販促品メーカーである海外企業が、乱立していた50以上の業務システムをiPaaS（Integration Platform as a Service）で統合し、業務プロセスを劇的に改善した事例が報告されました。この取り組みは、単なる効率化に留まらず、将来のAI活用に向けた強固なデータ基盤を構築するという、多くの日本企業にとっても示唆に富む内容です。
多くの製造業が抱える「システムのサイロ化」という課題
海外の販促品メーカーであるTRENDS社は、多くの製造業が直面する共通の課題を抱えていました。それは、社内に50以上もの異なる業務システムが散在し、それぞれが独立して稼働している、いわゆる「システムのサイロ化」です。基幹システム（ERP）、顧客管理（CRM）、生産管理、在庫管理、さらには各部門が独自に導入したツールなどが連携しておらず、データが分断されていました。その結果、顧客からの注文を受けてから生産、出荷に至るまでのプロセスにおいて、多くの手作業によるデータ入力や転記が発生し、処理に時間がかかるだけでなく、入力ミスなどのヒューマンエラーも避けられない状況でした。
これは、日本の製造現場においても決して他人事ではありません。長年の事業活動の中で、各部門が必要に応じてシステムを導入・改修してきた結果、全社的なデータ連携が困難になり、非効率な手作業が温存されているケースは少なくないでしょう。こうしたデータの分断は、迅速な意思決定やプロセス改善の大きな足かせとなります。
iPaaS活用によるシステム統合とプロセスの自動化
この課題を解決するため、同社はBoomi社が提供するiPaaS（Integration Platform as a Service）を導入しました。iPaaSとは、クラウド上で様々なアプリケーションやシステムを連携させるためのプラットフォームで、いわばシステム間の「通訳」や「ハブ」のような役割を果たします。これにより、大規模なシステム改修を行うことなく、既存のシステム同士を柔軟に接続することが可能になります。
TRENDS社はiPaaSを活用して、分断されていた50以上のシステムを統合。顧客からの注文データを起点に、在庫確認、生産指示、出荷手配までの一連のプロセスを自動化する仕組みを構築しました。これにより、これまで担当者が手作業で行っていたシステム間のデータ連携が不要となり、リアルタイムで正確な情報が全部門で共有される基盤が整いました。
驚異的な成果：注文処理時間を90%削減
システム統合とプロセス自動化がもたらした成果は目覚ましいものでした。特に、注文処理にかかる時間は、従来数時間を要していたものが、わずか数分へと短縮され、実に90%もの時間削減を達成したと報告されています。これは、顧客への納期回答の迅速化やリードタイム短縮に直結し、顧客満足度の向上に大きく貢献します。
また、手作業の排除は、業務効率の向上だけでなく、ヒューマンエラーの削減による品質の安定化にもつながります。さらに重要なのは、これまで単純なデータ入力作業に追われていた従業員が、より付加価値の高い業務、例えば生産プロセスの改善活動や顧客対応、新たな技術開発などに時間を振り向けられるようになることです。
AI活用の前提となる「データ基盤」の構築
今回の取り組みで特に注目すべきは、同社がこれを「AI活用の準備が整った（AI-Ready）製造基盤の構築」と位置付けている点です。近年、多くの企業がAIや機械学習の導入を検討していますが、その成否を分けるのは、質の高いデータが整理され、リアルタイムで利用できる環境が整っているかどうかにかかっています。
データが社内に散在し、形式も不揃いなままでは、AIは期待したような性能を発揮できません。TRENDS社は、今回のシステム統合によって、製造、販売、在庫などに関するデータを一元的に集約・管理できる基盤を構築しました。これにより、将来的には需要予測やサプライチェーンの最適化にAIを活用したり、生成AIを用いて顧客とのコミュニケーションを高度化したりといった、さらなるDX推進への道筋をつけたと言えるでしょう。
日本の製造業への示唆
今回の海外事例は、日本の製造業にとっても多くの実務的なヒントを与えてくれます。以下に要点を整理します。
1. システムのサイロ化はDX推進の最大の障壁であることの再認識
部門最適で導入されたシステム群が、結果として全社的なデータ活用を阻害しています。AIやIoTといった先端技術の導入を検討する前に、まず自社のデータがどこに、どのような形で存在しているのかを把握し、その分断を解消することが不可欠です。
2. iPaaSはシステム統合の現実的な選択肢
基幹システムを全面的に刷新するには、莫大なコストと時間がかかります。iPaaSを活用すれば、既存のシステム資産を活かしながら、比較的低コストかつ迅速にシステム間の連携を実現できる可能性があります。特に、多品種少量生産やサプライチェーンの複雑化に対応するためには、こうした柔軟な連携基盤が有効です。
3. AI導入の前に、まずデータ基盤の整備を
「AIで何とかしたい」という発想ではなく、「AIが活用できるデータをいかに整備するか」という視点が重要です。今回の事例のように、まずは業務プロセスの自動化とデータの一元化を進め、その上でAIの具体的な活用方法を検討するというステップが、着実な成果につながります。
4. 自動化は、人の価値を再定義する機会
単純作業や手作業を自動化することは、コスト削減や効率化に留まりません。それによって生まれた時間や労力を、人にしかできない改善活動や技術開発、技能伝承といった、企業の競争力の源泉となる業務に再投資していくという経営視点が、今後の工場運営においてますます重要になるでしょう。
コメント