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まとめ

当社「Shearwater Japan」は14年以上にわたって自動化プロジェクトやデジタル化を支援するクラウドソリューションの導入に携わってきた経験を持つ、アジアをリードするワンストップのファイナンスデジタルトランスフォーメーションコンサルティング会社です。当社は、クラウド基幹業務システム（ERP）、企業計画管理（EPM）、勘定照合、決算プロセスの自動化、企業間財務統合、スタック統合、ワークフロー自動化プラットフォームであるOracle NetSuite、Workday Adaptive Planning、Workatoなどのクラウドソリューションを提供しています。

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また当社では現在、一緒に働くスタッフを募集していますので、 Shearwater Japan で働きたいとお考えの方は是非とも採用・キャリアのページからご応募ください！

＜参考情報＞

1. NetsSuite導入インタビュー Tableau IFRS

2. NetSuiteと他社のERPの違いを解説

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勘定奉行ユーザが管理会計モジュールを採用しない5つの理由

by Shearwater Japan 9月 11, 2024

企業が制度会計システムに付属する管理会計モジュールを採用しない理由には、いくつかのケースが考えられます。初心者向けにわかりやすく説明すると、以下のようなポイントが挙げられます。

1. 柔軟性の欠如

制度会計システムに組み込まれている管理会計モジュールは、企業ごとのニーズに合わせたカスタマイズが難しい場合があります。企業は業種や規模によって異なる管理会計の要件を持っており、標準的なモジュールではそれらの特定の要件を満たせないことがあります。

例: 製造業では製品ごとのコスト管理が重要ですが、標準のモジュールでは十分な詳細さでそれをサポートできないことがある。

2. 操作性や機能の不足

制度会計システムは主に法的な報告や財務会計に焦点を当てており、管理会計のための高度な分析機能やリアルタイムなデータ表示機能が不十分なことがあります。これにより、経営判断を迅速に行うための情報が不足することがあります。

例: ダッシュボード機能がシンプルすぎて、経営者が一目で全体の状況を把握できない。

3. 管理会計特有の要件に対応していない

管理会計は企業内部での経営判断やコスト管理を目的としたものであり、制度会計とは異なる視点が求められます。制度会計は主に外部報告（例：税務申告や財務報告）に焦点を当てているため、内部の経営判断に必要な指標やレポートが不足することがあります。

例: 部門別の収益性分析やプロジェクト別のコスト管理ができない。

4. 勘定奉行と他の専用システムとの統合性の問題

企業はすでに専用の管理会計システムを導入している場合、制度会計システムの管理会計モジュールを新たに利用することが難しくなることがあります。既存のシステムとの統合に時間やコストがかかる場合、企業はモジュールの採用を見送ることがあります。

例: すでに導入しているBIツールとのデータ連携がスムーズにできない。

5. コストと効果のバランスが取れない

管理会計モジュールを利用するために追加コストがかかる場合、その投資に見合った効果が得られないと判断されることがあります。特に中小企業では、より安価で柔軟な専用管理会計ツールを選ぶケースが増えています。

例: 高額な導入費用や維持費用に対して、業務改善効果が見込めない。

これらの理由により、多くの企業は制度会計システムに付属する管理会計モジュールを採用せず、より柔軟で高度な管理会計ツールやソリューションを導入することが一般的です。

まとめ

当社「Shearwater Japan」は14年以上にわたって自動化プロジェクトやデジタル化を支援するクラウドソリューションの導入に携わってきた経験を持つ、アジアをリードするワンストップのファイナンスデジタルトランスフォーメーションコンサルティング会社です。当社は、クラウド基幹業務システム（ERP）、企業計画管理（EPM）、勘定照合、決算プロセスの自動化、企業間財務統合、スタック統合、ワークフロー自動化プラットフォームであるOracle NetSuite、Workday Adaptive Planning、Workatoなどのクラウドソリューションを提供しています。

