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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 Tableau IFRS

2. NetSuiteと他社のERPの違いを解説

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Agileとは？アジャイルソフトウェア開発についてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 12月 2, 2024

Agile：アジャイルソフトウェア開発とは

「Agile：アジャイル」とは、簡単に翻訳すると「素早い」「機敏な」を意味します。そしてアジャイル開発とは、従来のソフトウェア開発手法とは異なり、短いサイクルで開発を繰り返し、柔軟に変化に対応できることを特徴とする開発手法です。

従来の開発手法、すなわちウォーターフォール型開発との違いとして、今までは全ての工程を事前に綿密に計画し、順を追って開発を進めることが一般的でした。簡単に説明すると、水が上から下に流れるようなイメージです。しかし、ウォーターフォール型開発では、市場の変化や顧客の要望に柔軟に対応することが難しかったり、前の工程に戻すのが難しかったりするなど、結果的に開発期間が長引いてしまうなどの課題がありました。

アジャイル開発の場合はシステムやプログラム、もしくは機能などを最小単位でまずは完成させていき、それぞれの工程が独立しながらも、調整がしやすい開発手法になっており、顧客の細かな要望にも対応しやすく、かつスピーディーに開発から実務での本番環境まで結びつけることができるため、ウォーターフォール型開発の課題や問題を解決することができたのです。

調整や修正がしやすいということは、リスクの軽減、工数の削減、品質の向上、そして顧客満足の向上にも高い効果が得られることから、アジャイル開発は多くのベンダーや有名企業でも採用されています。

アジャイル開発によるスムーズなシステムやソフトウェア開発を実現し、さらに従業員の負荷の軽減、同時に顧客満足度の向上をアップさせるためにも、事業活動全体のDX推進となるクラウドソリューションの導入が必要となるのです。

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DevOpsとは？Development and Operationsについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 11月 28, 2024

DevOpsとは

DevOpsとは、Development and Operationsの略称であり、Development：開発）とOperations：運用を組み合わせた造語です。システムやソフトウェア開発における開発と運用のチームおよび部門がしっかりと連携し、スピーディーかつハイクオリティなシステム及びソフトウェア開発の提供を実現する考え方や仕組み、手法を指します。

DevOpsのメリットは顧客のニーズに迅速に対応できるため、競争力を高めることができ、市場への迅速な対応に強くなることです。また、バグの早期発見や修正により、ソフトウェアの品質が向上すること、自動化による効率化や、バグ修正にかかるコストの削減につながることもメリットと言えるでしょう。

同時に、自主的な改善やチームワークが促進され、従業員の満足度が向上するのも魅力と言えます。結果として顧客満足度の向上も期待できることから、システムやソフトウェア開発におけるポジティブな状態を保つことにつながるのです。

DevOpsのような手法や考え方を実現および導入するためには、事業活動全体のデジタル化、すなわちDXの推進が必要であり、解決策としてクラウドソリューションの導入を非常におすすめしています。

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RFIDとは？Radio Frequency Identificationについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 11月 26, 2024

RFIDとは

RFIDとは、「Radio Frequency Identification（無線自動認識）」の略称であり、専用のリーダライタを用いてICタグ（RFIDタグ）から情報を非接触で読み書きする技術です。

RFIDの基本的な仕組みと特徴

RFIDでは、ICタグに内蔵された情報を、周波数を使ってリーダライタが読み取ることで、人の手を介さずにデータを取得できます。タグと読み取り機器が非接触で通信するため、読み取り時に物理的な接触が不要で、破損リスクの軽減や衛生面の配慮にも適しています。

