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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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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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オラクル：Oracle ERPユーザが予算管理を効率化する方法

by Shearwater Japan 8月 22, 2024

オラクル：Oracle ERPユーザが予算管理クラウドシステムを採用したクラウドワークスさまとウェッジさまの事例をご紹介します。

オラクル：Oracle ERPユーザが予算管理クラウドシステムを採用したプロセスを公開

（クラウドワークスさま：事例）

管理会計システム採用インタビューオラクルERP連携編

（ウェッジさま：事例）

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NetsSuite導入インタビュー Tableau IFRS

１）Salesforce、SAPと予算管理クラウドを連携し、企業における「稼ぐ力」の強化へ（記事解説）

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予測分析とは？Predictive Analyticsについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 20, 2024

はじめに：「次の一手」をデータと共に導き出す

「どの顧客が、次に商品を購入してくれる可能性が高いか」「どの機械が、いつ故障の兆候を見せるか」。過去のデータという事実に基づき、未来に起こりうる出来事を高い精度で予測できれば、企業はより賢明な「次の一手」を打つことができます。この、データに基づいた未来予測を実現する強力なアプローチが「予測分析」です。この記事では、予測分析の基本的な概念から、その手法、具体的なビジネス活用例、そして導入を成功させるためのポイントまでを体系的に解説します。

予測分析とは？

予測分析とは、過去および現在の実績データ（履歴データ）を分析し、統計的なモデルや機械学習アルゴリズムを用いて、未来の出来事や未知の結果を予測するデータ分析手法です。単に過去の傾向を延長するだけでなく、様々な変数間の隠れた関係性を見つけ出し、「何が、いつ、なぜ起こるのか」という問いに対する、確率的な答えを導き出します。

データ分析の進化：予測分析の位置づけ

予測分析は、データ分析の4つのステップの中で、より高度な段階に位置づけられます。

記述的分析（Descriptive Analytics）
- 「何が起こったか」を可視化する分析。過去の売上レポートやWebサイトのアクセス解析などが該当します。
診断的分析（Diagnostic Analytics）
- 「なぜそれが起こったか」の原因を深掘りする分析。売上が減少した要因などを探ります。
予測分析（Predictive Analytics）
- 「次に何が起こるか」を予測する分析。本記事のテーマであり、将来の需要予測などが含まれます。
処方的分析（Prescriptive Analytics）
- 「何をすべきか」という具体的な打ち手を提示する分析。予測結果に基づき、最適なアクションを推奨します。

予測分析の代表的な手法

予測分析には様々な統計モデルや機械学習の手法が用いられます。

回帰分析（Regression Analysis）
- 複数の要因から、売上高や顧客単価といった「連続的な数値」を予測する際に用いられる、最も基本的な手法の一つです。
分類分析（Classification Analysis）
- データを特定のカテゴリに分類する手法です。「この顧客はキャンペーンに反応する／しない」「この取引は不正である／ない」といった、二者択一の結果を予測する場合などに活用されます。決定木やロジスティック回帰といったモデルが使われます。
クラスタリング（Clustering）
- 明確な正解がないデータの中から、似たような性質を持つデータ同士をグループ分けする手法です。顧客を購買行動に基づいてセグメント分けする際などに利用されます。

予測分析の実践プロセス

予測分析のプロジェクトは、一般的に以下のプロセスで進められます。

ビジネス課題と目標の定義
- 「解約率を5%改善したい」など、予測分析によって何を達成したいのか、ビジネス上の目標を明確に定義します。
データ収集と準備
- 予測に必要なデータを、社内外の様々なソースから収集します。データの欠損や誤りを修正し、分析できる形に整える「データクレンジング」という前処理が非常に重要です。
予測モデルの構築
- 準備したデータを用いて、目的に合った分析手法を選択し、予測モデルを構築します。
モデルの評価と検証
- 構築したモデルが、未知のデータに対しても十分な予測精度を持つかを検証し、精度が低ければモデルの調整を繰り返します。
モデルの実装と運用
- 完成した予測モデルを実際の業務システムに組み込み、継続的に予測結果を活用します。また、時間の経過とともに変化する状況に合わせて、モデルの精度を監視し、定期的に更新していくことが不可欠です。

