「スタイリストが洋服を選定」「月額制で交換可能」airClosetのサービスを支えるデータドリブン経営

Domoが解決する企業のデータ活用における課題

司会：時間を過ぎましたので、こちらの会場のセッションを始めさしていただきたいと思います。まず最初に、Domoがデータ活用にまつわる課題をどのように見つけて解決しようとしているのかというお話をさせていただきます。

その次に、パネリストとして、私どものユーザー企業でありますエアークローゼットの天沼さんとKaizen Platformの須藤さんにご登壇いただきます。

それぞれ簡単に事業紹介と、どうやってDomoを活用しているか、どういうかたちでデータドリブン経営をやって、データを活用する企業文化を醸成しているかなど、その辺のお話をいただきます。

では最初に、Domoでどのようにデータ活用をやろうとしているかをお話させてください。皆さんビジネスをやっていく上で、目的があって、手法があって、ある意味1本の線でいろんなビジネスを前に進めていってらっしゃると思います。

そして、それをやっていく上で、いろんなシステムや仕組み、仕掛けなどを使ってらっしゃると思うんですね。そのビジネスの基本となる1本の線に対して、いろんなところにデータが分散していって、いろんなところに業務が分散している。全部やっていかなきゃいけないことだと思うんですけども、やっぱりワンピクチャーに見ていくのは、なかなか難しいんじゃないかなと思っています。

従来のデータ活用の隠れた課題

じゃあ、どうすればビジネスの状況を把握して、スピーディーに的確な意思決定とアクションを、経営および現場で実践できるかということで、どんな方法があるかなと考えてみました。

1つは、例えばそれぞれのシステムやソリューションのデータを、別々の画面でログインしながらデータを見ていって、頭の中で整理して理解するとか。

それぞれ出てくるレポートを見て、頭の中で整理をして、「自分のビジネスは今全体的にこうなってるんだな、問題点はここだな、うまくいってるのはここだな」ということを考える。頭の中でやっていくというパターンが1つ。

あるいは、これもよく聞くパターンなんですけど、例で Salesforceを出してますけども。Salesforceにログインしましたと。エクスポートというボタンがあるので、手作業でそこからデータを抜いてきますと。だいたいエクセルとかCSVで下りてきますよね。

その下りてきたデータ、Salesforceから出てきたものと、それ以外のシステムから出してきたものを、これまた手作業で組み合わせていくと。

手作業で組み合わせていったものを、今度はまた手作業でグラフを書いてみたり、テーブルにしてみたりと。

もしかしたら皆さんの会社、あるいは以前にいらっしゃった会社で、こういう雰囲気だったなというのがあるんじゃないかなと思います。

次に、これまた手作業でエクセルをメールに添付して毎日送ったり。あるいは、せっかく頑張ってずっとコンピューターでやってきたのに、最後は印刷をして、紙で回しているというようなケースがけっこう多いんじゃないかなと思います。

このようにして、それぞれ別々のシステムで管理しているビジネスに対して、1つのピクチャーを何とか頑張って、全体像を把握してやっているというケースもあるんじゃないかなと。

あるいは、頑張って自前で完璧なデータ活用システムを構築して運用するというパターンもあるんじゃないかなと思うんですけども。ここには隠された課題があると思っています。

要するに、本業じゃないのに、自前でマネタイズできない完璧なデータ活用システムを、せっかく雇った優秀な人材を投入して、構築して運用していると。

これはたぶん、本来やりたいことではないと思うんですね。こういったパターンもあるでしょうと。

ビジネスを最適化するデータドリブン経営

というところで、宣伝っぽくなってしまうんですけども。Domoのようなもので、情報を取りまとめて、1つのビジネスのピクチャーを見れるようにして、その情報をうまく流通させて、データドリブンな経営・ビジネスをやるための仕組みを使っていくというのも、1つの解じゃないかなと考えています。

そういうことやっていくために、ばらばらのシステムにまたがって、よくわからなくなっている情報を束ねて、1つのピクチャーにするためにやらなきゃいけないことは、こういうことだと思っています。

