IT分野の技術の成長とトレンドの移り変わりは速く、現在もその状況にかわりはありません。
その中でも、数年前から長期的に話題になり近年、重要度が増しているキーワードについて再確認も含めて日本語・ローマ字順にご紹介します。

衛星インターネット

衛星インターネットとは、衛星アンテナを設置することで、人工衛星を経由してインターネットを利用できるようにする技術です。インターネット回線を引く必要がないため、インフラが整っていない国や地域でもインターネットが利用できるようになります。衛星インターネットが普及することで、これまで顕著だった情報格差の解消に繋がります。

エコシステム

エコシステムはもともとは「生態系」を意味する言葉です。ビジネス上の文脈では、IT業の業界や製品がお互いに連携を行うことで利益を生み出す循環を意味しています。
企業やその製品を組み合わせて新たなサービスを生み出す循環が、イノベーションの基盤となるとされています。シリコンバレーのエコシステムが例としてよくあげられるものです。
日本国内でもその構築の必要性が説かれています。

エッジAI

エッジAIとは、ユーザー（利用者）に最も近いデバイスにAIを導入し、自動で学習や推論を行います。AIが末端のデバイスに搭載されていることからエッジAIと呼ばれます。エッジAIはスマートフォンやカメラ、自動車などの身近なデバイスに搭載されていることもあり、意図しなくても日頃から関わっているのです。
一般的なAIはクラウドAIと呼ばれ、GAFA（Google、Amazon、Facebook、Apple）が展開しているサービスが有名です。
どちらも同じAIですが、下記のように明確な違いがあります。

エッジAIとは、ユーザー（利用者）に最も近いデバイスにAIを導入し、自動で学習や推論を行います。AIが末端のデバイスに搭載されていることからエッジAIと呼ばれます。エッジAIはスマートフォンやカメラ、自動車などの身近なデバイスに搭載されていることもあり、意図しなくても日頃から関わっているのです。一般的なAIはクラウドAIと呼ばれ、GAFA（Google、Amazon、Facebook、Apple）が展開しているサービスが有名です。
どちらも同じAIですが、下記のように明確な違いがあります。

• 各エッジ（デバイス）で学習や推論を実施
• 必要なデータのみをサーバに送信
• サーバと繋がっているデバイスがデータを収集
• 収集したデータをサーバ側で学習や推論を実施

エッジAIは膨大なデータをクラウドに送信する必要がないため、通信コストの削減やセキュリティ強化、リアルタイムと差異のない情報処理に期待できます。

サイバーセキュリティメッシュ

サイバーセキュリティメッシュとは、ゼロトラストの概念を拡張させたもので、柔軟性と信頼性を担保した強固なセキュリティのための分散型アーキテクチャです。
サイバーセキュリティメッシュを活用することで、ITリソースの場所を問わず、誰でも場所を問わず安全にアクセスできるようになります。サイバーセキュリティメッシュは、2025年までにデータの50%以上をサポートすると言われています。

スクレイピング

スクレイピングとは、膨大な量があるインターネット上の情報から、あらゆる情報（データ）を収集、整理する技術、手法のことです。
競合他社の情報や消費者の動向を分析するためには、元となるデータや情報の収集が必要です。

収集するデータの例としては、スマートフォンの操作履歴、位置情報、観測地点ごとの天候情報、ビジネスにおける伝票データなどあらゆるデータが対象となります。これまで想像もされなかったデータ間の関連を見出すことで、ビジネスなどに有意性をもたらします。収集したデータは、データの分析やAIによるデータの活用がセットとなります。

スピアフィッシング

特定の人物や組織に対して偽メールを送信し、アカウント情報などの機密情報を収集する標的型フィッシング攻撃のことです。
通常のフィッシングが不特定多数をターゲットにしているのに対し、スピアフィッシングは特定のターゲットに対して攻撃を仕掛けるという違いがあります。
手口として、準備段階でターゲットに関する情報収集を行い、上司や取引先などに偽り、メールを送信してきます。

生成AI

GenerativeAI（ジェネレーシティブAI）とも呼ばれています。
従来のAIが決められた作業を自動化するのに対し、生成AIは学習したデータを基にオリジナルデータを生成するAIのことです。その汎用性の高さから、企業のみならず日常生活でも活用されています。

ゼロトラスト

ゼロトラストを日本語訳すると「何も信頼しない」という意味になります。
昨今はゼロトラストに基づいたセキュリティ対策が注目を浴びており、全ての通信を信頼しないことを前提としてセキュリティ対策を講じます。
ゼロトラストのセキュリティ対策は、認証されたユーザーやデバイスでのみシステムやアプリケーション、データにアクセスできるようにします。

ゼロトラストが注目された背景として、クラウドサービスの普及やテレワークの導入が挙げられます。
時間や場所を問わずにインターネットに接続するだけで重要なデータにアクセスできるため、高水準なセキュリティ対策が求められるようになりました。
内部による不正も簡単に行えてしまうため、内部・外部の信頼性を問わずにセキュリティを担保する必要が出てきたのです。

送信ドメイン認証

送信元メールサーバのIPアドレス認証や電子署名の仕組みを利用して、送信元のメールサーバが正当なものか判断します。
なりすましメール対策として最も有効とされており、3種類（SPF・DKIM・DMARC）の認証方法があります。

ダークウェブ

闇サイトとも呼ばれています。
検索エンジンの検索ではアクセスできない、匿名性の高いサーバーに構築されています。WEBブラウザからのアクセスは出来ないことが多く、情報の授与には専用のツールが必要になります。
このような匿名性の高さから犯罪行為に悪用されるケースが多く、サイバー犯罪者の温床となっているともいわれます。

デジタルツイン

デジタルツインは、現実世界の空間にある情報をIoTやAIなどで収集し、収集したデータを元に仮想空間上で再現する技術です。現実世界の空間をまるで双子のように再現することから「デジタルの双子」の意味を持ちます。デジタルツインを活用することで、現実世界の空間で起こる将来的な変化をコンピュータ上で観測できるため、現実世界での変化に備えることが可能となります。
デジタルツインは航空機エンジンのメンテナンスや製造業のマシン設計から保守まで活用されており、今後益々デジタルツインによるサポートが増加する見込みです。

ディープフェイク

ディープフェイクは、ディープラーニング技術を用いて、人物の顔や音声を合成してリアルな映像や音声を作り出す技術です。これにより、実際にその人物が発言していない内容を、あたかも本人が言ったかのように見せることができます。

ディープフェイクはエンターテインメントや映画制作などで役立つ一方、悪用されると個人や社会に深刻な影響を及ぼす可能性もあります。そのため、技術的な進展とともに、倫理や規制の問題も浮上しています。

ディープラーニング

ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークを用いた機械学習技術の一つで、データから自動的に特徴を学び、非常に高精度な予測や分類を行います。この技術は、音声認識、画像認識、自然言語処理など、さまざまな分野で活用されています。

ディープラーニングは、大量のデータを扱い、階層的に特徴を抽出するため、複雑なパターンを学習する能力に優れています。これにより、従来の機械学習アルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを発揮することが可能になります。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、脳の神経細胞（ニューロン）とその繋がりを模倣する数理モデルを指します。人間の脳には100億から1000億個程度のニューロンがあると言われており、これらのニューロンが相互に連携し、出力した情報をシナプス（情報伝達のパイプ）で操作することにより、脳内で複雑な処理ができます。数理モデルも人間の脳と近い構造で成り立ち、入力層・出力層・隠れ層の3層構造が基本です。各層の間にはシナプス（単位：W）を配置し、シナプスの結合の強さで情報伝達の速度を再現しています。
実は、AIやディープラーニングはニューラルネットワークの技術が基になっており、機械学習や深層学習の発端となった技術なのです。ニューラルネットワークの技術を応用した研究も進んでおり、マッチングサービス「Pairs」では、絞り込み検索で漏れた人をマッチングさせる機能を開発しています。条件指定で年齢や地域、学歴などのフィルターをかけるほど、条件から漏れる可能性が高くなってしまいます。そこで、趣味や好みが似ている人をAIが分析し表示してくれる、という機能です。

ハイパーオートメーション

ハイパーオートメーションとは、AIやML（機械学習）などの複数の技術を組み合わせることで、一連の業務を自動化する技術です。日本でも業務の自動化は確立されつつありますが、RPAツールを用いて断片的な自動化に留まるケースばかりです。そのため、手作業と自動作業が混在しやすくなり、手作業でのミスに気づきにくくなったり、新たに自動化を進める際の調査が難航する可能性もあります。
ハイパーオートメーションを導入することで、断片的な自動化から脱却するだけでなく、企業全体の業務を横断的に自動化できるため、注目度の高い技術です。

ブロックチェーン

ブロックチェーンは、時間の経過とともに連続した情報を記録する技術です。自律分散システムにより成り立ちます。
金融分野では取引の連続を一繋ぎのデータとするために利用されています。暗号資産などにより注目を集めました。
金融分野に限らず幅広い用途が想定されており、今後の利用拡大が予想される技術です。

プロンプトエンジニアリング

AIから質の高い出力を得るために、最適な形式や語句などを試行錯誤し、プロンプトを開発し最適化するスキルのことです。
近年、chatgptなどの生成AIが注目を集めたことに伴い、注目されるようになりました。

マルチモーダルAI

異なる種類の情報をまとめて扱うAIです。
１種類のデータのみで対象を識別する「シングルモーダルAI」と異なる点は、画像や音声、テキストなど2種類以上のデータを基に総合的に対象を識別します。そのため、対象を識別する精度が向上し、複雑な課題にも対処することが可能です

メタバース

メタバースは、仮想空間を基盤にしたデジタルな世界で、ユーザーがアバターを使って交流や活動を行うことができる環境を指します。この空間では、ゲーム、ソーシャルメディア、ビジネス活動、教育など、さまざまな活動が行われます。さらに、VRやAR技術を活用することで、よりリアルで没入感のある体験が可能になります。現在、多くの企業や個人がメタバースの発展に関心を持ち、さまざまなサービスやプロジェクトが進行中です。