また、複数のタグを一度に読み取ることが可能であるため、作業の自動化や省力化が求められる現場で特に有効です。

活用事例と私たちの生活への浸透

RFIDは、すでに私たちの日常生活に深く浸透している技術のひとつです。以下は、その代表的な事例です。

交通系ICカード
- 駅の改札での入出場情報の自動取得と課金処理に利用
電子マネーカード
- レジでの非接触決済を可能にし、スムーズな会計を実現
ETCカード
- 高速道路の料金所で自動的に通行料金を精算
スマートキー
- 車両や建物の鍵を非接触で管理し、利便性とセキュリティを両立
ICチップ入り社員証
- 入退室の管理や勤怠の自動記録などに活用
書籍・製品管理用RFIDタグ
- 図書館や小売店での在庫管理や棚卸作業を効率化
盗難防止用RFIDシール
- 商品が未精算で出口を通過した際に警告を発するセキュリティ機能
ペット用マイクロチップ
- 飼い主情報を登録し、迷子時の個体特定に役立つ

このように、RFIDはすでにさまざまな場面で活用されており、私たちの生活を支える重要な基盤技術となっています。

RFIDの導入とクラウドの役割

RFIDを効果的に活用するには、単にタグとリーダライタを用意するだけでは不十分です。収集された情報をリアルタイムに処理し、活用するためには、クラウドソリューションとの連携が重要です。

クラウドを活用することで、RFIDで取得したデータを複数拠点や部門で共有し、統合的に管理することが可能になります。また、業務の自動化やセキュリティ強化、在庫最適化など、ビジネスにおける多様な価値を生み出す基盤として機能します。

まとめ

RFIDは、非接触・自動認識・リアルタイム処理といった特徴を備え、物流や製造、小売、医療、日常生活まで、幅広い領域で活用されている技術です。

クラウドとの連携により、データの一元管理や業務効率化、セキュリティ強化など、企業活動の中で欠かせない要素となりつつあります。DXやIoTといったデジタル化の潮流の中で、RFIDの役割はますます重要性を増していくでしょう。

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WMSとは？Warehouse Management System：倉庫管理システムについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 11月 21, 2024

WMSとは

WMSとは「Warehouse Management System（倉庫管理システム）」の略称であり、文字通り倉庫を管理するシステムのことを意味します。WMSを導入することで、倉庫内でのモノの出し入れや在庫の把握などを効率的に行うことができます。

具体的には、入出荷の記録や在庫数の自動更新、棚卸し作業の効率化、作業者の配置最適化などを支援する役割を果たします。特に取り扱い商品の種類が多く、流動性が高い業界では、WMSは不可欠な存在となっています。

WMSの必要性と背景

近年、物流業界を取り巻く環境は大きく変化しています。人手不足、Eコマースの拡大、物流の複雑化などにより、倉庫業務における「正確さ」「スピード」「コスト削減」がかつてないほど求められるようになっています。

こうした課題に対応するために、WMSの導入が進められています。従来はExcelや手書きで管理していた入出庫や在庫データも、WMSを使うことでリアルタイムでの可視化と管理が可能になります。

WMSでできること

WMSで実現できることは多岐にわたります。代表的な機能として以下のようなものが挙げられます。

入出庫管理（受け入れ・出荷の記録）
在庫管理（在庫数の把握・ロケーション管理）
棚卸し管理（スキャンによる効率化）
ピッキング管理（作業指示の最適化）
作業実績の可視化（進捗と効率の把握）
発注点の自動計算やアラート通知

これらの機能により、ヒューマンエラーを減らし、業務効率と精度の向上が実現されます。

WMS導入のメリット

WMSを導入することによって、以下のような効果が期待できます。

業務の効率化（作業時間の短縮）
在庫精度の向上（欠品や過剰在庫の防止）
作業標準化（属人化の解消）
トレーサビリティの確保（いつ・誰が・何を）

特に複数拠点の倉庫を運営している企業では、WMSによる情報の統合管理が競争力の源泉となる場合もあります。

WMSと他システムとの連携

WMS単体でも効果を発揮しますが、他の業務システムと連携することでさらなる効果を発揮します。

ERP（基幹システム）との連携：受発注・会計との整合性を確保
TMS（輸配送管理システム）との連携：出荷情報との自動連携
ECプラットフォーム連携：リアルタイム在庫反映で顧客満足度向上