ビジネスにおける予測分析の活用例

予測分析は、業界を問わず、様々なビジネスシーンで活用されています。

マーケティング
- 顧客離反（チャーン）予測: 過去の解約者の行動パターンから、解約の兆候がある顧客を予測し、先回りしてフォローアップ施策を実施します。
金融
- 与信スコアリング: 顧客の属性や過去の取引履歴から、貸し倒れのリスクを予測し、融資の可否や金利を判断します。
- 不正利用検知: クレジットカードの利用パターンをリアルタイムで監視し、通常とは異なる不正な取引を検知します。
製造
- 予知保全（Predictive Maintenance）: 工場の機械に取り付けたセンサーデータを分析し、故障が発生する時期を予測して、計画的なメンテナンスを可能にします。
小売・流通
- 需要予測: 天候や過去の販売実績、イベント情報などから、商品の需要を予測し、在庫の最適化や廃棄ロスの削減を実現します。

まとめ

予測分析は、過去のデータに光を当て、未来のビジネスチャンスとリスクを照らし出す強力なレンズです。このレンズを通して得られる洞察は、企業が経験や勘だけに頼るのではなく、データという客観的な根拠に基づいて、より賢明で戦略的な意思決定を下すことを可能にします。予測分析を組織の力とすることが、変化の激しい時代を勝ち抜くための競争優位性の源泉となるでしょう。

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データマイニングとは？Data Miningについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 19, 2024

データマイニングとは

データマイニングとは、大量のデータの中から、隠れたパターンや規則性、関係性を見つけ出すための技術・手法のことです。たとえるならば、鉱山から貴重な鉱石を探し出すように、膨大なデータの中に埋もれている価値ある情報を「掘り出す」イメージです。

これまで見過ごされてきた情報や、価値がないと思われていたデータから新たな知見を得ることができ、新しいビジネスチャンスの創出や意思決定の高度化につながります。

データマイニングが注目される理由

現代の企業や組織は、日々膨大なデータを生成しています。しかし、その多くは十分に活用されていないのが実情です。

データマイニングを活用することで、蓄積されたデータの中から重要な傾向や関係性を見出し、これまで気づかなかったインサイトを得ることが可能になります。デジタル変革が加速する中、競争優位を築くための重要な技術として注目を集めています。

データマイニングの活用例

データマイニングは、業種を問わずさまざまな領域で活用されています。

購買履歴分析による商品開発
顧客の購入傾向から、ニーズに合った新商品の企画が可能
ターゲティングマーケティング
属性や行動履歴に基づいて、効果的なキャンペーンを実施
信用リスク評価
顧客データをもとに、融資の可否判断の精度を向上
不正検知
異常な取引パターンを抽出し、早期に不正を発見
医療分野での活用
診断支援や治療法の提案、新薬の候補発見に貢献

このように、データマイニングは既存の情報から新たな価値を引き出す手段として、多方面で活用が進んでいます。

導入のために必要なこと

データマイニングをビジネスに導入するには、以下のような準備が必要です。

データの蓄積と整備
膨大なデータを収集し、分析しやすい形式で整理する
分析ツールの導入
BIツールやAIエンジンなど、適切なソフトウェアの活用が不可欠
専門人材の確保
分析結果を正しく解釈し、ビジネス施策につなげるスキルが求められる

まとめ

データマイニングは、膨大なデータの中から価値ある情報を発見し、業務改善やビジネス創出に役立てる強力な手段です。

これからの時代、クラウド環境の整備やAI技術の進展とあわせて、データマイニングはますます身近で実用的なものになっていくでしょう。持続的な競争力強化やDX推進のためにも、データマイニングの活用は重要な選択肢となります。

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EPPとは？Endpoint Protection Platform「エンドポイント保護プラットフォーム」についてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 19, 2024

EPPとは

EPPは、「Endpoint Protection Platform」の略称であり、日本語では「エンドポイント保護プラットフォーム」を意味します。具体的にはパソコンやスマートフォンなどの端末（エンドポイント）を、マルウェアなどのサイバー攻撃から守るためのセキュリティソフトウェア、ツールやシステムのことです。

従来型のアンチウイルスソフトが既知の脅威（シグネチャベースの検出）に主に対応していたのに対し、EPPはより広範な脅威に対応し、検出から防御、さらには初動対応までをカバーする「プラットフォーム」としての機能を提供します。今日の多様なサイバー攻撃から組織の情報を守る上で、EPPは企業のセキュリティ戦略の中核をなす重要な要素となっています。