メールスプーフィング

なりすましメールとも言います。メールの差出人情報を偽装することで他人の振りをしてメールを送り、受信者の情報を盗みます。

リスキング

自社社員に新たなスキルを積極的に取得させる取り組みです。
世の中でDX化が推進されたことにより広まった人材戦略であり、リスキングを行うことで社員のスキルが向上し、企業の陳腐化や時代の流れに取り残されることを防ぐだけでなく、社員の離職を防ぐメリットもあるとして注目が高まっています。

量子コンピュータ

量子の持つ重ね合わせ、量子もつれと呼ばれる性質を用いて高速度な計算を行うコンピュータを量子コンピュータといいます。従来のコンピュータは一つのビットで0か1のいずれかの状態を示すことで成り立っていますが、量子の場合は重ね合わせにより多くの状態を持つことができ、これが高速度な計算に繋がります。現状では、一部の特定の計算に適用可能な状況となっています。汎用的なものは実用レベルに至っておらず、未知数な部分があります。
※「量子とは、粒子と波の性質をあわせ持ったとても小さな物質やエネルギーの単位」文部科学省「量子ってなあに？」より引用

ローコード・ノーコード

ローコード・ノーコードは専門の技術を持たない人でも、アプリケーションを作成し、業務のIT化を進めるためのツールおよび開発技法です。ツールによりドラッグアンドドロップで部品をつなげることで、プログラムを直接書かずともアプリケーションが作成できる製品が多く提供されています。
非IT専門職でもアプリが作れIT化、デジタル化を推進できるとして期待されている技術です。ただし、構造上適用分野には限りがあるとされています。
業務効率化、自動化への適用が期待される技術です。

AGI

Artificial General Intelligenceの略です。日本語訳だと「人工汎用知能」であり、人間のような汎用的な知能を持つ人工知能（AI）です。
従来のAIは特定のタスクを自動化することに特化しているため、初めての業務に対して対応することはできません。しかし、AGIは様々なタスクに関する知識を持ち、自己学習や問題解決能力も持っているため、初めての業務でもそつなくこなすことができます。

AI拡張型開発

AI拡張型開発は、AI技術を利用してソフトウェア開発の効率を向上させるアプローチです。AIは、コード生成、デバッグ、テストの自動化、ユーザーの要求に基づいた最適化などを行うことができます。これにより、開発者は複雑な作業から解放され、より高品質で迅速なソフトウェア開発が可能になります。特に、AIを活用したプログラムの自動補完やエラー検出は、開発のスピードを大きく加速させます。

AiTM攻撃

Adversary in the Middle攻撃の略です。中間者攻撃ともいわれます。
攻撃者はターゲットとサイトの間にプロキシサーバを配置し、ターゲットの通信情報を窃盗します。方法としては、偽装サイトへ誘導するフィッシングメールをユーザーへ送信し、偽装サイト上でユーザーに多要素認証を解除してもらい、ユーザーのセッションCookieを取得します。
従来のフィッシング攻撃は、偽装サイトにユーザーが入力したIDやパスワードなどの認証情報のみ窃取するので、多要素認証が設定されているサイトであれば、認証を突破される心配がありませんでした。しかし、AiTM攻撃は、多要素認証に成功した後のログイン状態を保つセッションCookieを取得します。そのため、多要素認証が設定されているサイトだとしても突破される可能性が高い手口です。

AI TRiSM

AI TRiSM（AI Trust, Risk, and Security Management）は、AIシステムにおける信頼性、リスク、セキュリティを管理する枠組みです。AIが社会や企業で広く使われるようになる中で、その安全性と倫理的側面を確保するために導入が進んでいます。具体的には、AIシステムの透明性を高め、悪用やバイアスの問題を最小化するための手法です。これにより、AI技術の信頼性と社会的受容を高めることが期待されています。

BX

部門ごとではなく会社全体の業務見直しをシステム改革などを通して行います。また、業務改善のみならず従業員の意識改革も含まれています。

CCoE

Cloud Center of Excellenceの略です。
企業などでクラウド推進するために設置された全社横断型の組織のことをいいます。クラウド活用を推進するにあたって、組織横断型の戦略を遂行する際に、優れた人材やノウハウ、リソースなどを一か所に集約し組織化します。

DevOps

Development（開発）とOpereatirons（運用）を組み合わせた言葉であり、システム運用の場において運用担当者と開発担当者が直接的に連携し（あるいは同じ担当者で）、サービスを運用しながらブラッシュアップする形態です。
従来から行われてはいたものの、近年ツールや環境の変化にさらなる注目を集めるようになりました。それぞれ相互に影響を与えることにより改善のサイクルを早める効果があります。

DKIM

DomainKeys Identified Mailの略です。秘密鍵と公開鍵を使用して送信するメールに電子署名を付与します。受信側はこの電子署名を検証することで、メールアドレスや内容の改ざんがされていないか検証できます。しかし、SPFと比べて導入や管理が難しいというデメリットがあります。

DMARC

Domain-based Message Authentication Reporting and Conformanceの略です。SPFとDKIMの認証結果を基に、メールに表示される送信元アドレスに対して検証します。これにより、SPFやDKIMのデメリットであった、自社ドメインになりすまし悪用されるということを防ぐことができます。

DoT（Deep Learning of Things）

DoT（Deep Learning of Things）とは、モノのディープラーニング化を指し、DoTはIoTの次世代技術として注目を浴びています。IoT（Internet of Things）がモノをインターネットに接続することで、より効率的にデータ収集や商品・サービスの改善に役立つことで注目されました。IoTが普及することで、幅広い業種で大きな変化がありましたが、IoTの課題でもあった「複数の情報を蓄積して、次の行動を予見すること」は解決できません。この課題を解決できるのがDoTなのです。
自動車の自動運転を例に挙げると、信号や標識、歩行者を自動で検知し、より安全な運用ができるようになります。自動運転技術はディープラーニングの発達によって大きく進歩した領域です。IoTだけでは実現できなかった、あらゆるモノが自身で学習し適切な状況判断を下してくれるため、DoTの需要はさらに高まると予想できます。

DX

デジタルトランスフォーメーション（Digital Transformation）の略。デジタルやIT技術を用いてビジネスの変革を行い、新たな価値を生み出す取り組みを指します。
通信や流通の速度が早まり、競争相手がグローバルになるのに伴い、企業は新たなプロダクトや価値を手に入れる必要性が高まっています。そのための課題解決方法として、DXの必要性が広く説かれているのです。
総務省や経済産業省により法整備などの形での支援も行われています。

EDR

Endpoint Detection and Responseの略で、PC、サーバー、スマートフォン、タブレットなどのネットワークに接続されているエンドポイントの操作や動作の監視を行い、サイバー攻撃を受けたことを発見し次第対処するソフトウェアの総称です。
EDRは、サイバー攻撃の阻止ではなく、不正な内部侵入を受けた後の迅速な対処を目的としています。巧妙化するサイバー攻撃を完全に防ぐことは難しいため、サイバー攻撃に遭った後の被害を最小限に抑えるべく設計されました。

Emotet

Emotet（エモテット）は、メールアカウントやメールデータなどの情報窃取に加え、ランサムウェアなどの二次感染に悪用されるマルウェアです。
このウイルスは、2019年～2020年にかけて広がりを見せていましたが、2022年以降に再び広がっています。
Emotetは、他のマルウェアと比べウイルス対策ソフトなどでは検知されづらく、感染しやすい特徴があります。
手口としては、取引先の名前や行政等に偽り攻撃メールを送信し、添付されている不正ファイルやリンクをターゲットが開くとウイルスが拡大し、情報を窃盗します。

GAN（敵対的生成ネットワーク、Generative Adversarial Network）

GANは、2つのニューラルネットワークが競い合いながら学習することで、リアルな画像や音声などを生成する技術です。一方のネットワーク（生成器）は本物に似たデータを作り出し、もう一方（識別器）はそれが本物か偽物かを判別します。この競争によって、生成器は徐々にリアルなデータを生成する能力を高めます。

GANは画像生成やコンテンツ作成において革新的な役割を果たしており、アートやファッション、ゲームなどさまざまな分野で利用されています。

HAPS

High Altitude Platform Stationの略で、成層圏に飛行させた航空券などの無線機体を通信基地局の用に運用し、広域エリアに通信サービスを提供するシステムの総称。
HAPSを活用することで、山岳部や離島・発展途上国など通信ネットワークが整っていない場所へ安定したインターネット環境を構築することができます。
また、高度の高い場所でも携帯電話のカバーエリア内にすることができ、ドローンなど空中で電波を使う機会にも適応します。

IoB

IoBは、Internet of BehaviorsとInternet of Bodiesの2つの意味を持ちます。
Internet of Behaviorsとは「行動のインターネット」や「振る舞いのインターネット」とも呼ばれ、位置情報や顔認証、購入履歴などの人の動作に関連する情報を収集・活用する技術です。カメラを利用した体温計測や自動車運転のドライバーが注意力散漫になるのを防ぐことに使われます。人々の行動を最適化できる反面、個人の行動を制限することにもなるため、柔軟な活用方法が求められます。
一方、Internet of Bodiesとは、人体とインターネットを繋げる技術で「身体のインターネット」とも呼ばれます。
Internet of Bodiesは3つのフェーズに分かれていて、それぞれ下記の意味があります。

• 第1フェーズ：定量化
  定量化は、身体の外部からデバイスを装着することで身体の状態を確認できるものを指します。具体的には手首に装着することで、運動量や脈拍を測定できるApple WatchやFitbitが該当します。
• 第2フェーズ：体内化
  体内に一定のデバイスを埋め込むことを指します。身近な例ではペースメーカーが挙げられますが、現時点でこのフェーズに該当するものは少ないです。
• 第3フェーズ：ウェットウェア
  ウェットウェアは脳に直接デバイスを接続することを指します。現在、このフェーズに該当するデバイスは存在しません。脳が関係する以上、体の調子やソフトウェアとの相性次第では物理的な危険が潜んでいる可能性があるため、第1・第2フェーズと比較して高いリスクが伴います。

