コラボレーションの優位性: 現代の小売業者とCPGブランドが共に成功する方法

すべてが揃っていたはずの製品発売…在庫を除いては

想像してみてください。ある大手CPGブランドが、全国展開の小売店でプレミアムオーガニック製品ラインを発売します。第1週は？売上は予測を37%上回り、爆発的に伸びました。第4週は？予測を280万ドルも上回っています。ソーシャルメディアは話題で持ちきり、顧客は大絶賛し、このパートナーシップは大成功を収めたように見えます。

そして第10週。欠品率が34%に急増します。旗艦店の3分の2で商品がなくなります。顧客は競合他社に乗り換えます。第16週までに、そのブランドは420万ドルの売上を失い、それらの顧客の28%はもう戻ってこないと言っています。

何が起きたのでしょうか？

CPGメーカーは、需要から2～3週間遅れたデータを使用して生産計画を立てていましたが、その一方で実際の売上は40%も上回っていました。小売業者は、地域的な需要の急増、プロモーション効果、店舗レベルの在庫といったリアルタイムのPOSシグナルを確認できましたが、そのデータがメーカーの計画システムに届くことはありませんでした。週次レポートで問題が明らかになる頃には、本番運用サイクルが追いつかなくなっていました。

データは存在していました。インフラストラクチャは存在していました。欠けていたのは、そのデータを安全に共有し、共同でそれに基づいて行動するための方法でした。

多くの企業が過小評価している2兆ドル規模の問題

これは単発の出来事ではありません。このような事態は、形を変えて小売およびCPGのサプライチェーン全体で日々発生しており、その経済的影響は計り知れません。

• 1兆7500億ドル：在庫切れによる年間の売上損失（小売総売上高の8.3%に相当）_{ソース: ToolsGroup、「在庫最適化による小売業務の変革」、2024年9月}
• 総在庫価値の20～30%が年間の在庫維持費に消費され、専門的な保管が必要な場合はこの割合が35%にまで上昇します_{ソース: NetSuite、E2open 2024-2025}
• 過剰在庫のうち販売されるのはわずか 47% で、卸売りの平均割引率は原価の 71% 引き、そして 30% は最終的に埋め立て処分にされています
• 消費者の 91% は、在庫切れを経験すると、その小売業者で再び買い物をする可能性が低くなります _{ソース: ToolsGroup、「Transforming Retail Operations」、2024年}
• 買い物客の43%は、希望の製品が在庫切れの場合、すぐに競合ブランドに乗り換えます_{ソース: Repsly、"Optimizing Retail Execution," 2025年7月}

需要と在庫に関する共有されたエンドツーエンドのビューがなければ、ほとんどの組織は過剰な安全在庫を抱え、遅延したデータに基づいて意思決定を行うことで補っています。

データコラボレーションが本来あるべき姿よりも困難である理由

2025年にもなれば、データ共有は簡単なはずです。しかし実際には、そうであることは稀です。小売業者が数百のCPGパートナーとサプライチェーンデータを共有しようとする際に、一般的に起こることは次のとおりです。

多様なパートナー要件をサポートするというプロバイダーの課題

小売業者は、大規模なCPGエコシステム全体でデータを共有する際に、スケーリングの問題に直面します。各パートナーは、SFTPファイルドロップ、APIs、独自仕様のデータ共有、スプレッドシートに至るまで、それぞれ異なるツール、フォーマット、アクセス要件を持っています。これらの独自仕様のシステムはすべて、技術的な制限をもたらし、開発と維持にかかる金銭的コストを増大させるため、最大手の企業以外にとっては実行不可能になります。

その多様性に対応するため、小売業者はパートナーごとにポイントツーポイントの統合を構築します。新しい接続はすべて長期的なメンテナンスのコミットメントとなり、スキーマの小さな変更でさえ、何十、何百もの下流のコンシューマとの調整が必要になります。時間とともに、データ共有インフラストラクチャは脆弱で高価になり、進化させることが難しくなります。

受信側の罠：もう一方の側面

CPGメーカーは、反対の立場から同じ課題に直面しています。彼らは、それぞれ異なる形式、スキーマ、更新頻度で配信される、複数の小売業者からのサプライチェーンデータを取り込んでいます。

そのデータを活用できるようにするために、企業は複雑なETL（抽出, 変換, ロード）パイプラインを構築・維持しています。—カスタムの抽出ロジック、フィールドを標準化するための変換レイヤー、製品コードのマッピングテーブル、不整合を処理するための品質チェックなどです。データが標準化され、分析の準備が整う頃には、多くの場合、データは数日前のものになっています。