EPPの必要性

現代のサイバー攻撃は日々巧妙化し、その標的も広範囲に及んでいます。ランサムウェア、ファイルレスマルウェア、高度な持続的脅威（APT）など、従来の防御策では防ぎきれない攻撃が増加しています。特に、リモートワークの普及により、企業のネットワーク外で利用されるエンドポイントデバイスが増加しており、これらのデバイスがセキュリティの脆弱性となり得る状況です。EPPは、これらのエンドポイントデバイスがサイバー攻撃の侵入経路となることを防ぎ、マルウェア感染や情報漏洩を未然に防ぐ上で不可欠な存在です。EPPを導入することで、事業継続性を確保し、企業の重要な情報資産だけでなく、顧客やユーザー、従業員の個人情報までを保護することが可能になります。

EPPの主な機能

EPPは単なるウイルス対策ソフトではなく、多岐にわたる機能を統合的に提供し、エンドポイントを多層的に保護します。

マルウェア対策
- 既知のマルウェアだけでなく、振る舞い検知や機械学習を活用して未知の脅威（ゼロデイ攻撃）も検出・ブロックします。
ファイアウォール機能
- ネットワーク通信を監視し、不正なアクセスや通信をブロックすることで、外部からの侵入を防ぎます。
デバイスコントロール
- USBメモリなどの外部デバイスからの不正なデータ持ち出しや、マルウェアの侵入を防ぐために、デバイスの使用を制御します。
データ暗号化
- エンドポイントデバイス上のデータを暗号化することで、万が一デバイスが紛失・盗難された場合でも、情報漏洩のリスクを低減します。
Webフィルタリング
- 危険なウェブサイトやフィッシングサイトへのアクセスをブロックし、ユーザーが誤って不正なサイトにアクセスするのを防ぎます。
脆弱性管理
- エンドポイントのOSやアプリケーションの脆弱性を検出し、パッチ適用を促すことで、攻撃の足がかりとなる脆弱性を排除します。

EPPのメリット

EPPを導入することで、企業は以下のような具体的なメリットを享受できます。

包括的な脅威防御
- マルウェア、ランサムウェア、フィッシングなど、様々な種類のサイバー攻撃からエンドポイントを防御し、セキュリティインシデントのリスクを最小限に抑え、被害の発生を未然に防ぐことが期待されます。
一元的な管理
- 複数のセキュリティ機能を一つのプラットフォームで管理できるため、セキュリティ運用が効率化され、管理者の負担軽減に寄与します。
事業継続性の確保
- エンドポイントが感染することで業務が停止したり、データが破壊されたりするリスクを低減し、企業の事業継続性を高めることができます。
コンプライアンスの遵守
- 業界の規制やGDPR、CCPAなどの個人情報保護法規において、情報セキュリティ対策が求められるケースが多く、EPPの導入はその要件を満たすことに貢献します。
リアルタイム検知と防御
- エンドポイント上での不審な挙動やファイルがリアルタイムで検知・分析され、攻撃が実行される前に防御措置が講じられることで、被害の拡大を防ぎます。

EPPのデメリットと課題

EPPは強力なセキュリティツールですが、その導入と運用にはいくつかのデメリットや課題も存在します。

リソース消費
- EPPは多機能であるため、エンドポイントデバイスのリソース（CPU、メモリ）を消費する傾向があり、デバイスのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
誤検知（False Positive）
- 正当なファイルやプロセスをマルウェアと誤って検知し、業務に必要なアプリケーションの動作を阻害する「誤検知」が発生する可能性があります。
管理負荷
- 多数のエンドポイントに導入する場合、初期設定やポリシーの調整、バージョンアップなどの管理作業が複雑になることがあります。
単体での限界
- EPPは主に「防御」に重点を置いていますが、高度な標的型攻撃や既知の脆弱性を悪用した攻撃など、侵入を完全に防ぐことは困難な場合があります。そのため、侵入後の脅威を検知・分析し、対応するEDR（Endpoint Detection and Response）との組み合わせが推奨されます。
継続的な更新と監視の必要性
- 新たな脅威が日々出現するため、EPPの定義ファイルやエンジンを常に最新の状態に保ち、監視体制を維持する必要があります。

EPPとEDRの違い

EPPとEDRはエンドポイントセキュリティにおいて重要な役割を担いますが、その目的と機能には明確な違いがあります。

EPP（Endpoint Protection Platform）
- 主に「防御（Prevention）」に焦点を当てています。マルウェアの侵入を未然に防ぐことを目的とし、既知・未知の脅威を検出し、ブロックします。
EDR（Endpoint Detection and Response）
- 主に「検知（Detection）と対応（Response）」に焦点を当てています。EPPをすり抜けた脅威や、侵入後の不審な挙動を検知し、その原因を特定し、迅速な対応（隔離、復旧など）を支援します。