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◆参考事例

勘定奉行ユーザが管理会計クラウドシステムを採用したプロセスをインタビュー

＜その他＞

1.クラウドワークス様の予実管理デジタル化プロセスをインタビュー Tableau IFRS

２）Salesforceユーザが管理会計をクラウド化（記事解説）

３）上場企業のDX事例集はこちら＞＞

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ビッグデータとは？Big Dataについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 9月 9, 2024

ビッグデータとは

ビッグデータとは、企業や組織において日々生じる膨大で多種多様なデータの集合であり、目的に沿って活用されているデータだけでなく、それぞれの目的以外では活用されていないものや、目視では把握しにくいデータ、単体では活用しづらい情報なども含めた広義の情報資産を指します。

ビッグデータの構成要素

データの種類には、文書・画像・音声・動画といった形式に加えて、センサーやIoTデバイスによって取得されるリアルタイムな時系列データや高頻度データなどが含まれます。

代表的な構成要素は以下の通りです：

非構造データ
- 自由形式のテキスト、画像、音声、動画などの形式
構造化データ
- データベースなどに格納される数値やコードなどの形式
リアルタイムデータ
- センサーやアプリから随時収集される時系列データ

これらは人の手ではとても処理しきれない量であり、従来の手法では分析が難しい情報群です。しかし、これらを組み合わせて分析し、業務や経営判断に活用していく取り組みが、今まさに注目されています。

オープンデータとの連携活用

また、公的機関や信頼性の高い企業が公開している膨大なオープンデータを取得し、自社が保有するデータと組み合わせて分析することで、新たな知見を発見したり、これまでにないサービスを構想したりする企業も増えています。

オープンデータの活用例：

政府統計データ：市場調査や経済動向の分析に活用
地理情報データ：位置情報と連携したサービス開発に利用
気象データ：流通業・農業・建設などの需要予測に応用

これにより、自社だけでは見えなかった業界全体の傾向や、顧客ニーズの変化にも対応できるようになります。

活用されてこなかったデータの再評価

さらに、これまで存在していたが活用されていなかったデータ、計測することができなかったデータ、十分に活用されていなかった既存のデータなどを有機的に組み合わせていくことで、企業や組織にとっての新たな価値を創出し、ビジネスチャンスを広げる基盤となる可能性があります。

注目される再評価の対象：

業務日報や報告書のログ
顧客対応の記録（メール・チャット履歴）
紙資料のデジタル化によるアーカイブ情報

これらは「データの再資源化」ともいえるアプローチであり、既存の資産を最大限に活かす取り組みとして注目されています。

分析基盤としてのクラウドソリューション

ビッグデータを活用するためには、データを安全かつ正確に蓄積し、柔軟に分析できる環境が必要です。そのためにも、クラウドソリューションの導入を通じて、日々見過ごされがちなデータを可視化し、戦略的に活用するための基盤を整備していくことが求められます。

クラウドソリューションの主な利点：

スケーラビリティ：データ量の増加に柔軟に対応
アクセス性：いつでもどこでもデータにアクセス可能
拡張性：AIやBIツールなどとの連携による高度な分析が可能

クラウド環境では、データの保管だけでなく、機械学習やBIツールといった高度な分析機能との連携も可能であり、ビジネスの意思決定を加速させる効果が期待されます。

まとめ

ビッグデータは、従来では把握しきれなかった膨大な情報を新たな切り口で活用する手段として、企業活動のあらゆる領域で注目されています。社内外に散在する非構造データやリアルタイムデータを収集・統合し、有効活用するためには、信頼性の高い技術基盤が欠かせません。

特にクラウドソリューションの導入は、日々変化するビジネス環境に柔軟に対応する上で重要な役割を果たします。持続可能でスケーラブルな運用体制を築くためにも、ビッグデータ活用とクラウド環境の整備は、これからの企業にとって必要不可欠な戦略といえるでしょう。

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CRMとは？Customer Relationship Managementについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 9月 8, 2024

CRMとは

CRMとは、CustomerRelationshipManagementの略称であり、日本語では顧客関係管理を意味します。企業が顧客との関係性を管理し、より良い関係を築くための取り組み、またはそのためのシステム・ソフトウェアです。