IoT

Internet of Thingsの略で、モノのインターネットという意味です。コンピュータ以外のあらゆるものにインターネットでの接続を与え、各種の情報を収集したり遠隔操作を行うことで利便性を得る技術を示しています。
総務省の「令和3年版情報通信白書」によると、IoTの普及が進んでおり、2020年時点で世界で253億台の機器がインターネットに接続されています。今後もさらに増加する予測が行われており、他分野と組み合わせることでより広がりを持つ技術です。IoBにおいては、その基礎を支える技術となっています。

LLM（大規模言語モデル、Large Language Model）

LLMは、大量のテキストデータを基にトレーニングされた自然言語処理のモデルで、文章生成や翻訳、質問応答などが可能です。これらのモデルは、膨大なデータを学習することで、文脈に沿った回答を生成したり、文章の意味を理解したりする能力を持っています。

LLMは、GPT-3やBERTなど、数十億のパラメータを持つ大規模なモデルが代表例です。これにより、AIはより自然で高度な会話やタスクをこなせるようになり、さまざまな業界で活用が進んでいます。

IOWN構想

あらゆる電子機器を光デバイスに置き換え、それらを光ネットワークで繋げるなど、全てを光で繋げる次世代情報通信基盤構想です。今まで実現が難しかった低消費電力、高速大容量通信、低遅延を実現します。

LPWA

Low Power Wide Area-networkの略で、その名のとおり省電力かつ長距離でのデータ通信が可能な無線通信技術。
LPWAは主にIoTやM2Mでの活用を想定されてつくられています。

MR

MR（Mixed Reality）はVRやARが発展した技術で、現実世界と仮想空間を同時に体験できる複合現実とも言われています。MRでは、現実世界を模した仮想空間上にARで体験できる3Dキャラクターが現れ、プレイヤーは現実世界と同じ空間を自在に動くことができます。キャラクターの後ろに回り込んだり、キャラクターに近づいたり遠ざかったりとプレイヤーの意図した通りの行動ができるのです。MRなら、キャラクターや人物が目の前に実在するかのような体験ができるため、ゲームやエンターテインメントだけでなく、ビジネスシーンでも活躍が期待されています。

PoC

Proof of Conceptの略で、概念実証と訳されます。新しい技術やアイデアが実現可能であるか、十分な効果を得られるかなどを確認するために行われる一連の検証工程のことを指します。
IT業界では、サービスや製品の開発を検討する際に簡易版を作成し、実際の運用環境でテストを行い、効果の最大化や導入後のトラブルを防止する意味もあります。

RPA

RPAはRobotics Process Automationの略称です。ロボットによるプロセスの自動化を意味しています。必ずしも物理的なロボットではなく、PC上の各種操作を自動化するのに利用可能な技術です。業務の自動化への活用が進んでおり、システム運用などでも利用が見込まれています。

SASE

Secure Access Service Edgeの略で、これまで個々に存在していたセキュリティサービスとネットワークサービスを一体にし、接続の安全性を確保できるネットワークセキュリティの概念です。
テレワーク環境に最適化した利便性・安全性を実現させる手段として提唱されています。

SPF

Sender Policy Framework の略です。DNSを利用して送信元メールアドレスを検証します。メール受信者はDNSサーバに問い合わせを行い、あらかじめDNSサーバに登録されたIPアドレスと受信したメールのIPアドレスが一致しているか検証します。

WAAP

Web Application and API Protectionの略です。
サイバー犯罪からWEBアプリケーションとAPIを保護するクラウド型のセキュリティサービスです。
従来のWAFでは、巧妙化したサイバー犯罪に対応できないリスクがあるため、そのリスクを防ぐためにAPI保護機能も追加されています。

X-Tech

テクノロジー（技術）をクロス（X）させるということを示す造語です。既存のビジネスにITやデジタルの技術を加えて作り出されたビジネスモデル、業種、サービスを指します。
DXのアウトプットが実を結んだものともいえます。
代表的な例として、FinTech（金融）、EdTech（教育）、HRTech（人材）、AgriTech（農業）、MedTech（医療）、AdTech（広告）などが知られており、今後も広がりを見せることが想定されています。

まとめ

今回は2025年最新版のIT用語をまとめました。みなさんの気になるものはありましたか？
それぞれに関して詳しい説明がついているものもあるのでぜひ参考にしてみてください。
IT用語のトレンドになるような話題を自社の経営に応用させるとよりよい未来が待っているかもしれません。ITサービスの導入に不安をお持ちの方でもぜひお気軽にご相談ください。

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こんにちは！ワニたんです。

またまた気になるニュースを見つけたワニたんです?

今回は、物流倉庫での業務を効率化するデータ分析サービスの話題です?
労働時間規制や少子高齢化により様々な問題に直面している物流業界…そんな物流業界の未来を変えるかもしれない注目のサービスです！

物流業界の課題とNexa Wareの誕生

物流業界は現在、「物流2024年問題」と「物流2030年問題」という2つの重大な課題に直面しています。

物流2024年問題は、2024年4月に施行されたる「働き方改革関連法」により、時間外労働の上限規制が厳格化されることで、特にトラックドライバーの労働環境が一層厳しくなると予測されています。この規制により、荷物の輸送能力が約14%減少し、業界全体に多大な影響を与えることが懸念されています。
➡物流2024年問題とは

さらに、物流2030年問題では、日本の少子高齢化に伴い、労働力の大幅な減少が予測されており、物流業界では約34%の輸送能力不足が発生する可能性が指摘されています。

このような背景の中、物流業界の未来を変えるため、KDDIと椿本チエインが合弁会社「Nexa Ware（ネクサウェア）」を設立しました。
Nexa Wareは、通信技術と物流機器の専門知識を融合させ、物流業界のDXを加速させる次世代型ソリューションを提供しています。この新たな取り組みは、労働力不足とDXの遅れという業界の構造的課題に対し、画期的な解決策を提案しています。

Nexa Wareの物流倉庫向けデータ分析サービス

2024年8月22日にNexa Wareは、物流倉庫業務を効率化するデータ分析サービス「Nexa Warehouse-Optimizer」を発表しました。このサービスは、物流2024年問題や2030年問題に対応するため、倉庫内の各種データを集約し、効率的な作業管理を実現することを目的としています。

「Nexa Warehouse-Optimizer」の機能

• KPIの可視化とボトルネック分析：顧客ごとの作業進捗を詳細に把握し、作業フローの最適化・DX推進をサポートします。また、倉庫全体でのボトルネック分析によりオペレーション及び、導入・稼働システムの最適化を実現します。
• シフトシミュレーション：作業内容・予測出荷量・現場状況に応じて作業員のシフトを自動で作成します。物流倉庫全体の人員配置の最適化や倉庫オペレーションの効率化を図ります。
• 作業完了予測：当日の作業進捗に応じて作業完了時刻を予測し、遅延アラートやシフト修正を行います。作業遅延の予防やスムーズな集荷・荷役作業を実現し、トラックドライバーの荷待ち時間を削減します。

合弁会社としての強みとビジョン

Nexa Wareの強みは、椿本チエインが持つ物流機器の専門知識と、KDDIが提供する通信インフラおよびデータ分析技術の融合にあります。この強力なパートナーシップにより、物流業界における一貫したDXソリューションが提供され、業界の未来を切り開くための重要な役割を果たしています。

Nexa Wareは、物流倉庫の自動化を推進し、将来的には「24時間無人化された物流倉庫」の実現を目指しています。創業5年目となる2028年度までに80億円の売上達成を目指し、物流2024年問題や2030年問題の解決に向けた取り組みを加速させています。
➡物流倉庫を自動化する方法は他にも！

まとめ

物流業界が直面する物流2024年問題と物流2030年問題は、労働力不足やDXの遅れといった構造的課題を浮き彫りにしています。Nexa Wareが提供する次世代型ソリューションは、これらの課題に対する効果的な解決策を提示し、業界全体の構造改革を促進しています。KDDIと椿本チエインの協力により、物流業界の未来はより効率的で持続可能な方向へと進んでいくことでしょう。
Nexa Wareの取り組みが物流業界に与える影響は計り知れず、その未来に対する期待が高まります。

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こんにちは、株式会社SMSデータテックの社員Mです。
前回の記事ではECSでRedmineを構築する方法について解説しました。
ECSでRedmineを構築することで、サーバーの管理・運用業務を効率化することができました。
本記事では、次のステップとして、AWS SSOの設定をやってみたいと思います。

本記事対象の方

AWSでRedmineを構築しており、シングルサインオン(SSO)設定をしたいという方を対象としております。
※現在、omniauth samlのpluginsに脆弱性が発見されております。
導入する際は気を付けて下さい。

SSO設定をするメリット

AWSコンソールにログインすることができれば、ワンクリックでRedmineにアクセスすることができます。
また、初アクセスの際にアカウントが作成されるため、アカウント作成も必要ありません。

使用技術について

SSOとは

SSOとは、Single Sign-Onとして知られる認証の仕組みのことです。SSOを使用すると、ユーザーは1度の認証で複数の関連システムやアプリケーションにアクセスできます。これは、ユーザーが複数のアカウントやアプリケーションに対して別々にログインする必要がなくなるため、利便性が向上し、セキュリティが向上します。

IAM Identity Centerとは

AWS IAM アイデンティティセンターは、AWS アプリケーションもしくは複数の AWS アカウントに対するワークフォースのアクセスを管理するために推奨されるサービスです。

RedmineにSSO設定を導入する方法

手順は以下の通りになります。

1. IAM Identity Centerでアプリケーションの設定
2. omniauth samlファイルインストール
3. samlファイルを編集

それぞれ説明していきます。

IAM Identity Center

IAM Identity Centerのアプリケーションから、アプリケーションの追加を行います。

アプリケーションの追加

写真

こちらの情報は、後述するsamlファイルに記述するので、メモしておいてください。

アプリケーションメタデータ

「メタデータ値をマニュアルで入力する」を選択

入力項目は下記内容を記述
アプリケーションACS URL：URL/auth/saml/callback
アプリケーションSAML対象者：IAM Identity Center SAML 発行者 URL

