Case Study
導入事例
複雑化するサプライチェーンマネジメントに対応
- Interview
オルビス株式会社
- 業種：化粧品
- 従業員数：1,136名
オルビス株式会社
problemクライアントの課題
新型コロナウイルスの影響でEC需要は拡大、一方でサプライチェーンマネジメントの複雑化も
通販業界は、新型コロナウイルスの影響で消費者需要は拡大傾向へ。その一方で、SCM（サプライチェーンマネジメント）における需要予測や在庫管理の複雑性はますます深刻化しています。市場環境が常に変動する中で、最新テクノロジーを迅速かつ正確に取り入れながら、省人化・効率化を進める必要があります。
市場の変化に合わせ、会社の仕組みも変化
オルビス様では直近でBtoB事業への参入や海外展開を図る中で、売り方も販売チャネルも変容しています。また、従来の在庫を潤沢に持つ考えから、現在は商品の発注数を絞る方向にシフトしています。市場に合わせて会社の仕組みも変化する中で、既存の需要予測・在庫管理の仕組みも変えていく必要がありました。
solutionTRYETINGの解決策
既存の社内システムでは実現できなかった、精度の高い需要予測・在庫管理をノーコードで実現
もともと導入されていた需要予測システムでは対応できなかったBtoB商材の需要予測をUMWELTで実現しました。また、通販・店舗の在庫補充の面でもUMWELTを広くご活用して頂き、AIプログラミングをせずに、精度の高い結果を出せました。UMWELTで得た需要予測・在庫管理の結果を更に応用し、将来的には現場のデータから新商品の予測も視野に入れています。
TRYETINGのコンサルタントが伴走
UMWELTのサービス提供の考え方に「伴走型支援」があります。オルビス様社内からは、「得たい成果を得るためにどんなデータを用意すればいいか、TRYETINGのコンサルタントの人たちが紐解きながら伴走してくれる点が良い」と嬉しいコメントをいただきました。
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グループ全体のDXと新規事業の開発を推進
- Interview
東急不動産ホールディングス株式会社
- 業種：不動産
- 従業員数：23,441名
東急不動産ホールディングス株式会社
problemクライアントの課題
長期ビジョン達成に向けたDX推進の方向性を模索
東急不動産ホールディングス様は、東急不動産、東急コミュニティー、東急リバブル、東急ハンズ、東急住宅リース、学生情報センターの主要6社を中心に、都市開発事業、戦略投資事業、管理運営事業、不動産流通事業の4つの事業を展開しています。
近年ではグループ全体の長期ビジョンの1つとしてDX推進が掲げられており、AI活用によるデータ分析や業務の効率化を通じ、グループ内の知的資産を活用した新しい体験価値の創出や新規事業開発の方向性を模索していました。
業務提携のきっかけはTRYETINGの豊富なAI活用実績
上記の通り、グループ全体でスピード感を持ってDX推進をするべく、AI活用をはじめとして提携事業者の探索をしていたところ、候補企業の1つにTRYETINGが挙がりました。
自社サービスとしてノーコードAIクラウド「UMWELT」や自動シフト作成AIクラウド「HRBEST」を持ち、AIを活用した需要予測、自動シフト作成、在庫生産管理、マテリアルズインフォマティクスなどに豊富な実績を持つことを評価頂き、今回の業務提携に至りました。solutionTRYETINGの解決策
担当者様インタビュー
本インタビューでは、東急不動産ホールディングス様及び東急リゾーツ＆ステイ様にてDX推進を行う南賀様・姫野様・山野様の3人のキーパーソンにお話をお伺いし、DX推進のポイントやTRYETINGとのコラボレーションポイントについて取材を行いました。
南賀様（写真右）
東急不動産ホールディングス株式会社 グループDX推進部所属。ホールディングス各社のDX推進を担当。姫野様（写真左）
東急リゾーツ＆ステイ株式会社 DXソリューション部所属。ホテルやリゾート運営など、労働集約型のビジネスモデルにおけるDX推進を担当。山野様（写真中央）
同上。以下、敬称略。
最初は東急リゾーツ＆ステイ様のシフト作成におけるAI活用から提携をスタートさせていただきました。この決め手について教えてください。
姫野：東急リゾーツ&ステイは、ホテル、ゴルフ場、スキー場、別荘地など、全国100を超える施設運営を手がける総合運営会社です。従業員数は約2,700名にのぼり、加えてアルバイトやパートなど多くのスタッフがサービスに従事しております。
運営施設には宿泊、レストラン、清掃など1施設に複数セクションがあり、スタッフのスキル（能力）や希望シフト、夜勤、法定労働時間、繁忙・閑散を考慮したシフト作成にかかる時間は月10時間以上費やしております。また、スタッフの急な欠勤などによるシフトの修正も発生しており、現場ではシフト作成が相当の負担になっております。
