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AI

AIとは?今までの概念と何が変わった?2026年現在の定義をわかりやすく簡単に解説

はじめに

「AI搭載」の家電製品は、今や私たちの生活に欠かせない存在です。洗濯機は汚れを自動で感知し、エアコンは人の位置を認識して風向きを調整します。しかし、2026年現在、ビジネス現場で使われているAIは、これらの「AI家電」とは全く異なる存在なのです。

2023年の生成AIブームを境に、AIの定義は大きく書き換えられました。今までの概念は「自動化ツール」。しかし、2026年現在のAIは「協働パートナー」です。この変化を理解していないと、企業は重大な機会損失を招きます。

この記事では、AI家電で親しんだAIと、今のAIの違いを明確にし、2026年現在の正しい定義を解説します。これを読めば、AIの本当の意味と、ビジネスでの適切な活用法がわかります。


1.今までのAI概念「自動化ツール」

1-1.家電のAI「おまかせ機能」

私たちの身近にあるAI家電の機能は、実は「決められたルール」で動いているだけです。

  • 洗濯機:汚れを感知して自動運転
  • 冷蔵庫:庫内温度を自動調整
  • エアコン:人を感知して自動運転

これらの製品は「AI搭載」と謳っていますが、実際は「事前にプログラムされた条件」に従って動作しているに過ぎません。汚れがこれだけ溜まったら、このモードで運転する。温度がこれだけ上がったら、これだけ冷やす。それは「自動化」であって、「創造」ではありません。

なぜなら、これらの家電は「新しい状況」に対応できないからです。例えば、洗濯機は「汚れの質」までは判断できません。泥汚れと油汚れの違いを認識しても、最適な洗い方を「創造的」に提案することはできません。あくまで「あらかじめ定義されたパターン」の中で動作しているだけです。

1-2.ビジネスのAI「業務効率化」

2010年代から2020年代初頭にかけて、ビジネス現場で使われていたAIも同様の概念でした。

  • 画像認識:不良品を自動検出
  • 音声認識:議事録を自動作成
  • 異常検知:機械の故障を予知

これらのAIは、「人間がやることを速く正確に」が目的でした。熟練工の目視検査を自動化し、事務員の議事録作成を効率化し、設備担当者の点検業務を支援する。それは確かに価値があり、多くの企業で生産性向上に貢献しました。

しかし、これらのAIには明確な限界がありました。それは「指示されたことしかできない」という点です。画像認識AIは不良品を検出できますが、「なぜ不良品が発生したのか」を推論することはできません。音声認識AIは議事録を作成できますが、「重要な決定事項はどれか」を判断することはできません。

1-3.当時の定義「学習・予測・判断」

2010-2020年代のAI技術の主流は、ディープラーニング(深層学習)でした。大量のデータからパターンを学習し、未知のデータに対して予測や判断を下す。それが当時のAI定義でした。

  • 得意なこと:パターン認識、画像分類、数値予測
  • 不得意なこと:文章創造、論理的推論、双方向対話
  • ビジネスでの位置付け:「高度な自動化ツール」

当時のAIは、あくまで「ツール」でした。人間が指示したタスクを、人間よりも速く正確に実行する。それがAIの役割であり、「AI=自動化ツール」という概念が定着していました。この定義の下、企業はAIを「いかに効率化するか」で評価しました。処理速度が何%向上したか、コストが何%削減できたか。それは確かに重要な指標ですが、AIの真の価値ではありませんでした。


2.2023年の転換点「生成AIの登場」

2-1.衝撃の技術「大規模言語モデル」

2023年1月、ChatGPTの登場が世界に衝撃を与えました。これは単なる「自動化ツール」ではありませんでした。文章を生成し、コードを作成し、人間と対話する。それは「予測」から「創造」への転換点でした。

従来のAIは、入力されたデータに対して「これはAかBか」と答えるだけでした。しかし、生成AIは「何も書かれていない状態」から、新しい文章を創造できます。それは、これまでのAI概念を根底から覆すものでした。

この変化の核心は、「文脈を理解する」能力にあります。従来のAIはパターンを認識するだけでしたが、生成AIは文脈を理解し、それに基づいて適切な回答を「創造」できます。例えば、「営業資料を作って」という曖昧な指示でも、過去の資料や業界の常識を踏まえて、適切な構成を提案できます。

2-2.ビジネス現場での実証

生成AIは、あっという間にビジネス現場に浸透しました。

  • 営業資料の自動作成:文章構成からデザインまで
  • 顧客対応の自動応答:個別最適化された返信
  • コーディング支援:プログラムの自動生成

企業はすぐに気づきました。これは「ツール」ではなく「パートナー」だと。営業担当者がAIと一緒に提案資料を作成する。エンジニアがAIと対話しながらコードを書く。それは「人間がやることを速くする」のではなく、「人間とAIが一緒に新しい価値を創る」でした。

特に注目すべきは、大手企業での活用事例です。ある通信大手は全従業員が生成AIを利用できる環境を整備し、あるコンビニエンスストア大手は全国店舗でAIを活用した発注システムを導入しました。また、ある飲料メーカーはキャンペーンやイベントの企画に生成AIを活用し、ある自動車メーカーはロボット技術との連携で生成AIの研究開発を進めています。

2-3.定義の書き換え

この変化を受け、業界全体で定義の見直しが進みました。

  • 政府系機関:AI定義の見直しを検討
  • 関連省庁:AI活用ガイドラインの更新を議論
  • 業界団体:新たなAI分類基準の策定を始動

一般的に、新しい定義の共通点とされているのは、「創造・共創する知的システム」という表現です。AIはもはや「人間替代」ではなく、「人間拡張」の技術となった、という理解が広まっています。2023年を境に、AIの概念は「自動化」から「協働」へと転換した、と捉えられています。

この定義の変更は、単なる言葉遊びではありません。補助金や助成金の対象、教育カリキュラム、人材育成方針など、実務に直結する影響があります。企業がAI投資をする際、古い定義のままでは適切な判断ができません。


3.2026年現在のAI概念「協働パートナー」

3-1.新しい定義「人間と協働」

2026年現在のAIは、人間と協働するパートナーとして定義されます。

  • 従来のAI:「人間替代」→定型業務を自動化
  • 今のAI:「人間拡張」→創造業務を支援

例えば、営業担当者がAIと一緒に提案資料を作成する場面を想像してください。担当者が「A社向けの提案資料を作って」と指示すると、AIは過去の成功事例を参考に、構成案を提示します。担当者が「もっとデータを入れて」と指示すると、AIは最新の市場データを追加します。それは「指示→実行」ではなく、「対話→共創」です。

この「対話→共創」のプロセスは、従来のAI活用とは根本的に異なります。従来のAIは、指示が明確でなければ動きませんでした。しかし、今のAIは曖昧な指示でも、「おそらくこういうことでしょう」と推測して提案してくれます。それはまるで、優秀なアシスタントと仕事をしている感覚です。

3-2.主な用途「創造・推論・対話」

2026年現在のAIの主な用途は、以下の3つに集約されます。

  • 文章生成:レポート、メール、企画書、マニュアル
  • コード作成:プログラム、スクリプト、テストコード
  • 意思決定支援:データ分析、シミュレーション、リスク評価

これらは全て「創造」や「推論」を要する業務です。定型業務の自動化は、もはやAIの一部機能に過ぎません。AIの本質は、人間の創造性を拡張し、意思決定を支援する「パートナー」としての役割です。

特に注目すべきは、意思決定支援の分野です。従来のAIは「データ分析」が主でしたが、今のAIは「なぜその結論になったか」を説明できます。それは「ブラックボックス」だったAIの判断過程を、人間が理解できるようになったことを意味します。この説明可能性は、ビジネス現場で極めて重要です。

3-3.ビジネスでの位置付け

AIのビジネスでの位置付けも、大きく変化しました。

  • 効率化ツール→意思決定パートナー
  • 一部門の活用→全社的なインフラ
  • コスト削減→収益創出

2020年代初頭まで、AI導入の目的は「コスト削減」でした。しかし、2026年現在、AIは「収益創出」の手段となっています。営業担当者がAIと一緒に受注率を向上させる。エンジニアがAIと一緒に新製品を創出する。それは「削る」ではなく「創る」のAI活用です。

この変化は、予算の付け方にも表れています。従来は「コスト削減効果」でROIを計算していましたが、現在は「収益創出効果」で計算する、という傾向があります。例えば、「AI導入で営業担当者の受注率が向上すれば、年間売上の増収につながる」といった具合です。


4.概念の変化を知る重要性

4-1.古い概念のままのリスク

今までの「AI=自動化ツール」という概念のままでは、重大なリスクがあります。

  • 過小評価:「また新しい自動化ツールでしょ?」
  • 機会損失:競争優位性を逃す
  • 間違った導入:効果が出ない

実際、2025-2026年にかけて、多くの企業がAI導入に失敗しました。原因は、古い概念のままAIを「効率化ツール」として捉え、適切な活用戦略を立てられなかったことです。その結果、競合他社に先行され、市場での優位性を失いました。

特に多かったのが、「生成AIを使ってみたが、思ったほど効果が出なかった」という事例です。しかし、よくよく話を聞くと、彼らは生成AIを「文章作成の自動化ツール」として使っていました。それは、フェラーリを「コンビニに行くための車」として使っているようなものです。

4-2.新しい概念で得られるメリット

逆に、新しい概念を理解することで、以下のメリットが得られます。

  • 適切な活用戦略:「どこに使うか」が明確
  • 投資判断の精度:ROIが見える
  • 人材育成:必要なスキルがわかる

2026年現在、AI活用で成功している企業は、全て「AI=協働パートナー」という概念を理解している、と言われています。彼らはAIを「どこで使うか」ではなく「誰と使うか」で考えています。

その結果、複数の調査で生産性向上の効果が報告されています。ある調査では業務時間が17%削減されたという結果や、ITエンジニアの半数以上がコーディング時間を週8時間短縮できたと回答した調査もあります。また、生成AIを業務で活用している就業者の約7割が「業務効率と質が向上した」と実感している、という報告もあります。

