Google Cloud 導入事例：
株式会社セブン-イレブン・ジャパン 様

株式会社セブン-イレブン・ジャパン 様（以下「セブン-イレブン・ジャパン」、敬称略）は、AI を活用して 店舗での発注業務をサポートする取り組みを続けています。2020年1月から 一部店舗を対象にスタートした試みでは、発注時間を最大で 4割削減することに成功しました。2022年7月からは システム基盤を Google Cloud に移行したことで、予測精度が さらに向上。店舗からの信頼も格段にアップし、2023年3月からは 全国 21,000 店舗への導入が始まりました。

この取り組みについて、共同でシステムを開発した 株式会社野村総合研究所（以下「NRI」）の担当者を交え、お話を伺いました。

- 写真左から、セブン-イレブン・ジャパンの 森川 弘康 氏、篠沢 良太 氏。

AI 発注とは、店舗における 基準在庫数（売り場に必要な数）の算出を、商品の販売動向、納品リードタイム、天気や気温の変化、曜日による傾向などを考慮した AI が自動で行うことで、欠品による販売機会ロスの削減と発注時間の削減を実現するものです。従来は、発注担当者が 約 2,800 商品の販売動向を確認しながら 基準在庫数を設定していましたが、そのために費やす時間を大幅に削減できたことで、お店が力を入れたい商品の発注数検討に時間を割くことができるようになりました。

今回のプロジェクトを主導した セブン-イレブン・ジャパン システム本部 次世代システム構築プロジェクト 副総括マネジャーの 篠沢 良太 氏は、AI 発注のメリットは 省力化だけにとどまらないと語ります。「人の思考にはどうしてもバイアスがかかりますし、過去の経験に引きずられます。AI は 純粋に販売実績や それぞれの店舗が持つ販売ポテンシャルなどを見て 発注数を提案するため、人が気付かないことを示唆してくれることがあります。それをヒントに売り場を作って 販路開拓を試みるなど、人と AI が共存できる仕組みを目指しています」

- セブン-イレブン・ジャパンの 篠沢 良太 氏。

今回、AI 発注をより精度の高い高度なシステムにするため、システム基盤に Google Cloud を採用しました。その理由について、NRIの 藤田 一樹 は 次のように話します。「それまでの環境では解決が難しい 3つの課題がありました。一つ目は、サーバのスペックや DB の制限から、分析業務や AI の学習に利用できるデータの種類や量が限られていたこと。二つ目は、全国 21,000 を超える店舗に対する 高精度な AI モデルを構築するのが難しかったこと。三つ目は、AI モデルの 精度検証や 利用状況のモニタリングを 手作業で実施しなくてはならないなど、本質的な改善活動以外に 多くの時間が割かれていたことです。これらの課題を解決するために いくつかのクラウドサービスを比較検討し、最も適した製品として Google Cloud を選定しました」

- NRIの 藤田 一樹。

Google Cloud 選定に至った最大の要因は、BigQuery の存在だと 藤田は言います。「ビッグデータ分析や AI 活用に強みを持つ データ ウェアハウスである BigQuery に データを集約することで、数 100 TB 規模の ビッグデータから、モデル学習に必要な大量データ加工を SQL ベースの分散処理で 高速に実現できるようになりました」

AI モデル構築においては、Google Compute Engine を活用することで、モデル学習に必要なサーバの処理能力を 柔軟にコントロールできるようになり、様々な店舗や商品の特性に合わせた 高精度な AI モデルを大量に構築することが可能になりました。また、AI モデルの 精度検証や 利用状況のモニタリングには、BigQuery と親和性の高い BI ツールである Looker Studio を採用し、AI モデル改善のスピードを向上させています。

クラウドサービス利用に際しての懸念に セキュリティ対策がありますが、NRIで インフラ・アーキテクチャを担当する 岡野 悟之 は、「これまでの統制を緩めず 同じレベルを維持できている」と話します。「Virtual Private Cloud を使い、ビジネスが動く仕組みの部分と インフラが動く管理の部分を 完全分離して 一元管理しています。現在は DB や AI の学習・予測といった部分を Google Cloud が受け持ち、予測結果を配信する機能は 従来どおり オンプレミスに残しているため、Cloud Interconnect で 両者間の セキュアな接続を確保しました。VPC Service Controls と Identity and Access Management を組み合わせることで、PaaS についても 特定の場所以外からは アクセスできないように設定しています。細かく制御して 統制を効かせられることも Google Cloud ならではの 機能ですし、これらを活用することで 自由に開発できる空間を確保することができました」

