実施時期: 2023年09月|2026.05.19 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
センコーグループの中核事業である物流は、少子高齢化に伴うドライバー不足や、2024年4月から適用される自動車運転業務の時間外労働の上限規制(いわゆる2024年問題)という大きな課題に直面していました。社会の経済活動を支える物流を止めないためには、より短い時間・少ない人数でこれまで以上のサービスを提供し、ドライバーの収入も担保する必要があります。
この課題を解決する糸口として、往路は満載でも復路は空荷といった輸配送における「ムダ」をなくすための業務改革に、データ活用が不可欠だと考えました。さらに、物流事業にとどまらず、商事やライフサポート、ビジネスサポートなどグループ内の多様な事業データを掛け合わせ、新たな提供価値を創出することを目指し、デジタル人材の育成プロジェクトを本格的に開始しました。
過去にも社内大学「センコーユニバーシティ」でデータ活用のコースを設けていましたが、プログラミング言語や統計解析ツールの習得には時間がかかり、全社的な定着には至っていませんでした。そこで、専門家ではない現場の従業員(市民データサイエンティスト)でも直感的にデータを活用できる環境を構築するため、NECのAI自動化ソリューション「dotData」と、その使いこなしを学ぶ「DX人材育成サービス」を導入しました。
ツールと教育がセットになっている点を高く評価し、現場の自発性を引き出すための工夫を凝らしました。具体的には、全社員を対象とした入門講座からハンズオン研修を経て、自ら立候補した約20名のメンバーを選出しました。選ばれたメンバーは5つのチームに分かれ、配車最適化、需要予測、物量予測、シフト最適化など、実際の業務課題をテーマにした実務実践型のOJT(On the Job Training)に取り組みました。また、新たな価値創出を見据え、あえて異なるグループ会社のメンバーを混在させたチーム編成を行うなど、組織の壁を越えたシナジーを生み出す仕組みを取り入れています。
改善・向上したこと
人手不足の解消
生産性向上
データ分析・意思決定支援
データドリブン文化の定着
推進したこと
AI人材の育成
AIリテラシー向上
AI活用の社内展開・定着
内製化・自走体制の構築
AI×新規事業開発
約20名の参加者が、データを用いた課題解決の手法や精度改善のプロセスを実践的に学びました。すぐに実業務へ適用できる完璧なモデルが完成したわけではないものの、参加者全員が「もっと学習を続けたい」と答えるほど、データ活用に対する強い学習意欲が芽生えるという大きな成果を得ています。
この成功の裏には、NECの講師による伴走支援がありました。答えをすべて教えるのではなく、ヒントを示して好奇心を刺激したり、チームごとの進捗レポートを基にプログラムを微修正したりするきめ細やかなサポートが、参加者のモチベーション維持に貢献しました。経営層からも高く評価されており、今後は第一期メンバーの学びを深めるとともに、グループ内の多様な人材が集い、データ分析を通じて新たなビジネスを生み出す場として、取り組みを継続・拡大していく展望を描いています。
バックオフィス・管理部門(人事・経理・法務)
勤怠管理・シフト作成AI
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新規事業開発・アイデア創出
運輸・物流
配車計画の自動化
需要予測・在庫配置最適化
数値・Excel・ログ
在庫・生産・物流データ
人事・勤怠・給与データ
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・統計モデル(数値データからの予測・分析)
AI構築プラットフォーム
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の成功の最大の要因は、現場の自発性を引き出す段階的な研修プロセスと、ツール導入だけでなく教育をセットにした伴走型支援により、従業員の学習意欲を飛躍的に高めた点にあります。異なる部門やグループ会社のメンバーを混成チームにしてOJTを行う手法は、サイロ化しがちな大企業において、部門横断的な新規事業創出や業務改善の大きなヒントとなるでしょう。一方で、高度なツールの導入だけでは現場に定着しないため、専門知識がなくても直感的に操作できるUIの選定と、実務に直結した課題設定(ユースケースの定義)が不可欠です。現場主導のデータ活用や市民データサイエンティストの育成に関心がある方は、ぜひ他のDX人材育成事例も参考に、自社に最適なアプローチを検討してみてください。
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。