4-3.2026年の競争環境

2026年現在の競争環境は、AI概念の理解度で明暗が分かれています。

  • 導入企業:生産性向上、人材不足の解消
  • 未導入企業:人材不足で苦戦、競争力低下
  • 定義の理解が経営課題に

もはやAI導入は「やるかやらないか」ではなく、「どう使うか」の時代です。そして、その「どう使うか」を決定するのは、経営者のAI概念の理解度です。古い概念のままでは、適切な投資判断ができません。

複数の調査で、AIを戦略的に活用している企業と、そうでない企業の間で、業績に差がついていることが報告されています。例えば、ある調査では生成AIの導入・利用率に規模別・業種別で格差があることが浮き彫りになっています。また、総務省の情報通信白書では、生成AI利用率が2024年度に26.7%と前年の9.1%から急増している一方、活用格差も顕著になっています。


5.これから始めるための第一歩

5-1.目的の明確化

AI導入を始めるには、まず目的を明確にします。

  • 効率化:定型業務の自動化(経理、総務、カスタマーサポート)
  • 高度化:意思決定の支援(営業、マーケティング、開発)
  • 創出:新規事業の創出(新製品、新サービス、新市場)

「効率化」が目的なら、既存業務の自動化から始めます。「高度化」が目的なら、意思決定支援ツールから始めます。「創出」が目的なら、AIを使った新事業検討から始めます。目的によって、最初のステップは異なります。

ここで重要なのは、「どれが正しいか」ではなく「自社の現状に合っているか」です。人手不足で定型業務に追われている企業なら、まずは「効率化」から始めるべきです。逆に、余裕がある企業なら、いきなり「創出」に挑戦する価値があります。

5-2.データの整備

AI活用には、データ整備が不可欠です。

  • 既存データの棚卸し:どんなデータがあるか確認
  • 品質の確認:正確性、完全性、一貫性のチェック
  • 蓄積体制の構築:今後のデータ収集方法の確立

AIはデータがなければ動きません。しかし、多くの企業は「データはあるが整理されていない」状態です。まずは既存データの棚卸しから始め、品質を確認し、今後の蓄積体制を構築します。

データ整備で最も重要なのは、「一貫性」です。例えば、顧客データが営業部門とカスタマーサポート部門で異なる形式で管理されていれば、AIはそれを統合して理解できません。部門を超えたデータ標準化が、AI活用の成否を分けます。

5-3.小さなPoCから開始

いきなり全社展開せず、小さなPoC(概念実証)から始めます。

  • 1つの業務で試す:営業資料作成、顧客対応など
  • 効果を検証:生産性向上、精度向上を測定
  • 全社展開へ:成功事例を横展開

PoCの目的は「成功体験」を作ることです。小さな成功を積み重ねることで、組織全体のAIリテラシーが向上し、全社展開の土壌が整います。

PoCで重要なのは、「測定可能な目標」を設定することです。「生産性向上」なら「何%向上か」、「精度向上」なら「エラー率何%削減か」を事前に決めます。それがなければ、成功したかどうかの判断ができません。


まとめ

AIの概念は、この3年で大きく変化しました。「自動化ツール」から「協働パートナー」へ。AI家電で親しんだAIは、もはや過去の概念です。2026年現在のAIは、人間と協働して新しい価値を創出する「パートナー」です。

この変化を理解していない企業は、重大な機会損失を招きます。逆に、正しい理解を持つ企業は、競争優位性を確立できます。

最初のステップは、目的の明確化とデータ整備です。小さなPoCから始め、成功体験を積み重ねてください。AIの正しい理解が、適切な活用と競争優位性につながります。

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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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BOPIS

BOPISとは?Buy Online, Pick-up In Storeについてわかりやすく簡単に解説

オンラインショッピングが当たり前になった現代において、消費者はより便利で無駄のない購買体験を求めています。自宅配送は便利である一方、送料や受け取りの手間、配送までの待ち時間といった課題も存在します。こうした背景の中で注目されているのが、オンラインと実店舗の強みを組み合わせた新しい購買モデルです。

本記事では、BOPISの基本的な意味や仕組みから、導入が進む背景、企業と消費者それぞれのメリット、さらには戦略的な位置付けまでを体系的に解説します。小売業のデジタル活用を理解するうえで欠かせない概念として、順を追って整理していきます。

BOPISの基本概念

BOPISとは、Buy Online Pick-up In Storeの略で、オンラインで注文した商品を実店舗で受け取る仕組みを指します。日本語では店舗受け取り型ECとも呼ばれており、ECと実店舗を組み合わせた販売手法の一つです。インターネット上で商品を選択し、決済まで完了させたうえで、指定した店舗で商品を受け取るスタイルが一般的です。

従来のECでは、自宅や職場など指定先への配送が前提でした。そのため、配送日数や送料が購入体験に大きく影響していました。しかしBOPISでは、配送を介さず店舗を受け取り拠点として活用します。これにより、オンラインの利便性と実店舗の即時性を同時に実現できる点が大きな特徴です。

また、BOPISは単なる受け取り方法の一つではありません。企業にとっては在庫管理や販売戦略とも深く関わる仕組みであり、デジタル活用を前提とした小売モデルの進化形ともいえます。

BOPISが広がった背景

BOPISが広がった背景には、EC市場の拡大と消費者行動の変化があります。スマートフォンの普及により、消費者は時間や場所を問わず商品を検索し、比較検討し、購入できるようになりました。購買行動はよりスピーディーかつ効率的なものへと変化しています。

一方で、できるだけ早く商品を手に入れたいという即時性へのニーズも高まっています。特に日用品や衣料品、急ぎで必要な商品については、配送を待つ時間がストレスになる場合もあります。このような状況の中で、オンラインで注文しながらも、すぐに店舗で受け取れるBOPISは合理的な選択肢として支持を集めました。

さらに、物流コストの上昇や配送業界の人手不足も、BOPISの普及を後押ししています。配送負担を一部軽減できる仕組みとして、小売企業にとっても導入価値が高まっています。

BOPISの仕組み

BOPISの基本的な流れは次の通りです。

  1. オンラインストアやアプリで商品を選択する
  2. 在庫のある受け取り店舗を指定する
  3. オンライン上で決済を完了させる
  4. 受け取り準備完了の通知を受け取り、店舗で商品を受け取る

このプロセスを円滑に機能させるためには、店舗在庫とEC在庫を連携させる仕組みが不可欠です。在庫データをリアルタイム、またはそれに近い形で管理することで、顧客が選択した店舗に商品を確実に用意できます。

ここで重要となるのが在庫の一元管理です。一元管理とは、複数の店舗や倉庫の在庫情報を一つのシステムで統合して管理することを指します。この仕組みが整っていない場合、在庫表示と実在庫にずれが生じ、欠品や誤案内といったトラブルにつながります。

そのため、BOPISの実現にはPOSシステムやECシステム、在庫管理システムの連携が求められます。システム間のデータ統合が進むほど、より正確でスムーズな運用が可能になります。

BOPISのメリット

消費者側のメリット

まず挙げられるのは、送料を抑えられる点です。自宅配送を利用しないため、送料が無料になる場合があります。購入総額を抑えたい消費者にとっては大きな利点です。

次に、受け取りまでの時間が短いことです。店舗に在庫があれば、当日中や翌日に受け取れるケースもあります。急ぎで商品が必要な場合に適した方法といえます。

さらに、実店舗で対面サポートを受けられる点も安心材料になります。サイズ変更や返品対応、商品の状態確認をその場で行えるため、オンライン購入に不安を感じる層にも利用しやすい仕組みです。

加えて、受け取り時間を自分の都合に合わせやすい点も魅力です。営業時間内であれば柔軟に対応できるため、再配達の手間も発生しません。

企業側のメリット

企業にとっては、配送コストの削減が期待できます。特にラストワンマイルと呼ばれる最終配送区間はコスト負担が大きいため、店舗受け取りは効率化につながります。

また、来店を促進できる点も重要です。受け取りのために来店した顧客が、他の商品を追加購入する可能性があります。これにより客単価の向上が期待できます。

さらに、店舗在庫を有効活用できることも大きな利点です。EC専用倉庫だけでなく、各店舗の在庫を販売チャネルとして活用できるため、在庫回転率の向上や売れ残りリスクの低減につながります。

加えて、顧客データの取得や購買行動の分析にも役立ちます。オンラインと店舗のデータを統合することで、より精度の高いマーケティング施策を展開できます。

BOPISとOMO戦略の関係

BOPISは、オンラインとオフラインを融合させるOMO戦略の代表的な施策の一つです。OMOとはOnline Merges with Offlineの略で、オンラインと実店舗の垣根をなくし、顧客体験を統合する考え方を指します。

従来は、ECと実店舗が別々のチャネルとして運営されることが一般的でした。しかし現在は、顧客がチャネルを意識せずに購買できる環境づくりが重視されています。オンラインで商品を選び、店舗で受け取り、必要に応じてその場で相談や追加購入を行う流れは、まさにチャネル統合の象徴といえます。

BOPISは、企業がOMOを実践するための具体的な接点となります。デジタル技術と実店舗の強みを掛け合わせることで、顧客満足度の向上と業務効率化の両立を目指せます。

導入時の課題

一方で、BOPISの導入にはいくつかの課題も存在します。代表的なのは在庫管理の精度向上です。店舗とECの在庫情報が一致していない場合、欠品や誤案内が発生する可能性があります。顧客体験を損なわないためには、正確なデータ連携が不可欠です。

また、店舗スタッフの業務負担も考慮しなければなりません。受け取り対応や商品の確保、保管スペースの確保など、新たなオペレーションが発生します。業務フローを整理し、役割分担を明確にすることが重要です。

さらに、システム投資やセキュリティ対策も課題となります。オンライン決済情報や顧客データを扱うため、情報管理体制の強化が求められます。

これらの課題を解決するためには、クラウド型の在庫管理システムやデータ統合基盤の活用が有効です。段階的に導入を進め、運用状況を検証しながら改善していく姿勢が求められます。

まとめ

BOPISは、オンラインで購入し店舗で受け取る新しい購買スタイルです。消費者にとっては利便性と安心感を両立できる仕組みであり、企業にとっては在庫活用や来店促進、コスト最適化につながる施策といえます。