両者は相互補完的な関係にあり、現在の高度な脅威に対応するためには、EPPで侵入を防御しつつ、EDRで侵入後の脅威に備える「EPPとEDRの連携」が最も効果的なセキュリティ戦略とされています。

まとめ

EPP（Endpoint Protection Platform）は、多様化・巧妙化するサイバー攻撃から企業のエンドポイントデバイスを包括的に保護するための不可欠なセキュリティソリューションです。マルウェア対策、ファイアウォール、デバイスコントロールなど多岐にわたる機能を通じて、不正アクセスや情報漏洩のリスクを大幅に軽減し、事業継続性を確保することに貢献します。

もちろん、リソース消費や誤検知、管理負荷といった課題も存在し、EPP単体では対応しきれない脅威もあります。そのため、侵入後の脅威に対応するEDRとの連携が、今日の高度なサイバー攻撃に対抗するための最も効果的なセキュリティ戦略であると言えます。

自社の情報資産を守り、安全なデジタル環境を構築するためにも、EPPの導入や既存のセキュリティ対策の見直しを検討し、常に最新の脅威に対応できる体制を構築していくことが重要です。

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データドリブンとは？Data-Drivenについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 18, 2024

データドリブンとは

データドリブンとは、経験や勘に頼らず、データに基づいて判断や意思決定を行うことを意味します。現代社会では、あらゆる場面で膨大なデータが生成されており、これらのデータを活用することで、より客観的かつ正確な判断が可能になります。

データドリブンが注目されている背景には、ビジネスや行政、医療、教育など、さまざまな分野で効率化や最適化へのニーズが高まっていることが挙げられます。データを活用することで、現場の直感や経験則に頼らず、根拠ある意思決定を行えるようになるのです。

データドリブンのメリット

データドリブンの主なメリットは以下のとおりです。

客観的な意思決定
感情や主観に左右されず、データに裏付けられた判断が可能
業務の効率化
データ分析により、無駄な作業を削減し、業務プロセスを最適化
新たな発見や気づき
隠れたパターンや相関関係を発見し、ビジネスチャンスにつなげる
リスクの軽減
データに基づいた予測により、リスクの事前把握と対応が可能

データドリブン実現のための課題

データドリブンを実現するためには、以下のような課題を克服する必要があります。

データの質と信頼性
不完全または不正確なデータでは、正確な判断につながらない
分析能力の不足
データから有益な情報を引き出すスキルや人材の確保が必要
ツールやシステムの導入コスト
高機能な分析ツールの導入には一定のコストと準備が求められる

データドリブンを成功させるためのステップ

データドリブンな意思決定を組織に取り入れるには、以下のようなプロセスが重要です。

データの収集と整理
必要なデータを漏れなく収集し、形式を整えて管理
分析ツールの活用
適切なBIツールやAIを導入し、データの解析を実施
データの可視化
分析結果をグラフや図でわかりやすく表現し、共有しやすくする
PDCAサイクルの実践
データに基づいた施策を実行し、結果を評価、改善を繰り返す

まとめ

データドリブンは、現代のビジネスや社会において欠かせない考え方となっています。感覚や経験に頼らず、データに基づく意思決定を行うことで、業務の効率化や新たな発見、リスクの回避が可能になります。

今後は、クラウドソリューションやBIツールの導入が進み、より多くの組織でデータドリブンの取り組みが一般化していくと考えられます。持続可能な業務運営やDX（デジタルトランスフォーメーション）推進のためにも、データドリブンなアプローチの重要性はますます高まっていくでしょう。

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BYODとは？Bring Your Own Device「私的デバイスの業務利用」についてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 15, 2024

BYODとは

BYODとは「Bring Your Own Device」の略であり、日本語では「私物端末の業務利用」を意味します。具体的には、社員が自身のスマートフォンやタブレット、ノートパソコンなどの私物端末を会社の業務に利用することを指します。

近年ではリモートワークやテレワークの普及とともに、企業が社用端末をすべて支給するのではなく、BYODを導入して柔軟な働き方を実現するケースが増えています。個人所有の端末を活用することで、企業のコスト削減と業務のスピード向上が期待されています。

BYODが注目される背景

働き方の多様化が進む中で、場所や時間に縛られず業務を行える環境の整備が求められています。特にリモートワークの定着、急な外出先対応、緊急時の業務継続などを考慮すると、従業員が慣れ親しんだ私物端末を業務に活用することには大きな利点があります。

