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7月ランキング発表!ホワイトペーパー・事例・ブログの人気TOP…link.gif 2024年08月22日 17時57分

7月ランキング発表!人気ホワイトペーパー・事例・記事をご紹介 ホワイトペーパー1位 API導入前に押さえておきたい勘所! Web APIによるデータ連携デザインパターンとツール活用 導入事例1位 VAN/EDIと基幹システムをシームレスに連携し、人的コストを大幅削減[オリオンビール株式会社 様] ブログ記事1位 多くの企業で行われる「Excel(エクセル)による台帳管理」 課題や効率化のヒントとは? セミナー開催レポート AI/IoTによる”現場”データから”基幹”の業務までを、ノーコードでシームレスにつなぐDX時代のハイパーオートメーション手法 セミナー開催レポート マスターデータ統合に向けた課題とツール選定/活用時のポイントを解説 イベント・セミナー情報 9月も多数の人気セミナーが開催予定!申し込み受付中のイベント・セミナー一覧はこちら           *7月ランキング発表* 2024年7月に最も多くダウンロード/視聴されたホワイトペーパーや動画、閲覧された事例・ブログのTOP3を一挙ご紹介。見逃していた方、もう一度ご覧になりたい方も、ぜひチェックしてみてください。 ホワイトペーパーDL【TOP3】     API導入前に押さえておきたい勘所! Web APIによるデータ連携デザインパターンとツール活用 APIエコノミーやマイクロサービスアーキテクチャ、FintechをはじめとするさまざまなX-Techといった言葉が叫ばれるなか、APIマネジメント企業の買収のニュースといった形で「API」というキーワードを聞くことが増えています。 本記事では、さまざまなクラウド上のユニークなサービスが出てきている今、APIを使ったデータ連携で何ができるようになるのか、どんな代表的ユースケースがあるのか、そしてユーザー企業やシステムインテグレーターがよりAPIを利用しやすくするためのツール活用について見ていきましょう。 <目次> 1.Web APIとは? 2.APIがもたらす拡張されたデータ連携の価値 3.実は進んでいないデータ連携 4.Web API利用の難しさ 5.API連携ツールの活用がAPI利用拡大のカギに 6.API連携をサポートするツール例 7.Web API連携のパターンと利用シーン 8.Appendix:データ連携ツール“ASTERIA Warp” 製品を利用した        WEB API 連携 ホワイトペーパーを読む 企業のクラウド活用に関する実態調査レポート <2024年版> 資料を読む 現場にやさしくない“脱Excel”、やめませんか? 快適にExcelを使い続けるためのExcel活用処方箋 資料を読む ホワイトペーパー一覧はこちら>>       導入事例【TOP3】 <1位> VAN/EDIと基幹システムをシームレスに連携し、人的コストを大幅削減 [オリオンビール株式会社 様] 事例を読む <2位> Box連携で電子帳簿保存の効率化と検索性の向上を実現! [トヨタ自動車北海道株式会社 様] 事例を読む <3位> 決裁・会計システムを中心に10システムと疎結合するデータ連携基盤を構築 [三井不動産株式会社 様] 事例を読む 導入事例一覧はこちら>>       ブログ記事【TOP3】 <1位> 多くの企業で行われる「Excel(エクセル)による台帳管理」 課題や効率化のヒントとは? 記事を読む <2位> DXが進まない理由トップに挙げられる「人材不足」の現状とIT人材不足の対策方法 記事を読む <3位> サブスクリプション新ラインアップが登場!ASTERIA Warp 新バージョン「2406」のご紹介! 記事を読む ブログ一覧はこちら>>       新規レポート・ブログ記事 <セミナー開催レポート> AI/IoTによる”現場”データから”基幹”の業務までを、ノーコードでシームレスにつなぐDX時代のハイパーオートメーション手法 レポートを読む <セミナー開催レポート> マスターデータ統合に向けた課題とツール選定/活用時のポイントを解説 <関連セミナー> ノーコード/ローコードで実現するデータマネジメントの勘所 〜MDM/PIMプロジェクトを成功に導くポイントとは〜 レポートを読む <開催レポート> 【満員御礼!】ASTERIA Warpエキスパートが語るバージョンアップ徹底解説レポート レポートを読む <ブログ> […]

マスターデータ統合に向けた課題とツール選定/活用時のポイン…link.gif 2024年08月21日 17時46分

昨今では、各企業が競争力を高めるためにデータ管理~利活用を高度化する必要性が再認識され、マスターデータマネジメント(MDM)の検討を本格的にはじめる企業が増加してきています。 MDMの実装手段はさまざまですが、マスターデータを統合するにあたって見落としてはいけないポイントや課題が存在します。これらを整理・解消せずにプロジェクトを進めると、導入方針やツール選択を誤ってしまう可能性が高くなります。また、マスターデータにもさまざまな種類があり、データの性質にあわせてツールを使い分けることが必要です。 そこで今回開催した「MDMプロジェクト実践セミナー」では、MDMプロジェクトを成功させるために重要な要素であるマスターデータの定義とMDMツールの選定ポイントについて徹底解説しました。株式会社JSOLからは、マスターデータ統合プロジェクトを成功させる2つのポイントやMDMを実現するためのツール比較の秘訣を解説。また、アステリア株式会社からは、シームレスなシステム間連携でマスターデータ管理を強化する手法をご紹介しました。 本レポートでは、講演でお話した概要とポイントについてご紹介します。 【9月5日開催ウェビナー】ノーコード/ローコードで実現するデータマネジメントの勘所 〜MDM/PIMプロジェクトを成功に導くポイントとは〜 開催概要 セミナー概要 タイトル MDMプロジェクト実践セミナー ―マスターデータ統合に向けた課題とツール選定/活用時のポイントとは― 開催日 2023年12月07日 14:00-15:00 共催 株式会社JSOL、アステリア株式会社 講演内容 第一部 (株式会社JSOL) MDMプロジェクトを成功させる2つのポイント! 〜マスターデータモデルの検討ポイントからMDM&PIMの導入効果を最大化する手法とは?ツール比較までの秘訣を徹底解説〜 第二部 (アステリア株式会社) シームレスなシステム間連携でマスターデータ管理を強化する手法とは 第一部:MDMプロジェクトを成功させる2つのポイント!〜マスターデータモデルの検討ポイントからMDM&PIMの導入効果を最大化する手法とは?ツール比較までの秘訣を徹底解説〜(株式会社JSOL) MDM導入プロセス MDMプロジェクトにおいて、手戻り少なく進めていくうえでは、Phase1:構想策定、Phase2:要件定義/基本設計が重要です。本講演では、このPhase1-2についてMDMシステムを導入する際にお客様が検討すべきポイントを解説します。 目的と課題によって異なるMDMシステムのコンセプトとゴール マスターデータの一元管理における目的はさまざま考えられますが、いずれの場合もMDMシステムを中心に、周辺システムがMDMシステムで管理されたデータを利用/閲覧できるという形が目指すべき姿ではないかと考えています。 直近のMasterDataManagementの導入傾向 前述の目指すべき姿を実現する方法はいくつかあります。「MDMプロジェクト実践ガイド(Ver.2.0)」の中でMDMのモデルとして3つ紹介していますが、最近、お客様側で検討するモデルが大きく2つに分かれると実感しています。 まず「集約型・集権型」(上部スライド 左図)と呼ばれるものです。マスターにデータを統合するため、マスター管理業務の改善が必要となります。また、今まで周辺システムごとに扱っていたデータのうち7-8割はMDMシステムへ統合していく必要があるため、従来の業務(ビジネスプロセス)を変えていく必要があります。 もう一方で、「HUB型」と呼ばれるMDMモデルがあります。周辺システムとマスターHUB間でデータの同期を目的としながら、データの抜き差しを行っていく方法です。HUB型のポイントは、データの標準化です。具体的にはコード体系やデータ整理が必須となり、周辺システムのデータ品質を標準化していく必要があります。 データ品質を担保していきたい場合は、「集約型・集権型」。とにかくデータの同期をとれるようにしていきたいという場合は、「HUB型」と考えると良いでしょう。 MDM構築に向けて検討しておきたいポイント データモデル構築に向けて①(概念・理論・物理を押さえたポイント) データモデルの構築は、概念モデル→論理モデル→物理モデルの順序で構築していきます。 ここで大きなポイントとなるのが、概念モデル、論理モデルをシンプルにつくることです。シンプルがどの程度かというと、誰もがみてわかるものを構築することを推奨しています。ここが複雑であると、物理モデルに落とし込む際、実現方法を改めて考えなければならない点が出てきてしまい、手戻りや時間を余分にかけてしまう恐れがあるためです。 データモデル構築に向けて②(データ集計・分析を意識したポイント) いくつかポイントはありますが、今回はデータ集計と分析を意識したポイントに絞ってご紹介します。 集計・分析しやすいデータモデルを構築するうえで意識するポイントは以下です。 データの粒度を合わせる 集計項目単位で正しく判別ができる名称にする 項目の意味定義を正しく整理しておく マスターという意味も部門によって定義が異なる場合もあるため、認識を合わせておく必要があります。 データモデル構築に向けて②(システム利用に向けたポイント) システム利用に向けたポイントとしては、「データ種」が挙げられます。 MDMシステムで管理すべきなのか、他の上流システムで管理を任せるべきなのかという点です。それぞれの特性を理解し、ご検討いただく必要があります。 MDM選定ポイント〜課題とあるべき姿〜 MDMの選定ポイントについて、課題別におすすめのモデルを整理しました。 自社の解決したい課題や目的に沿って選定することが大切です。 JSOLが提供するMDM構想策定サービス JSOLではグループ会社またはMDMパートナーと、MDMの構想策定フェーズ、構築・実装フェーズ、運用・定着化フェーズとトータルでサポートが可能です。 特にMDM構想策定フェーズでは、豊富な経験からメニュー化をしているため、より詳しいことを知りたい場合は、お気軽にお問い合わせください。 JSOL株式会社へのお問い合わせはこちらへ お問合せフォーム J-MDMお問合せ窓口 J-MDM_Contact@s1.jsol.co.jp 第二部:シームレスなシステム間連携でマスターデータ管理を強化する手法とは(アステリア株式会社) マスターデータ管理における連携ツールの必要性 マスターデータ管理の領域でなぜデータ管理が必要になるのかについて、以下4点の課題が挙げられます。 これらの課題の原因として以下が考えられます。 このように課題の原因をみていくと、対象システムの数が多ければ多いほど、その影響範囲が多岐に渡ります。その場合、人手を使った作業やスクラッチ開発では対応が追いつかず、マスターの管理が難しくなることがわかります。 データ連携ツールを用いたマスターHUB型の管理手法 データ連携ツールを用いたマスターHUB型の管理を行うことで、以下のようなメリットがあります。 シームレスなシステム間連携を実現するデータ連携ツール「ASTERIA Warp」とは ASTERIA Warpとは、多様なシステムとの連携処理を、ノーコードで対応可能なデータ連携ツールです。 営業管理システムや販売管理システムなどの社内システムとの連携インターフェースを1本1本スクラッチ開発すると、どうしても工数がかかってきます。ASTERIA Warpを用いることで、インターフェースを一元管理して、それぞれのシステム間の連携処理をコーディングをせずともノーコードで開発が可能です。 一般企業で広く使われているシステムやサービス間との連携を可能にしています。 「フローデザイナー」というGUI操作で開発ができる仕組みを提供しているため、誰でも連携処理を作成したり、更新したりすることができます。 【9月5日開催ウェビナー】ノーコード/ローコードで実現するデータマネジメントの勘所 〜MDM/PIMプロジェクトを成功に導くポイントとは〜

