＜弊社参画前の課題＞

全国1,000店舗以上を展開する規模でありながら、データはオンプレミスの基幹システムに閉じ込められていました。本部での予実管理や車両稼働率の集計は手動で行われており、現場（店舗）へのフィードバックも遅延が常態化。また、クリエイティブ制作の現場では、車両画像などの素材管理システムと業務利用ツールが分断されており、デザイナーが手動で操作を繰り返す非効率なフローが常態化していました。

＜支援内容＞

【オンプレミスからの解放とデータパイプライン構築】

  • オンプレミスDBからBigQueryへのデータ転送基盤を設計。EmbulkおよびDigdagを選定し、セキュアかつ安定的なELTパイプラインを構築。
  • データウェアハウス（DWH）構築にあたり、Dataform（dbtライクなSQL管理ツール）を導入。依存関係の解決やドキュメント化をコードベースで管理する体制を整え、属人化を排除した運用フローを確立。

【現場視点のデータ活用（Excel×GAS）】

  • BIツール（Looker Studio）の導入と並行し、ITリテラシーのバラつきがある全店舗の現場スタッフが利用しやすい形でのデータ提供を模索。
  • GAS活用しBigQueryの集計結果を店舗ごとのExcelレポートとして自動生成・配布するシステムを開発。全国1,000店舗に対し、個別の稼働実績や目標達成率をフィードバックする仕組みを実現。

【業務フローの自動化と開発効率化】

デザイナー部門の課題に対し、AWS S3からGoogle Driveへの画像同期システムをスクラッチで開発。 既存の転送サービスの制約（AWSエンドポイントの特殊性）を回避するため、S3→GCS間はシェルスクリプト（GCE）、GCS→Drive間はPython（Cloud Functions）という適材適所の構成を採用。Pub/SubとSchedulerを組み合わせたサーバーレス構成により、低コストかつメンテナンス性の高い自動化環境を提供。

＜実績・成果＞

  • データのクラウド化により、本部企画部門が日次で全店舗の稼働状況を詳細に把握できる環境を実現。
  • 店舗向けレポートの自動化により、現場店長や地域統括長らが数値集計業務から解放され、店舗運営や接客に注力できる体制に。
  • 画像素材の同期自動化により、制作チームのリードタイム短縮と、手作業によるミス（取り違え等）を防止。