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はじめに：ボラティリティを制し「2026年」を勝ち抜く経営インフラ

2026年の製造業は、もはや「予測不能」が常態化した、真の不確実性の時代にあります。地政学リスクの固定化によるサプライチェーンの断絶、主要通貨の乱高下、そして脱炭素コストの本格的な原価算入。期初に策定した予算が四半期どころか、数週間で実態と乖離する中で、従来の静的な経営計画は完全に機能を失いました。本稿では、インダストリー4.0から進化した「Jedox（ジェドックス）」が、いかに外部変数をリアルタイムで利益に直結させ、この激動期に「レジリエントな利益防衛線」を構築するのか、その戦略的アプローチを詳解します。

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1.2026年のマクロ経済激変と「利益率の防衛線」の再定義

• 構造的な円安・円高の両振れリスクによる、マージンの極端な圧縮
• 脱炭素・GX（グリーントランスフォーメーション）に伴うエネルギーコストの転嫁圧力
• 「2024年・2025年問題」を経た物流コストの高止まりと供給網の再編
• 賃金上昇と労働力不足がもたらす固定費構造の変化
• 静的な計画（Static Planning）の限界：変化を捉えられないシステムの硬直化

2026年の経営において、利益を守ることは「管理」ではなく、動的な「防衛戦略」そのものです。外部からのコスト増圧力をいかに早く検知し、瞬時に販売価格や生産計画へフィードバックできるかが、企業の存続を分ける分水嶺となっています。

Jedoxは、こうした外部変数をリアルタイムで取り込み、経営計画を常に最新の状態へ「自動アップデート」する強靭な基盤を提供します。不確実性をリスクとして恐れるのではなく、「シミュレーション可能な変数」として制御下に置くことが、次世代経営のスタンダードです。

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2. 動的BOM分析：原材料価格の変動を「秒速」で利益に翻訳

• 多層BOM（部品構成表）のデジタルツイン化：1円の変動が全製品に与える影響を特定
• 収益感度（Profit Sensitivity）の抽出：どの原材料が利益の「アキレス腱」かを可視化
• ポートフォリオ最適化：コスト増に耐えうる高付加価値製品へのリソース集中
• 分断されたデータの連結：現場の生産原価と経営の財務KPIをシームレスに統合
• エビデンスに基づく価格交渉：客観的データによる「攻めの価格転嫁」の実現

従来のBOM管理は、あくまで「現在の原価」を把握するためのものでした。しかし、Jedoxが実現するのはその一歩先、「将来の変動が利益をどう変えるか」という収益感度のシミュレーションです。

Jedoxの強力なエンジンは、複雑な多層BOMを瞬時にスキャンし、原材料やエネルギー価格の変動が各製品の純利益をどれだけ棄損するか（あるいは押し上げるか）を即座に算出します。これにより、経営陣は「どの製品の価格を優先的に見直すべきか」という問いに対し、現場の積み上げを待つことなく、確かな数字の裏付けを持って即断即決できるようになります。

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3. 外部シグナル×JedoxAI：市場変動を「予測」から「確信」へ

• マクロ指標との動的相関：為替、銅・リチウム等の市況、金利を直接計画に連動
• AIによるバイアス排除：人間特有の「希望的観測」を排した統計的な中立予測
• 説明可能なAI（XAI）：予測数値の背景にある「根拠」を透明化し、合意形成を加速
• キャッシュフロー予測の高度化：外部変数の急変がもたらす将来の資金繰りへの影響
• HITL（Human-in-the-Loop）：AIの計算結果を人間が戦略的に解釈する協調体制

今回のAI活用の核心は、社内データだけでなく「外部シグナル」との相関を読み解く点にあります。JedoxAIは、世界情勢や市況の動きが自社の収益構造にどのような波及効果をもたらすかを、人間には気づけない精度で特定します。

AIが提示するのは、単なる「予測」ではありません。経営陣が自信を持って決断を下すための「確信」へとつながるエビデンスです。算出プロセスがブラックボックス化されないアプローチが、組織内の意思決定速度を劇的に高めます。

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4. 「攻めのシナリオ管理」：不確実性を収益機会に変える経営判断

• マルチシナリオの同時走査：円安/円高、地政学リスクの有無を想定した並行シミュレーション
• 「What-if」分析の高速化：特定拠点のダウンや物流寸断への即応体制
• リソースの動的再配分：収益性の高いルート、製品、市場へ瞬時にシフト
• 投資対効果のリアルタイム検証：複数の投資案を利益率ベースで瞬時に比較検討
• アジリティの獲得：変化を先取りし、競合が停滞している間に次の一手を打つ

不確実性を管理するとは、複数の未来をあらかじめ描き、どのシナリオが現実になっても「準備ができている」状態を作ることです。Jedoxのインメモリエンジンは、数万通りのシミュレーションを数秒で完了し、経営陣に「考える時間」を提供します。

単なる「守り」に留まらず、状況の変化を「チャンス」として捉え、即座にリソースを再配分する攻めの姿勢が可能になります。

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5. レジリエントな財務戦略：企業価値を向上させる「戦略の司令塔」へ

• 内向きから外向きへ：単なるコストカットから「バリュー最大化」への転換
• ESG/炭素コストの統合：脱炭素対応と収益性を両立させる次世代の価値評価
• 財務部門の進化：データ集計者から、経営をリードする「戦略パートナー」へ
• Excel経営からの脱却：属人化を排除し、組織の共有資産として知恵を統合
• 持続可能な成長（GX×DX）：環境変化を力に変える「しなやかな組織」の構築

デジタル変革（DX）の真のゴールは、外部環境の激変に翻弄されるのではなく、変化を力に変える「組織のしなやかさ」を獲得することにあります。Jedoxは、現場の緻密な管理と経営の合理的な規律をデジタル上で融合させ、企業価値を継続的に向上させるエンジンとなります。

財務部門はもはやデータの集計者ではなく、未来を予測し、戦略を提案するインテリジェンス・ハブへと進化を遂げます。変化の激しいグローバル市場において、確かなデータに基づいたレジリエントな経営こそが、持続可能な成長を実現する唯一の道です。

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まとめ：操作感は変えない、けれど世界は変える

2026年の利益率を死守することは、企業の存続をかけた「戦略的義務」です。部門間の情報サイロを打破し、BOM感度分析と外部指標を組み合わせたAI予測を実装することで、製造業は真の「経営の反射神経」を手に入れることができます。

「操作感は変えない、けれど世界は変える」。

このバランス感覚こそが、現場のパッションと経営の規律を共鳴させ、不確実なグローバル市場を勝ち抜くための最強の武器となります。Shearwater Japanと共に、データに基づいた「確かな未来」を今、ここから築いていきましょう。

Jedoxの導入は、Shearwater Japanにお任せください！

Shearwater Japan株式会社は、アジアでトップクラスの実績を誇るクラウドソリューション導入のプロフェッショナル集団です。
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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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！

はじめに

2025年から2026年にかけて、AI 技術は飛躍的な進化を遂げました。ビジネスの現場では、生成 AI（Generative AI）の導入が当たり前となり、業務効率化や新規事業創出の強力なパートナーとして定着しつつあります。しかし、どれほど技術が進化しても、AI を活用する私たちが必ず理解しておかなければならない「致命的なリスク」が存在します。それが「ハルシネーション（Hallucination）」です。

直訳すれば「幻覚」を意味するこの言葉は、AI が事実に基づかない情報を、あたかも真実であるかのように自信満々に出力してしまう現象を指します。本記事では、このハルシネーションの正体から、なぜ発生するのかというメカニズム、そしてビジネスで AI を活用する企業が講じるべき具体的な対策について、徹底的に解説します。

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1. ハルシネーションの定義：AI が見る「幻覚」とは何か

1.1 ハルシネーションのメカニズム

生成 AI は、膨大なデータを学習し、そのパターンをもとに「次に続く可能性の高い言葉」を確率的に予測して文章を生成します。いわば、非常に賢い「文章予測エンジン」です。

ハルシネーションとは、AI がその予測のプロセスにおいて、学習したデータの中に存在しない情報や、論理的に誤った情報を生成してしまう現象を指します。AI には「事実かどうか」を確認する機能が組み込まれているわけではなく、「もっともらしい文章を作る」ことに最適化されているため、知識が曖昧な領域でも、文法的に正しい、説得力のある文章を生成できてしまうのです。

AI は、文脈的な整合性を保つことを最優先として設計されており、事実の正誤よりも文章としての自然さを優先する傾向があります。この設計上の特徴が、知識の空白を想像力で埋めてしまうという現象を引き起こす根本的な要因となっています。

情報の正確性を担保することは AI 単体では困難であり、ユーザー側がこの特性を深く理解しておく必要があります。AI の出力する文章がどれほど流暢であっても、それが必ずしも現実の事実に即しているとは限らないことを常に意識しましょう。

1.2 ビジネスにおける「嘘」の影響

ビジネスにおいてハルシネーションは非常に危険です。特に以下のケースでは深刻な事態を招きます。

• 不正確な調査報告: 存在しない判例や法律、架空の調査データを作成し、それを根拠に経営判断をしてしまう。
• 偽の連絡先や URL: 実在しないウェブサイトへのリンクや、架空の担当者の連絡先を案内してしまう。
• 計算の捏造: 数字そのものは誤っているのに、導き出される論理だけが完璧であるため、誤りに気づくのが困難である。

誤ったデータに基づいた経営判断は、企業のブランド価値を損なうだけでなく、重大なコンプライアンス違反に直結する可能性を秘めています。特に法務や財務といった正確性が求められる部署では、AI の誤情報は致命的なエラーとなるリスクがあります。

AI を活用する際は、情報源の確実性を常に検証する体制が求められます。単なる業務効率化のツールとしてではなく、リスクとセットで導入されるべき技術であることを改めて認識しましょう。

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2. なぜハルシネーションは起きるのか：技術的背景

ハルシネーションがなぜ発生するのか、その理由を技術的・構造的な視点から紐解きます。

2.1 学習データの欠損とバイアス

AI の知識は「学習データ」に依存します。学習データに情報が含まれていない場合や、データそのものに誤りがある場合、AI は知識の空白を補完しようとします。このとき、過去のデータから関連性の高い単語を無理やり繋ぎ合わせるため、事実とは異なる文章が生成されます。

