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 もう1つは、業務プロセスの効率化だ。例えば、ある顧客は12月10~17日に出荷が集中するが、別の顧客は12月20日にまとめて出るといったような、顧客ごとの出荷傾向を新システムで分析。さらに顧客別の傾向を地域単位でも分類し、トラックの割り当てに生かす。こうすることで、トラックの積載率を高い水準でならし、配送コストを抑える。

 SGHDは今後、データ分析に基づいて将来の需要動向を見極め、配送料金を機動的に変えていきたい考えとみられる。目指すのは、需要に応じて航空券の販売価格を巧みに変動させている、航空会社のチケット販売に似たシステムの活用といえる。

 また一般的に、複数の拠点を持つ顧客が異なる拠点から同じ荷物を出す場合に、地域ごとにSGHDの配送コストが変わってくる。それは、ある地域は需要が多くてトラックの積載率が80%を超えるのに対し、別の地域は20~30%にとどまるといった地域差が起きるからだ。こうした地域ごとの需要動向の違いに応じて料金を細かく変えられれば、収益を最大化できる。

●SGホールディングスにおけるビッグデータ利活用のイメージ
●SGホールディングスにおけるビッグデータ利活用のイメージ
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分析基盤の外部提供も視野に

 SGHDは、ビッグデータ分析基盤をクラウドサービスとして外部に開放することも視野に入れる。コンサルティング会社と組み、データ分析とシステム基盤のサービスを一緒に提供したい考えだ。

 既に2013年夏からは、伝票を電子化する機能を備えた福島県の施設を使って、顧客の膨大な文書データを保存できる「イメージデータ蓄積基盤システム」を稼働済み。2014年夏をメドに、イメージデータ蓄積基盤システムと自社の分析ノウハウを生かしたサービスを融合して外部に提供する計画だ。