あずきバーだけじゃない 多角化経営を支えるIT部門の内製化への強い意思
データ連携を自分たちの手に取り戻した井村屋 CData Arcでシステムをつなぎ、AIにも挑戦
提供: CData Software Japan
前日夕方の受注をAIで予測する、AWSと連携した「チルドまん需要予測パイプライン」
井村屋デジタル戦略室のデータ内製化ロードマップは、今や単純な業務自動化の領域を越え、同社のビジネスモデルの核心部である「AI需要予測」へと到達している。「需給計画プロジェクトと並行して、経営陣から『チルド（日配）商品の需要予測にAIを適用せよ』という極めて難度の高いミッションが降ってきたのです」と山崎氏は語る。
ターゲットとなったのは、賞味期間が非常に短い「チルドの肉まん・あんまん」などの日配品（チルド商品）だ。これらの需要予測は「毎日が時間との戦い、まさに真剣勝負の現場です」だという。
「チルド商品は、前日の16時に取引先からの注文が確定（受注クローズ）してから、翌日出荷するまでのわずかな間に生産と手配を完了させなければなりません。多く作りすぎると廃棄ロスが発生しますので、いかにこの廃棄ロスを発生させずに、不足もさせない最適な出荷数量を予測し、そして、翌日の追加生産で調整するという形で運用しています。この「ロスを出させない当日の出荷数量」を過去の経験から予測して、土日関係なく毎日、夜間や早朝にダイナミックに製造・手配をかける必要があるのですが、これは完全に現場の職人技に依存していました。失敗すれば即、欠品か、あるいは大量に余ってしまいます」（山崎氏）
この課題を解決するため、同社はAWS（Amazon Web Services）上に独自の機械学習予測モデルを構築。過去2年分の出荷実績データ、定番・特売の商談情報、そして気象データをAIにインプットし、多く作りすぎない当日の最適な出荷依頼数を予測算出するプロトタイプの運用を開始した。この最先端のAIプロジェクトにおいても、データの血流を担っているのはCData Arcである。
「CData Arcを使って、オンプレミスの基幹データベースからAI予測に必要な実績データを毎日スケジュールで自動抽出し、Boxの指定フォルダへ自動でCSVとして吐き出します。それをトリガーにしてAWS Lambdaが起動し、機械学習モデルにデータを食わせて需要予測スコアを弾き出す。この一連のデータパイプラインを、私たちはCData ArcとBoxをハブにすることで、短期間で組み立てることができました。CData Arcは、単なる『社内のシステム連携ツール』を越えて、私たちの『ビジネスをAIで変革するコアインフラ』になっているのです」（山崎氏）
AI需要予測のパイプライン
SQL依存の属人化を解消する、次期クエリビルダーとAI対話（MCP）への期待
現在、デジタル戦略室がCData Arcで稼働させている連携フローは多岐にわたるが、それゆえに新たな課題も見えてきていると辻氏は指摘する。
「CData Arcは頑張れば何でもできるツールですが、感覚だけで操作できるツールではありません。一部の複雑な異種DB結合フローなどでは、どうしても赤塚が書いたゴリゴリのSQL文に依存している部分があります。これが今後、彼以外のメンバーでもメンテナンスできるよう『属人化の解消』を進めていく必要があります。CDataさんが今後提供を予定している、UI上で視覚的にデータベースのテーブル同士をジョイン（結合）してクエリを作成できる『クエリビルダー機能』の強化には、非常に大きな期待を寄せています」（辻氏）
赤塚氏も、開発者の視点から次のような要望を語る。
「これまでに構築したフローの設計図や仕様、過去のエラーログの履歴などをAIに学習させ、自然言語で『CData Arcのこのフローで出ているエラーの解決策は？』と相談できるAIアシスタント機能があると、内製化の平準化がさらに進むと思います」（赤塚氏）
これらの現場からの熱い要望に対し、CDataの製品ロードマップはすでに先を見据えていた。CData Software Japanの色川氏とリードエンジニア兼エバンジェリストの杉本和也氏はこう語る。
「Arcはちょうど26.3が7月末に出ました。UIにJOINサポートが入り、テーブル同士の結合を画面上で定義いただけるようになっています。これまでがんばってSQLを書いたりしなければいけなかった部分を、だいぶ取り除ける進化です」（色川氏）
「さらにヘルプドキュメントをAIフレンドリーなプラットフォームに移行しました。MCP（Model Context Protocol）にも対応しており、お手元のAIからドキュメントに繋いで『この設定はどういうもの？』と確認いただけます。それとは別に、Arc自体にもこの夏の26.3で組み込みのMCPサーバーが搭載され、これまでダッシュボードやログのトラッカーで確認いただいていた運用状況を、AIから確認いただけるようになりました。この先は、AIからArcに繋いでフローを作っていくような方向への進化もあるかもしれません。ぜひご期待ください」（杉本氏）
これを聞いた井村屋のメンバーからは、「それはすごい！」「すぐにでも使いたい」と歓声が上がった。
自分たちで仕様をコントロールする「内製化への圧倒的な執念」
「依頼が前提の体制から、自分たちの手でコントロールできる体制へ」、自らの手でデータを動かす武器を手に入れた井村屋グループ デジタル戦略室。実務でSQLを書いたことがなかった若手の赤塚氏が、先輩の中川氏に基幹DBの教えを乞い、CDataのサポートチームと二人三脚で、OracleとPostgreSQL、kintoneという異種DBを繋ぎきったエピソード。そして、AI自動マッピング機能で「数日が数時間に縮まった」と目を輝かせて語る姿。彼らは完全にツールを「自分たちの武器」として手懐けている。
井村屋の工場の専用ラインでは、今日も次々とあずきバーが生まれている（井村屋提供）
世間では「DX」という華やかな言葉ばかりが先行し、高額なコンサルタントを雇い、大規模なERPパッケージを導入すればすべてが解決するかのような風潮がある。しかし、井村屋のデジタル戦略室が経験したのは、まさにその対極だ。会計システムのスクラッチ開発を外部に委ねた結果、要件のすれ違いで大変な思いをし、追加のコストを払った。あの痛恨の失敗があったからこそ、「自分たちでデータをグリップしなければ、ビジネスのスピードに追いつけない」という、情シスとしての「本物の覚悟」が生まれたのだ。
この「内製化への圧倒的な執念」と、それをテクノロジーと熱いサポートで支えるCDataの関係は、AI時代に大きな成果を出しつつある。130年の伝統を支えるあずきバーや肉まん・あんまんの裏には、土日も休まずに翌日の「上振れ需要」と戦う、情シスの熱い血が通ったデータパイプラインが流れている。これぞ日本のものづくりを支える「本物のIT部門」の姿だと、胸を打たれた取材。130年の伝統を誇る日本の名門食品企業が、最先端のデータドリブン企業へと変貌する瞬間を見た気がした。
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