このような連携により、業務全体のシームレスな運用が可能となり、サプライチェーン全体の最適化が期待できます。

まとめ

WMS（倉庫管理システム）は、倉庫内の入出庫・在庫・作業のすべてを効率的に管理するためのシステムです。導入により、業務の可視化と精度の向上が図られ、企業全体の物流品質やサービスレベルが向上します。

今後、物流の高度化や自動化が進む中で、WMSは倉庫運営の基盤としてますます重要になると考えられています。

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MLとは？Machine Learning：機械学習についてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 11月 18, 2024

ビジネスの世界では、デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進が不可欠となり、その中核技術としてAIや機械学習への注目が急速に高まっています。しかし、「AIと機械学習の違いがよくわからない」「具体的に何ができて、自社のビジネスにどう活かせるのかイメージが湧かない」といった声も少なくありません。この記事では、機械学習の基本的な概念から、AIとの関係性、具体的な活用例、そしてその仕組みについて、初心者にも分かりやすく丁寧に解説します。

機械学習とは

機械学習（Machine Learning、ML）とは、コンピューターが大量のデータを分析し、そのデータに潜むパターンやルールを自動的に学習する技術や手法のことを指します。この学習能力により、人間が明示的にプログラムを組むことなく、未知のデータに対する予測や分類、判断を行うことが可能になります。

従来の手法では、人間が「もしAならばB」というようなルールをすべて定義する必要がありましたが、機械学習では、データの中からコンピューター自身がそのルールを見つけ出します。これにより、複雑で膨大なデータの中からでも、人間では見つけ出すことが困難なインサイトを発見し、様々なタスクを自動化することが期待されています。

AI（人工知能）と機械学習（ML）の違い

AI（Artificial Intelligence、人工知能）と機械学習（ML）は、しばしば混同されがちな言葉ですが、その関係性を理解することが重要です。AIは、「人間の知的振る舞いの一部をソフトウェアで人工的に再現したもの」という非常に広範な概念を指します。一方で、機械学習は、そのAIを実現するための一つの具体的な技術・アプローチです。

例えるなら、AIが「乗り物」という大きなカテゴリだとすれば、機械学習は「エンジン」のような、その中核をなす要素技術の一つと考えることができます。AIという広い領域の中には、機械学習の他に、ルールベースで動作する古典的なAIなども含まれます。しかし、近年のAI技術の目覚ましい発展は、この機械学習、特に深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる技術の進化によって牽引されています。

機械学習でできること

機械学習は、その学習方法によって大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分類され、それぞれが得意なことや用途が異なります。ここでは、ビジネスシーンで実際に活用されている代表的な例を紹介します。

将来の数値の予測
- 過去の売上データや天候、Webサイトのアクセス数などを分析し、将来の需要や売上を予測します。これにより、在庫の最適化や人員配置の計画、マーケティング予算の策定などを、勘や経験だけに頼らずデータに基づいて行うことが可能となります。
画像の認識・分類
- 画像に写っているものが何かを識別する技術です。工場の生産ラインにおける製品の検品作業で、不良品を自動で検出したり、店舗のカメラ映像から顧客の年齢層や性別を推定し、マーケティングに活用したりする事例があります。
音声の認識
- 人間が話す言葉をテキストデータに変換する技術で、スマートスピーカーや会議の議事録作成ツールなどに応用されています。コールセンターでの問い合わせ内容を自動でテキスト化し、分析することで、顧客満足度の向上や業務効率化を支援します。
自然言語処理
- 文章の意味を解析し、分類や要約、翻訳などを行う技術です。迷惑メールのフィルタリングや、顧客からの問い合わせメールの内容に応じて担当部署へ自動で振り分けるといった活用が進んでいます。
異常の検知
- クレジットカードの不正利用や、工場の生産設備の故障予知など、通常とは異なるパターンをデータの中から発見します。これにより、セキュリティの強化や、生産ラインの安定稼働に貢献することが期待されます。