そこで、大手リゾートホテルへの自動シフト作成の導入実績があり、「組合せ最適化」のアルゴリズムとノウハウを有するTRYETINGをパートナーとして、東急不動産ホールディングスグループが持つ様々な事業領域へのDX適用の可能性を探るべく、課題が顕在化するシフト作成の自動化から実証実験のフェーズに入りました。
姫野：業務の棚卸しやスタッフの業務習熟度の可視化とあわせ、どのスタッフがどのシフトに入れるかなどをデータ化し、施設の稼働状況と連動化させて最適な人員配置を自動化できればと考えています。
田中（TRYETING）：現在は、UMWELTを使って、御社の中でもシフト作成上の制約が最も多い施設である軽井沢のホテルにてシフト作成のチューニングさせていただいています。一方で、制約の少ない宿泊特化型ホテル等の施設ではHRBESTを活用してシフト作成できるように調整を行っています。TRYETINGのスタッフと連携しながら、繰り返し要望と修正のやり取りをしてもらい、実務で使えるように精度を上げています。
シフト作成以外にAI活用でコラボレーションを検討しているポイントはありますか？
山野：AIを起点にしたアイデアとして、需要予測の領域に着目し、ゴルフ場での実証実験をスタートしています。具体的には、ゴルフ場の予約数を常時予測することでサービス価格を調整する取り組みです。この需要予測は利益を守ることはもちろんのこと、施設内のシフト作成やサービスの品質向上にも影響するため、応用範囲の広いAI活用施策だと捉えています。実装ができるのが楽しみですね。
ゴルフ場の他にも、ホテルやリゾート施設は他にもあります。需要予測を含めたAI活用の余地はまだまだたくさんある反面、それに合わせて最適な運営体制を構築することも我々のミッションの1つです。AIでどれだけ業務の効率化に影響が出るのかは社内でも関心が集まっており、注力していきたいポイントです。
今後の社内でのAI活用やTRYETINGとの提携で期待していることについてお聞かせください。
南賀：事業の特性上、これまでデジタルの知識やノウハウを持つ人材が社内に育ちにくい環境でしたが、UMWELTやHRBESTのようなノーコードツールであれば、弊社内でも扱える人が増えていくと感じています。その結果として、DX推進のスピードが加速していくことを期待しています。
姫野：東急リゾーツ＆ステイはお客様対応をする頻度が大変多く、また、それに応じてスタッフ数も多い職場環境です。多くのお客様やスタッフがいることで取得できるデータも多くなるため、シフト作成や需要予測以外の領域でも、AI活用や自動化、データ活用の可能性を探っていきたいです。
山野：今はAI活用における実証実験をTRYETINGと一緒にしている最中ですが、事業パートナーとして世の中に役立つ新規のサービスを共創していくことも、今回の事業提携の狙いです。より良いシナジーが生まれれば良いなと期待しています。
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社内のデータ解析及び先行開発に幅広く活用
- Interview
豊田合成株式会社
- 業種：輸送用機器
- 従業員数：38,234名（連結）
豊田合成株式会社
solutionTRYETINGの解決策
豊田合成株式会社様は、ゴム・樹脂技術を応用した自動車部品の開発・生産や、これまでに培ってきた高分子・LEDの知見を応用してさまざまな製品を開発している大手メーカーです。安全・環境など時代のニーズを先取りした革新的な製品の開発に成功し、自動車部品を主軸に、グローバルな事業展開を実現しています。
UMWELTを導入したきっかけや今後の展開について、材料技術部 表面処理技術室 室長 大川 様（写真右）、総合企画部ベンチャー投資企画室 グループリーダー 横山 様（写真左）にお話を伺いました。
※インタビューはWEB会議にて行いました。お2人の自己紹介をお願いします。
大川：私は中途で2003年に入社しました。現在は材料技術部表面処理技術室の室長です。もともとは機械・物理を専門としていました。前職および大学時代から流体力学の数値シミュレーションをしてきて、入社してからは音・振動に関しての評価技術開発と消音・制振アイテム開発を2009年頃まで行っていました。
それから組織変更が分岐点となって長期フェーズの材料技術に関わり、2013年から現在の短中期の材料開発に携わっています。ドライプロセス（蒸着やスパッタ）をはじめとした、表面処理技術に携わり、代表的な製品としてはミリ波レーダーを透過する機能を付加した自動車エンブレムの表面処理を手掛け、今に至ります。