まず、それぞれのシステムのデータに接続をして、1つのところに集めてくること。

次に、それらのデータを使えるように加工したり、結合したりなどの準備をすること。

次に、人間が見て、そこから意味を読み取れるように視覚化すること。

もちろん、これらは本来の目的じゃないですね。実際にビジネスを前に進めていくことが大事なので、そのデータに基づいて、コラボレーションをしたり、議論をしたり、意思決定をしたり。

それを実際に経営や業務にフィードバックしていって、実際にビジネスを最適化していく。これが全部できて初めてデータドリブンな経営ということになっていくのかなと考えています。

Domoがこれをどういうふうにやっているかというと、まず接続をするというところで、数百種類以上のアプリケーションですとか、あるいはデータベース、あるいはエクセルとかCSVにつなぐためのコネクターを用意しています。これをあらかじめDomoで作っているというのがポイントです。

例えば、Google Analyticsや別のクラウドシステムからデータを持ってこようと思うと、ここに認証情報を入れて、どのデータを持ってくるかを選んで、持ってくる頻度を指定してやれば、自動的にデータが入ってくる、接続されるというものです。

次に、データをくっつけたり、加工したりというところなんですけど。これをコーディングをすることなく、ドラッグアンドドロップなどをしながら設定をしていくことで、データをくっつけていく。

次に、それを実際に視覚化・グラフ化するところなんですけども。Domoでは、数多くのグラフ、表現方法を用意していて、手早くコーディングレスで作っていって、それを会社のみんなでシェアして、常に最新の情報が見られるダッシュボード形式に構成していくという仕組みになっています。

先ほども申し上げましたけど、グラフ化するのが目的ではなくて、ビジネスに活用してくことが目的なので。例えば、このキャッシュバランスという情報に対して、右側にチャットみたいなかたちになっていますけど、これに対して議論をすると。

（スクリーンの）グラフで見ると、キャッシュバランスが閾値を下回っていますが、何が起きて、どうやって改善するかというのを、メールにエクセルを添付するのではなくて、常に最新の情報と一緒に、常に最新の議論と、意思決定が行えるような仕組みになっています。

さらに、このDomoを常に見ていることが仕事ではないので、例えばここ、アラーム機能というのを出してますけども、データの中で変動があった、キャッシュバランスが落ちたときに、それを能動的に知らせてくれるような仕組みを入れていて、それはモバイルでも対応しています。

例えば外にいて、今オフィスにいなくても、ビジネス（の現場）に何が起きているかを理解して、すぐに意思決定をする、議論をする、アクションをとるというようなやり方もあるんじゃないかと思います。こういうふうに解決していこうとしたのが、Domoという会社ができ上がった経緯です。

会社の話なんですけども、アメリカの会社でございます。約5年前に立ち上がりまして、今ではラウンドシリーズDまでファンディングを受けていて、投資額が540億円ぐらいです。

バリュエーションが2400億円ぐらいでしょうか。いわゆるユニコーンと言われているところの1つです。

創業者のJosh Jamesは、おかげさまで先月号の『Forbes』の表紙に載せていただいて、いろんな注目をいただいてます。

今までお話をしたんですけど、このようなソリューションは非常にリアルな問題で、それに対して画期的な解決ができているということで、投資家やユーザーさんから評価をいただいていると思っています。

では続いて、パネリストの方々にご登壇をいただきたいと思います。勝手にタイトルつけまして、「私のデータドリブン経営と企業文化の作り方」という感じでお話をしていただきたいと思います。まず先に、エアークローゼットの天沼さん、お願いできますでしょうか。

ファッション×ITで新しい洋服との出会いを提供

天沼聰氏（以下、天沼）：株式会社エアークローゼットの天沼と申します。よろしくお願いいたします。

我々は今年（2015年）の2月からサービスインをして、まだ昨年の7月に立ち上げたばかりの会社でして、Domoさんの活用やデータドリブンの文化醸成というところも、目下取り組み中というところです。