これらの従来の方法は、技術的なハードルに加えて、重大なセキュリティリスクももたらします。手動でのファイル送信やスプレッドシートの共有が行われるたびに、機密データの静的なコピーが作成され、企業のガバナンスの範囲外で「浮遊」することになります。これにより、データが一度自社の環境を離れると、その追跡、監査、アクセス権の取り消しが不可能になります。

では、実際に「良い」状態とはどのようなものでしょうか？

オープンソース技術に基づいて構築することで、コストを削減し、セキュリティを向上させ、柔軟性を最大限に高めます。そして、それは小売業者とCPG間のライブデータ接続のようになり、新しいレコードや更新がプラットフォームやツールを越えて自動的に流れるようになります。データがどこに存在し、パートナーがそれをどのように分析するかにかかわらず（それがDatabricks、BigQuery、Snowflake上であろうと、Excelの中であろうと）、変更はリアルタイムで反映され、コストは予測可能な範囲に収まり、新しいパートナーが増えるたびにインテグレーションが増えることもありません。

カスタムコードは不要です。複雑なETLは不要です。数か月にわたるプロジェクトは不要です。

そのような世界はすでに存在します。それはDelta Sharingと呼ばれています。

Delta Sharingの登場：インフラストラクチャの悪夢なきデータコラボレーション

Delta Sharingはモデルを覆します。データを移動させるのではなく、すべてのステークホルダーが、データが格納されている場所で直接ライブデータに安全にアクセスできるようにします。誰かにドキュメントのコピーを郵送するのと、ライブドキュメントのリンクを共有するのとの違いだと考えてみてください。Delta Sharingは、安全なデータ共有のための最も広く採用されているオープンプロトコルです。これを利用することで、組織はプラットフォームやクラウドを横断して、ライブデータやAIアセットを交換できるようになります。

小売・消費財業界で実証済み:

• Crisp - 4,000社以上のCPGブランドと40社以上の小売業者・販売業者をつなぎ、リアルタイムのPOSデータおよびサプライチェーンデータの交換を実現します
• Zalando - ヨーロッパを代表するファッションプラットフォームは、手作業によるデータラングリングをパートナーあたり月1.5 FTE削減し、パートナーが数日かかっていた知見へのアクセスを数分で可能にしました
• 大手小売業者 - Data + AI Summitで特集: 100以上のパートナーとクラウドプラットフォームを横断してSKUレベルのKPIを共有し、管理不能な自社製SFTPやAPIをDelta Sharingに置き換えてデータ収益化を促進し、簡単な管理とパーティション化されたデータアクセスを実現
• Cox Automotive - 事業部門や子会社間でデータをコピーせずに共有

なぜDelta Sharingは小売およびCPGの規模で機能するのか

• 古いスナップショットではなく、リアルタイムのライブデータ: ソースデータが変更されるとすぐに更新がパートナーにカスケードされます。それがリアルタイムのPOSトランザクションであれ、1時間ごとの在庫更新であれ、毎日の補充シグナルであれ同様です。バッチウィンドウも、エクスポートの遅延も、パートナーが昨日の数値や先週のトレンドで作業しているかどうかを心配する必要もありません。
• 完全な可視性を備えた統合ガバナンス：Unity Catalogはきめ細かなアクセス制御を提供するため、製品パフォーマンスをベンダーAと、競合ベンチマークをベンダーBと、集約された知見をベンダーCと共有できます。これらすべてを、同じ基盤データから行うことが可能です。誰が、いつ、何にアクセスしたかを示すユーザーレベルの監査logsを自動的にキャプチャし、コンプライアンスとトラブルシューティングのために列レベルまでエンドツーエンドのデータリネージを追跡します。
• どこでも機能し、プラットフォームのロックインなし： オープンソースベースのDelta Sharingにより、パートナーはすでに持っているあらゆるツールやクラウドを使用して共有データを利用できます。高価なソフトウェアライセンス、強制的な移行、独自仕様のフォーマット、ベンダー依存は一切ありません。

Delta Sharingの活用例

数か月から数分へ：最新のデータ共有の仕組み

想像してみてください。ある全国展開の小売業者が、主要なCPGパートナーと売上実績、製品詳細、店舗情報を共有したいと考えています。CPGは、プロモーションを最適化して在庫切れを防ぐために、2,000店舗にわたる350のSKUを分析する必要があります。従来の世界では、これには数か月にわたる統合作業、カスタムAPIの構築、そして終わりのないデータ形式の交渉が必要でした。Delta Sharingを使えば、わずか半日で完了します。

小売業者側のエクスペリエンスは驚くほどシンプルです。共有したいデータを選択し、適切な知見を提示するビューを作成し、各パートナーがアクセスできるものを制御する権限を設定して、「共有」をクリックするだけです。それだけです。カスタム開発も、ミドルウェアプラットフォームも、データエンジニアリングのボトルネックもありません。

