レンゴー株式会社様導入事例

課題・解決・効果

会社の持続的発展にはデータ活用文化を根付かせることが必要不可欠

　1909年に日本で初めて段ボールを事業化し、その後もパイオニアとして、日本の包装業界をリードし続けてきたレンゴー。創業者の井上貞治郎氏は、「段ボール」の名付け親としても有名だ。
　同社の事業について、「社会に貢献する 、付加価値の高い段ボールを積極的に開発しています」と説明するのは、情報システム第二部　担当課長 の中川庄太氏である。商品の魅力を高めるカラフルな美粧段ボール、持ち運びやすい機能的な段ボール、防虫・防湿・防炎、低摩擦といった特殊な加工が施された段ボールなど、多種多様な製品を多数開発している。さらに近年では、SDGsの観点から、植物由来の成分で作られる環境に優しい包装にも注力している。
　そのレンゴーが2022年に新たに取り組んだのがデータ基盤の導入、中でもデータレイクの実現だった。従来のITシステムで使われていたデータベースは、構造化データを扱うデータウエアハウスと呼ばれるタイプが主だった。それに対しデータレイクは、構造化データだけでなく、機器などのログデータや、画像や動画のバイナリデータなど、さまざまな種類のデータをまとめて一元的に保管するデータベースだ。すなわち、「将来生まれる用途にも対応できるよう、いろいろなデータを蓄積することができる、新しい考え方のデータベース」と言える。
　「データ基盤の導入を決めたのは、その時に何か解決すべき緊迫した課題があったためではありません。従来の仕組みでも、現場部門では稼働する機械からデータを取得し、稼働状況の分析や、新製品や改良に向けた研究を積極的に行っていました。
　データ基盤の導入は、会社の持続的発展を目指して社内にデータ活用文化を根付かせることが必要、と会社が決断したためで、その実現に向けて今回の取り組みに至ったのです」（中川氏）

確実に成果を上げていくスモールスタートを提案したJSOL

　データ基盤の導入を決断したレンゴーは、取り組みの第一歩として組織横断的なプロジェクトチームを編成した。レンゴーの情報システム本部は、段ボールのシステム（第一部）、製紙のシステム（第二部）、人事や会計システム（第三部）、IT利活用の研究（第四部）と担当システムごとに部署が分かれおり、データもサイロ化していた。そこで、データ基盤の導入に向けて、各部署からメンバーを選抜して新たなチームを作ったのである。
　プロジェクトチームではまず、データ基盤、特にデータレイクの構築に関するあらゆる情報収集を行った。しかし、他社事例の調査やヒアリングを行ったものの、「実現困難な、夢のような話」が多く、具体的なイメージがつかめなかったのである。
　情報システム第三部 主任の田中雄太氏は、当時を振り返り、「とにかくまずは、実際にデータレイクに触れてみないと、何も分からないと思いました。それに、データレイクでの業務をスムーズにスタートさせるためにも、今からデータをため始める必要があると考えました」と述べる。
　そうして、2022年夏に声を掛けたベンダーのひとつがJSOLだった。ライセンスコストがかかるパッケージや製品の提案が多い中、JSOLは「データ活用・AI基盤」導入ソリューションによる、AWSのクラウドサービスを活用したデータ基盤構築を提案した。要件に最適なサービスを組み合わせてカスタマイズしていくので、自由度や拡張性にも優れていた。
　情報システム第四部 担当課長の田中良則氏は「我々からの質問に対し、他社はパッケージや製品の提供元へ問い合わせする中、JSOLはその場で即答できるなど、データ基盤導入における経験の豊富さや、AWSに関する高い知見を感じることができました。また大風呂敷を広げることなく、まずはできることから着手して、確実に成果を挙げながら着実に進めていきましょうという、スモールスタートの提案は説得力があり、当社の考えに合っていました」とJSOLの提案を評価する。