属性マッピングの編集

属性マッピングについては、AWS公式ドキュメントを参照しています。

下記表の通り記述

omniauth samlファイル編集

→omniauth saml

AWSからSSOログインが可能になるpluginです。

Start画面からワンクリックでredmineにアクセスできるようになります。

※version5.1.1でも導入できますが、脆弱性が検知されているため、注意が必要です。

インストール方法

dockerfileが存在するディレクトリにpluginsというディレクトリを作成します。
そのディレクトリに移動し、下記コマンドを実行します。

2saml.rbの編集

samlファイルを編集します。
sample-saml-initializers.rbをコピーし、編集していきます。

assertion_consumer_service_url => ”URL/auth/saml/callback”
issue                                           => ”URL/”
idp_sso_target_url                      => “IAM Identity Center SAML 発行者 URL”
idp_cert                                       => “IAM Identity Center証明書”
name_identifier_format               => “urn:oasis:names:tc:SAML:2.0:nameid-format:persistent”
idp_slo_target_url                       => “URL”
login                                            => ‘extra.raw_info.name’,
mail                                             => ‘extra.raw_info.email’,
firstname                                     => ‘extra.raw_info.firstname’,
lastname                                     => ‘extra.raw_info.lastname’

※Redmineのversion4以下だとこのままで良いのですが、version5以上になるとエラーが発生してしまいます。
そのため、version5以降は下記設定が必須となります。

Redmine version5以降の追加設定

このsamlファイルの一行目に

と入力します。(自身が設定しているディレクトリから/redmine_omniauth_saml/lib/redmine_omniauth_samlを見に行ってください。デフォルトのディレクトリはusr/src/redmineです。)
このディレクトリにはSSOログインに関係するファイルがあります。

以上で設定完了です。

AWSコンソール画面のアプリケーションから、直接Redmineにアクセスできるようになります。

写真追加

おわり

今回は、ECSで構築したRedmineにシングルサインオン(SSO)設定を導入してみました。AWS SSOを活用してRedmineに接続する方法についての情報が少なく、設定にはかなり苦労しました。特に、SAMLファイルの編集やIAM Identity Centerの登録に関する部分が難しかったです。
しかし、設定後は面倒なアカウント作成が不要になり、ワンクリックで接続できるようになったため、非常に便利になりました。ただ、一部の脆弱性がまだ解消されておらず、その点が気がかりです。
試行錯誤の末に作り上げたAWS SSO認証が、他の方々のお役に立てることを願っています。

筆者：R・M（20代）

所属：ハイブリット・マルチクラウド部

まったくの未経験でこの業界に飛び込んできた若手。
パッと見はビジュアル系？
でもプレゼンしだすと、少し胡散臭さもあわせもったセールスように華麗なプレゼンを見せる。
読者と一緒にAWSのプロになりたい、そんな20代。

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昨今、多くの業界でデジタルトランスフォーメーション、いわゆるDXが浸透してきています。DXについての情報はまだ多くなく、最新のトレンドを追うのは難しいですよね…
「自社にもDXを取り入れたいけど難しそう…」「DXって何？普通のDXと何が違うんだろう…？」そんな悩みをもった皆さんに向けて、今回は「DXとは」「最新のDX導入事例3選」をお届けしていきます。
ITに関する専門用語も多く登場しますので、わからない単語がある方は下の記事からチェックしてみてください！

DXとは

まず、DXとは簡単に言うと、デジタル機器やwebサービスを用いて、既存のシステムをIT化・デジタル化すること、それによってビジネスの変革をしていくことです。
クラウドDXとは、様々あるクラウドサービスを用いたDXを指します。クラウドに保存されているデータベースを利用して顧客や環境を分析し、それに応じてDXを進めていくことです。
DX化を進めていくことで単なる業務効率化だけでなく、競合事業に差別化を図れたり、既存の事業から枝分かれした新たなビジネスを始めたりすることができます。

DX化のメリットとは？

DX化には、様々なメリットがあります。今回紹介する項目は以下の3つです。

• 生産性の向上
• 柔軟性の高さ
• 既存事業のブラッシュアップ・新たな事業への展開

一つずつ紹介していきます。

生産性の向上

生産性の向上は、DX化の一番大きなメリットと言っても過言ではありません。従来まで人件費を割いて行っていたデータ整理等の単純作業を、デジタル機器やシステムによって効率化できます。
例えば、顧客情報をデータベースに落とし込み、それを基に次の顧客ターゲットを分析するといったことも、AIの技術やディープラーニングによって人の手を加えることなく自動で完了させることもできます。
生産性や業務効率を上げることで、事業にゆとりが生まれ新たな挑戦をすることにもつながります。

柔軟性の高さ

コロナ禍で社会が大きく変わるなど事業の仕方を変えなければならない事態が起きたときにも、DX化ができていれば柔軟に対応することができます。
従業員が出社しなければ仕事ができなかった会社も、テレワークの環境が整えられていればコロナ禍に迅速に対応できました。
災害・パンデミックなど、人類には予測できない事柄にも、DX化は非常に効果的なことがわかります。

既存事業のブラッシュアップ・新たな事業への展開

生産性の向上によって空いた時間や予算で、今まで続けてきた事業を更に改善させていくことや、新たな事業への取り組みにもつながります。
市場や顧客ニーズの変化が激しい昨今、事業の改善や新しい企画は重要です。企業を大きくするためにも、DX化はこれから必須となっていく要素です。

DX化のデメリットとは？

DX化にはメリットだけではなく、いくつかのデメリットもあります。
具体的には以下の3つが挙げられます。

• 費用面
• エンジニアの確保
• 既存フローからの移行

それぞれ確認していきましょう。

費用面

DX化には、技術を導入するための初期費用がかかります。効率化させたい業務やフローがあっても、新しいシステムを導入する予算を得ることが難しい場合もあります。
例えば、飲食店でのキャッシュレス決済を導入するだけでも、カード読み取り機器やPayPayのQR、スマホ決済に対応した機器を導入するのには少なくない費用がかかります。
他にも、社内業務の効率化を図るシステムを構築する場合にも、外注する場合は人件費や環境費用などの面でお金がかかってしまうわけです。初期費用だけでなく、保守に必要なランニングコストなど、長期に渡って必要になる費用もあります。
DX化は、削減できる費用と導入にかかる費用を計算して導入しなければなりません。

エンジニアの確保

システム構築や機器の導入にも、きちんと要望に沿ったものを構成できるエンジニアが必要になってきます。社内にエンジニアがいる場合はスムーズにやり取りが行えるかもしれませんが、エンジニアがおらず、知識が0の状態だと長期的に運用していくのは難しい場面があります。
DX化には、システムの開発におけるエンジニアの確保と、ITにおける基礎知識が重要になってきます。

既存フローからの移行

すでに社内にある程度の業務フローがある場合、DX化による刷新のリスクを考えておかなければいけません。
マニュアルの作成、DX化による新しいフローへ慣れるまでの時間など、新しいものを取り入れるときには必ず生産性が落ちる瞬間があります。スムーズにDX化をすすめるには、事前の準備や説明などをしっかりしておく必要があります。

大手企業におけるDXのトレンド｜最新の導入事例3選

DX化によって様々なビジネスチャンスを掴んでいる企業を3つご紹介します。

日本交通

日本交通は日本初のタクシー配車アプリを開発し、タクシー業界全体のDX化に非常に貢献した存在となっています。配車サービスは実は海外で「Uber」の名前で浸透しており、それをいち早く取り入れたのが日本交通なのです。
また、道路状況や走行履歴、ドライブレコーダー等のデータを基に需要や道路状況の解析などにも貢献したりと、DXを最前線で取り入れている企業になります。

ZOZO

店頭販売が主流だったアパレル業界において、オンライン販売の需要に着目し「ZOZOTOWN」を開発しました。オンライン販売の欠点とも言える「自分にあったサイズがわからない」問題を自分の体型や身長を基に自動で計算してくれる「WEAR」の立ち上げ等、アパレル業界のDXに多大な影響を与えた企業の一つとしてあげられます。

家庭教師のトライ

全国に幅広く展開している学習サービス「家庭教師のトライ」も、オンライン学習の形でDXを取り入れました。
通塾に対するハードルを下げることで、既存の事業を大きく成長させたサービスの一つとも言えるでしょう。

まとめ

DX初期は「業務効率化」「生産性の向上」が注目されていましたが、データベースを用いて革新的なマーケティング戦略や営業戦略を立てていくこともDXの今後のトレンドになる可能性があります。クラウドやデータベースの技術の進化とともに、DXも進化していくと考えられることからも、新しい技術のトレンドはDXのトレンドと深く結びつきがあると予想することが出来るのです。DXの今後のトレンドを追うためにも、様々な技術や情報に触れていくことが重要になってくるでしょう。
SMS DataTechでは、ITサービスマネジメントの業界基準である「ITIL®」をベースとしたシステム運用の長年の経験と技術を活かし、満足度の高い運用自動化を実現しています。さらに、人（People）／プロセス（Processes）／製品･技術（Products）／パートナー（Partners）の「4つのP」をバランス良く配置することで、お客様に質の高いシステム運用を提供することが可能です。
DX移行に関する自動化や、データベース運用について是非SMSDatatechにお問い合わせください。

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コロナ禍を経験し、コールセンターでもDXが進められているようになりました。出勤制限や在宅ワークといったような形で導入されている企業も多いのではないでしょうか。今回はコールセンターがDXを導入する際に得られるメリットとその導入案について解説します。

DXとは

DXとはデジタルトランスフォーメーションの略で、「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して競争力を高めること」を指します。DXを導入することで得られる利益は業界によって変わりますが、コールセンターの場合は主に顧客対応の品質向上に役立ってくれます。

日々様々なお客様からの問い合わせ対応をしているコールセンターであれば、顧客満足度を第一に意識しなければなりません。例えばAmazonのように大規模な企業はコールセンターにもいち早くDXを取り入れ、スタッフが在宅でも対応できるようになったのはもちろん、相談内容・ヘルプの難易度といった部分まで改善を果たしています。お客様が困った時にすぐに問い合わせできる形を整えているからこそ、安心感を与えることに繋がっているのです。