また、社用端末の導入や管理にはコストがかかるため、BYODの導入はコストパフォーマンスの観点からも注目されています。

BYODのメリット

端末購入・維持コストの削減
社員が慣れた端末で作業できるため生産性が向上
リモートワークやフレキシブルな勤務形態に対応しやすい
システムやアプリの導入スピードが早い

これらのメリットを活かすことで、企業にとっては運用負荷を抑えながら、業務効率や従業員の満足度を向上させることができます。

BYODのデメリット・課題

業務とプライベートのデータが混在するリスク
セキュリティ対策の統一が難しい
紛失や盗難時の情報漏えいリスク
社員のITリテラシーに依存する面がある
サポート範囲が限定される可能性がある

特にセキュリティ面においては、業務用端末としての統制が効きにくいため、企業は一定のルール整備と技術的対策を講じる必要があります。

BYOD導入に必要な対策

BYODを安全かつ効率的に導入するには、以下のような対策が重要です。

モバイルデバイス管理（MDM）の導入
業務データと個人データの分離（コンテナ技術など）
アクセス制御・認証管理の強化
端末紛失時のリモートロック・ワイプ機能
利用ポリシー（BYODポリシー）の策定と周知

これらを通じて、企業と従業員の双方が安心してBYODを活用できる環境づくりが求められます。

クラウドソリューションとの連携

BYOD環境においては、クラウド型の業務アプリケーションやストレージの利用が大きな効果を発揮します。Microsoft 365、Google Workspace、クラウドCRM、ERPなどの導入により、端末を問わず安全にアクセスできる環境を構築することが可能です。

クラウドとBYODの組み合わせにより、セキュリティ・利便性・拡張性のバランスが取れたITインフラを実現できます。

まとめ

BYOD（Bring Your Own Device）は、従業員の私物端末を業務に活用する仕組みであり、コスト削減や業務効率化に貢献する柔軟な働き方の一つです。一方で、情報漏えいやセキュリティ面での課題もあるため、導入にあたっては慎重な設計と対策が必要です。

クラウドソリューションと組み合わせることで、BYODの利便性を活かしながら安全性も確保することができ、今後の多様な働き方に対応するための基盤として、ますます注目される領域と言えるでしょう。

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データウェアハウスとは？Data Warehouseについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 14, 2024

データウェアハウスとは

データウェアハウス（Data Warehouse、以下DWH）とは、企業が事業活動で利用する様々なシステム（販売管理、顧客管理、会計システムなど）からデータを集め、目的別に整理・保管しておくための「データの倉庫」です。

DWHの最大の特徴は、各システムから収集したデータを、分析や活用がしやすいように時系列で一元管理する点にあります。これにより、組織は過去から現在に至るまでのデータを横断的に分析し、より正確な意思決定を行うための土台を築くことができます。

なぜ今、データウェアハウスが必要なのか？

多くの企業では、日々の業務を通じて膨大なデータが生成されています。しかし、売上データは販売管理システムに、顧客情報はCRMに、Webサイトのアクセス履歴は解析ツールに、といった具合に、それらの貴重なデータは各システムに分散して保存されているのが実情です。

このようにデータがサイロ化（分断）していると、部署をまたいだ横断的な分析が困難になり、データを経営資源として最大限に活用しきれません。

例えば、ある商品の「Web広告のクリック数（広告システム）」と「実際の店舗での売上（POSシステム）」、「購入者の属性（CRM）」を組み合わせて分析したい場合、データが別々の場所にあっては迅速な対応が困難です。

DWHは、これらの分散したデータを一か所に集約・統合し、いつでも分析できる状態に整えることで、データドリブンな経営を実現するために不可欠な存在となっています。

データウェアハウスがもたらす主なメリット

DWHを整備・活用することで、企業は多岐にわたるメリットを享受できます。

迅速な意思決定の支援
- 経営層や現場の担当者は、必要な時に必要なデータをすぐに入手・分析でき、勘や経験だけに頼らない、データに基づいた迅速な意思決定を行うことが可能になります。
経営戦略の高度化
- 過去のデータを多角的に分析することで、季節変動や顧客行動のパターンを把握し、より精度の高い需要予測や効果的な販売戦略の立案に寄与します。
顧客理解の深化
- 様々な接点から得られる顧客データを統合することで、顧客一人ひとりの行動やニーズを深く理解し、クロスセルやアップセルといった施策の精度向上が期待されます。
業務効率の向上
- データ分析の都度、各システムから手作業でデータを収集・加工する必要がなくなり、分析担当者が本来の分析業務に集中できる環境が整います。

