事例 / 伴走シナリオ

事例

自社事業（HEAVYCHILD・実話）と、業種別の伴走シナリオ（業界平均ベンチマーク参考値）。具体的な詰まり・打ち手・効果の輪郭をご紹介します。

本ページの業種別シナリオは業界平均ベンチマーク（PwC Strategy&・Vellum 等公開調査）に基づく参考値です。実際の効果はお客様の条件で個別試算し、ROIをお約束する数字ではありません。

CASE 01

自社事業 / フィットネスギア D2C・実話

HEAVYCHILD — 自社ECで実践するデータ統合

Shopify + Meta広告 + Notion在庫を1つの基盤に集約し、週次の意思決定サイクルをつくっています。データ活用支援の「実証実験の場」として運営中。

小規模D2Cでも、データ統合で「広告ROAS × 在庫」を同じ画面で語れる。

詰まっていたこと
Shopifyの注文データ、Meta広告のCV/コスト、Notionの商品・サプライヤー在庫が個別に存在。広告効果と在庫切れリスクを同じテーブルで議論できず、判断が遅れていた。
打ち手
Shopify / Meta / Notion を BigQuery に統合。商品マスタを1本化し、SKU単位で「ROAS × 在庫日数 × 粗利」を可視化。週次の仕入・広告予算配分会議で参照する状態に。
結果（実話）
仕入・広告のサイクルが「経験と勘」から「データを見ながら議論」へ。データ活用支援の提案にも、自社運営の学びがそのまま活きている。
関連ソリューション
散らばったデータの統合 / AI-Ready化。詳しくは HEAVYCHILD 事業ページ。

CASE 02

業種別シナリオ（匿名）/ 物流・3PL

配送効率とSLA違反金の可視化

中堅3PL・日5,000配送規模を想定。配送計画の属人化と再配達コストの不可視を、データ統合で立て直す伴走シナリオ。

配送計画を属人から外し、FADR・SLA違反を週次で追える状態をつくる。

詰まりがちな状況
配送計画作成が一部のベテランに属人化。再配達コスト・FADR（初回配送成功率）が把握できず、SLA違反金が顕在化。WMS / TMS / 配車システムのデータが個別に存在。
打ち手
WMS / TMS / 配車のデータを BigQuery に集約し、FADR・配送効率・SLA違反金をKPIとして週次ダッシュボード化。需要予測でルート最適化の初期パイロット。
期待される効果（業界平均ベンチマーク）
FADR 3%改善で年間8,200万円相当（150件/日 × 1,500円 × 365日 = 業界平均試算）。配送計画工数50%削減も合わせて年間9,000万円規模の便益が見える領域。※実数はお客様条件で個別試算

CASE 03

業種別シナリオ（匿名）/ SaaS

ChurnとUpsell機会の発見

年商10億規模のSaaSを想定。プロダクト利用データを使い切れず、Upsell機会を逃している状態を立て直す伴走シナリオ。

プロダクト利用データから離脱予兆と拡大余地を構造的に取り出す。

詰まりがちな状況
NRR（Net Revenue Retention）が頭打ち、Churnの予兆を検知できない、Upsell機会の発見が営業の勘任せ、CAC / LTV の効果測定精度が低い。プロダクト利用ログとSalesforceが繋がっていない。
打ち手
プロダクト利用ログ・契約・課金・サポートデータを BigQuery に集約。セマンティックレイヤで「アクティブユーザー」「主要機能利用率」を一元定義。Churn予兆モデルとUpsellスコアの初期パイロット。
期待される効果（業界平均ベンチマーク）
Churn率 0.5pt改善で ARR 10億 × 0.5% = 年間500万円相当、Upsell率 3pt改善で年間3,000万円相当（業界平均試算）。※実数はお客様条件で個別試算

CASE 04

業種別シナリオ（匿名）/ 製造業

不良品率削減と予知保全の初期パイロット

中堅製造業・年商50億規模を想定。センサーデータが活用しきれず、不良率と設備停止が読めない状態を立て直す伴走シナリオ。

物理的な数値に直結するためROIが見えやすく、データ基盤の効果が出やすい領域。

詰まりがちな状況
PLC / SCADA / MES のセンサーデータが現場PCに分散。不良品率が下がらず、設備の予期せぬダウンタイムが読めない。在庫適正化・品質トレーサビリティも紙やExcelに依存。
打ち手
センサーデータを BigQuery / Databricks に集約。異常検知モデルで不良品の早期発見、予知保全アラートで設備停止を予防。需要予測で在庫適正化。
期待される効果（業界平均ベンチマーク）
不良品率 1%→0.5% で年間2,500万円相当、設備稼働率2%向上で年間800万円相当（業界平均試算）。※実数はお客様条件で個別試算。Vellum調査では製造業エグゼクティブの61%がサプライチェーンAI導入の直接的結果としてコスト削減を報告。

CASE 05

業種別シナリオ（匿名）/ 小売・EC

マルチチャネルの在庫・売上統合

年商100億規模・複数チャネル（卸 / EC / モール）のリテールを想定。チャネル間で在庫と売上の定義が食い違う状態を立て直す伴走シナリオ。

「在庫の真実」と「全社売上の定義」を中央集約、固有分析はドメインに残す（メッシュ部分適用）。

詰まりがちな状況
SKU マスタが事業部ごとに別物。物理在庫・チャネル別引当が食い違い、欠品と過剰在庫が同時多発。「総売上」と「純売上」の線引きが定まらず、ダッシュボードごとに数字が違う。
打ち手
SKUマスタ・在庫・チャネル横断引当を中央が「結合組織」として持つ（ファブリック的）。EC・モールなどデジタル人材のいる領域からデータプロダクト所有を試す（メッシュ部分適用）。セマンティックレイヤで `total_sales` の唯一定義を確立。
期待される効果（業界平均ベンチマーク）
コントリビューションマージン3%向上で年商100億 × 3% = 年間3億円規模（PwC Strategy&調査：顧客データ投資で3-5%のマージン向上が期待値）。※実数はお客様条件で個別試算

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