7. 伊藤忠商事のデータ活用はどんな業界に広がる？ 小売・食品・物流・素材の事例を読む
「食品に興味がある」というだけでも、選べるテーマは一つではありません。味や口コミから新商品を考える仕事と、明日何ケース仕入れるかを決める仕事では、使うデータも結果を受け取る人も違います。伊藤忠商事が公表した事例を、業界名に加えて「誰のどんな判断が変わるか」から見ていくと、関心のある事業を仕事の言葉で説明できます。
小売・広告 購買履歴から広告の届き方を考える
伊藤忠商事の第8カンパニーは、ファミリーマート、データ・ワン、ゲート・ワンと広告・メディア事業を展開しています。小売の店舗や購買データを広告に生かす「リテールメディア」です。ファミリーマートの購買履歴とデータ・ワンの顧客データを用い、広告の配信と効果検証につなげています。ゲート・ワンが運営するFamilyMartVisionは、来店した人に商品やサービスを伝える店内の映像媒体です。
このテーマの面白さは、広告を見た人と商品を買った人を、どのような条件で比べるかにあります。仮に配信後に対象商品の購入が増えても、値下げや売り場の変更が同時なら、広告だけの効果とは限りません。マーケティングの分析に関心があれば、広告を出す相手、比較する期間、売り場の条件をそろえられるかという観点で事例を読めます。
公式に示されているのは広告配信・効果検証というサービスの提供です。あらゆる広告で売上が上がったという成果や、各社の社員が顧客単位の明細を自由に利用できるという説明ではありません。志望先を考えるときは、購買履歴を扱う会社、広告を届ける会社、広告を出す顧客企業を区別すると、担いたい仕事が明確になります。
食品の商品開発 味や栄養と、買う人の評価を重ねる
伊藤忠商事が2021年7月に提供開始を発表したFOODATAは、食品企業の商品企画・開発を支援するサービスです。食品そのものに関する味、栄養、原材料などの情報と、購買履歴、意識、口コミといった消費者側の情報を組み合わせ、分析結果を画面で確認できます。提供開始時の提携先にはウイングアーク１ｓｔ、味香り戦略研究所、電通リテールマーケティングが名を連ねています。開発時にはメーカー、卸、小売などの企画・開発担当者らの意見も取り入れました。
商品企画で知りたいのは、単に売れた商品名ではありません。たとえば同じ価格帯の食品を比べたとき、味の特徴は似ているのに購入者の評価が分かれていれば、容量、用途、パッケージなど新しい仮説が生まれます。口コミを書く人と、買った人全体の構成が同じかどうかにも注意が必要です。分析は、どんな試作品を作り、次に誰に聞くかを考える材料になります。
FOODATAで公表されているのは、企画担当者がデータを集め、アイデアを検証する過程を支える仕組みです。特定の新商品の売上をいくら伸ばしたかまでは、この提供開始資料からはわかりません。商品開発への関心を志望理由にするなら、「企画のどの段階で、どんな根拠を増やしたいか」を考えると、消費者を理解したいという気持ちを具体的に伝えられます。
食品卸の需要・在庫 予測をメーカーへの注文に変える
伊藤忠商事と日本アクセスが2021年2月に発表した事例では、日本アクセスから食品メーカーへの発注が対象でした。小売の在庫・売上・発注と、卸の在庫・入出荷・発注ロットに、天候やカレンダーの情報を加えて需要を予測します。その結果を実際に注文できる単位に直し、発注システムに渡す仕組みです。実証では伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）とブレインパッドも連携しました。
食品のテーマでも、こちらの利用者は商品を発案する人とは違います。担当者が必要とするのは、発注締め切りまでに届き、在庫や仕入れ条件を踏まえて使える数です。予測が正確でも、注文単位に満たない端数をどう扱うかが決まらなければ注文には使えません。数理や機械学習に関心のある人には、予測を現場の制約に合わせて行動に変えるところが見どころです。
公表された成果は、一部物流拠点での実証で在庫削減と発注業務の効率化を確認したことです。その結果を踏まえ、対象拠点を全国規模に広げる方針が示されました。将来に向けて挙げられた小売の食品ロス削減やメーカーの工場稼働の効率化まで、同じ実証で効果が確認されたわけではありません。どの工程の効果を、どの範囲で測ったかに注目しましょう。
物流 遅れや滞留はサプライチェーンのどこで生じているか
2024年7月、伊藤忠商事はグループ企業向けに、サプライチェーンの課題を診断し改善を支援するサービスの提供開始を発表しました。サプライチェーンとは、商品が調達・生産・保管・配送を経て利用者に届くまでの流れです。配送時間、倉庫作業の人件費、滞留在庫などを、複数のグラフや表を一画面にまとめたダッシュボードで可視化します。
伊藤忠商事の分析専門組織BICCが支援してきた領域で、ダッシュボードは同社とブレインパッド、ロジクロス・コミュニケーションが共同で開発しました。サービスには、最初の診断、データ取得や業務の改善、定期診断と利用企業が自力で改善を続けるための支援まで含まれます。共同開発に加わった企業は、当時の協力先として読むのが適切です。
同じ配送時間でも、積み込み待ちが長いのか、配送距離が長いのかで改善策は異なります。倉庫の人件費を抑えた結果、運転手の待ち時間が増えれば、流れ全体で改善したとはいえません。現場を観察し、数字と実際の動きを突き合わせたい人に向く問いです。公表されたのは診断・改善を支えるサービスであり、全利用企業で共通の削減率が達成されたという発表ではありません。
素材営業 生成AIで、商談中に製品候補を調べる
エネルギー・化学品カンパニーが国内の製造業向けに素材を輸入販売する事業では、顧客が求めるプラスチック製品の選定に営業担当者の経験が必要でした。伊藤忠商事は、多くの製品情報を生成AIで扱い、商談中に情報の参照とコストの算出を行って、相手の条件に合う製品を提示できるようにしたと紹介しています。
食品の発注予測と違い、この事例で支えたいのは検索と提案です。たとえば物性値は、数値だけを抜き出しても測定条件や単位が違えば比較できません。生成AIの応用に関心がある人は、流暢に答えが返るかに加え、提案の根拠を元資料までたどれるか、条件に合う候補がないときにそれを伝えられるかを考えると、仕事の姿を想像しやすくなります。
横断テーマ 投資判断の準備と、社内の数字の整備
伊藤忠商事は事業投資の支援でも、候補企業の発掘、調査、社内申請の各段階に生成AIを活用する取り組みを紹介しています。外部情報と社内データベース、過去の失敗から得た知見を組み合わせ、検討できる案件の質と量を高める狙いです。投資先の選定や承認をAIに任せたという説明ではなく、投資を検討する人が判断材料をそろえる場面と捉えられます。
経営管理では、予測以前に「同じ定義で集計できること」が価値になることもあります。伊藤忠商事は、温室効果ガス排出量などの環境データを集めて算定するツールについて、2023年から段階的に試験導入し、2025年3月期から本格導入する方針を事例紹介に記しています。対象は拠点からの入力・集計や、第三者による保証に必要なデータの出力です。排出量そのものをどれほど減らしたかは別の問いです。
事例を一つ選んだら、「誰が使うか」「何を決めるか」「どこまで効果が確かめられたか」を一行ずつ書いてみてください。小売なら広告主の検証、食品なら企画者の仮説や卸の発注、素材なら営業担当者の候補選定と、興味の焦点が見えてきます。そのうえで募集職種の担当業務を読み、希望のテーマと役割の両方が重なるかを確かめましょう。