- NRIの 岡野 悟之。

Google Cloud を使って改善できたことは多数ありますが、NRIの 増田 久人 は、「データサイエンティストの生み出す付加価値が上がった」ことを挙げます。「以前は、地域や季節の違いを考慮した 基本的な AI モデル自体のチューニングに データサイエンティストが忙殺されていましたが、毎月 数百パターンの AI モデルを自動的に作れるようになり、そのようなベース部分は 機械学習に任せられるようになりました。個々のお店からの要望にデータサイエンティストが対応する余裕が生まれたことで、AI モデルのレベルも上がりました」。これによって店舗側の理解も進んだといいます。

- NRIの 増田 久人。

「PDCA を回すサイクルが 大幅にアップしてからは、店舗の担当者に対する説得力も上がり、浸透率も 一気に上昇しました。その意味でも、Google Cloud の利用は 正解だったと思います」（篠沢氏）

セブン-イレブン・ジャパン システム本部 次世代システム構築プロジェクトの 森川 弘康 氏は、店舗における現在の利用状況を教えてくださいました。「発注担当者が AI の提案を そのまま採用する準拠率は、スタート当初は 約55％でした。現在は、我々が目標とした 70％を 一部地域では超えてきており、準拠率が高いほど 欠品率が低くなるなど、明らかな効果が見られます。今後は、売り場の広さや 並べられる商品の数など、まだ取り込めていない情報を追加することで、さらに精度をアップしていきたいと思います」

- セブン-イレブン・ジャパンの 森川 弘康 氏。

セブン-イレブン・ジャパンにとって、AI を活用した業務改善の取り組みは 始まったばかりです。篠沢氏は 最後に、今後の AI 活用領域の拡大について、次のように語ってくださいました。「ソフトドリンクやお菓子などの商品については かなり精度も上がり、発注担当者からの信頼も厚くなりました。今後は稼ぎ頭である おにぎりや からあげ棒などの販売鮮度が短い商材にも拡大することで、さらなる売上向上や廃棄ロスの削減に貢献していきます。最終的には発注数の提案だけでなく、店舗の立地や客層に合わせて 最適な商品の品揃えを提案することで『お客様に選ばれる店』を実現できるよう、AI を使った チャレンジを続けていきたいと考えています」

- 写真左から、NRIの 藤田 一樹、セブン-イレブン・ジャパンの 森川 弘康 氏、篠沢 良太 氏、NRIの 増田 久人、岡野 悟之。

国内に 約21,000店舗を展開する セブン-イレブンの、フランチャイズ本部。品質の良い オリジナルフレッシュフードや、プライベートブランド「セブンプレミアム」等、幅広い商品・サービスを提供し、加盟店オーナー様への店舗経営サポートとともに、お客様の豊かな暮らしの実現を目指しています。

・株式会社セブン-イレブン・ジャパン ホームページ　※外部サイトへ

BigQuery は、機械学習（ML）、地理空間分析、ビジネス インテリジェンス（BI）などの 組み込み機能を使用して データの管理と分析を支援する、フルマネージドの エンタープライズ データ ウェアハウスです。BigQuery の サーバーレス アーキテクチャにより、SQL クエリを使用して、インフラストラクチャ管理なしで 組織の最も大きな課題に対応できます。BigQuery の スケーラブルな 分散型分析エンジンを使用すると、数テラバイト・数ペタバイトの データに対し、数秒 もしくは 数分で クエリを完了できます。

・Google Cloud / BigQuery - エンタープライズ向け データ ウェアハウス　※外部サイトへ

・Google Cloud / BigQuery ドキュメント / BigQuery とは　※外部サイトへ

Cloud Interconnect は、低レイテンシで 高可用性の接続を実現することにより、オンプレミス ネットワークと Google Cloud Virtual Private Cloud （VPC）ネットワーク間での 安定したデータ転送を可能にします。また、Cloud Interconnect 接続から提供される 内部 IP アドレス通信により、双方のネットワークから 内部 IP アドレスへの 直接アクセスが実現されます。

・Google Cloud / Cloud Interconnect ドキュメント / Cloud Interconnect の概要　※外部サイトへ

Compute Engine は、Google の インフラストラクチャ上で 仮想マシンを作成して実行できる、コンピューティング および ホスティング サービスです。Compute Engine は スケールと パフォーマンスに富んでおり、Google の インフラストラクチャ上に 大規模な コンピューティング クラスタを 簡単に構築できます。高速かつ安定して 高いパフォーマンスを提供するように設計されたシステム上で、多数の仮想 CPU を運用できます。

・Google Cloud / Compute Engine - 仮想マシン（VM）　※外部サイトへ

・Google Cloud / Compute Engine ドキュメント　※外部サイトへ

Identity and Access Management （IAM）では、Google Cloud の リソースに対する 権限の作成と管理を行うことができます。IAM は、Google Cloud サービスに関する アクセス制御を 1つのシステムに統合し、一貫性のあるオペレーションを提供します。

