データを活用したサプライチェーン改革の3つのポイント
続いて小野澤氏は、これらの取り組みにおける3つの活用ポイントを説明した。
1つ目は「データ粒度の決定」。既存の各システムでは販売実績や販売アイテムの情報が最小単位で保管されているが、全体最適に向けた分析では、データの粒度が細かすぎて分析に時間がかかってしまったり、計算しきれなかったりしたという。そこで、シミュレーションの結果に影響しない範囲でデータの粒度を調整することに。データの粒度を変えてアウトプットし、それを基にさらに粒度を変えるというプロセスを、約半年かけて行うことで、現在の取り組みで使用している状態にしていった。データの検証テーマによってはある部分を詳細に把握したいというニーズがあるため、現在は、部分的に粒度を変えるなど、システムの最適解を模索しているのだという。小野澤氏は、目的に対して必要以上のデータを取り込みすぎず、それでいてアウトプットを評価する人は詳細なデータを見ることができるように意識してモデリングしていると語った。
