スモールスタートから営業DXまで！
2つの事例から見るSnowflakeが実現する柔軟なデータ利活用

【事例紹介】日世様のデータ利活用における現状の課題と、Snowflake導入 により目指す姿とは

ーSnowflakeの導入における特徴的な事例を教えてください

Snowflakeおよび周辺システムを導入し、データの整理・蓄積からデータ利活用による業務変革までに取り組む、日世株式会社様の事例をご紹介します。

日世様は国内唯一のソフトクリームの総合メーカーで、ソフトクリームミックス（原料）、コーン、フリーザー、喫茶商材などの関連資材まで全て自社で製造販売しています。国内に10拠点、海外に3拠点、さらに国内外に工場があり、多岐にわたるデータが社内に散在している状況でした。そのため、「データの連携が手作業となる」「部門間を横断したデータ利活用ができない」などの課題が発生し、データに基づく経営判断や業務の実行に支障をきたしていました。

データの利活用が進まない背景には、システムが各部門で個別に導入されていたため、データがサイロ化（他のシステムと連携が取れていない分断された状態）され、主要マスタも統一されていない状況があります。

これらの課題を解決するために、2023年から2025年における3カ年の実行計画を策定し 、データ利活用基盤の構築に取り組むことになりました。このプロジェクトでは、Snowflake以外にも、マスタ統合基盤（※1）やBIツール（※2）などの周辺システムの導入も同時に進めており、JSOLがトータルでサポートしています。

最初のステップとして約1年でデータ利活用基盤の構築、全社・部門KPIや生産領域での原価などのデータの見える化が完了しました。

今後は、外部データを活用した需要予測から生産計画への展開（生産DX）を進めていきます。
加えて営業系システムでは、外部の人流データや地図情報、卸販売情報と日世様の訪問活動情報を統合し、営業活動の生産性と品質向上を目指した店舗データベースの構築・活用（営業DX）を計画・推進中です。実現に向けて特定の地域をターゲットとしたPoCを開始しており、今後はターゲット地域の拡大も予定しています。

※1 マスタ統合基盤とは
各システムに散在するマスタデータを一元管理し、データの整合性を確保するための基盤。JSOLのマスタ統合基盤「J-MDM」は、豊富な導入実績とローコード開発機能による柔軟なマスタデータ管理が特長。

※2 BIツールとは
データベースに蓄積されたデータを可視化し、ユーザーが必要な情報を容易に把握できるようにするツール。JSOLはさまざまなBIツールの導入実績を持ち、今回のプロジェクトではSnowflakeと連携してKPI等の可視化を実現した。


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Snowflakeが選ばれた理由とは？3つの決め手

ーこのプロジェクトにおいて、お客様からSnowflakeが選ばれた理由はどこにあるのでしょうか？

Snowflakeが選ばれた大きな理由は3つあると考えています。

1つ目は、価格体系が従量課金型であることです。Snowflakeの利用にあたっては、年間の「キャパシティ契約」を結び、プリペイドカードのようなイメージで利用枠を事前購入します。そして、主にストレージの使用量と、コンピュート（データ処理を行うCPUやメモリなど）の稼働時間に応じて、使った分だけ利用枠が消費されていく仕組みです。使った分だけ費用が発生することになるため、無駄なコストを抑えられます。

2つ目は、柔軟な拡張性です。ストレージの利用制限がなく、必要なときに必要なデータを必要なだけ格納できます。コンピュートについても、必要なときに必要なだけ使うことができ、設定変更や新規作成も、他のコンピュートリソースとの競合や、処理の中断なしに、柔軟に行えます。

「従量課金型」と「柔軟な拡張性」という2つの特徴により、Snowflakeはスモールスタートから 徐々に規模を拡大していくようなシステム導入に適しています。日世様のように段階的にデータ利活用を拡大していくケースに最適な特徴だといえます。

そして3つ目は、外部データとの連携機能が充実していることです。Snowflakeのマーケットプレイスでは、数多くのサードパーティが、人流データや天候データなど、さまざまな外部データを公開・販売しており、Snowflakeのユーザーであれば誰でも簡単に使用できます。 日世様では、営業DXの推進に外部データの活用を検討していたため、この点も大きなポイントになりました。特に人流データは、各店舗の見込み顧客や剥落予測のレコメンドに活かせるなど、営業 戦略の立案に大きく貢献すると期待されています。