CRMの用語としての定義と背景

「関係性を管理する」という概念は、単なる顧客データの管理にとどまらず、顧客の理解を深め、双方向の価値を生み出すことを目的としています。CRMの本質は「誰に・いつ・どのようにアプローチすべきか」を把握するための情報基盤の構築にあります。

CRMの考え方は1990年代から注目されており、近年ではクラウド型やAI連携型の進化により、その活用範囲が急速に広がっています。顧客接点の多様化に伴い、単なる管理から「体験の設計」へと役割が拡張しています。

CRMが必要な理由

CRMが必要な理由として、顧客一人ひとりを理解するため、たとえば顧客の購入履歴、問い合わせ内容、嗜好などを一元管理することで、顧客一人ひとりのニーズを深く理解できます。同様に顧客満足度の向上やリピート率の向上、売上アップ、効率的な業務遂行、営業活動やマーケティング活動の効率化が期待できます。

なぜ「いま」CRMなのか

現代のビジネスでは、商品・サービスの差別化が難しくなり、顧客体験（CX）の質が競争力となる時代に突入しています。情報過多の環境下で、顧客に最適な情報を届け、長期的な信頼関係を築くには、CRMの導入が欠かせません。

また、非対面でのやり取りが増加する中、オンラインとオフラインの行動を横断的に把握できるCRMの価値は年々高まっています。これにより、従来の「対応する」営業から「予測して動く」マーケティングへと転換が求められるようになりました。

CRMで実現できること

主にCRMでできることとして、顧客の氏名、住所、電話番号、メールアドレス、購入履歴、問い合わせ履歴などを一元管理、同時にメールマーケティングやキャンペーン配信、顧客分析なども行えます。

具体的なユースケースの例

営業支援（SFAとの連携）
- 顧客のステータスや対応履歴を確認しながら、営業の進捗や成果を可視化
マーケティング最適化
- セグメント配信やA/Bテストなどで、顧客に合わせた施策をタイムリーに展開
カスタマーサポートの質向上
- 過去の問い合わせ対応履歴をもとに、無駄な繰り返しを防ぎ、的確なフォローアップが可能
商品・サービス改善のヒント
- クレーム内容や顧客の声を蓄積することで、開発部門へのフィードバックサイクルの実現
他部署とのスムーズな情報共有
- サポート、営業、マーケティングの各部門間でリアルタイムに情報を連携でき、属人化の防止
顧客ロイヤルティの可視化
購入頻度や応答傾向を分析し、リピーターや紹介者となりうる顧客の発見

CRM導入によるメリット

CRM導入により、情報の一元管理が可能になるだけでなく、社内での情報共有がスムーズになります。たとえば、担当者が変わっても顧客対応の履歴を確認できるため、顧客に対して一貫した対応を行うことができます。さらに、顧客との関係性を分析することで、新たな営業戦略の立案にもつながります。

拡張メリット：DXとの連携

CRMはDX（デジタルトランスフォーメーション）推進の第一歩でもあります。紙やスプレッドシートで行っていた顧客管理をクラウドに移行することで、リアルタイム性・アクセス性・分析性が一気に高まります。

多くの企業がSFA（営業支援）やMA（マーケティングオートメーション）などと組み合わせることで、部門間連携と意思決定スピードを飛躍的に向上させています。また、AIを組み合わせることで、顧客の行動予測やレコメンデーション精度の向上も可能になります。

CRMの選定ポイントと導入時の注意点

CRMを導入する際は、以下のような観点が重要です。

自社の業務フローに合っているか（無理に合わせると現場が疲弊）
クラウド型かオンプレミス型か（セキュリティと運用コストのバランス）
将来的な拡張性があるか（他システムとの連携性）
操作性・UIが直感的か（現場の負荷を抑える）

また、CRMは導入して終わりではなく、活用してこそ意味があるため、導入後の定着・教育フェーズも視野に入れることが重要です。初期設定の段階で、部署横断で活用しやすい体制設計と、データ項目の標準化を行っておくと、後の運用負荷が軽減されます。