ECと実店舗の融合が進む現代において、BOPISは単なる受け取り方法ではなく、チャネル統合戦略の重要な要素です。クラウドや在庫管理システムの活用とあわせて取り組むことで、より高度な顧客体験の提供が可能になります。

今後は、データ活用や業務自動化と組み合わせることで、さらに効率的で柔軟な販売モデルへと進化していくことが期待されます。BOPISは、デジタル時代の小売業における重要な基盤の一つとして、今後も注目され続けるでしょう。

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【導入事例】台湾ExeBrain社がNetSuiteで実現した「業務と会計の完全一致」と経営の可視化(2026年2月)

Shearwaterのローカライゼーションパッケージで
スピーディな構築を実現

このたびShearwater Japanは、台湾に拠点を置く「ExeBrain(易思腦科技股份有限公司)」社におけるNetSuite導入プロジェクトを完遂し、
本格稼働を開始したことをお知らせいたします。

本プロジェクトは、Excelや複数の独自システムに分散していた業務データを統合し、
経営の可視化と意思決定の迅速化を図るための戦略的なDX推進の一環として位置付けられています。

Shearwater Japanは、台湾市場特有の税務・商習慣に対応した独自のローカライゼーションパッケージを提供するとともに、
役務提供から国際貿易まで多岐にわたるExeBrain社のビジネスモデルについて、
Oracle NetSuiteの標準機能を最大限活用し、最適化する導入支援を行いました。


導入企業:ExeBrain(易思腦科技股份有限公司)様

事業内容:
脳科学(ニューロサイエンス)に基づいた教育・トレーニングプログラムの提供。脳の反応力や記憶力を向上させるハードウェアおよび専用コースの販売・運営。 また、ヘルスケア商材の小売・卸売、およびスペイン等への貿易など、台湾を拠点にグローバルかつ多角的なビジネスを展開。

ホームページ: https://ExeBrain.com/


導入の背景:複雑化するビジネスと「データの不一致」という壁

台湾を拠点に、脳科学に基づいたトレーニングコースの提供、ヘルスケア商材の販売、さらには国際貿易まで幅広く事業を展開するExeBrain社。
同社は急速な成長を遂げる一方で、システム面では大きな課題に直面していました。
従来、業務管理にはExcelやGoogleスプレッドシート、独自開発のシステム、予約システムなどが乱立。
データがバラバラに管理されていたため、現場の業務データとバックオフィスの会計データが一致しないという、
経営判断における致命的なリスクを抱えていたのです。

直面していた主な課題

  • 収益認識の複雑さ:
    コース契約(役務提供)において、受講状況に合わせた正確な売上計上が困難だった。
  • 在庫管理の属人化:
    健康食品のロット管理や有効期限管理、貿易パーツの在庫管理をExcelで行っていたため、管理の煩雑さが課題となっていた。
  • 拠点間の分断:
    台湾国内の複数拠点、およびB2B/B2Cの異なる商流を一元管理できていなかった。

導入の決め手:柔軟な連携性と「台湾対応」の実績

複数のERPシステムを検討する中で、ExeBrain社がOracle NetSuite、そしてパートナーとしてShearwater Japanを選んだ理由は、単なる「多機能さ」だけではありませんでした。

  1. 高度な収益認識機能
    予約システムと連携し、受講実績に基づいた「キー」を用いて、複雑な分割計上を標準機能で実現できる柔軟性が高く評価されました。
  2. Shearwater独自の台湾ローカライゼーション
    台湾の税務申告や法規制に対応した独自のパッケージを既に保有していたこと。
    これにより、ゼロからの開発コストを抑えつつ、確実な法令遵守が可能となりました。
  3. 信頼のグローバルチーム
    Shearwaterの日本チームと台湾チームが密に連携する体制が、安心感に繋がりました。

導入のプロセス:密なコミュニケーションが生んだ「半年」での稼働

通常、これほど多岐にわたる業務範囲をカバーするERP導入には1年前後の期間を要します。
しかし、今回のプロジェクトはわずか半年という短期間で稼働を迎えました。

「稼働直前は毎日2時間、密ににコミュニケーションを取りました」
導入担当者は語ります。現場のキーマン(IT担当者や会計担当者)と毎日膝を突き合わせ、業務フローをOracle NetSuiteの標準機能にどう当てはめるかを追求。カスタマイズを最小限(承認ワークフロー等)に抑えることで、スピード導入と将来の拡張性を両立させました。


導入の成果:正確なデータに基づく経営管理のスタートライン

Oracle NetSuiteの稼働開始により、これまで分散していた業務フローがひとつのプラットフォーム上に統合されました。
これによって「現場と経営をダイレクトにつなぐ」以下の運用を順次進めています。

  • 業務と会計のリアルタイム連携
    現場での入力データがそのまま会計データへと繋がる一気通貫の仕組みを構築。
    Oracle NetSuiteのAdvanced Financials(高度な財務管理)機能を活用し、
    予約システムと連動した適切な売上計上のプロセスを実現しました。
    これにより、データの二重入力や突き合わせ作業を排除し、
    「常に正しい数字」をベースに判断できる環境が整いました。
  • 複雑な按分処理の自動化への挑戦
    これまで手作業で行っていた部門や拠点ごとの共通費用按分を、Oracle NetSuiteの標準機能を用いて動的に処理する仕組みを実装。
    精緻な部門別損益の把握を、最小限の工数で実現することを目指しています。
  • 台湾の法制度(e-Invoice)への完全対応
    店頭でのレシート(GUI/電子発票)発行から政府システムへの連携までを、
    Shearwater独自のローカライゼーション機能でカバー。
    法的要件をクリアしながら、店舗運営の利便性を向上させています。

今後の展望:データに基づいた次なる成長へ

ExeBrain社は現在段階的な稼働を進めており、今後は在庫データと会計データのさらなる精度向上を目指しています。
NetSuiteという強固なデジタル基盤を得たことで、バックオフィス業務の属人化を解消し、
同社が掲げる「脳科学の応用による心身の健康と、より良い生活の実現」という中核事業の展開により集中できる環境を整えました。
Shearwater Japanは今後も、台湾およびアジア圏での豊富な導入実績を活かし、企業のグローバル展開とDXを強力に支援してまいります。


プロジェクト概要

  • 導入製品Oracle NetSuite
  • 活用モジュール/ソリューション
    Advanced Financials(高度な財務管理)、台湾ローカライゼーションパッケージ、在庫管理(ロット/期限)、複数拠点管理
  • 導入期間:約6ヶ月
  • パートナー:Shearwater Japan(日本・台湾チーム)

Oracle NetSuiteの導入は、Shearwater Japanにお任せください!

Shearwater Japan株式会社は、アジアNo.1の NetSuiteパートナーです。
2012年の設立以来、シンガポール、マレーシア、インドネシア、タイ、ベトナム、中国、台湾、日本、韓国の各地域のクライアントと、Oracle NetSuite(https://www.netsuite.co.jp)、Workday Adaptive Planning(https://www.workday.com)、Workato(https://workato.jp)などの導入パートナー企業として、共に急成長を遂げてきました。
プロジェクト管理、コンサルティング、開発、他システムとの連携等を全てワンストップサービスで提供でき、自社海外拠点(中国、シンガポール、台湾、マレーシア)があるため海外展開先でも手厚いサポートに実績がございます。

1分30秒でわかる「NetSuite」

クラウドソリューションの導入にお悩みであれば、是非ともこの機会にご相談、お問い合わせください。

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!

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【後編|社員インタビュー】仕事だけでなく、人生をまるごと楽しむ。台湾からのフルリモートも叶える、個人の時間を尊重し合うチームの形

台湾への長期帰省も、自分らしい働き方も。
開発のスペシャリストが確信した「長く働ける場所」の条件

前編では、台湾での研究生活から日本でのキャリア構築、そしてNetSuite開発における「ユーザー目線」へのこだわりについて伺いました。
続く後編では、郭さんが「ここなら長く働けそう」と確信したSWJ独自のカルチャーに迫ります。
台湾への長期帰省も叶える柔軟な働き方や、代表・バソさんとの信頼関係。
そして多国籍チームを支えるコミュニケーションの極意まで、仕事もプライベートも自分らしく楽しむためのヒントを紐解いていきます。

▶記事前編を読む
https://shearwaterjapan.com/blog/interview-netsuite-developer-usability



社員プロフィール 郭 浤洋さん
(NetSuite事業部 カスタマーサクセスチーム)

台湾の大学院で電気工学を専攻し、電力網の研究やBluetooth開発での特許取得など、エンジニアとして高度なキャリアをスタート。28歳で来日し、国内SIerにて銀行システムの検証業務に従事。その後、ITコンサルティング企業へ転身し、技術の枠を超えて「顧客の真の目的」を追求する視点を養う。

2018年、プロジェクトを共にしたメンバーの人柄に惹かれShearwater Japanへ入社。現在はNetSuiteのカスタマイズ開発を主軸に、要件定義から実装まで一貫して担当。確かな技術力とコンサル経験を武器に、グローバル企業の複雑なシステム連携を支える提案型エンジニアとして活躍している。


あつかましく、遠慮なく。
チームを強くする「ずうずうしい」コミュニケーション

──前編では「話しやすい雰囲気」に惹かれて入社されたと伺いました。実際、課題に直面したときなどはどのように乗り越えていますか?