AI/IoTによる”現場”データから”基幹”の業務までを、ノーコード…link.gif 2024年08月21日 10時47分

ハイパーオートメーションは、一連の業務を自動化することにより業務改革を目指す手法です。しかし、導入に際して「どのように取り組むべきか?」という疑問や迷いが生じることは珍しくありません。 この問題に対処するために、ウェビナー「IT Leaders Tech Strategy LIVE [ハイパーオートメーション]実現への道筋─“自動化の連なり”が導く業務改革と新しい働き方」では、具体的な戦略と実例が解説されました。 本記事ではアステリア株式会社(以下、当社)のウェビナー内容をまとめましたので、ハイパーオートメーションの導入を検討している方はぜひご参考ください。 ウェビナー開催概要 ウェビナー「IT Leaders Tech Strategy LIVE [ハイパーオートメーション]実現への道筋─“自動化の連なり”が導く業務改革と新しい働き方」の概要は以下の通りです。 開催要項 タイトル AI/IoTによる"現場"データから"基幹"の業務までを、ノーコードでシームレスにつなぐDX時代のハイパーオートメーション手法 開催日 2024年4月18日 イベント IT Leaders Tech Strategy LIVE [ハイパーオートメーション]実現への道筋 ─“自動化の連なり”が導く業務改革と新しい働き方 主催 インプレス IT Leaders 講演内容 今回のウェビナーでは、ハイパーオートメーションの導入時に直面する主な課題と、実践的な解決策に焦点を当て、以下の内容を説明・解説しました。 ハイパーオートメーションの基本概念・実現するうえでの課題・具体的なアプローチ ハイパーオートメーションにおけるノーコードツールの有用性と実際に応用する際のイメージ ハイパーオートメーションを理解する ハイパーオートメーションは、業務自動化の進化形として注目されています。まずは従来の業務自動化とハイパーオートメーションとの違いについてご説明します。 自動化範囲の拡大 従来の業務自動化は、主に単一のタスクに焦点を当てていました。例えばRPAは、単純なデータ入力作業などを自動化することが一般的です。 これに対して、ハイパーオートメーションは連続するタスクを統合し、業務プロセス全体の自動化を実現します。 これにより、単にデータを入力するだけでなく、データを利用して行われる意思決定やそれに続くアクションまでを含めた全体的なプロセスが自動化されるため、業務効率が大幅に向上します。 【関連記事】ハイパーオートメーションはRPAとどう違う?違いから活用されるツール・技術と事例を紹介 複雑な業務への対応 従来の自動化技術は、データ抽出やシステムへの入力、転記作業など、比較的単純で定型的なタスクや構造化データの処理に限られていました。 これに対し、ハイパーオートメーションはより複雑な業務への対応が可能です。 例えば、自動でコンテンツを生成する機能や、現場からのリアルタイムデータと本部データを融合させた高度な分析、さらには詳細な顧客データに基づいた個別対応など、非構造化データの活用が可能になります。 情報源の多様化 これまでは主に会計や受発注といったシステム化されたデータが利用されていましたが、現在ではIoTデバイスから得られるリアルタイムデータや、AIによる推論データなども活用されるようになりました。 さまざまなデータ源を組み合わせることで、ハイパーオートメーションは業務プロセスをより全面的に、かつ効率的に自動化することが可能になり、企業の業務運営を大きく改善しています。 ハイパーオートメーション実現へのアプローチ ハイパーオートメーションを成功させるためには、システム間の連携、AI技術の利用、そしてIoTデバイスからのデータ活用が鍵となります。以下で、これら三つの主要なアプローチについてご説明します。 業務をまたいだデータ連携 ハイパーオートメーションを実現するためには、さまざまな業務プロセスやシステム間でデータをシームレスに連携させることが重要です。 例えば、API連携を使うことで異なる部署やシステムからデータをリアルタイムで受け取り、処理することが可能になります。これにより、情報が迅速に共有され、業務プロセス全体の効率が向上します。 【関連記事】データ連携とはどのような方法で行う?そのメリット・課題・実現事例を紹介 【関連記事】システム連携とは?その方法や事例を紹介! AI技術の利用 AIの進化により、従来では自動化が難しかった複雑な業務も自動化の範囲に取り入れることが可能になりました。例えば、自然言語処理(NLP)を使用することで、AIが人間の言葉を理解し、新しいテキストを生成することができます。 これにより、顧客サービスの問い合わせ対応やコンテンツ生成など、さまざまな業務が自動化されます。さらに、画像認識技術を活用すれば、写真やビデオからの情報抽出と分析が自動で行えるようになります。 このようにAIを活用することで、以前は手作業でしか対応できなかったタスクも効率的に処理することが可能となり、ハイパーオートメーションが現実のものとなります。 IoTデバイスからのデータ収集 ハイパーオートメーションにおいて、IoTデバイスからのデータ収集は非常に重要な役割を果たします。 例えば、工場のセンサーからのデータを用いて機械の状態を監視し、故障が起こる前に予防保全を行うことができます。また、店舗のカメラからのデータを分析して、客流の変動を把握し、即座に在庫調整やマーケティング戦略を変更することも可能です。 このようにIoTデバイスから得られるデータを統合し、それを基にしたAIによる分析を行うことで、業務の効率化、予測精度の向上、そして新たなサービスの提供が実現します。 ハイパーオートメーション実現への壁 ハイパーオートメーションの導入には多くの利点がありますが、その実現に向けてはいくつかの障壁が存在します。ここからは特に大きな課題をご紹介します。 業務に合わせるのが困難 ハイパーオートメーションを導入する方法として、主に「プログラミングによる独自システム開発」または「クラウドサービスやソフトウェアの利用」が挙げられます。 プログラミングによって独自システムを開発する場合、自社の業務プロセスに合わせた開発が可能ですが、コストが高くつくため、既製のシステムやツールを選ぶことが一般的です。 しかし、市場に出回っている製品が自社の業務プロセスに完全に一致するとは限らないため、多くの場合、追加のカスタマイズが必要となります。カスタマイズでは追加費用が発生する上に、導入までに時間がかかるため、既成品ならではのメリットが減少してしまいます。 【関連記事】DXを推進!バックエンドのノーコードツール 〜選び方・おすすめツール・事例などを紹介〜 専門知識を持つ社員がいない ハイパーオートメーションを成功させるためには、関連する技術スキルを持つ社員が必要ですが、既存の従業員のスキルセットと必要なスキルの間にはしばしば大きな差があります。 このギャップを埋めるためには、社内研修や教育プログラムへの投資が欠かせません。 しかし、従業員が実務で求められるレベルの技術力を習得するまでには、相当な時間とコストがかかるため、ハイパーオートメーションの導入速度を遅らせる要因となり得ます。 【関連記事】DXが進まない理由トップに挙げられる「人材不足」の現状とIT人材不足の対策方法 IT人材を採用できない ハイパーオートメーションを可能な限り早く導入・運用したい場合、「社内教育よりも新しい人材を採用するほうがよい」と感じるかもしれません。 しかし、最新技術を熟知した専門家は市場で高い需要があり、適切な候補者を見つけるまでには時間がかかります。さらに、高度なスキルを持つ人材を確保するための採用コストは非常に高くなるため、企業にとって大きな負担となります。 ノーコードツールを活用したハイパーオートメーションの実現イメージ ハイパーオートメーションの導入にはいくつかの課題がありますが、ノーコードツールを活用することで解決できる可能性が高いです。 ノーコードツールはプログラミングの知識がなくても使用できるため、開発時間が大幅に短縮され、業務を素早く改善することが可能になります。 市場では非常に多くのノーコードツールが提供されていますが、その中でも1万社以上の豊富な導入実績を持つのが「ASTERIA Warp」です。 ASTERIA Warpはシンプルな操作でデータ連携が完了するため、ITスキルを持たない社員でもスピーディに自動化プロセスを構築することが可能です。 ここからは、データ連携ツール「ASTERIA Warp」とAI/IoTプラットフォーム「Gravio」を活用したハイパーオートメーションの実現イメージを3つご紹介します。 倉庫内の巡回点検を自動化 ASTERIA WarpとGravioを組み合わせることで、倉庫内の巡回点検の自動化が実現します。 例えば、AIとIoT技術を用いて実在庫数の確認、温湿度の管理、整理整頓の状況などのデータをリアルタイムで収集します。さらに、このデータを受注管理システムや倉庫管理システム(WMS)と連携させます。 これにより欠品や温度異常といった問題を速やかに検出し、即座に対応することが可能になるため、倉庫の運営効率が大幅に向上します。 マーチャンダイジング改善の自動化 販売店舗ではマーチャンダイジング改善プロセスが大幅に自動化されます。 まず、Gravioを利用して現場に設置されたAI/IoTデバイスから、来店人数、顧客の属性(性別や年齢層)、通路の通過人数、商品の手に取られた回数などのデータを収集します。これらのデータは、ASTERIA Warpを通してPOSデータ(レジ情報)や棚割データ(棚割管理システム)とともに一元管理されます。 この統合データを基に、店舗は来店客の属性に最適化された商品の品揃えや、効果的な商品の陳列レイアウトを調整することができます。店舗運営がこれまで以上に迅速かつ効率的に行われ、売上向上と顧客満足度の向上が期待できます。 万引き防止、ロス削減の自動化 ASTERIA WarpとGravioを活用することで、上記のマーチャンダイジング改善のほか、万引き防止とロス削減に関しても大幅に効率化されます。 販売店舗に設置されたAI/IoTデバイスが、不審者やブラックリストを検出すると、動的にスタッフへ通知します。その結果、店内アナウンスを行う、巡回するなどの行動を即座に取れるため、万引き抑止につながります。 加えて、ASTERIA Warpは売上管理システムや在庫管理システムとのデータ連携が可能です。これにより、ロス率の増減とその理由の把握 が可能となり、異常が検出された場合には迅速に対策を実施できます。 このように、万引きや在庫ロスによる損失を効果的に減少させ、店舗運営の全体的な効率と収益性を向上させる効果があります。 まとめ 本記事では、2024年4月18日に開催されたウェビナー「IT […]

