王⼦ネピア株式会社

⾕川⽒： 王⼦ネピアでは、KIを「良い提案営業をおこなうための、営業活動の⾏動指標づくり」に活⽤しています。
弊社の事業は衛生用紙、紙おむつなどの製造、販売です。主な営業活動は、卸流通や小売業者など既存取引先への「ルート営業」で、現在はこれに加え、商品を通じて顧客の問題を解決するという「提案営業」に注⼒しています。この活動では、常に顧客の課題解決を第⼀義にしています。
⼒を⼊れている提案営業の成果を、全国9拠点、120名の営業担当者全員が、⾼いレベルでおこなうためには、まず本社側から、わかりやすい⾏動指標、つまり「これとこれとこれを、毎⽉／四半期に⼀度／半期に⼀度、○回、実⾏すれば、提案営業が結実し、売り上げが伸ばせる」という⽬安を提⽰した⽅が効率的だと考えました。

⾕川⽒： まず「KIプロジェクト」という名称の、部⾨横断的なプロジェクトチームを作りました。構成員は、営業企画部、マーケティング戦略室の数名。各⼈は、本業と兼務する形でプロジェクトに関わります。そしてキーエンスのデータサイエンティストと、⼆週間に⼀度の定例会を設定しました。その後、議論を重ねる中で、前述のとおり「SFAデータはとりあえず使わない、まずはエクセルでデータ蓄積する」という結論に至りました。
次いでエクセルの⼊⼒項⽬を協議しましたが、ここでキーエンスから繰りかえし強調されたのが「データ⼊⼒徹底」という考え⽅です。あまねくすべての営業担当者が、⽇々、顧客と接触するたび、もれなく100％⼊⼒する。80%、90%では不⼗分、100%に近づけることでデータ分析は成功する、そのためには必要最⼩限のデータ⼊⼒項⽬にすべき、という趣旨でした。
その⽅針にもとづき、現場に過剰な負荷がかからないよう、エクセル内のプルダウンの項⽬は極⼒、最⼩化しました。

⽯川⽒： KIを操作しての実際の分析は、私、⽑呂、五⼗嵐の3⼈でおこないます。実は、私たちは当初、数多くの⼊⼒項⽬を提案していました。分析班としては、できるだけ詳しく、いい分析をしたいという思いがある。だったら元データは多い⽅がいい。将来のためにこれもあった⽅がいい、あれも必要、もっと詳しくという感覚で、「お店巡回、棚メンテナンスをしたか」「商談に⾏く前に上司に相談したか」「顧客の感触は良かったか」など多くの項⽬を盛り込もうとしました。しかし、その項⽬の多くは、上司の⼤瀧から却下されました。

⼤瀧⽒： 分析班のやる気はわかります。でも、項⽬が多いと、現場は⼊⼒が⾯倒になる。すると、やらなくなるに決まっているんですね。キーエンスの「データ⼊⼒徹底のために、データ項⽬は最⼩限」という考え⽅に全⾯的に賛成でした。⼊⼒項⽬については、現場担当者の視点で精査し、迷わずすぐに⼊⼒できる項⽬のみ残しました。
現在は、当初の意図どおり100%に近いデータ⼊⼒がほぼ達成できています。ひとまずPDCAを回すメドを確⽴できたように思います。

⽑呂⽒： KIは「早く⼤量に、総当たり分析できる」「予想外の発⾒がある」「当たり前のことがきちんとわかる」のが良い点です。
まずKIを使えば、個⼈の⼿作業に⽐べ圧倒的に早く、⼤量に分析できる。だから、あらゆる可能性を総当たりできます。総当たり分析は、⼤半がハズレですが、時には「予想外の分析結果」が得られる。これは機械学習の⾯⽩さといえます。
⼀⽅、「当たり前のことがきちんとわかる」のも良い点です。当たり前のこととは「わざわざデータ分析しなくても、普通に常識で考えればわかるような話」のことです。しかしこれがわかるのも、また助かるのです。⾃分の「常識」が間違っていないことが、データ分析を通じて追認できるからです。
KIは、⼈と違って、どんな⼤量の分析も嫌がらずやってくれる。だから時々、お宝が⾒つかる。これは⼤きな価値だと思います。

五⼗嵐⽒： データサイエンティストという名称に対し、最初は科学者のようなとっつきにくい印象を感じていました。しかし実際には、こちらの⽬線まで下りてきてくれる親しみやすいサポートでした。対⼈スキルがすごい。何をしても、否定されない。たとえこちらが間違っていた場合でも、間違いを指摘するのではなく、「こうする⽅法もあります」のように、提案の形で伝えてくれる。こちらを上⼿く乗せて、⽬標達成に近づけてくれる。まさに「伴⾛」のサポートです。

⽯川⽒： ⼀⽅で「さりげなくスパルタ」な部分もあります。たとえば定例の分析相談会。これが単なる会合ではなく「次までに○○をしてください」のように必ず課題が出されます。これがなかなかつらい。しかし、そうした宿題が伴わないと、「本業と兼務してのプロジェクト」というのは、なかなか前に進みません。これに限らずキーエンスのひとは、何かするとき、必ず「○○⽇までに」と、もう空気を吸うように⾃然に期限を設定してくる（笑）。勉強になります。

⼤瀧⽒： 今回のKI導⼊は「データ分析を通じて、キーエンスのノウハウも導⼊し、社内の営業をよくする」ことも⼤きな⽬的でしたが、これに対し「それはキーエンスだからできることだ」「ウチで本当に上⼿くいくのか？」という慎重論もありました。しかし、それを⾔うと、究極的には「⾃社の社員を信じないこと」につながってしまう。キーエンスと同じレベルに達するのは難しいにせよ、それでも実⾏すれば、必ず未来につながるはずです。慎重論に対しては「社員を信じましょう」と繰り返し述べました。
これからKIを導⼊する企業も、「⾃社の社員を信じる」ことをプロジェクトの根っこに据えるのがよいと、私はそう考えます。

⽯川⽒： 運⽤の⽴場からも述べます。集計レポートは、現在、週次で作成していますが、プロジェクト開始当時は、毎⽇集計して、毎⽇配布していました。これは「本社側も本気でこのプロジェクトに取り組んでいる（決して、⼀時的な思いつきではない）」「われわれは本気で現場と伴⾛していく」という意志を⽰すためです。現場の「⼊⼒徹底」を実現するには、まず本社側が本気を⽰す必要があると考えます。