郭:
とにかく「みんなに相談する」ことですね。SWJは本当に話しやすい環境なので、相談しても誰も責めたりしません。
私は新メンバーのトレーニングやチューターを担当するとき、いつもこう伝えているんです。
「何回でも聞いていいし、いつでもメッセージをください。」と。
日本語で言うと、「あつかましく」でしょうか?ずうずうしいくらいが良いと思っています。

──「あつかましく、ずうずうしく」というのは面白い表現ですね。
郭:
日本には「何度も同じことを聞くのは良くない」という風潮が少しある気がします。
でも、一人で抱え込んで手が止まるのが一番もったいない。
チャットルームでも誰かが質問を投げれば、必ず誰かが答えてくれます。
変に遠慮せず、みんなの意見を集めて最善策を見つける。
その「聞きやすさ」が結果としてプロジェクトの品質に繋がっています。

──多国籍なチームだからこそ、そういったフラットなやり取りが重要になるのでしょうか。
郭:
そう思います。プログラミング言語もそうですが、コミュニケーションの本質は「目的を共有すること」です。
例えば最近のプロジェクトではLさん(※SDチームのメンバー)とよくやり取りをしますが、
彼女は非常に上手にお客さまとの橋渡しをしてくれます。
お互いの得意や強みを活かしてこそ、本来の『目的』を最短距離で達成できます。
言葉や文化の壁があっても、臆せずフラットに話し合える関係性があるからこそ、私たちは一つのチームとして機能できているのだと思います。


台湾への長期帰省も、日々の雑談も。「自由と対話」が共存するShearwaterの心地よさ

──入社の決め手にもなった「フラットさ」は、日々の働き方にも現れていますか?
郭:
はい、とにかく「自由」ですね。
自分が最も仕事しやすい時間や環境を選べるので、結果的に効率も上がります。
私は年3回くらい、1ヶ月前後ずつ台湾の実家に帰っているんですよ。

──1ヶ月も!それはすごいですね。
郭:
実家からフルリモートで仕事をしています。
日本で一人で家にいると話し相手がいませんが、実家なら家族もいますし、仕事が終わればすぐ団らんの時間です。
こうした柔軟な働き方が許容されているのは、お互いの信頼関係があってこそだと思います。

▶当インタビューも、台湾のご実家から参加していただきました

──代表のバソさん(バソ・バティスト)は、郭さんから見てどんな方ですか?
郭:
一言で言うと、社員のみんなに優しく、自分にはとても厳しい人。
台湾でよく使われることわざに「嚴以律己、寬以待人(自分を厳しく律し、他人に寛大に接する)」という言葉がありますが、
まさにバソさんはそういう人だなと思います。
いつも「働きすぎないように」と私たちを気遣ってくれますが、バソさん自身はワーカホリックなところもありますね。

──バソさんとの距離も非常に近いですよね。
郭:
そうですね。バソさんは代表という立場でありながら、常にオープンで気さくな人です。
彼が率先して雑談を大切にし、メンバーと同じ目線で接してくれるからこそ、
誰もが萎縮せずに意見を言える環境が守られているのだと思います。

──今はフルリモート中心の働き方ですが、郭さんは比較的出社されていることが多いとか。
郭:
はい。やはり直接顔を合わせて話すことで生まれる空気感があると思うんです。
コロナ禍を経て、オンラインでのやり取りは便利になりましたが、一方でコミュニケーションが少し「業務的」になりがちな面もあります。
私は日本で一人暮らしをしているので、会社で誰かと雑談しながら仕事をする時間が好きなんです。

──あえて「会うこと」を大切にされているんですね。
郭:
コミュニケーションがないと、どうしても小さな齟齬(そご)が生まれてしまいがちです。
だからこそ、物理的な距離があってもチームを一つにまとめ、グループ全体をリードしてくれるような存在が必要だと感じています。
私自身も、話しやすい環境作りをこれからも続けていきたいですね。


違いを力に変え、一つのチームへ。未来の仲間に伝えたい「一歩踏み出す勇気」

──最近では台湾企業のプロジェクトも進んでいるそうですね。
郭:
はい。母国語を活かして直接やり取りができる場面が増え、自分のルーツがチームの力になっていると実感しています。
SWJには多様なバックグラウンドを持つメンバーがいますが、自分とは全く違う視点を持つ人と議論すると、
想像もしていなかったアイデアが生まれることがあるんです。

──今後、どのような方にチームに加わってほしいですか?
郭:
今のSWJは、スキルを持ったメンバーはたくさんいますが、フルリモートの影響もあり、
さらにチームを一つにまとめてくれるような存在が必要だと感じています。
私自身も「何回でも聞いていい」という環境作りを心がけていますが、
そうした「話せる場」を一緒に盛り上げてくれる人が来てくれたら嬉しいですね。

──最後に、SWJへの入社を検討されている方へメッセージをお願いします。
郭:
SWJは本当に自由で、自分らしく働ける場所です。
もし意見や提案があれば、遠慮なく話してください。
プログラミング言語もそうですが、一番大切なのは「コミュニケーションを諦めないこと」。
技術への不安があっても、聞きやすい環境がここにはあります。
「あつかましく、ずうずうしく!」——そんな風に一歩踏み込んでくれる新しい仲間と、最高のチームを作っていけるのを楽しみにしています。


「強さ」と「優しさ」が共鳴する場所。技術をツールに、理想の未来を共に描く。

二回にわたるインタビューを通じて見えてきたのは、郭さんのプロフェッショナルとしての「強さ」と、チームを思いやる「優しさ」でした。
「どう作るか」だけでなく「何のために作るか」を問い続ける姿勢。
そして、多国籍なメンバーがフラットに意見を出し合える環境こそが、複雑なグローバルプロジェクトを成功に導く原動力となっています。
自由な働き方と、互いをリスペクトし合う温かな関係。
Shearwater Japanというステージで、あなたの技術と個性を、ぜひ自由に発揮してみませんか。

【Shearwater Japanの社員インタビュー】
NetSuiteコンサルタント A.Yさん
Adaptive事業部リーダー Y.Iさん


Oracle NetSuiteの導入は、Shearwater Japanにお任せください!

Shearwater Japan株式会社は、アジアNo.1の NetSuiteパートナーです。
2012年の設立以来、シンガポール、マレーシア、インドネシア、タイ、ベトナム、中国、台湾、日本、韓国の各地域のクライアントと、Oracle NetSuite(https://www.netsuite.co.jp)、Workday Adaptive Planning(https://www.workday.com)、Workato(https://workato.jp)などの導入パートナー企業として、共に急成長を遂げてきました。
プロジェクト管理、コンサルティング、開発、他システムとの連携等を全てワンストップサービスで提供でき、自社海外拠点(中国、シンガポール、台湾、マレーシア)があるため海外展開先でも手厚いサポートに実績がございます。

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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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Inventory Optimization

Inventory Optimizationとは?在庫最適化についてわかりやすく簡単に解説

1. Inventory Optimization(在庫最適化)の定義と重要性

在庫最適化(Inventory Optimization)とは、単に在庫の絶対量を減らすことだけを目的とするものではありません。需要の変動をデータに基づいて精緻に予測し、欠品による機会損失を防ぎつつ、過剰在庫によるキャッシュフローの悪化を最小限に抑える「最適なバランス」を維持し続けるプロセスを指します。

現代のサプライチェーンにおいて、在庫は企業の経営状態を映し出す鏡のような存在です。市場のニーズが激しく変化し、製品ライフサイクルが短縮化する中で、過去の「経験と勘」だけに頼る管理では、急激な需要増への対応不足や、逆に大量の不動在庫を抱えるリスクを回避することが困難になっています。

  • 在庫最適化の概念
    需要予測、リードタイム、供給の不確実性を多角的なデータで分析し、設定したサービスレベルを維持するために必要な最小限の在庫量を理論的に算出することを支援します。
  • なぜ今、最適化が必要なのか
    グローバルな供給網の分断や原材料価格の乱高下が続く中、不必要な在庫コストを削減し、運転資本(ワーキングキャピタル)を最大化して経営の弾力性を高める戦略的意義が向上しています。
  • 経営へのインパクト
    適切な在庫レベルの維持は、保管費や廃棄損の削減に直結するだけでなく、顧客が必要な時に商品を手に入れられる体制を整えることで、ブランドロイヤリティの向上にも大きく貢献します。

在庫を「ただ置いてあるもの」として捉えるのではなく、戦略的にコントロールすべき「動的な資産」へと再定義することが、変化の激しい時代を勝ち抜くための第一歩となります。

2. 在庫最適化を実現するための3つの柱

在庫最適化を実効性のあるものにするためには、単一の部門の努力に留まらず、組織全体で共通の指標を持つことが不可欠です。以下の3つの要素を統合的に管理することで、場当たり的な対応ではない、持続可能な最適化サイクルを構築することが可能になります。

情報の「解像度」を上げ、サプライチェーンの川上から川下までを可視化することが、最適化の精度を左右します。

  • 需要予測の精度向上
    過去の販売実績のみならず、季節要因、プロモーション計画、市場トレンドを統合して分析し、将来の需要を高い解像度で予測することを可能にします。
  • リードタイムの可視化と安全在庫の理論化
    発注から納品までの期間を正確に把握し、供給のバラつき(不確実性)を考慮した「安全在庫」を統計的に設定することで、過度なバッファの積み増しを抑制することを支援します。
  • マルチエシュロン(多階層)最適化の視点
    個別の拠点での最適化に留まらず、工場、中央倉庫、配送拠点、各店舗といったネットワーク全体を俯瞰し、拠点間で在庫を最適に配置・移動させる仕組みを構築します。

これらの柱を強固にするためには、営業、製造、物流の各部門が持つ情報をリアルタイムに同期させる必要があります。部門間の情報の壁(サイロ化)を取り払い、誰もが同じ最新データに基づいて判断できる環境を整えることが、最適化の質を飛躍的に高めるでしょう。

さらに、近年ではAI(人工知能)や機械学習を用いたアルゴリズムの導入が進んでいます。これまでの人間による分析では気づけなかった微細な変動パターンを検知し、最適な発注タイミングや補充量を自動で提示することで、担当者の属人的な判断を廃し、組織としての意思決定レベルを底上げすることが期待されます。

3. まとめ:クラウド活用によるDX推進と在庫最適化

在庫最適化の真の目的は、コスト削減そのものではなく、企業の収益性を最大化しながら顧客への供給責任を果たし続ける「強靭な体制」を作ることです。この複雑なパズルを解くための鍵となるのが、クラウド基盤を活用したデジタルトランスフォーメーション(DX)の推進に他なりません。

クラウド型のERPやサプライチェーン管理システムを導入することで、物理的な距離や組織の壁を越えたデータの統合が実現します。情報の透明性が高まることは、単なる効率化を超え、経営のスピード感を劇的に変える力を持っています。

