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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

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

by Shearwater Japan 8月 31, 2024

統計分析とは

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

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

統計分析の手順

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

以上が統計分析の大まかな手順の流れになります。

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

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

あなたにおすすめのソリューション

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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＞

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

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000012.000054513.html

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大塚商会のスマイルユーザが予実管理をデジタル化した事例解説

by Shearwater Japan 8月 30, 2024

大塚商会のスマイルユーザが予実管理をデジタル化した事例について解説している動画を紹介しています。

大塚商会さま：予実管理ツール WorkdayAdaptivePlanning 導入インタビュー動画

プロジェクト概要記事>>

＜参考情報＞

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

２）Salesforceユーザが管理会計をクラウド化。管理会計ツールの問題点と回避方法（記事解説）

３）上場企業のDX事例集はこちら＞＞

freeeユーザが予実管理をデジタル化した事例解説

by Shearwater Japan 8月 27, 2024

freeeと予算管理クラウドシステムの連携事例を動画で解説

実績明細が予実管理クラウド側から見れる運用イメージ

＜参考情報＞

1.クラウドワークス様の予実管理デジタル化プロセスをインタビュー

２）Salesforceユーザが管理会計をクラウド化。管理会計ツールの問題点と回避方法（記事解説）

３）上場企業のDX事例集はこちら＞＞

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MDMとは？Mobile Device Management「モバイルデバイス管理」についてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 27, 2024

MDMとは

MDMとは、Mobile Device Managementの略称であり、日本語では「モバイルデバイス管理」を意味します。企業や組織において、スマートフォンやタブレット、ノートパソコンなどのモバイルデバイスを管理し、セキュリティを確保した状態で業務を行えるようにする仕組みやシステムを指します。

この仕組みにより、社外に持ち出される端末やリモートワーク・テレワークで利用される端末に対しても安全な利用環境を確保でき、業務の柔軟性や生産性を高めながらも情報漏えいや不正アクセスを防ぐことが可能になります。

MDMが必要とされる背景

近年、スマートフォンやタブレットなどのモバイル端末を業務で利用する機会が急増しています。その一方で、企業や組織はモバイル端末の利用拡大に伴うさまざまなリスクや課題にも直面しています。

たとえば、情報漏えいのリスクが高まったり、端末がマルウェアに感染したり、不正アクセスを受けたりする可能性があります。また、端末の紛失や盗難によって、機密情報が外部に流出するリスクもあります。

こうした状況に対応するため、MDMは非常に重要な役割を果たします。万が一、端末が紛失・盗難された場合でも、MDMを使ってリモートで端末をロックしたり、内部データを削除（ワイプ）したりすることができ、情報漏えいのリスクを低減できます。

さらに、複数の端末を一元的に管理できるため、OSのアップデートやソフトウェアのインストール・アンインストールなどの作業を効率よく実施でき、情報システム部門の負担軽減にもつながります。また、社内で支給された端末と個人所有端末（BYOD: Bring Your Own Device）を区別して管理できる点でも、柔軟な運用が可能になります。

MDMの主な機能

MDMにはさまざまな機能がありますが、ここでは代表的な機能を紹介します。

リモートロック・ワイプ
アプリの配布・管理
設定やセキュリティポリシーの統一
コンテンツの配信
端末の監視による不正な利用を検知

これらの機能は、モバイルデバイスの利用において発生しうるリスクを予防し、運用効率の向上に寄与するものです。

たとえば、リモートロックやワイプ機能は、端末が紛失・盗難された際にも情報漏えいを防ぐ強力な手段となります。アプリ配布や管理機能を使えば、業務に必要なアプリを一括で導入・更新でき、不要なアプリを制限することでセキュリティを保つことができます。

また、セキュリティポリシーの統一によって、全端末の利用環境を標準化することができ、コンテンツ配信機能を活用すれば、業務に必要な資料をタイムリーかつ安全に配布できます。端末の監視機能により、不正利用や異常動作をリアルタイムで把握し、迅速な対応が可能になります。

このように、MDMの機能は単なる端末管理にとどまらず、情報資産の保護、業務スピードの維持、さらには従業員の利便性向上にも貢献します。

MDM導入のメリット

MDMを導入することで、企業はさまざまな恩恵を受けることができます。

セキュリティの強化
管理の効率化
業務の柔軟性向上
コスト削減
コンプライアンス・監査対応

これらのメリットは、企業が安全かつ効率的にモバイルデバイスを運用していくうえで非常に重要です。

たとえば、セキュリティの強化によって、機密情報の漏えいや不正利用を防止でき、情報管理体制の信頼性が向上します。管理の効率化により、情報システム部門の負担を軽減し、より戦略的な業務にリソースを割くことができます。

さらに、テレワークや在宅勤務など多様な働き方にも柔軟に対応できるようになり、従業員の満足度や業務効率の向上が期待できます。コスト削減の観点では、端末管理にかかる工数を削減し、運用コストの最適化が図れます。