研究部門の分析業務を効率化、部門間のデータ分断を解消

　2022年11月から3カ月でステップ1を実施した。ステップ1では、データ基盤の構築と同時に、ひとつのユースケースを実現した。レンゴーには研究開発・環境経営推進部門がある。そこでは段ボールの材料となる原紙の品質、成分、強度などの研究を行っており、工場の機械に取り付けたセンサーからのデータを収集、分析している。 以前からセンサーデータの収集、分析は行っていたが、担当者が機械の設置場所に足を運び、記録媒体にデータをコピーし、それを自分のパソコンに移して分析、という手間を掛けていた。
　それをセンサーから直接データ基盤にデータを格納し、クラウド上でデータの加工、分析するようにしたことで担当者の負担が軽減され、さらに蓄積されたデータをもとに、グラフや表などへの可視化が自動化されすぐに確認できるようになった。また、これらを実現する環境はAWSのサービス群、例えばデータの格納や加工にはAmazon S3やAWS Glue、分析や可視化にはAmazon AthenaやAmazon QuickSightを利用することで、1カ月程という短期間で構築された。
　情報システム第二部 の平家葵氏は、「機械に取り付けたセンサーからは膨大なデータを取得できます。しかし、これまでは量が増えすぎると古いデータを削除していく必要がありました。その点、今回導入したデータ基盤であれば古いデータを捨てることなく蓄積していけます。また、誰でもアクセスできるデータ基盤によって他部門のスタッフも利用できるようにしたことも大きな意味がありました」と語る。
　2023年2月からの3カ月はステップ２として基幹システムとデータ基盤の連携や、CI/CD環境の整備などを行い、5月からはステップ３としてクラウド上の他システムとの連携やデータカタログの整備などに取り組んだ。
　「ステップ2、3では優先度が高いデータの拡充や、データ基盤の拡張・運用の整備を行いました。データの種類が増えるほど、より多くの社員がデータ基盤を使ってくれるはず。そうすれば、いろいろな意見、発想が生まれてきて、新しいユースケースへとつながるでしょう」（中川氏）

種々の課題の解決を支援しながらJSOLが実現まで伴走

　スモールスタートでしっかりとステップを踏みながら、確実に進めていったわけだが、実際には手探りの部分も多かったという。
　田中良則氏は「もともと解決したい課題があったわけでもなく、明確なゴールを定めることが難しいプロジェクトでしたが、そのような中で一緒に伴走してくれたのがJSOLでした。当社が判断に悩み、二の足を踏むこともありましたが、JSOLはその都度ヒントやアドバイス、アイディアを提示して、私たちが意思決定しやすいよう支援してくれました」とJSOLの貢献を語った。
　JSOLはたびたび勉強会を開いて、解決につながるようなヒント、活用法などの情報を過去の事例を元に提供した。データ活用のユースケース策定が進まない状況では、データサイエンティストを交え、レンゴー内のデータ資産とオープンデータを組み合わせた活用アイディアなども提供した。
　情報システム第一部の主任の 渡邊一輝氏は「迷うことも多かったこのプロジェクトでしたが、JSOLからは、しっかりとした体制を組んで当社を支援していくという意気込みを感じました」と語る。

データ活用の土台が整い、全社にデータ活用文化を根付かせていく

　「製造業は、センサーを使えば温度や振動、電力量などのデータを時系列で蓄積できます。それを収集して、いつでも分析できるようにするのがデータレイクの醍醐味と言えます。今後は、さまざまな部門でのユースケースを拡充させる、連携できるシステムを増やす、データ基盤を利用するユーザーを増やすというアプローチを進めます。
　直近では、製紙デジタル推進部や 各工場の物流部門にて物流クライシスに備えるため、配送網の最適化などを目的とした可視化ダッシュボードの開発が進んでいます。このようにデータ基盤を活用し、データ活用文化を根付かせたいと考えています。JSOLには高い知見を生かして、当社が気づかない観点からの提案、アドバイスを今後も期待しています」（中川氏）