2020年〜 DX推進のスタート
- “収納”で日本の暮らしを豊かにする。収納とデジタルの活用が、Smartな生活の重要な要素になるという考えのもと、DX推進体制をスタート。
- 「社員1人1人がデジタル技術を駆使し、サービスを向上していく」を社員への取り組みとしてスタート。
- 「エリアリンクのサービスとデジタル技術で、社会を豊かにしていく」を社会への取り組みとしてスタート
DX方針及び戦略について
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当社のDX推進方針について：データとAIを核とした持続的成長の実現
当社は、企業活動を通じて生成・収集される多様なデータを最も重要な経営資源の一つと捉え、その戦略的利活用をDX推進の中核に据えます。
データとAI技術を駆使し、事業モデル及び組織文化の変革を加速することで、持続的な企業価値向上と社会への貢献を目指します。本方針は、その実現に向けた具体的な取り組みと目標を定めるものです。
1．DX推進の道のりと実績（〜2024年）：データ利活用基盤の構築
〜2023年 DX推進基盤とデータセントリックな組織への第一歩
- DX認定取得に向けた社内体制の整備と、データドリブンな意思決定の重要性に関する意識醸成。
- 全社的なデータ収集・蓄積・管理基盤の整備に着手し、戦略的なデータ利活用の土台を構築。
2024年 データ利活用の本格展開とAI活用の萌芽
- 長年蓄積してきた基幹データや市場データを統合・分析し、ストレージ事業における「データに基づく自動価格決定システム」を開発・導入。これにより、客観的かつ迅速な価格査定を実現し、収益機会の最大化に貢献。
- データ品質管理体制の初期構築と、一部業務におけるAI活用の検証（PoC）を開始。
2．2025年 DX重点戦略：全社的データ利活用とAI導入による変革の加速
2025年は、これまで整備してきたデータ基盤をさらに進化させ、全社横断的なデータの連携・分析を深化させるとともに、AI技術を本格的に導入・活用することで、事業の革新と業務効率の飛躍的な向上を目指しております。
戦略的データプラットフォームの進化とAI活用基盤の強化
- ノウハウ・ナレッジの戦略的データ化と高品質なAI学習データの生成： 社内に分散する暗黙知やノウハウを形式知化・データ化し、AIが効果的に学習・活用可能な形式に構造化。これを高品質な学習データとして継続的にAIモデルに供給することで、AIの精度と適用範囲を拡大しています。
- 先進AI技術（Gemini for Enterprise等）の全社的な導入とデータ連携による相乗効果の創出： 生成AIをはじめとする先進的なAI技術を全社的に導入。各業務システムや蓄積データとの連携を強化し、AIによる洞察の質と業務自動化のレベルを向上させています。
- 全社データ利活用基盤の高度化： データの収集・蓄積・分析・可視化を全社レベルで統合的に行えるデータプラットフォームを整備・強化し、リアルタイムでのデータ活用を促進しています。
データとAIを使いこなす組織文化の醸成
- AI活用アイデアコンテスト（仮称）の実施とデータに基づく効果検証： 社員一人ひとりのAI活用アイデアを奨励・発掘。提案されたアイデアは、データを用いてその効果を検証し、優れた取り組みを全社で共有・展開することで、イノベーションの創出を促進しています。
- 全社的なデータリテラシー及びAIスキル向上のための研修・勉強会の体系的実施： 役職や職種に応じたデータ分析手法やAI研修プログラムを体系的に実施し、全社員の**「データを読み解き、活用する力」**とAIリテラシーの向上、専門人材の育成を加速しています。
３．2026年 DX達成目標：データ駆動型の事業価値創造とAIによる業務革新
2026年には、あらゆる事業活動の意思決定がデータに基づいて行われ、AIがその能力を最大限に発揮できる環境を構築します。
これにより、事業競争力の強化、卓越した顧客体験の提供、そして生産性と創造性に溢れる働きがいのある組織の実現を目指します。
(1) データ駆動型事業戦略の深化と新たな価値創造
- 出店戦略の高度化（継続）： 顧客行動データ、商圏データ、競合データ、マクロ経済指標など、内外の多様なデータを統合的に分析し、AIによる高精度な需要予測とシミュレーションを行うことで、最適な出店判断と投資効率の最大化を実現します。
- 不動産価値最大化とデータによるサプライチェーン最適化（継続）：
投資家情報、土地オーナー情報、過去の取引事例、物件の特性データ等を一元的に集約・分析。AIを活用した高精度な物件評価モデルを構築し、仕入れ力の強化と最適化を図ります。
また、出店に関わる工程管理データをリアルタイムに収集・分析することで、ボトルネックの特定とプロセスの継続的な改善を行い、リードタイムの短縮とコスト効率の向上を達成します。 - 新たなデータ活用サービスの検討： 蓄積・分析されたデータを活用し、顧客や市場に対する新たな付加価値サービスの創出可能性を追求します。
(2) AIとデータの相乗効果による業務プロセスの抜本的改革
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AIエージェント等による主要業務領域の自動化・高度化（目標：対象業務の50%相当）：
継続的なデータ収集とAIモデルの再学習サイクルを確立し、AIの判断精度と自動化レベルを維持・向上させます。
- ① 社内各種事務プロセスの革新： 契約書データや過去事例データをAIが学習し、書類作成支援やリスクチェックを自動化。問い合わせ履歴データを分析し、FAQの最適化と対応の自動化を推進。
- ② コールセンター業務の品質向上とパーソナライズされた顧客対応： 顧客データと応対履歴データをAIがリアルタイムに分析し、オペレーターに対して最適な情報提供や応対スクリプトを提示。感情分析結果を活用し、顧客満足度の向上とロイヤルティ強化に繋げます。
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③ データ分析業務の自動化と戦略的意思決定支援：
多様な業務データをAIが自動的に収集・分析し、経営層や各部門長に対して、洞察に富んだレポーティングや異常検知、将来予測を提供。
データに基づく迅速かつ的確な戦略的意思決定を強力に支援します。
(3) 全社的なDX人材育成とデータドリブンな組織文化の確立
- 全社員の90%以上がAIとデータを業務で主体的に活用できる「AI・データネイティブ人材」へと進化： データリテラシー（データの収集、分析、解釈、倫理的活用能力）とAI活用スキルを必須スキルと位置づけ、全社員がデータに基づいて判断し、行動できるデータドリブンな組織文化を醸成します。
- AIとの協調による創造的・効率的な働き方の推進： AIを単なるツールとしてではなく、協働するパートナーと捉え、人間とAIがそれぞれの強みを活かして協調する働き方を全社に浸透させ、従業員のエンゲージメントと生産性の向上を目指します。
４．データガバナンスと倫理的配慮
当社は、データ利活用の推進にあたり、データの品質管理、セキュリティ確保、個人情報保護及びプライバシーへの配慮を最優先事項とします。
関連法規の遵守はもとより、社内規程の整備、従業員教育の徹底、技術的な安全対策を講じることで、信頼性と倫理観を持ったデータ利活用体制を構築・維持します。
５．DX推進体制と継続的な改善
本方針の達成に向けて、経営層の強いコミットメントのもと、専門部署を中心に全社横断的な推進体制を構築・強化します。
また、定期的な進捗評価と効果測定を行い、戦略の妥当性を検証し、必要に応じて柔軟に見直しを行うことで、DXへの取り組みを継続的に進化させてまいります。