コールセンターでDXを取り入れるメリット

実際にコールセンターでDXを取り入れた場合の代表的なメリットは以下の3つです。

• 顧客対応の効率化
• オペレーションの改善
• データ分析

どれもコールセンターにおいては必須といえる要素です。それぞれ詳しく解説します。

顧客対応の効率化

コールセンターのDXにおいて一番前面に出るのが、顧客対応の効率化です。顧客対応をDX化することにより、従業員の負担軽減・人件費の削減といったメリットが期待できます。

特に効果を得られるのが「定型的なやり取りの自動化」です。例えば、まず最初にチャットボットやIVRを用いて人手を介さずに問い合わせ対応した後、それだけでは対応できない複雑な問い合わせや要望に対してコールセンターへつなぐという方法です。これにより、チャットボットだけで解決できる簡単な問い合わせに対して人手を費やす必要がなくなりました。

コールセンターを利用する顧客としては抱えている問題が解決できれば人・自動対応を問わない場合が多いため、デジタル化を進めることで双方にとって有益な環境を作れます。

オペレーションの改善

DXはコールセンターのオペレーションの改善にも役立ちます。特に役立ってくれるのがAIによる音声認識サービスです。
例えば通話時の音声を認識して自動でテキスト化し、後で自由に検索・確認が可能になります。YouTubeの自動字幕機能が有名です。
通話をテキスト化することで、事後の確認はもちろん通話中の顧客とオペレーターの会話内容を記録として残せるため、応答記録を作成している場合は作業の簡略化ができます。
他にもNGワードを間違えて発してしまった場合にアラートを上げられるなど、使える幅が広くオペレーション全体の改善が期待できるでしょう。

生成AIの業務への活用方法9選もご覧ください。
➡【生成AIのビジネス活用法】他社の成功事例とあわせて紹介！

データ分析

DXによる業務のデジタル化は、対応履歴や処理時間といったデータの蓄積・分析まで可能にします。音声認識によるテキスト化を行っていれば、通話内容から顧客の不満点を洗い出し、それを基にして商品・サービスの改善にも繋げられます。これまで属人化していた業務をシステムを通じることで膨大なデータとしてストックすることが可能になります。過去のデータからおおよそのコール件数を予測し、人員配置を見直すこともできるでしょう。コールセンター全体の動きまで分析できるため、さらなる業務の効率化にも期待できます。

コールセンターのDX導入案3選

DXはただ単に導入するのではなく、目的を定めてから導入することで効果を発揮します。
求められるDXの効果は業界によって違ってきますが、コールセンターでは以下の3つがキーワードとなります。

• コミュニケーションのデジタル化
• プロセスのデジタル化
• データのデジタル化

これらを行うだけでコールセンターの業務効率は格段に上がります。それぞれ詳しく解説します。

コミュニケーションのデジタル化

コールセンターのDX化と聞いてまず最初に思い浮かべるのがコミュニケーションのデジタル化でしょう。日々様々な顧客とのコミュニケーションが必要なコールセンターだからこそ、問い合わせチャネルのデジタル化、つまり人手を介さない問い合わせ対応は大きな効果を発揮します。

イメージしやすい形として以下のようなケースがあります。

• メールでの対応
• FAQの充実によりユーザーの自己解決率を向上
• チャットボットを導入しコミュニケーションを自動化

コールセンターを使う理由・時間帯は顧客によって様々あります。全ての顧客が自分に合ったサポートを使えるようにチャネルを充実させることが、コールセンターのDX導入に必須と言えるでしょう。

プロセスのデジタル化

コールセンターの業務プロセスをデジタル化させて効率を上げることもDX導入によって得られる効果のひとつです。主に次のような方法があります。

• 業務オペレーションのデジタル化
• セキュリティ体制のデジタル化
• マネジメント体制のデジタル化
• ツールのデジタル化

以上のようにデジタル化を推し進めるにあたっては時間がかかるものも多くあります。しかしこれらをデジタル化することで、Amazonのようにコールセンターのリモートワーク化も実現可能です。

データのデジタル化

コールセンターにおいてデータのデジタル化も必須になりつつあります。特にカスタマーサポートの対応データは顧客の生の声や質問傾向が詰まっています。このデータを効果的に活用することで顧客満足度の向上に直結します。他にも以下のような効果が期待できます。

• 問い合わせ対応の品質向上
• 顧客の解約率減少
• 適材適所の人員配置
• 顧客へのアップセル・クロスセルの機会創出

これらをオペレーターの育成・評価を行う際に総合的に連携することで、より効果的な運営が可能となります。

まとめ

コールセンターにおいてDXを導入することは、単なる顧客満足度の向上だけに止まりません。音声認識を使った顧客対応時のデータ収集・分析に加え、過去のデータを活用して適切な人員配置までも可能になります。デジタル化による恩恵は、顧客満足度の向上だけでなくコールセンター全体の業務改善にも繋がるため、導入を考えている方はぜひ検討してはいかがでしょうか。

SMSデータテックでは、お客様の環境に合わせた最適な自動化環境を構築することで、業務の効率化をサポートします。自動化が気になっている方は、ぜひ一度お問い合わせください。

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情報システム部門に求められる役割は増え続けています。企業の持つシステム、サービスの運用保守業務はもちろんのこと、新たなITシステム企画をたて、高速な改善を進めるDevOpsへの対応、また社内のシステムに関する有識者としてDX推進でも重要な役割を果たすことも求められるようになってきました。

しかし、情報システム部門に業務が集中し、新規企画が動かない、DXが進められないといった困った状況を生み出してしまっています。情報システム部門の担当者もPCのキッティング、社内のITシステム管理といった業務に追われ、進めたい仕事を進められないというケースもあるでしょう。

そんな場合に利用を検討したいのが、情シス業務の外部委託です。アウトソーシングサービスを利用することで情シス業務を外部委託先がサポートし、情シス担当者はより意義の高い仕事に集中できる体制を整えることが可能です。本記事では、IT業務の外部委託について紹介します。

情シスの業務

情報システム部門の業務内容について確認しておきましょう。所属する企業・組織によって範囲に違いはあるものの、一般的な業務をあげています。

システム運用

いまやほとんどの企業や組織において、IT、デジタル技術を利用したシステム、仕組みが業務に活用されています。これらのシステムを必要な間、停止させることなく稼働させる、スムーズな業務を成立させることは情報システム部門の主業務の一つです。

システム、ハードウェアのメンテナンス、稼働監視、業務部門の利用のサポート、データの管理など数字上では評価はされづらいのですが、企業・組織の活動の根幹を支える重要性の高い仕事です。

システム企画、開発

システム運用の対象となるシステムの企画、開発も情報システム部門が担うことの多い仕事です。業務部門の課題をIT、システムの活用により解決することが目的となります。

実際の設計・開発では外部のシステムベンダーに発注を行い、情シス部門ではその管理を行うケースと、社内で開発を行う内製化が行われるケースがあります。いずれにおいても、ITシステムの専門家としての知見と社内業務への精通が必要であり、情報システム部門の重要な職務です。

IT機器管理

パソコン、スマートフォン、タブレットなど様々なIT機器が利用されるため、その管理を行うのも情報システム部門の仕事です。利用製品の選定、購入、キッティングといった機器を使うための業務や、組織の資産としての管理、ソフトウェアライセンス管理も行います。近年ではクラウドサービスの活用が普及しており、その選定や設定、利用のためのガイドライン作成なども情シスが行う場合が多いです。

さらにはDXにおける活躍も

経済産業省の「DXレポート」「DXレポート2.1」でも強く言及されている通り、今後の企業の生き残りにはIT・デジタル技術の活用とDXによる変革が必要とされています。情シス部門にはこのDXにおいても、活躍が期待されています。

今、情シスに求められる役割

実際にDXの推進を進める企業では、情シスはどのような役回りを求められているのでしょうか。

情シス部門には現行システム、現行業務と先端のデジタル技術を繋ぐ役割が望まれています。

DXの取り組み方については、DXの推進部門を作るケースや情報システム部門がその仕事にあたるなど形式は組織で様々です。しかし、いずれの場合においても、情報システム部門には現在の業務とシステムを今後のビジネスに生かすため、有識者としてDXを支える立場が求められているといえます。

情シスの課題

幅広く仕事をこなし、DXの推進にも一役買ってほしいと考えられている情シスですが、実際にはその望まれた全てをこなせていないことがほとんどです。その理由となってしまっている課題を確認しておきましょう。

業務の拡大によるリソース不足

上記にあげた通り、情シスの仕事は増加するばかりです。ITシステムやデジタル機器の活用が進めば、当然ながら情シスの管理範囲が増え、業務が拡大していきます。

しかしながら、情シスには専門的なスキルが必要です。教育にも時間がかかる職種といえます。その結果、リソース不足に陥りやすいのだと考えられます。

業務の属人化

情シス部門の仕事は専門性が高く、そのためのスキルが必要です。これを理由に、企業内のジョブローテーションから外れているケースもみられます。専門性の高い仕事を特定の人間が行っており、なおかつ業務の複雑性や多忙な状況からマニュアル化できていない仕事も多々あります。その結果、情シスでは代わりの人がいない属人化と呼ばれる状況が発生しやすいのです。属人化は担当者が働けない状況となった際に業務遂行が直ちに停止してしまうため、経営上のリスクとなってしまいます。

効率化の必要性は認識していても、それに取り掛かるリソースがない

多くの情シスでは業務の効率化の必要性には気が付いています。しかし、リソース不足、属人化により効率化に取り組む人、時間、コストが足りておらず取り組めていないという状況が起きてしまっています。結果、リソース不足や属人化が進んでしまう悪循環が起きてしまっているのです。

一人情シス、ゼロ情シス

システムの運用等を行う情シスはコスト部門であり、企業にとって直接的な利益を生み出しません。企業を支える重要な仕事であるにもかかわらず評価されず、その結果人員削減によるコスト圧縮が図られているケースもあります。一人情シス、ゼロ情シスなどはその最たるものといえるでしょう。