AI/IoTによる”現場”データから”基幹”…link.gif 2024年08月21日 10時47分

ハイパーオートメーションは、一連の業務を自動化することにより業務改革を目指す手法です。しかし、導入に際して「どのように取り組むべきか?」という疑問や迷いが生じることは珍しくありません。 この問題に対処するために、ウェビナー「IT Leaders Tech Strategy LIVE [ハイパーオートメーション]実現への道筋─“自動化の連なり”が導く業務改革と新しい働き方」では、具体的な戦略と実例が解説されました。 本記事ではアステリア株式会社(以下、当社)のウェビナー内容をまとめましたので、ハイパーオートメーションの導入を検討している方はぜひご参考ください。 ウェビナー開催概要 ウェビナー「IT Leaders Tech Strategy LIVE [ハイパーオートメーション]実現への道筋─“自動化の連なり”が導く業務改革と新しい働き方」の概要は以下の通りです。 開催要項 タイトル AI/IoTによる"現場"データから"基幹"の業務までを、ノーコードでシームレスにつなぐDX時代のハイパーオートメーション手法 開催日 2024年4月18日 イベント IT Leaders Tech Strategy LIVE [ハイパーオートメーション]実現への道筋 ─“自動化の連なり”が導く業務改革と新しい働き方 主催 インプレス IT Leaders 講演内容 今回のウェビナーでは、ハイパーオートメーションの導入時に直面する主な課題と、実践的な解決策に焦点を当て、以下の内容を説明・解説しました。 ハイパーオートメーションの基本概念・実現するうえでの課題・具体的なアプローチ ハイパーオートメーションにおけるノーコードツールの有用性と実際に応用する際のイメージ ハイパーオートメーションを理解する ハイパーオートメーションは、業務自動化の進化形として注目されています。まずは従来の業務自動化とハイパーオートメーションとの違いについてご説明します。 自動化範囲の拡大 従来の業務自動化は、主に単一のタスクに焦点を当てていました。例えばRPAは、単純なデータ入力作業などを自動化することが一般的です。 これに対して、ハイパーオートメーションは連続するタスクを統合し、業務プロセス全体の自動化を実現します。 これにより、単にデータを入力するだけでなく、データを利用して行われる意思決定やそれに続くアクションまでを含めた全体的なプロセスが自動化されるため、業務効率が大幅に向上します。 【関連記事】ハイパーオートメーションはRPAとどう違う?違いから活用されるツール・技術と事例を紹介 複雑な業務への対応 従来の自動化技術は、データ抽出やシステムへの入力、転記作業など、比較的単純で定型的なタスクや構造化データの処理に限られていました。 これに対し、ハイパーオートメーションはより複雑な業務への対応が可能です。 例えば、自動でコンテンツを生成する機能や、現場からのリアルタイムデータと本部データを融合させた高度な分析、さらには詳細な顧客データに基づいた個別対応など、非構造化データの活用が可能になります。 情報源の多様化 これまでは主に会計や受発注といったシステム化されたデータが利用されていましたが、現在ではIoTデバイスから得られるリアルタイムデータや、AIによる推論データなども活用されるようになりました。 さまざまなデータ源を組み合わせることで、ハイパーオートメーションは業務プロセスをより全面的に、かつ効率的に自動化することが可能になり、企業の業務運営を大きく改善しています。 ハイパーオートメーション実現へのアプローチ ハイパーオートメーションを成功させるためには、システム間の連携、AI技術の利用、そしてIoTデバイスからのデータ活用が鍵となります。以下で、これら三つの主要なアプローチについてご説明します。 業務をまたいだデータ連携 ハイパーオートメーションを実現するためには、さまざまな業務プロセスやシステム間でデータをシームレスに連携させることが重要です。 例えば、API連携を使うことで異なる部署やシステムからデータをリアルタイムで受け取り、処理することが可能になります。これにより、情報が迅速に共有され、業務プロセス全体の効率が向上します。 【関連記事】データ連携とはどのような方法で行う?そのメリット・課題・実現事例を紹介 【関連記事】システム連携とは?その方法や事例を紹介! AI技術の利用 AIの進化により、従来では自動化が難しかった複雑な業務も自動化の範囲に取り入れることが可能になりました。例えば、自然言語処理(NLP)を使用することで、AIが人間の言葉を理解し、新しいテキストを生成することができます。 これにより、顧客サービスの問い合わせ対応やコンテンツ生成など、さまざまな業務が自動化されます。さらに、画像認識技術を活用すれば、写真やビデオからの情報抽出と分析が自動で行えるようになります。 このようにAIを活用することで、以前は手作業でしか対応できなかったタスクも効率的に処理することが可能となり、ハイパーオートメーションが現実のものとなります。 IoTデバイスからのデータ収集 ハイパーオートメーションにおいて、IoTデバイスからのデータ収集は非常に重要な役割を果たします。 例えば、工場のセンサーからのデータを用いて機械の状態を監視し、故障が起こる前に予防保全を行うことができます。また、店舗のカメラからのデータを分析して、客流の変動を把握し、即座に在庫調整やマーケティング戦略を変更することも可能です。 このようにIoTデバイスから得られるデータを統合し、それを基にしたAIによる分析を行うことで、業務の効率化、予測精度の向上、そして新たなサービスの提供が実現します。 ハイパーオートメーション実現への壁 ハイパーオートメーションの導入には多くの利点がありますが、その実現に向けてはいくつかの障壁が存在します。ここからは特に大きな課題をご紹介します。 業務に合わせるのが困難 ハイパーオートメーションを導入する方法として、主に「プログラミングによる独自システム開発」または「クラウドサービスやソフトウェアの利用」が挙げられます。 プログラミングによって独自システムを開発する場合、自社の業務プロセスに合わせた開発が可能ですが、コストが高くつくため、既製のシステムやツールを選ぶことが一般的です。 しかし、市場に出回っている製品が自社の業務プロセスに完全に一致するとは限らないため、多くの場合、追加のカスタマイズが必要となります。カスタマイズでは追加費用が発生する上に、導入までに時間がかかるため、既成品ならではのメリットが減少してしまいます。 【関連記事】DXを推進!バックエンドのノーコードツール 〜選び方・おすすめツール・事例などを紹介〜 専門知識を持つ社員がいない ハイパーオートメーションを成功させるためには、関連する技術スキルを持つ社員が必要ですが、既存の従業員のスキルセットと必要なスキルの間にはしばしば大きな差があります。 このギャップを埋めるためには、社内研修や教育プログラムへの投資が欠かせません。 しかし、従業員が実務で求められるレベルの技術力を習得するまでには、相当な時間とコストがかかるため、ハイパーオートメーションの導入速度を遅らせる要因となり得ます。 【関連記事】DXが進まない理由トップに挙げられる「人材不足」の現状とIT人材不足の対策方法 IT人材を採用できない ハイパーオートメーションを可能な限り早く導入・運用したい場合、「社内教育よりも新しい人材を採用するほうがよい」と感じるかもしれません。 しかし、最新技術を熟知した専門家は市場で高い需要があり、適切な候補者を見つけるまでには時間がかかります。さらに、高度なスキルを持つ人材を確保するための採用コストは非常に高くなるため、企業にとって大きな負担となります。 ノーコードツールを活用したハイパーオートメーションの実現イメージ ハイパーオートメーションの導入にはいくつかの課題がありますが、ノーコードツールを活用することで解決できる可能性が高いです。 ノーコードツールはプログラミングの知識がなくても使用できるため、開発時間が大幅に短縮され、業務を素早く改善することが可能になります。 市場では非常に多くのノーコードツールが提供されていますが、その中でも1万社以上の豊富な導入実績を持つのが「ASTERIA Warp」です。 ASTERIA Warpはシンプルな操作でデータ連携が完了するため、ITスキルを持たない社員でもスピーディに自動化プロセスを構築することが可能です。 ここからは、データ連携ツール「ASTERIA Warp」とAI/IoTプラットフォーム「Gravio」を活用したハイパーオートメーションの実現イメージを3つご紹介します。 倉庫内の巡回点検を自動化 ASTERIA WarpとGravioを組み合わせることで、倉庫内の巡回点検の自動化が実現します。 例えば、AIとIoT技術を用いて実在庫数の確認、温湿度の管理、整理整頓の状況などのデータをリアルタイムで収集します。さらに、このデータを受注管理システムや倉庫管理システム(WMS)と連携させます。 これにより欠品や温度異常といった問題を速やかに検出し、即座に対応することが可能になるため、倉庫の運営効率が大幅に向上します。 マーチャンダイジング改善の自動化 販売店舗ではマーチャンダイジング改善プロセスが大幅に自動化されます。 まず、Gravioを利用して現場に設置されたAI/IoTデバイスから、来店人数、顧客の属性(性別や年齢層)、通路の通過人数、商品の手に取られた回数などのデータを収集します。これらのデータは、ASTERIA Warpを通してPOSデータ(レジ情報)や棚割データ(棚割管理システム)とともに一元管理されます。 この統合データを基に、店舗は来店客の属性に最適化された商品の品揃えや、効果的な商品の陳列レイアウトを調整することができます。店舗運営がこれまで以上に迅速かつ効率的に行われ、売上向上と顧客満足度の向上が期待できます。 万引き防止、ロス削減の自動化 ASTERIA WarpとGravioを活用することで、上記のマーチャンダイジング改善のほか、万引き防止とロス削減に関しても大幅に効率化されます。 販売店舗に設置されたAI/IoTデバイスが、不審者やブラックリストを検出すると、動的にスタッフへ通知します。その結果、店内アナウンスを行う、巡回するなどの行動を即座に取れるため、万引き抑止につながります。 加えて、ASTERIA Warpは売上管理システムや在庫管理システムとのデータ連携が可能です。これにより、ロス率の増減とその理由の把握 が可能となり、異常が検出された場合には迅速に対策を実施できます。 このように、万引きや在庫ロスによる損失を効果的に減少させ、店舗運営の全体的な効率と収益性を向上させる効果があります。 まとめ 本記事では、2024年4月18日に開催されたウェビナー「IT […]

