ステコミへの発表のスケジュール

2012年9月19日

全日本食品株式会社

“大手スーパーに打ち勝つ”

ビッグデータ活用事例

会社概要

全日食チェーンとは？

全日食チェーンは地域のミニスーパーや個人商店の経営者から

なる日本最大の小売り主宰のボランタリーチェーン

設立

1962年5月

※創立50周年

本部年商 1,000億円 〔平成22年8月期〕

加盟店年商 3,300億円

加盟店（1,800店舗）＋提携チェーン（600店舗） 2,400店舗

全日食本部（全日本食品）とは？

株主は加盟店組合（全国14地区の協同組合）

ボランタリーチェーン本部であり、卸機能も有している唯一の会社

一般食品、生鮮食品、酒、医薬部外品等の商品供給と売場指導、

POS等の店舗IT機器の提供等を行う

会社概要（詳細）

会社概要

主要業務

全国約１８００店余の加盟店による、食品ボランタリーチェーン本部

一般食品、生鮮食品、酒、医薬部外品等の商品供給と経営指導、売り場指導等を行う

チェーン名

全日食チェーン

社 名

全日本食品株式会社

創立 創業

昭和３７年５月

代 表 者

代表取締役社長 齋藤充弘

日本スーパーマーケット協会 副会長

日本ボランタリーチェーン協会 副会長

本部社員

３６２名（平成２２年８月、正社員）

加盟店数

１７８４店（平成２２年８月）

本部年商

１０００億円（平成２２年８月）

扱い商品

生鮮食品 日配・チルド食品 加工食品・菓子 日用雑貨 酒 医薬部外品 その他

本社所在地

東京都足立区入谷６－２－２

営業所

東京、札幌、旭川、釧路、盛岡、仙台、ひたちなか、千葉、横浜、沼津、新潟、松本、金沢、一宮、

_{大阪、徳島、松山、広島、島根、鳥栖、大分、佐世保、熊本、宮崎、鹿児島、沖縄}

中小小売業が淘汰される理由

中小小売業

大手小売業

中小小売業が存続するための２つの条件

① 大手に対抗できる「調達機能」を有していること

② 大手並みの「精度と効率の高い店舗運営」が

行われていること

「精度と効率の高い店舗運営」を行う為には

「精度」と「効率」

「標準化」と「教育」

＜日本の小売業＞

＜全日食チェーン＞

情報システムとデータで「精度」と「効率」を追求

小売業のビッグデータ＝顧客×レシートデータ

を経営施策に利活用

小売り・卸業を知識型産業へ

全日食チェーンが目指すところ

ハイテク

ハイタッチ

と

本部と店舗の役割分担

中小小売業の強み

全日食の強み

「情報システムとデータ」によるMDingの見直し

MDing見直しのポイント

「いつも買う商品が、欲しい時に、手頃な価格で」

① 何を売らないか

② 何を売るのか

③ いくらで売るのか

④ いくつ発注するのか

⑤ 販促は何をするか

普段の買物を担う為に、必要なマーチャンダイジング

死に筋商品とは？

売れ筋商品とは？

適正な売価とは？

適切な数量とは？

適切な販促とは？

商

品

施

策

全日食チェーンの商品施策

① 死に筋商品とは…？

３+３+３カットの原則での、ドライ・チルド商品のカット候補SKU率

全国　５９１店

平均３６％のカット候補率

データの個数 / 店舗CD

カット率

店数 店数構成比

10%未満

8

1%

20%未満

49

8%

30%未満

124

21%

40%未満

177

30%

50%未満

134

23%

60%未満

77

13%

70%未満

21

4%

80%未満

1

0%

総計

591

1%

8%

21%

30%

23%

13%

4%

0%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

10%未満 20%未満 30%未満 40%未満 50%未満 60%未満 70%未満 80%未満

店数構成比

カット候補SKU率

カット候補SKU率別店数構成比

店数構成比

生鮮 １日３個

チルド １週３個

ドライ １月３個

しか売れない商品を排除する。

（ 個店のＰＯＳデータによる ）

３＋３＋３の

カット原則

全日食チェーンの商品施策

55　SKU

545　SKU

600　SKU

超売筋商品

（AA商品）

売筋商品

（A商品）

売筋商品

合計

② 売れ筋商品とは…？

エリア扱い

アイテム数

扱い率

４０%以上

扱い率

４０%未満

累計

５０％未満

5%

累計

５０％未満

95%

個店

売上高

扱い率

４０%以上

扱い率

４０%未満

累計

５０％未満

60%

累計

５０％未満

40%

全日食チェーンの商品施策

最適売価の算出方法

１)加盟店のＰＯＳデータを、全国の地域別に単品ごとに集計して売価別の平均ＰIを算出してデータベースを作成します

２）前記の売価別のPI値のデータから近似値曲線を求めます。 商品別に ｂとｍを算出

xは売価

３）前記の値上後のＰＩ値の算出式に　提供原価　N　を代入すると、その利益額は

で算出できます

x

bm

PI



 

x

bm

N

x

x

P



(

1

.

05



)

③ 適正な売価とは…？

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

110

130

150

170

190

210

PI

売価

Y社 食パン 6枚の売価別PI値 2007年12月

ＰＩ値

指数 (ＰＩ値)

