［対談］デジタルデバイドが進む小売業界　オークファンが目指す「ロジカルなEC」とは

オークファン×日本マイクロソフトが語るECの未来

オークファンはご存じ、オークションサイトやECサイトの商品取引相場を調べられるサイト「aucfan.com」を運営する企業だ。2013年4月にマザーズ上場後、同年9月にマーケットエンタープライズよりフリーマーケット事業「楽市楽座」を取得、2015年5月には、DeNAからBtoBモール事業を譲り受け、現在は「NETSEA」として運営している。保有する商品・価格情報は、約400億件に上るという。そのビッグデータを活用し、ベンダーとしてEC関連サービスを提供していこうという姿勢がうかがえる。

2014年12月、オークファンの傘下に入った会社に、マイニングブラウニーがある。クローラ技術とデータマイニングを組み合わせたツールを提供している。オークファンはマイニングブラウニーを子会社化するとともに、その技術、ツールを自社のものと統合した。ビッグデータを活用し、EC関連サービスを提供するために、マイニングブラウニーが持つテクノロジーが必要だったのだろう。

そのマイニングブラウニー代表にして、オークファン技術統括部 執行役員部長でもある、得上竜一さんは、データを活用した「ロジカルなEC」を提唱している。その得上さんに、日本マイクロソフトの技術エバンジェリスト増渕大輔さんと対談してもらった。

オークファンが目指すのは、データを活用したロジカルなEC

得上（オークファン）　よく「価格.com」と比較されますが、「aucfan.com」は、買い手だけではなく、売り手も見にくるサイトです。「せどらー」のような人たちがターゲットのメディアだと解釈してもらっていいと思います。最近は、さらにそこからビジネスを広げていこうと、二次流通の分野にも踏み込み始めています。というのも、オークファンでは、これまで人がモノを売買したデータを大量に持っているんですね。それを使って、過去・現在の取引相場だけでなく、未来の予測までを提供しようとしているんです。

増渕（日本マイクロソフト）　今回、対談相手に得上さんをお呼びする際に、ECサイト上のコンバージョンの最大化にとどまらず、利益の最大化や在庫の話にまで及ぶ話がしたいなと思いました。得上さんは、ECサイトの構築支援からクローリング、データマイニングの道へと進まれたわけですが、その経緯を教えていただけますか。

得上　そもそも私は、家電やパソコンを販売するECサイト「PCボンバー」の運営会社にいまして、商品の相場を調べ、自動的に価格を設定するサービスを作っていました。そこからスピンアウトして、マイニングブラウニーという会社を作り、オークファンの傘下に入ったんです。自動的に価格を設定するというのは、クローリングでインターネット上から価格のデータを集めてきて、分析して、利益を踏まえて価格を決めるというものです。

増渕　オークファンさんに合流されたときににも、そういった考えかたが、今後必要になってくると評価されてのことなんでしょうね。

得上　はい。今のEコマースは、広告等によるランディング、その後のコンバージョンに注力していますが、この先はもっと高度に進化していかなければならないと考えているんです。それは、コンバージョンの後の利益まで視野に入れること。同じ数が売れたにしても、それでどれだけ儲かるのかを考えるので、マーケティングの枠から少しはみ出てしまうかもしれませんが、今後はそこまでやっていく必要がある。時代的に、それを支援するツールが出てきてもいい頃なんですが、日本ではまだ見当たらないので、当社がもっと訴えていくべきかなと。

増渕　そうですね。既成の手法、ツールを使った担当者ベースでは出てこない発想だと思います。一方で、会社全体の最適化、全体として利益を出そうという考えなので、経営者の興味は引けそうですね。今日はそのあたりを、掘り下げてお話ししたいと思います。

価格調整を自動化して、コンバージョンの先の利益を考えよう

得上（オークファン）　米大手EC事業者は、自社の商品の価格を最適化するためにモール事業をやっているという話もあったりしますよね。ほかの小売事業者に場所を貸してしまうと、どうしても売上は下がるんだけれども、それでも、価格の最適化をしたいと考えている。価格の最適化はそれくらい、小売業者には大事なことなんですが、その「大事」の度合いが、海外と日本では違いがあると思っています。海外では、「プライス・オプティマイゼーション」という市場がありまして、大手ITベンダーが次々とツールを出してきていますから。

プライス・オプティマイゼーション分野の日本の遅れは、「最適な価格」ではなく、「最安値」で提供するという市場になってしまっているのが原因かもしれない。最安値に設定すると売れるには売れるのでしょうが、それで儲かるかというと疑問です。根本から商売の考えかたを変えない限り、今後、EC業界はますます厳しくなっていくでしょう。