横山：私も2004年に中途入社し、最初は海外関係の企画業務に携わってきました。その後、営業部に3年間在籍したのち、現在は経営企画部門に所属しています。2018年には中長期事業計画の策定に携り、そこで立てた3本柱の1つが「オープンイノベーション」です。これを推進する組織として2019年1月にベンチャー投資企画室が発足し、私はその立ち上げメンバーになります。
UMWELT導入までの経緯について教えてください。
横山：私自身、2019年からベンチャー投資に携わる中で、今の時代、AIやIoTは避けて通れないものだと思っていました。同業界のスタートアップに実際に何社かお話を伺い当社での活用を検討していく中で、TRYETINGとご縁がありました。
大川：始まりは、2018年に社内で行われたAIベンチャーの説明会でした。そこで登壇したTRYETINGの長江社長のプレゼンに共感し、材料技術に関わる分野である「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」（機械学習やデータマイニングを材料分野へ応用し、新材料や代替材料を効率的に探索する取り組み）に取り組んでいくべきだと感じました。そこにUMWELTが活用できないかと考えて、実際の導入に至りました。
UMWELTをどのように活用されていますか？
大川：高分子材料の開発の方向性を絞り込むために使用しています。当社の製品群は幅広いため、大量のデータが蓄積されています。これらのデータ処理にUMWELTを活用し、要因解析などを行っています。
製品ごとにデータフォーマットの違いもある中で、AIで処理するためにはデータの整理が必要になります。TRYETINGのご協力によって、当社に最適な形で前処理が可能になり、実際のAI解析にスムーズに移行することができるようになりました。
TRYETINGに対して、今後どのように連携していこうと考えていますか？
横山：AIをさらに普及させていくためには、社内でのUMWELTの成功事例を積み重ねることによって、関係者にAIのメリットを実感してもらう必要があります。そのためには短期目線ではなく、将来を見据えて地道に活動を継続して行きたいと思います。当社の事例がフィードバックされ、UMWELTの完成度向上につながれば、トライエッティングさんにとっても、当社にとってもプラスとなります。
大川：連携していく中で新しく画期的なUMWELTの機能が生まれるかもしれません。そんなことを楽しみにしつつ、一緒に成長していきたいと思っています。
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イールドマネジメントを軸に広告施策最適化を検証
- Interview
WILLER EXPRESS株式会社
- 業種：旅行業
- 従業員数：529名
WILLER EXPRESS株式会社
solutionTRYETINGの解決策
WILLER EXPRESS株式会社様は、安全・安心であることはもちろんのこと、快適かつ感動的な移動の提供に取り組み、都市間を結ぶ高速バス「WILLER EXPRESS」、空港シャトル、移動と食を掛け合わせた「レストランバス」など移動に新たな価値を創造しています。また、健康経営とIoTによる運行サポートやAIなど、先進的な技術も取り入れ、「移動」を通じた顧客の課題解決に向けて、お客様に優しい移動サービスを提供しています。
全国に多数の都市間高速バスネットワークを持ち、そのチケットの価格調整や広告施策を行っていましたが、それらをAIで最適化したいということから、UMWELTを導入。そのきっかけや今後の展開について、商品本部 販売企画チームの篠原 玄様にお話を伺いました。
※インタビューはWEB会議にて行いました。会社の紹介および自己紹介をお願いします。
篠原：私は、WILLER株式会社を親会社とするWILLER EXPRESS株式会社の商品本部販売企画チームに所属しています。WILLERグループは“For ACCESS ALL”をミッションに掲げており、「移動」を通じて顧客の課題を解決することを目指し、高速バス事業、鉄道事業、MaaS（Mobility as a Service）事業や、年間405万人が利用し日本全国の高速バス、フェリー、タクシー、鉄道、ホテルやそれらを含むツアーの予約・決済ができる移動ポータルサイトを運営するなど、人の移動のソリューションをトータルに提供しています。
私の主な仕事はイールドマネジメント（収益管理）です。需要に応じて高速バスの販売価格を調整しています。需要が多いときはバスをさらに追加する必要もあるため、在庫のコントロールも併せて行っています。お客様に訴求してリピートにつなげるため、ときにはキャンペーンを打ち、新しいサービス開発にも取り組んでいます。UMWELT導入のきっかけについて教えてください。