これら3つの理由から、Snowflakeは日世様のニーズにマッチしたソリューションとして選ばれました。


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【JSOLの強み】"OneTeam"で実現するトータルサポート

ーSnowflakeを選択するメリットがよく分かりました。では、Snowflakeの導入における「JSOLのサポート」にはどのような特徴がありますか？

日世様のシステム導入プロジェクトでは、単にSnowflakeを導入するだけではなく、システム化構想からシステム構築、運用支援まで、OneTeamで日世様を支援しています。

特に、JSOLが持つ「データ利活用を目指すさまざまなプロジェクトの豊富な経験」を活かし、「お客様の事業のDX」という視点で全体構想をサポートしている点が特徴的です。3カ年の実行計画を策定する前段階として、2年の準備期間で現状分析、全体構想、実行計画の策定を実施しました。

この準備期間で、例えば、経営判断や各部門の業務の分析などを行うために最適なKPIを策定しています。そして、3カ年の実行計画で、策定したKPIに対する達成状況をユーザーが瞬時に把握できるように、システム化を行っています。

上記のような流れで、データドリブン経営の実現からDXの推進までを、段階を踏みながら伴走しています。

このように、単なるシステム導入にとどまらない、トータルなサポートを提供しているのがJSOLの大きな強みです。


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データ利活用基盤導入プロジェクトの勘所！要件定義と優先順位付け

ー今回のプロジェクトのなかで苦労した点や、課題をどのように乗り越えたかを教えていただけますか。

データ利活用を目的とするプロジェクトでは、苦労しやすい点の1つが要件定義だと言われています。なぜなら、データ利活用の在り方自体が、お客様にとって手探りの状態であることが多いためです。

本プロジェクトではJSOLが初期段階から参画できたことが大きかったと思います。お客様の現状や将来展望を深く理解することから始め、どのようなデータをどう活用すればお客様のビジネスに貢献できるのかを一緒になって考え抜いた結果、最適なシステム要件を固めることができました。

要件定義で重要なのが、優先順位の設定です。予算や納期には限りがあるなかで、お客様にとって真に価値があるものを実現するには、優先順位をしっかりと見極める必要があります。

本プロジェクトでは、お客様とのディスカッションを重ねながら、データ利活用によってどのような価値が生み出せるのかを明らかにし、機能の優先度合いを判断していきました。
お客様に判断を一任するのではなく、私たちからも積極的に提案しながらお客様と一緒に優先順位を定義することで、期間内に実現できるもの を見極め、システム要件として確定できました。
また、医薬製薬業界や組立機械製造業界など、業界別の豊富な知見を社内に蓄積しているからこそ、お客様の立場に立って最適解を導き出せると考えています。


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基幹システムから営業DXへ！段階的なデータ利活用の拡大によって見据える先とは？

ー現在はデータ利活用を段階的に進めているとのことでしたが、具体的な計画について教えていただけますか

現在は基幹系システムに蓄積されたデータを利活用する取り組みを開始しています。一元的に管理できるようにした社内のさまざまなデータを活用し、業務の効率化やコスト削減を進めていく計画です。

例えば、需要予測の高度化によって適正な生産計画を自動で立案したり、生産設備の稼働状況から予防保守を行ったりといった施策の実現に取り組んでいます。
また、基幹系システムのデータ利活用に加えて、営業活動にもデータ利活用の領域を広げていく予定です。

例えば、外部データを取り込んで地図上に売上情報を可視化したり、営業先への最適な訪問ルートをシミュレーションしたりするなど、営業活動の高度化を支援するツールの開発を進めています。
他にも、人流データから見込み客を予測するなど、新たな営業手法の確立にもチャレンジし、営業活動のDXを推進していきます。

このように、データ利活用のフィールドを段階的に拡大することで、データを起点に意思決定を行うデータドリブン経営にシフトし、蓄積したデータを活かしてDXを推進できる企業体質への変革を目指しています。


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たった3カ月でデータ利活用基盤を構築！Snowflakeのメリットを活かしたスピード導入

ーデータ利活用によって、業務や経営におけるさまざまな変革が期待できるのですね。日世様の事例以外に特徴的な事例はありますか

日世様のようにデータ利活用基盤の構築に中長期で取り組むケースがある一方で、Snowflakeの特徴 を活かした短期間でのシステム導入事例もあります。

化学品や医薬品の開発・製造・販売を行うセトラスホールディングス様 の事例では、わずか3カ月でデータ利活用基盤を本番稼働させることができました。
このプロジェクトでは、基幹システムを刷新するにあたり、増大するデータを蓄積・活用するための新しい基盤が必要になりました。そこで、基幹システムの稼働に間に合わせるかたちで、従来のDWHをSnowflakeに移行することになりました。
セトラスホールディングス様は、会社としてIT化の遅れに課題を感じており、そのような状況下で、3つの理由からスモールスタートでSnowflakeの導入を決めました。

