【レポート】セッション「Striking the Right Chord with Analytics - Fender Music's Approach to Empowering Knowledge Workers（Fender Musicの事例：ナレッジワーカーの力を引き出す分析活用法）」 - Alteryx Inspire 2025 #AlteryxInspire
2025.06.12業務効率化ソリューション部の兼本です。
本エントリは、2025年05月12日(月)〜2025年05月15日(木)に米国ラスベガスで開催されたAlteryxの年次カンファレンスイベント「Inspire 2025」のセッションレポートです。
セッション概要
タイトル
Fender Music’s Approach to Empowering Knowledge Workers
概要
Learn how Fender Music is improving the harmony between analytics tools and subject matter experts so they can answer their own data questions and accelerate decision making.
フェンダーミュージックがどのようにアナリティクスツールと専門家との調和を改善し、専門家が自らのデータに関する疑問に答え、意思決定を加速させているかをご紹介します。
スピーカー
Meghan Gohil / Fender
Fender Musical Instruments における Alteryx 導入の背景
Fenderは伝統的なブランドでありながら、最新技術を積極的に導入し続けています。
導入前は、ExcelやCSV、XMLなど複数フォーマットの手作業、参照エラーやバージョン管理の煩雑さなど、多くの課題がありました。
そして、Fender における Alteryx 導入前の課題として、以下の点が挙げられました。
- 手作業によるデータ処理
- ダッシュボードの読み込み時間の遅延
- 複雑な分析の困難さ
これらの課題に対し、Alteryx がデータ統合、予測分析、業務効率化のソリューションとして期待されたことが説明されました。
以前の職場であるライブ・ネーションでの Alteryx 活用事例も紹介され、多様なデータソースの統合やダッシュボードへの出力に Alteryx が有効であることが強調されました。
Alteryx による業務効率化の事例
在庫予測レポート作成業務の自動化により、年間 300 時間の削減に成功した事例が紹介されました。
また、CRM マーケティングにおける顧客エンゲージメント予測モデルの再利用性についても触れられました。
Alteryxで事前に全計算を済ませ、Tableauでは表示のみとすることで、ダッシュボードのパフォーマンスが大幅に改善された点も評価をしていました。
Alteryx の隠れた機能とインターンの活用
Alteryx のユーザー定義変数を使うことで、ワークフロー全体の数式やフィルターの修正を都度行う必要がなくなり、メンテナンス性が大幅に向上しました。
この結果、ギターモデルの変更時に数式やフィルターツールを修正する必要がなくなるという利点が説明されました。
また、インターン生による営業チームのコミッションレポート自動化事例も紹介されました。Alteryx を活用することで年間 96 時間の削減に貢献したとのことです。
質疑応答
質疑応答では、機械学習によるプロセス時間短縮、予測モデルの活用と人間の創造性、ギターの構成要素と予測、設計データと製造への活用に関する議論が行われました。
機械学習モデルの最適化プロセスにおいて、AutoML（Alteryx Cloud Machine Learning）の導入によりデータ抽出、コード記述、アルゴリズムテスト、評価の繰り返しという手間が大幅に削減されたという説明がありました。予測モデルについては、ガイドラインとしての活用であり、最終的な製品化の決定は製品チームが行うという点が強調されました。
従来はRやPythonで手作業によるモデル作成・評価を行っていましたが、AutoMLの導入により、変数の重要度も可視化され、モデル構築の期間が12か月から1か月に短縮されました。
ギターの構成要素と売上予測の関係については、19 の変数を用いたモデルが使用されているものの、どの要素が最も予測的かは一概には言えないという回答でした。
まとめ
本セッションでは、Alteryx が Fender におけるデータ統合、予測分析、業務効率化に大きく貢献している状況が共有されました。特に、AutoML の活用による機械学習プロセスの効率化は興味深いトピックでしたので、今後も最新事例を紹介していきます。
以上、最後までお読みいただきありがとうございました。