機械学習の仕組み

機械学習のプロジェクトは、一般的に以下のステップで進められます。それぞれの段階で適切な処理を行うことが、精度の高いモデルを構築する上で重要となります。

データ収集・準備
- 予測や分類の元となる大量のデータを集め、学習しやすいように形式を整える段階です。例えば、売上予測であれば過去の売上、価格、プロモーション履歴などのデータがこれにあたります。このデータの質と量が、最終的なモデルの精度を大きく左右するため、非常に重要な工程となります。
モデル学習
- 準備したデータをアルゴリズムに入力し、コンピューターにデータ内のパターンを学習させる段階です。この学習プロセスを通じて、特定の入力に対して適切な出力を返す「予測モデル」を構築することが期待されます。
評価・改善
- 構築したモデルが、学習に使用していない未知のデータに対してどれくらいの精度で予測できるかを評価します。この評価結果に基づき、データの種類を増やしたり、アルゴリズムを変更したりといった改善を繰り返し、実用的なレベルのモデルを目指すことが可能となります。

まとめ

本記事では、機械学習の基本的な概念から、AIとの違い、そして具体的な活用例やその仕組みについて解説しました。機械学習は、データをパターンとして学習し、予測や分類を行うことで、これまで人間が行っていた作業の自動化や、データに基づいた高精度な意思決定を可能にする強力な技術です。

これらの仕組みは、クラウドコンピューティングの発展によって、多くの企業が手軽に利用できるようになりました。膨大なデータを保管し、高速な計算処理能力をオンデマンドで利用できるクラウド環境は、機械学習をビジネスに活用する上で不可欠な基盤と言えるでしょう。

まずは自社のどのような業務にデータを活用できるかを考えるところから、DX推進の一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。

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Salesforceユーザが、 tableauの運用で上手くできなくなる原因と解決策

by Shearwater Japan 11月 14, 2024

1. SalesforceとTableau（タブロー）の連携における基本的な課題

SalesforceとTableau（タブロー）はそれぞれ異なる目的や機能を持つツールです。Salesforceは顧客関係管理（CRM）ツールとして顧客情報や営業データを管理し、Tableauはそのデータを視覚的に表示するBIツールです。しかし、データの管理方法や形式が異なるため、TableauでSalesforceのデータを活用する際には、データがうまく連携できないことがよくあります。

例えば、Salesforceのデータがリアルタイムで更新されない、あるいはTableau上で異なる形式で表示されることが課題です。解決策として、定期的なデータ同期を設定したり、Tableauでのデータの形式をSalesforceに合わせて調整することで、データの一貫性を確保できます。

2. データの適切な可視化の難しさ

Tableauでは多くのグラフやチャートが提供されているため、どの可視化が最適なのか初心者には悩みの種です。データの内容や伝えたいメッセージに応じて、適切なグラフを選ぶことが大切です。

例えば、売上の推移を示したい場合は「折れ線グラフ」、各営業担当の売上を比較したい場合は「棒グラフ」が適しています。重要なのは、データが何を伝えるかを考えて視覚化を選ぶことです。また、Tableauには「自動グラフ提案」機能があるので、まずはこれを利用するのも良い方法です。

3. データ更新のタイミングや頻度の管理

SalesforceからTableauへデータを更新する頻度やタイミングは、データの新鮮さや正確さに影響します。適切なタイミングでデータを更新しないと、古い情報に基づいた判断をしてしまう恐れがあります。

Tableauでは、更新スケジュールを設定し、毎日や毎週、指定した時間にデータが自動更新されるようにすることができます。例えば、営業会議の前日に自動更新を設定すれば、常に最新データで報告が可能です。また、手動での更新も可能なので、必要に応じて使い分けると良いでしょう。

4. フィルタリングとセグメント分けのコツ

TableauでSalesforceのデータを扱うとき、必要なデータだけを絞り込む「フィルタリング」や、特定のグループに分ける「セグメント分け」が必要になることが多いです。しかし、フィルタ設定が複雑になると初心者には扱いが難しくなりがちです。