データウェアハウスとデータベースの違い

DWHと「データベース」は混同されがちですが、その目的と設計が根本的に異なります。

データベース（DB）
- 主に「データの登録・更新・削除」を目的とし、日々の業務処理（トランザクション）を高速かつ正確に行うために設計されています。これはOLTP（オンライン・トランザクション処理）システムと呼ばれます。
データウェアハウス（DWH）
- 主に「データの分析・参照」を目的とし、大量の過去データを蓄積・統合し、分析しやすいように設計されています。これはOLAP（オンライン分析処理）システムと呼ばれます。

簡単に言えば、データベースは「日々の業務を回すため」、データウェアハウスは「溜まったデータを経営に活かすため」の仕組みであり、それぞれ異なる役割を担っています。

まとめ

本記事では、データドリブン経営の基盤となる「データウェアハウス（DWH）」について、その基本概念から必要性、メリット、そしてデータベースとの違いを解説しました。

DWHとは
- 様々なシステムからデータを集約・整理し、分析しやすい形で保管する「データの倉庫」
必要性
- 組織内に散在・サイロ化するデータを統合し、横断的な分析を可能にするため
主なメリット
- 迅速な意思決定の支援、経営戦略の高度化、顧客理解の深化など、多岐にわたる。
DBとの違い
- DBが日々の「処理」を目的とするのに対し、DWHは過去からのデータを蓄積し「分析」することを目的とする。

DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する上で、社内に眠るデータを「資産」として活用する視点は欠かせません。まずは自社にどのようなデータがどこに存在しているのかを把握し、それらをどう活用できるか検討することから始めてみてはいかがでしょうか。

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O2Oとは？Online to Offline「オンラインとオフラインの連携」についてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 13, 2024

O2Oとは

O2Oとは、Online to Offlineの略称であり、オンライン（インターネット上）とオフライン（実店舗など）を連携させるマーケティング戦略のことです。

O2Oが注目されている理由として、現代では、多くの人がスマートフォンを持ち歩き、インターネットに常に接続してオンライン状態にあることが挙げられます。例えば、オンラインで繋がるアプリなどによって物理的な店舗、すなわちオフラインへの集客を促すことがO2Oの役割です。

実店舗で購入してくれるユーザーに対してオンラインショップを紹介したり、逆にオンラインショップで購入してくれるユーザーに対して実店舗を紹介するような形で、オンラインとオフラインの双方で顧客との接点を増やし、購買意欲を高める効果や売上の向上を期待できるのです。

O2Oの考え方は、小売業界だけでなく、飲食、美容、旅行、不動産といった多くの業界で取り入れられており、顧客体験を向上させる手段としても活用されています。

O2Oの必要性と背景

近年、消費者の購買行動は大きく変化しています。インターネットの普及とスマートフォンの浸透により、ユーザーは実店舗に足を運ぶ前に、オンライン上で情報収集を行うのが当たり前になっています。飲食店のレビュー確認、店舗の在庫チェック、SNSでの口コミ検索など、購入の意思決定においてオンラインの情報が果たす役割は非常に大きくなっています。

また、コロナ禍を経て非接触・非対面の購買ニーズが高まったことも、O2Oの必要性を後押ししています。オンラインの利便性とオフラインの実体験を掛け合わせることで、ユーザー満足度を高め、来店率や購買率の向上が期待できます。

さらに、デジタル広告やアプリ、SNSなどのオンラインチャネルが細分化され、ターゲットに応じたきめ細やかな訴求が可能になってきた今、O2Oは単なる集客手段にとどまらず、ブランド体験の設計やロイヤル顧客の育成といった観点からも重要な施策となってきています。

O2Oの具体例

O2Oの活用は業界を問わず広がっており、オンラインでの接点をリアルな体験や購買に結びつけることで、顧客満足度と売上の両方を高める施策として注目されています。以下は、その代表的な業界と施策の例です。

