プレスリリース

〜Data to AI(R)仕事術で流通業界の生産性向上〜

企業データとAIの利活用カンパニー、AOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 吉田 宣也 以下 AOS データ社)は、企業が顧客ニーズの把握、供給チェーンの最適化、競争力の向上を図るために、市場の動向や消費者行動を理解し、効果的な戦略を立てるための基盤となる流通オープンデータを、AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」( https://datamart.jp/ )で公開したことをお知らせします。
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■流通データの高まり
現代のビジネス環境では、データが経営の核心に位置づけられるようになっています。特に流通分野におけるデータの重要性は、近年顕著に増加しています。情報技術の発展とともに、企業はさまざまな流通関連データを収集し、分析することで、市場の動向を把握し、戦略的な意思決定を行うための重要な基盤としています。ここでは、流通データがなぜこれほどまでに重要とされるようになったのか、その背景について詳しく掘り下げてみます。
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流通データはビジネス戦略の立案、市場分析、顧客満足度の向上、コスト削減、持続可能なビジネスの推進など、多方面にわたって企業にとって重要な資産となっています。

■流通データとは
流通分野におけるオープンデータは、ビジネスにおいて極めて重要な役割を担っています。これらのデータは、市場の動向を理解し、効果的な戦略を立てるための基盤となるものです。各種の流通データを分析することで、企業は顧客ニーズの把握、供給チェーンの最適化、競争力の向上といった多岐にわたる利点を享受できます。以下では、流通分野のオープンデータが具体的にどのような項目を含むのかを、詳細に説明します。これらの情報は、現代ビジネスの戦略立案に不可欠な要素となっています。
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■流通データの特性
流通分野におけるオープンデータは、その独特の特性によりビジネスの世界で高い価値を持ちます。これらのデータは、市場の動向や消費者行動の理解に不可欠な要素であり、企業の戦略立案や意思決定プロセスに深く影響を与えます。また、経済全体に対する影響も大きく、市場の透明性の向上や消費者の福祉に寄与する側面も持ち合わせています。流通分野のオープンデータの特徴は、その多様性、広範囲にわたる応用性、および経済的・社会的影響の大きさにあります。以下に具体的な特性を挙げてみましょう。

1. 多様性と包括性
流通データは、価格、販売量、在庫管理、顧客行動、市場動向など、非常に多岐にわたる情報を含みます。さまざまな業種や商品に関連しており、多様なビジネスシーンでの応用が可能です。
2. 実時間性と動的変化
リアルタイムに近い形で更新され、市場の動きを素早く反映します。トレンドの変化、需要の波、季節性などを迅速に把握することが可能です。
3. 高度な分析の可能性
データ分析技術の進歩により、複雑なデータセットから深い洞察を得ることができます。需要予測、価格最適化、消費者行動分析などに活用されます。
4. 戦略的意思決定のサポート
流通データは、市場分析、競合分析、製品開発、マーケティング戦略など、戦略的な意思決定をサポートします。企業はこれを利用して、より効果的なビジネス戦略を立案できます。
5. 経済的・社会的影響
このデータは、市場の健全性、消費者の福祉、持続可能なビジネスプラクティスなど、経済的および社会的な側面に影響を与えます。例えば、環境に配慮した製品の需要増加や、公正取引の推進などが挙げられます。
6. アクセシビリティと共有性
- オープンデータとして公開されているため、誰でもアクセスし、利用することが可能です。
- これにより、透明性が高まり、市場全体の効率性と公平性が向上します。
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これらの特性により、流通分野のオープンデータは、経済の各セクターにおいて非常に価値のあるリソースとなっています。

■ユーザーは流通データの品質をどのように評価できるか？
オープンデータの品質評価は、そのデータをビジネスや研究に活用する際の重要なステップです。特に流通分野のデータの場合、正確で信頼性の高い情報が極めて重要となります。流通データを用いて市場の動向を分析したり、戦略的な意思決定を行ったりする際には、データの品質がその結果の信頼性を大きく左右します。そのため、流通分野のオープンデータを適切に評価し、その有用性と適用性を検証する方法を知ることは、データ駆動型の意思決定プロセスにおいて不可欠です。以下に、流通データの品質を評価するための具体的な手順を紹介します。