大手銀行のシステムトラブルにおいても、システム運用担当者の削減が一つの問題として扱われたのは記憶に新しいところです。

情シスの外部委託（アウトソース）とは

前記の情シスの課題を解決する方法として、業務の外部委託を利用する方法があげられます。本項ではその利用形態について記載します。

外部委託可能な業務

情シスの仕事の中で外部に委託しやすいのは、定型化できる業務です。仕事の内容をしっかり整理し、マニュアルが作れるような定型化できる業務は、比較的外部委託がしやすい仕事となります。

より具体的には、下記の業務などが外部委託が可能です。

この他、業務範囲ではなく夜間・休日窓口などの時間帯を区切った利用も外部委託では可能です。
外部への委託の際に、情シス業務のコンサルティングを行い、業務整理のタイミングとするのもよいでしょう。

情シス業務のすべてを委託した場合の問題

それならばいっそ情シスそのものをアウトソースする方法がないか、と考えるかもしれません。しかしながら、情シス業務の全てを外部委託することはリスクが大きいです。

その理由となるのが下記の2点です。

• ITシステムやデジタル機器に関するノウハウが残らない
• 外部に機密情報を委ねることになる

情シス業務においては全てを委託することはできず、適切な利用範囲を定める必要があると考えるとよいでしょう。

人手が必要なところだけをサポートするスポット対応

外部委託の中には、人手が必要な部分のみをサポートするスポット対応を行っているところも存在します。より利用へのハードルが下がるため、積極的に活用するべきサービスです。

情シス業務の効率化を進めるための具体的な方法を知りたい方は、
【情シス業務効率化の手引き書】資料をご覧ください。

SDTのITアウトソーシングサービス

弊社SMSデータテックでは、「SDT　ITアウトソーシングサービス」として情シス部門業務の外部委託を承っております。どの業務を切り出してアウトソースするかの相談から受け付けております。ぜひ、ご利用を検討してみてください。

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AI画像認識とは

そもそもAI画像認識とは、AIを用いて画像の中に写っている人の顔や文字などを特定し判別する技術を指します。効率的に活用するには、AIに大量の画像データを読み込ませて学習させる必要があります。
一見すると画像・文字の認識は難しく感じますが、バーコードで頻繁に用いられている技術のため、実はさほど難しい技術ではありません。バーコード以外では、次の技術も画像認識に含まれます。

• テンプレートマッチング
• 顔認証
• 物体認識
• 文字認識

iPhoneを使っている方なら、起動時に顔認証によるロック機能を使っている方も多いのではないでしょうか。デジタルカメラなどで自動で顔を認証する機能も該当します。近年ではスマートフォンの普及によって、知らないうちにAI画像認識を使う機会が多くなっています。画像認識は私たちの日常で当たり前になっている技術なのです。

AI画像認識の仕組み

AI画像認識が世の中の様々な場所で利用されるのはわかりましたが、どのような仕組みで動いているのでしょうか。その仕組みは大きく2つに分けられます。

• 画像処理・抽出を行う
• ディープラーニングを用いて物体認識を行う

これらを駆使して高い認識率を維持しています。それぞれ詳しく解説します。

画像処理・抽出を行う

AI画像認識を活用するには、まずAIに画像を認識させる必要があります。そのためには画像データをAI内に入れ、学習させます。その際に、プログラムで組まれた識別用のソフトを使うのが一般的です。
注意点として、画像データはなるべく読み取りやすい形にする必要があります。
画像の明るさや色味を調整することで、よりハッキリとした画像をAIに読み込ませます。私たちが写真を見る場合に写りの悪い写真より鮮明な写真の方が見やすいように、AIにも同様の処理を施します。
画像データをAIに学習させる前に写真編集ソフトを使って画像処理・抽出といった処理を行いましょう。

ディープラーニングを用いて物体認識を行う

画像の処理・抽出が終わったら、次はディープラーニングを行います。ディープラーニングとは、AIの学習方法の中で最も代表的な手法です。畳み込みニュートラルネットワーク（CNN）と呼ばれる人の脳内の神経回路網を模したネットワークモデルを用いて、画像データのまま特徴を抽出します。要は元となる写真を見て、適切なデータを引き出すためのネットワークです。CNNでは次の流れで、優れたAI画像認識能力を獲得しています。

1. 画像の特徴を抽出する
2. 抽出した画像の特徴を分析する

ディープラーニングは、この工程を何度も繰り返すことで、画像選出の精度を上げられます。人が事前に特徴を定義しなくてもAIが膨大な特徴量から被写体を選別することも可能です。

AI画像認識の事例

AI画像認識の導入事例について紹介します。

Google翻訳

Google翻訳でもAI画像認識が実装されています。わからない単語もすぐに翻訳してくれるため、使ったことがある方も多いのではないでしょうか。パソコンの場合、文字を打ち込んで変換する使い方が中心ですが、スマートフォン・タブレットでは、Google翻訳のアプリを活用することもできます。
Google翻訳アプリでは、カメラで文章を撮影するだけで別の言語に瞬時に変換できます。これも画像から文字を認識するAI画像認識のひとつといえます。

無人のコンビニエンスストア

コンビニエンスストアでもAI画像認識が利用されています。中でも特にAI画像認識を強化しているのがコンビニエンスストアのローソンです。
ローソンはレジレス店舗(レジのない店舗)をすすめるにあたって、専用のスマートフォンアプリや顔認識などを用いて本人確認を行ったり、AIカメラによって客が手に取った種類や数を把握するシステムを導入しています。そして入店客が店舗を出ると、認識された商品の文が専用アプリを通じて電子決済される仕組みとなっています。これにより店舗の完全無人化を実現することができました。
ローソン以外では、Amazonが完全無人の店舗をオープンさせたことでも有名です。人手不足が深刻な昨今、注目されつつあるAI画像認識の活用方法です。

資生堂のパーソナライズスキンケア

化粧品メーカーの資生堂でもAI画像認識が導入されています。資生堂は独自のシステムとして「Optune」と呼ばれるアプリを展開し、ユーザと自社製品のマッチングに役立てています。
Optuneを使うとパーソナライズスキンケアを行え、スマートフォンのカメラで素肌を撮影するだけで現在の状態がわかります。
水分量・きめ・皮脂量・毛穴といった状態を知ることでユーザは自分に合った商品を探せるうえに、資生堂は自然とスキンケアのデータが集まります。

キューピーの不良品検品

食品メーカーのキューピーでもAI画像認識を導入しています。キューピーは製造ラインで導入しており、主に不良品検品で用いられています。毎日膨大な数の製造を行っている工場では、不良品を検品するのにも労力がかかっていました。
そこでAI画像認識を活用し、良品のみの参考データを作り、良品に該当しないと判断されたものをすべて不良品として検出する仕組みを構築したのです。不良品の参考データまで入れると時間も手間もかかるため、良品のみに特化し不良品データの不足をカバーしたのがカギでした。良品のみが選別されるため、検品精度はもちろん、人員削減にも繋がった事例です。

まとめ

今回は、AIの画像認識の概要や仕組み、事例について解説しました。AI画像認識は、今や必要不可欠の技術となっています。その仕組みはバーコード読み取りから特殊なネットワークを用いてAIが独自に画像を認識するシステムが構築されています。
Google翻訳に代表される翻訳機能はもちろん、無人のコンビニエンスストア、ビッグデータの収集、製造ラインでの不良品選別など様々な用途で活用できます。AI画像認識の導入を考えている方は、どのようなシステムを導入すればメリットになるのか考えた上で導入するとよいでしょう。

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あらゆる事業者や組織において、DXの推進は重要な課題となっています。DXを実現することによる事業の変革の重要性とともに、ビジネスをデジタル化する取り組みは対外的にも重視されるポイントです。

このDXについて、2020年より施行された「情報処理の促進に関する法律」に沿って、DX認定という制度が始まりました。企業のDXへの取り組みを経済産業省が認定し、対外的に示せる仕組みとなっています。

本記事では、DX認定について、概要、メリット、認定までのプロセス、認定企業の事例などを紹介します。DX認定を目指す際の参考にご活用ください。

DX認定とは

『DX認定制度とは、「情報処理の促進に関する法律」に基づき、「デジタルガバナンス・コード」の基本的事項に対応する企業を国が認定する制度です。』

経済産業省「ＤＸ認定制度（情報処理の促進に関する法律第三十一条に基づく認定制度）」より引用

DX認定は、企業がDXに対応するために経営者に求められることをまとめた「デジタルガバナンス・コード」に対応し、「企業がデジタルによって自らのビジネスを変革する準備ができている状態（DX-Ready）」であることを認定する制度です。

この認定を取得することにより、企業がDXの実現への真摯な取り組みを内外に示すことにつながるため、今後は企業の価値や将来性を示す指標となることも想定されます。

また、DX認定のメリットで詳しく記載していますが、税額控除や中小企業に対する融資、人材開発支援の助成金制度などの支援措置を受けることができるようになります。

デジタル・ガバナンスコード

経済産業省によると、デジタルガバナンス・コードとは「企業のDXに関する自主的取組を促すため、デジタル技術による社会変革を踏まえた経営ビジョンの策定・公表といった経営者に求められる対応」をとりまとめたものです。2020年に改訂が行われており、デジタルガバナンス・コード2.0が2023年11月14日時点で最新です。

DX認定の種類

DX認定制度は以下の4つのレベルに分類できます。

前項にもある通り、DX認定はそのうちDX-Readyレベルにある事業者をDX認定事業者として認定します。さらに別途、DX認定事業者からDX-Excellent企業・DX-Emerging企業の選定を行います。

• DX-Excellentレベル
• DX-Emergingレベル
• DX-Readyレベル（DX認定）
• DX-Ready以前レベル

DX-Excellentレベル

DX推進が実務にもっとも反映され実績がとくに優れている企業に与えられる称号です。
認定事業者のうち、ステークホルダーとの対話・情報開示を積極的に実施しており、優れたプラクティスとなるとともに、すでに優れたデジタル活用実績を出している事業者が認定されます。他のレベルがDX推進の準備や期待値などが評価軸とされているのに対して、DX-Excellentレベルでは、DXによる業務フローの改善や実績などを評価軸としていることがポイントです。

