データ・AI活用支援サービスdataris（デタリス）の導入事例
プロダクト詳細導入企業｜株式会社ブリヂストン
タイヤ物流DX ラストワンマイルの最適化というゴールを共に目指すパートナー -dataris-データサイエンティストチームが配送コストの可視化、分析をスピーディーに実現-
課題・目的
配送先ごとの物流コストが把握できておらず、配送頻度やルート最適化の基礎データが不足していた
大規模データ（20GB・約1億件）の整合性確認やマスタ整備に時間がかかり、マンパワー不足で作業が遅延していた
ラストワンマイルの効率化と持続可能で効率的な輸配送への転換のため、得意先別の配送コストを見える化すること
導入後の効果
配送コストの可視化が可能になり地域ごとの分析環境が整備された。
得意先ごとの配送回数のばらつきが明らかになり、高頻度配送事例（週4〜5回など）が可視化された。
データ処理がスピーディーかつ正確になり、不具合箇所の修正が可能になった。
まとめ
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プロに相談する導入事例の詳細
導入前の課題
配送先ごとの物流コストが把握できておらず、配送頻度やルート最適化の基礎データが不足していた
大規模データ（20GB・約1億件）の整合性確認やマスタ整備に時間がかかり、マンパワー不足で作業が遅延していた
導入の目的
ラストワンマイルの効率化と持続可能で効率的な輸配送への転換のため、得意先別の配送コストを見える化すること
導入後の効果
配送コストの可視化が可能になり地域ごとの分析環境が整備された。
得意先ごとの配送回数のばらつきが明らかになり、高頻度配送事例（週4〜5回など）が可視化された。
データ処理がスピーディーかつ正確になり、不具合箇所の修正が可能になった。
導入の決め手
コストを抑えつつスピーディーに可視化を進められる点と、別プロジェクトでの支援実績からの信頼でdatarisを採用した
導入のプロセス
社内で過去2年分の販売データを抽出し地域ごとに分割して緯度経度や配送走行距離・配送回数をPythonで算出、Tableau PrepとTableauでダッシュボードを構築し、datarisがデータ結合・マスタ作成・エラーチェック等を支援して4エリア分を可視化した。
活用方法
Tableau Prepでデータプレパレーションを行いTableauでダッシュボードを作成して配送走行距離・配送回数・緯度経度などを可視化・分析している。
社内の反応
datarisチームの技術力と丁寧な対応により安心感が得られ、技術的相談に迅速に対応してもらえる点が高く評価された。
今後の展望
構築したデータベースを基盤にさらに物流DXを推進し、追加要件が出ればdatarisに継続して支援を依頼する予定である。
どのような企業におすすめですか？
テクノロジーとナレッジが必要な物流改革を進めたい企業におすすめと示唆している。
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