点在するデータをつないで見える化し、興味化するMotionBoard

島澤甲氏(以下、島澤):このHTML5ですけれども、今、お客様からご要望いただいた先行データのようなものを提供しつつ、私たちもできる限りHTML5への移行を、ソフトランディングできるように、といったところです。近くにHTML5バージョンをリリースする予定です。

MotionBoard 6.0は、ただ単にHTML5で描画するだけでなく、ほかにも大きな特徴を持っています。その1つが対象データソースの大幅な強化です。MotionBoard 6.0は、つながる先が爆発的に増えます。

大畠幸男氏(以下、大畠):データソースをMotionBoardで可視化したいというお話をしました。

いろいろなところに散在しているデータをつないで、情報を見えるかたちにしていく。実際、今のMotionBoardでも約40種類くらいのデータソースにつないで、データの可視化をしています。

お客様のビジネスはどんどん進んでいきますので、見える化の環境を作っていきます。しかし、そのデータがあちらこちらに点在するといったことは、あまり珍しい話ではないと思います。

では、そうした情報をしっかりと見えるかたちにしていくには、我々のMotionBoardがそれら(のデータ)にしっかりとアクセスして、その先にある可視化の環境につないでいく……そうしたことが必要なのではないかと思っております。

このあたりをわかりやすく見ていただこうと思います。1つ、デモンストレーションを見てください。

島澤:このデモンストレーションは、GoogleのBigQueryと、Kintone、そしてローカルのAccessの組み合わせです。MotionBoardは、いくつかAPI対応もしていたのですが、基本的はRDBです。OracleやSQLサーバーなど、わかりやすいデータベースに対して集計をかけ、ジョイントを行います。

これは今までもできたんですが、次のバージョンでは、ローカルのAccessとクラウド上のKintone、BigQueryを突合して分析を行うといったこともできるようになります。

まったく違うデータソースからダッシュボードをつくる

大畠:では、実際に見ていただきます。

(デモ開始)

左側が、売上データになります。(ここをクリック)すると……この大元のデータは実際にBigQueryにつないで、4億件のデータを取ってきて、明細でばーっと出しているのですが、このデータを使っていこうとしています。

島澤:生データですね。

大畠:生データですね。今度は、Kintoneのデータを使います。Kintoneには(データが)5万件、入っています。これもMotionBoardからつなぎますと、地図やヒートマップがあり、そのエリア別の年代ごとの会員数の構成が左側にあったりします。右側では、地図上にどれくらい人がいるかを見ていただいていますが、これをクリックすると、その部分だけが絞られる。

もう1つ、比較的お客様からの要望で多いのが、Accessです。このAccessは商品マスターで、12,519件のデータが入っています。各商品のカテゴリー別に、何点入っているといった情報が見えるような、マスター画面を作っているところです。

このデータを元にしまして、MotionBoardがまったく違うデータソースをつないで、最終的にダッシュボードを作った画面が(スライドを指して)こちらになります。今、データを取得しています。地図上に、各エリアの売上データが出ています。その下には、各年代・男女別の売上構成比、そして右上には、全体の売上の推移と累計のデータが見えています。右下には、エリア別で商品カテゴリーごとに、売上のデータが積み上げ100パーセント棒グラフで出ています。

大元(のデータ)はまったくバラバラで、それらをつなぎました。データを見て終わりではなく、これを最終的にレポートとして出していきたい。これも非常にニーズが多いです。では実際に、今のデータを使って、ライブでPowerPointとして出力してみたいと思います。今、作成中です。これで保存します。落ちてきたデータをそのまま開きますね。

これが、今データを落としたものです。さきほどのエリア別のデータを、PowerPointに埋め込んでいます。このテキストデータは自動生成ではなく、大元のここの部分に地図の情報を入れるか、(データとして)落ちてきたものをみなさんが手で入力すれば、すぐにこういったプレゼンテーションの資料ができあがるわけですね。