今日お伝えさせていただきたいと思っているのは、どちらかというと、なぜ我々がそのデータドリブンの文化を醸成していきたいかとか、もしくは、そう思ったときに、我々の動き方を生の声としてお届けできればなと思います。

まず事前に、私の自己紹介とサービスの概要の紹介をさせていただきたいと思います。私は大学がロンドンだったんですけれども、帰国してからすぐにIT戦略系のコンサルティングファームに入社をしまして、10年弱ぐらいコンサルタントとして活動していました。

前職が楽天株式会社なんですけれども、そこでグローバルのUIやUXを最大化するというとこのミッションに携わっていました。ここでかなりWebの部分、例えば高速PDCAを回すですとか、データドリブンのカルチャーがいかに大切かというところを学ばせていただきました。その後、昨年の7月に仲間と3人で起業をしまして、今ファッションレンタルサービスのエアークローゼットを運営をしております。

私たちのサービスは、ファッションレンタルとうたっているんですが、これまでにない新しいファッションとの出会い方を作っていきたいなと思っています。例えば、オフラインでショッピング体験をしていく。これは絶対になくならないすごく価値のあるもの。ブランドさんの作った空間でショッピングをするという体験ですね。そこは価値のなくならないものだと思っています。

一方でインターネットが出てきて、検索がしやすくなったり、多くの洋服の画像が見えるようになってきているんですけど、なかなか洋服を手に取って体感できないという課題が残っているんじゃないかなと思います。

なので我々は、洋服をご自宅にお届けして、すごく忙しい女性の方でも、気軽に新しいファッションに出会えて楽しめるサービスを作れたらいいなというところでエアークローゼットをスタートしています。

目的はあくまでも洋服との出会いにあって、手段がレンタルであるというところが、私たちのサービスとしての思いの部分で、お伝えしたいなと思っているところです。

特徴としては、我々のサービスはファッションレンタル月額制のサービスなんですけども、月額制で何度でも交換可能で、スタイリストがいます。ファッションレンタルでまず思い浮かぶのが、ウェディングドレスや貸衣装が代表的なところ、これまでもあったところだと思うんですけれども。

我々はそうではなくて、レンタル自体に経済合理性だけを見るのではなくて、それ以外の価値、例えばレンタルをすることでお洋服を気軽に着ていただけるとか、その実体験のところが大きく変わってくるのではないかなと思いまして。その新しい価値の部分をお届けできたらと思ってエアークローゼットというサービスをやっております。今は我々のスタイリストがお洋服を選定するというかたちを取っております。

もう１つの特徴は、月額制のサービスでお届けしているんですけれども、なるべくお客様のライフスタイルのなかにそのサービスを浸透していただきたいという思いがあって、できる限りシンプルにサービスを組み立てています。例えば送料、クリーニングも不要にしていて月額の中に含みます。現状はオプションをたくさん作るのではなくて、ワンオプションでのサービス提供に注力をしています。

データドリブン経営を取り入れる価値

一方で、データを見ていかなければいけないというのは、ファッションベンチャーと少しかけ離れるかと思うんですけれども、我々の入口は全部オンラインなんですね。かつリアルにものが動いているんですけども。動いているもの自体のデータは、やはりどんどん蓄積していく必要もあると思っています。

あともう1点、私たちがデータとして大切に思っているのは、お客様にアイテムをお届けするんですけれども、お届けしたアイテム、レンタルしていただいたアイテムが良い出会いだったのかどうかというところをお客様のフィードバックが、データとしてどんどん生まれていくんですね。

それを、今後はよりそのお客様に合った出会いを提供していくために、どんどん活用していきたいなと思っています。そのためにも、データドリブンをすごく意識してやっていきたいなと思っています。

データドリブンのカルチャーというところは、前職の楽天でも同じようにPDCAを回していたというところなんですけれども、一番重要なのはやっぱり、私も先ほどからカルチャーとか言ってますけど、組織全体、メンバー全員がデータドリブンであるというところに価値があるんじゃないかなと思っています。