コンプライアンス対応や監査対策としては、端末の利用履歴や設定状況をログとして記録・出力できるため、社内外への報告義務にも的確に対応できます。

まとめ

MDM（モバイルデバイス管理）は、企業が複数のモバイル端末を安全かつ効率的に管理・活用するための重要な仕組みです。モバイルワークの拡大やセキュリティ対策の高度化が求められる中、MDMの導入は今後ますます重要性を増していくと考えられます。

生産性の向上とコスト削減を両立しながら、従業員が顧客の安全および安心を維持するためにも、安全性の高いMDMツールやソフトウェアの導入を検討することが重要です。

企業規模や業種によってニーズは異なりますが、まずは自社の課題や運用方針に合ったMDMソリューションを選定し、段階的に導入・運用していくことが、成功の鍵となります。

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Shearwater Japanについて

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時系列分析とは？Time Series Analysisについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 26, 2024

時系列分析とは

時系列分析とは、時間の経過とともに変化する時系列で蓄積されていくデータを分析し、その特徴や将来の動きを予測する統計学の手法です。

例えば、株価の変動、気温の変化、商品売上高の推移など、時間軸に沿って数値が記録されているデータが時系列データであり、時間の流れに伴って記録されている過去のデータであるため、蓄積されたデータの情報は基本的に変化することはないのも特徴と言えます。

時系列分析が重要な理由

時系列分析は将来を予測する手法の一つであり、株価の変動を予測して投資に役立てたり、商品の売上高を予測して生産計画を立てたりすることができます。また、最も重要なのが過去のデータから、過去の傾向を把握することです。確定した過去のデータであるからこそ、分析することでどのような要因がデータの変動に影響を与えているのかを把握できるようになります。同様に異常な変動を検出する: データに異常な値が含まれている場合、それを特定し、原因を究明することができるのです。

事業活動で日々蓄積されているデータを有効活用するためにも、クラウドソリューションによるデータの蓄積や可視化は欠かせないことが分かります。

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B2Bとは？Business to Businessについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 25, 2024

はじめに

ビジネスの世界には、誰に商品やサービスを届けるかによって、様々な形態が存在します。その中でも「B2B」は、多くの企業の基盤を支える重要なビジネスモデルです。本記事では、B2Bの基本的な意味から、よく比較されるB2Cとの違い、具体的なビジネスモデル、そしてマーケティング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。

B2B（Business to Business）とは？

B2Bとは「Business to Business」の略称であり、日本語では「企業間取引」を意味します。その名の通り、企業が他の企業に対して、事業活動に必要な商品やサービスを提供するビジネスモデルです。

B2Bは基本的に個人の顧客（消費者）を直接の対象としない点が特徴です。取引の規模は、個々の消費者を相手にするB2C（Business to Consumer）よりも一般的に大きくなる傾向があります。特定の企業を顧客とするため、一度信頼関係を築けば長期的で安定した売上が期待できるのが、B2Bの大きな利点と言えるでしょう。

B2Cとの明確な違い

B2BとB2Cの最も大きな違いは、顧客、そして購買に至るまでのプロセスにあります。B2Bが組織としての合理的な判断を軸にするのに対し、B2Cは個人の感情的な満足が購買を大きく左右します。

意思決定プロセスの違い

B2Cでは、基本的に消費者個人が「欲しい」と感じたタイミングで購入を決定し、検討期間も比較的短いのが特徴です。一方、B2Bの購買では、担当者だけでなく、その上司や関連部署、時には役員まで、複数のステークホルダーが意思決定に関与します。そのため、稟議や承認のプロセスが必要となり、検討期間も数ヶ月から1年以上と長期にわたる傾向があります。

重視される価値基準の違い

個人の欲求や流行が動機となりやすいB2Cでは、デザインの良さやブランドイメージ、個人の感想である口コミなどが重視されます。それに対してB2Bでは、企業の課題解決や利益向上にどう貢献するかが最も重要です。そのため、製品の機能性、費用対効果（ROI）、導入後のサポート体制といった、合理的・論理的な基準で厳しく評価されます。

B2Bの具体的な商材とビジネスモデル

B2Bで取引される商材は、企業が事業を行う上で必要不可欠なものが中心です。

原材料・部品: 自動車メーカーに部品を供給する部品メーカーや、食品工場に原材料を納入する企業などが挙げられます。
生産設備・オフィス用品: 工場の生産ラインで使われる機械や、オフィスで利用するPC、複合機などが含まれます。
ソフトウェア・システム: 会計システムや勤怠管理ツール、サーバーなどのITインフラが代表例です。
専門サービス: Webサイト制作会社、コンサルティングファーム、弁護士事務所などもB2Bビジネスに分類されます。