飲食業界

スマホアプリでメニュー閲覧＆予約
位置情報を使ったクーポン配信
オンライン決済＆店舗受取

小売業界

オンラインで商品検索＆実店舗で試着
バーチャル試着
オンライン注文＆店舗受け取り

美容業界

オンライン予約＆カウンセリング
ポイントカードのデジタル化
オンラインストアで商品購入＆店舗で施術

旅行業界

オンラインでホテル予約＆現地で観光
VR体験
オンラインコミュニティ

不動産業界

VR内見
オンライン相談
物件情報アプリ

以上がO2Oの具体例です。O2Oは業種・業界を問わず導入の余地があり、企業規模に関わらず取り組みやすい施策です。オンラインの導線設計とオフラインの体験提供を両立させることで、顧客との関係性をより強固に築くことができるのです。

オフラインの魅力とオンラインの利便性をつないでいくことで、購買意欲を高めた上で、新しい顧客体験につながり、新規顧客獲得、ファンやリピーターの増加、そして売上のアップが見込めます。

まとめ

O2O（Online to Offline）は、オンラインとオフラインの強みを組み合わせ、顧客との多面的な接点を創出する重要なマーケティング戦略です。スマートフォンの普及や消費者行動の変化により、O2Oは単なる来店誘導の枠を超え、ブランド体験の設計やロイヤル顧客の獲得へと発展しています。

業種や業界を問わず導入の余地があり、実店舗とデジタルを有機的に結びつけることで、顧客満足度の向上、リピーターの育成、そして売上拡大につながる施策として広く活用されています。

こうしたO2Oの戦略を支えるためにも、DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進と、クラウドソリューションの導入が不可欠です。顧客データの一元管理、チャネルを横断したキャンペーン運用、リアルタイムな分析と施策展開など、クラウドを活用することでO2O施策の柔軟性と拡張性が高まります。

今後もO2Oは、顧客起点のマーケティングを実現するための中心的な考え方であり、企業の成長や競争力の強化に直結する取り組みとして注目され続けるでしょう。

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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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＜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

DXを実現するクラウドソリューションについてはこちら

EDRとは？Endpoint Detection and Response「エンドポイントの検知と対応」についてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 12, 2024

EDRとは

EDRとはEndpoint Detection and Responseの略称であり、日本語でエンドポイントの検知と対応を意味します。エンドポイントとは、パソコンやスマートフォン、タブレットや業務用端末など、サービスやシステム、ソフトウェアをユーザーや顧客、もしくはスタッフや従業員が利用する端末やデバイスです。

エンドポイントであるデバイスをシステム的に監視し、何らかの障害があれば検知し、対応するのがEDRの役割と言えます。従来のセキュリティ対策が脅威の「侵入前防御」に重点を置いていたのに対し、EDRは万が一の侵入を許してしまった場合に、その後の不審な活動をリアルタイムで監視・記録し、迅速に検知、そして適切な対応を講じるためのソリューションとして登場しました。

EDRは、マルウェア感染だけでなく、ファイルレス攻撃や高度な持続的脅威（APT）といった巧妙な攻撃手法にも対応できるよう設計されており、侵入後の被害拡大を最小限に抑えることを目指します。

EDRの必要性

近年、サイバー攻撃はますます巧妙化し、従来のアンチウイルスソフトやEPP（Endpoint Protection Platform）のような「侵入前防御」だけでは、全ての脅威を防ぎきることが困難になっています。例えば、ゼロデイ攻撃や多段階にわたるサプライチェーン攻撃など、既知のパターンに依存しない攻撃手法が増加しています。一度の侵入を許してしまうと、攻撃者は組織内部で横展開し、長期間にわたって情報を窃取したり、システムを破壊したりする可能性があります。

EDRは、このような侵入後の脅威を早期に発見し、迅速に封じ込めるための最後の砦として、企業のセキュリティ戦略において不可欠な存在となっています. 侵入を前提とした「ゼロトラスト」の考え方が広がる中で、EDRの重要性は一層高まっています。

EDRの主な機能

EDRは、エンドポイント上で発生する様々なイベントを詳細に監視・記録し、脅威を検知して対応するための幅広い機能を提供します。

継続的な監視とデータ収集
- エンドポイントにおけるファイル操作、プロセス実行、ネットワーク通信、レジストリ変更など、あらゆる挙動を継続的に監視し、詳細なデータを収集します。
脅威の検知と分析
- 収集したデータをAIや機械学習を用いて分析し、不審な挙動や既知・未知の脅威パターンを自動的に検知します。疑わしい活動に対しては、詳細なアラートを発します。
インシデント調査支援
- 検知された脅威に関する情報を時系列で可視化し、攻撃の起点や経路、影響範囲などを迅速に特定するための詳細な調査機能を提供します。
迅速な対応（レスポンス）
- 脅威が特定された際には、感染端末のネットワーク隔離、プロセスの強制終了、不審ファイルの削除、レジストリの復元など、遠隔から迅速な対処を実行することが可能です。
脅威ハンティング
- 自動検知に加えて、セキュリティアナリストが自ら収集されたデータから潜在的な脅威や不審な活動を積極的に探し出す「脅威ハンティング」を支援する機能も提供します。