-500

-400

-300

-200

-100

0

100

200

300

400

500

値入金額の売価別推移グラフ

_値入

１７１円

全日食で現在考える顧客視点の考え方

売筋商品でも、購入しているのは一部の顧客です

商品

顧客数

売上

ベーコン

10％

80％

ヨーグルトA

5％

80％

マヨネーズ

10％

80％

スナック菓子

10％

60％

あんぱん

2％

60％

顧客数

5%の顧客が占める売上

【ヨーグルトA】

５％

80％

全日食チェーンの商品施策

④ 適切な数量とは…？

日

付

売

価

特

売

販

売

数

Ａ

さ

ん

Ｂ

さ

ん

Ｃ

さ

ん

3

名

の

構

成

比

1/5 135 17

1

6%

1/6 118 ★

30

2

7%

1/7 135

9

2

22%

1/8 135

8

1

13%

1/9 135 12

6

5

92%

1/10 135

7

1

14%

1/11 135

9

0%

1/12 135

17

8

1

53%

1/13 118 ★

36

8

7

1

44%

1/14 135 11

0%

1/15 135

4

1

25%

1/16 135

21 11

1

57%

1/17 135

11

1

9%

1/18 135

12

1

8%

1/19 135

4

1

25%

ヨーグルトAの事例

月間会員数：約2300名、購入客数：110名

日

付

売

価

特

売

販

売

数

Ａ

さ

ん

Ｂ

さ

ん

Ｃ

さ

ん

3

名

の

構

成

比

1/20 118 ★

30 11

2

43%

1/21 135

14

5

36%

1/22 135

8

1

13%

1/23 135

11

0%

1/24 135

8

1

13%

1/25 135

7

1

14%

1/26 135 25

7

7

56%

1/27 118 ★

32

2

6%

1/28 135

14

0%

1/29 135

8

1

13%

1/30 135 20

8

1

45%

1/31 135

7

0%

計

392 61 24 21

27%

日々の客数が多い少ないに関わらず上位顧客

の販売に左右される。

全日食チェーンの商品施策

上位3人の来店有無に

より販売数が変化する

バラつきが出る

この発注の判断を人で

行うには無理がある

①バラつき

②過去の販売実績

③平均日販

これらから必要な在庫を

システムで算出する

自動発注システム

の開始

＜効果＞

勘と経験で行っていた手動発注

と比較して、５％以上売上向上

④ 適切な数量とは…？

全日食チェーンの商品施策

自動発注システムのアルゴリズム

◆ドライ：発注点方式

◆日配：定期発注方式

▼安全係数

ドライ

：2.01

日配

：1.65, 1.28

▼集計期間

ドライ

：60日

日配

：30日

集計日数： 集計期間中の営業日

平常売価： 定番売価（最適売価もしくはマスタ売価）の97%以上の売価

発注数量＝ＭＡＸ在庫-受注残-在庫

発注数量＝発注点-受注残-在庫

3.0％

1.88

0.1％

3.09

5.0％

1.65

1.0％

2.33

10.0％

1.28

2.0％

2.01

4.0％

1.75

0.5％

2.58

欠品率

安全係数

欠品率

安全係数

④ 適切な数量とは…？

ードタイム

発注サイクル＋納品リ

　　

標準偏差　　

安全係数

最低陳列数

平均日販

ードタイム）

発注サイクル＋納品リ

発注点

発注点

　平均日販　

発注サイクル　　

在庫



















(

MAX

ードタイム

発注サイクル＋納品リ

標準偏差

安全係数

最低陳列数

平均日販

ードタイム）

発注サイクル＋納品リ

発注点



(











0日

14日

欠品回数

37ヶ

18ヶ

平均日販

7月

5月

【自動発注の効果】

プリン

陳列場所を最下段に移動し３Fの売場確保

自動発注により発注起案数の増加のため売場

スペースの確保をしないと商品が入りきらない程に

205％増

【変更前】：上段2段目２F

【変更後】：最下段３F

数量 納品 在庫 売価 時間 5/1 12 12 0 78 18 5/2 12 12 0 78 21 5/3 12 12 0 78 20 5/4 48 48 0 74 20 5/5 10 10 0 78 21 5/6 6 10 4 78 19 5/7 14 10 0 76 17 5/8 7 10 3 76 23 5/9 15 12 0 78 23 5/10 10 10 0 78 15 5/11 59 60 1 74 21 5/12 9 8 0 78 23 5/13 11 12 1 78 21 5/14 11 12 2 78 21 5/15 14 12 0 78 20 5/16 12 12 0 78 16 5/17 9 12 3 78 19 5/18 61 60 2 74 21 5/19 11 10 1 78 16 5/20 14 14 1 78 18 5/21 14 14 1 78 15 5/22 14 14 1 78 21 5/23 8 14 7 78 22 5/24 10 10 7 78 19 5/25 60 60 7 74 23 5/26 19 12 0 74 16 5/27 12 12 0 78 15 5/28 14 14 0 78 20 5/29 9 14 5 78 21 5/30 16 12 1 77 22