優れたビジネスモデルを有する証として付与される「DX銘柄」や「DX Selection」は、このレベルから選ばれます。

DX-Emergingレベル

DXの準備が整っており今後の期待値が高いとされる企業に与えられる称号です。
DX認定事業者のうち、ステークホルダーとの対話・情報開示を積極的に実施しており、優れたプラクティスとなる（将来性を評価できる）事業者が認定されます。すでに仕組を整え、積極的なアクションを起こしていれば、まだ成果が出ていなくても評価対象となります。

DX-ExcellentだけでなくDX-Emergingからも「DX銘柄」や「DX Selection」が選ばれます。

DX-Readyレベル（DX認定）

DX推進の体制が整えられた企業に与えられる称号です。
DX認定制度における基礎的なレベルであり、すでにビジョンの策定や、戦略・体制の整備などを行い、ステークホルダーとの対話を通じてデジタル変革を進め、デジタルガバナンスを向上していく準備が整っている事業者が認定されます。

DX-Ready以前レベル

未だDXに取り組めていない企業を指します。
具体的には、ビジョンの策定や、戦略・体制等の整備にこれから取り組む事業者や、取り組みが十分でなく改善の余地がある事業者が含まれます。

まずはDXの進捗状況をDX推進指標を用いて自己診断することにより、DX推進の方向性を決めるところから始めましょう。

DX認定のメリット

企業にとってDX認定を取得するメリットとして、下記が挙げられます。

企業外へのDXの取り組みアピール

DX認定を取得すると「DX認定制度 認定事業者」としてDX推進ポータルに企業名等が掲載されます。これは明確に企業がDXへの取り組みを行い、一定の範囲までの実現ができていることを社外に伝える機会となります。

企業価値の向上、社会的な認知へ大きな役割を果たします。

申請に際してDXの状況整理の機会になる

DX認定の際には、申請のために企業のDXへの取り組み状況をまとめる必要があります。改めてDXに対する取り組みを棚卸し、状況整理、課題把握などの機会を持てるため、今後のDX推進に向けての指針策定などに役立てることが可能です。

DX認定制度ロゴマークが使用できる

認定事業者となることで「自社がDXに積極的に取り組んでいる企業」であることを社内外にアピールできるDX認定ロゴマークの利用が可能になります。このロゴマークは企業のホームページや名刺に使用することが可能です。

DX投資促進税制の税額控除

DX認定を受けた企業は「全社レベルのDXに向けた計画を主務大臣が認定、DXの実現に必要なクラウド技術を活用したデジタル関連投資に対し、税額控除（５％又は３％）もしくは特別償却30%」の措置を受けることが可能です。詳しくは経済産業省資料「産業競争力強化法における事業適応計画について」をご覧ください。

中小企業は融資が受けられる

DX認定を受けた中小企業は設備投資等に必要な資金に対し、日本政策金融公庫による金利優遇を受けることが可能です。利率は基準利率（1.20%）よりも低い特別利率（0.60%）で融資となります（2023年10月時点）。詳しくは日本政策金融機構「IT活用促進資金」を参照ください。

さらに、中小企業信用保険法の特例も適用されます。DX認定を受けた中小企業は「情報処理システムを良好な状態に維持し、戦略的に利用するために必要となる設備資金等について、民間金融機関から融資を受ける際、信用保証協会による信用保証のうち、普通保険等とは別枠での追加保証や保証枠の拡大」を受けることが可能です。

人材開発支援助成金が受けられる

DX認定を受けた企業は、高度デジタル人材訓練対象事業主としての要件を満たすことになります。このため、訓練経費（最大75%）や訓練期間中の賃金の一部（最大960円/時間）などの助成を受けることが可能です。詳細は厚生労働省「人材開発支援助成金 人への投資促進コースのご案内（詳細版）」を参照ください。

DX銘柄に応募できる

経済産業省は東京証券取引所及び独立行政法人情報処理推進機構と共同で「デジタルトランスフォーメーション銘柄（DX銘柄）」の選定を例年行っています。DX認定の取得はその前提となります。

DX認定のプロセス

基本的なステップを紹介します。

STEP1：「申請のガイダンス」より、自社の状況が申請要件を満たしているか確認

DX認定に関する各種相談・問合せ対応及び認定審査事務を行っている独立行政法人情報処理推進機構（IPA）のサイトに「申請のガイダンス」が掲載されています。こちらを確認し、自社の状況と照らし合わせて申請要件を満たしていることを確認しましょう。満たされていない場合には対応が必要です。

STEP2：申請書類のダウンロードと書類の作成

IPAのサイトより申請書類のダウンロードを行い、記入します。

注意点として、申請書、申請チェックシート以外に「設問（5）の取組（課題把握）」に関する証跡資料が必要となります。証跡資料は、以下のいずれかです。

• 「DX推進指標 自己診断結果入力サイト」 からの入力
• 自己診断結果記入済のDX推進指標自己診断フォーマット（Excel形式）を申請書の添付資料として提出
• 課題把握の結果が分かる資料（形式自由）を申請書の添付資料として提出

STEP3：DX推進ポータル（Web申請システム）で申請

Webでの申請システム「DX推進ポータル」より申請を行います。DX推進ポータルの利用の仕方については、「DX推進ポータルの利用方法」を参照ください。

DX認定の企業3選

DX認定を受けた企業について、それぞれの企業でどのような取り組みを行っているのか見てみましょう。

JFEスチール株式会社

製鉄業のJFEスチール株式会社では「ＪＦＥグループ 第７次中期経営計画について 」などの中で「最新ICT・デジタルインフラの大規模導入およびグループの豊富なデータ・ノウハウ・技術(＝競争力の源泉)の最大限活用」を行うことを掲げています。製鉄所システムリフレッシュ、データ活用レベル高度化、ITリスク管理強化を三つの柱としており、社内でデータサイエンス、ロボティクスの情報を共有するDSポータルの解説、ソリューションビジネスやDX推進に向けた基盤の更新、プラットフォーム構築を実施しました。2021年より4年で投資1,150億円を見込み、2024年の効果目標として収益改善効果約300億円を目指した取り組みです。

株式会社NTTドコモ

通信業の株式会社NTTドコモでは「新ドコモグループ中期戦略」としてDXの取り組みについて公表しており、具体的な施策には法人事業の統合、スマートライフ事業の創出、通信事業の拡充などが挙げられています。また、NTTグループ横断でDXの推進を検討するWGを開催する等、企業内での取り組みの活性が見られます。

大同生命保険株式会社

保険業の大同生命保険株式会社では「大同生命DX戦略」によりDX活用の方向性を示しました。『「リアルの接点」をデジタル技術で高度化』することをDXにより目指す姿と定め、具体的な施策として医療ビッグデータ等を活用した商品開発、ウェアラブル端末やＰＨＲサービスでの健康管理、デジタル通貨やブロックチェーン技術の導入、顧客のニーズに基づくビデオコミュニケーションやシェアオフィスの活用、AIによる提案、スマートフォンやPCでの保険の手続きの完結などを挙げています。DX戦略の達成度を評価する指標として「お客さま満足度」を設定、DX戦略の進捗を確認する指標として「デジタル手続数」を設定し、定期的に確認しながら取り組みを行い、成果についてはニュースリリースなどで定期的に発信しています。

まとめ

DX認定は企業におけるDXへの取り組みを社内外に示すことのできる制度です。今後の社会において企業価値を示し、社会的な認知の上でも重要な役割を果たすでしょう。

この度、弊社SMSデータテックもDX認定を取得しました。

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自社のDXを推進することはもちろん、お客様のDX推進をサポートするサービスも数多くご用意しております。
今後も自動化コンサルティングサービスや業務改善コンサルティングサービスを通して、DX推進のためのお客様に合わせた支援をご提供いたします。下記よりお気軽にご相談ください。

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以前より人手不足を深刻な問題とする医療分野ですが、医療の2024年問題がその危機にますます拍車をかけると予測されています。人的リソースの不足は、日本の人口減少が背景にあるため、簡単に解消されるものではありません。
そこで大きな注目が集まるのがIT・デジタル技術の活用と自動化です。医療DXにより医療現場の多様な業務を効率化および自動化し、人手不足問題に対処することが可能であり、ひいては継続的に社会に医療を届けるための手段ともなります。

本記事では、医療分野における課題とその解決策としての自動化について解説します。具体的な業務での利用事例や活用可能な技術も紹介していますので、自動化を検討している方はぜひ参考にしてください。

医療業界における課題

医療業界において、広く認識されている課題には下記が挙げられます。これらの課題は以前より潜在的に存在していましたが、大規模なパンデミックの発生により多くの現場で鮮明になっています。

人材不足

医療の現場では、患者に対応するために人手が必要です。慢性的に人手不足が叫ばれてきましたが、国内の人口減少により労働人口も減少し、人手不足が加速する事態となっています。

長時間労働

医療現場の中には、緊急医療や入院患者への対応などに伴い、シフト制の勤務となっているところも存在します。先の人手不足と併せて、長時間労働が発生していることも珍しくありません。
ただし、業務の特性上、単純に業務時間を減らすと医療現場での人手不足と直結してしまうため、長時間労働を解決するための方策が必要となります。

需要拡大

国民の平均年齢の上昇に伴い、医療機関の需要は増加することが予測されます。特に団塊の世代が後期高齢者となる2025年前後に大きく需要が増加することが以前より予測されていました。これに加えてCOVID-19などの新型の感染症の登場などでさらなる需要拡大の可能性もあり得ます。

経営悪化

医療団体の経営悪化も大きな課題です。「2023 年度病院経営定期調査 概要版－中間報告（集計結果）－ 」（一般社団法人 日本病院会、公益社団法人 全日本病院協会、一般社団法人 日本医療法人協会）によると、2022 年に医療利益が赤字となった病院は74.2％に上ったことが報告されています。複数の要因が病院の経営を圧迫していると考えられます。

• 人件費や採用費の増加
• 物価上昇
• COVID-19による影響

医療業界の課題解決策としての自動化とは

前項で挙げた医療業界の課題について、有効な解決策と考えられるのがIT・デジタル技術の活用による自動化です。医療業界における様々な業務の効率化を図ることができるため、人材不足や長時間労働の解消、需要拡大や経営悪化への対応についても効果が見込めます。
例えば、カルテや診療報酬などに関する情報の入力業務にはRPA（詳細後述）を用いることで人間の行っていた作業を自動化することが可能です。また、検査や診療では順序の管理や案内が発生しますが、システムの導入によって自動化することも望めます。