1. データセットのサンプリング
- 流通データセットの品質評価のためには、まずデータをサンプリングして、その代表性を確認することが重要です。
- このプロセスでは、選ばれたデータサブセットを詳細にレビューし、その正確さと完全性を検証します。
例）商品価格データであれば、異なる地域や時間帯のデータをサンプリングして、全体の傾向を反映しているかを確認します。
2. データ収集方法の確認
- データの信頼性があり有効であることを確認するためには、データ収集に使用された方法を詳細に確認します。
-データの収集源、調査質問、サンプリング手法、データ分析プロセスなどのレビューが含まれます。
例）販売データであれば、データはどのようにして収集されたのか、どのような分析手法が用いられたのかを理解することが重要です。
3. データの属性評価
- 最後に、データの属性を評価して、それが研究課題やビジネス目標に関連しているかを確認します。
-商品カテゴリー、販売量、在庫レベル、顧客購買傾向などのデータ属性を調べ、それらが目的に適しているかを判断することが含まれます。
例）在庫管理データであれば、在庫レベルや回転率などが、在庫最適化の目標に合致しているかを評価します。
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これらのステップに従うことで、ユーザーは流通分野のオープンデータセットの品質を効果的に評価し、特定のニーズや目的に適しているかどうかを判断することができます。

■AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」とData to AI仕事術
流通分野におけるオープンデータの活用は、現代ビジネスにおいて革新的な成果を生み出す重要な要素です。これらのデータを活用することにより、企業は市場の理解を深め、より効果的な意思決定を行うことができます。特に、データドリブンなアプローチは、戦略的な計画、リスク管理、顧客エンゲージメントの向上など、ビジネス運営のさまざまな側面で大きな利点をもたらします。ここでは、流通分野のオープンデータを実際にどのように活用できるか、説明します。

1. 市場分析
- 使用データ: 販売統計、市場動向、競合情報、顧客セグメントデータ、価格変動データ
- 効果: 市場の機会とリスクを特定し、ターゲット市場のニーズを理解
2. 価格戦略の最適化
- 使用データ: 商品価格データ、競合の価格情報、季節変動データ、供給コストデータ、消費者購買力データ
- 効果: 最適な価格設定による売上の最大化と利益率の向上
3. 在庫管理の最適化
- 使用データ: 在庫状況、販売速度、供給チェーンデータ、歴史的販売トレンド、季節性データ
- 効果: 在庫コストの削減とサプライチェーンの効率化
4. 販売予測
- 使用データ: 過去の販売データ、季節性、マーケットトレンド、プロモーションデータ、経済指標
- 効果: 需要の正確な予測と在庫の適切な管理
5. 顧客セグメンテーション
- 使用データ: 顧客購買履歴、人口統計学的データ、購買頻度、顧客の生涯価値、購入カテゴリー
- 効果: 顧客のニーズに合わせたパーソナライズされたマーケティング戦略の策定
6. プロモーション戦略の策定
- 使用データ: 過去のプロモーションの成果、顧客反応、市場トレンド、季節イベントデータ、競合のプロモーション戦略
- 効果: 効果的なプロモーション計画による顧客エンゲージメントの向上
7. 顧客満足度の向上
- 使用データ: 顧客フィードバック、サービス品質データ、製品レビュー、顧客苦情データ、サービス改善履歴
- 効果: サービス品質の向上と顧客ロイヤルティの強化
8. 競合分析
- 使用データ: 競合企業の販売データ、市場シェア、製品情報、マーケティング戦略、価格設定
- 効果: 競合に対する優位性の確立とマーケットシェアの拡大
9. サプライチェーンの効率化
- 使用データ: 物流データ、供給元のパフォーマンスデータ、輸送コスト、リードタイム、在庫回転率
- 効果: サプライチェーン全体のコスト削減と効率的な運用
10. 製品開発の洞察
- 使用データ: 顧客の嗜好、市場トレンド、技術革新データ、競合製品の分析、消費者のライフスタイル変化
- 効果: 需要に応じた新製品の開発と市場での競争力強化。
11. リスク管理
- 使用データ: 市場の不確実性データ、販売変動データ、経済指標、供給リスク、政治的・環境的要因
- 効果: ビジネスリスクの軽減と予期せぬ状況への迅速な対応。
12. デジタルマーケティングの最適化
- 使用データ: オンライン行動データ、キャンペーン反応率、ウェブサイトトラフィック、ソーシャルメディアエンゲージメント、顧客フィードバック
- 効果: オンラインマーケティングの効率と効果の向上。
13. 環境持続可能性の推進
- 使用データ: エコ製品の市場データ、企業の環境関連活動、顧客の環境意識、業界規制、サステナビリティレポート
- 効果: 環境に優しいビジネスモデルの確立と社会的責任の履行。
14. 消費者行動の深層分析
- 使用データ: 購買パターン、ライフスタイルデータ、ソーシャルメディアのトレンド、人口統計学的情報、マーケットリサーチ
- 効果: 消費者の深層心理と行動の理解、市場での効果的なポジショニング。
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流通分野のオープンデータを活用することで、より効率的かつ効果的なビジネス運営が可能になることを示しています。データ駆動型のアプローチは、現代ビジネスにおける競争力の源泉となっています。