まとめ

CRMとは、顧客情報の管理を起点に、企業の顧客戦略を支える重要な仕組みです。単なるツールではなく、「顧客を軸とした経営」を実現するための土台といえます。

デジタル技術が進化する今こそ、顧客との関係性を資産とするCRMの価値がより一層高まっています。まだ導入していない企業も、まずは小さな取り組みから始めてみるとよいでしょう。

顧客と企業の関係は、売買を超えた「信頼」に基づくものです。その信頼をデータとして蓄積し、活用する仕組みとして、CRMは今後ますます重要性を増していくのは間違いありません。

CRMを導入し、ビジネスを成功させるためには、ERPなどのクラウドソリューションの導入と連携を行い、安心・安全に情報管理と適切な共有を行えるように権限や割り振りをする必要があります。

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APIとは？Application Programming Interfaceについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 9月 7, 2024

APIとは

APIとは、異なるアプリケーションやソフトウェア同士が連携するための機能や仕組みを指します。

現代のビジネスにおいては、CRMやERP、メール、チャットツールなど、さまざまなシステムやサービスが活用されています。これらを単独で使うだけでなく、APIを活用して連携させることで、データを相互に参照・共有しながら、それぞれの特性に合わせて柔軟に活用することが可能になります。

APIの具体的な活用例

たとえば、CRMとメール配信ツールをAPIで連携すれば、顧客の属性に応じたパーソナライズされた情報を自動で送信することができます。また、ERPと会計システムをつなげることで、売上や在庫のデータをリアルタイムで把握でき、業務の効率化が図れます。

その他にも、自社のWebサイトに外部の決済システムを組み込むことで、スムーズなEC体験を提供できるようになります。さらに、顧客情報を取得できるAPIを使えば、蓄積したデータを活用してデータマイニングやマーケティング施策に応用することも可能です。

なぜ今APIが注目されているのか

ビジネスのスピードが加速する中で、部門や拠点を超えて情報を連携させることの重要性が増しています。APIを使えば、必要なデータをリアルタイムでやり取りできるため、業務のボトルネックを解消し、変化への迅速な対応が可能になります。

特にクラウドサービスの普及やリモートワークの一般化により、APIによる連携は「業務の前提」として扱われつつあります。こうした背景が、APIの重要性を一層高めているのです。

API導入に向けたポイント

APIの活用は、単なる便利機能にとどまりません。組織全体の業務フローを見直し、重複作業の削減や意思決定の迅速化にもつながる戦略的な手段となります。

こうしたAPIをビジネスに取り入れるには、まずAPIに対応したシステムを導入する必要があります。同時に、すでにAPI対応しているサービスやソフトウェアに切り替えていくことも重要です。さらに、セキュリティやバージョン管理といったAPI運用に関する知識や体制の整備も求められます。

まとめ

APIは、異なるツールやサービスを“つなぐ”ことで、業務の効率化や新たな価値創出を実現する重要な手段です。システム間の連携により、部門ごとのデータ活用が進み、全社的な情報共有や意思決定の質も向上します。

特に、クラウドソリューションやDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する企業にとっては、APIの導入がその土台となります。これからの持続可能な業務運営を実現するためにも、APIの理解と活用は避けて通れない要素と言えるでしょう。

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メタデータとは？Metadataについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 9月 6, 2024

現代のビジネスや日常業務では、膨大なデータを効率的に扱うことが求められています。その中で注目されているのが「メタデータ」です。聞き慣れない言葉かもしれませんが、実は私たちが普段使っているファイルや写真、システムなどに深く関わっている重要な要素です。

この記事では、メタデータの基本的な意味や役割、具体的な活用例についてわかりやすく解説します。初心者の方でも理解できるよう、丁寧にご紹介していきます。

メタデータの定義

メタデータ（Metadata）とは、「データに関するデータ」を意味します。たとえば、文書ファイルであれば「作成日」や「作成者」、画像ファイルであれば「撮影日時」や「カメラの種類」などが該当します。