私たちの企業、組織は、現状まだまだ小さいんですけれども。ただ私はバックグラウンドがIT・Webで入ってきている一方で、スタイリストですとか、ファッション業界から参画しているメンバーもいます。

そのようなメンバーは、私たちがこれまで当たり前だと思っているデータ分析の回し方とか、データの見方とか、データを見るくせをつける部分はなかったんですね。それをどう醸成していったらいいかというところをずっと話していました。

エアークローゼットのサービスの特徴

我々のサービスは、例えばお出かけするときに、実はクローゼットに山ほど服があるんですけど、「ちょっと待って、着る服がない」という女性がいたり……私の妻とかも典型的だったんですけれども（笑）。

クローゼットの中に同じデザイン、同じブランドのものばかりがあふれてきたという方ですとか、忙しくてなかなかゆっくりお買い物できないと思っている方たち、そういった女性のためのサービスとしてスタートしています。

先ほどお伝えした特徴のとおりでして、オンラインで簡単に登録ができまして、スタイリストが服を選定して、返却期限はなく、月額制で楽しんでいただけるサービスになっています。

まず登録をしていただいて数日待つと、我々のクローゼットからプロのスタイリストが選定した服を3着お届けします。出会いをつくっていくという意味で、自分では選ばない、新しい出会いをつくっています。

返却期限はなしで、好きなだけ楽しんでいただいて、気に入ったらそのまま購入をしていただくことができます。

ボックスに再度入れていただいて、そこに伝票が入ってますので、それを貼っていただいて返していただくと、数日後また別のボックスが届くという。ボックスが行き来するような、月額制のサービスになっています。

利用シーンとしては、主にオフィスで働く女性ですとか、ママ友とお食事に行く方ですとか、アフターファイブにお出かけする方というのが非常に多いです。現状の利用者の方を数字としてお持ちしてないんですけれども、20代、30代、40代の方が非常に多くて、一番多いのがやはり30代の女性ですね。

各メディアでも取り上げていただきまして、（ポイントは）大きく分けて3つですね。1つは、ファッション業界の中で、特に普段着にフォーカスしたレンタルというところが、すごく新しいということで取り上げていただいたりですとか。

あと先ほどもセッションをやっていましたけれども、シェアリングエコノミーのファッションの部分で取り上げていただいたりですとか。

やはり今、情報が氾濫していたり、物の生産効率が上がる。イコール物があふれていくというところにもつながると思うんですけども、物があふれていく、情報が氾濫するという中で、最適なものに出会うべくして出会うということに対する価値が高まって、そこに対して消費者の方が費やすコストも上がっていくんじゃないかなと考えてます。

いわゆるキュレーションにつながるんですけれども、『クローズアップ現代』さんで「目利きのサービス」というふうに取り上げていただいたんですけれども、そういった価値を感じていただいてます。

ビジネスモデルとして無形のものなんですけれども、今年度はグッドデザイン賞を受賞させていただいて、審査員の方からも、好みに適応するというところ、それから未知と遭遇する、新しい出会いをつくるというところが、本来、相反する欲求の部分をうまく融合しているサービスだという評価をいただきました。

今、サービス開始から数ヵ月で6万5000人強の方にご登録をいただいております。あくまでも、ここは無料登録のユーザーで、その中の一部の方にだけ、今サービスを開始しているという現状です。

Domoのサービスを導入した理由

データドリブンというテーマで、この機会をいただいたんですけれども、我々がなぜそこにこだわりを持っているかというところを簡単に持ってきました。

ビジネスモデル自体は、あくまでも手段でしかないと考えていまして、より見ていきたい部分、強化していきたい部分というのは、やはりUXを高めて、いかに付加価値を生んでいけるかというところが、各組織での強さになってくるのかなと考えています。