●　基幹系システムの稼働に合わせて、新規のDWHを導入する必要があった
●　手動で実施しているデータ収集とレポート作成業務を、まずはシステム化して既存のBIツールと連携させたかった
●　将来的な拡張計画や次期ターゲットの選定には、十分な時間が必要な状況だった

このようなケースでは、クラウド型のサービスであるSnowflakeを選択することで、スモールスタートでのシステム立ち上げが可能になりました。Snowflakeの特長は、小規模なシステムから始めて、段階的に機能を拡張していけるところにあります。まずはデータを貯めることから始め、運用しながらデータ利活用の方法を検討していくことができるのです。
IT化への対応にこれから力を入れていきたい企業や、スピード感を持ってデータ利活用基盤を立ち上げたい企業にとって、Snowflakeはうってつけのプラットフォームといえます。

ー短期間で導入し、スモールスタートできる点がマッチしたのですね。具体的にはSnowflakeのどのような特徴が活かされたのでしょうか？

まずは初期の導入に関する特徴をご説明します。

SnowflakeはクラウドベースのSaaS型データプラットフォームであるため、インフラを自前で用意する必要がなく、 Snowflake社と契約を結ぶとすぐにサービスを使用できることが、短期間での導入が必要な本プロジェクトにマッチしていました。また、インフラの購入費や導入費用を削減できる点や従量課金型である点から、初期の導入費用を大幅に抑制できることも大きなメリットです。

次に、スモールスタートの実現に関する特徴です。

Snowflakeの「従量課金型である」「拡張性に優れる」という特徴が、コストを抑えながら小さく始めて、徐々に利活用の幅を広げていくという今回のニーズに最適でした。
また、導入後にはお客様から「データ管理がしやすくなった」「データ利活用基盤が整理されたことでデータの精度が向上した」「自分たちでレポートを増やしていけるようになった」などの声をいただきました。実際に使ってみて、運用面でのメリットを実感していただいているようです。

ーSnowflakeが短期導入・スモールスタートに適していることが理解できました。とはいえ、3ヶ月での導入は決して容易ではないと思いますが、どのようにして短期間での運用開始を実現したのでしょうか？

まず、JSOLの豊富な経験とノウハウによるサポート体制が大きな役割を果たしたと考えています。

今回のプロジェクトでは、既存のDWHからSnowflakeへの移行が必要であり、従来の機能を漏れなく引き継ぐ必要がありました。例えば、既存のDWHから出力されていたレポートを新しい基盤上で同等に再現するためには、レポートの詳細な分析が必要でした。

JSOLには、長年にわたってデータ利活用基盤の構築で培ってきた知見・ノウハウが豊富に蓄積されており、さらに医薬製薬業界に関する深い業界知識もあります。
このような知識・経験をフル活用することで、ポイントをおさえながら効率的に既存レポートを分析し、限られた期間内でSnowflake上に同等の機能を実現するという難しい課題をクリアできました。

また、周辺ツールに精通したメンバーを専任で配置し、集中的にプロジェクトを推進できた点も大きいです。
Snowflakeの導入だけでなく、関連する周辺ツールの開発もJSOLのメンバーが一貫して担当しました。これにより、各ツール間の連携を念頭に置いた開発が可能になり、トータルでの最適化が実現できました。
お客様とJSOLの間で密なコミュニケーションを重視したことも成功の鍵になりました。短期間での導入では、お客様の要望をタイムリーに吸い上げ、柔軟に対応していくことが何より重要です。専任のメンバーが、お客様との会話を大切にしながら、密にやり取りを重ねることで、スピード感を持ってプロジェクトを前進させることができたと考えています。


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まとめ

従量課金型や柔軟な拡張性といったSnowflakeの特長を活かすことで、短期間でのシステム稼働やスモールスタートからの段階的なデータ利活用の拡大が可能となります。

JSOLは、データ利活用基盤の構築で培った豊富な経験・ノウハウと業界知識を活かし、短期間での導入から長期的なサポートまで、お客様のご要望に合わせて幅広くご支援いたします。


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