AI は膨大なデータから相関関係を学んでいますが、すべての事象を網羅しているわけではありません。データが不足している領域において無理に回答を生成しようとする姿勢が、事実と乖離した文章を生むきっかけとなります。

学習データの偏りや古い情報が含まれていることも、誤った出力に繋がる要因の一つです。常に最新の情報を学習させ続けることが、精度向上のための継続的な課題となります。

2.2 確率論的出力の限界

生成 AI は「真実」を答えるようには設計されていません。「入力されたプロンプトに対して、統計的に最も確率の高い文章」を生成するように設計されています。この設計思想そのものが、事実検証（ファクトチェック）の欠如を生み出す最大の要因です。

AI には概念としての事実はあっても、物理的な現実世界における正誤を確認する照合プロセスは存在しません。あくまで統計的なパターンマッチングの結果として文章が構築されていることを、私たちは理解する必要があります。

この特性は AI の高い柔軟性を支える基盤でもありますが、事実関係の正確さを求めるビジネスの場面では、諸刃の剣となります。確率に基づいた生成であることを忘れて、全幅の信頼を置くことは避けるべきです。

2.3 専門用語や複雑な要求への過剰適応

ユーザーから複雑なプロンプトや、高度に専門的な内容を求められた際、AI はその期待に応えようと「過学習」的に知識を捏造することがあります。特に、聞き返されるのを避けるために「答えなければならない」という学習バイアスが働くと、ハルシネーションは起きやすくなります。

人間からの指示に対し「わからない」と答えるよりも、何かしらの回答を提供しようとする姿勢が、ハルシネーションを促進する要因となります。ユーザーが過度に詳細な回答を強いると、AI は辻褄を合わせるために知識を補完してしまうのです。

このバイアスは、AI が人間らしいコミュニケーションを取ろうとする性質から生じています。指示の出し方を工夫し、AI に正確性のための余裕を与えることが解決の第一歩となります。

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3. ビジネスシーンで遭遇する「ハルシネーション」の具体例

3.1 存在しない法律・判例の引用

「2026年〇月に改正された〇〇法に基づき、税率が変更された」といった、存在しない法改正の解説を生成する例です。特に専門分野において、AI は非常に精巧な「嘘」をつくため、専門知識がない担当者は簡単に見抜くことができません。

一見すると非常に専門的で、公的な文章のような格調高い表現が使用されます。そのため、内容の誤りを見つけるためには、高度な専門知識を持った担当者が精査する必要があります。

このような誤った法改正情報に基づいて社内規定を改定してしまうと、法的なトラブルに発展する可能性があります。AI が引用する根拠には、常に懐疑的な視点を持って接することが肝要です。

3.2 架空の文献・データソース

論文作成やレポート作成の際、「〇〇研究所（2025）の調査によると」と、架空の出典を作成することがあります。これにより、誤った情報を信憑性の高い情報として外部に発信してしまうリスクがあります。

AI は存在しない出典を捏造する際に、実在する研究所名や日付を巧みに組み合わせます。そのため、一般検索では実在する団体であると誤認しやすく、非常に悪質なハルシネーションとなります。

外部公開資料を作成する際は、必ず一次情報源を直接検索し、AI の言及したデータと一致するかを確認してください。検証プロセスの欠如は、企業の信頼性低下を招く最大のトリガーとなります。

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4. ハルシネーションを防ぐための 5 つの具体策

ハルシネーションのリスクをゼロにすることは現状の技術では困難ですが、大幅に抑制することは可能です。ビジネスの現場で実践すべき 5 つの対策を紹介します。

4.1 RAG（検索拡張生成）の活用

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、AI の内部知識だけで回答させるのではなく、社内マニュアルや公的なデータベースを「参照元」として外部から読み込ませ、その内容に基づいて回答させる手法です。これにより、AI は根拠となる情報を元に文章を作成するため、ハルシネーションを劇的に抑制できます。

この手法を用いることで、AI は自社の正確な知識に基づいた回答を生成することが可能になります。情報の鮮度を保つためにも、参照させるデータソースの更新管理が重要となります。

外部知識を連結することで、AI は回答の根拠を提示しやすくなります。この透明性が高まることで、ビジネスにおける実用的な AI 活用が実現します。

4.2 人間による検証（Human-in-the-Loop）

AI を「回答生成ツール」として使うのではなく、「ドラフト生成ツール」として位置付けることです。最終的な事実確認は必ず人間が行うというプロセスを、社内の標準業務フロー（SOP）として組み込むことが重要です。

人間が介在することで、AI の出力に含まれる微細なハルシネーションを検知できます。最終的な責任の所在を明確にすることは、ビジネスにおける AI 運用の大原則です。

フローに「AI がドラフトを作成し、人間が検証・承認する」というステップを必ず加えてください。この反復プロセスが、社内での AI リテラシーを高める土壌となります。

4.3 プロンプトエンジニアリングでの制御

指示文（プロンプト）に以下のような制約を加えることが有効です。

• 「根拠となるデータがない場合は『わかりません』と答えること」
• 「推測ではなく、必ず提供した資料の範囲内で答えること」
• 「回答の根拠となった箇所を明示すること」

指示を具体的かつ詳細にするだけで、AI は回答の範囲を慎重に判断するようになります。特に「確信がない場合は回答を控える」という制約は、ハルシネーションの抑制に非常に有効です。

プロンプトの設計は、業務要件に合わせて常に最適化していく必要があります。一度作成して終わるのではなく、パフォーマンスを見ながら微調整を繰り返しましょう。

4.4 温度パラメータ（Temperature）の調整

AI には「創造性」をコントロールする温度パラメータが存在します。これを下げることで、AI はより保守的でランダム性の低い、事実に基づいた回答を生成しやすくなります。ビジネス用AIでは、このパラメータを低く設定するのが定石です。

温度パラメータを低く設定すると、AI は確率的に最も妥当な言葉を選択しようとします。これにより、予測不可能な突拍子もない回答が激減します。

業務の内容に応じて、温度パラメータを使い分けるのが上級者のテクニックです。論理的な業務には低く、企画などの創造性が必要な業務には少し上げるなど、要件定義が重要です。

4.5 継続的なファインチューニング

自社の業務に関連する正確なデータを、ファインチューニングを通じて AI に繰り返し学習させることで、専門分野でのハルシネーションを抑制できます。社内用語や独自のルールに関しては、専用モデルを構築することが最も高い精度を保証します。

専門領域に特化させることで、AI は一般的な話題よりも、社内知識に関してより高い精度を発揮するようになります。定期的にデータを更新し、モデルを鮮度高く保つことが重要です。

投資は必要となりますが、精度と信頼性を高める上では極めて有効です。自社の核となる業務知識を AI に学習させることは、将来的な競争力の源泉となります。

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5. ハルシネーションを正しく恐れ、活用するためのマインドセット

AI が嘘をつくことは、AI の欠点であると同時に「AI が人間のように柔軟に言葉を紡ごうとするプロセスの一部」でもあります。ビジネスで AI を活用する私たちが持つべきは、ハルシネーションを排除することへの過度な執着ではなく、「ハルシネーションが発生することを前提とした運用体制」の構築です。

• 健全な懐疑心: AI の回答を、信頼できる部下の発言と同じように「まずは裏付けを取る対象」として扱う。
• リテラシーの向上: 社員一人ひとりが AI の特性を理解し、ハルシネーションの兆候（異常に具体的なデータが出てくるが、検索できない、など）を察知するスキルを身につける。
• 信頼の可視化: AI が回答を出した際、その根拠となったソースを明示するシステムを導入する。

AI の回答を盲信することは、リスク管理を放棄することと同義です。人間が介在するプロセスを設計し、 AI の回答に重み付けをして検証する姿勢が求められます。

企業文化として「AI の回答を批判的に検証する」ことを賞賛する風土を作りましょう。この健全な距離感こそが、AI を真のパートナーへと昇華させます。

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6. まとめ：AI との共存のために

ハルシネーションは、生成 AI という強力な技術を利用する上で避けて通れない「影」です。しかし、適切な対策（RAG の活用、人間によるプロセス設計、プロンプトの工夫）を講じることで、そのリスクを管理可能なレベルまで抑え込むことは可能です。

ビジネスパーソンに必要なのは、AI にすべてを委ねる姿勢ではなく、AI を「非常に賢いが、たまに幻覚を見るパートナー」として捉え、人間がその知性を監視・活用する体制を作ることです。このリスクとの付き合い方を習得した企業こそが、AI の可能性を最大限に引き出し、競争優位性を確立できるのです。

「AI に嘘をつかせるな、AI を賢く使いこなせ」。この姿勢こそが、2026年以降のビジネス環境において、最も求められる AI リテラシーと言えるでしょう。

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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。

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。

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＜参考情報＞

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2026年、AI技術のビジネス活用が「実験」から「実運用」のフェーズへと移行する中、企業は技術的な課題だけでなく、従業員が抱く心理的な課題にも直面しています。その一つが「FOBO (Fear of Becoming Obsolete：時代遅れになる恐怖)」です。

組織がこのFOBOを放置することは、イノベーションの停滞や優秀な人材の流出、そして生産性の低下を招きます。本記事では、組織・企業がFOBOを克服し、AI時代を勝ち抜くための戦略について解説します。

組織における FOBO の正体

組織におけるFOBOとは、単なる従業員の不安ではなく、「企業そのものがAI時代に対応できず、市場における競争優位性を失うのではないか」という経営層から現場まで浸透する根深い危機感を指します。

この恐怖は、従来のビジネスモデルが通用しなくなるという焦燥感や、AI導入に対する現場の抵抗感、さらには「何から手をつければよいかわからない」という組織全体の閉塞感として顕在化します。

組織に見られる FOBO の兆候

組織内にFOBOが蔓延すると、健全なリスクテイクが阻害され、以下のような兆候が現れます。

守りのカルチャーの増長

「Job Hugging」が組織全体に広がると、失敗を恐れて新しい試みを行わない空気が醸成されます。前例踏襲が最優先され、イノベーションの芽が摘み取られる環境となります。

不安の増幅と「お守り」的 AI 導入

目的の定まらないまま、ただ周囲に合わせてAIを導入する「お守り的導入」が散見されます。これはFOBOから来る「AIを導入していないと乗り遅れる」という心理的焦燥に基づく行動であり、投資対効果（ROI）の低い失敗プロジェクトの温床となります。

