実施時期: 2025年10月|2026.06.02 最終更新
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プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
ライオンは中期経営計画で「収益力の強靱化」を掲げ、経営に直接貢献するデジタル戦略を推進しています。その最重要テーマが「データ基盤整備による未来予測型経営」です。これまで、各事業やシステムにデータが分散しており、経営レベルでリアルタイムに活用することが困難でした。 また、従来のシステム刷新は現場の業務改革に主眼が置かれがちであり、経営層が迅速かつ的確な意思決定を行うための基盤が不足していました。さらに、これまでの業務や意思決定は「経験」に頼る部分が大きく、データに基づいた先手のアクションを起こすことが課題となっていました。 こうした状況を打破し、データを企業の最重要資産と位置づける「データドリブン経営」へと転換するため、全社データ基盤の構築プロジェクトが始動しました。
ライオンは、Google Cloudを技術基盤として採用し、全社データ基盤を構築しました。販売、会計、生産など事業の中核を担うERP(SAP S/4HANA)のデータをはじめ、社内に分散する多様なデータを統合しています。 BigQueryの卓越したスケーラビリティを活かし、Gemini in BigQueryやLookerといった技術を導入することで、データの可視化と分析の民主化を推進しています。
本プロジェクトの大きな特徴は、企画から構築、運用に至るまでを外部ベンダーに過度に依存せず、社内の専門組織である「クラウドCoE(Center of Excellence)」が主導して内製化した点にあります。これにより、技術的な知見を社内に蓄積するとともに、ビジネス環境の変化に迅速に対応できる高いアジリティとコストの最適化を実現しています。
改善・向上したこと
データ分析・意思決定支援
コスト削減
属人化解消
推進したこと
AI基盤・インフラ構築
内製化・自走体制の構築
データ戦略・活用策定
新たなデータ基盤の構築により、経営層は常に最新のデータを網羅したダッシュボードを通じて、経営状況を正確に把握できるようになりました。これにより、変化の兆しを即座に捉えた迅速な意思決定が可能となっています。 今後は、この基盤を単なるデータの可視化にとどめず、AIや機械学習の技術を活用して高精度な需要予測やサプライチェーンの最適化といった未来の経営指標を予測する機能を追加していく予定です。ライオンは、データに基づき未来を予測し、先手を打つ「未来予測型経営」への進化を見据え、クラウドCoE体制をさらに拡充していく方針です。
自社活用(自社開発・活用推進)
全社共通・汎用業務
社内データ検索・データ抽出
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経営データ分析
意思決定支援
製造
需要予測・在庫最適化
生産計画の最適化
数値・Excel・ログ
売上・受注・販売実績
財務・会計・経費データ
在庫・生産・物流データ
採用したAI技術
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習(数値データからの予測・推論)
統計モデル(数値データに基づく傾向分析)
生成AI・LLMサービス
クラウドAI基盤
構築・利用したデータ基盤・インフラ
Google Cloud
連携したシステム・SaaS
基幹システム・SQL DB
SAP S/4HANA
BigQuery
Looker
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の最大の成功要因は、社内に専門組織「クラウドCoE」を立ち上げ、外部ベンダーに依存せずデータ基盤を内製化した点にあります。これにより、変化に強いアジリティとコスト最適化を両立しています。このアプローチは、製造業に限らず、複数システムにデータが散在している小売業や流通業などでも、経営の意思決定スピードを上げるためのモデルケースとして応用できるでしょう。一方で、内製化を進めるには高度なクラウド人材の確保と育成が不可欠であり、初期段階での組織づくりが重要なハードルとなります。自社に合ったデータ基盤の構築や内製化支援を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧ください。
日用品・化学品の製造・販売。「習慣を科学する」をデジタル戦略推進のスローガンとしている。
関連度の高い事例を選定しています。少しお待ちください。