自らその作業を体験されて、きちんと現場感を大切にしている部分が凄いなと感じました。
株式会社フェリシモ IT推進室 精進様(左) 物流部 中村様(右)
2023年9月11日 月曜日
本日はお時間いただきありがとうございます。2023年1月よりお仕事をスタートさせていただき八ヶ月が経過しました。今回、お客様インタビューということで本日お時間いただきありがとうございます。
まず、フェリシモについてご存知ない方のために簡単に会社のご紹介をお願いできますでしょうか？
中村 様）
私たちの会社はカタログを中心とした通信販売の会社で、主にファッションや雑貨を扱っております。とくに企画力を武器にオリジナル商品にも力をいれており、例えば500色の色鉛筆やステンドグラスのような傘を作ったりするなどのユニークな展開をしております。
精進 様）
特に会社の特色としては一般的な通信販売の会社さんは、注文してすぐに商品が届くという形ですが、私たちの会社は「定期便」という販売形態が主流でして、お客様に毎月１回、色やデザインの異なるものを一つずつお届けしています、クリスマスにお子様がサンタさんを待つようなワクワク感を、お客様に届けられるようなサービスになるよう日々企業努力をしています。
また、私たちは「社会貢献」にも力を入れており、代表的なものとしては「フェリシモ猫部」があります。こちらは猫のグッズをお客様に販売しているのですが、その売上の一部を猫の殺処分を減らす活動などの寄金として還元し、社会に貢献する活動も行っております。
今回、ご担当者として実務的な部分で関わらせていただいておりますが、改めて二人のご担当されている領域を教えていただいてもよろしいでしょうか？
精進 様）
私は、IT推進部という部署に所属しておりまして、会社の中では、いわゆる情報システムとしての位置づけになります。IT推進部としては様々な部門とお仕事の接点があるのですが、私は物流関連の開発が多く、特に倉庫における商品の配置・棚割りを効率的なものになるよう管理したり他に、システムやサーバの入れ替えをおこなったりと多岐にわたっております。
中村 様）
私は物流部に所属しております。担当領域は、倉庫在庫の管理となります。具体的には倉庫在庫のロケーションに対して、どのような商品がどの場所にあるかを管理し、その商品を発送する際に、必要な場所にいかに効率よく届けるかをミッションに業務を行っております。
スクラムサイン 北村)
今回、弊社との取り組みがスタートする経緯を教えてください。
中村 様）
そうですね。私が今担当している業務の中で、ピッキングエリアでの領域での商品の配置に関して課題感を感じておりまして、普段からもっと効率が良い方法があるはずだと考えていましたが統計をとれていたわけではなかった。それについて社内で相談したところ、スクラムサインさんのお話をお聞きし、是非、タッグを組んでその問題を解決出来ないかと思い今回のお話に至りました。
どのような倉庫でも、出荷作業の際に稼働率に応じて商品を在庫移動させて調整する必要があるのですが、実際には、あまり上手く行っていなかったという現状がありましたので、何とかそこの課題を解決出来ないかなと考えておりました。
最初のキックオフミーティングは、本当に手探りなところからのスタートだったと記憶しております。実際にそのような問題は存在していないのではというご意見もありかなり真剣にディスカッションした上で、とにかく課題となっていることをデータから明らかにし、改善できるとして、どこまでできそうなのかも、全データドリブンで進めていこうという結論になりました。議論も最初からかなり緊迫感があったのを覚えております。
中村 様）
そうですね、そもそも私たちが現場で抱えている課題は、私たち独自の物流システムを理解していない方にむけて、そういった課題を説明すること自体が難しかったという部分も大きかったと思います。
最初の2ヶ月間は現状のヒアリングをさせていただきつつ、データ分析とそもそも在庫移動において課題となる非効率な部分がおこるメカニズムを、簡単なシミュレータを作成して明らかにすることにフォーカスをあてていきました。私たちは、そういったプロセスで普段すすめておりますが貴社にとられましては、外部のパートナーと機械学習のプロジェクトを進めることが初めてのケースですとご不安に思われたのではと感じております。
精進 様）
そうですね。実際の課題に対して統計をとれていたわけでは無かったので、そこからの部分で解析を依頼することに少し抵抗がありましたが、スクラムサイン さんとの取り組みを進めるにつれて、今取り組んでいる課題の全貌が分かってきた感覚でした。
不安ということでいいますと、この取り組みを始めるにあたって、スクラムサインがどのような会社か分からなかったと思いますが、その点についての不安はありませんでしたか？
精進 様）
そうですね。機械学習自体をあまり詳しく理解出来ていなかったので、本当に機械学習で課題解決が出来るのだろうかと感じていました。
中村 様）
私も同じ気持ちでしたが、不安というか未知数なので今回の課題を解決して頂けるのであれば、すごく今後も期待できるなと感じていました。
弊社の仕事をみていただいて印象にのこっている部分はどういったことでしょうか？
精進 様）
そうですね、一番印象に残っているのは、上から目線で恐縮ですが実際に私たちの現場に入って調査をして頂き、現場で物事がどのように動いていて、それがどのようにデータに反映されているのかを調査して頂いた点が凄く熱心だなという印象を受けました。
中村 様）
私も、そのことがきっかけでフェイス在庫から倉庫在庫に移すときの作業を実際に見れましたし、フィールドワークといいますか自らその作業を体験されて、きちんと現場感を大切にしている部分が凄いなと感じました。
私たちも人類学的なアプローチといいますか、現場の方がどのように作業されているのかというフィールドワークとデータから見えてくることをミックスさせて分析に取り組んでいこうということをテーマに取り組んでいただけにその点を評価いただけて嬉しいです。
現時点では、ようやく成果がみえてきて、機械学習のモデルの現場投入を行っていく段階です。今後、お二人が今後の取り組みで期待されることはありますか？
精進様）
難しいですが、「機械学習」や「データ分析」というと、ハードルを感じるワードではあると思います。私自身の役割として、その先導役として社内で普及させていく部分の役割を担っていければ良いなという風に感じております。
中村様）
私がスクラムサイン さんに期待していることとしましては、今回の取り組みをしっかりと現場で成果に結びつけていくことと、今回の課題だけでなく物流部門の他の課題でも、よりスマートな物流を目指してご一緒できればという期待があります。
本日はありがとうございました。