FOBO を「組織進化のエンジン」に変えるための戦略

FOBOを単なる不安として片付けるのではなく、組織の進化に向けたレバレッジとして活用すべきです。

「AI 活用」ではなく「AI 協調」の文化醸成

AIを労働力削減のツールとしてのみ捉えるのではなく、従業員の能力を最大限に引き出す「パートナー」として定義を再構築します。企業は「AIによって何が自動化されるか」ではなく「AIとの協調によって従業員がどのような高価値な業務に集中できるか」を明確に示し、共有する必要があります。

「心理的安全性」のある実験環境の提供

FOBOの最大の原因は「変化に対する無知」です。組織は、小規模な実験環境を社内に構築し、失敗しても許容される「心理的安全性」を確保する必要があります。失敗を通じてAIを学び、成功体験を積み重ねることが、最大のFOBO対策となります。

2026 年型組織運営のヒント

リスキリング支援から「リスキリング基盤」の構築へ

一時的なトレーニングの提供にとどまらず、従業員が日常的に新しい知見を学び、共有できる「学習する組織」への基盤構築が必要です。また、過去の知見を捨て去る「アンラーニング」を評価する人事制度を導入することも、組織の若返りには不可欠です。

組織的な「透明性」の確保

FOBOを抱く従業員に対し、AI導入の目的、進捗、そしてAI導入が個人のキャリアにどのような影響を与えるかを透明に開示し、対話を重ねる姿勢が信頼を構築します。

まとめ：FOBO は組織刷新のサイン

組織がFOBOを抱くことは、その組織が時代の転換点に直面している証であり、刷新に向けた重要なサインです。

変化の激しいAI時代において、組織の競争力は「AIの性能」ではなく「AIと協調し、変化に適応し続ける組織の集合知」によって決まります。FOBOを過剰に恐れず、組織全体で新しい挑戦を重ねることで、AIを味方につけた強固な組織を構築してください。

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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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＜参考情報＞

クラウドERPを採用するメリット

NetSuiteと他社のERPの違いを解説

https://netsuite1.sw-lp.com/

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イベントテーマ：It’s a new work day 〜人とAIが協働する新しい時代〜

このたびShearwater Japan株式会社は、Workday株式会社が主催するフラグシップイベント「Workday Elevate Tokyo 2026」へシルバースポンサーとして出展いたします。

本イベントは、組織が未来の変化に対応し、成長を加速するためのヒントを人事、財務、ITそれぞれの視点からお伝えする一大カンファレンスです。
「人とAIが協働する新しい時代」をテーマに、最新のAIプラットフォーム活用術や企業の先進事例が多数紹介されます。
Shearwater Japanもブースを出展し、AI時代の次世代経営基盤について詳しくご紹介いたします。

Workday Elevate Tokyo 2026の来場申込み（無料）はこちらから！

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📅 開催概要

イベント名： Workday Elevate Tokyo 2026

日時： 2026年 5月 28日（木）09:30〜

会場： ANAインターコンチネンタルホテル東京 B1F
〒107-0052 東京都港区赤坂1-12-33【アクセス詳細はこちら】

主催： Workday株式会社

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💡 Shearwater Japanの出展内容

AI時代の予実管理革命｜Workday Adaptive Planningで実現する次世代経営基盤

予実管理は「集計」から「予測」へ。
ビジネスの転換期において、人の潜在能力を最大限に引き出すためには、煩雑な手作業を排した戦略的な活動への集中が不可欠です。

弊社ブースでは、すかいらーくHD様やクラウドワークス様など、豊富な導入実績に基づく「AIによる高精度なシミュレーションと業務自動化」を体感いただけます。
具体的には、Adaptive Planningにおける最新のAI機能（Ask Workday）のデモや、今後のAIロードマップについても詳しくご紹介します。
誰もがリアルタイムに未来を読み解く「業務革命」のノウハウを、ぜひ直接お確かめください。

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🎤 おすすめのセッション紹介

当日は、AI活用やデータドリブン経営をテーマにした注目のセッションが多数開催されます。

12:50-13:10：AIを活用した単体・連結決算早期化へ向けた取り組み
（ワークデイ株式会社 シニアFINストラテジスト 佐々木 亨介 氏）

13:30-13:50：AIエージェントが変える経営管理の未来：Workdayによる次世代の意思決定
（ワークデイ株式会社 シニアソリューションコンサルタント 細野 将基 氏）

14:10-14:40：Fit to Standardで再構築する次世代財務会計基盤（仮）
（パイオニア株式会社 生田 真一 氏 / 平山 英 氏）

15:40-16:10：NECが挑むAIを活用したデータドリブン経営の最前線
（日本電気株式会社 データ＆アナリティクス統括部長 天野 昌彦 氏）

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🎫 ご参加登録はこちら（無料）

本イベントは事前登録制（無料）となっております。以下のリンクよりお早めにお申し込みください。

👉 イベント申込ページはこちら

Shearwater一同、展示会場にて皆様とお会いできるのを楽しみにしております！
ぜひお気軽にお立ち寄りください。

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Workday Adaptive Planningの導入は、Shearwater Japanにお任せください！

Shearwater Japanは、アジアにおける受賞歴のあるWorkday Adaptive Planningソリューション プロバイダーであり、
意思決定を最適化し、優れたビジネス成果を達成するための財務計画および分析手順の強化を支援してきた 14 年以上の経験を有しています。
当社の経験豊富なコンサルタントは、200を超える財務計画および分析の導入成功の実績を持ち、
お客様固有のニーズや目的に合わせたソリューションを提供しています。

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！

＜参考情報＞

1. 2025年、予実管理クラウドサービスであるWorkday Adaptive Planningに革新的なAI機能が搭載！

＜＜ 最新情報はこちら ＞＞※PR TIMESへ画面遷移します

2. Workday Adaptive Plannningホワイトペーパー

＜＜ ダウンロードはこちら ＞＞

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はじめに

生成AIの活用がビジネスの現場で当たり前となる中、単にAIへ質問するだけでは得られない「質の高い回答」へのニーズが急速に高まっています。AIの実力を最大限に引き出し、業務の生産性を劇的に変えるために不可欠なスキル、それが「Context Engineering（コンテキストエンジニアリング）」です。本記事では、AIへの情報伝達を最適化するこの概念について、その本質から具体的な活用方法までを解説します。

AIを単なるツールとして使う段階から、自社の知的パートナーへと進化させるためには、AIに対する「背景知識」の提供が不可欠です。本記事を通じて、コンテキスト設計の重要性を理解し、明日からの業務で実践できるヒントを持ち帰ってください。

Context Engineering:コンテキスト(コンテクスト)エンジニアリング とは？

• 文脈設計の技術：AIにタスク遂行に必要な「背景知識」を提供するスキル
• 精度の要：関連データや前提条件の設計が回答の質を左右する
• 情報の最適化：AIの判断に寄与する要素だけを見極めて構造化する
• 体系的なアプローチ：モデルの特性に合わせたデータ設計
• 人的スキルとの融合：ドメイン知識とAI技術を繋ぐブリッジ

Context Engineeringは、AIモデルがタスクを遂行する際に参照する背景情報（コンテキスト）を戦略的に設計・構築する技術です。AIにとって、入力されたプロンプトだけでなく、ビジネスの前提や業務ルールといった文脈こそが回答の精度を決定づける最重要要素となります。

これを単なるプロンプト入力に任せるのではなく、体系的に設計し、AIに与える情報量を最適化することがこのスキルの本質です。企業がAIを活用する際、特定の業務フローや過去の成功事例をAIが参照できる形でコンテキスト化することで、汎用的なモデルを自社専用の知的なパートナーへと進化させることが可能になります。

背景・必要性

• 精度の壁：プロンプト単体ではAIの能力を十分に引き出せない
• ハルシネーションの抑制：背景情報を与えてAIの推測による誤回答を防ぐ
• 専門業務への対応：業界用語や社内ルールを理解させるために不可欠
• 生産性の限界：曖昧な回答による修正の手間を削減し効率化する
• AIの高度化：複雑なタスクを行うエージェント運用には高度な文脈理解が必要

AI活用において、指示の曖昧さや誤回答は大きな課題です。特に専門性が高い業務では、十分な文脈を与えなければ期待する成果は得られません。

コンテキスト設計は、AIを単なるチャットツールから実戦的な業務システムへと昇華させるための第一歩です。この設計を徹底することで、企業の知的資産をAIが正しく活用できる環境が整い、業務の変革が始まります。

構成要素・ステップ

• データの特定：知識・ドメイン知識・参考事例の選別
• 情報の構造化：情報の優先順位付けやフォーマット変換
• コンテキストの注入：プロンプトやRAGを通じた情報の提供
• 評価と改善：回答分析に基づくコンテキストの修正
• 反復プロセス：モデルや業務の変化に合わせた継続的な進化

Context Engineeringは、データの収集・構造化・注入・評価のサイクルで成り立ちます。どのデータがAIの論理的判断に寄与するかを見極め、迷わず処理できる形式で提供することが求められます。

このプロセスを徹底することで、AIの挙動を安定させ、再現性の高いアウトプットを生み出せるようになります。データエンジニアリング的な側面と、プロンプトエンジニアリング的なスキルの両面を組み合わせることで、強固な文脈設計が可能となります。

メリット・成果

• 回答精度の向上：的確な背景情報により実務レベルの回答を実現
• 信頼性の担保：具体的な根拠に基づく回答で利用者の安心感が向上
• 業務効率化：再確認や修正の手間を削減し、人間を創造的な業務へシフト
• パーソナライズ：自社ナレッジ化による最適化されたAI体験
• スケーラビリティ：設計したコンテキストの他エージェントへの共有

コンテキストを最適化することで、AIは複雑な業務シナリオにも対応可能となります。再確認の非効率な工程が削減され、組織は真の生産性向上を享受できます。

結果として、AI利用時の「再確認」や「手直し」という非効率な工程が大幅に削減されます。これにより、組織は単なるAIの導入にとどまらず、AIを使いこなすことで生まれる生産性の向上を真の意味で享受できるようになるのです。

デメリット・課題

• ドメイン知識の必要性：業務の本質理解なしでは設計が困難
• トークンコストの管理：大量の情報は利用料金の増大を招く
• 埋没のリスク：情報過多による重要情報の見落とし
• 情報の鮮度管理：データやルールの古さが回答の不正確さに直結
• 設計の属人化：ノウハウ化と人材育成の難しさ