日別の売上の推移がこうですよ、あるいは性別・年代別ではこうなっていますよ、そして、製品カテゴリー別・エリア別ではこんなかたちになっています。今は、ボタンを押して(手動でデータを取得するかたちで)やらせていただきましたが、例えばこちらをスケジュール機能を使って、自動でメールにPowerPointを添付して配信するといったことも、MotionBoardでは可能です。ポイントは「いろいろなデータをつないで、この情報を作っている」ということです。

(デモ終了)

島澤:ローカルのAccessというのは、かなり強い要望がありました。例えば、クラウド上のMotionBoardから、ローカルのAccessというのは、なかなかやりにくいところがあるのですが、私たちは、クラウドのほうはブリッジという仕組みを持っていて、クラウド上のMotionBoardからローカルのファイルへのアクセスがかなり容易にできるんです。

そうすると、クラウド上でMotionBoardは可視化しています。そして、ローカルでAccessを更新すれば、目の前の画面の内容は変えることができます。それができるとなると、今は1つのDBに情報を集約するというのは、物理的にけっこう厳しい時代だと思っていますので、今回、こういうクラウド上のデータソース、またはローカルのAccessやExcelを柔軟に使えるように、と私たちは考えています。

在庫状況を見てアラートが飛ぶチャット機能

大畠:最初は、このあたりからスタートしていきたいと思います。

いろいろなものとつなげていきたいと思いますが、当然、みなさんはビジネスの中で「これにもつなぎたい」「あれにつないでほしい」といったニーズが出てくると思います。ぜひ、我々でもけっこうですし、当社の営業でもけっこうですので、「あれにつないでほしいんだけど」というご要望がありましたら、積極的に声をかけていただければと思っております。

そして、チャットです。このチャットは、さまざまなところで使っていただいております。今日は1つ、事例をご紹介します。これはセカンドファクトリー様の事例で、今年、湘南の海の家でいろいろと取り組ませていただきました。その話をしたいと思います。

例えば、お客様が唐揚げを購入される。そうすると、だいたい1食分、200グラムくらいの鶏肉を消費するということをお聞きしました。唐揚げが売れたときに、何がどのくらい売れているのかという情報を、(スライドを指して)こういったかたちで画面に速報で出していきます。こんなこともできるのですが、ポイントはここからなんです。

例えば、販売個数として30個売れました。ということは、30×200で、6キロの鶏肉が消費されたわけです。ここがポイントです。今までですと、目で見ながら「そろそろなくなってきたかな」といったかたちです。この「量が減ってきている」というところをトリガーにして、チャットが飛んでいく。そしてそのチャットで、「あ、そろそろなくなってきてる。じゃあ発注しよう」という流れになっていくわけなんですね。

チャットの連携のデモを見ていただこうと思います。業務効率の観点で使っていただいたイメージの内容になります。ではまず、ブラウザからですね。

(デモ開始)

こちらですね。単純に「売上がこれだけになっています」というのもあるんですが、ここですね、在庫状況。黄色く光っています。「ビール」が光っていますが、在庫がちょっと減ってきているな、という状況です。これをリアルタイムでポンと出すというところが我々の仕組みですが、今日はわかりやすく、手動でやってみようと思います。

ここにチャットのアイコンがあるので、ポチッと押します。すると、こんな感じで私宛に「在庫状況」というグラフの内容を……例えば「ビールが減っています」として、OKというボタンを押します。そうするとここから、チャットが飛びまして。私のパソコンの中にLINE WORKSのチャットクライアントが入っています。ここをクリックしますと、「ビールが減ってますよ、これです」というチャットが飛んできており、私のモバイルのところにもちゃんと(チャットが)飛んできています。