篠原：3年半ほど前から、イールドマネジメントや広告施策をAIで効率化できないかと模索していたことがきっかけです。イールドマネジメントでAIを活用すれば、過去のデータと予約状況から、この日にどれだけの需要があり、どれくらいの価格で販売すれば最適か予測できます。多少はイベント的な要因もあるので、それらを考慮しながら最終決定をします。
UMWELT導入まで、どのような課題がありましたか？
篠原：弊社は全国にネットワークを持っているため、路線によってそれぞれの特性があるんです。長距離路線は早めに予約される一方で、短距離路線だと2〜3日前の予約が多いです。また、通常、ビジネス利用よりも観光利用の方が多いため日並びによる影響も多く、夜行バスの場合は、金曜日の夜に出発して土日を観光地で過ごして帰宅する方が多いです。平日の場合は、金曜日の需要の半分ほどになることもあります。それらを考慮しながら、約20路線250便を毎日手動で価格調整していたのです。そうすると、どうしても判断が緻密ではなくなってしまう部分がありました。機会損失もしていたかもしれませんが、それを判断する客観的な指標がなかったのです。そこで客観的、かつ数学的に本来のポテンシャルを測るべきだと思い、またそうすれば機会損失も減るだろうと思い、UMWELTの導入に至りました。
今後の展開について教えてください。
篠原：昨今のバス業界では、運賃設定の自動化を導入する動きがトレンドになっています。そんな中で、弊社としてはどう価値を提供していくべきかを常に考えています。弊社の強みは、予約システムが自社開発で会員データを持っていることです。そして、広告事業やWEBデザインも内製化しています。
これらの強みを生かすためには、単に販売価格を調整するだけではなく、会員施策や広告施策なども絡めた上で最適化をしていく必要があると思っています。例えば、クーポンを配布する前提で価格を設定するなどです。お客様に購入していいただいた後のことも含めて最適化していきたいですね。
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トラック物流改善システムにAI予測機能を実装
- Interview
3Gサポート株式会社
- 業種：IT
- 従業員数：-名
3Gサポート株式会社
problemクライアントの課題
UMWELTで荷物量や作業時間を予測する機能を実装
3Gサポート株式会社様（以下、3Gサポート）は、工場の自動化技術を促進するFAaaS（Factory Automation as a Service）を開発するテック企業です。今回、3Gサポートが手掛けるトラック物流改善システム「AirDia（エアダイア）」のAI実装で、UMWELTをご導入頂きました。具体的には、荷物量や作業時間を予測する機能を実装し、最適な物流ダイアを生成することが、本プロジェクトの目的です。この機能を実装することで、荷主側のトラックダイヤ最適化や作成工数削減ができるようになり、ドライバーの待機負担軽減が可能となります。
AirDiaへのAI実装は、経産省がリードする令和２年度商業・サービス競争力強化連携支援事業費補助金の採択プログラムです。3Gサポートが最初に自社単独でデータ取りや解析まで実施していた中で、より高い精度を出すためにTRYETINGへご相談頂きました。
solutionTRYETINGの解決策
導入に至ったきっかけや連携の狙いについて、同社代表取締役専務の長谷川様へインタビューを行いました。
3Gサポート自身もテック企業であり、自社単独でAirDiaへのAI実装をする選択肢もあるかと思います。今回、UMWELT導入をご検討するに至った経緯はどこにあるのでしょうか？
長谷川：運送会社さんから、実績値をもとに予測をしてダイヤを計画することはできないかという問いかけをいただいたことをきっかけに、AIを実装した予測算出のためのプロダクトを作ろうということで、事業として進めることにしました。
もともと初年度は、自社単独でデータ取りや解析まで実施していましたが、どうしても予測精度が上がらずに暗中模索の期間が続いていました。そんな折に知り合いのベンチャーキャピタルの方を通してTRYETINGを紹介してもらい、藁をもすがる思いで相談してみることにしたのです。そして、TRYETINGさんから「大丈夫です」と快い言葉をいただき、このプロジェクトが進むこととなりました。
最初、TRYETINGやUMWELTはどんな印象でしたか？
長谷川：UMWELTは既にパッケージ化されたソフトウェアなので、はじめはカスタマイズが効かない印象がありました。また、AirDiaにAIを導入しようにも、その技術をどうAirDiaに活かすことができるか、最初はイメージが掴めていませんでしたね。