基本的なフィルタリングのコツとして、まずは「日付」や「担当者名」など、必要な条件でデータを絞り込むことから始めましょう。また、複数の条件を使う場合は、シンプルにしてわかりやすくするとミスが減ります。Tableauのフィルタ機能を活用し、画面上で確認しながら設定を調整していくと、理解が進みます。

5. エラーやバグのトラブルシューティング

SalesforceとTableauを連携させる際、データの不整合や通信エラーなどでうまく連携ができない場合があります。エラーが発生すると、データが正しく表示されない、あるいは表示そのものができないなどの問題が生じます。

一般的なエラーとしては、「データ型が一致しない」や「接続エラー」があります。これらを解決するには、まずエラーメッセージを確認し、指定された修正手順を実施することが重要です。また、Tableauの公式サポートやヘルプページを参照し、原因や対応方法を調べることで、トラブルを解決しやすくなります。

6. スマートなダッシュボード作成のポイント

ダッシュボードは、複数の情報を一画面に集約して表示するための機能で、適切に作成することで非常に便利なツールになります。しかし、情報を詰め込みすぎると視覚的にごちゃごちゃしてしまい、逆に見にくくなります。

スマートなダッシュボード作成のコツとして、「重要な情報を優先的に配置する」「適切な余白を確保する」などがあります。また、色使いやフォントも視覚的に見やすく整え、ユーザーが直感的に理解しやすいように工夫しましょう。Tableauのテンプレート機能も活用すると、初心者でも簡単にプロフェッショナルな見た目に仕上がります。

7. 初心者がつまずきやすい共通の落とし穴とその回避方法

最後に、初心者がよくつまずくポイントや、回避するためのコツを紹介します。例えば、「データの形式が一致しないためにエラーが発生する」「複雑なフィルタ設定により意図したデータが表示されない」といった問題が多いです。

これらを回避するためには、まず基本的な使い方を習得し、少しずつステップアップしていくことが大切です。また、Tableauのオンラインリソースや学習用の動画なども参考にして、日々の操作に慣れていくと良いでしょう。

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＜その他参考情報＞

１）salesforceの予実管理ダッシュボードイメージ

２）セールスフォースと予算管理ツールの連携事例（上場グループ）

３）予算管理ツールを選ぶポイントを事例を踏まえて解説（記事）

４）上場企業のDX事例集はこちら＞＞

Salesforceユーザが、レポート運用で困ってしまう原因と解決策

by Shearwater Japan 11月 14, 2024

1. はじめに：Salesforceレポート管理の課題とは？

初心者の方向けに、Salesforceのレポート管理でよく見られる困難について説明します。なぜ、多くのユーザーがレポートを作成・管理するのに手間取ってしまうのか、背景を理解することで、次に紹介する課題や解決策がより分かりやすくなります。

2. 課題1：レポートの使い方が難しい

Salesforceのレポート作成機能は強力ですが、最初はとっつきにくいと感じることが多いです。特に初心者の方は、レポートの種類や項目の意味が分からず、どのレポートを使えばよいか迷ってしまうことが多いです。

解決策

まずはSalesforceの公式ヘルプや基本トレーニングを活用し、レポートの基本的な概念と操作方法を学びましょう。
社内でレポートのサンプルを共有してもらうことも効果的です。先輩ユーザーが作成したレポートを見ることで、構成のコツやポイントを学べます。

3. 課題2：データが複雑すぎて目的の情報が見つけにくい

Salesforceには大量のデータが蓄積されるため、必要なデータにすぐアクセスするのが難しいことがあります。特に目的に合ったフィルター設定やデータの抽出が難しいと感じるユーザーが多いです。

解決策

フィルター機能や条件検索を使って、必要なデータを絞り込む練習をしてみましょう。段階的に条件を設定することで、データの精度が上がります。
ビューや保存済みレポートを利用して、頻繁に使う設定を簡単に再利用できるようにするのも一つの方法です。

4. 課題3：レポートのカスタマイズが難しい

Salesforceでは、さまざまなカスタマイズが可能ですが、その分、設定が複雑で使いこなすのが難しいこともあります。例えば、グラフの作成やレポートのレイアウト変更に戸惑うことが多いです。