【満員御礼!】ASTERIA Warpエキスパートが語るバージョンアッ…link.gif 2024年08月21日 10時00分

こんにちは、アステリアのワタナベです。 7月に開催した、Developers勉強会の様子をお届けします! 今回のテーマは、「ASTERIA Warpのバージョンアップ」について。 登壇してくれたのは、昨年度の「DevFes 2023 Autumn」のデベロッパークイズで、ユーザー部門・パートナー部門それぞれ1位を獲得されたエキスパートのお二人に加えて、ASTERIA Warpのプロダクトマネージャーです。 ユーザー、パートナー、それからメーカーそれぞれの視点からバージョンアップについて語ってもらいました! バージョンアップにご用心!~経験者が語るASTERIA Warp VerUp変遷~ セイコーエプソン株式会社 宮内 雅史様 トップバッターは「宮パパ」ことセイコーエプソンの宮内さま。ユーザー視点でバージョンアップについて語ってくれました! 宮パパさんは、過去に ASTERIA Warp 4.8.1から1610 ASTERIA Warp 1640から1906 ASTERIA Warp 1906から2306 という、過去3回のバージョンアップを経験。 それぞれのバージョンアップ時に苦労したポイントとその理由について、どのように解決してきたかをお話しいただきました。 ↑勉強会終了後に問い合わせが殺到していた表の一部 これまでは3年に1回のペースでバージョンアップ作業を行ってきた宮パパさんですが、オンラインバージョンアップは簡単に対応できると感じているようで、注意点を押さえつつ、今後は頻度を上げてもよいかもとのことでした。 参加者の声 3回の具体例、困ったこととその乗り切り方のコツ一覧が特に、本当に、弊社が求めていた情報でした、ありがとうございますーーー!! 3回もバージョンアップを経験された方なので、バージョンアップ時のトラブル対応について教えていただき、とても助かりました。特に、JREのバージョンアップで旧バージョンが消えることは予想もしていなかったので、大変参考になりました。 javaのバージョンアップの影響など、ASTERIA Warp以外のことも触れておりそういうこともあるんだなと思った。現場でのバージョンアップ頻度が知れてよかったです。 デベロッパークイズ上位常連の宮パパさん。高得点獲得の裏には、さまざまな苦労があったのですね。ところでみなさん、お気づきでしたか!?宮パパさん、「AUG」ロゴ入りのポロシャツで登壇してくれました👏 あなたはどのバージョン?~バージョン別オススメ機能と注意点~ SCSK株式会社 清水 絢子様 続いては、ASTERIA Warpパートナー企業である、SCSK清水さまによるセッションです! 「バージョンアップ」というと、メーカーからはいい面ばかりをお伝えしがちですが… メリットだけでなくデメリットもあるよ、というお話も! バージョンアップで気を付けるポイントとして、非推奨コンポーネントや廃止コンポーネントの確認方法、清水さまおススメの最近のバージョンごとの機能、バージョンアップのすすめ方の一例などご紹介いただきました。 ↑清水さまおススメ、最近のバージョン機能の一部 最後の締めとして、バージョンアップをパートナーに委託するメリットについてもお話しいただきました! 参加者の声 バージョンアップには計画性が必要だと分かり、大変参考になりました。もちろん、サポート期限が切れる前にバージョンアップを完了するのが最善ですが、動作確認をおろそかにしてはいけません。サポート期限が切れてもすぐに動かなくなるわけではないことが分かりましたので、不具合を解消してからバージョンアップしようと思います。 バージョンアップに関する全般的な説明をいただき体系的に理解することができた。また、メリットだけでなくデメリットの面も詳しく説明いただいた点がよかった。 弊社も導入や保守はSCSK様にお願いしており、しっかりとした知見をお持ちの方が居るのだと改めて認識しました。バージョンアップなのか、現課題から一度相談させていただこうと思いました。 清水さま講演の中でも紹介のあった、バージョン「1912」のフローデザイナーと管理コンソール(FSMC)のスタイル変更機能は、ワタナベの推し機能でもあります!使えるのに使っていない方がおられましたら、是非チェックしてみてください! ASTERIA Warp 最新バージョン 2406新機能紹介 アステリア株式会社 東海林 賢史 勉強会最後のセッションは、ASTERIA Warpのプロダクトマネージャー、ショウジによる機能紹介です! 今回AUGに初登場してくれたショウジですが、実はASTERIA Warpの原型となる「ASTERIA R2」時代からのお付き合いだそうで、パートナー企業やユーザー企業を経てアステリアに来てくれたエキスパートでもあります✨ 最新バージョンの2406の注目ポイントについては、すでにブログやリリースノートも公開されていますが……キクちゃんが特に聞きたい!という以下のポイントをピックアップして、詳しく解説してくれましたよ。 インストーラー統合とサブスクリプションについて マージツール コンポーネント・マッパー関数の追加機能 カレンダー関連の追加機能 「マージツール」については、2人のユーザーが同じプロジェクトファイルを異なる内容で編集しようとした際の挙動を例に、デモもしてくれました! 少し複雑な手順に見えましたが、クリック操作だけで競合を回避できるのは嬉しいですね! 参加者の声 久々に使っているコンポーネントのバージョンアップがあったので、テンションあがりました(RecordJoinコンポーネント)。なんとかバージョンアップして、FULL OUTER JOIN使ってみたいと思います。 最新バージョンについてまだ詳細を知らなかったため、いい機能を知ることができました。マージがGUIで行えるのは簡易的でよりプロジェクトで使用しやすいなと感じました。 毎回、私たち利用者のために便利な機能を追加していただいていることに感謝いたしております。利用しているのがCore+なので、Standardの追加機能が使えないのが残念です。 今回のバージョンアップでのショウジの「推し機能」は、インストーラーの一本化とのことでした!ワタナベ個人的には、PNGファイルの透過度を保持できる「ImageConverterStdコンポーネント」も気になりました! アーカイブを「Asteria Park」にて限定公開中! 今回の勉強会の様子は、Asteria Park内AUG Developers勉強会 ~バージョンアップ徹底解説~で限定公開中です♪ (※Asteria Parkへのアカウント登録が必要です) 参加が叶わなかった方はもちろん、参加された皆さんも復習にぜひご覧ください。 おわりに 今回の勉強会テーマは、アンケートでもリクエストをいただくことも多かった「バージョンアップについて」ということで、猛暑日にもかかわらず参加率100%超(!)のデベロッパーの皆さんにお越しいただきました。 暑い中お越しいただいたみなさん、ありがとうございました。 Asteria Parkでお名前をよく拝見する方にもお目にかかれて嬉しかったです。 また次回のAUGでお会いしましょう!