このように、メタデータはデータそのものではなく、データを説明したり分類したりするための情報です。これにより、膨大なデータの中から目的の情報をすばやく見つけたり、適切に管理したりすることが可能になります。

メタデータの種類

メタデータは大きく分けて以下の3つに分類されます。

記述メタデータ：タイトル、著者、要約など、内容を説明する情報
構造メタデータ：チャプターの順序やページ構成など、データの構造を定義する情報
管理メタデータ：作成日時、ファイル形式、アクセス制限など、データ管理に必要な情報

これらのメタデータが組み合わさることで、データはより使いやすく、利便性の高いものになります。

メタデータの活用例

メタデータはさまざまな場面で活用されています。代表的な例を以下に挙げます。

業務書類の分類と検索 作成日や担当者などの情報をもとに、ファイルをすばやく検索・整理することが可能になります。
写真や動画の管理 撮影日時や場所の情報により、自動的な分類やアルバム作成が可能になります。
WebページのSEO対策 タイトルタグやディスクリプションなどのメタデータが、検索エンジンの評価に影響します。
システムのログ管理 ログデータに含まれるメタデータ（タイムスタンプやユーザーIDなど）により、トラブル発生時の原因追跡が容易になります。

メタデータの重要性

メタデータを正しく管理することで、次のようなメリットが得られます。

業務効率の向上 必要なデータにすぐアクセスできるため、探す手間を大幅に削減できます。
情報資産の再利用性向上 過去のデータを簡単に検索・活用できることで、作業の重複を避け、知見の継承がしやすくなります。
セキュリティ強化 アクセス権限や変更履歴などの管理メタデータにより、不正な操作や漏洩のリスクを軽減できます。

メタデータとクラウド・DXとの関係

DX（デジタルトランスフォーメーション）やクラウドサービスの導入が進む中で、メタデータの役割はますます重要になっています。たとえばクラウドストレージに保存されたファイル群において、メタデータを活用することでスムーズな情報共有や連携が可能になります。

また、AIやBIツールと連携する際にも、データを正しく解釈し分析するためには、メタデータの整備が不可欠です。

まとめ

メタデータは一見地味な存在ですが、現代の情報社会を支える縁の下の力持ちとも言える存在です。情報の整理・検索・活用を効率的に行うためには、メタデータの理解と整備が欠かせません。

特にクラウド環境やDXを推進する企業にとって、メタデータの活用は業務の効率化や情報資産の有効活用に直結します。

今後の情報管理やシステム設計において、メタデータを意識することで、よりスマートで持続可能な業務運営が実現できるでしょう。

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B2Cとは？Business to Consumerについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 9月 1, 2024

はじめに

ビジネスの世界では、取引相手が企業か一般消費者かによって、その手法や戦略が大きく異なります。中でも「B2C」は、私たちの日常生活に深く関わるビジネスモデルです。本記事では、B2Cの基本的な概念から、その重要性、そしてビジネスを成功に導くための具体的なマーケティング手法までを、初心者にもわかりやすく解説します。

B2C（Business to Consumer）とは？

B2Cとは「Business to Consumer」の略で、企業が製品やサービスを一般消費者個人に向けて提供するビジネスモデルを指します。

多くのB2Cビジネスでは、テレビCMやWeb広告、SNSなどを通じて幅広い層の消費者にアプローチし、購買意欲を刺激します。意思決定は比較的短時間で行われることが多く、個人の感情や流行が購入の決め手となることも少なくありません。そのため、マーケティング施策が利益や売上に与える影響は非常に大きく、企業のブランドイメージや製品・サービスの価値をいかに魅力的に伝えるかが重要となります。提供する商品やサービスには、顧客が感じる価値に見合ったクオリティが常に求められます。

B2Bとの違い

B2Cを理解する上で、比較対象となるのが「B2B（Business to Business）」、つまり企業間取引です。B2Cが個人を対象とするのに対し、B2Bは企業を対象とします。意思決定のプロセスやアプローチも大きく異なり、B2Bでは複数人が関与し、機能性や費用対効果といった合理的な判断基準が重視される傾向にあります。