設計には高度なドメイン知識と技術的なキュレーション能力が必要です。また、AIの進化や情報の変化に伴う継続的なメンテナンスが、長期活用の鍵を握ります。

この運用負荷とメリットのバランスを見極めることが、Context Engineeringの長期的な価値を最大化します。組織全体でノウハウを蓄積し、定常的なメンテナンス体制を構築することが重要です。

まとめ

Context Engineeringは、AIを単なる検索ツールから「自社の専門家」へと進化させるための不可欠な設計技術です。適切な文脈を与え、情報を構造化してAIに伝えることで、ハルシネーションを抑制し、回答精度と信頼性を劇的に向上させることが可能になります。

今後は、単にプロンプトを工夫するだけでなく、組織的なコンテキスト設計と継続的なメンテナンス体制の構築が、AI活用の競争力を決定づけるでしょう。Context Engineeringを習得し、自社のナレッジをAIと融合させることで、業務プロセスの真の変革を目指してください。

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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。

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！

＜参考情報＞

1. NetsSuite導入インタビュー

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2. NetSuiteと他社のERPの違いを解説

https://netsuite1.sw-lp.com/

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はじめに：経営管理を「過去の集計」から「未来の予測」へ

2026年3月23日に開催されたウェビナー「経営企画が他人の力を借りずに管理会計を効率化する方法」。本記事では、ワークデイ株式会社の細野氏によるセッションを軸に、Workday Adaptive Planningが描くAI戦略の全貌と、それが経営管理にもたらす劇的な変革をダイジェストでお届けします。

不確実性が増す現代のビジネス環境において、経営企画部門には単なる数値の集約ではなく、迅速な意思決定を支援する「経営のアジリティ（敏捷性）」が求められています。国産の管理会計ツールと比較検討される機会も多いAdaptive Planningですが、その圧倒的な差別化要因は「AIへの投資規模」と「プラットフォームへの統合レベル」にあります。単なる自動化の域を超え、AIが戦略的パートナーとして機能するインテリジェントな管理会計の最前線を紐解きます。

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AI戦略ロードマップ：プラットフォーム・ネイティブなAIが描く未来

Workday Adaptive PlanningのAIは、プラットフォームのアーキテクチャそのものに組み込まれた『ネイティブなAIエージェント』です。

一般的な生成AIは数値計算に弱かったり、時に不正確な回答をしたりという課題がありますが、私たちのAIは財務会計の専門トレーニングを積んでいます。セキュリティを担保しつつ、極めて高い精度で財務データを扱えるのが最大の違いです。

今後はこの正確なデータを土台に、AIが自らシナリオを作成し、具体的な実行アクションまで提案してくれる――。意思決定の『実行フェーズ』をAIがリードする未来が、もうすぐそこまで来ています

Workday Adaptive PlanningのAI戦略が他と一線を画す最大の特徴は、AIを外部のアドオンとしてではなく、プラットフォームのアーキテクチャそのものに「ネイティブ」に組み込んでいる点にあります。この設計思想により、財務データが持つ多角的な文脈をAIが深く理解し、経営の意思決定に直結するインテリジェントな示唆を、極めて高い信頼性と精度で提供することが可能になっています。
2026年から2027年にかけて公開されるロードマップでは、AIが単なる補助的なツールから、シナリオの自動生成や実行フェーズにおける具体的なアクションの提案までを自律的に担うパートナーへと進化する姿が描かれています。これから続々と実装される高度なAI機能群を通じて、管理会計の現場は従来の定型業務から完全に解放され、より付加価値の高い戦略立案に全リソースを集中できる、真の「経営の司令塔」へと変貌を遂げることになるでしょう。

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異常検知から意思決定支援へ：組み込みAIエージェントによるデータ信頼性の担保

すでに実装されている『異常検知』は、過去の実績値と照らし合わせ、設定した閾値を超える異常をAIが即座にハイライトする機能です。

何より強力なのは、入力時やレポート確認時にリアルタイムで異変に気づけること。大きな乖離があればAIが逃さずアナウンスしてくれるため、ユーザーはすぐに修正や調整、あるいは差異分析のコメント入れといった『次のアクション』へ迷わず移ることができます。現場の意思決定を止めることなく、データの精度を劇的に高められる仕組みです

現在すでに提供されている「異常検知（Anomaly Detection）」機能は、財務データの整合性をリアルタイムで監視し、人間では見落としがちな微細な乖離をAIが即座に特定する極めて実用的なソリューションです。この機能の実装により、経営企画部門は膨大なExcelシートの突き合わせといった低付加価値業務から完全に解放され、AIが指し示す「真に検討すべき課題」の分析と解決に、最初から全エネルギーを投入できる健全な組織体制を構築できます。
リアルタイムな検知とフィードバックのサイクルが確立されることで、予算入力の段階からヒューマンエラーを未然に防ぎ、財務データ全体の品質と信頼性をかつてない高みへと引き上げることが可能になります。常にAIが異常に目を光らせているという堅牢なガバナンス環境は、経営層への報告数値の透明性を高めるだけでなく、不確実な局面における意思決定のスピードを圧倒的に加速させる強力な武器となります。

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誤差1%前後を目指す：時系列予測「Predictive Forecaster」の実践

『プレディクティブ・フォーキャスター』は、過去の実績から将来の予算見込みを自動生成する時系列予測機能です。製品別や地域別といった任意の切り口で、AIが複数の予測シナリオを瞬時に描き出します。

人の手で複数のシナリオを作成し、前提条件を変えながら比較するのは非常に負荷が高く、現実には手が回らないことも多いはずです。しかし、この機能を使えば、季節性やトレンド、さらには特定のイベント要素まで賢く組み込んだ精度の高い予測が手に入ります。

AIが作った複数のシナリオを『ベースライン』として活用することで、人間はより高度な比較検討や異常のチェックに注力できるようになるのです

時系列予測機能「Predictive Forecaster」は、過去36ヶ月分に及ぶ豊富な実績データを解析することで、人間による主観的な予測を遥かに凌駕する精度の高い予算ベースラインを自動生成します。市場の季節性やトレンド、特定のイベントによるインパクトを高度なアルゴリズムが正確に学習し、客観的なデータに基づいた将来シナリオを瞬時に提示することで、予実管理の精度を劇的に向上させることが可能です。
従来、複数の前提条件を考慮した複雑な「What-ifシナリオ」の作成は、多大な工数を要するため断念せざるを得ないケースもありましたが、今後はAIがそのプロセスを全面的にバックアップします。AIが生成した高精度なベースラインを議論の土台に据えることで、属人的な経験則に頼らない、科学的かつデータドリブンな経営計画の策定が、組織全体において標準的な業務プロセスへと進化を遂げるのです。

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自然言語によるデータ探索：AI分析エージェントがもたらす分析の民主化

データ分析においても、AIの力が革新をもたらします。例えば『売上高を分析して』とAIに頼むだけで、製品別、地域別、取引先別といったあらゆる軸を横断し、価値あるインサイトを瞬時に導き出してくれます。

『グラフ化して』『過去と比較して』といった細かいニュアンスも、対話形式（プロンプト）で伝えるだけで思いのままです。どこにデータがあるか分からないExcelシートを彷徨う時間は、もう過去のものになります。

さらに強力なのが、この『プランニング・エージェント』による差異分析スキルです。単に『差が出ています』と報告するだけでなく、『なぜその差が発生したのか』という原因まで特定し、明確に説明してくれます。 数値の裏側にある要因までAIが示唆出しを行い、説明責任の一部までをAIが担う。こうした高度な支援が、すでに実用フェーズに入っています

AI分析エージェント「Ask Workday」の導入は、財務データの利活用において「対話型プロンプト」という、これまでにない直感的な操作エクスペリエンスを経営企画にもたらします。売上の増減要因を探る際も、製品別、地域別、あるいは取引先別といった複雑なディメンションをAIが縦横無尽に探索し、人間が気づきにくい潜在的なインサイトや相関関係を、即座に視覚化されたレポートと共に提示してくれます。
これまで散在するExcelファイルから手作業でデータを収集し、膨大な時間を費やして行っていた分析プロセスが、AIの力によって一気にショートカットされることになります。自然言語を通じた自由な問いかけから高度な分析結果を即時に得られるようになることで、データの民主化が促進され、組織全体でファクトに基づいた質の高い議論が日常的に行われる未来を強力に後押しします。

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堅牢なガバナンスとセキュリティ：エンタープライズAIが守る信頼の境界線

Adaptive PlanningのAIエージェントが優れているのは、システム上の『ユーザー権限』を完全に理解している点にあります。

外部の汎用的なAIでは権限が考慮されず、本来見せてはいけないデータまで参照してしまうリスクがありますが、私たちのAIは『今、誰が操作しているか』を常に把握しています。自分の担当地域や所属組織、あるいは役職に応じたデータ範囲内だけで、最適なインサイトや異常検知を提供します。

現場での入力ミスを防ぐチェック機能はもちろん、工場原価のような機密性の高いデータも、権限外のユーザーに漏れることはありません。ユーザーごとにガバナンスを効かせた上で、精度の高いフィードバックを返す――。この安心感こそが、組織全体でAIを使いこなすための鍵となります

Adaptive Planning of AIがエンタープライズ領域で圧倒的な信頼を得ている理由は、企業ごとの複雑なアクセス権限を完全に踏襲した上で、個々のユーザーに最適な回答を生成する高度なガバナンス能力にあります。汎用的な外部LLMでは制御が困難な、誰がどの組織の、どの機密データまでアクセス可能かというセキュリティポリシーをAIが厳格に遵守し、安全性を担保しながらAIの恩恵を享受できる環境を実現しています。
例えば、機密性の高い給与情報や製品原価といった秘匿すべきデータが、権限のないユーザーの検索結果に露出するリスクを、AI自身が「Security by Design」の思想で徹底的に排除しています。この比類なき堅牢なセキュリティ基盤があるからこそ、大手企業は安心して経営判断の核心プロセスにAIを導入することができ、競合他社を凌駕する次世代の経営管理体制を構築することが可能となるのです。

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まとめ：次世代の経営管理をリードする、Workday Adaptive Planningの選択

今回のウェビナーを通じて浮き彫りになったのは、Workday Adaptive Planningがもはや単なる「効率化ツール」ではなく、経営の意思決定を劇的に加速させる「戦略的AIパートナー」へと進化したという事実です。