【新着資料】データ連携によって実現するハイパーオートメーシ…link.gif 2024年08月08日 12時18分

データ連携によって実現するハイパーオートメーション 新着ホワイトペーパー 個別最適化からさらなる自動化を推し進めるための最適解。 データ連携によって実現するハイパーオートメーション お知らせ 手ぶら体験に楽楽精算が追加! 楽楽精算とのデータ連携を体験しよう! イベント・セミナー情報 8月も多数の人気セミナーが開催予定!申し込み受付中のイベント・セミナー一覧はこちら           *新着ホワイトペーパー*     個別最適化からさらなる自動化を推し進めるための最適解 データ連携によって実現するハイパーオートメーション 業務環境のクラウドシフトが進み、RPAをはじめとしたさまざまな自動化ツールの浸透により、企業におけるデジタル化やDX推進の動きは加速しています。しかし、蓋を開けてみると業務の個別最適化に留まっているケースが多く見受けられます。 そんな環境を打開するために求められるのが、全体最適化を図るためのハイパーオートメーションという概念です。ハイパーオートメーションの概念からその実現に向けた環境に必要なことについてご説明いたします。 <目次> 1.企業における自動化・効率化に向けた課題 2.解決策となるハイパーオートメーションとは 3.ハイパーオートメーションを実現するための誤った方策 4.有力な選択肢となるノーコードツールの存在 5.範囲の広い業務プロセスの自動化に貢献するASTERIA Warp 6.ASTERIA Warpによるハイパーオートメーション実績 ホワイトペーパーを読む *おすすめ資料* RPAツールの課題を克服! DXにつながるデータ連携による業務自動化術 資料を読む 企業のクラウド活用に関する実態調査レポート <2024年版> 資料を読む ホワイトペーパー一覧はこちら>>       手ぶら体験に楽楽精算が追加! 楽楽精算とのデータ連携を体験しよう!     楽楽精算との連携手順を説明したスタートガイドが付いており、仕訳データのダウンロードやマスターのアップロードの操作をサンプルデータを元にお試しいただけます。楽楽精算との連携をご検討中の方にオススメのコースです。 ▷手ぶら体験版についてはこちら ▷楽楽精算アダプター詳細はこちら *関連記事* 「楽楽精算」と他システムとの データ連携を自動化しよう! ―「楽楽精算アダプター」活用法 Vol.1 記事を読む 「楽楽精算」のマスタ更新も楽楽できる! ―「楽楽精算アダプター」活用法 Vol.2 記事を読む ブログ一覧はこちら>>                 イベント・セミナー情報     ◆ 定期開催セミナー WEB 【主催:アステリア】11:00~11:30 30分で丸わかり! データ連携ツール 「ASTERIA Warp」製品紹介セミナー 8月27日(火) 9月10日(火) 詳細・お申込 WEB 【主催:アステリア】11:00~11:30 DX時代に不可欠な”データ連携”とは?  0からわかるデータ連携解説セミナー 8月20日(火) 9月18日(水) 詳細・お申込 WEB 【主催:アステリア】11:00~11:30 DX推進のカギはデータ連携! 事例から学ぶ、DXにつながる業務改善セミナー <業務自動化編> 8月  9日(金) 9月12日(木) 詳細・お申込 WEB 【主催:アステリア】11:00~11:30 DX推進のカギはデータ連携! 事例から学ぶ、DXにつながる業務改善セミナー <Excel業務編> 8月22日(木) 9月19日(木) 詳細・お申込 WEB 【主催:アステリア】11:00~11:30 DX推進のカギはデータ連携! 事例から学ぶ、DXにつながる業務改善セミナー <API連携編> 8月29日(木) 9月26日(木) 詳細・お申込 ◆ 「ASTERIA Warp」無料体験セミナー […]

