Client Voice タイヤ物流DX ラストワンマイルの最適化というゴールを共に目指すパートナー -dataris-データサイエンティストチームが配送コストの可視化、分析をスピーディーに実現-
株式会社ブリヂストンは1931年に福岡県久留米市に設立。タイヤ事業を核とし、メンテナンスをはじめとしたソリューション、化工品やスポーツ用品など多角的に事業を展開している。タイヤの市場シェアは世界2位を誇り、国内外の幅広いニーズに対応している。また、サステナブルなソリューションカンパニーを目指し、企業コミットメントとして‘Bridgestone E8 Commitment’を提唱。持続可能な社会づくりのための取り組みを進めている。本事例で紹介するプロジェクトもその一環となっている。
物流効率化への足がかりに、配送先別のコスト見える化を急いでいた
ブリヂストンの物流部門では、「持続可能な物流システムの構築」を目指した改革に取り組んでいます。従来、お客様へのタイヤ等の配送は、ご要望に応じて可能な限り早くお届けするよう取り組んでいましたが、個々のお客様へ商品を届ける「ラストワンマイル」の効率化が課題となっていました。自動車運転業務の労働時間規制強化に起因する、いわゆる「物流の2024年問題」に象徴されるように、物流コストの上昇圧力も高まる中、構造改革に迫られていました。
「サステナブルで効率的な輸配送への転換に向け、まずは足元で何が起こっているのかを把握する必要がありました。現状の物流体制を見直すために取り組まなければならなかったのは、それぞれのお客様別にどれだけ物流コストがかかっているかを見える化すること。配送頻度の見直しや輸送ルートの変更など、これら施策を展開するための基礎となる部分から固めていこうと考えていました」（仁井氏）
プロジェクト専任者となった仁井氏は、まず社内でデータ収集を開始。過去2年分の販売データを抽出しました。そのうえで、国内を5つのエリア（北海道・東北、関東甲信越、近畿・愛知・岐阜、四国・関西、九州）に分け、地域ごとに得意先別の緯度経度、配送走行距離・配送回数などを、Pythonを使ったプログラムで算出しました。さらにデータプレパレーションツール Tableau Prepと BIツールにはTableauを採用し、ダッシュボードを構築することにしました。しかし、分析対象となる販売データは20GB・約１億件に上り、データの整合性確認、マスタ整備等に時間を取られ、3か月間でデータ整備、可視化できたのは全体の1/7程度を占める九州エリア分のみでした。迅速な取り組みが求められる中、PythonやTableauに対するノウハウはあったものの、マンパワーの不足や膨大な作業量もあり、仁井氏1人で取り組みを進めるのは困難な状況でした。
「そこで、別プロジェクトで支援実績があり、非常に良いパフォーマンスであったARIを紹介いただき、相談することになりました。できるだけコストを抑えながら、スピーディーに可視化を進めていただけそうだったため、データ・AI活用支援サービスdataris（デタリス）を採用することに決めました」（仁井氏）
正確でスピーディー データベースのエキスパートによる強力なサポート
2022年10月からdatarisチームも加わり解析を始めました。まずは、都道府県ごとにデータを結合してマスタを作成するなど事前準備を実施したのち、システムにデータを連携させ、配送走行距離・配送回数・緯度経度を弾き出していきました。
「事前準備段階では、膨大なデータを一つずつ読み込んで加工しなければなりませんでした。1人では作業に何日もかかるのが悩みでしたが、データ分析・活用に対する深い知識と経験を持ったdatarisチームが入ったことで、スピーディーかつ正確に処理できました。エラーチェックもしていただけたので、不具合のあったところを修正できたのも助かりました」（仁井氏）
その後、Tableauで4エリア分のダッシュボードを構築。配送コストの可視化・分析が可能な環境を実現しました。
「Tableauの見識を持つdatarisチームの存在が心強かったです。自分だけでは確認できなかった細かいポイントまでカバーしてもらえましたし、データベース構築に関する技術的なアドバイスを都度いただけたのは非常に助かりました。データプレパレーションツール Tableau Prepを使った処理の仕方をはじめ、『Tableauのデータ連結を少し変えるだけで動作が速くなる』などのアドバイスもいただけました。業務の属人化を解消していくためにも、今後施策を展開するうえで貴重なノウハウを得られたと思っています。施策全体を通して、ハイエンドな専門家によるバックアップのおかげで、非常に速いスピードで完成度の高いものを構築できたことに加えて、自身も多く学ばせていただく機会を頂戴できたと思っています」（仁井氏）
可視化したデータから見えてきたのは、得意先によって配送回数にかなりばらつきがあることでした。中には週4～5回など、かなり高い頻度で配送が継続しているケースも顕在化しました。今後はさらに分析を進め、最適な配送サービスの形を模索していくということです。
datarisチームの技術力に高評価 物流DX化に向けた取り組みを継続
datarisチームの理解力・技術力、そして丁寧な仕事ぶりもとくに高く評価いただきました。
「当初私が抽出したデータ自体、突貫で作業した部分もあるので、わかりづらい箇所もあったと思います。datarisチームのみなさんは、内容を詳細まで理解したうえで丁寧に施策に取り組んでくれました。
また、以前は周囲に技術的な相談をできる人がおらず、困ったことがあればネット検索を繰り返していましたが、datarisメンバーに聞けばすぐにレスポンスが得られます。多角的な視点でアドバイスや提案ももらえてありがたかったですね。『本当に優秀な人材が揃っているんだな』と感じました」（仁井氏）
今回の施策の成功を足がかりに、さらなる物流DXを推進していくという仁井氏。構築したデータベースの運用を含め、追加要件が出てきた場合はdatarisを活用していきたいと語ります。
「物流改革の最終的な目的は『お客様とつながる』ということ。それぞれのお客様が、どんな製品をどこで使っているのかをしっかりと把握し、そこを基盤として個別に最適なサービスを提供できるようにしたいと考えています。推進にあたってはやはりテクノロジーとナレッジが必要になってくるので、数あるベンダーさんの中でも、その点に強みのあるところを選びたい。だからこそ、BXデザイナーを掲げているARIのdatarisチームには引き続き支援をしていただきたいと思います」（仁井氏）