増渕（日本マイクロソフト）　価格を最適化しようとすると、その途中経過で、物流コストや、配送の段ボールのサイズなんかも、最適化しようという発想になるでしょうから、全体の経営最適化のはじめの一歩になるかもしれませんね。以前、得上さんと話したことがあるのですが、今の時代、システムは作りっぱなしではダメで、継続デリバリーで、改変し続けなければいけない。同様に、商品の価格も、よりよいものに改変し続けていってほしいですね。

得上　継続デリバリーの発想だと、今行われているのは、発売時をピークに、値段を下げ続けていくということ。上がることって、あまりないですよね。そうではなくて、市場の相場にあわせて上げたり下げたりしないといけない。ただ下げ続けるとか、同じ値段で売り続けるのはナンセンス。以前はそれが難しかったのですが、今はできない時代ではない。

増渕　それでも、既存のマーケティングツールや分析ツールだと、難しいんじゃないですか。

得上　ほとんどのツールが、コンバージョンまでしか見られないですからね。そうではなくて、コンバージョンがなされるのを前提に、価格を調整して、利益を最大化するという発想を持つべきなんです。マーケティングで終わりでなく、経営としてはそこまで持っていかないと。

増渕　たぶん発想としては当たり前のことなんですけど、EC担当者、CMOといった役割を超えて、いろいろなところに波及するので難しいんでしょうね。「経営視点で利益を最大化」なんて言っても、現場に嫌がられるだけかもしれない。

得上　現場としては、とにかくモノを売れと言われていて、全体利益を踏まえた価格の最適化というところまでは、意識が及ばないのが実態でしょう。

増渕　とはいえ、「aucfan.com」のユーザーであるプロシューマーたちは、はじめからその考えが遺伝子に入っているわけですよね。できていないのは、大企業だったり、既存のECツールベンダーだったり。そこをうまく突破しようとしているような事例は、出てきていますか？

得上　売値を調整することで利益を決めようという考えかたはあると思うんですが、仕入れ値を調整しようという考えまでは、出てきていないんじゃないでしょうか。粗利は、仕入れ値と売値で決まりますから、仕入れ値をコントロールしようという発想も必要です。

増渕　日本ではまだ、そこまで一気通貫で見られるEC担当者、CMOは少ないと思うのですが、それをテクノロジーで手助けすることに、オークファンさんは取り組んでいらっしゃるわけですよね。

得上　過去の取引のデータも重要なのですが、今、まさに相場がどうなっているかも知る必要があり、インターネット上から相場に関するデータをクローリングしているわけです。それを使うのには二段階のステップがあって、まずは集めてきたデータをとりあえず溜め込みます。直接データベースに溜め込もうとすると、すぐにパンパンになってしまうのですが、クラウドが解決してくれます。Microsoft Azureには、溜め込んでおく「Data Lake」が控えているのもいいですね。

次に、その溜め込んだデータを使いたい分だけ出してきて、分析します。この二段構えに、数億円くらいかかっていたのですが、今はそれがティアード化してきました。ひとつ機械学習のモデルを作るのに、数十円という世界になってきています。

それは大きなチャンスで、Eコマースを始めた段階から、データドリブンな価格戦略ができる、マーケティング施策を打っていけるわけです。オークファンでは、広く使っていただけるよう、なるべく素早くデリバリーしていきたいと思っているのですが、海外ではすでにスタートアップ企業がいくつも出てきていますので、それを引っ張ってくるのもアリかもしれません。

一方で、ほかにサービスが出てこないので、もしかして日本では受け入れられないサービスなのかもしれないと、危惧してもいます。その代わりに、おもてなしをしようとか。悪いことではないのですが、それはリアル店舗に任せておけばよくて、やはりEコマースはEコマースの良さを活かした戦いかたをするべきでしょう。

増渕　おもてなしそのものも、海外のZapposといったECのほうが優れているかもしれません。あそこまでのおもてなしができている日本のECって、なかなかないですよね。

得上　そもそもの「おもてなし」の意味を、もう一度考え直す必要があるのかもしれませんね。心がほっこりして、結果コンバージョンが増えるかもしれないけれど、１つひとつのコンバージョンの利益について、もっと考えるべきなんです。そして、価格を最適化するといった実作業は自動化して、人間は誰もやらないというのが理想だと思います。そこまで徹底してはじめて、人間がおもてなしに時間を使うとか。