B2Bマーケティングを成功させるポイント

B2Bマーケティングでは、顧客企業のニーズを深く理解し、長期的な信頼関係を築くためのアプローチが求められます。

リードジェネレーション（見込み客の創出）

まずは自社の商品やサービスに関心を持つ可能性のある企業（リード）を見つけることから始まります。

SEO・コンテンツマーケティング: 専門的な知識を解説するブログ記事や、課題解決に役立つ資料（ホワイトペーパー）をWebサイトで公開し、検索エンジンからの流入を狙う手法が有効です。
展示会・セミナー: 業界関係者が集まるイベントに出展し、名刺交換を通じて直接的な接点を作ることが期待できます。

リードナーチャリング（見込み客の育成）

獲得したリードに対して継続的にアプローチし、購買意欲を高めていくフェーズです。

メールマーケティング: メールマガジンやステップメールで定期的に有益な情報を提供し、自社を思い出してもらう仕組みを構築することが可能です。
ウェビナーの開催: オンラインセミナーを通じて、製品のデモンストレーションや成功事例を紹介し、見込み客の疑問や不安を解消することに寄与します。

まとめ

本記事では、B2Bビジネスの基本から、B2Cとの違い、具体的なマーケティング手法までを解説しました。

B2Bビジネスの核心は、顧客である企業の事業を深く理解し、その成長と課題解決に貢献するパートナーとして認められることにあります。そのためには、安全性や柔軟性が高く、顧客の要望に合わせてカスタマイズしやすいツールやソフトウェアを導入し、自社のサービス品質を高めることも重要です。

長期的な視点を持ち、一社一社との信頼関係を丁寧に築いていくことこそが、B2Bビジネスを成功に導く王道と言えるでしょう。

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テキストマイニングとは？Text Miningについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 24, 2024

テキストマイニングとは

テキストマイニングとは、大量の文章（テキストデータ）から有用な情報やパターンを抽出するための技術です。自然言語処理（NLP）などの技術を活用し、文章に含まれる意味や傾向を数値化・可視化することができます。

SNS、アンケート、口コミサイト、カスタマーサポート履歴など、現代社会では膨大なテキストデータが日々生成されています。それらを人力で一つずつ確認するのは現実的ではないため、効率的な情報抽出・分析手法としてテキストマイニングが注目されています。

テキストマイニングの手順

テキストマイニングは主に以下のプロセスで実施されます。

テキストデータの収集
SNS投稿、アンケート結果、レビューなどから対象データを取得
前処理（クレンジング）
文字コードの統一、不要語の除去、形態素解析などを実施
特徴抽出
キーワード出現頻度や共起関係、感情分析などを用いて特徴量を生成
モデル構築
機械学習モデルやクラスタリングなどにより傾向を分析
評価と改善
モデルの精度を検証し、必要に応じてチューニングを実施

この流れにより、テキストデータから意味ある情報を自動的に抽出し、ビジネスインサイトへとつなげます。

テキストマイニングの活用例

さまざまな業種・用途で活用されています。

マーケティング施策の立案
顧客の声を分析し、新たなニーズを可視化
商品・サービス改善
レビューやフィードバックをもとに課題を把握
競合分析
他社に関するテキスト情報を収集・分析し、戦略を策定
問い合わせ対応の効率化
FAQ分類や自動応答に活用し、工数を削減
リスク検知
SNSや掲示板でのネガティブ発言を早期に察知

テキストマイニングは「見えにくい情報」を可視化し、組織の判断を支援する重要な手法となっています。

まとめ

テキストマイニングは、膨大なテキストデータからビジネスに有用な情報を抽出するための革新的な技術です。自然言語を扱うため専門性も必要ですが、その活用によってマーケティング、商品開発、リスク管理まで多様な場面で価値を生み出せます。

今後はクラウドベースの分析基盤やAIの発展により、より高度で自動化されたテキストマイニングが可能になると見込まれます。DX推進や業務効率化を進めるうえで、重要な選択肢の一つとなるでしょう。

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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）

＜その他参考情報＞

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）

２）上場企業のDX事例集はこちら＞＞

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

予測分析とは

予測分析とは、過去のデータや現在の状況を分析し、将来起こりうる事象を予測する技術や手法のことです。例えば、天気予報が過去の気象データや現在の気圧などを基に、明日の天気を予測するのと同じようなイメージが分かりやすいでしょう。予測分析が重要な理由として、すでに予測分析は、様々な分野で活用されており、企業の意思決定をより正確かつ効率的に行うために不可欠なツールとなっています。

予測分析の一例

商品の需要予測
顧客の離脱予測
キャンペーン効果の予測
故障の予測
株式市場の動向予測
顧客の信用度評価
詐欺検知
病気の診断
治療効果の予測

以上は予測分析の一例です。予測分析によって得られた結果をもとに、判断や意思決定を行うことで、闇雲に話を進めるよりもより正確性を持って、より結果につながる行動が取れるようになります。

予測分析の仕組み

データ収集
データの前処理
モデル構築
予測
評価

以上が予測分析の大まかな流れです。すなわち予測分析をするためにはデータの収集を行えるソフトウェアやツールを導入する必要があり、事業活動において日々生じるデータを可視化できるようにしておく必要があります。

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