解決策

基本的なカスタマイズから始め、少しずつ操作に慣れていくことが重要です。Salesforceのサポートページやオンラインのチュートリアルも参考にしましょう。
また、必要に応じて社内でSalesforceに詳しい人にアドバイスをもらい、効率よく操作方法を学ぶことも有効です。

5. 課題4：レポートの共有と権限設定の管理が煩雑

レポートを他のチームメンバーと共有する際、権限設定が複雑で手間取ることがあります。誰にどのレポートを共有するか、アクセス権限をどう管理するかが初心者には分かりにくいことが多いです。

解決策

権限設定の基本を学び、誰に何を共有できるかを理解しましょう。特に「ユーザーごとのアクセス権限」や「役職別のアクセス範囲」の設定に慣れることが大切です。
よく使うレポートについては、社内のテンプレートを用意し、権限設定も標準化すると共有がスムーズになります。

6. おわりに：効率的なレポート運用を目指して

Salesforceのレポート機能を効果的に使いこなすためには、基本操作から応用まで少しずつ学んでいくことが重要です。時間とともに操作に慣れ、データ分析がスムーズに行えるようになることで、業務全体の効率も向上します。

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１）salesforceの予実管理ダッシュボードイメージ

２）セールスフォースと予算管理ツールの連携事例（上場グループ）

３）予算管理ツールを選ぶポイントを事例を踏まえて解説（記事）

４）上場企業のDX事例集はこちら＞＞

HRMSとは？人事管理システムについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 11月 14, 2024

HRMSとは

HRMSとは「Human Resource Management System」の略で、日本語では「人事管理システム」を意味します。人事部門が担う幅広い業務をデジタルで支援・最適化するためのシステムです。勤怠管理や給与計算、採用、評価、研修、労務対応など、人事に関わる情報を一元的に管理できます。

特に近年は、人事業務の複雑化やテレワークの普及に伴い、業務効率の向上やデータ活用の必要性が高まっており、HRMSの導入を検討する企業が増えています。

HRMSでできること

HRMSは、以下のような機能を備え、従来分散していた人事業務を一元化・効率化します。

勤怠・労務管理
給与計算・年末調整
人事情報の集約（人材台帳）
採用・退職管理
評価・目標管理（MBO・OKR）
スキルや研修履歴の記録
組織・配置情報の可視化

これらの機能により、業務ごとのシステムや手作業による管理の手間を削減し、人的ミスの防止や情報のリアルタイム共有が可能になります。

HRMSとHRTechとの違い

HRMSは、HRTech（Human Resource × Technology）という広いカテゴリの中のひとつです。HRTechは「技術による人事業務全体の変革」を意味し、その中でもHRMSは「情報の統合管理と業務効率化」に特化したシステムと言えます。

HRMSはデータの集約や日常業務の基盤を支える役割を担い、そこにAIやRPA、BIツールなどを掛け合わせることで、より高度な分析や自動化（例：退職予測やパフォーマンス分析）につなげることも可能です。

HRMS導入のメリット

HRMSを導入することで、次のような効果が期待されます。

人事業務の標準化と効率化
データの一元管理による属人化の排除
組織全体の透明性とガバナンス強化
法令対応やコンプライアンス体制の強化
経営視点での人材戦略立案を支援

とくに、企業規模の拡大に伴って人事情報が煩雑になる中、HRMSによって情報を一か所に集約・可視化することは、組織運営の安定と成長に直結する重要なポイントとなります。

まとめ

HRMSは、人事に関する情報と業務を一元管理し、業務効率と組織全体の生産性を高めるための中核的なシステムです。人材マネジメントの土台として、またHRTech全体の起点として、多くの企業で導入が進んでいます。

将来を見据えた組織づくりの第一歩として、HRMSの導入は有力な選択肢のひとつといえるでしょう。

人事分野におけるDXの推進にお悩みであれば、HRMSのような仕組みを導入するとともに、オラクルなどのクラウドソリューションの導入をすることをおすすめします。

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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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