  • リアルタイムデータの統合と意思決定の迅速化
    世界各地に点在する在庫と需要の状況を「今この瞬間」の数値として捉え、事実に基づいた迅速な経営判断を下す環境を整備することを支援します。
  • 持続可能な経営(サステナビリティ)への接続
    無駄な生産や過剰な輸送を抑制する在庫最適化は、環境負荷の低減にも直結し、収益性と社会責任を両立させるESG経営の実現に大きく貢献します。

Shearwater Japanでは、お客様のビジネス規模や課題に合わせた最適なクラウドソリューションの提案を通じ、在庫管理の高度化とDXの実現を強力にサポートしています。システムを導入して終わりではなく、その先のデータ活用を通じてビジネスそのものを進化させていくパートナーとして、私たちは変革の道のりを共に歩んでまいります。

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Shearwater Japanについて

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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【前編|社員インタビュー】「何を作るか」の先に、「どう役立つか」を描く。NetSuite開発のスペシャリストが語る真の顧客志向

「システムは人が使うものだから」。
開発のスペシャリストが技術以上に大切にするもの。

台湾で電力網の研究に携わり、特許も取得した高い技術力を持つエンジニアでありながら、
日本で「コンサルタント」としての視点も磨いてきた郭 浤洋(Kuo Hung Yang)さん。

そんな彼が、なぜShearwater Japanというステージを選び、
NetSuite開発の最前線でどのような「こだわり」を持ってプロジェクトに挑んでいるのか。

前編では、異色のキャリアから見えた「技術とコミュニケーション」の重要性、
そしてグローバルプロジェクトを支えるエンジニアとしての矜持について、詳しくお話を伺いました。



社員プロフィール 郭 浤洋さん
(NetSuite事業部 カスタマーサクセスチーム)

台湾の大学院で電気工学を専攻し、電力網の研究やBluetooth開発での特許取得など、エンジニアとして高度なキャリアをスタート。28歳で来日し、国内SIerにて銀行システムの検証業務に従事。その後、ITコンサルティング企業へ転身し、技術の枠を超えて「顧客の真の目的」を追求する視点を養う。

2018年、プロジェクトを共にしたメンバーの人柄に惹かれShearwater Japanへ入社。現在はNetSuiteのカスタマイズ開発を主軸に、要件定義から実装まで一貫して担当。確かな技術力とコンサル経験を武器に、グローバル企業の複雑なシステム連携を支える提案型エンジニアとして活躍している。


電気工学の研究から日本のIT業界へ。
異色のキャリアが育んだ「目的を問う」コンサル視点

──郭さんのキャリアは、台湾での研究生活からスタートされたそうですね。

郭:
そうですね。台湾では大学院まで進んで電気工学を専攻していました。
当時は電力網(電力システム)の研究をしていて、原子力発電所の安定稼働のためのシミュレーションなど、
今とは全く違う「電気」の世界に没頭していました。

──そこからなぜ、日本のIT業界へ?

郭:
きっかけは、旅行で日本に来たことでした。「もう少し長く、この国にいたいな」と思って(笑)。
ワーキングホリデーも考えましたが、どうせなら言葉をちゃんと勉強しようと、28歳で来日して1年間日本語学校に通いました。
違う言語を話すと、考え方や文化も変わるのが面白かったですね。

その後、まずは日本でSEとして働き始めました。
最初は銀行のシステムを検証するテスターのような業務でしたが、台湾にいた頃はC言語やJavaを使って
Bluetoothモジュールの開発で特許をとったこともあったので、
技術をベースに日本でのキャリアを積み上げていきました。

──エンジニアからコンサルタントへ転身された際、大きな気づきがあったと伺いました。

郭:
はい。ディープラーニング関連のコンサルに入り、そこで初めてNetSuiteに触れました。
当時はまだエンジニアの頭で仕事をしていたので、最初は上手くいかないことも多かったです。

SEは「どう作るか」という技術的な解決を優先しがちですが、コンサルは「なぜそれをするのか、目的は何か」を突き詰めるのが仕事です。
お客様と話し、聞き、本質的な課題を見つける。
その経験があったからこそ、今の「お客様の意図を汲み取った開発」ができるようになったと感じています。


「この人たちとなら長く働ける」
――スキーやゲームの雑談から見えた、SWJの心地よい距離感

──SWJに入社されたきっかけは、少しユニークだと伺いました。前職時代に、今のメンバーと一緒に仕事をされていたんですよね?

郭:
はい、前職のプロジェクトで、SWJのメンバーと一緒に仕事をしていたんです。
そのプロジェクトがかなり大規模で大変だったのですが、終わった後にみんなでスキーに行きまして(笑)。そこで誘われたのがきっかけです。

──プロジェクトが終わった後にスキー!仕事を超えた仲の良さがあったんですね。
郭:
そうなんです。驚いたのは、SWJの雰囲気が「義務じゃない付き合い」だったこと。
仕事だから無理に飲みに行くのではなく、「話したいから集まろう」という自然な空気感がありました。
前職で一緒に働いている時から、仕事のしやすさだけでなく、この「話しやすい雰囲気」に惹かれていたんだと思います。

──入社してからも、そのイメージにギャップはありませんでしたか?

郭:
ギャップどころか、想像以上にフラットでした(笑)。
入社してすぐの頃、代表のバソさんに急にサッカーゲームに誘われたことがあって。
「1点入ったらすぐ仕事戻るから!」なんて言いながら遊んだり。
そういう、雑談ベースで何でも話せるカルチャーがあったからこそ、「ここなら長く勤められそうだな」と確信しました。

──郭さんは、日本企業の「意見を言わない文化」に課題を感じているそうですが、SWJではいかがですか?

郭:
日本の多くの企業では、どうしても「上の言う通りにする」という風潮がありますよね。
でも、課題に対して一人の意見しかないのは、すごくもったいない。
SWJでは、変に遠慮せず、みんなで話して最善策を見つけることを大切にしています。

話すことで、新しい何かが生まれるかもしれない。
だから私は、自分からも意見を述べますし、周りにも「コミュニケーションを大事にしよう」と伝えています。
仕事だけでなく、まるで一緒に「生活」しているような、そんな風通しの良さがSWJの魅力ですね。


開発の自由度を活かし、ユーザーの「直感」に寄り添う。グローバルハブ構築への挑戦

──現在は主にカスタマイズ開発を担当されているとのことですが、郭さんが感じる Oracle NetSuite開発の面白さはどこにありますか?

郭:
一番の魅力は、他のクラウドERPと比較して開発の自由度が高いことです。
もちろん条件はありますが、お客様の要望の8~9割には応えられる柔軟性があります。
私にとってプログラミングはあくまで「ツール」。それを使って、いかにお客様の理想を形にするかが勝負だと思っています。

──ご自身の「強み」は、まさにその開発スキルにあるのでしょうか。

郭:
そうですね。得意領域はスクリプトの開発です。
ただ、単に指示通りにコードを書くのではなく、「コンサルの経験があるエンジニア」として、
お客様の要望を聞いた上で「本当に求められているものは何か?」を自分なりに考えてから形にできるのが強みだと思っています。

──「作る」前に「考える」ステップがあるのですね。

郭:
はい。開発を進める上で、特に「ユーザビリティ」を大切にしています。
システムを使うのは人間ですから、直感的に分かりやすいものを作りたい。
「自分が作りやすいか」ではなく、ユーザー目線でどう感じるかを常に自問自答しています。

──具体的なプロジェクトとして、大手アパレル企業の事例が印象に残っていると伺いました。

郭:
2023年から現在も関わっているのですが、特にインターフェース連携の部分に注力しました。
タイ、フィリピン、香港といった海外拠点の情報を、日本にある「グローバルハブ」としてのシステムに集約・連携させるプロジェクトです。

──国を跨ぐ大規模な連携、かなり難易度が高そうですね。

郭:
各地のWMS(倉庫管理システム)とNetSuiteの間で、配送や受領データを正確にやり取りする必要があります。
ある拠点ではアイテムマスタが数百万件という膨大な数にのぼり、NetSuiteの標準的な処理能力を超えるような負荷がかかる場面もありました。
そこをいかにリソースを効率よく使い、負荷を減らして回すか。試行錯誤の連続でしたが、現在は順調に稼働しています。

──そうした技術的な課題に直面したとき、SWJの環境はどう役立っていますか?

郭:
とにかく「聞きやすい」ことですね。チャットルームに質問を投げれば、誰かが必ず答えてくれます。
多様なバックグラウンドを持つメンバーの意見を集められる。
この「話しやすい環境」が、複雑な開発を支える一番の強みだと感じています。


「何を作るか」の先に、「誰がどう使うか」を見据えて。

高い専門性と「ユーザーにとっての使いやすさ」を追求する郭さんの姿勢は、
SWJが大切にする「技術をツールとして、ビジネスの目的を達成する」という考え方を体現しています。

「自分が作りやすいかではなく、ユーザーがどう思うか」。
コンサルタントとしての経験を開発に落とし込むそのスタイルは、世界を股に掛ける大手アパレル企業のような
大規模なグローバルプロジェクトにおいても、揺るぎない信頼の礎となっています。

そして、そんな技術者の創造性を支えているのは、意外にも「スキー」や「ゲーム」といった、仕事の枠を超えたフランクな繋がりでした。
後編では、郭さんが愛するSWJの「自由なカルチャー」や、多国籍なチームを一つにするコミュニケーションの極意について、さらに深掘りしていきます。

【記事後編を読む】

【Shearwater Japanの社員インタビュー】
NetSuiteコンサルタント A.Yさん
Adaptive事業部リーダー Y.Iさん


Oracle NetSuiteの導入は、Shearwater Japanにお任せください!

