ほぼ日のデータ分析基盤構築を支えるメソドロジックの取り組み

データモデリングとアーキテクチャー設計を専門とする株式会社メソドロジックは、コピーライター糸井重里氏が創業した株式会社ほぼ日のデータ分析基盤構築を支援しています。ほぼ日は、Webサイト『ほぼ日』や『ほぼ日手帳』の販売を行い、多様なコンテンツを発信する企業です。急拡大中のEC事業を支えるため、メソドロジックはモダンデータスタックを導入し、データの可視化およびサプライチェーンの最適化を図っています。

ほぼ日のデータ活用基盤導入背景

ほぼ日は、エッセイやインタビューなど様々なコンテンツを発信しており、自社製品に関しても独自のオンラインストアを通じて直接販売しています。しかし、この急成長に伴い、販売データや在庫情報の管理が複雑化してしまいました。各販路での情報を迅速に集約することは難しく、しばしば月次の経理作業によって左右されるため、リアルタイムでの集計処理もできていませんでした。このため、データ基盤を効果的に整備し、迅速で正確な情報提供を実現する必要がありました。

特に、Amazon SP-APIや楽天市場のRMS WEB SERVICEを活用したデータ収集には、リアルタイム性が強く求められ、また迅速な意思決定ができる環境が必要でした。つまり、在庫データに基づいて迅速な追加生産や発注プロセスを自動化することが急務となっていたのです。

ほぼ日が直面していた課題

- オンプレミスの会計システムのバージョンアップとクラウド移行
- 急成長する販路に対応するための可視化と管理
- データ分析基盤の選定と導入の困難さ
- 増加するデータのマネジメントとガバナンスの必要性

メソドロジックの支援内容

メソドロジックは、ほぼ日と連携し、以下のポイントに焦点を当ててデータ分析基盤の導入を進めました。

1. データ収集基盤の構築

AirbyteとFivetranを用いて、ハイブリッドのデータ収集基盤を構築しました。Fivetranを使用してAmazon SP-API経由での販売データの連携を開始し、さらにAirbyte用のカスタムコネクタを開発することで、楽天市場のRMS WEB SERVICEからもデータを集めることができるようにしました。この結果、柔軟でコストパフォーマンスの良いデータ収集環境を実現しました。Fivetranが障害発生時にはAirbyteがバックアップとして機能する体制も整えています。

2. データ分析基盤の構築

売上データ、在庫データ、顧客データを統合し、Snowflakeとdbtを活用してデータ分析のための基盤を整えました。これにより、日次でデータの可視化が実現し、経営に必要な情報を迅速に把握できるようになりました。集計されたデータはデータウェアハウスに保存され、TableauやLooker Studioを用いて、視覚的な売上データ分析を行っています。

3. 売上・在庫の可視化

Tableauによるデータマートを活用し、早期に売上状況や在庫状況を把握できる仕組みを構築しました。販路別や品目別、カテゴリー別の情報を容易に検索でき、ダッシュボードにて状況を可視化しています。これにより、迅速な意思決定が可能となり、ビジネスの迅速な対応を支えています。

まとめ

メソドロジックが支えるほぼ日のデータ分析基盤は、急成長するEC事業において不可欠な要素となりました。今後も、販売・物流関連コストの低減や商品の生産精度を向上させるためにこの基盤を活用し、さらなるビジネスの発展が期待されます。株式会社ほぼ日取締役最高財務責任者鈴木基男様は、今後の展望として、データ基盤を用いた経営情報の可視化を一層進め、利益増大へと繋げていく考えを示しています。

メソドロジックは、こうしたビジネスの変革を支援する専門家として、今後も積極的に活動を続けていくことでしょう。詳細情報は、メソドロジック公式サイトでご覧いただけます。