自動販売機は商品を売るだけ――こんな考えはもう古い。いまや自販機は売れ筋商品や販売時間帯、さらに代金を入れてからボタンを押すまでの時間といったデータを収集するIoTデバイスなのだ。

 こうした自販機約70万台を管理するコカ・コーラ ボトラーズジャパンは「実は70万台の物理デバイスと巨大なデータを持つテック企業」だと、同社の松田実法データサイエンティストマネージャー(ベンディング事業本部)は説明する。収集したデータを基に商品の最適配置などを進めている。

 国内に6人しかいないGoogle Developer Expertの1人で、セブン&アイホールディングスやニッセンを遍歴した生粋のデータサイエンティストである松田氏に、人間を凌ぐ“データの力”や企業がデータ活用する上で重要になる考え方を聞いた。

●設置自販機は約70万台、1億1200万人をカバー

 コカ・コーラ ボトラーズジャパンは、コカ・コーラ製品の製造・販売・容器の回収などを担う国内最大のボトラーだ。販売エリアは1都2府35県で約1億1200万人をカバーし、年間販売数量は約5億ケースに上る。自販機の設置台数は飲料メーカーの中でトップクラスの約70万台で、同社の年間売上収益約8000億円のうち24%を自販機が占める。

 大量の自販機からどのようにデータを得ているのか。オンラインの自販機では、消費者が購入した商品の情報を即時データベースに蓄積する。ネット未接続のものはラウンダーが商品の補充・入れ替えなどの際に、ハンディ端末で読み込んだデータを拠点に持ち帰ってデータベースに接続する。

 収集するデータは、売れた商品や本数、価格、販売時間帯、自販機設置地域、代金を入れてからボタンを押すまでの時間などだ。これらはデモグラフィックデータとジオグラフィックデータに分類されるという。

 ちなみに「コカ・コーラの自販機」と聞くと真っ先に「Coke ON」アプリを思い浮かべる人もいるだろう。しかし同アプリは商品の企画・開発や原液の製造を行う日本コカ・コーラが手掛けるもので、コカ・コーラ ボトラーズジャパンとは別会社だ。今回は自販機から集めたデータの活用に取り組むコカ・コーラ ボトラーズジャパンの事例について紹介する。

蓄積データは数百億件 松田氏がハブになって活用

 70万台の自販機で1日1本商品が買われれば、1日で70万行のレコードが発生する。これを踏まえて松田氏は「蓄積データの件数は、数十億から数百億に上るだろう」と話す。

 「最近はビッグデータという言葉が独り歩きしていて、『データを集める基盤ができました』という声も聞くが、集めることが目的ではない。データをどのように活用するかが重要だ。そこでデータの扱い方を心得た人材が社内のハブになる(ことで臨機応変に活用できる)」(松田氏)と力説する。コカ・コーラ ボトラーズジャパンでは松田氏がそのハブというわけだ。

●スポーツ施設はホット飲料が売れる――機械は先入観も偏見もない

 コカ・コーラボトラーズジャパンのデータ活用方法の一つに、自販機の売れ筋を基に商品を補充するサイクルの構築がある。松田氏は実例としてスポーツ施設で起きたことを挙げた。

 「スポーツ施設だから、アクエリアスなどスポーツ系飲料が売れるだろうと思っていた。しかし実際にはそれらよりもホットのミルクティーなど(体を動かした後に飲むとは思えないもの)がたくさん売れていた。現場で調査したところ、保護者が待ち時間に利用しているということが判明した。データがなかったら調査すらしていなかった」(松田氏)

 スポーツ施設だからスポーツ系飲料の種類を増やし、欠かさず補充しよう――こんな先入観にとらわれてしまっていたら、相当の機会損失になっていただろう。体を温めたい、甘いものを飲みながら雑談を楽しみたいという保護者たちのニーズも満たせなかった。

