2024 年 3 月
テーマ別 IR 説明会 Q＆A
日時： 2024 年 3 月 14 日（木）13:00-14:30
第一部・・・ 物流「2024 年問題」への取り組み：日清食品株式会社 取締役 深井 雅裕
第二部・・・ 生成 AI 活用の取り組み：日清食品ホールディングス 執行役員・CIO 成田 敏博

第一部：物流「2024 年問題」への取り組み に関する質疑応答
Q：今回の取り組みにおいて影響を受ける物流費の規模感、他社とのアライアンス連携によるコスト増抑制、業績へのインパクト、他社との差について教えてほしい。
A：物流費の割合は具体的な数字は控えるが、加工食品業界の中で同等かそれ以下である。
政策パッケージ等での規制や標準化のためのシステム投資はコストアップにつながる。一方、アライアンスの規模は全体の物流費から見るとまだ小さい割合であるが、各アライアンスそれぞれの取組ではコストダウンが 20%以上見込まれている。積載率を上げていければ物流費は相応に下がると考えており、当社としてはアライアンス等の共同配送・共同保管によってコストアップを吸収しつつ、小売業様・卸店様・当社や資材メーカー様との共同配送やデータ連携によるムリ・ムダ・ムラをなくしていくことで、最終的にはサプライチェーン全体でのコストダウンを目指している。
Q：アライアンスの現状の割合と、中長期的な目標、攻めの物流としてのトップラインへの貢献について教えてほしい。
A：アライアンスの割合は現状軽微です。今は、業種や業界によって異なるデータと仕組みを国際標準に合わせて標準化することを目的に POC を行っている。中長期的な具体的な目標は立てていないが、現状でも多業種・業界を跨いだアライアンスによる生産性向上と持続可能性の高いサプライチェーンを維持している。いかに大きな荷量を持つ企業とのアライアンスが勝負であり、当社だからできることと考えている。また、将来的には当社だけが供給できる独自の価値を提供し、トップライン成長につなげることも視野に入れている。
Q：物流関連改正法に対するリスク認識と対応について詳しく教えてほしい。
A：当社は逆に当状況をチャンスだと思っており、法制化される見込みである内容については、ほぼ既にできている、もしくは、取り組んでおり、法制化によりトップランナーとしての地位を確立し、改革を加速させるチャンスと捉えている。物流クライシスに対する製・配・販での取り組みが法制化により後押しされると考えている。

Q：法改正による先行者メリットと具体的な恩恵について教えてほしい。
A： 法制度の中で着荷主・発荷主の概念が明示されたことが画期的である。当社は発荷主として、既に進めている小売業様や物流事業者様との間の複雑な関係を整理するきっかけとなる。法制度に荷待ち時間の短縮などが義務化されることで、改革が加速することは当社にとって大きなメリットとなる。これにより改革を進めるための製配販等の歩み寄りが促進されることについて、今回の法制化には感謝している。
Q：グローバルでの物流課題の違いと今後の海外展開の可能性について教えてほしい。
A：現状、当社が進めている標準化はグローバル標準に基づくもので、グループ全体として標準化された業務プロセスやデータが準備されつつある。当社の資材は輸入が多いが、国内の物流クライシス対策がグローバル調達網のデータ可視化やリスク顕在化等の整備に活用できている。
Q：小売りや卸からのデータ連携・プロトコルの共通化について、政策パッケージの影響と今後のポテンシャルについて教えてほしい。
A：政策パッケージにより意識は大きく変化しており、データ連携について積極的に取り組む姿勢が見られる。大手小売業との協議は進捗しており、今後、改革が進むと考えている。なお、国内で展開しているアライアンスや共同配送が海外では現状並行して起きているということではなく、海外は国内とは物流に関する労働環境など色々な環境が全く違うと認識をしている。

第二部：生成 AI 活用の取り組み に関する質疑応答
Q：生成 AI の導入コスト、効果の分析、時間経過による効果の拡大について教えてほしい。
A：導入コストについて、2023 年 4 月 3 日に始めることにしており、当然当社としてもあらかじめ予算は組んでおらず、経営会議で予算取得する上で仮の前提を置いた。仮の前提として、有償チャット
GPT が 1 人当たり 1 カ月 2500 円かかり、年間 3 万円とした時にそれを仮に 4000 人の従業員が使用するとした時に約 1.2 億円になる。最大、この範囲で進めることで経営陣と合意を取ったが、実際にはここまでお金がかかっていない。理由として、この取り組みを完全に内製で行っており、基本的には外部ベンダーさんにご支援いただいておらず、自分たちで組み込みをしていること。また、Microsoft さんのサービスを使う上で従量課金の仕組みであるが、従量課金の程度が当初想定していたものもはるかに少ない規模、10 分の 1 以下である。実際には、仮予算の 4 分の 1 程度で、3 万 2000 時間の効果が見込まれる。プライム企業も同様の取り組みを進めており、当社としては今後も大きな投資をせず方向性は変えずに進めていきたい。全社平均利用率は 32%で、集中的に取り組んでいる部門では 5 割を超えている。グループ全体の中でもホールディングスと最大の事業会社である日清食品に対してまずは取り組みを進めており、日清食品・チルド・冷凍・明星食品・日清ヨーク・日清シスコといった所に今後こういった取り組みを横展開していく予定で、これらを行っていくことによって全社的に 5 割を超える水準を目指している。
Q：生成 AI のマーケティング・売り上げ面での効果について教えてほしい。
A：当然、AI を活用することで何らか当社のトップラインに好影響を及ぼすような状況になると非常によいと考えているが、現時点では明確な因果関係までは結びつけられていない。現時点ではまだマーケティング・営業担当者の働き方が従来から変わりつつある段階である。
Q：生成 AI とマーケティングの親和性と質の維持、御社の強みであるマーケティングの質が落ちる可能性について教えてほしい。
A：まさにそういったところを気にしており、もし仮にこの AI が出してきてくれるのを、それこそマーケティング・営業担当者がそのまま利用していくことになると、当社としてのアイデア出しの強みが薄れてくるので、あくまでベースを AI に作らせ、それをブラッシュアップしていくことで、どれが適切なのかといったような見方や人間にしか判断できないところに関しては、これまでどおり人間が対応していこうと話している。それを徹底していくことによって、当社としてのアウトプットの質が落ちるといったようなことはないように進めていきたい。
Q：データサイエンスの人材教育、データベースの構築段階、SNS データのギャザリングについて現状と見通しを教えてほしい。
A：先ほど実際にご覧いただいたプロンプトの生成や返してきた回答文の精査といったところは、当社のデータサイエンティストが行っており、データサイエンティストが非常に鍵になると考えている。データサイエ
ンスティストの領域に関しては、当社は今から 1 年前にデータサイエンス室を設立し、外部で当領域にバックグラウンドがある方に入っていただき、データサイエンス領域にこういったスキルを持っている人材が非常に少ないので、当社の場合にはこの組織を拡充する上で、あえて新卒採用を含む人材育成を進めている。
データベースは主要会社 5 社が対象となっており、ホールディングス・日清食品・日清食品冷凍・チルド・明星食品である。これに加えて、今後、日清シスコ・日清ヨーク・湖池屋・ぼんちといった事業会社で今後拡大予定である。
SNS データのギャザリングは社内データ整理後に進めていくことを検討している。
以上