企業が情報システムを活用する際、開発ベンダーとどうかかわっていくかは大きな課題だ。100円ショップ最大手のダイソーは、5,300店舗、7万アイテムもの商品点数があり、巨大なデータ量を取り扱う小売業だが、それまで外部ベンダーに外注していた社内システム構築を、2014年頃から内製に切り替えることに成功した。現在はAWSを活用し、商品管理システムをはじめとする情報システムの自社開発を行っている。同社情報システム部課長の丸本健二郎氏に、内製に至る経緯と同社が目指す次の一手を聞いた。（取材：MD NEXT編集長／鹿野恵子） 157億件のデータをどう処理するか ダイソーは、売上高4,548億円、店舗数5,270店、7万アイテムの商品を取り扱い、26カ国の国と地域に展開する国内最大手の100円ショップだ（2018年3月末）。同社が内製＆AWS活用に舵を切ったきっかけは、2014年に開始した自動発注システ
小売業の特徴は、いわゆる｢ニッパチの法則｣（売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則）。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸本健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。｢均一価格｣は日本と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、｢人間の能力では在庫を把握するのは難しい｣という前提に立って、丸本氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす｢自動発注システム｣（2015年導入）だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、｢チャンスロス｣が解消された。
私はデータ分析が好きで長年個人で学んでいる。講師を依頼されることがある。 いろいろな会社や学校でデータ分析の講義をする機会をいただく。 「おむつを買った人はビールも買う」という有名な例えを出したとき、 以前は次のように考える人が多かった。 「赤ちゃんがいる人は外で飲めないし、自宅でビールを飲むのかな」 「赤ちゃんがいるのにお酒を飲むということは育児ストレスの発散かな」 そうやって顧客イメージを膨らませて、マーケターならば 「二つの売り場を近づけようかな。」 「少し高いビールを置いてみようかな」 「おむつ購入者にストレス発散グッズのメールマガジンを出してみようかな」 と考えるのが普通だと思っていた。 最近なんだか傾向が変わってきた。 同じ質問をすると、 「最近ビール飲む人減ってますよね」＝単語から連想したことを言う人 「ビール買った人は何でおむつを買うんですか？」＝読解力がない人 「なんでな
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