・Google Cloud / Identity and Access Management （IAM）　※外部サイトへ

・Google Cloud / IAM のドキュメント / Identity and Access Management （IAM）の概要　※外部サイトへ

Looker Studio は、優れたビジネス意思決定のための、比類のない柔軟性を備えた セルフサービス ビジネス インテリジェンス（旧称：データポータル）です。魅力的なレポートや データのビジュアリゼーションを作成して共有することで、インパクトのあるストーリーを発信することができます。800 以上の データソースに 簡単に接続して、データを統合することも可能です。

・Google Cloud / Looker Studio - ビジネス分析情報の可視化　※外部サイトへ

Virtual Private Cloud （VPC）は、Compute Engine 仮想マシン（VM）インスタンス、Google Kubernetes Engine （GKE）クラスタ、App Engine フレキシブル環境など、すべてのリージョンにまたがる グローバルな 仮想ネットワークです。組織全体で 1つの VPC を使用し、プロジェクト内で分離。ダウンタイムなしで IP 空間を拡大できます。

・Google Cloud / Virtual Private Cloud （VPC）　※外部サイトへ

・Google Cloud / VPC のドキュメント / Virtual Private Cloud （VPC）の概要　※外部サイトへ

VPC Service Controls は、外部エンティティや 内部エンティティによる 意図しない操作や 標的型の攻撃を防止します。これにより、Cloud Storage や BigQuery などの Google Cloud サービスで 不正なデータ引き出しが発生するリスクを 最小限に抑えることができます。VPC Service Controls を使用すると、明示的に指定したサービスのリソースとデータを保護する境界を作成できます。

・Google Cloud / VPC Service Controls　※外部サイトへ

・Google Cloud / VPC Service Controls のドキュメント / VPC Service Controls の概要　※外部サイトへ

野村総合研究所（NRI）の「atlax for Google Cloud」では、DX に関する コンサルティング、および Google Cloud 導入の検討支援から システムの設計・構築・運用まで、一括でご支援します。

■ 主なサービスメニュー
- Cloud Modernization … Google Cloud の先進技術を活用した IT 基盤サービス
- Application Modernization … DevOps を実現するための インテグレーションサービス
- Data Driven / Marketing Analytics … ビッグデータ技術を活用した データ分析・マーケティングソリューション
- Digital Workplace … 次世代コンタクトセンター、新しいコラボレーションの実現

・atlax / クラウドの取り組み / atlax for Google Cloud　※カテゴリーTOPページ

・atlax for Google Cloud / 主なサービスメニュー

・atlax / Google Cloud 導入事例： 株式会社セブン-イレブン・ジャパン 様　- 店舗従業員の負荷削減のため 検品業務の省力化を実現　～ Google Cloud の持つ フルマネージドサービスを活用して システムを構築 ～

・atlax / Google Cloud 導入事例： 株式会社ミスミグループ本社 様　- 800垓に及ぶ 商品バリエーションの取引を支える 基幹システムを、マイクロサービスで実現　～ Google Cloud / AWS の マルチクラウドにまたがる API 群を Anthos / Apigee で 統合管理 ～

・atlax / Google Cloud 導入事例： 株式会社リクルート 様　- データ加工・蓄積システムを Google Cloud 上に再構築し、データ分析のコスト削減とアジリティ向上を実現 -

・atlax / Google Cloud 導入事例： 株式会社野村総合研究所　- 顧客本位の業務運営と CX 戦略のための 顧客調査分析「CXMM®サービス」を Google Cloud に移植し、作業効率の向上を実現 -

・2023/04/20　野村総合研究所、「Google Cloud Day '23 Tour」に 協賛　- Tokyo DAY 3： 5月25日の パートナー セッションには、NRI社員の 坪田 英史・照屋 惇一 が 登壇 -

・2022/11/28 「Google Cloud Partner Top Engineer 2023」に、NRI社員が選出されました　- 新井 雅也・馬勝 淳史・岡野 悟之・小島 仁志・深津 康行・米川 賢治 の 6名が受賞 -

・2022/09/28　野村総合研究所、「Google Cloud Next '22」に協賛　- 10月12日 ～ 14日の イベント開催中、NRIの 遠山 陽介 や 岡野 悟之 が登壇し、様々な取り組みを紹介 -

・atlax blogs / Google Cloud で DX 推進　～ Looker の活用で、データドリブンな企業として ビジネスを変革 ～　※ atlax blogs サイトへ

・atlax blogs / "Google Cloud" カテゴリー の 記事一覧　※ atlax blogs サイトへ

atlax では、Google Cloud や BigQuery をはじめ、ソリューション・サービス全般に関するご相談や お問い合わせを承っております。

※ 記載された組織名、職名、概要図などは、Webページ公開時点（2023年5月）の情報です。
※ 記載された会社名 および ロゴ、製品名などは、該当する各社の登録商標または商標です。
※ Google Cloud、Anthos、Apigee、BigQuery および Looker は、Google LLC の商標です。