受信側では、CPGパートナーの体験も同様にスムーズです。安全な認証情報を受け取り、既存の**アナリティクス**ツールを使用して接続し、すぐにライブデータのクエリを**起動**できます。あるいは、必要であればローカルにキャッシュされたコピーを作成することも可能です。前回の更新以降の変更のみを効率的に取得する自動化ジョブを設定できるため、冗長な完全更新を行うことなく、ローカルデータを最新の状態に保つことができます。

その結果は？構築するETLパイプラインはありません。デプロイするインフラストラクチャはありません。数週間にわたるエンジニアリング作業は不要です。両当事者が必要とするデータに即座にアクセスでき、ビジネスリーダーが求めるセキュリティとガバナンス統制も備えています。

粒度の高いデータによって、より迅速で正確なサプライチェーンの意思決定が可能に

従来のデータ共有システムでは、真にきめ細かい知見に必要なデータ量を処理できませんでした。Delta Sharingは、その方程式を完全に変えます。

ある小売業者の2,000店舗で350のSKUを販売しているCPGメーカーを例に考えてみましょう。

従来の方法 - 週ごとのアイテム合計: 350 SKU × 2,000店舗 × 52週 = 3,640万レコード/年

Delta Sharing - チャンネル別、1時間ごと（D-1）: 350 SKU × 2,000店舗 × 365日 × 24時間 × 3チャンネル = 年間184億レコード

データ粒度が505倍に向上したことになります。

従来のモデルでは、小売業者とCPGブランドの両方が、同じ巨大なデータセットを保存するために費用を支払っていました。Delta Sharingを使用すると、データは小売業者のクラウドストレージに留まります。CPGパートナーはそれに直接クエリーを実行し、100%重複したストレージ費用を排除します。

これにより何が可能になるのでしょうか？

• チャンネル時間の最適化：当日受け取りのために06:00から08:00の間に発注されたオンライン店舗受け取り注文は、平日の取引量の45%を占め、フルフィルメントセンターの正確な人員配置と在庫準備を可能にします。
• 瞬間的な在庫切れの防止：時間ごとの追跡により、動きの速い商品が日中に在庫切れになるタイミングが明らかになり、終業時のレポートで発覚する前にバックルームや近隣店舗からの即時補充をトリガーします。

プロモーションの精度向上：発売日の10:00～14:00にプロモーション効果が主に発生することを把握することで、CPGはデジタルキャンペーンのタイミングを計り、需要のピーク時間帯に合わせて在庫を確保できます。

レガシーシステムでは 184 億件のレコードを処理しきれません。このデータを移動するだけでも、何日もかかっていました。Delta Sharing はそれをシームレスに処理します。

小売・消費財業界における大規模なデータコラボレーションの収益への影響

小売業者と消費財パートナーが実際にデータを効果的に共有すると、収益への影響は劇的ですが、ほとんどの企業はその機会を捉えきれていません。

• プロモーションROIが45%向上：小売業者とCPGパートナー間のデータ共有を強化することで、ターゲティングと実行が改善され、プロモーションROIが45%以上向上しました。

ソース：Retail Velocity, "Strengthening Retailer Partnerships Through Enhanced Data and 知見"

• 詳細なPOSデータによる10%の売上向上：ある世界的なビールメーカーが小売業者と提携し、製品別・地域別に分類された詳細なPOSデータを取得してキャンペーンを迅速に最適化した結果、売上が10%以上増加しました。

ソース：BCG, "Maximizing the Value of Data for CPG Marketers," 2021年2月

競争上の差は明らかです。先進企業はデータコラボレーションを技術的な課題としてではなく、戦略的な能力として捉えています。

要点

複雑な ETL、古いスナップショット、全テーブルの再処理、終わりのないメンテナンスといった従来のデータ共有モデルは、単に高コストであるだけではありません。それは、小売業者や CPG 企業が、現代の商取引に求められる即応性と効率性に優れたサプライチェーンを構築することを妨げているのです。

Delta Sharingは技術的な摩擦を解消します。1週間前の古いデータに代わり、リアルタイムの可視性が得られます。完全なデータ転送は増分更新に置き換えられます。データの複製はガバナンスの効いたアクセスに置き換えられます。

データコラボレーションのインフラを最新化する組織は、コストを大幅に削減し、サービスレベルを向上させ、古いモデルに囚われたままの競合他社を凌駕するでしょう。

何十億ドルもの利害が絡み、主要な小売業者がすでにリアルタイムで事業を運営している今、問題はもはやデータコラボレーションを近代化すべきかどうかではなく、レガシーシステムがもたらす摩擦をいつまで許容し続けるかということです。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事