「Excel文化を損なうことなくシステム化する」という優れた設計思想に基づき、脱・属人化とローリング予算の高度な実装を同時に達成できる点は、他のツールにはない唯一無二の価値と言えます。煩雑な集計作業から解放され、AIが提示する質の高いインサイトを武器に未来を創る。この圧倒的なタイパ（タイムパフォーマンス）と分析の深化こそが、次世代の経営管理においてAdaptive Planningが選ばれ続ける決定的な理由です。

Workdayの戦略的パートナーとして国内屈指の導入実績を誇る当社は、Adaptive Planningのポテンシャルを最大限に引き出す導入のエキスパートです。単なるシステムの構築にとどまらず、貴社の経営課題に深く踏み込んだコンサルティングを通じて、AI活用を成功に導くための最適なロードマップを共に描いてまいります。

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Workday Adaptive Planningの導入は、Shearwater Japanにお任せください！

Shearwater Japanは、アジアにおける受賞歴のあるWorkday Adaptive Planningソリューション プロバイダーであり、
意思決定を最適化し、優れたビジネス成果を達成するための財務計画および分析手順の強化を支援してきた 14 年以上の経験を有しています。
当社の経験豊富なコンサルタントは、200を超える財務計画および分析の導入成功の実績を持ち、
お客様固有のニーズや目的に合わせたソリューションを提供しています。

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！

＜参考情報＞

1. 2025年、予実管理クラウドサービスであるWorkday Adaptive Planningに革新的なAI機能が搭載！

＜＜ 最新情報はこちら ＞＞※PR TIMESへ画面遷移します

2. Workday Adaptive Plannningホワイトペーパー

＜＜ ダウンロードはこちら ＞＞

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好評につきアーカイブ公開：グローバル財務ガバナンスの最適解を、今こそ。

4月14日に開催した「NetSuite×Kyriba共同ウェビナー」は、海外拠点のガバナンスに危機感を持つ多くのCFO・経理部長様にご視聴いただきました。

「リアルタイムな資金可視化」による守りの強化、そして「インハウスバンキング」による攻めの資金還流。

日本企業の資本効率改善が急務とされる今、多くの反響をいただいた本ウェビナーの全容を、
見逃した方や社内で共有したい方向けに、期間限定で特別にアーカイブ公開いたします。

▶Oracle NetSuite×Kyriba連携ガイド：リアルタイムな資金可視化と業務自動化のすべて

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1. なぜ今、この動画を見るべきなのか？

本ウェビナーでは、グローバル展開する日本企業が直面する「3つの壁」を打破する具体策を公開しています。

• 【不正防止】監査・経理部長様へ
  「海外子会社の横領は、なぜ起きた後にしか気づけないのか？」
  ——人の手を介さない直結処理で、改ざんの余地を物理的にゼロにする方法。
• 【資本効率】CFO・経営企画様へ
  「PBR1倍割れ対策：投資家が嫌う『意味不明な滞留キャッシュ』を根絶する。」
  ——滞留している現金を特定し、グループ全体の成長投資へ還流させる戦略。
• 【業務効率】財務・IT担当様へ
  「世界中の銀行口座を1画面に。銀行接続の壁を壊すクラウド財務の衝撃。」
  ——1万パターンの接続実績を持つKyribaが、Excel管理の限界を突破します。

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2. 貴社の海外拠点は「ブラックボックス」になっていませんか？

海外拠点の財務管理における課題は、もはや「現場の努力」だけでは解決できません。
海外拠点の財務管理において、「現地から送られてくる報告（Excel）を信じるしかない」という状況は、経営における最大のリスクです。物理的な距離がある海外拠点では、本社のマネジメントレビューが届きにくく、ガバナンスの空白地帯が生まれがちです。

「現場がしっかりやっているはず」という信頼（現場の努力）は重要ですが、仕組みとしての統制が欠如していれば、不正や資本効率の低下を未然に防ぐことは困難です。以下のチェックリストに1つでも当てはまる場合、貴社のグローバル財務基盤には「目に見えない亀裂」が生じている可能性があります。

• 「運転資金」という名目で、海外拠点に多額の現金が放置（滞留）されている。
  経営リスク： 投資家から「意味不明な現金」とみなされ、PBR1倍割れや企業価値低下を招く要因となります。
• 現地から届くExcel報告の正確性を、100%確信することができない。
  実務リスク： 人の手が介在する報告プロセス（通帳コピー待ちなど）には、常にデータの改ざんや誤入力のリスクがつきまといます。
• 為替リスクの管理が現地任せで、本社からコントロールが効いていない。
  財務リスク： グループ全体を「一つの銀行」とみなすインハウスバンキングの発想がなければ、無駄な銀行手数料や為替損失を垂れ流し続けることになります。

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3. アーカイブ配信の見どころ（注目のタイムスタンプ）

お忙しい方のために、特に反響の大きかったポイントをダイジェストでご紹介します。

【07:27】 なぜ海外拠点にキャッシュが「滞留」し続けてしまうのか？
税務、為替、運転資金の抱え込み……。現地で資金が動かなくなる「3つの主因」と、経営に与える弊害を解説

【17:41】 銀行に払う利息・手数料を利益に変える「インハウスバンキング」の衝撃
グループ全体を一つの大きな銀行とみなし、社内で資金を融通し合うことで外部流出を最小化する戦略的メリットとは

【21:27】 「報告ベースの管理」と「事実ベースの管理」の決定的な違い
現地からのExcel報告を待つのではなく、本社の画面で「今、世界中の銀行にある生データ」を直接把握する重要性を解説

【33:03】 1億円の「スナップショット」ではなく、1億円の「ストーリー」を把握する
単なる残高確認で終わらせない。その資金が「なぜ生まれ、次にどう動くのか」という業務プロセス（文脈）の可視化手法とは

【54:59】 「2-Tier ERP」戦略：なぜ本社と同じ巨大なシステムを拠点に導入すべきではないのか？
本社ERPはそのままに、拠点側へNetSuiteを導入して短期間で連結ガバナンスを構築する「2階建て」の最適解をご紹介

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プログラム

1. Opening：なぜ今、海外子会社のキャッシュが狙われるのか
2. Session 1：【Kyriba】
   「世界中のグループ会社の資金を可視化：滞留キャッシュの特定と不正の根絶」
3. Session 2：【Shearwater Japan】
   「ERPが資金の“意味”を定義する：シングルソースによる経営判断の迅速化」
4. Panel Discussion / Q&A
5. Closing

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開催概要

タイトル	「滞留する資金」を「稼ぐ資産」へ。 NetSuite×Kyribaで実現する、海外拠点ブラックボックスの解消と資本効率の最大化 ※4月14日に行われたライブウェビナーの録画配信です
主催	Shearwater Japan株式会社／キリバ・ジャパン株式会社
配信期間	2026年5月21日（木）10：00 ～ 5月27日（水）18：00 ※約60分のセミナー映像です
会場	YouTube配信 ※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。 ※本配信は法人様向けとなります。必ず会社のメールアドレスでご登録ください。フリーアドレスの場合、お申し込みを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Shearwater Japan株式会社及びキリバ・ジャパン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】 ■キリバ・ジャパン株式会社のプライバシーポリシー https://www.kyriba.com/jp/legal-pages/privacy-policy/ ■Shearwater Japan株式会社のプライバシーポリシー https://shearwaterjapan.com/privacy_policy 参加者の個人情報は、主催各社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】 ■林 永治　キリバ・ジャパン株式会社 リードパートナーセールス ソフトウエア パートナーセールスとして、これまで主にエンタープライズアプリケーションとデータ分析製品を扱い、近年はバンキングアプリケーションのDX化やグローバル送金情報の見える化支援を行う。 キリバ・ジャパンでは、企業の世界中のグループ会社の財務情報を収集してお客様の資本効率を改善するキリバの仕組みと、ERPを扱うパートナーの高度な業務知識、財務コンサルティングパートナーによる専門的なサポートを組み合わせ、日本企業とパートナー企業、キリバのエコシステムを構築し成長を推進する業務を行っています。 ■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。

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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。

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！

＜参考情報＞

1. NetsSuite導入インタビュー

2. NetSuiteと他社のERPの違いを解説

https://netsuite1.sw-lp.com/

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はじめに

製造業を取り巻く環境は、グローバルな競争の激化や市場ニーズの多様化により、かつてないスピードで変化しています。企業が競争力を維持・向上させるためには、これまでのように自社単独での業務最適化を図るだけでは不十分です。

今、注目されているのが「つながる製造業」の実現です。その核となる概念が Manufacturing-X であり、企業や業界の垣根を超えたデータ連携が、持続的な成長を実現するための鍵となっています。

Manufacturing-X とは何か？

定義とコンセプト

• 製造業のデータを安全に共有するための自律分散型ネットワーク
• 「データ主権（Data Sovereignty）」の確保：自分のデータは自分で管理
• 業界・企業の枠を超えた信頼あるデータ交換基盤
• 「資産管理シェル（AAS）」等の標準規格による相互運用性の実現
• 欧州の「Catena-X」や日本の「ウラノス・エコシステム」が牽引する新たなパラダイム

Manufacturing-X は、製造業において「データ」を共通の資産として安全かつ効率的に共有・活用するための巨大なネットワーク構想です。重要なのは、中央集権的なサーバーにデータを集めるのではなく、各企業が自らの「データ主権」を維持したまま、信頼できる相手に、必要な時だけデータを繋ぐ「自律分散型」の仕組みである点です。

これにより、これまで分断されていたデータが標準化された規格（AAS：Asset Administration Shell など）を通じて繋がることで、サプライチェーン全体を通じた最適化や、新たなサービスの創出が可能となります。各企業はデータを外部に預けるリスクを負うことなく、必要な連携を柔軟に行えるようになるのです。

目指すべきゴール

• サプライチェーン全体の可視化とトレーサビリティの確保
• 国際的な規制（製品パスポート等）への対応力強化
• デジタルツインによる意思決定の高度化
• 予測メンテナンスによるダウンタイムの削減
• 複数業界（自動車、化学、半導体など）を横断したデータエコシステム

Manufacturing-X が目指すゴールは、変化に強いしなやかなサプライチェーンを構築し、生産性と柔軟性を両立させることです。特に欧州を中心に動き出している「製品パスポート」といった国際的な規制に対し、データを適切に追跡（トレーサビリティ）し、証明する能力は、これからの製造業の生存戦略そのものと言えます。