具体的な手段としては、圧倒的なスピードでPDCAを回して、改善していくというところが非常に重要になると思っています。

そのためにPDCAを回す組織、データドリブンの企業文化を我々が醸成することが大前提だろうという中で、課題がありました。

例えばさまざまな背景を持つメンバーがいるので、データドリブンに対しての理解度がそれほど高くなかった。かつ、サービスの性質上、服のリアルな部分のKPIとオンラインのKPIと両方相まって、多数存在していたという中で、瞬時にわかりやすくデータを把握して検証できるツールというのも検討しておりました。（なので）Domoさんもそうですし、さまざまな会社さんのツールを比較させていただきました。

ポイントとしては、スピーディーに進めたかったので、導入がしやすいこと、データ自体が見やすいこと。これはデータを見るのに慣れていないので見れるような状態にしたいというところと、さまざまなデータソースが活用できること。それから、モバイルで経営陣がいつでも最新の状態を確認できるというところをポイントにして検討した結果、Domoさんを導入させていただきました。

カード、グラフを共有した活用事例

具体的な活用状況は、まだ活用し始めて数ヵ月なんですけれども、2014年の8月に利用開始をしまして、やっぱりこういったツールは、どう活用するかにすごく意識を置くべきだと思ったので担当者をアサインして徹底的にカードをつくる、いわゆるグラフをつくっていくんですけども、そのカードをすぐに150枚程度つくって活用しています。

用途は大きく2つで、文化を醸成していくために、しっかりKPIを意識的に組織のグループで持っています。社内向けのKPIを持っています。

一方で、投資家に我々も説明をしていく責任もありますし、我々の状態を知っていただきたいので、Domoの各カード、グラフを共有のものとして投資家様に渡させていただいています。「ここは見ておいてください」という話をすると、常に最新の経営状態を投資家様にも知っていただけるというところで活用させていただいてます。

あと一番大切なのは、やはり分析の仮説立てのところで活用させていただいてます。 例えば在庫の推移とか、入庫している数の推移とか、リアルのものの動きも可視化して、全メンバーで共有しています。

私も朝の通勤電車で、モバイルでアクセスすることができるので、在庫推移を見ていったりというところで活用させていただいてます。

データドリブンの文化というところで、我々は意識して、組織の中でカードをつくっていくのは1人の担当者にやらせるようにしていて、そのメンバーに全メンバーがリクエストをするというかたちでカードをつくっています。

必ずその数字に対して、何故見たいのかという仮説があって、そのアクションが次のアクションとなって、その先の検証方法が明確に意識できていることをメンバーに事前に示してもらって、それがない場合はカードをつくらないというのを徹底しています。

やっぱりデータってあると見たくなるので、メンバーに対しては、ただ知りたいという意識を避けてもらって、正しいデータの活用方法を企業文化として根づかせていきたいなと思っています。

あともう1つは、メンバーに開示するカードの数を制限していまして、それぞれのメンバーの役割に応じて見えるカードを分けています。データドリブンな組織をつくり上げていく一方で、数字を見るためのコストは最小化して、なるべく効率化していきたいという思いから、こういうかたちで分けています。最近はメンバーから、こういうデータを見たいというリクエストに対して、何でかという仮説があって、次のアクションでこういうデータを取ってみたいと。

そうすると、このデータでこれぐらいの数字になるだろうと思うので、カードをつくっておきたいというリクエストが上がる。それが次の改善につながると思うんです。そういった運用をしています。

エアークローゼットの今後の取り組み

最後のまとめに、今後さらに取り組んでいきたいことを3つ挙げました。すごく当たり前の話ですが、今偶発的に取り組んでいるデータの解析や分析を、定期的に行っているというところを根づかせたいなと思っています。

あとは徹底的にKPIを管理して、各グループの効率を上げていくというところに活用させていただきたいと思います。やはりまだまだ全体に根づいていると言いがたいので、データドリブンの文化を徹底していきたいなと思っています。

ファッションレンタルのサービスをやっていますけども、やはりIT×ファッションというのを我々が徹底的に実行して、圧倒的なスピード感でサービスを築いていくことで、私たちがつくっていきたいと思っている、ワクワクするファッションとの出会いを、価値あるもの変えてお届けをしていきたいと思っています。ありがとうございました。