数量 納品 在庫 売価 時間

7/1

29

49

20

78

22

7/2

43

54

31

77

23

7/3

55

29

5

78

22

7/4

30

39

14

78

21

7/5

42

58

30

78

19

7/6

64

60

26

78

23

7/7

47

34

13

77

23

7/8

50

48

11

78

23

7/9

39

53

25

78

22

7/10

33

52

44

78

23

7/11

18

35

61

78

22

7/12

14

34

81

78

20

7/13

57

60

84

78

22

7/14

18

0

66

78

22

7/15

44

30

52

78

22

7/16

52

21

21

78

23

7/17

18

44

47

78

22

7/18

23

53

77

78

23

7/19

31

15

61

78

20

全日食チェーンの商品施策

全日食チェーンの商品施策

お客様の

視点で

考えると？

私の欲しい

商品を

私の欲しい

時に

お手頃な

価格で

買いたい

自分がいつも買っ

ている商品を

食べたい時、

残り少ない時に

よく買う価格で

（内的参照売価）

⑤ 適切な販促とは…？

お客様が満足出来て、しかも投資を抑えてうまく売りたい

一人一人欲しい商品は違う！！

全日食チェーンの商品施策

売筋商品は誰もが欲しがる商品か？

総計

2日に1回

週に1回

月に1回

たまご

44％

74％

53％

18％

PB牛乳

34％

51％

39％

19％

ヨーグルト

_28％

_43％

_28％

_14％

マヨネーズ

11％

30％

10％

4％

醤油

_8％

_27％

_9％

_1％

【販促強化商品80品の顧客別購入履歴】

顧客A

顧客B

顧客C

顧客B・Cさんは、チラシでPB牛乳を安く販売しても意味がない！！

66％の顧客はPB牛乳では、満足しない可能性がある。

Bさん：おいしい牛乳 Cさん：低脂肪牛乳

上記商品を特売して欲しい！！という気持ち

全日食チェーンの商品施策

究極のターゲットマーケティング

ＺＦＳＰ

ZFSP：Zen-Nisshoku Frequent Shoppers Program

顧客別チラシ

レシートデータを元にお客様一人ひとりの購買履歴を抽出し、その

お客様がいつも購入している商品を定番価格より安く提供する

仕組み。

 お客様は、チラシがなくても、メンバーカードを出せば、期間中は、いつでも、

顧客別チラシの商品を、他のお客様より安い価格で購入する事ができる。

 全日食チェーンでは、個人情報は一切取りません。

～あなただけのお得なサービス～

⑤ 適切な販促とは…？

全日食チェーンの商品施策 顧客別チラシ⇒ZFSP

店No：4072502 レジNo：001 2010年02月12日（土曜日） 15時01分

お買上票

小計 5点 ¥810

合計 ￥８１０

極小粒ミニ3連納豆 ¥78 たまご Ｌ 10個入り ¥188 燻製屋ポークウィンナー2束 ¥287 油揚げ5枚入 ¥89 お茶漬のり8袋入 ¥168 店No：4072502 レジNo：002 2010年03月12日（土曜日） 16時09分