Shearwater Japan株式会社は、アジアNo.1の NetSuiteパートナーです。
2012年の設立以来、シンガポール、マレーシア、インドネシア、タイ、ベトナム、中国、台湾、日本、韓国の各地域のクライアントと、Oracle NetSuite(https://www.netsuite.co.jp)、Workday Adaptive Planning(https://www.workday.com)、Workato(https://workato.jp)などの導入パートナー企業として、共に急成長を遂げてきました。
プロジェクト管理、コンサルティング、開発、他システムとの連携等を全てワンストップサービスで提供でき、自社海外拠点(中国、シンガポール、台湾、マレーシア)があるため海外展開先でも手厚いサポートに実績がございます。

1分30秒でわかる「NetSuite」

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NLP

NLPとは?Natural Language Processing:自然言語処理についてわかりやすく簡単に解説

現代のビジネスシーンにおいて、AI(人工知能)の活用は避けて通れない課題となっています。その中でも、私たちが日常的に使用している「言葉」をコンピュータに理解させ、処理させる技術である「NLP(自然言語処理)」は、最も注目されている分野の一つです。

かつては高度な研究対象であったNLPですが、昨今では検索エンジン、翻訳サービス、スマートスピーカー、そしてChatGPTに代表される生成AIなど、私たちの生活や業務の至る所に浸透しています。本記事では、NLPの基本概念から、ビジネスにおける具体的な活用メリット、そして今後のDX推進における役割までを、専門的な知識がない方でも理解できるように詳しく解説します。

1. NLP(自然言語処理)の定義と基本概念

NLP(Natural Language Processing)とは、日本語や英語といった、人間が日常的にコミュニケーションのために用いる「自然言語」を、コンピュータに解析・処理させる技術の総称です。コンピュータにとって、数字や記号で構成されるプログラミング言語は理解しやすいものですが、曖昧さや文脈、感情が含まれる人間の言葉を正確に理解させることは、長年の課題でした。

しかし、ディープラーニング(深層学習)の登場と計算リソースの向上により、言葉の意味や文脈を捉える精度が飛躍的に向上しました。現在では、単なる文字の羅列としてではなく、その背後にある意図や感情までも分析対象とすることが可能になっています。

  • 形態素解析
    文章を意味を持つ最小単位(形態素)に分割し、品詞の特定や辞書照合を行うことで、文章の構造を把握することを支援します。
  • 構文解析
    分割された言葉同士の修飾関係や主語・述語のつながりを分析し、文全体の論理構造を明らかにすることが期待されます。
  • 意味解析
    辞書的定義だけでなく、文脈から正しい意味を特定し、多義語や比喩表現の適切な解釈を可能にします。
  • 文脈解析
    複数の文にまたがる情報のつながりや指示語(これ、それ等)が何を指しているかを特定し、一貫した理解を促進します。

2. なぜ今、ビジネスでNLPが重要視されているのか

企業が保有するデータの約80%は、メール、チャット、報告書、SNSの投稿といった「非構造化データ(テキストデータ)」であると言われています。これらの膨大なデータには、顧客の本音や業務改善のヒントが隠されていますが、手動で全てを分析することは現実的ではありません。

NLPを活用することで、これらの埋もれた情報を自動的に抽出・整理し、経営判断に役立てる「テキストマイニング」が可能になります。また、労働力不足が深刻化する中で、定型的な問い合わせ対応や文書作成をAIに代替させることは、企業の生産性向上における不可欠な戦略となっています。

  • 顧客の声(VOC)の可視化
    アンケートやSNSから顧客の感情(ポジティブ・ネガティブ)を抽出し、製品開発やマーケティング戦略の精度向上を支援します。
  • 業務の自動化と効率化
    大量の契約書や報告書から特定の条項や重要項目を自動抽出し、人的ミスの削減と処理スピードの向上に寄与します。
  • ナレッジマネジメントの強化
    社内に散在する過去のドキュメントを横断的に検索し、必要な情報を即座に提示することで、知見の共有を円滑にします。

3. ビジネスにおけるNLPの具体的な活用事例

NLP技術は、特定の業界に限らず、あらゆる部門で導入が進んでいます。ここでは、特に導入効果が高いとされる代表的なユースケースを紹介します。

3.1 カスタマーサポートの高度化

従来の有人チャットや電話対応の一部を、NLPを搭載したチャットボットやボイスボットに置き換える事例が増えています。単なるキーワード応答ではなく、ユーザーの意図を汲み取った柔軟な対話が可能になるため、顧客満足度を維持しながらコスト削減を実現できます。

  • チャットボットの高度化
    自然な対話を通じてユーザーの要望を特定し、適切なFAQへの誘導や手続きの自動化を支援します。
  • 自動音声応答(IVR)の改善
    音声認識技術と組み合わせることで、電話口での自然な発話から問い合わせ内容を判別し、適切な部署への振り分けをスムーズにします。

3.2 翻訳・ローカライゼーション

グローバル展開を行う企業にとって、言語の壁は大きな障壁です。AI翻訳の進化により、マニュアルや社内規定、メールのやり取りを瞬時に高精度で翻訳できるようになりました。これにより、国境を越えた円滑な情報共有が可能になります。

  • 高精度な機械翻訳
    文脈に応じた自然な訳文を生成し、海外拠点とのコミュニケーションや多言語展開のスピードアップを後押しします。
  • 情報の即時キャッチアップ
    海外のニュースや技術論文を即座に日本語化し、グローバル市場のトレンド把握を迅速化することが期待されます。

3.3 コンテンツ作成と要約

会議の議事録作成や、長大な調査レポートの要約もNLPの得意分野です。生成AI(LLM)の活用により、キーワードを指定するだけで、特定のトーンに合わせたブログ記事やメールのドラフトを作成することも可能になっています。

  • 自動要約機能 数千字に及ぶ報告書を数行にまとめ上げ、意思決定者が要点を迅速に把握するための環境構築を支援します。
  • 文章校正・推敲 誤字脱字の指摘だけでなく、読みやすい文章構成への書き換えや、ブランドトーンに合わせた表現調整を補佐します。

4. NLP導入にあたっての課題と留意点

NLPは非常に強力なツールですが、導入すればすぐに完璧な成果が出るわけではありません。日本語特有の複雑さ(敬語、同音異義語、若者言葉、業界用語など)への対応や、学習データの品質管理など、運用上の工夫が必要です。

  • 学習データの質と量
    AIの精度は入力されるデータの質に依存するため、自社特有の用語や文脈を学習させるための事前準備が求められます。
  • 精度の限界と人間による確認
    AIが誤った解釈をする可能性(ハルシネーション等)を考慮し、特に法的・倫理的な判断が伴う場合は人間のチェック工程を組み込むことが重要です。

5. まとめ:NLPとクラウド・DXの接続

NLP(自然言語処理)は、単なるテキスト解析の技術に留まりません。それは、企業内に蓄積された「言語」という最大の資産を解き放ち、DX(デジタルトランスフォーメーション)を加速させるための心臓部とも言える存在です。

今後、NLPはクラウドプラットフォーム上で管理される他の業務データや基幹システム(ERP/CRM)とシームレスに連携することで、さらなる真価を発揮します。例えば、顧客とのやり取りから自動的にCRMのステータスを更新したり、市場のネガティブな兆候を検知して経営層にアラートを出したりといった、インテリジェントな業務プロセスが標準となっていくでしょう。

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Shearwater Japanについて

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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スマレジとOracle NetSuiteを自動連携!手入力ゼロで実現するリアルタイム在庫・売上管理

「現場はPOS、経営はERP」――多くの企業で分断されがちなこの構図は、実は見えないコストを生み出し、DX推進の足かせとなっています。
しかし、もしPOSとERPがシリアル連携し、リアルタイムでデータが共有されるとしたらどうでしょうか?

本稿では、Shearwater Japanが開発したOracle NetSuiteとスマレジの連携モジュールが、いかにしてこの課題を解決し、
経営者には迅速な意思決定を、現場には生産性の向上をもたらすのかを解説します。

Oracle NetSuiteの柔軟な拡張性と、Shearwater Japanの高い技術力によって実現された、まさに「現場が楽になるDX」の全貌に迫ります。



1.ERP(Oracle NetSuite)とPOS(スマレジ)に関する基礎知識

はじめに、DX推進の鍵となるPOSシステム「スマレジ」と、ERPシステムのグローバルスタンダードである「Oracle NetSuite」について、
それぞれの概要と、両システムを連携させることの重要性について解説します。

1.1.スマレジとは

スマレジは、iPadやiPhoneを用いた多機能なクラウドPOSシステムです。
基本的なレジ機能はもちろんのこと、売上分析、在庫管理、顧客管理、複数店舗管理といった
店舗運営に必要な幅広い機能を直感的な操作で行うことができます。
無料で始められるプランも用意されており、低コストでの導入が可能です。

飲食店、アパレル・小売業、クリニックなど、幅広い業種・業態に対応し、
1店舗から大規模なチェーン店まで、規模を問わず多くの事業者に利用されています。
また、365日対応の手厚いサポート体制や、オフライン販売対応、
多様なキャッシュレス決済への対応など、安心・安全な店舗運営を強力に支援します。

1.2.Oracle NetSuiteのスマレジ連携モジュールとは

Shearwater Japanが開発したOracle NetSuiteのスマレジ連携モジュールは、
スマレジの販売データをリアルタイムにNetSuiteへ自動統合するソリューションです。

最大の特長は、単なる「固定パッケージ」ではない柔軟性にあります。
NetSuite標準の「Scheduled Script」を基盤とした高い安定性を備えつつ、各社固有のビジネスプロセスに合わせた高度なカスタマイズが可能です。

例えば、独自の伝票タイプ、特殊なポイント処理、複雑な勘定科目のマッピングなど、
「既存の業務フローを崩さずにシステムを最適化する」設計思想で作られています。

このモジュールの導入により、POSとERPのデータ分断を解消。
現場を煩雑な入力作業から解放し、経営層には真にリアルタイムな経営状況の可視化をもたらします。


2.ERP(Oracle NetSuite)とPOS(スマレジ)の連携がなぜ重要なのか

今日のビジネス環境において、企業が競争力を維持し成長を続けるためには、迅速かつ正確な経営判断が不可欠です。
しかし、多くの企業ではPOSシステム(現場)とERPシステム(経営)が分断されたまま運用されており、
これが「見えないコスト」として企業の成長を阻害する大きな要因となっています。
この根本的な課題を解決し、企業経営に真の価値をもたらすのが、ERPとPOSの連携です。

2.1.「今」が見えないリスク

スマレジで商品が売れた瞬間、その情報がリアルタイムでOracle NetSuiteの在庫や財務データに反映されない場合、
経営層は常に数日前の「過去のデータ」に基づいて判断を下すことになります。
市場の変動が激しい現代において、このタイムラグは大きなビジネスチャンスの喪失や、
過剰在庫・販売機会損失のリスクを増大させ、迅速な意思決定を妨げます。