DX人材不足を解消⁉業務に精通したデジタル活用人材を育成する「…link.gif 2024年07月31日 18時00分

DX推進上の課題は「人材不足」 多くの企業や組織がデジタルトランスフォーメーション(DX)を進めている中、DXに必要なスキルを持つ人材、いわゆるDX人材不足が深刻な問題になっています。 IT調査専門会社のIDC Japanが2021年11月2日に発表した、DX動向調査の日本と世界の結果の比較によれば、国内企業におけるDX推進上の課題は「必要なテクノロジーを持った人材の不足」が42.0%で、世界の企業の22.7%と比較すると、19.3ポイントもの開きがあり突出していることがわかりました。 また、世界の企業で課題認識が高く、かつ国内企業の認識と差がある項目として「実施のための予算が不足(11.6ポイント差)」「変革に対する社内の抵抗(6.0ポイント差)」があります。これらの項目はDXの実装段階において直面する課題ということができることから、いずれ、多くの国内企業でも直面することが考えられます。 IT人材不足を解消する「リスキリング」と「リカレント」とは? こうした課題に対し、人材の有効活用を促進するために、社内の人材をDX人材に転換させる取り組みとしてリスキリング(Reskilling)の重要性が高まっています。経済産業省はリスキリングの定義として「新しい職業に就くために、あるいは、今の職業で必要とされるスキルの大幅な変化に適応するために、必要なスキルを獲得する/させること」と示しています。 また、リスキリングと似た考え方に「リカレント教育」があります。それぞれ個別に解説を行っていきましょう。 リスキリングとは リスキリング(Reskilling)とは、スキルの「学び直し」という意味です。社会人の転職やキャリアアップの文脈で用いられることがあるものの、近年ではビジネスのデジタル化に伴い、テクノロジーの進展や産業構造の変化によって新たに生まれる仕事や、業務プロセス変革に対応するためのDXに向けたスキル習得の取り組みを意味することが増えてきました。 リスキリングは、企業側がこれから必要となる新しいスキルを従業員に身につけてもらう取り組みという点に主眼が置かれます。主体は企業側に置かれ、今後もビジネスで価値を創出し続けるのに必要なスキルを学ぶ点が重視されています。 リカレントとは 「スキルの再教育、新たなスキルの獲得」という意味では大きな違いはありませんが、リカレント教育は、大学に入り直すなど「働く→学ぶ→働く」のサイクルを回すことで、職を離れて新しいスキルを身につけることが前提で、従業員側に主体が置かれた考え方といえます。 企業主体のスキル獲得がリスキリング、従業員主体のスキル獲得がリカレントという違いと言えるでしょう。 リスキリングが注目されている理由 リスキリングが注目されている理由はいくつかありますが、最も大きな理由は「現代社会のデジタル化」にあります。インターネットが普及しデジタル技術が普遍のものとなった現代は、いわば「アナログからデジタルへの移行期」と言っても過言ではなく、これからはデジタル化した環境が当たり前のものになります。 そしてアナログな旧態依然とした業務体系よりもデジタルに適応した業務体系の方が圧倒的に業務効率に優れており、できることにも差が生じます。つまり、時代の変化に適応するためには、企業もデジタル化によりDXを推し進める必要性があるということになります。そのために必要なのがデジタルに精通した人材の育成です。より詳細な理由をそれぞれ解説していきましょう。 DX推進の浸透 企業のDXが推進されている昨今ですが、DXを行うためには専門的な知識や経験が必要不可欠であり、何も知らない人材だけでDXを行うことは不可能です。DXに適した人材がいない状態では、3段階あるDXのうちアナログデータのデジタルデータ化の段階である「デジタイゼーション」はクリアできても、業務・製造プロセスのデジタル化である「デジタライゼーション」、さらにデータを活用した新しいビジネス変革を目指す「デジタルトランスフォーメーション」までクリアできません。 DX3つのフェーズについてはこちらで詳しく紹介しています。 そういったDXの失敗を避けるためにDX人材の需要は高騰しており、現在においては既存のDX人材を獲得するのは極めて難しいと言えるでしょう。そのため、DX人材を雇用するよりも一からDX人材を教育するといった方針を取る企業も増えており、それに伴うDX人材に必要なスキルの習得……リスキリングが必要であるということにつながります。 働き方の変化 新型コロナウイルスによる感染拡大で、2019年から働き方が大きく変化しました。人との接触を避けるために対面による対応からインターネットなどを介したオンラインによる対応が主流となりました。 その結果として職場に出勤せずに仕事を行うリモートワークが普及しました。概念そのものは存在していたが、日本において決して主流とはいえないこのリモートワークは、感染拡大を抑えるために瞬く間に普及し、この変化に適応するために社員にはリモートワークへの適性・スキルが求められるようになりました。 リスキリングに関する宣言 リスキリングという単語そのものが注目されることになった事例として、2020年の世界経済会議によって「2030年までに地球人口のうち10億人をリスキリングする」、という宣言が行われたというものがあります。 経団連によって発表された新成長戦略においてもリスキリングが取り上げられており、これの必要性について詳細に語られています。世界的にリスキリングに関する宣言が行われたことにより、それまでリスキリングについてアバウトな理解しかなかった企業も人材のリスキリングに注力することになり、リスキリングが注目されるようになった、と言えるでしょう。 また最近では、岸田首相が国会にて個人のリスキリング(学び直し)の支援に対して、5年間で1兆円を投じると表明しています。「リスキリング、すなわち、成長分野に移動するための学び直しへの支援策の整備や、年功制の職能給から、日本に合った職務給への移行など、企業間、産業間での労働移動円滑化に向けた指針を、来年6月までに取りまとめます」という言葉で、より成長産業に人材を投下するための仕組み化を行っています。 このように日本や世界においてもより成長産業で多くの人が働けるような取り組みが進められています。 参考:コストは採用の6分の1 政府も1兆円投資の「リスキリング」とは? | Forbes JAPAN(フォーブス ジャパン) IT人材不足 今回解説したリスキリングが必要な理由の中で根本にあるのがそもそものIT人材の不足という事実です。経済産業省の発表では「2030年にはIT人材は最大で約79万人不足する」ということがうたわれています。業務の効率化などを目指す中でIT人材はどんどんと受容が上がっていくにもかかわらずその人材が不足しているのが現状です。よりこれから必要なIT人材を生み出す方法の一つとして挙げられているのがリスキリングです。 IT人材不足についての詳しい情報は下記記事をご覧ください。 リスキリングが企業にもたらす効果 リスキリングによって企業にもたらされる効果としては、多くの従業員がデジタルテクノロジーを活用し、新たな価値を創造できるようなスキルが再開発されるなど、新たな業種や職種などへの人材投資として、企業に大きな影響を与えることが考えられます。 リスキリングは、新しいビジネスモデルの開発や付加価値の高い商品・サービスの創出のために重要な要素となり、企業の人事戦略に不可欠になるということが言えるでしょう。 アイデアの創出 従業員が新しいスキルや知識を習得することで、従来にはなかったビジネスアイデアが社内から生まれやすくなる、「新たなアイデアの創出」といった効果が期待できます。新たなアイデアは事業を生み出し、継続させ、利益を生むために必要不可欠なものです。 市場の変化に適応しながら、新たなアイデアが生産さなければ競合他社に飲み込まれ、シェアを奪われ衰退していくことは当然のことと言えるでしょう。 業務効率化、生産性向上 獲得したスキルや知識を既存の業務の改革、効率化に役立てることができる「業務効率化、生産性向上」といった効果も期待できます。業務の効率化は業務スピードが向上し、効率化によって生じた「余裕」によって新たなことに取り組むことができるだけでなく、単純な生産性の増加につなげることもできます。 企業文化の継承 また、長く社内で活躍してくれた人材のリスキリングによって、既存の従業員が今まで作り上げてきた「企業文化を継承」しつつ、自社の強みや優位性を生かした戦略にシフトしていくことができるといったメリットが考えられます。 採用コストの削減 さらに、既存の社内人材を有効活用することで、採用コストの削減にも寄与できるでしょう。前出のIDC Japanの調査結果では、DX推進上の課題に「予算不足」「社内の抵抗」といったポイントが挙げられており、組織風土やコスト面での課題解決に有効な取り組みと言えるでしょう。 リスキリング導入の手順 続いて、リスキリング導入に必要な手順の解説を行っていきましょう。リスキリングの導入ステップには大きく分けて以下の4つあります。 習得するべきスキルの選定・決定 教育カリキュラムの選定 環境の構築と整備 実践で活用できる場を用意する 習得するべきスキルの選定・決定 まず、リスキリングによって習得するべきスキルを明確にしましょう。現在の業務上の課題や将来的なビジネス目標を見据え、必要なスキルを洗い出します。 例えば、以下のようなスキルを選定するとよいでしょう。 プログラミングスキル 昨今ではノーコードやローコードで開発できるITツールも増えており、自身で業務効率化や生産性向上などの実務に直結するスキルとしてプログラミングスキルが求められている。非エンジニアは特定の開発言語を習得せずとも、プログラミングに関する理解を深めておくことで、ITツールの導入・運用をスムーズに行うことができる。 データ分析スキル 企業に収集・蓄積される膨大なデータから目的に応じて必要な情報を洗い出し、経営戦略策定や課題解決に向けてそのデータを有効活用するためのスキルとしてデータ分析のスキルが求められている。データ分析スキルを身につけることで、数字から課題を読み取る力を身につけることができる。 マーケティングスキル インターネットやスマートフォンが普及し、オンラインでの購買行動が増加している現代社会において、WebサイトやSNS広告を中心としたデジタルマーケティングのスキルが求められている。マーケティングスキルを身につけることで、顧客を理解する力や、顧客に情報を伝える力を高めることができる。 英語(多言語)スキル 国内だけではなく海外も視野に入れた事業展開を見据えグローバルに活躍できる人材が必要とされている。英語スキルを身につけることで、世界中から情報収集する力を高めたり、ビジネスの人脈を広げたりすることができる。 これらのスキルを習得することで、業務の効率化や新たなビジネスチャンスの創出に繋がります。 教育カリキュラムの選定 次に、スキルをどのようにして習得させるか、具体的な教育カリキュラムを選定します。プログラム内容だけでなく、それをどのような教材で学ぶかも重要です。 以下に代表的な方法をまとめました。 方法 概要 オンライン研修 Web会議ツール等を通じて実施される研修。場所にとらわれず学習可能。 eラーニング オンライン教材を使用して学習。自分のペースで進められる。 ワークショップ ロールプレイや演習など、参加者自身が動いて学ぶ。実践的なスキルを習得可能。 セミナー 専門家による講義やディスカッション。最新の知識を共有可能。 企業内大学・社内大学 企業が提供する社内教育制度。現場社員や外部講師からノウハウを学ぶ。 これらの方法を組み合わせることで、従業員が効率よくスキルを習得できる環境を整えましょう。 環境の構築と整備 いよいよリスキリングを行うという段階で注意しなければならないのが、教育を行う環境の整備です。例えば教育実施の時間帯などを決める必要がありますが、これを就業時間外に設定するか就業時間内の業務の1つとして設定するかなどが挙げられます。 前者であれば業務とは別にスキル習得を並行して行えるため、企業としての利点はありますが、従業員側からすると休憩時間や仕事終わりの時間を消費させられているという不満が生じるため、従業員側の意欲低下などのリスクが生じます。 後者であれば就業時間内に受講することができるため、企業側としては利益の低下にもつながりますが、従業員側の意欲低下が起きづらくなるでしょう。スキル習得は個人の資質にもよりますが、資質以上に重要なのは本人の意欲です。リスキリングに限らず、勉強は学ぶ気がなければ決して身につかないものである以上、習得したいと思わせることができるような環境の整備が最重要と言っても過言ではありません。 実践で活用できる場を用意する リスキリングによってスキルの習得が完了すればいよいよ実践です。社内で学んだ技術を活かせるような環境や業務を任せるようにし、習得度合いを確認するといいでしょう。勿論習得したからといって最初から全て完璧にこなせるわけではないため、いきなり全てを任せるのではなく、段階的に仕事を増やしていくことで慣れさせていくのが重要です。 リスキリング導入時のポイント・注意点 リスキリングを導入する際のポイントや注意点についても解説していきましょう。リスキリングはいわば教育であり、一般的な企業であれば規模は違えど研修・教育を実施することがあるでしょう。しかし、通常の研修とは異なる注意点も存在するため、改めてどのように行うべきかを考える必要があります。 サポート体制の整備 入社時の研修とリスキリングの根本的な違いとして、「必要なものであるかどうか」という違いがあります。企業からすれば必要だから研修もリスキリングも行うものではありますが、従業員側の意識は異なります。従業員側にとって入社時の研修は、これから働く職場で必要な基礎的な知識・技術を身につけるための必須科目であり、根本的に欠かせないものです。 対してリスキリングは、企業側から新しく求められているスキルを習得するためのものであり、「しなくても現状の業務をこなすことは可能」であるため、どうしてもモチベーションは低下してしまいます。そんな状態でサポートもなくただ学ばせるための教材を手渡すだけでは、誰も自主的に学びたいとは思わないでしょう。企業の都合で学ばせるという事実は変わらない以上、だからこそ企業側が最大限サポートできる体制を整えることが、リスキリングを導入するうえでの大前提であると言えます。 従業員のモチベーションの維持 上記でも少し触れていますが、教育・勉強というものは学んでいる本人のやる気次第で身につくかどうかが大きく変わってきます。覚える気がない人間にいくら授業を聞かせた所で何も覚えることはないように、従業員側のモチベーションが低下している状況でただ義務的に授業を受けるだけの状態になってしまうと、習得効率が激減してしまいます。 そのためにも従業員のモチベーションを維持する必要があり、教育を受けることに対する対価・メリットが必要になります。下手に現状の利益を維持しようとして教育と業務を並行させてしまえば、従業員側のモチベーション低下によって学習効率も業務効率も低下してしまう結果につながりかねません。 社内のリスキリングにマッチする内容の選定 リスキリングにおいて習得したスキルも、社内で活かせなければ意味がありません。一般的に求められているスキルだとしても、自社にとってはもっと有用なスキルがある場合は習得する優先順位は下がるでしょう。そのため、適当に調べただけの情報を元にリスキリングの内容を決めるのではなく、自社に本当に必要なスキルを見極めたうえで、内容を選定するようにしましょう。 社外サービスの有効活用 リスキリングを行う際に全て自社内で賄うことも可能でしょうが、社外のサービスを利用するのも効果的なスキル習得につながると言えます。外部の専門的な知識やツールを活用することで習得効率の向上も見込めますし、知識のないまま自社内で完結させてしまうと、間違った知識や足りない情報から上手くスキルを習得できない可能性があります。また、社外サービスであれば社内だけでなく自宅でもリスキリングが可能になるため、リモートワークや帰宅後の自習という形で学習効率を向上させる効果も期待できます。 海外や日本のリスキリング先進事例 海外の先進企業をはじめ、国内企業でもリスキリングの取り組みをはじめる企業が増えています。 AT&T リスキリングに先進的に取り組んだ企業として知られるのが米国の通信企業AT&Tです。同社は2008年に行った社内調査で、従業員25万人のうち、「将来の事業に必要なサイエンスやエンジニアリングのスキルを有する人は約半数に過ぎない」ことを把握しました。そこで2013年に「ワークフォース2020」というリスキリングのプログラムをスタートし、2020年までに10億ドルかけて10万人の従業員のリスキリングを実行することをめざしました。これにより、現在、社内の技術職の81%が社内異動によって充足されているということです。 株式会社日立製作所 また、国内企業でもDXに向けたリスキリングを実施する企業が増えてきています。製造業では、日立製作所が、国内グループ企業の約16万人を対象に調査を実施。生産現場やスタッフ部門で働く社員にもDXの知識習得が必要だと判断し2020年4月から実施しています。 住友商事株式会社 住友商事は、「中期経営計画2020」において次世代ビジネス創出の手段としてDX推進を全社成長戦略に掲げています。具体的には、AIデータ解析ツールを手がけるaiforce […]