お買上票

小計 2点 ¥225

合計 ￥２２５

お茶漬のり8袋入 ¥149 油揚げ5枚入 ¥76 ★お得なサービス ★お得なサービス

レシート

データ

渋谷ＮＨＫ

売筋商品

データ

メンバーカード

ＰＯＳ

＋

本部のサーバー

顧客別チラシ端末

先月までのレシート

_{今月のレシート}

購

買

履

歴

商

品

顧客別チラシ（拡大）

お茶漬のり8袋入 １６８円

お茶漬のり8袋入 １４９円

お茶漬のり8袋入 １４９円

■■■

購買履歴

■■■ ■■■ ■■■ ■■■ ■■

全日食チェーンの商品施策 顧客別チラシ⇒ZFSP

コストパフォーマンス

お得情報の顧客ヒット率

_{■購買履歴商品 ３０％から４０％}

■購買関連商品 ５％

１０％

■購買無売筋品 １％

（通常のクーポン １％）

（チラシのヒット率）

０．６％

ヒット率

チラシの５０倍

全体で

１５倍

お得情報の発行コスト

_{■お得情報}

_{０．６円⇒3000人⇒１８００円}

１アイテム ９０円

（チラシ１００ｱｲﾃﾑ）

１０円⇒10,000枚⇒100,000円

１アイテム 1,000円

コスト

チラシの

１／１０

ZFSPの効果

１５０倍

全日食チェーンの商品施策 顧客別チラシ⇒ZFSP

日経コンピュータ主催 「IT Japan Award 2011」 準グランプリ受賞

【グランプリ】

・オムロン

【準グランプリ】

・全日本食品

・ﾔﾏﾄﾎｰﾙﾃﾞｨﾝｸﾞｽ

【特別賞】

・宇宙航空研究開発機構

（はやぶさ）

※ IT Japan Award

• 日経コンピュータ社が「情報システムを構築・活用し、顕著な成果を上げている企業を発掘し、成功のノウハウを広く共有する」という目的のために、2007年から

顧客視点の販売促進

お客様の商品の購入のされ方

関東の超優良顧客９,１４３人3か月実績

明治

450G

キユーピー

500G

明治

112G

キユーピー

400G

ブルガリアヨーグルト

購入率

_31%

_{マヨネーズ}

購入率

_28%

_{プロビオヨーグルトＬＧ２１}

購入率

_7%

_ハーフ

購入率

_4%

平均

購入

頻度

顧客

数

購入数

量

数量

構成

比

1人購

入数

平均

購入

頻度

顧客

数

購入数

量

数量

構成

比

1人購

入数

平均

購入

頻度

顧客

数

購入数

量

数量

構成

比

1人購

入数

平均

購入

頻度

顧客

数

購入数

量

数量

構成

比

1人購

入数

4

424

11,967

50%

28

5

7

147

3%

21

4

122

7,383

70%

61

10

543

6,519

27%

12

11

27

264

5%

10

10

62

1,435

14%

23

8

1

11

2%

11

16

291

1,843

8%

6

17

98

580

11%

6

16

41

452

4%

11

18

2

10

2%

5

23

207

960

4%

5

23

138

604

11%

4

23

28

217

2%

8

23

7

28

5%

4

30

249

874

4%

4

30

296

935

18%

3

30

44

229

2%

5

30

25

78

15%

3

45

392

875

4%

2

45

619

1,344

25%

2

45

77

272

3%

4

45

54

112

22%

2

90

773

857

4%

1