2.2.データの分断が生む不毛な作業

POSとERP間のデータ連携が手作業に依存している場合、日々の売上データをCSV形式でエクスポートし、
それをERPにインポートするという、定型的で時間のかかる作業が発生します。
この「不毛な作業」は、従業員の貴重な時間を奪い、人為的な入力ミスによるデータ不整合のリスクも伴います。
本来、顧客サービスの向上や新たな価値創造に費やすべきリソースが、ルーティンワークに浪費されてしまうのです。

2.3.ERP連携は「予測」を可能にする

単なる売上記録の集計に留まらず、POSとERPが連携することで、在庫、取引履歴、
顧客情報といったあらゆるデータが一気通貫で管理されるようになります。
これにより、過去の販売実績だけでなく、現在の在庫状況や顧客の購買傾向に基づいた精度の高い需要予測が可能となります。
欠品を未然に防ぎ、最適な在庫レベルを維持し、さらにパーソナライズされたマーケティング戦略を展開することで、
「一歩先の経営」を実現し、企業の競争力を飛躍的に高めることができます。


3.Oracle NetSuiteのスマレジ連携モジュールが『現場が楽になるDX』を実現する理由

次に本連携モジュールがもたらす連携の重要性を、具体的なメリットと課題解決の視点から深く掘り下げていきます。

3.1.運用の一貫性と信頼性の確保

本連携モジュールは、NetSuite標準の「Scheduled Script」を基盤とした同一の連携ロジックを使用しています。
これにより、スケジュール実行(自動)と管理者が任意のタイミングで行う手動実行の両モードにおいて、
全く同じ連携ロジック(プログラム)が動作します。

  • バグやズレの防止
    実行方法によって処理結果が変わるリスクがなく、常に一貫したデータ変換と反映が行われます。
  • 運用の安心感
    手動実行はスケジュール済みスクリプトを「NetSuite上で手動起動」する形をとるため、
    システム側から見れば正規のルーチン処理として扱われ、信頼性が担保されます。

この一貫したロジックは、データの正確性を保証し、運用上のリスクを大幅に低減します。
自動・手動どちらの実行方法でも同じ結果が得られるため、常に安心してデータ連携を行うことができ、システム管理者の負担も軽減されます。

▶Shearwater Japanには、SuiteScriptの開発者が多数在籍している

3.2.柔軟なトラブルシューティングと補完

同一ロジックであるため、自動実行で何らかの問題が発生した際の対応がスムーズになります。

  • アドホックな対応
    障害復旧後の再送処理(バックフィル)や、イベント時の即時同期が必要な際も、
    普段自動で動いているのと同じ確実なロジックを手動で即座に走らせることができます。
  • 検証の容易さ
    導入時のテスト実行や設定変更後の検証において、本番の自動実行と同じ挙動を「手動」で事前に確認できるため、
    安全な運用設計が可能です。

同一ロジックにより、問題発生時の原因特定と復旧が迅速に行えます。
また、テスト時と本番時で挙動が変わる心配がないため、安心して導入・運用が可能です。
アドホックな対応力は、ビジネスの継続性を強力にサポートします。

3.3.NetSuite環境への最適化

本モジュールは、外部の連携ツール(iPaaSなど)を介さず、NetSuite内部の標準機能である「Scheduled Script」を基盤としています。
これにより、プラットフォームとしての高い親和性と、各社の業務に合わせた柔軟なカスタマイズを両立させています。

  • シームレスな処理と高いカスタマイズ性
    認証からデータ取得、変換、そしてNetSuite内へのアップサートまでの一連のフローが、NetSuiteのエコシステム内で完結します。
    NetSuite本来の自由度の高いカスタマイズ性を最大限に活かせる設計のため、
    「標準的な連携では対応しきれない自社独自の業務フロー」まで柔軟にカバーすることが可能です。
  • ログ管理の統合と信頼性
    処理結果のログ記録もNetSuiteの標準的な仕組みの中で行われるため、他の業務データと同様に管理・追跡が容易です。
    Shearwater JapanはNetSuiteのスクリプト開発に精通しており、標準連携の枠を超えた高度なアドオン開発にも迅速に対応します。
  • 将来的な拡張性の確保
    NetSuite環境に最適化されたこの構成は、外部ツールのメンテナンスコストやセキュリティリスクを最小限に抑えます。
    ビジネスの変化や拡大に伴う独自の機能追加にも柔軟に対応できるため、将来にわたって安定稼働する経営基盤を提供します。

4.経営者のメリット:リアルタイムな意思決定とガバナンス

本連携モジュールは、単なるデータ転送の仕組みにとどまりません。
経営層にとって「企業の健康状態」をリアルタイムに把握し、戦略的な舵取りを支える強力な武器となります。

  • 正確なデータの可視化とガバナンス強化
    スマレジから直接データを取り込むことで、手入力によるヒューマンエラーを完全に排除します。
    NetSuite内に透明性の高いログが残るため、監査にも耐えうるガバナンス体制を構築。
    常に「信頼できる唯一の情報源(Single Source of Truth)」に基づいた迅速な経営判断が可能になります。
  • キャッシュフローの迅速な把握
    各店舗の売上や決済データが即座にNetSuiteに反映されるため、資金繰りの状況をタイムリーに把握できます。
    スケジュール実行により、24時間365日データが最新に保たれ、現場の状況を待つことなく
    次の投資や施策を決定できるスピード感をもたらします。
  • 事業の進化に寄り添う、柔軟な拡張性
    最大の特徴は、将来のビジネス変化に対する強さです。
    事業の拡大や新業態の開始に伴い、管理したいデータ項目が増えても柔軟に対応可能です。
    「システムに合わせて業務を変える」のではなく、「業務の進化に合わせて連携の仕組みをアップデートできる」ため、
    初期投資が無駄にならず、長期的かつ健全なガバナンス強化に寄与します。

5.現場へのメッセージ:あなたを「単純作業」から解放

次に「ERP導入=管理が厳しくなる」という現場の不安を払拭し、本連携モジュールが「楽になる」ツールである理由を見てみましょう。

  • 「CSV作業」という日課の消滅
    毎日行っていたデータ入力作業を自動化し、本来業務に集中できる時間を増加
  • 「在庫のズレ」によるストレスを解消
    POSとERPの在庫同期により、正確な在庫情報を維持し、販売機会損失を防止。
  • 顧客を知る武器になる
    顧客データ同期により、各店舗で顧客に合わせたパーソナライズされた接客を実現

この連携モジュールは、現場の従業員を単純作業から解放し、創造的で顧客価値の高い業務への集中を促します。
データ入力の自動化により、顧客との対話や商品知識の深化に注力でき、モチベーション向上と生産性向上を実現。
店舗全体のサービス品質を向上させます。


6.まとめ

ERP連携は、管理のための仕組みではなく、現場がよりクリエイティブに働くためのインフラです。
単純作業はシステム(連携モジュール)に任せ、人間は人間にしかできない仕事に戻りましょう。

Shearwater JapanのOracle NetSuiteとスマレジ連携モジュールは、
経営と現場双方に大きなメリットをもたらし、企業のDXを強力に推進します。


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Shadow AI(シャドウAI)とは?現場主導で広がる非公式AI活用のリスクと対策

1. はじめに:加速するAI利用と「シャドウIT」の再来

デジタルトランスフォーメーション(DX)の波が押し寄せる中、ChatGPTをはじめとする生成AIの活用は、もはや一部の技術者のものではなくなりました。日々の業務を効率化し、クリエイティブな時間を創出するためのツールとして、あらゆる現場でAIが活用されています。しかし、その急速な普及の裏側で、企業の管理が及ばない場所でのAI利用、すなわち「Shadow AI(シャドウAI)」が深刻な課題となっています。

かつて、会社に無断で私物PCやクラウドストレージを業務に使う「シャドウIT」が大きな問題となりましたが、現在のShadow AIはその再来とも言える現象です。現場の「便利に使いたい」という意欲は尊重すべきですが、無防備な活用は企業経営を揺るがしかねないリスクを孕んでいます。本記事では、Shadow AIの正体とそのリスク、そして企業が取るべき健全な活用への道のりを詳しく解説します。

2. Shadow AI(シャドウAI)の定義と現状

Shadow AIとは、企業のIT部門や情報セキュリティ担当者が承認・把握していないAIツールやサービスを、従業員が個人の判断で業務に使用することを指します。これには、個人アカウントでのチャットUI利用だけでなく、ブラウザ拡張機能やスマホアプリに含まれるAI機能の無断利用も含まれます。

  • 利便性の追求と背景
    現場の従業員がShadow AIに走る最大の理由は、圧倒的な生産性の向上にあります。メールの代筆や複雑なデータの要約、プログラミングコードのデバッグなどが数秒で完了するため、一度その恩恵を享受すると、公式な導入を待たずに個人のツールを使い始めてしまう傾向が期待されます。
  • 導入スピードの乖離と現状
    企業の慎重なツール選定プロセスやセキュリティ審査よりも、AI技術の進化スピードが圧倒的に速いことが現状の歪みを生んでいます。特に、無料かつ高性能なツールが容易に手に入るため、ITリテラシーに関わらず誰でも「隠れた利用者」になり得る環境が整っていることを支援します。

3. なぜShadow AIが現場で広がってしまうのか

Shadow AIが広まる背景には、現場が抱える切実な課題と、AIの持つアクセスの容易さが密接に関係しています。

  • 現場のスピード感への対応
    ビジネス環境の変化が激しい現代において、現場には常にスピードが求められます。公式なAI導入には数ヶ月を要する場合もあり、目の前の課題を解決するために「背に腹は代えられない」として個人のAIを使い始めてしまう状況が期待されます。
  • 操作の容易さとアクセシビリティ
    従来の基幹システムとは異なり、生成AIは自然言語(日本語)で対話するだけで高度な成果物が得られます。専門的なトレーニングが不要であるため、部門を問わずあらゆる場所で非公式な活用が浸透しやすくなっていることを支援します。
  • 組織内のコミュニケーション不足
    「AIを使ってはいけない」という漠然とした禁止令だけが出され、代替となる安全な手段が提供されていない場合、従業員は隠れて利用を続ける「地下潜伏化」が進むリスクを支援します。

