株式会社フライウィール

株式会社フライウィールは、企業に分散するデータを統合し、AIや機械学習を活用して事業成果につなげるデータ活用プラットフォームを展開する企業です。GoogleやMetaなどでデータ・広告技術に携わったメンバーによって設立され、データ統合から分析、予測、レコメンドまでを一体で支援しています。

中核となるサービスがデータ活用プラットフォーム「Conata（コナタ）」です。企業内にある購買、会員、Web、広告、商品、物流などのデータを統合し、顧客分析や需要予測、レコメンド、業務最適化に利用できる状態へ整えます。

小売企業では、POS、EC、アプリ、会員システムなどにデータが分かれていることが多く、同じ顧客でもチャネルによって別々に管理されるケースがあります。Conataでデータを統合することで、顧客単位の購買行動を把握し、パーソナライズや販促、需要予測などへ活用できます。

公式事例では、日本生活協同組合連合会やコープこうべなど生協でのデータ活用が紹介されています。コープこうべでは複数事業のデータを連携し、組合員への提案をデータに基づいて高度化する取り組みが行われています。また、カルチュア・コンビニエンス・クラブでは、会員データを使った店舗ごとの需要予測とAI自動発注に取り組み、返品率の低減を目指しています。

アスクルでは、需要予測技術を利用した予測モデルの開発や、AIによる商品レコメンドにフライウィールの技術が活用されています。購買データを単に集計するだけでなく、「次に何が売れるか」「この顧客に何を提案するか」といった将来の行動につなげる点が特徴です。

外食企業でも、会員、注文、店舗、商品、キャンペーンなどのデータを統合することで、顧客理解や需要予測を高度化できます。複数ブランドを展開する企業では、ブランドごとに分かれたデータを横断して分析することも重要になります。

データ活用では、分析部門だけが高度なモデルを持っていても、現場の業務へ結果が届かなければ価値が生まれません。Conataはデータ統合の後に、レコメンドや需要予測といった機能を実際の顧客接点や発注業務へつなげることを前提としています。店舗やECで生まれるデータが再び施策へ戻り、その結果が次の学習データになる循環をつくれる点が重要です。

生協やCCCの事例では、会員・組合員データを単なる集計ではなく、提案や発注という具体的な業務へ活用しています。企業内に既に蓄積されているデータを、部門横断で使える状態へ整理し、AIを動かすための“燃料”へ変えることが同社の役割です。

小売・流通では、顧客データだけでなく商品・在庫・店舗・物流など多種類のデータを扱います。これらを一つの目的に合わせてつなぐには、データの形式や更新頻度を整える必要があります。フライウィールはデータエンジニアリングとAIの両方を扱い、分析以前のデータ整備から支援できる点にも特徴があります。

フライウィールの公式事例では、コープこうべが店舗、宅配、共済という3事業のデータを連携し、組合員への提案にAIを活用しています。事業ごとに分かれていたデータをつなぐことで、組合員の生活ステージをより立体的に捉え、共済の提案につなげた結果、獲得が30.8％向上したと紹介されています。データ統合を目的にせず、現場の具体的な提案へ落とし込んでいる点が特徴です。

また、カルチュア・コンビニエンス・クラブでは会員データを使って店舗ごとの需要予測とAI自動発注を行い、書籍の返品率低減を目指しています。アスクルではLOHACOのレコメンドや需要予測モデルの開発を支援しています。このように、Conataは顧客理解、商品レコメンド、需要予測、自動発注など複数の業務へ利用されており、企業が持つデータを直接、売上や在庫、業務判断へつなげるための基盤として活用されています。

フライウィールが提供する価値は、データ基盤をつくること自体ではなく、その上でAIを実際の業務へ動かすことにあります。小売・外食企業が持つ大量のデータを、発注、販促、顧客コミュニケーションなどの具体的な意思決定へ変えていくための基盤を提供する企業です。

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