事例:SPSSのツール利用の「特売予測システム」をカーマが導入

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事例:SPSSのツール利用の「特売予測システム」をカーマが導入


掲載日:2005/09/16


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 エス・ピー・エス・エス株式会社は、株式会社カーマが、SPSSのデータマイニングツール「Clementine」を組み込んで構築した「特売予測システム」で、特売品の売上/利益の一元管理を実現し、年間で数千万円規模のコスト削減、特売品の平均消化率80〜120%などの運用成果を達成したと、発表した。

 カーマは、中部/北陸エリアに109店舗(3月現在)で営業展開しているホームセンター。従来、特売品の発注は、各店舗の担当者の経験と勘に依存しており、各店の状況に柔軟に対応できる反面、各店の業績にばらつきが出ていた。こうした課題を解決し、全店舗で安定的な業績向上を実現するため、仮説発見型の分析が可能なデータマイニングを採り入れ、特売品の発注を本部で一元化して行なう「特売予測システム」の構築を行なった。

 「特売予測システム」は、SQLサーバーによる予測専用データウエアハウス、ETLサーバー、「Clementine」で構成されている。業務システムに逐次記録される特売品の販売結果データは、夜間バッチ処理でETLサーバーを経由してデータウエアハウスに取り込まれ、データウエアハウスに蓄積されたデータを使って、手元のクライアントPCから「Clementine」で予測モデルを作成/修正する。「Clementine」は、設定項目が少なく直感的な操作が可能なほか、さまざまな切り口からデータを加工でき、高いコストパフォーマンスが期待できることから、今回の採用に至った。

 「Clementine」を用いた特売予測モデルの構築は、2004年7月に着手され、2005年3月に「特売予測システム」として運用が開始された。同システムの導入により、本部の担当者による一括発注が可能となり、各店舗で行なわれていた発注作業の時間が削減されたほか、需要予測に対する売れ行きの差である平均消化率を80〜120%の間に近づけ、欠品/過剰在庫のリスクを許容範囲内に収めることが可能となった。


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