「あっ、まずい。減ってるな」ということを、チャットでお伝えすることができる。こういう仕組みの中で使っていただいた事例のお話をさせていただきました。

今は、LINE WORKSと連携しますというお話をしたのですが、さまざまなチャットと連携しております。

このMotionBoard 6.0からは、Accrete、chatter、chatwork、そしてslack、directといったラインナップで、いろんなビジネスチャットにつないでいこうと考えています。

MotionBoardのAPIも提供

島澤:これからMotionBoardは、APIも提供していきます。

APIを叩くと画像が取れたり……今でもある程度できるんですけれど、さらにCSV、JSONといったかたちで、MotionBoardの集計結果を、ほかのシステムから引っ張ってきて、それでRPAなど自動化します。

APIが細かくて……気になる方は、別途聞いていただければと思います。このAPIを提供することによって、システム間連携みたいなところもどんどん強化していこうと考えています。

大畠:そんなMotionBoardですが、現在スペシャルサイトが立ち上がっています。

(スライドに映っている)QRコードを、今映っているうちに、スマホのカメラで撮影すると、恐らくサイトにつながると思います。けっこうカメラを向けていただいて、うれしいですね(笑)。ぜひアクセスしてください。

島澤:次のスライドにうつるタイミングを見失ってしまいましたね(笑)。

大畠:そうですね、時間が(笑)。どうですか、つながります? 大丈夫ですかね。「うんうん」と言っていただきました。ありがとうございます。

スペシャルサイトがありますので、そこで「こんな新しい機能ができていますよ」というところを紹介していますし、カタログのダウンロードもこのサイトからできますので、ぜひアクセスしていただけるとうれしいです。では、次にいきましょう。

人間の意思決定により発注まで可能なDEJIREN

島澤:次はDEJIRENです。

DEJIRENは、基調講演でも一部お話ししたのですが、BIみたいなものを社内でインストールすると、その画面を見て人がコーディングするようなかたちになりがちです。

「朝、来たら確認しましょう」。これも1つ、情報への意識を持つという意味では悪い話ではないんですけれども、私たちは先ほどのLINEのように、もっとダイレクトに、必要なときに、得るべき情報をプッシュしていく。そういったプラットフォームを作りたいというところで、このDEJIRENを開発しています。

先ほどの海の家の事例です。DEJIRENが入るとどう変わるかを見てみましょう。

大畠:(スライドを指して)先ほどの画です。ポイントはここです。在庫がなくなります、チャットが飛んできます、そこから人が発注行為をする。おそらく、この画をご覧になった方は、自動発注のほうが効率よさそうだと思いますよね。

働き方改革。人が行っていることで、「これは自動化すれば楽になるよね」という発想になると思うのですが、(発注は)自動にしなかったんですね。

その理由の1つとして、天気に左右されることが多いからです。今年もそうだったと思いますが、台風が来ました。(在庫が)なくなったからすぐ発注となると、この天気の状況だとあと何日も台風が来るから、海の家(の営業は)難しいかもしれないよね……となったときに、(自動発注で商品が)来たら困るなんてこともあると思います。

ここです。ここで人の判断がいるわけですよね。ここがポイントなんです。

今のお話以外にも、お客様から来た受注データをそのままシステムに入れる。これで、もし間違っていたらどうしますか? 100個でいいのに、10万個発注してしまった……こうしたことは起こり得ると思います。

また、納品先の倉庫に、トラックで朝9時に配達しに行かなければいけない。物流用語で、発着所を意味する「バース」というものがあると思います。そこにバーッと行っても、まだ配達の荷下ろしが終わっていなくて、外で待たなければいけない。これは非常にまずいことで、物流の1つの課題になっています。

ここで「ちょっと待ってよ」という判断が、たぶん入ると思うんです。そのまま自動化するのは本当に正しい判断なのでしょうか? というところです。もし在庫が切れたとき……先ほど私は、クライアントのところへテキスト情報と画像が来るという話をしました。その情報の中に、もし「発注しますか?」「発注しません」「発注します。〇個」という情報が同時に届いたら、そこで判断して、発注処理を行うことができます。