に分析ができる可能性が高まるということは、データ分析の簡素化やシンプル化だけではなく、これまで扱えなかったデータを現場単位で扱える、今後に期待が持てる体験になりました.

施策の効果を最大化するためにも、EBILABのダッシュボードをお手本に、お店のスタッフの気づきを生んだり、施策の判断材料となるようなデータを作ってみたいという思いが今、沸々と湧き上がっていますね。