エクセル経営からPython活用へ！ワークマンがデータ分析を高度化させるねらいとやり方とは

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作業服チェーンの「WORKMAN（ワークマン）」やアウトドア・アスレジャーなどの機能性ウエアをも取り扱う「WORKMAN Plus（ワークマンプラス）」などを展開するワークマン（群馬県／小濱英之社長）。これまでエクセルを用いたデータ経営を推進してきたが、2021年から「AI Ready企業」を標ぼうし、プログラミング言語「Python（パイソン）」の活用により、データ分析をより高度化しようとしている。データドリブン企業として成功を収めている同社の現在地について専務取締役の土屋哲雄氏に話を聞いた。

「AI Ready企業」を掲げ社員のPython習得を推進

──土屋専務はワークマン入社後、表計算ソフト「Excel」を用いて各従業員が販売や店舗運営に関するデータ分析・活用を行う「エクセル経営」を推進してきました。まずはその背景と意図について聞かせてください。

土屋　上意下達の組織風土を変え、社員がデータのもとでフラットにコミュニケーションできる企業にしたいと思ったからです。自分の意見を伝える際も、数字やデータを根拠に話せば、経験や勘といった主観にも負けません。また、現場の社員自らが手を動かして分析・検証を行うことで、データが導き出される過程と要因をきちんと把握できるようになり、社員の思考力の成長につながるとも考えました。

　そのため、2012年からExcelを活用したデータ活用研修を実施してきました。現在では多くの社員がデータベース（DB）からデータをExcelに取り込み、関数を使って自分の仕事を自分で分析し、業務効率や販売実績の向上などに役立てています。

──最近ではエクセルに加え、プログラミング言語の「Python（パイソン）」を活用したデータ分析を行っています。その経緯について教えてください。

土屋　女性向けの新フォーマット「＃ワークマン女子」のフォーマットを確立させるために推進を始めました。

　従来主力業態であった「WORKMAN（ワークマン）」は、約40年にわたって、作業服という競争の少ないニッチな市場で優位性を築いてきました。18年以降は機能性ウエアも取り扱う「WORKMAN Plus（ワークマンプラス）」を積極的に出店し、その店舗数は23年9月末時点で518店舗になりました。ただ、「WORKMAN」「WORKMAN Plus」ともに、国内ではほぼ出店しつくし、飽和状態を迎えつつあります。

　そうしたなかで20年から出店を開始したのが「＃ワークマン女子」です。従来商品の機能性の高さはそのままに、女性向けのデザインを施した新商品を次々と投入したことが奏功し、23年11月末時点で44店舗を展開し、全店で大幅な黒字化を達成しています。集客力の高さゆえ、食品スーパーなどから多くの出店要請を受けており、24年度からは出店攻勢をかける計画です。そのために、高速出店が可能、かつ収益性の高いフォーマットを確立することが、われわれにとって喫緊の課題になっています。

　しかし、「＃ワークマン女子」は「WORKMAN」や「WORKMAN Plus」とは顧客属性が大きく異なり、われわれにとってはまったく知見のない業態ともいえます。ノウハウのないなか、顧客ロイヤルティを高めるためにはデータ分析をこれまでより高度化する必要がありました。たとえば、レディースカテゴリのデータ分析を行うためには、作業服とは違って激しく移り変わるトレンドや、競合商品の価格など収集・分析すべきデータが膨大にあり、エクセルで集計できる範疇を超えています。

　そこで着目したのが小売業界でも徐々に進んでいるAIの活用です。21年に「AIReady企業」と掲げ、AI開発に使用されるプログラミング言語のPythonを習得するための新たなデータ分析資格制度を策定し、その研修プログラムを開始しました。

──ワークマンにとっての「AI Ready」とはどのような定義でしょうか。

土屋　「エクセル経営」より一歩進み、今後も次々と登場するであろう優れたAI技術を社員がうまく活用できるような状態としておくことを「AI Ready」と表現しています。ただし、社員に技術者になってもらいたいのではなく、優れたAI技術の“上澄み”を取り込めるようになってほしいのです。

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