90 1,386

1,442

27%

1

90

256

503

5%

2

90

268

276

54%

1

14 2,879

23,895 100%

8

47 2,571

5,316 100%

2

12

630

10,491 100%

17

64

357

515 100%

1

モアセレクト 1000ML

雪印メグミルク320G

サントリー

350ML

旬菜紀行

140G

無調整牛乳

購入率

40%

ネオソフト

購入率

20%

黒烏龍茶

購入率

2%

福神漬

購入率

6%

平均

購入

頻度

顧客

数

購入数

量

数量

構成

比

1人購

入数

平均

購入

頻度

顧客

数

購入数

量

数量

構成

比

1人購

入数

平均

購入

頻度

顧客

数

購入数

量

数量

構成

比

1人購

入数

平均

購入

頻度

顧客

数

購入数

量

数量

構成

比

1人購

入数

4 1,187

36,520

74%

31

7

2

27

1%

14

3

15

758

53%

51

10

707

7,724

16%

11

11

37

298

8%

8

10

19

293

21%

15

17

334

2,012

4%

6

17

60

356

10%

6

17

8

45

3%

6

17

4

21

2%

5

23

184

796

2%

4

23

100

431

12%

4

23

5

26

2%

5

23

13

63

7%

5

30

251

827

2%

3

30

201

620

17%

3

30

11

54

4%

5

30

44

157

18%

4

45

336

739

1%

2

45

429

898

25%

2

45

28

81

6%

3

45

108

240

27%

2

90

653

710

1%

1

90

968

986

27%

1

90

98

166

12%

2

90

373

406

46%

1

8 3,652

49,328 100%

14

47 1,797

3,616 100%

2

18

184

1,423 100%

8

61

542

887 100%

2

③3週に1回以上

④４週に1回以上

⑤月に1回

頻度FLG

①週に1回以上

②2週に1回以上

頻度FLG

①週に1回以上

②2週に1回以上

⑥2月に1回

⑦3月に1回

総計

⑥2月に1回

⑦3月に1回

総計

③3週に1回以上

④４週に1回以上

⑤月に1回

顧客視点の販売促進

現在進めている全日食の施策 『進・新商品施策』

特売（HI&LOW）は瞬間風速的に売上は上げ

るが、粗利益には直結しない。

定番の商売を大切にする事が、売上・粗利益

向上に直結する近道である。

※定番の商売＝売筋商品、品揃え商品を特売ほど安過ぎず、

お客様に訴求できる価格で売る事。EDLP

商品カテゴリによりEDLPへのシフト

顧客視点の販売促進

EDLPの脅威のシンプルロジック

A商品 定番売価200円 特売売価150円

定番だと1日1個、特売（3日間）だと1日10個売れる

（200円×1個×27日）＋（150円×10個×3日）

＝57個、9900円、平均売価174円

いつでも175円だと1日5個売れるとすると

（175円×5個×30日）

＝150個、26,250円、平均売価175円

約３倍近い破壊力！

ビッグデータに対する考え方・方向性

お客様を

知る

お客様の

関心を引く