また、製品の設計、生産、配送、そして使用状況までをデータで繋ぐことで、市場ニーズやトラブルに対する即応性が飛躍的に高まります。可視化されたデータに基づくデジタルツインの構築により、バーチャル空間上で製造プロセスを再現し、最適な意思決定を経営レベルで迅速に行うことも可能となるのです。

製造業でデータ共有基盤が求められる背景

市場環境の激変と不確実性

• 需要予測の難しさ、サプライチェーンの分断
• 国際規制（カーボンフットプリント・製品パスポート）への対応負荷
• 原材料価格の高騰や供給不安
• 消費者ニーズの多様化とライフサイクルの短期化
• グローバルな競争環境の加速とプラットフォーマーへの対抗

現在の製造業は、需要予測が困難で、サプライチェーンが分断されやすい環境にあります。また、環境規制への対応が喫緊の課題となっており、サプライチェーン全体でCO2排出量を管理し、透明性を証明することが、グローバル市場への輸出条件となりつつあります。

こうした状況下では、過去の経験値に頼るだけでなく、Manufacturing-X を通じて最新の環境データや環境変化に基づいた柔軟な対応が不可欠です。リアルタイムで変化する外部要因に対して、企業は迅速かつデータに基づいた経営判断を求められるようになっています。

既存の課題

• 部門間・企業間の「データのサイロ化」
• 手作業によるプロセスとスピードの限界
• 属人的な判断と情報の非対称性
• システム間の連携不足によるボトルネック
• データ品質のばらつきと活用難

多くの企業では、部門間や企業間でデータが分断される「サイロ化」が大きな課題となっています。情報が共有されず意思決定が属人的になれば、環境変化に対するスピード感は失われてしまい、競争力を削ぐ結果となってしまいます。

また、システム間が繋がっていないことで、データの再入力やフォーマット変換といった手作業が発生し、プロセス全体の大きなボトルネックとなっています。人手による介在はスピードを落とすだけでなく、ヒューマンエラーによるデータ品質のばらつきを生み、活用を困難にさせているのが現状です。

Manufacturing-X がもたらすメリット

リアルタイムな状況把握

• 在庫・負荷・進捗の可視化
• 早期リスク検知による迅速な対応
• プロセス全体の透明性向上
• データに基づく正確なモニタリング
• パフォーマンスのリアルタイム分析

データ共有基盤により、サプライチェーン全体の状況をリアルタイムに可視化できるようになります。在庫状況や生産進捗、負荷状況が透明化されることで、リスクの早期検知が可能となり、迅速な意思決定を後押しする土台が整います。

結果として、突発的なトラブルや需要変動に対しても、的確なモニタリングに基づいた対応ができるようになります。プロセスの透明性が高まることで、関係者間での情報認識のズレも最小限に抑えられるでしょう。

柔軟な計画変更への対応

• S&OP（販売・運用計画）の高度化と最適化
• シナリオ分析に基づく意思決定のスピードアップ
• 需要と供給の動的なバランシング
• リソース配分の最適化
• 不確実性に対するレジリエンスの強化

Manufacturing-X を活用することで、S&OP（販売・運用計画）が大幅に高度化されます。リアルタイムなデータを用いたシナリオ分析が可能となり、需要と供給の動的なバランシングを迅速に行えるようになります。

これは、不確実な環境下においても、ビジネスのレジリエンス（回復力・強靭性）を維持し続けるために欠かせない能力です。データに基づいたリソース配分の最適化により、生産コストを抑えつつ、機会損失を最小化する戦略的な対応が実現します。

自動化とプロセスの効率化

• システム統合によるシームレスな業務連携
• 手作業の削減による生産性向上
• データ連携による判断の自動化
• プロセス間の無駄を排除
• コスト削減と品質向上への寄与

システム同士が連携することで、人手を介した業務フローが大幅に削減されます。スタック統合された環境では業務連携がシームレスになり、コスト削減と品質向上、そして生産性向上を同時に実現することが可能になります。

人手による煩雑な調整や入力作業から解放されることで、従業員はより価値の高い創造的な業務に集中できるようになります。無駄を徹底的に排除したプロセスは、企業の競争優位性を支える強力なエンジンとなるのです。

製造業が直面する課題と解決の方向性

データ標準化とセキュリティ

• 共通言語としてのデータモデルの重要性
• セキュリティを確保したデータ共有
• 企業間での信頼関係構築
• データ主権の保護とガバナンス
• 標準規格への準拠と普及

データを相互利用するためには、データの意味や形式を揃える「データ標準化」が避けて通れません。共通の言語がない状態では、システム間でのデータ連携が物理的に困難だからです。

一方で、競争上の機密情報を守るためのセキュリティと、データの権利を守るガバナンスの確保も重要です。信頼できる相手にのみ、必要な情報だけを安全に渡す仕組みが、企業間の信頼関係を育む土台となります。

既存システムとの統合

• ERP や現場システムとのシームレスな連携
• レガシーシステムからの段階的な移行
• API を活用した柔軟なデータ統合
• システム環境の刷新と拡張性確保
• 段階的な統合による投資対効果の最大化

Manufacturing-X の実現に向けては、既存の ERP や現場システムとの統合が大きな壁となります。最新の API 技術などを活用し、レガシーシステムから段階的に連携基盤へと移行していく戦略が必要です。

既存資産を無駄にせず、段階的なアプローチを取ることで投資リスクを抑えられます。システムの拡張性を最初から考慮に入れて統合を進めることが、長期的な成功を左右するでしょう。

人材とマインドセットの変化

• データ活用を前提とした業務設計
• デジタルスキルの向上とリスキリング
• 「データ」に基づく意思決定への変革
• 部門横断的なプロジェクト推進能力
• 変化を受け入れる組織文化の醸成

技術だけでは Manufacturing-X は実現しません。データを基盤とした業務設計や意思決定を行える人材の育成が不可欠です。

また、組織文化を変革し、部門横断的なデータ共有を当然とするマインドセットの醸成も求められます。変化を恐れず、データから新たな価値を創造する前向きな姿勢が、製造業の未来を切り拓くのです。

まとめ

Manufacturing-X は、単なるシステム導入の枠を超え、製造業がデジタル時代に勝ち残るための「基盤」です。企業間のデータ共有を通じて、強固なサプライチェーンと、変化を成長の機会に変える柔軟性を手に入れることができます。

まずは、自社のデータを整理し、外部と連携できる環境を整えるところから一歩を踏み出しましょう。

また、集約したデータを最大限に活用し、予算編成や予測を最適化したいとお考えであれば、Shearwater Japan が提供する企業計画管理（EPM）ソリューション「Jedox」の導入サポートが最適です。Manufacturing-X で可視化されたリアルタイムなデータと、Jedox の強力なシミュレーション機能を組み合わせることで、より精度の高い経営判断と迅速な計画立案が可能になります。

製造業の DX 推進とデータ活用について、お困りのことがあればぜひ Shearwater Japan へご相談ください。

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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。

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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はじめに

AI を業務に取り入れる際、Prompt（プロンプト）はAI と人間をつなぐ最重要インターフェースです。ここでは、Prompt の基本概念と実務で有効に活用するためのポイントを、Shearwater Japan の既存記事と同等のボリュームで解説します。

本章では、Prompt が AI の出力品質を左右する根幹であることを示し、読者がその重要性を直感的に理解できるよう導入します。実際の活用シーンを想定した具体例を交えて、Prompt の価値を明確に伝えます。

さらに、Prompt の効果測定手法や導入における組織的ハードルについても概観し、実務で即座に活用できるロードマップを提示します。

1. Prompt とは何か

• 定義：AI に対して指示・質問を投げるテキスト。
• 役割：モデルが入力をトークン化し、内部で文脈（コンテクスト）を形成する基礎となる。
• 特徴：同じ質問でも wording を変えるだけで生成結果が大きく変化するため、Prompt 設計 が成果を左右します。

このリストは Prompt の主要属性を簡潔にまとめています。各項目を意識して設計に組み込むことで、AI の応答が期待通りになる確率が高まります。

加えて、属性ごとの具体的な設計例を示すことで、読者が自社のユースケースに即座に適用できるようにします。

2. Prompt 設計の基本原則

項目	説明
具体性	曖昧さを排除し、求める出力形式や条件を明示する（例：5 行以内で要約してください）。
簡潔さ	必要最小限の語句で構成し、トークン数を抑える。冗長な前置きは削除。
制約条件	出力の長さ、表現スタイル、使用する語彙レベルなどを明示的に指示。
コンテキストの順序	重要情報は前方に配置し、モデルの注意が集中しやすいようにする。
例示（Few‑shot）	必要に応じて 1〜3 件のサンプルを添えると、モデルが期待する形式を学習しやすくなる。

上記表は Prompt 設計時のチェックリストとして活用できます。各項目を順守することで、出力の正確性とコスト効率が向上し、実務での信頼性が高まります。

さらに、チェックリストを自動化ツールで評価する方法を示し、設計プロセスの標準化を支援します。

3. Prompt の構造化テクニック

1️⃣ 指示部：タスクの概要と目的を簡潔に示す。例：次の情報を元に、要点を 3 つの箇条書きでまとめてください。

2️⃣ 入力部：対象データやテキストをそのまま貼り付ける。長文は 要点だけ 前方に配置し、余計な文は省く。

3️⃣ 制約部：出力形式や文字数上限を指定する。例：200 文字以内で、日本語だけで回答してください。

この 3 部構成は、モデルが目的と制約を明確に認識できるように設計されています。実装時にテンプレート化すれば、プロジェクト全体で一貫した Prompt が提供可能です。

加えて、各部の具体例と共に、実装時に注意すべき落とし穴（例：入力部のノイズ除去）を解説し、実務でのミスを予防します。

4. Prompt とトークンコストの関係

• 入力トークン と 出力トークン の合計が課金対象になる。
• 日本語は約 4 文字 ≈ 1 トークン、英語は 1 単語 ≈ 1.3 トークン が目安。
• 例：200 文字の要約を求める Prompt は約 50 トークン、出力が 100 トークンなら総計 150 トークン。
• 削減テクニック：不要な前置詞や敬語を省略し、情報密度 を高める。