増渕　部門に壁を作ると、価格調整の役割は誰がやるんだという、責任論になっちゃうんですよね。それだとよろしくなくて、マーケティングもITもわかる人が、ツールや外部のベンダーを利用して自動化すればいい。そのためには、担当分野を超えた超党派が出てくるべきなのかなと思います。

商品マスタをきちんと持ち、データを見ることから始まる

得上（オークファン）　まだ研究開発の段階ですが、日本の大手小売企業さんのお手伝いをしています。その企業は、すでにネットスーパーを運営しているのですが、「ECをやっている」ではなく、まだ「やりたい」の段階です。なぜなら、商品マスタがないから。紙にバーコードを印刷したものを、リーダーで読み取って「仕入れ」をしている段階ですからね。それを、機械学習やクローリングで、自動的に生成することができないかと取り組んでいます。

具体的には、店舗の販売員の方に、スマートフォンで、商品のJANコードと加工食品品質表示の枠（バーコード）の２ヶ所を撮影してもらい、クラウドにアップロードしてもらいます。OCR（光学式文字読取装置）でテキスト化して、JANコードを検索することで商品マスタを作り、Eコマース上に載せることができるようになります。これが実現すれば、レジにカメラを2台置いておくだけで、これまでのやりかたは変えずに、Eコマースと連動していくことができるわけです。

増渕（日本マイクロソフト）　スーパーやコンビニに行くと、割引シールが貼ってある商品は、紙のバーコードをスキャンしていますよね。裏側がつながっていない証拠だなと思っていました。

得上　そうなんです。そういうことをやっているうちは、POSの解析も何もできないんですよね。現状多くの企業が、裏側をつなぐ代わりに、ポイントカードを入れてデータを取得しているわけです。プロダクト・インフォメーション・マネジメント（PIM）という考えかたがあるのですが、商品の情報を管理していくという仕組みが、日本ではまだまだ未熟です。

増渕　PIMというと、ハード系の製造業のもののようなイメージがあるからかもしれませんね。ECを最適化するためには、実は小売側もPIMで、商品の情報を自由に管理できるような仕組みを実装する必要がある。

得上　そもそも欧米では、業界団体で商品情報のマスタを管理していて、小売店に自由に提供しています。メーカーはそこに入れておけばいいし、小売はそこから情報をとってくればすぐに売り始められるので、みんながハッピーなんです。一方日本は、自分たちのデータは自分たちで抱え込みたいという発想で、そうした団体がうまく機能していない。

増渕　先ほどの事例のようなアナログな小売事業者さんと、デジタルネイティブというか、ITを使って最適化しようとしているEC事業者さんとは、これまでは一緒に成長してきましたけれど、今後は道が分かれていくんでしょうね。オークファンさんはそれをわかっていて、機械学習に投資されたりしているんでしょうけれど。

得上　市場規模で見ると、ネットオークションの外側にEコマースがあって、その外側に小売があって、それぞれ10倍くらい大きくなっていくんですね。オークファンでは、徐々に外側の広いほうへ出て行きたいんですけれど、アナログな小売までいくには、まだまだ時間がかかるし、世代交代が必要かなとも感じています。

増渕　外側の大きな、アナログな世界に、機械学習やビッグデータアプローチが有効だろうと、オークファンさんは取り組んでいらっしゃるわけですよね。枠を越えようという行為そのものが、世の中を変えることにつながっていると思います。行き詰まりを感じているかもしれない小売事業者の方が、外を見る前に、自社の固定的な数値を見直すきっかけになるのではないでしょうか。

繰り返しになりますが、いま、システム構築の継続的な改善が注目を集めていて、それは、ビジネス側もそういうことになってきているからだと思うんです。システムとビジネスはコインの表裏一体で、常に新陳代謝をしていく必要がある。

ビジネス側が新陳代謝をするためのはじめの一歩が、データを見ることです。きちんとした商品マスタがあって、社内のさまざまなビジネスコンポーネントがアクセスできるようになっている。そういう環境が整っていれば、売値が決まり、利益を踏まえて、仕入れ値を最後に決めるといった、一見不思議な技も、当たり前のようにできるかもしれない。

得上　継続的な改善のためには、直線ではなくて、PDCAのようなサイクルを回し続ける必要があるんですよね。そこをなんとか、コンピュータで手助けできないのかと。

増渕　しかもそれは、ひとりの人間や、マーケティング組織の中でやることではなく、全体で。マーケティング活動の結果をオペレーションに反映させて、それの結果をまたマーケティングに反映させてという。