MDMコラム[入門編]第3回:マスターデータも品質管理が重要link.gif 2024年07月31日 12時17分

前回の「分散化がもたらしたマスターデータの現状」では最後に、「マスターデータにはもう一つ大きな問題が潜んでいます」と書きました。その問題とはズバリ、「品質」です。 商品やサービスの品質を適切に管理することが大切なように、マスターデータも品質管理が欠かせません。ところがマスターデータの品質においては、ある種の“バラつき”が放置されているケースが散見されます。そこで今回は、マスターデータの品質管理に見られる問題を解説します。 マスターデータの品質問題とは 「マスターデータの品質問題」とは何か。こう聞かれても、唐突過ぎて、具体的なイメージが浮かばない方が多いかもしれません。反対に、何のことかパッとイメージされた方は、何らかの形でマスターデータマネジメント(MDM)に携わった経験をお持ちでしょう。 品質問題は「レコードの重複による品質問題」と「社内システムのコード体系の違いによる品質問題」の2つに分けられます。以下に具体例を交えてご説明します。 レコードの重複による品質問題 マスターデータの品質問題の代表的な例に、レコード(データ)の重複があります。例えば、人事システムの従業員マスターに同じ社員の情報が複数登録してある、といった状況です。実際には1名の従業員に関するレコードが2件ある。つまり、人事システムは、同一の従業員を2人の別々の従業員として管理しているわけです。 そうした状況が好ましくないことは、言うまでもありません。労務管理や内部統制など、さまざまな面で支障を来たすことは容易に想像できます。 「従業員の情報が重複しているなんて…。さすがに、それはないよ」と思われる方もいるでしょう。では、取引先マスターや部品マスター、商品マスターについてはいかがですか。「重複はない」と、自信を持って言い切れる方はそれほど多くないのでは? 取引先マスターを題材に、簡単な例を考えてみます。 まずは、株式会社の表記の違い。「インフォテリア株式会社」と「インフォテリア(株)」の2種類が取引先マスターに登録してある。次に、株式会社の位置。本来は後株にするところ、入力ミスなどにより「株式会社インフォテリア」や「(株)インフォテリア」となっている。最後に、株式会社の表記の有無。表記を忘れた、あるいは省略したなどの理由で「インフォテリア」としている。 このように社名の表記だけでも、1社に対して5件のレコードが取引先マスターに存在する可能性があります。もちろん、重複レコードを内在しているマスターデータは品質そのものに問題があり、信頼できません。 社内システムのコード体系の違いによる品質問題 敢えて単純な例を挙げましたが、「心当たりがある」と感じた方は意外と少なくないのではないでしょうか。上記は単一システムのマスターデータが前提ですが、社内システム全体に視野を広げると、品質の問題は、より深刻さを増します。例えば、マスター登録ルールが全社で統一されていないケースを見てみましょう。 部門や支店・現場がそれぞれ独自のルールでデータを登録していると、一つのモノに対して複数のコードや名称が付けられることになります。これにより、データの重複や不整合が頻繁に発生し、全社的なデータ検索や管理が非常に困難になります。 さらに、マスターデータの登録タイミングや承認プロセスが各担当者の裁量に任されている場合は、データの整合性やタイムリーな更新が保証されません。 このような状況では、組織内だけでなく取引先や顧客とのコミュニケーションに齟齬が生じ、信頼関係が損なわれる可能性があります。 マスターデータ品質管理の必要性 最終的に行き当たるのは、コード体系の問題です。社内のシステム間でデータを連携・統合する際、システムごとにコード体系が異なっていたため、難儀した経験はありませんか。 こうしたマスターデータの品質に関わる課題を解決するために、MDMでは「データクレンジング」や「名寄せ(統一コードの生成)」と呼ぶ作業を通じて、表記の揺れを解消することが重要になってきます。しかも、一定期間ごとにデータクレンジングを実施して、マスターデータの鮮度を常に高い状態に保つことが不可欠です。 理由は単純です。一度データクレンジングや名寄せ(統一コードの生成)をしたからといっても安心できないからです。残念ながら、「適切に運用管理をすれば全て解決だ!!」とはならない。それがMDMの難しいところでもあります。 マスターデータの種類によっては、自社の努力だけでは品質をコントロールしきれないものも存在します。外部要因によって劣化していくのです。 取引先マスターや顧客マスターに含まれる住所や社名は、その典型。平成の大合併の際には、市町村名や郵便番号などの変更をマスターデータに反映するのが追いつかず、品質が劣化したという企業もあったでしょう。再編の動きが加速している産業では、M&Aやグループ内の事業統廃合によって、取引先の社名や住所が変わるといったこともあります。 さらに、グローバルに展開する企業では、多言語でのマスターデータも品質劣化の要因になります。例えば、各国の支社や取引先との関係で製品名や顧客情報を英語で登録したいが、システムが日本語しか対応していないケースが考えられます。 まとめ このようにマスターデータ管理は企業にとって重要であるということはお分かり頂けたと思います。マスターデータの品質が保証されないと、組織全体のデータの信頼性が損なわれ、ビジネスプロセスにおける効率性や正確性が大きく低下してしまいます。 マスターデータの現状について紹介したところで次回はいよいよ本題であるMDMについてご説明したいと思います。 次ページ 第4回:Master Data Management(MDM)とは 【MDMコラム入門編】 第1回: マスターデータとは、いったい何か 第2回: 分散化がもたらしたマスターデータの現状 第3回: マスターデータも品質管理が重要 第4回: Master Data Management(MDM)とは 第5回: 世界と日本のMDM市場 中級編・上級編