EDRのメリット

EDRの導入は、企業に以下のような重要なメリットをもたらします。

高度な脅威検知能力
- 従来の防御策をすり抜ける巧妙な攻撃（ファイルレスマルウェア、ゼロデイ攻撃など）や、侵入後の不審な活動を早期に発見し、検知することが可能になります。
迅速なインシデント対応
- 攻撃の全容を可視化し、影響範囲を正確に把握できるため、インシデント発生時の調査時間を大幅に短縮し、迅速な封じ込めと復旧に貢献します。
「滞留時間（Dwell Time）」の短縮
- 攻撃者がシステム内に潜伏している時間を短縮し、情報窃取やデータ破壊といった深刻な被害が発生する前に脅威を排除することが期待されます。
セキュリティ運用の効率化
- 自動化された検知・対応機能や、詳細な調査ツールにより、セキュリティ担当者の負担を軽減し、効率的な運用を支援します。
デジタルフォレンジックへの貢献
- 過去のイベントログやデータが詳細に記録されているため、セキュリティインシデント発生時の原因究明や法的証拠収集にも役立ちます。

EDRのデメリットと課題

EDRは高度なソリューションである一方で、導入・運用にはいくつかの課題も伴います。

専門知識と人材の必要性
- EDRが生成する大量のログデータを分析し、脅威を正確に判断するには、高度なセキュリティ知識と経験を持つ専門家（セキュリティアナリスト）が不可欠です。
運用負荷の増大
- 継続的な監視とアラート対応が必要となるため、セキュリティチームの運用負荷が増大する可能性があります。場合によっては、24時間365日の監視体制やSOC（Security Operation Center）サービスが必要になります。
誤検知（False Positive）
- 正当なプロセスやアクティビティを脅威と誤って検知し、不必要なアラートを発したり、業務プロセスを停止させたりする可能性があります。
コスト
- EDRソリューションの導入費用やライセンス費用に加え、専門人材の確保や育成、データストレージ費用など、比較的高額なコストがかかる傾向があります。
システムの複雑性
- 既存のITインフラや他のセキュリティツールとの連携が必要となる場合があり、導入・設定が複雑になることがあります。

EPPとEDRの違い

EPPとEDRは、エンドポイントセキュリティにおいて相互に補完し合う関係にあります。

EPP（Endpoint Protection Platform）
- 主に「侵入前防御（Prevention）」に重点を置きます。既知のマルウェアをブロックしたり、不審なファイルを隔離したりして、エンドポイントへの脅威の侵入を未然に防ぐことを目的とします。
EDR（Endpoint Detection and Response）
- 主に「侵入後検知（Detection）と対応（Response）」に重点を置きます。EPPをすり抜けて侵入した脅威や、侵入後の不審な活動を詳細に監視し、その挙動を分析して迅速に特定し、対処することを目的とします。

現代のサイバー攻撃は、複数の防御層を突破してくることが多いため、EPPによる水際対策と、EDRによる侵入後の迅速な検知・対応を組み合わせた「多層防御」が最も効果的なセキュリティ戦略とされています。

まとめ

EDR（Endpoint Detection and Response）は、巧妙化するサイバー攻撃から企業のエンドポイントを保護し、万が一の侵入時にも迅速な検知と対応を可能にする、現代のセキュリティ対策に不可欠なソリューションです. 従来の防御策では見過ごされがちな脅威を捕捉し、攻撃の全容を可視化することで、被害の拡大を最小限に抑え、企業の事業継続を支援します。

EDRの導入には専門知識や運用リソースが必要となる場合もありますが、高度な脅威に対する防御力の強化、インシデント対応の迅速化、そして組織全体のセキュリティ体制の成熟に大きく貢献します。デジタルトランスフォーメーション（DX）が進む中で、企業のレジリエンス（回復力）を高めるためにも、EDRは今後ますますその重要性を増していくでしょう。

自社のセキュリティ戦略において、EDRの導入を検討し、より強固な防御体制を構築してみてはいかがでしょうか。

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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。

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 Tableau IFRS

2. NetSuiteと他社のERPの違いを解説