B2Cビジネスの具体例

B2Cは私たちの身の回りにあふれています。以下に代表的な例を挙げます。

小売店での商品購入：スーパーマーケット、コンビニエンスストア、家電量販店などでの買い物が該当します。
オンラインショッピング：ECサイトでの洋服、書籍、家電製品などの購入も典型的なB2Cです。
飲食店での食事：レストランやカフェなどでの食事サービスの利用が挙げられます。
各種サービスの利用：美容院、理髪店、フィットネスクラブの利用などもB2Cの一例です。

これらは日々の生活に欠かせないものから、趣味や娯楽に関連するものまで多岐にわたります。そのため、顧客のニーズを的確に捉えることで、中長期的かつ安定的な利益を見込める点がB2Cビジネスの大きな魅力です。

B2Cマーケティングで成功するためのポイント

厳しい企業間競争の中で顧客に選ばれ続けるためには、戦略的なマーケティングが不可欠です。

ブランディングと顧客との関係構築

消費者に自社のファンやリピーターになってもらうことで、継続的な購入が期待できます。そのためには、製品やサービスの魅力はもちろんのこと、良好な顧客体験を提供し続ける努力が求められます。問い合わせへの迅速な対応や、購入後のアフターフォローなどを通じて信頼関係を築くことが、長期的な成功に繋がります。

デジタルツールの活用

現代のB2Cマーケティングにおいて、デジタルツールの活用は避けて通れません。例えば、CRM（顧客関係管理）ツールやMA（マーケティングオートメーション）ツールを導入することで、顧客情報を一元管理し、個々の顧客に最適化されたアプローチが可能になります。安全性や柔軟性、カスタマイズ性に優れたツールを選ぶことが、効果的なマーケティング活動の基盤となるでしょう。

まとめ：顧客理解を深め、ビジネスを成功へ

この記事では、B2Cの基本的な概念と、その成功の鍵となるマーケティングのポイントについて解説しました。

B2Cビジネスで成果を上げるには、顧客一人ひとりのニーズや感情に寄り添い、自社のファンになってもらうための地道な努力が欠かせません。デジタル化が進む現代においては、各種ツールを活用して顧客データを分析し、DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進することが、競争優位性を確立する上で極めて重要です。

まずは自社の製品やサービスが、顧客にどのような価値を提供できるのかを改めて見つめ直し、マーケティング戦略の第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。

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統計分析とは？Statistical Analysisについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 31, 2024

統計分析とは

統計分析とは、集められた大量のデータから、規則性や傾向を見つけ出すための手法です。いわば、データの山の中から金塊を見つけるようなものです。

統計分析が注目される理由として、日々様々な形で蓄積されていくデジタルデータを再利用および再活用するためといったことが挙げられます。例えば、集めたデータが何を意味しているのか、どのような特徴を持っているのかを明らかにしたり、将来起こりうることを予測したり、ある事象の原因を特定したりします。その他にもビジネスにおける意思決定をサポートします。例えば、新商品の売上予測や、マーケティング戦略の有効性の検証などに使われます。

統計分析の手順

データ収集：アンケート、実験、過去の記録など、様々な方法でデータを収集
データ整理：集めたデータを整理し、分析しやすい形式に変換
データ分析：統計的な手法を用いて、データの特性を分析
結果の解釈：分析結果から、何がわかったのかを解釈し、結論を出す

以上が統計分析の大まかな手順の流れになります。

分析の結果をもとにマーケティング、新商品の売上予測、顧客の購買行動分析、医療においては新薬の効果検証、病気の診断、金融サービスであれば株価の予測、リスク管理、その他にも世論調査、選挙予測などにも用いられるのです。

統計分析をするためにはデータの収集を行えるソフトウェアやツールを導入する必要があり、事業活動において日々生じるデータを可視化できるようにしておく必要があります。

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