MDMコラム[入門編]第2回:分散化がもたらしたマスターデータ…link.gif 2024年07月30日 17時16分

マスターデータマネジメント(MDM)を重要視している企業は多いのに、きちんと実践できている企業は少ない--。これが国内におけるMDMの現状だと言われています。 前回の「マスターデータ管理(MDM)とは?」で紹介した通り、マスターデータは「企業活動を継続する上で欠かせないもの」、「企業活動を通じて多大なコストをかけて積み重ねてきた最も重要な資産の一つ」です。にもかかわらず、なぜかマネジメントできていない。今回は、その理由について、少しずつ紐解いてみましょう。 マスターデータの現状 かつて商品マスターや取引先マスターを台帳やホストコンピュータで管理していた時代、マスターデータは社内に一つしか存在しないというのが普通でした。ところが、現在はまったく事情が異なります。 皆さんの社内を思い浮かべてください。皆さんの会社にマスターデータはどのくらいあるでしょうか? ここでいう「どのくらい」には、二つの意味があります。一つは、従業員マスターや顧客マスターといった「種類」。もう一つは、それぞれの種類のマスターがデータベース内のデータやファイルの形式で存在する「物理的な数」です。 冒頭で述べた「きちんと実践できている企業は少ない」のが事実だとすれば、恐らく、「種類」と「物理的な数」のいずれについても、当てることが難しいのではないかと思います。 例えばマスターデータには多くの種類がありますが、大きく分けると以下のような「ヒト系マスタ」と「モノ系マスタ」の2つに分類することができます。 例)ヒト系マスタ 例)モノ系マスタ 顧客 取引先 事業所 担当者 組織(部門) 従業員(社員) 品目(商品) 原材料 単価 型式 契約 サービス このように、一言でマスターデータと言っても多種多様であり、それぞれが異なるシステムで管理されています。情報システムの分散化が進む昨今、これらのマスターデータを一元管理することはますます難しくなっているのです。 マスターデータの把握が難しい理由 マスターデータを把握しきれていない最大の理由は、情報システムの「分散化」です。各システムや各業務で個別管理(サイロ化)しているため、社内共通の正マスタがどれか分からない、つまり社内で一元的なマスタ管理ができていないのです。具体的に見ていきましょう。 社内に情報システムが点在 紙の台帳やホストコンピュータでマスターデータを管理していた時代と違い、今では、同種のマスターデータでも、社内のあちこちのシステムに散在するようになりました。そのため、マスターデータの実態を正確に把握するのが、年々困難になっているのです。 例えば、従業員マスターはどうでしょう。一人の従業員に関する情報が、人事システムや経理システムなど複数のシステムで管理されています。 「正」のマスターデータが不明 ここで、もう一つ質問です。皆さんの社内にある複数のシステムに分散して存在する顧客マスターのうち、「正」のマスターデータはどれでしょうか?「正」というのは、それを見れば全ての情報が網羅されており、他のマスターデータの基準になっているものです。 「それは簡単だ。ホストコンピュータで利用しているマスターデータが正のマスターだ」と回答されるかもしれません。しかし、本当にホストコンピュータの顧客マスターは、顧客に関するすべての情報を網羅していますか? 多くの場合、社内システムは、その用途(業務)に必要な情報(管理項目、レコードなど)のみを管理しているはずです。また、当然ながら、それぞれのシステムを構築した時期によって管理項目は少しずつ変化しているのが一般的です。 そのため、一つのシステムのマスターデータで全ての情報が管理されていることは、ほとんどない。あらゆる社内システムのマスターデータが全て同一であるということも、まずない。そう言い切ってもよいと思います(いや、うちの社内では一元化できているという方は、以降を読んでいただかなくて大丈夫です)。 つまり、情報化が進んで利便性が高まった一方で、正確なマスターデータが何なのかを把握しづらい状況が生まれたわけです。データ処理の中枢となるマスターデータが分からない。そんな状況を放っていて、何も問題が起きないはずがありません。 まとめ 今回は、分散化がもたらしたマスターデータの現状についてご説明しました。昔と違い、現在は情報システムが社内のあちこちに点在しており、マスターデータの「種類」と「物理的な数」を把握できていない企業も見受けられます。 では、何が正マスターであるかが判明すればいいのでしょうか? 実はそうではありません。マスターデータにはもう一つ大きな問題が潜んでいます。この問題については、次回のMDMコラム【入門編】第3回で詳しくご説明します。 次ページ 第3回:マスターデータも品質管理が重要 【MDMコラム入門編】 第1回: マスターデータとは、いったい何か 第2回: 分散化がもたらしたマスターデータの現状 第3回: マスターデータも品質管理が重要 第4回: Master Data Management(MDM)とは 第5回: 世界と日本のMDM市場 中級編・上級編

【調査結果レポート】企業のクラウド活用に関する実態調査<202…link.gif 2024年07月25日 12時29分

【調査結果レポート】企業のクラウド活用に関する実態調査<2024年版> 新着ホワイトペーパー 企業のクラウド活用に関する実態調査レポート<2024年版> 新着記事 Bカートとつないでみた!BtoBの複雑な受発注処理を簡単に自動化! 新着記事 ASTERIA Warpが、ITreviewの「データ連携」部門で5年連続「Leader」を受賞! 先着5名様にレビュー投稿で1万円のギフト券プレゼント イベント・セミナー情報 7月・8月も多数の人気セミナーが開催予定!申し込み受付中のイベント・セミナー一覧はこちら           *新着ホワイトペーパー*     企業のクラウド活用に関する実態調査レポート<2024年版> 総務省発表の令和5年版 情報通信白書によるとクラウドサービス市場は、世界及び国内で今後も一定の成長が見込まれています。背景にはDX推進の後押しもあり、従来型ITからクラウド型ITへマイグレーションを進める企業が増加していることが挙げられます。 この状況をふまえて、2024年1月にSBクリエイティブ株式会社(協賛:アステリア株式会社)は「2024年企業のクラウド活用に関する実態調査」と題した独自の調査を実施いたしました。この調査結果から、クラウド活用の現状の課題とクラウド連携の重要性が見えてきました。 <目次> ・企業におけるクラウド活用の状況 ・クラウドサービスの連携について ・クラウド連携の課題を解決する  ノーコードデータ連携ツール「ASTERIA Warp」 ホワイトペーパーを読む *おすすめ資料* データ連携の基礎からデータ連携ツールの 選び方まで理解できる! ガイドブック「はじめてのデータ連携」 資料を読む 業務効率化・データ活用事例をまとめ読み 「ASTERIA Warp 事例集」 資料を読む ホワイトペーパー一覧はこちら>>       新着記事 Bカートとつないでみた!BtoBの複雑な受発注処理を簡単に自動化! 記事を読む ASTERIA Warpが、ITreviewの「データ連携」部門で5年連続「Leader」を受賞! 先着5名様にレビュー投稿で1万円のギフト券プレゼント 記事を読む ブログ記事一覧はこちら>>                 イベント・セミナー情報     ◆ 定期開催セミナー WEB 【主催:アステリア】11:00~11:30 30分で丸わかり! データ連携ツール 「ASTERIA Warp」製品紹介セミナー 8月  6日(火) 8月27日(火) 詳細・お申込 WEB 【主催:アステリア】11:00~11:30 DX時代に不可欠な”データ連携”とは?  0からわかるデータ連携解説セミナー 8月20日(火) 9月18日(水) 詳細・お申込 WEB 【主催:アステリア】11:00~11:30 DX推進のカギはデータ連携! 事例から学ぶDXにつながる業務改善セミナー <業務自動化編> 8月  9日(金) 9月12日(木) 詳細・お申込 WEB 【主催:アステリア】11:00~11:30 DX推進のカギはデータ連携! 事例から学ぶ、DXにつながる業務改善セミナー <Excel業務編> 8月22日(木) 9月19日(木) 詳細・お申込 WEB 【主催:アステリア】11:00~11:30 DX推進のカギはデータ連携! 事例から学ぶ、DXにつながる業務改善セミナー <API連携編> 7月25日(木) 8月29日(木) 詳細・お申込 ◆「ASTERIA Warp」無料体験セミナー 【WEBセミナー】 ノーコードでのデータ連携を体験! 「ASTERIA Warp」無料体験セミナー 8月  6日(火)14:00 ~ […]

ASTERIA Warpが、ITreviewの「データ連携」部門で5年連続「Lead…link.gif 2024年07月18日 17時43分

ASTERIA Warpは、国内最大級のIT製品/SaaSレビューサイト「ITreview」でのアワード「ITreview Grid Award 2024 Summer」の、データ連携ツール部門において「Leader」を単独受賞しました!この受賞は、ASTERIA Warpの機能、使いやすさ、全体的な満足度が高く評価された結果です。さらに、ASTERIA Warpは同部門で2020年の受賞以来、今回で20期連続(5年連続)の受賞となりました。また今回、5年連続で同一の称号を獲得し続けた製品ということで、「5年連続Leader」としての特別バッジを新たに取得しています。長年ご評価いただき、心より感謝申し上げます。 ITreview Grid Awardとは? ITreview Grid Awardとは、ITreviewで投稿されたレビューをもとに四半期に一度ユーザーに支持された製品を表彰するものです。 そして、2024年6月までに掲載されたレビューの集計結果が2024 Summerとして発表され、ITreview Gridでユーザー評価の高い製品が表彰されました。 満足度100%に迫る!高評価のASTERIA Warp ASTERIA Warpは、ITreviewのデータ連携ツール部門で「満足度 No.1」の評価をいただいており、カテゴリー平均より高く、100%に迫る満足度となっています。 機能、使いやすさ、そして全体的な満足度の全ての評価が高く、自信を持ってお使いいただける製品だと改めて感じています。 お客様の声をご紹介 機能については「改修や新機能追加が容易」、「業務効率化に大いに役立つ」などのお声をいただいており、使いやすさについても「使いやすいサービス」、「操作しやすいインターフェース」とユーザーの方に満足いただいております。そして、全体的な満足度に関しても「データ連携の中心的な役割を果たす存在」、「進化するデータ連携ツール」と、うれしい声もいただいています。 実際のユーザーから頂いたレビューの一部をご紹介します。 「ASTERIA Warp」のレビュー一覧は以下からご覧いただけます。 ASTERIA Warp レビュー一覧 また、今回の受賞を記念して、レビュー頂いた先着5名様に1万円のAmazonギフト券をプレゼントさせていただきます! ユーザーの皆様からのたくさんのお声をお待ちしてます! 以下のリンクにある「投稿ボタン」よりレビュー投稿をお願いいたします。 先着5名様に10,000円のAmazonギフト券をプレゼント! 先着5名様に達した場合はボタンが押せなくなりますので、以下の通常のレビューキャンペーンよりご応募ください。 こちらでもAmazonギフト券3,000円分をプレゼントしています。 先着10名様に3,000円のAmazonギフト券をプレゼント! おわりに ASTERIA Warpは、長年にわたりその機能、使いやすさ、全体的な満足度でデータ連携ツールとして市場で高く評価されています。今後もITreviewのレビューを通じて、ASTERIA Warpの実力を再確認し、より多くのお客様に満足いただける製品開発やサービスを提供してまいります。 ASTERIA Warpを使ってみたいなと思われた方は、体験版にてお試しいただけます。お気軽にご利用ください。

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