トークンは直接コストに結びつくため、計算方法と削減手法を把握しておくことが財務的リスク管理に不可欠です。実務での数値シミュレーション例も添えて解説します。

さらに、トークン削減が品質に与える影響と、最適バランスを見つけるための A/B テスト手法を紹介します。

5. Prompt のテストと改善サイクル

1. ベースライン作成：シンプルな指示で一次出力を取得。
2. 評価基準設定：正確性、簡潔性、トークン数の 3 つをチェックリスト化。
3. リファイン：具体性や例示を追加し、再度生成。
4. A/B テスト：複数バリエーションを同時に試し、ベストを選定。
5. モニタリング：実運用でトークン使用量と出力品質を定期的にレビューし、Prompt を微調整。

このサイクルを継続的に回すことで、Prompt の品質が組織的に向上し、長期的なコスト削減と品質保証が実現します。

さらに、改善サイクルを自動化するスクリプト例と、KPI 設定の指標を提示し、運用負荷を最小化します。

6. 業務シーン別 Prompt 活用例

シーン	Prompt 例
カスタマーサポート	顧客からの問い合わせ内容を 2 行で要約し、対応策を 1 つ提案してください。
レポート作成	売上データ（CSV）を基に、上位 3 製品の売上増減を箇条書きで示し、合計金額を付記してください。
社内ナレッジ検索	過去の FAQ から「請求書 発行手順」に関する回答を抽出し、ステップごとに番号付けしてください。
マーケティングコピー	新製品の特徴を 3 つ挙げ、各特徴を 15 文字以内でキャッチーに表現してください。

業務ごとに最適化された Prompt を用意することで、作業効率と回答精度が飛躍的に向上します。実務導入時のチェックリストと導入フローも併記しています。

加えて、各シーンでの ROI 推定と導入後の評価方法を示し、経営層への説明資料作成を支援します。

7. Prompt 作成時の注意点

• 機密情報は除外：個人情報や社内非公開データは Prompt に含めない。
• 言語統一：日本語と英語を混在させるとトークン数が増えるだけでなく、モデルが混乱しやすい。
• 文脈の切れ目に注意：長文を分割する際は、文脈が失われないように 自然な区切り を保つ。
• テスト環境の整備：本番前にサンドボックスで Prompt を検証し、課金シミュレーションを実施する。

ここでは、リスク回避と品質保持の観点から、具体的な注意点を箇条書きで示しています。実務での遵守がコンプライアンスと成果品質の双方を支えます。

さらに、注意点を自動チェックできる Linter ツールの設定例を提供し、開発フローへの組み込みを促進します。

まとめ

Prompt は AI 活用の入り口であり、設計の質が成果の質を決定します。以下のポイントを抑えて設計すれば、トークンコストを抑えつつ高品質な出力が得られます。

• 具体的かつ簡潔に指示する。
• 必要な情報だけを前方に配置し、余計なノイズは排除する。
• 出力形式・文字数・スタイルを明示的に制約として付与する。
• 少数のサンプル（Few‑shot）で期待するフォーマットを示す。
• トークン使用量を常にモニタリングし、定期的に Prompt をリファインする。

このフレームワークで Prompt 設計を標準化すれば、AI の活用効果が最大化し、コストパフォーマンスも向上します。

最後に、導入から継続的改善までのロードマップを提示し、組織全体での Prompt 活用を加速させる具体的なステップを示します。

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Jedox と Workday Adaptive Planning は、どちらも企業の経営管理や予算編成を効率化する CPM（Corporate Performance Management）、または EPM（Enterprise Performance Management）と呼ばれる領域のリーダー的存在のソフトウェアであり、日本国内でも多くの企業が導入を検討する有力な候補です。

しかし、この2つは似て非なるツールです。単なる機能の優劣ではなく、「現場の緻密な積み上げを重視するか（ボトムアップ）」「全社の迅速な意思決定を重視するか（トップダウン）」という根本的な設計思想に大きな違いがあります。

また、日本企業の多くが課題としている「Excel業務」への向き合い方も対照的です。Excelを最強の武器として進化させるのか、あるいはWeb UIによる標準化で属人化を排除するのか。

本記事では、両製品を取り扱うベンダーとしての客観的な視点から、運用スタイル、Excelへのアプローチ、最新のAI活用、そして設計思想という4つのポイントで両者を徹底比較します。貴社の「経営のあり方」に真にフィットするツールはどちらか、選定のヒントを見つけてください。

▶Jedox 製品ページ

▶Workday Adaptive Planning 製品ページ

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POINT1：運用スタイル（ボトムアップ or トップダウン）

現場の精緻なデータから積み上げる『ボトムアップ型』の統合管理 → Jedox

Jedoxが真価を発揮するのは、現場の複雑なオペレーション（BOMや工程など）が直接、経営数値に直結するシーンです。単に「売上目標」を入力するのではなく、「どの部品が、どの工程を経て、いくらの原価で完成し、利益を生むか」というボトムアップの積み上げをリアルタイムでシミュレーションできます。

• 再帰的 BOM 計算機能: 数千〜数万点の部品構成を階層的に計算可能
• 多階層コスト配賦: 原材料→半完成品→完成品への自動コスト積み上げ
• S&OP（販売・操業計画）統合: 需要予測、生産計画、在庫計画を財務と連携
• 現場と財務の統合: 工場の生産データと経営数値をリアルタイムで同期

この「複雑なものを、正確に積み上げる」強みは製造業に留まらず、膨大な店舗・商品別の採算管理が求められるリテール業、拠点や配送ルートごとの精緻なコスト配賦が必要な物流業、そしてプロジェクト単位の工数と収益を紐付けるサービス業など、現場の複雑な動きを正確に経営数値へ変換したいあらゆる業種にフィットします。

さらに、S&OP（販売・操業計画）の統合機能により、需要予測、生産計画、在庫計画を財務数値とシームレスに連携させることが可能です。工場の生産データと経営数値をリアルタイムで同期させることで、現場のオペレーションが財務に与える影響を即座に把握できます。例えば、原材料価格の変動が完成品コストにどのような影響を与えるかを瞬時に計算したり、製品別・拠点別・工程別といった多軸管理を実現したり、為替変動を BOM レベルで反映した収益シミュレーションを行ったりすることが可能です。

▶Jedoxで何ができる？製造業のDXを成功に導くために知っておきたい3つの基礎知識

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経営状況を迅速に可視化し、一括コントロールする『トップダウン型』のガバナンス → Workday Adaptive Planning

一方、Adaptive Planningは、多角化する事業部や拠点から上がってくる数値を瞬時に束ね、経営層が「今、会社で何が起きているか」を即座に判断するためのトップダウンのスピードに特化しています。財務部門が主導して全社の計画フォーマットを統一し、迅速なPDCAを回すことに優れています。

• クラウドネイティブ FP&A: 財務部門主導の迅速な予算編成
• 部門間連携: 営業、人事、マーケティングなど全社的な計画を統合
• シナリオプランニング: 複数の経営シナリオを並行して作成・比較
• ダッシュボード機能: リアルタイムでの予算実績分析と可視化

Workday Adaptive Planning は、財務部門主導の迅速な予算編成を得意とするクラウドネイティブな FP&A ソリューションです。営業、人事、マーケティングなど、部門横断的な計画を一つのプラットフォーム上で統合でき、複数の経営シナリオを並行して作成・比較するシナリオプランニング機能も備えています。リアルタイムでの予算実績分析と可視化を可能にするダッシュボード機能により、経営陣は常に最新の経営状況を把握できます。

具体的な活用シーンとしては、全社予算の迅速な集計と承認フローの自動化が挙げられます。月次予実分析の効率化と経営陣へのレポート作成を大幅に短縮でき、組織再編や M&A 時の統合計画策定にも柔軟に対応可能です。クラウドベースのアーキテクチャにより、複数拠点・部門のデータをリアルタイムで統合し、計画値と実績値の自動比較と差異分析を自動で行えます。

▶Workday Adaptive Planning採用事例：コロンビア・ワークス株式会社（不動産／上場）

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POINT2：操作性とExcelへのアプローチ

脱Excelか、Excelの進化か。現場の使い勝手を決める「思想」の違い

FP&A（CPM）ソリューション導入において避けて通れないのが「Excel業務をどうするか」という問題です。
両製品はこの課題に対して、対照的なアプローチをとっています。

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Jedox：Excelの操作感を活かし、高度なデータベースへ進化させる

Jedoxは「使い慣れたExcelを最強の武器に変える」という思想を持っています。

• 現場の抵抗感がない:
  新しいツールを覚える心理的ハードルが低く、現場主導での導入・定着がスムーズです。
• Excelアドインの強力な統合:
  Excelを「入力インターフェース」としてそのまま利用しながら、中身は堅牢な多次元データベース（OLAP）と同期させます。
• 既存資産の継承:
  長年作り込んできた複雑なマクロや計算式がある場合、そのロジックを活かしつつ、データの二重持ちや先祖返りを防ぐ「管理されたExcel運用」を実現します。

Jedox の計算エンジンの中核は、インメモリ OLAP 技術にあります。これは大規模なデータセットをメモリ上に展開し、秒速での集計・分析を可能にする技術です。特に特徴的なのが「再帰的計算」機能で、多階層の BOM 構造を自動的に展開し、各階層でのコスト配賦をリアルタイムで処理できます。製品、拠点、期間、チャネルなど、多次元での分析も可能で、独自の配賦ルールや計算式を自由に定義できるカスタム計算ロジックも備えています。

技術的な特徴として、数万通りのシナリオを数秒で計算する圧倒的なスピードが挙げられます。BOM レベルでの原価配賦をリアルタイムで処理できるため、原材料価格の変動が最終製品の利益率に与える影響を即座に把握できます。これはドイツのエンジニアリング思想に基づく堅牢な計算エンジンによって実現されており、長期にわたる安定運用を前提とした設計となっています。

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Workday Adaptive Planning：Excelから脱却し、洗練されたWeb UIで標準化する

Adaptive Planningは「属人化したExcelから離れ、クラウド上で業務を標準化する」という思想です。

• 直感的なWebインターフェース:
  ブラウザ上で誰でも直感的に操作できる洗練されたUIを提供します。「誰が作っても同じ結果になる」仕組みを強制することで、Excelにありがちな「数式の破壊」や「特定の人にしかわからないシート」を排除します。
• ガバナンスの強化:
  データの入力・集計ルールをシステム側で統一するため、全社的なガバナンスが飛躍的に高まります。
• メンテナンスの容易性:
  財務部門が中央でフォーマットを管理するため、組織変更などへの対応もWeb上で一括で行え、メンテナンスの負担が軽減されます。