 「機械は先入観も固定観念も偏見も持たない」と松田氏は話した。

●人間が見落としても、機械は決して見逃さない

 自販機の設置場所を決めて、利権者と交渉するのがビジネスデベロッパー(営業担当者)だ。従来はビジネスデベロッパーが足を使って売り上げを期待できる設置場所を探していた。しかし勤務時間外に見回りをするのは難しく、見落としも当然ある。

 そこでAIが活躍する。70万台の自販機が収集したデータを学習させ、同社のカバーエリアを数億グリッドに分割した中から最適な自販機の設置地点を予測する。コカ・コーラ ボトラーズジャパンでは21年4月から運用を始め、かなりの精度を出しているという。

 平日は閑散としているが週末はイベントで賑わう、路地裏だが公民館的な施設があって毎週人が集まっている――こうした人間が見落としがちな内容も「データで見ると明らかで、機械は見逃さない」「販売データを確実に収集し、人間のように偏見や先入観、固定観念などなしに、ありのままの事実を積み上げていく」と松田氏はまとめた。

営業担当者のデータ分析ツール利用率は100%

 これまで自販機の設置はビジネスデベロッパーの経験が頼りだったが、今ではデータ分析に基づく自販機設置最適化ツールの利用率が100%になっている。導入直後こそビジネスデベロッパーから「新しいツールを使うのは面倒」とばかりに抵抗感があったというが、「粘り強く説得した」と松田氏は振り返る。

 「集めたデータから見えてきたものに絶対の自信があったし、確信があった。何度も何度もあちこちに働きかけ、粘り強く説得し続けた。その結果、データから導き出された売上増の効果を認めてくれた」(松田氏)

 「最近では、『これこれを改善できるようなデータはないか』と相談を受けることもある」と、社内に好循環が生まれていることも明かしてくれた。

●コロナ禍 自販機データから人流の変化を把握、設置を最適化

 データ活用はコロナ禍でも生きている。コカ・コーラボトラーズジャパンが持つ自販機の売り上げはコロナ禍の影響を受けた。オフィスに人がいなくなったことが、その原因の一つだ。

 松田氏は「東京23区内の昼間の人口がぐっと減り、郊外に人々が流れた」と分析し、「自販機は徒歩移動中に利用することが多く、(郊外で)わざわざ自動車を運転して利用するようなものではない」ときっぱり言う。そのため、今回の人口の流動から影響を受けてしまった。

 しかし、ここで自販機から収集したデータが生きてくる。売り上げの減少した場所から、売り上げの見込める場所に自販機を再配置することに活用するのだ。一部の自販機は契約の関係で簡単に移動することはできないが、補充頻度を変えるなどデータから最適な対応を導き出せる。

 コスト削減という意味では、補充頻度だけでなく、配置場所を道路の右側にするか左側にするか、トラックを停めやすい場所にするかによっても変わってくるという。それら全てをデータというファクトを見ながら最適化することで、高効率化してコスト削減につなげていると松田氏は説明する。

 このように、コロナ禍という未曾有の事態に陥っても、変わりつつあるデータを見つめながら、リモデリングすることにより、コカ・コーラボトラーズジャパンでは効率の良いマーケティング活動を行っている。

●データ活用は「基幹システムにAI用レイヤーを重ねる」と導入がスムーズ

 これからデータ活用をしたいという企業に対して、松田氏は次のようにアドバイスをした。

 「(データ活用のために)社内の基幹システムを全部入れ替えようとするとコストがかかる。そうではなく、基幹システムの上に機械学習やAI用のレイヤーを重ねるという考え方で導入するとスムーズに進む。これはダブルコストにはならない。データ活用する体制作りはベンダー任せにしないことも大切。コンサルを招いてハイレベルなものを作ったとしても、数年で陳腐化する。モデルは常に変わる。例えば3年前に作ったものは新型コロナの影響でもう使い物にならない。自社でやらないと環境変化についていけない」

 また同社の今後については 「70万台の物理デバイスと巨大なデータを持つテック企業。単なる飲料メーカーではなくDXを推し進めている企業なのだということを世の中に周知していきたい」(松田氏)と語った。