POSデータ分析

クラスタ分析

お客様に

近づく

FSPの進化

購買動向分析

POS

データ

購買動向

消費動向

消費動向分析

＋

_＋

＋

_{ビックデータの}

全日食の

利活用はまだ

続きます

ビッグデータを駆使して“売場づくり”の技術獲得へ

顧客別チラシ提供

全日食の情報システム

の位置付け

全日食のシステム全体図

基幹系システムは、Sun Solaris＋Oracle DB

（10gRAC）、情報系システムは、Oracle

Exadata（DB11g） 上でのスクラッチ開発。

物流システム/経理システム等のパッケージ

/Webサーバ等はWindowsサーバ。

全部で約30ラック。

（自社DCでのOn-Premise）

POSアプリは

イスラエルの

Retalix社製

売上推移とシステム導入

0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年

売上推移

売上推移

新システム

Heart One

システム稼働

ZFSP

システム稼働

Retalix

POS稼働

全日食復活のエッセンスは、ユーザ主体のIT施策と

それを支える柔軟なシステム

Heart One

プロジェクト

発足

3.11

大災害

ユーザ主体のシステム開発とは？

グランドデザイン

要件定義・システム設計

 方針・戦略分析

 あるべき姿イメージ（EA手法）

 現状分析とギャップ分析

 システム化計画

設計・開発・テスト

移行・リリース

 ユーザ合宿

 トップダウンで業務変更とその調整

ステコミ

ユーザ合宿

トップダウンとボトムアップの両輪。Sierはそれを牽引

※完成までにステコミは都合50回以上実施

 オンサイトでの開発（いつでも確認・修正）

 トータル5回の段階リリース

本部長付

塚田

他４名

FA保守

店舗・情報系

山岸課長

他２名

本部・物流

枝澤課長

他４名

本部長

恩田

他９名

NSD

開発グループ

久野ｸﾞﾙｰﾌﾟＬ

運用管理室

近藤室長

ｶｽﾀﾏｰｻﾎﾟｰﾄ室

蛯原室長

FA案件

運用グループ

茨木ｸﾞﾙｰﾌﾟＬ

FA運管

富士通FIP

FAｱｶｳﾝﾄﾘｰﾀﾞ

平川

寺岡

ｺｰﾙｾﾝﾀｰ

他４名

POSｼｽﾃﾑ企画室

豊田部長

社長

齋藤

Future

ステアリングコミッティ

山岸課長

FA出向者

FA契約

パートナー契約

情報システム本部 組織図

日本オラクル

全日食に来て何をしたか？

キーワード

信頼回復

精度と効率

の向上

「加盟店および社内の精度と効率

を向上させるシステムの提供」

「安定したシステム稼働」

「迅速な障害対応と報告」

「迅速丁寧な問合せ対応」

属人的からチームで判断し、動ける組織へ

全日食に来て何をしたか？

情報システム責任者になって実施して来た事

それまでの悪し

き情シス文化

の破壊

様々な方針を

取り決め実施

をリーダに移管

徹底した

情報共有

（毎日リーダ会）

Bad News

First !

の徹底

属人的業務を

組織的業務へ

情シス外の部

署、組合、加盟

店へのＰＲと

人脈作り

教育・研修

制度の整備

IT投資会議の

制度確立

経営トップとの

リレーションの

場を多く持つ

明確な評価基

準を設け、適切

な評価を実施

協力ベンダ

に全日食を理

解してもらうた

めの情報提供

全日食

主要パートナーとのトップリレーション

齋藤社長

本部長

恩田

フューチャーアーキテクト

CEO

副社長

他

寺岡精工

社長

日本オラクル

社長

本部長

他

富士通ＦＩＰ

会長

事業部長

他

部長

他

Retalix

CEO