生成AI時代を勝ち抜く鍵は「独自データ」！専門2部署体制で挑む独自データの蓄積と活用

はじめに

こんにちは！くふうカンパニーのAX推進部とデータ分析部でマネージャーをしているkoya3toです。前回の振り返り記事から約1年が経過し、この1年で私たちの取り組みも大きく変化しました。

今回は、生成AIの進化が著しい今、私たちが特に注力している「独自データ」の蓄積・活用と、それを推進する体制を中心に、くふうカンパニーグループにおけるAI・データ活用の現在地と今後の方向性について紹介します。

なぜ「独自データ」なのか？

生成AIの活用は、多くの企業にとって当たり前のものになってきています。 生成AIは事前に学習に使った大量の公開情報と、入力された情報に基づいて結果を出力する技術です。 このため、Web上の公開情報のような誰もが利用できる情報を入力とするだけでは、他社と似たようなアウトプットしか得られず、そこから独自の価値を生み出すことは困難です。

このような生成AI時代において、日々の事業活動から生まれる他社にはない、私たちだけが持つ「独自データ」こそが独自の価値を生み出す源泉であり、今後の差別化の鍵を握ると考えています。

「トクバイ」に見る独自データの価値

例えば、チラシ比較サービス「トクバイ」では、小売店から入稿されるチラシ画像データが大量に蓄積されています。加えて、ユーザーが「どの店舗の、どのチラシに掲載されている、どの商品」を比較検討したかを表すアクセスログも蓄積しています。

このようなデータはトクバイにチラシを掲載する小売店とチラシを閲覧するユーザーがいて初めて得られるものとなっていて、他社にはないユニークなものです。こうしたデータを活用した機能は、今後も生成AIだけでは再現が難しい、独自の価値につながるものと考えています。

この考えのもと、ユーザーによる各店舗チラシの閲覧ログを活用して小売店のマーケティング活動を支援する「くふうマーケット・リサーチ」や、チラシ画像に掲載されている商品情報をAIで解析する「トクバイチラシ解析AI」といったプロジェクトが企画・実施されています。

独自データの蓄積と活用を進めるための「2つの専門部署体制」

「独自データ」の蓄積と活用をさらに推進するため、私たちは昨年10月、AI・データ活用に関わる組織をAX推進部とデータ分析部の2つの専門部署に再編しました。この体制により、それぞれの専門性を高めつつ連携することで、AI活用とデータ利活用を推進しています。ちなみに社内では、両部署のDataとAXという名前にちなんで、DAXという愛称で呼ばれています。

部署間で担当範囲が重なる部分も多いのですが、それぞれの部の主な役割分担は以下の図のとおりです。

AX推進部: AIで新たな価値と独自データを「生み出す」

AX推進部は、「AIによる新しいサービス体験（AI eXperience）と組織全体のAI活用（AI Transformation）を推進する」役割を担っています。現在は、特に「独自データ」を活かした「AI eXperience（AIによる新しいサービス体験）」の創出に注力しています。

くふうカンパニーにおけるAI eXperienceの具体的な事例として、グループの主力事業である『トクバイ』における「チラシ解析AIプロジェクト」があります。大量のチラシ画像を自社で保有している企業は多くなく、これは貴重な独自データとなります。一方で、チラシ画像のままでは活用先が限られてしまいます。チラシ解析AIプロジェクトでは、チラシ画像から個々の商品情報（商品名、商品カテゴリ、価格など）を構造化データとして抽出し、活用する取り組みを進めています。このように、AX推進部はAI技術を駆使して価値ある独自データを「生み出す」エンジンとなっています。

一方で、AI Transformationについては、生成AIの進化と社内普及に伴い、各現場で自発的な導入や試行錯誤が活発に行われている状況です。このため、現在は優先度を下げ、「AI eXperience」に注力しています。実際、私たちが積極的に旗を振らずとも、エンジニアを中心にAIコーディングツールの導入や、バックオフィスでのAIツールの活用が進んでいます。もちろん、社内全体のAI活用動向は注視しており、必要に応じて情報共有やガイドライン策定などのサポートは引き続き行っています。

データ分析部: 独自データを「磨きあげ」、活用を「加速させる」

データ分析部は、自社に蓄積された独自データを「磨き上げ、組織全体で活用できる資産に変え、意思決定を支援する」役割を担っています。このため、データ分析だけでなく、ユーザーのアクセスログのようなサービスが生み出す独自データ（の原石）を、組織全体の資産として活用しやすい形に集計・加工する業務も行っています。

例えば、ユーザーのアクセスログは、そのままの状態（生データ）だと、分析に不要な情報（例：検索エンジンのクローラーによるアクセス）が含まれていたり、データの意味を正確に解釈するために専門知識（ドメイン知識）が必要だったりするため、データ分析に慣れていない人には扱いにくいことがあります。そこでデータ分析部が、これらの生データを分析やサービス開発で使いやすいように集計・加工を行うことで、信頼性が高く、直感的に理解・利用できる「整備済みデータ」へと「変換」します。

これにより、企画担当者やエンジニアなども、簡単な操作（シンプルなクエリ）で必要なデータにアクセスできるようになり、データ活用のハードルが大きく下がります。このように、「独自データ」を誰もが安心して使える状態に整備することで、データ活用の試行回数を増やし、よりユーザーに支持される機能開発につなげます。

両部署の連携が生み出す価値: 「買い時ピックアップ」の事例

今年新たにリリースした「買い時ピックアップ」は、両部署の専門性を活かして生み出された機能です。買い時ピックアップは、チラシに掲載されている商品価格の時間的な変化をもとに、対象商品が過去と比較して値下がりしているかどうかを確認できます。この機能を利用することで、さらに日々のお得な買い物をサポートします。

この機能の開発は、両部署の連携が光る好例でした。この機能を実現するため、まずはAX推進部が、AIを用いてチラシから商品価格を新たに抽出できるようにしました。高い精度で価格情報を抽出できているものの、複雑な構造の芸術作品とも言えるチラシから100%の精度で情報抽出することは現状できていません。

そのため、解析結果を単純集計するだけでは、解析に失敗した商品の存在がノイズとなり、価格情報が実際よりも大きく変動してしまうという課題がありました。このような課題に対して、AIの精度改善を待つのではなく、データ分析部が統計的な手法を用いてノイズの少ないデータに「磨き上げ」、サービスで「活用できる形に整形」することで、無事リリースすることができました。

このように「生成→整備→活用」のサイクルを2つの専門部署が連携して回すことで、独自データを活用した機能開発につなげています。

今後の方向性：「独自データ」戦略の深化と好循環の加速

生成AIという活用先が新たにできたことで、生成AI時代においても、私たちの生活に根ざした独自データの価値は高まっていて、当面は揺るがないものであると考えています。DAXでは、これからも「独自データの蓄積」と「独自データの活用」の両輪を加速させていきます。

「データの蓄積」と「データの活用」が生み出す好循環をさらに加速させ、AIとデータの力を組織全体に浸透させ、くふうカンパニーならではのAIやデータを活用した新しく、今よりもユーザーファーストなユーザー体験を継続的に創造していきたいと考えています。

最後に

くふうカンパニーでは「くふう」で暮らしにひらめきを」という企業理念実現のため、ユーザーファーストの価値観を重視しています。ユーザーファーストの実現に向けて、2026年卒の新卒採用ではデータサイエンティストを募集しています！まだまだ立ち上がったばかりの部署であり、やりたいこと、やらなければならないことがたくさんあります。興味がある方はぜひご連絡ください！お待ちしています！