最初の打ち合わせで驚いたのは、「プロジェクトのゴールはどこですか？」「実装を実現するためにはなにが必要ですか？」と質問されたことです。ただUMWELTの話をするだけでなく、目的達成に必要な事柄を出した上で、UMWELTで出来ることを丁寧に話してもらいました。その後も週次の定例ミーティングを設定してもらい、都度進捗を共有しながらプロジェクトを進めてもらった点は非常に心強かったです。
最初の打ち合わせで驚いたのは、「プロジェクトのゴールはどこですか？」「実装を実現するためにはなにが必要ですか？」と質問されたことです。ただUMWELTの話をするだけでなく、目的達成に必要な事柄を出した上で、UMWELTで出来ることを丁寧に話してもらいました。その後も週次の定例ミーティングを設定してもらい、都度進捗を共有しながらプロジェクトを進めてもらった点は非常に心強かったです。
今後の展望について教えて下さい！
長谷川：先日、大手の運送会社様に早速AI実装されたAirDiaを使って頂いたところ、非常に好感触でした。開発の区切りはつきましたが、今回のプロジェクトを出発点に、UMWELTを使ったAI実装を更に進めたいと考えています。3GサポートにはAirDia以外のFAaaSがあり、AIによる需要予測や在庫管理機能の実装余地があります。引き続きご支援願いたいです。
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無駄な在庫を減らして管理コストを削減
- Interview
株式会社ASNOVA
- 業種：建設
- 従業員数：127名
株式会社ASNOVA
problemクライアントの課題
需要予測・在庫管理ツール導入の背景
ASNOVA様は2022年6月時点で約92億円のレンタル資産を保有し、機材管理部では適切な在庫管理や受発注を行っています。全国19の機材センターにおいて、全国の建設現場で必要となるレンタル機材を管理する業務は負担が大きく、属人化や適正在庫の管理が課題に挙げられていました。
特定の担当者に業務負担が偏ること、そして重要業務の属人化を防ぐ対策を検討しているときに、ノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT」を知り、導入に至りました。
solutionTRYETINGの解決策
過去の入出庫データからAIによる需要予測が可能、約300種類ある商品の需要予測が数分で可能に
これまでは機材管理部の担当者様が、過去の実績データをもとに予測数値を算出していました。「UMWELT」は過去2年程度の実績データがあれば、1〜2年先でも需要予測を算出可能。必要在庫を算出して、機材購入の判断材料としても活用いただいています。
失注を抑えて、稼働率の大幅向上を実現
テスト運用を始めて約9か月で全国の機材センターの適切な機材の量を予測したことにより、失注を必要最低限に抑えることができ、機材の稼働率は例年と比較して大幅に上昇しました。
株式会社ASNOVA 経営企画室 室長 小野 真様からのコメント
当社は全国各地の建設現場における足場機材のレンタル事業を行っています。全国19拠点の機材センターと連携して、在庫を切らさないように、また余剰在庫を抱えないように適切な在庫管理を行う業務は特定の担当者にとって大きな負担となっていました。
この業務を自動化することで、品質管理や安全管理をより強化するための時間に充てていきたいと考えています。予実管理を繰り返していき、需要予測の精度を高めて無駄な在庫を減らすことで管理コスト削減を目指していきます。そして、需要予測により「必要な時に必要な機材を必要なエリア」で準備することができるため、お客様の需要に対して、より適切に対応してまいります。
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補助金の活用でAI導入、在庫削減へ
- Interview
アルプススチール株式会社
- 業種：製造
- 従業員数：175名
アルプススチール株式会社
solutionTRYETINGの解決策
ー今回のIT導入補助金を活用してのAIツールの導入ですが、そもそも予測ツールを導入しようと考えたきっかけはなんでしょうか。
長谷川：一昨年、スタートアップ企業の方が自社の仕事内容を発表する、中部経済産業局さん主催のイベントがあったんですね。そのときにTRYETINGの社長がいらっしゃっていて、プレゼンされたんですよ。そのときに、間違いなく在庫が減りますとおっしゃっていたことに強く心を打たれまして、お願いするということに至りました。
当時社長との接点はありませんでしたが、中部経済産業局の方が仲立ちしてくれまして、「どこか気になるお方、会社はございましたか？」ということだったので、御社のお名前を出して、それで去年、鍵谷さんたちにお越しいただいてスタートしていったという流れになります。
ー在庫削減というところに魅力を感じたということですね。