Workday Adaptive Planning の計算機能は、クラウドベースの集計システムを中核としています。複数拠点・部門のデータをリアルタイムで統合し、計画値と実績値の自動比較と差異分析を実現します。ドリルダウン機能により、集計数値から明細まで瞬時に遡及でき、バージョン管理機能で複数の予算バージョンを並行管理することも可能です。

技術的な特徴は、何と言っても洗練された Web UI による直感的な操作性です。財務部門のユーザーがプログラミングスキルを必要とせず、自分で計算ロジックを定義し、拡張できます。Excel 連携による柔軟なデータインポート・エクスポートも可能で、既存の業務フローを大きく変えることなく導入できます。さらに、セキュアなクラウド環境でのデータ管理により、IT 部門の負担を軽減しながら、全社的なデータガバナンスを維持できます。

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POINT3：AI 機能

世界基準のAI投資が、経営管理の「予測精度」を塗り替える

現在、多くの企業がAIの活用を検討していますが、JedoxとWorkday Adaptive Planningはともに、AI領域に対して世界規模の莫大な投資を続けています。

特筆すべきは、その進化のスピードと網羅性です。特定の市場のみをターゲットとした国内製ツールと比較し、世界中の膨大なベストプラクティスを取り込みながら進化し続ける両製品のAI機能は、予測精度やデータの処理能力において圧倒的な優位性を持っています。

「AIをどう経営に組み込むか」という問いに対し、両者はそれぞれ異なる、しかし非常に強力なアプローチを提供しています。

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判断理由の説明可能性が重要 → Jedox

• 説明可能な AI: AI の判断根拠を人間が理解可能
• 需要予測: 過去データから需要パターンを自動抽出
• 相関関係の特定: 人間では気づきにくい変数間の関係を発見
• バイアスの排除: 統計的な予測で属人的な判断を補正

JedoxAI の最大の特徴は、その「説明可能な AI」というアプローチです。AI の判断根拠を人間が理解できる形で提示するため、なぜその予測値が算出されたのかを後から検証できます。過去データから需要パターンを自動抽出し、人間では気づきにくい変数間の相関関係を特定することで、より信頼性の高い予測値を提供します。統計的な予測で属人的な判断を補正し、バイアスのない客観的な計画策定を支援します。

製造業での活用事例としては、需要予測の精度向上による在庫最適化が挙げられます。原材料価格の変動予測と仕入れ計画の最適化、生産計画と販売計画の自動調整など、現場のオペレーションに直結する意思決定を支援します。Jedox CEO の Kay-Ingo Greve 氏は「AI は人間を置き換えるのではなく、判断の根拠となる『証拠（Proof）』を強化し、透明性を高めるために活用されるべき」と述べており、この哲学が製品設計に反映されています。

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予測精度の自動化が重要 → Workday Adaptive Planning

• 統計的予測: 過去実績に基づく自動予測モデル
• 機械学習連携: 外部 AI サービスとの連携で精度向上
• ドライバーベース計画: 経営ドライバーに連動した自動計画
• 予測分析: 傾向分析と将来予測の自動生成

Workday Adaptive Planning の AI 機能は、過去実績に基づく統計的予測モデルを中核としています。機械学習サービスとの連携により予測精度を向上でき、経営ドライバーに連動した自動計画（ドライバーベース計画）も可能です。傾向分析と将来予測の自動生成により、財務計画の効率化を実現します。

財務部門での活用事例としては、売上予測の自動生成と予算への反映が代表的です。人件費・経費の傾向分析と計画、キャッシュフロー予測と資金計画など、財務計画に特化した機能を提供します。クラウドベースのアーキテクチャにより、常に最新の AI 機能を利用でき、定期的なアップデートで精度が継続的に改善されます。

▶経営企画の働き方を一変させる、予実管理の生成AI機能がリリース（2025年）

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POINT4：設計思想

自社のこだわりや複雑な業務フローを再現する『カスタマイズの深化』 → Jedox

• Industrie 4.0 の思想: 物理的な現場とデジタルの統合
• エンジニアリングへのこだわり: 緻密な設計と堅牢な実装
• 現場重視の姿勢: 現場のデータを経営に直結
• 品質基準の高さ: 長期にわたる安定運用を前提

Jedox は「Industrie 4.0」の文脈から生まれたソリューションで、物理的な現場とデジタルを統合する思想が根底に流れています。エンジニアリングへのこだわりが緻密な設計と堅牢な実装に現れており、現場のデータを経営に直結させる現場重視の姿勢が特徴です。品質基準の高さは長期にわたる安定運用を前提としており、ドイツの製造業が持つ「一度作ったシステムは長く使い続ける」という文化を反映しています。

日本の製造業との親和性が特に高い理由はいくつかあります。まず、「カイゼン文化」と「Industrie 4.0」に共通する継続的改善の思想があります。現場の緻密な管理を大切にする価値観、長期視点でのシステム投資判断も共通しています。さらに、日独共同声明（ハノーバー宣言）に基づく技術協力が長年続けられており、国家レベルでの協力関係がバックグラウンドにあります。これらの共通点により、日本の製造業は Jedox を「自分たちのやり方に合うツール」として自然に受け入れられるのです。

▶ドイツの国家構想『Manufacturing-X』の衝撃｜製造業DXの現在地とJedoxが実現するデータ共有基盤

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世界のベストプラクティスに自社を適応させる『アジャイルな進化』 → Workday Adaptive Planning

• クラウドファースト: クラウドネイティブな柔軟なアーキテクチャ
• アジャイル開発: 迅速な機能追加と改善
• ユーザーエクスペリエンス: 直感的で使いやすい UI/UX
• エコシステム連携: 他クラウドサービスとのシームレスな統合

Workday Adaptive Planning は、クラウドネイティブな柔軟なアーキテクチャを特徴とする、米国発のソリューションです。アジャイル開発による迅速な機能追加と改善を続け、直感的で使いやすい UI/UX を追求しています。エコシステム連携も重視しており、他クラウドサービスとのシームレスな統合により、企業のデジタルトランスフォーメーションを包括的に支援します。

日本企業での活用メリットは、迅速な導入で早期に効果を実感できる点です。洗練された UI によりユーザーの抵抗感を低減でき、クラウド環境でのセキュアなデータ管理を実現します。グローバル標準のベストプラクティスをすぐに導入できるため、国際的な会計基準やコンプライアンス要件への対応も容易です。変化の激しい現代のビジネス環境において、柔軟に適応し続けることができるのが、クラウドファーストの設計思想の強みです。

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それぞれのツールが向いている企業

✅ Jedox が向いている企業

以下のような課題や要件がある企業には、Jedox が適しています。

• 複雑な BOM 管理が必要（製造、リテール、サービスなど）
• 生産・販売・在庫（S&OP）と財務計画を高度に同期したい
• 現場主導と全社統合の両立を図りたい
• 多軸管理（製品別・拠点別・工程別）が必要
• ドイツ流の堅牢な設計思想を重視

Jedox は、製造業の複雑な物理的現実をデジタル上で整合させるアーキテクチャを備えています。ドイツの合理的な設計思想に基づき、経営管理の高度化を支援します。

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✅ Workday Adaptive Planning が向いている企業

以下のような課題や要件がある企業には、Workday Adaptive Planning が適しています。

• 全社的な財務ガバナンスの迅速化を図りたい
• 組織全体の PDCA サイクルを高速化したい
• クラウドネイティブな柔軟性を重視
• 洗練された UI で導入を容易に

Workday Adaptive Planning は、クラウドネイティブな柔軟性で、財務計画の迅速な集計・可視化を得意としています。

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まとめ：自社の「流儀」に最適なパートナーを選ぶ

JedoxとWorkday Adaptive Planningは、どちらも世界中の企業で採用されている最高峰のCPMツールですが、その設計思想と得意とするアプローチは明確に異なります。

特徴	Jedox	Workday Adaptive Planning
得意な領域	現場の緻密な管理・複雑な配賦 （ボトムアップ型）	全社財務計画・予算ガバナンス （トップダウン型の統制）
主な業界	製造（BOM）・リテール・物流・サービス	IT・金融・サービス・大企業全般
Excelへの姿勢	Excelを最強の武器へ進化させる （既存資産の活用と高度化）	Excelから脱却しWebで標準化する （属人化排除とガバナンス強化）
AI機能	AI機能 （判断根拠の可視化と根拠の強化）	予測の自動化 （統計モデルによる迅速な計画策定）
設計思想	精緻なエンジニアリング （複雑な業務フローへの適応）	アジャイルな進化 （ベストプラクティスへの即時適応）

どちらを選ぶべきか？

• 「現場の複雑なロジックを忠実に再現し、精緻な原価計算や配賦を行いたい」、あるいは「使い慣れたExcelの操作感を維持しつつ、データの一元管理を実現したい」と考えるなら、Jedoxが強力な武器となります。
• 「財務部門主導で全社の予算編成をスピーディに標準化したい」、あるいは「属人的なExcel運用から完全に脱却し、クラウドネイティブな環境で経営の意思決定を加速させたい」なら、Workday Adaptive Planningが最適です。

両製品とも、グローバルリーダーとして莫大な投資をAI領域に続けており、特定の市場に閉じた国内製品では到達できないレベルの予測精度と拡張性を提供しています。

Shearwater Japanは、JedoxとWorkday Adaptive Planningの両製品に精通したプロフェッショナルチームです。

私たちは「製品を売ること」が目的ではありません。お客様のビジネスモデル、現場の課題、そして将来のビジョンを深く理解した上で、どちらのツールが（あるいは両者の組み合わせが）貴社の成長を最も加速させるかを、客観的な視点で共に考え、提案いたします。

経営管理のDXは、単なるツール導入ではなく「経営のあり方」を決めるプロセスです。貴社にとって最適な選択を、私たちが全力でサポートします。

▶お問い合わせはこちら

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クラウドソリューションの導入は、Shearwater Japanにお任せください！

Shearwater Japan株式会社は、アジアを代表するワンストップのDXコンサルタント会社であり、14年以上にわたり、財務自動化プロジェクトや、企業のワークフロー自動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ました。
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。

Jedoxや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！

＜参考情報＞

1. NetsSuite導入インタビュー

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