4. Shadow AIが引き起こす重大なリスク

管理者の目が届かない「不透明なAI活用」は、企業にとって致命的な損失を招く可能性があります。ここでは主要な3つのリスクについて深掘りします。

  • 情報漏洩のリスク(セキュリティ)
    個人向けの無料版AIツールの多くは、入力されたデータをAIモデルの再学習に利用する設定がデフォルトになっています。自社の機密情報や顧客の個人情報を入力してしまうと、それらがAIの知能の一部となり、他者の回答として外部へ流出してしまう深刻なリスクが期待されます。
  • 回答の正確性と責任の所在(信頼性)
    AIは時に「ハルシネーション(もっともらしい嘘)」をつくことがあります。非公式な利用では、AIが生成した誤った情報がそのまま顧客への提案や意思決定に使われても、社内でチェックする仕組みが働きません。トラブルが発生した際の責任の所在が曖昧になり、企業のブランドイメージを損なうことを支援します。
  • 法的・コンプライアンス上の懸念(ガバナンス)
    生成されたコンテンツが他者の著作権を侵害していないか、あるいはライセンス違反がないかを判断するプロセスが欠如します。意図せず法的な紛争に巻き込まれる可能性があり、組織全体のコンプライアンス体制が形骸化するリスクを支援します。

5. Shadow AIへの対策:禁止から「健全な活用」へ

Shadow AIを根本的に解決するためには、単なる利用禁止ではなく、現場のニーズを満たしながらリスクを制御する「攻めのガバナンス」が必要です。

  • 利用ガイドラインの策定と周知
    どのような情報を入力して良いか、どのような用途なら許可されるかを明確に定義します。禁止事項を並べるだけでなく、安全に使うための「作法」を教育することで、隠れた利用を表舞台に引き出すことが期待される。
  • エンタープライズ版AIの導入
    データが学習に利用されない「法人向けプラン」や、API経由でのセキュアな活用環境を提供します。安全なインフラを会社が用意することで、従業員は安心して業務に集中でき、管理者は利用状況を可視化できる環境を支援します。
  • 定期的なモニタリングとフィードバック
    どのような業務でAIが求められているかを定期的に把握します。現場の声を聞き、必要に応じてツールの追加やルールの見直しを行うことで、常に最適な活用状態を維持することを支援します。

6. まとめ:クラウド活用とDXの視点から

Shadow AIの台頭は、裏を返せば「現場がそれだけAIによる変革を求めている」という強力なサインでもあります。このエネルギーを正しく導くことこそが、真のデジタルトランスフォーメーション(DX)への近道です。

  • 要点の再整理
    Shadow AIは利便性の裏に深刻なリスクを抱えていますが、適切な管理下におくことで、組織の競争力を爆発的に高める原動力となります。単なるツールの問題ではなく、組織全体のガバナンスの問題として捉えることが期待されます。
  • クラウド活用の意義
    柔軟かつセキュアなクラウドベースのAIプラットフォームを採用することで、場所を問わない働き方と情報の安全性を両立できます。クラウドは、現場の自由な発想と企業の管理責任を繋ぐ架け橋となることを支援します。
  • 業務改善・DXとの接続
    透明性の高いAI活用基盤を構築することは、データドリブンな意思決定を加速させます。Shadow AIを卒業し、公式なデジタル基盤を整えることで、持続可能な業務改善と次世代の企業文化を築いていきましょう。

まずは、社内でのAI利用の実態をアンケートやヒアリングで把握することから始めてみてはいかがでしょうか?

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【2/19無料ウェビナー】自社都合のDXを捨て相手を選ばないデジタル化へ ― NetSuiteと@Tovasで実現する、2026年に一歩進める自動化とAI活用

システム導入が、かえって業務の「目詰まり」を生んでいませんか?

本ウェビナーは、盛況のうちに終了いたしました。
当日は多くの方にご参加いただき、心より感謝申し上げます。
引き続き、Shearwater Japanは皆様の「止まらない業務」の実現をサポートしてまいります。

この度Shearwater Japan株式会社は、日本オラクル株式会社、コクヨ株式会社と共同でウェビナーを開催いたします。
皆様の参加をお待ちしております!

デジタル化を推進する上で障壁となるのが、取引先との「IT格差」。
取引先がアナログな運用を継続している限り、取引先に合わせた企業間取引の運用が残り続け
2026年の深刻な労働力不足を前に事業継続における大きなリスクとなっています。
本ウェビナーでは、「取引先の環境に左右されず、自社の業務プロセスを自動化させる」ための具体的な解決策を、
日本オラクル株式会社、コクヨ株式会社、Shearwater Japan株式会社よりデモンストレーションを交えてお伝えします。


▶日本オラクル株式会社 Oracle NetSuite
▶コクヨ株式会社 @Tovas


プログラム

  1. 【基幹】Oracle NetSuite:業務の核を止めない
    グローバル基準の可用性を誇るNetSuiteが、いかにデータの信頼性を担保し、経営の「止まらない心臓」として機能するかご紹介します。
  2. 【配信】@Tovas:帳票の送受信を止めない
    帳票配信から受け取りまで、相手の通信環境に依存せず、いかなる状況下でも「送受信を止めない」安定した仕組みをご紹介します。
  3. 【連携】Shearwater Japan:つなぐ技術/相手を選ばない「清流化」の実現
    NetSuiteと@Tovasを高度に連携。取引先がFAXであっても、AI-OCRが自動でデータを還流させ、
    現場の「目詰まり(手修正)」をゼロにする方法をご紹介します。
  4. 自社都合のDXから「可用性設計」へ
    なぜ今「相手に依存しない自社の自動化」こそが、2026年を突破する唯一の正攻法なのか。その戦略的意義をお伝えします。

開催概要

タイトル「自社都合のDX」を捨て、「相手を選ばないデジタル化」へ
~NetSuiteと@Tovasで実現する、2026年に一歩進める自動化とAI活用~
主催コクヨ株式会社/日本オラクル株式会社/Shearwater Japan株式会社
日時2026年2月19日(木)16:00~17:00
会場Zoom配信
ウェビナー会場へは約10分前に入場可能になります。
※競合会社様のお申し込みはお断りする場合がございます。

【必ずお読みください】
本セミナー参加者の個人情報(氏名、会社名、部署名、メールアドレス、電話番号など)は、主催者であるコクヨ株式会社及び日本オラクル株式会社、Shearwater Japan株式会社がそれぞれ個別に取得したうえで、各社の個人情報保護方針に基づき、適正に取り扱います。

【主催者である各社の個人情報保護方針】
■コクヨ株式会社の個人情報保護方針
https://www.kokuyo-st.co.jp/solution/ims/policy.html
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参加者の個人情報は、主催各社(コクヨ株式会社においてはコクヨグループを含む。以下同じ)が営む事業活動のために利用され、参加者が興味を持たれる可能性がある主催各社が取り扱う商品やサービスなどの情報について、主催各社から随時参加者にご連絡を差し上げる場合がございます。
お申込みいただくと、こうした目的でご連絡差し上げること及び主催各社から最新情報のお知らせ(メールマガジン)の受信に同意したことになります。参加者はこれらの情報提供をいつでも停止できます。
参加費無料
内容【登壇者紹介】
■三宅 直矢 日本オラクル株式会社
NetSuite事業統括 アライアンスマネージャ
 
1995年日本オラクル入社後、証券系SEを経験。2007年以降は国内外IT企業でチャネル営業やアライアンスマネージャとしてパートナービジネスに従事。
米国企業ではデータ分析、IoT、RPA、ERP製品に携わる。デモ開発、製品ハンズオントレーニング、セミナー企画、協同営業活動など技術者兼パートナー営業として活動を行う。
2025年より日本オラクルNetSuite事業統括でアライアンスマネージャとしてSaaS連携情報作成や共同企画など幅広く担当。SDNプログラムの日本における窓口。

■三浦 洋介 コクヨ株式会社
イノベーションセンター 副センター長
 @Tovas 事業責任者
大学卒業後、大手独立系SIerに入社。システムエンジニアとしてソフトウェアの企画・開発、各業界のシステム構築を経て、 2007年にコクヨ株式会社R&D部門に入社。コクヨ発の帳票配信クラウド「@Tovas(あっととばす)」の事業責任者としてサービス開発や販売チャネル開拓など事業を牽引。2019年4月より経営企画部門にて将来の姿や社会の変化を見据えながらコクヨの長期ビジョンの策定を担当。 2021年に新設されたイノベーションセンターにて新規ビジネスの創出と探索を行っている。

■バソ バティスト Shearwater Japan株式会社
CEO / シニア・コンサルタント

伊藤忠商事、Airbus Japan、VeritasPartnersなどで、コンサルティング、ファイナンス、M&A、システム導入といった複合的な業務経験を積む。
2012年よりShearwater Japan(シャーウォータージャパン)株式会社の代表取締役社長に就任。これまでに数十社の提案・導入コンサルタントとして企業の業務改善・改革を主導。特に多拠点・多通貨環境下での複雑な経営課題の解決に強みを持つ。国内外で100を超えるプロジェクト実績と豊富なファイナンス業務経験に基づき、机上の空論ではない、現場に即した「統合型経営基盤」の現実的な知見を提供します。
※本ウェビナーの受付は終了しました

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Shearwater Japan株式会社は、アジアNo.1の NetSuiteパートナーです。
2012年の設立以来、シンガポール、マレーシア、インドネシア、タイ、ベトナム、中国、台湾、日本、韓国の各地域のクライアントと、Oracle NetSuite(https://www.netsuite.co.jp)、Workday Adaptive Planning(https://www.workday.com)、Workato(https://workato.jp)などの導入パートナー企業として、共に急成長を遂げてきました。
プロジェクト管理、コンサルティング、開発、他システムとの連携等を全てワンストップサービスで提供でき、自社海外拠点(中国、シンガポール、台湾、マレーシア)があるため海外展開先でも手厚いサポートに実績がございます。

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