長谷川：はい。その言葉のインパクトが非常に強くて。あとはその次の段階として、弊社では営業を中心に、どの品番をいくつ作るかなどの製造に対するオーダーを作っているんですね。それがアナログ的なんですよね。ですから営業的な勘と、過去の発注実績でやはり当たり外れがあるわけです。売れると思っていたものが売れなかったとか、売れないと思っていたけど売れたとかがやはりあるわけです。その精度を上げていきたいなと。それによって、簡単に言うと、売れるものを売れるだけ作れるようにしたい。という考えがずっとありました。在庫を削減できますということで、「よしこれだ！」ということで決めました。
ーUMWELTを導入いただいた理由にも繋がってきますが、他社製品と比較したことはありますか？
長谷川：参加したイベントでは、全部でたしか6社ぐらいプレゼンされていたかと思うのですが、あとの5社は私どもの会社のニーズとは少し違いました。ニーズに近いものもありましたが、やはり御社の製品が一番気に入ったということですね。
ーありがとうございます。そのプレゼンのイベント以外に、御社の中で、発注計画の精度を上げていくために何かシステムを導入しようという話はあったのでしょうか？
長谷川：社内的にはありませんでした。御社にひとめぼれみたいな感じです。
ー今回の弊社製品の導入で解決したい課題は、やはり先程もおっしゃっていた在庫管理でしょうか。
長谷川：そうですね。在庫が過多になったり無くなってしまったり、品番によって差が出ていたことを解消したいということです。どうしても資金がいりますので、過剰に作って手元資金を薄くしたくないというのもあります。そのためその精度を上げたいということですね。
ー今回補助金でツールを導入をしてみて約3ヶ月経ちますが、使ってみて率直にどうでしょうか。思っていた課題について解決になりそうでしょうか。
長谷川：まだ結果を検証する段階には至っていない状況ですね。データが揃っていないという理由もあります。使い勝手などはまだ詳細は分からないところですが、弊社の従業員としても、ひとまずいけるのではないかという感触ですね。現在、オーダーを出している営業とそれをもとにして工程を組む製造のところで、不満の意見などは出てきていませんので良いのかなと思っています。
ー今後、弊社の取り組みをより活発化させていくということですね。
長谷川：そうですね。
ーツールを導入して生まれた時間はどのように活用していきますか？
長谷川：先程も申し上げたように、営業がベースになっていますので、営業が今まで時間を取られていた、「何をいくつ作るか」ということに費やす時間を減らすことができます。ですので、本来の営業業務に専念することが出来るというメリットがありますね。もともと弊社の営業からもこういった作業は煩雑で、その分営業に専念させてほしいという意見があったという経緯もあります。
ー計画を立てるのに平均でどれぐらいのお時間がかかっているのでしょうか？
長谷川：弊社の場合、オーダーを出す工場というのが第一工場と第三工場とあるのですが、そこに対して営業と製造でのすり合わせがだいたい半日から一日、毎月かかってきています。その後、営業の方で改めて検討する時間もありますので、営業としては月のうち10%ぐらい計画作業に工数をかけていると思います。営業1人が担当しているわけではなく、4人で担当をしているため、10%×4というご理解で良いかと思います。
ーできた時間は本来の営業というお仕事に費やしていきたいということですね。
長谷川：以前はベテランの者に任せていたのですが、そのベテランの者が引退することとなり、中堅どころに任せたのですが渋々だったんですね。そのため、「代わりにやってもらうけれど、その事務処理や対応の仕事は無くしていく」と約束していました。実際、手探り状態だったんです。言ったはいいけれど、どうしようかなという。そこでたまたまAIを使った需要予測という話を聞いて、これだと思いました。彼らも営業に専念できるから、前向きにやってくださいと。何事も経験だと思っているものですから、自分自身がたまたまこの弊社で色々経験させていただいている気がして、それが非常に良かったなあと。本当に色々経験したことが今の社長業にも生きていると痛感しています。秦含めて私より年下の従業員にはとにかく色々経験しなさいと口酸っぱく言っています。
ーAI活用を通して、今後どうしていきたいか。今後の展望などあればお伺いしたいです。
長谷川：需要予測だけではなく、各工場、工程についても、どういうAIがいいのかはまだわからないのですが、AIを活用してデジタル化を図っていきたいというのはあります。弊社の場合まだまだ製造現場はペーパーベースですので、いつまでも紙資源の無駄使いをしていてはいけないものですから、工場も少しづつデジタル化を図っていきたいと思っています。
ーありがとうございました。
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