得上　そう、広い範囲で。その機械化のひとつの結果が、「機械学習」なのかなと。

増渕　機械学習自体を、世の中のすべてのビジネスマンが深く知る必要はないんですが、機械学習によって何ができたかの事例をたくさん知ることで、新しい発想ができるので、ぜひ知ってほしいですね。

得上　おそらく、いま機械学習を触っているのは、ある程度知見がある人たちで、まったくわかりませんという人がやる市場ではないんですよね。そういう意味では、機械学習をある程度やってきた人たちが使いたいのは、Microsoft Azureだと思います。Google Prediction API等が活きてくるのは、機械学習がもう少しコモディティ化してから。

増渕　機械学習をうまく使える可能性があるのは、情報システム部とは限りません。たとえばAzure Machine Learningは、WEBデジタルマーケティング系や、金融業界の数理科の人たち、もしくは、マーチャンダイザーなどの数字で実作業を通じて課題解決してる人たちにフィットします。彼らにとってのMicrosoft Azureは、単なるサーバーではなくデータプラットフォーム、もしくはビジネス自動化のツールと言えるでしょう。

得上　ECに限らず、人間のヒューリスティックな部分をアルゴリズム処理するのが機械学習ですからね。ヒューリスティックな部分がないままに、いきなり機械学習やってみようとしてもうまくいきません。

増渕　そうですね。毎日CSVをアップロードするなり、情報をExcelにまとめるなり、一度自分の手を動かしてみると、その作業を機械化するイメージがモデル化できると思います。

職人技を仕組み化し、進化を止めない、長く続くECへ

増渕（日本マイクロソフト）　デジタルデバイドという言葉がありますが、EC・小売業界の中で、自社や市場のデータをつかんでいるところと、つかんでいないところでは、有利・不利がはっきりしてくると思います。オークファンさんの動きを見ていると、それはもう確実に進んでいますよね。

一方でオークファンさんは、ベンダーとしてツールを提供することで、EC・小売業界のほかの企業さんをサポートしようともされている。プラットフォーマーとして、世の中を良くしていくことを、マイクロソフトと一緒にやっていけそうですよね。デジタルデバイドが進むにしても、リテラシーが高い側の割合を増やしたいじゃないですか。偏ったプラミッドではなくて、中間層がどんどん上に上がってこられるようにしたい。

得上（オークファン）　町の八百屋さんもITをやらないとダメかというと、必ずしもそういうわけではないのですが、やはりECをやるならITは必然になってきますよね。アメリカの有名なEC企業も、結局、クラウドベンダーになっていますし。

増渕　ECが流行っているからECをやるのではなくて、たとえば流通のこの部分にギャップがあるから、それを埋めるためにECをやるんだという発想だと、クラウドをうまく使ったりできるんでしょうね。自由に使える時代になったのだから、バックオフィスばかり自由にしていないで、価格や仕入れも自由にしたらいいんですよ。

得上　今のECは、仕入れにしても販売にしても、職人技がはびこっていると思うんです。職人技は悪いことではないし、すばらしいことなんですけれど、その人がいなくなったら企業活動が止まってしまうという状況はよくない。

そうした職人芸は、機械学習を取り入れたり、データドリブンにしていくことによって、破壊し、仕組みにしていくことができます。そしてその仕組みも、作って終わりではなく、継続してアップデートしていかないと、長く続くECにはならないのかなと。

アップデートを止めてしまうと、流れている時代についていけなくなり、どんどん衰退していってしまう。それはもったいないので、なるべく職人技ではなく、ロジカルに組まれていることが大事だと思います。

増渕　オークファンさんが取り組んでいるサービスに期待が高まりますね。それがリリースされる前の準備として、今、始めておくべきことはありますか？

得上　今、やっておいてほしいのはBIですね。Excelでもいいので、データを見る習慣をつけてほしいです。機械学習をやるためじゃなく、ロジカルにECを続けていくために。

増渕　そうですね、機械学習を使うこと自体が目的ではないですから。たとえば、月末のレポートを見る習慣ができてくると、来月の数字を予測したいという、内なるニーズが出てくるはずです。そういった発想が、機械学習を使うネタになるんですよね。

ECのためにしっかり数字と向き合うと、もっと自由にデータを扱いたいという作業的なストレスを覚え始める。それを解決したいなと思ったら、そこからがクラウドの本領発揮です。