■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へ
AOSデータ社は、『Data to AI(R) 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「aosidx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。

「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進いたします。
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■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術
「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で17 期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を15年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「AOS IDX」を支えるソリューションとして開発されました。

■AI学習用データコマース「DataMart.jp」概要　( https://datamart.jp/ )
・目的：ビッグデータ、オープンデータ、マイデータを蓄積しAI学習用データの加工を支援。AI学習用データの収集の効率を上げAIシステムの構築に専念できるよう、各企業のAIシステム開発の生産性向上をサポートします。

・対象データ：
位置データ、財務データ、eコマースデータ、会社データ、企業統計データ、技術データ、シンセテイックデータなどオープンデータ（法人のビッグデータ、個人のマイデータを購入、販売、取引が可能）
・DataMart.jpのメリット：
(1)データ販売者：自社で蓄積したデータをマネタイズし、更新データ提供などを通して継続的なロイヤリティの獲得
(2)データ利用者：必要なデータを手間をかけずに入手でき、購入後すぐ活用できるよう加工された高付加価値データを自社のAIに効果的な学習用データとして提供できる
・DataMart.jpの特徴：
マッチング表示：登録情報や希望条件にマッチするデータセット を優先して表示
メッセージ機能：データセット提供者と直接コンタクトし、データに関する質問などスピーディに情報交換可能
いいね機能：興味のあるデータセットに「いいね！」をしておくと、該当データセットの最新の状況を常に確認できる
・DataMart.jpの利用料金
販売者様からの手数料：10％　
購入者様からの手数料：データ販売額の０％　＊オープンデータの場合無償

■流通データプロバイダーの募集
近年、流通業界はデジタル化の波と新型コロナウイルスの影響により、大きな変化を遂げています。この変化の中で、流通データの重要性が急速に高まっており、データを基にした意思決定や戦略的アプローチは、業界の持続可能な成長の鍵となっています。DataMart.jpでは、この変化に対応し、新たなデータコマースの市場を築くことを目指しています。そのために、質の高い流通データを提供できるデータプロバイダーを広く募集しています。提供されるデータは、商品価格、販売統計、在庫管理、顧客行動など、多様な分野をカバーしていることが望ましいです。私たちは、データを活用して流通業界の新たな未来を共に構築するパートナーとしての提携を希望しています。流通業界におけるデータの価値を最大化し、共に成長する機会を提供します。ぜひ、この機会にご参加いただき、共に流通業界の革新に貢献して参りましょう。

【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社　代表者：吉田 宣也
設 立：2015年4月　所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）　
URL： https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ株式会社は、クラウドバックアップのAOSBOXを初めとしたソフトウェアの導入からパソコンやスマートフォンの廃棄まで、ライフサイクルに合わせた様々な製品を提供し、2020年8月に「リーガルデータ事業」をグループ会社から事業承継しました。これにより、下記のラインナップで「データ管理」の製品とサービスをご提供しております。

データトラブル予防対策の「クラウドバックアップ」
データメンテナンスの「データ復元」「データ抹消」「データ移行」
データトラブル事後対策の「データ復旧サービス」
データをトラブルから守る「データセキュリティ」
証拠データの復元調査や証拠データ作成を行う「リーガルデータサービス」

さらに2021年4月よりAOSグループのAI・DX事業部門を「データアセット マネジメント」ソリューションと融合し、産業DXのキーになるデータの利活用、特にAIのためのデータ利活用を最大にするデータプラットフォームの会社へと進化して参ります。

プレスリリース提供：PR TIMES