ただし、注意点として、医療という業務特性を考慮して適用範囲には十分な検討が必要です。安全性の確保、患者のメンタル面のケア、法対応などに注意が必要でしょう。

医療業界で自動化できる業務12選

医療業界の具体的な業務について、自動化が可能と考えられるものをピックアップしています。

診断支援システム

診察や診断において、過去のデータを参照して支援する仕組みを取り入れることで効率化が図れます。同じ症状、病名などのカルテの情報を集め、診断の支援を図れるでしょう。

患者管理システム（電子カルテ）

カルテを電子化することも各種業務の自動化に繋がります。既往歴や画像データなどを紐づけて管理することで、再度確認する際には自動化を適用できます。

カルテ情報の電子カルテシステムへの取り込み

電子カルテシステムを導入する際の、既存のカルテをシステムに取り込む業務も自動化が可能です。OCRによる読み取り、AIによる文章補正、電子カルテシステムへのデータ連携などで業務を効率化できます。

薬剤管理

診療に利用する薬剤の管理も自動化が可能です。一定量の利用があれば自動発注する仕組みを取り入れておくことで、効率的に管理できるでしょう。

診療予約管理

診療の予約、受け付け、呼び出しなどの管理業務も自動化が可能です。予約時に問診票の入力や既往歴なども入力できる仕組みも登場しています。

検査結果の登録・管理

機器を使った検査結果の記録・管理も自動化が可能な業務です。自動化することで人的ミスを防ぐことにもつながります。

病床管理

病院経営で重要な要素となる病床の稼働についても、管理を自動化し効率化することができます。効率的に管理することで稼働率の向上にも貢献できるでしょう。

診療報酬明細作成業務

診療報酬明細（レセプト）の作成も医療機関では避けられない業務ですが、自動化・効率化を図ることができます。診療内容の入力補助、電子カルテとの連携などがそのための手段となります。

患者の状態観察

入院中の患者の定期的な状態観察（バイタルチェック）も自動化することができます。ウェアラブルデバイスによる測定とIoTによる連携などで自動化し、業務負荷の削減が可能です。

緊急連絡体制

医療業務では、緊急事態に連絡・招集を行う場合もあるでしょう。その際の連絡方法についても、効率化・自動化を図れます。担当者へのエスカレーションやナースコールなどもシステム導入により利便性が高められます。

経費精算や給与算出

経費精算や給与算出については、医療業界に限らず効率化・自動化が図られている分野です。給与計算については勤怠の管理と連携することで完全な自動化が可能です。

各種データの集計・統計

医療業務で発生するデータの集計・統計も自動化が図りやすい業務です。検査結果の集計であれば、検査データを持つ仕組みとの連携により飛躍的に業務を効率化できるでしょう。

医療業界のRPA導入メリット

医療業界の業務では、RPAを用いた自動化が有効なシーンが多数存在します。比較的小規模な業務から取り入れることができるため、気軽に取り組みやすい手法といえます。

RPAについては、下記の記事でも記載していますのでご参照ください。
➡「RPAとは？ビジネスにおける活用事例やおすすめのツールを解説」

医療の自動化を図ることは、医療業界にどのようなメリットをもたらすのでしょうか。代表的なメリットを下記に挙げます。

業務の効率化・自動化

各種業務の効率化または自動化を図ることができます。必要となる人的リソースが減るため、業務運営上の大きなメリットとなります。

人的作業によるミスの削減

自動化を用いることで、人間の作業によるミスを削減することにもつながります。人間が手で行う入力では、ミスが発生する可能性が常に残りますが、自動化によりコンピュータに行わせることでミスを減らすことができます。

従事者の負荷軽減

業務が効率的になることで、医療従事者の負荷軽減につながります。長時間労働や人員不足により負荷が高い現場にとって大きなメリットとなります。

医療業界のRPA導入事例

医療業界でのRPAの導入事例を紹介します。

済生会熊本病院

済生会熊本病院では、DX推進のためにローコード開発機能を持つRPAのロボオペレータを導入し、1,829名分の予約処理において46時間の削減に成功しています。パナソニック インフォメーションシステムズ株式会社がロボオペレータの導入および支援を行い、病院内でのRPA処理（ロボット）内製化を実現しています。

奈良県総合医療センター

奈良県総合医療センターでは、パソコンを使った定型業務の自動化に向けてRPAツール「WinActor」の導入を行い、既存の医療用システムに影響なく業務の効率化に成功しています。定型業務の作業時間を削減し、スタッフが患者と向き合う時間の増加、医療の質の向上に繋げています。2〜3時間かかっていた臨床検査部のリスト作成業務を約10分に縮めるなど、計7業務に適用し、年間1,000時間の削減効果が試算されています。

弊社SMSデータテックでもRPA製品「 WinActor ®」を取り扱っております。RPA・AI-OCR導入支援では、RPA導入にまつわるコンサルティングから開発、運用まで、トータルでサポートし、RPAに関わる様々なお悩みを解決します。

名古屋大学医学部付属病院

名古屋大学医学部付属病院では、RPAテクノロジーズ株式会社が提供するRPAツール「BizRobo!」を導入し、医師の勤務時間の計算を自動化しました。従来、月に400枚、1枚2分程度かかっていた作業を自動化することができ、年間で約160時間の削減に成功しています。さらに様々な部門、業務に展開し、年間で9,800時間の削減効果を見込んでいます。

医療業界でRPAを導入する際の注意点

医療業界の業務にRPAを導入する場合、注意点もあります。特に医療ならではの、患者との直接的な接触があること、個人情報を取り扱うこと、安全性の重視される仕事であることなどの点には細心の注意が必要です。

技術的障壁とその克服方法

RPAの導入と活用では、利用者となる医療施設の所属員がRPAを使いこなす必要があります。
これまで、IT・デジタル技術を使ってこなかった人員が利用する場合、技術的、心理的な障壁を乗り越えて使いこなせるまで成長することが必要となります。ITベンダーのサポートなど、解決の方法を用意することも重要です。

組織文化の変革と従業員の教育

長い歴史を持つ病院や団体では、組織の文化が根強く、新たな技術の活用を受け入れない場合もあります。体質的な問題として諦めてはならない点で、現在の業務における課題とデジタル技術の活用による今後や将来について説明し、教育の場を根気強く持ち、技術の活用を浸透させる必要があります。

データプライバシーとセキュリティの確保

業務上、患者の個人情報を取り扱う機会が多く、データに対するプライバシー意識やセキュリティの確保は必須のポイントです。技術の活用とともに、ITに関するリテラシー、セキュリティ意識の向上も同時に行わなければなりません。

機能性だけでなく、本来の目的を果たすための製品選定

医療業界に限ったことではありませんが、技術の導入は目的ではなく手段です。あくまで本来の目的を達成するための手段として製品を選定することが大切です。もともとの目的が業務の効率化、自動化、内製などにある場合、その実現ができる製品という観点で製品やベンダーを選定しましょう。

医療業界でRPAを導入する際の成功ポイント

医療業界で業務にRPAを導入する場合の、成功するためのポイントを紹介します。

目標設定と計画立案

RPAを導入してその成果を確認するためには、具体的な目標設定を行う必要があります。「XX業務のコストX%削減」、「XX時間分の作業短縮」などの目標を立て、目標に向けて導入・組織内での普及・活用に関する計画を立てましょう。

また、目標設定、計画立案時点では目標が達成可能な、妥当な値になっていることも試算しておきます。

適切なテクノロジーパートナーの選定

RPAには様々な製品があり、導入にあたってはITベンダーなどのテクノロジーパートナーと協力することが一般的です。利用環境の整備や製品のセットアップ、カスタマイズなどについて、ノウハウを持ったパートナーと組むことでスムーズな組織内での活用に繋がります。また、RPAによるロボット（処理）の作成や社内での利用に関する教育なども必要に応じてパートナーの支援が利用できます。

実装フェーズと評価フェーズ

RPAを利用できる環境ができたら、ロボット（処理）を作る実装フェーズに取り掛かります。特に組織内での内製化を目指す場合には、ノウハウを蓄積して社内で業務を完結できる状態を目指す必要があります。

また、RPA導入前に対象の業務に関わる作業の時間やコストを計測しておき、RPAを用いた後の値と比較を行う評価フェーズも用意しておきます。実際の成果により導入の成否を確認し、以降の展開などに活かすことが重要です。

まとめ

医療業界は人口減少などによる人手不足を深刻な問題としています。そのための解決策として、業務の自動化が有望です。IT・デジタル技術の活用による医療DXにより、業務の効率化やコスト・作業時間の削減を望むことができます。

医療に関する業務の中でも、自動化や効率化が適用できるシーンは多数存在します。具体的な方策としては、RPAの導入による情報入力や管理の効率化、予約管理などのシステム化、IoTデバイス、ウェアラブルデバイスなどを活用した業務削減などが挙げられます。

もし、業務の自動化をどこから始めればよいのかわからない場合には、SMSデータテックの自動化コンサルティングの利用をご検討ください。ヒアリングから設計、ツールやアプリケーションの導入まで一貫したサービスを提供しています。多くの事例からRPAをはじめとした自動化技術に関するノウハウをご用意しています。お気軽にご相談ください。

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営業部門の業務を効率化する方法3選

営業職の仕事は会社内でも売上を向上させるためには大事な部門です。営業の仕事を効率化させるためには、現在抱えている業務を細かく分割して効率化やDX化、データ化が可能な部分を拾い上げることが第一ステップです。先に一般的な営業の業務とその効率化の方法をリスト化しておきます。

1.報告書や顧客リストなどの書類作成業務の効率化

1. 顧客リストを記入して社内で情報を共有
2. クラウドデータにフォーマットを用意してどこからでも記入可能にする
3. 営業にかかる経費も会計ソフトで連携させて自動化する

2.新規顧客への営業努力

1. 新規顧客の営業リストを作成して営業部門で共有
2. 営業部内での新規顧客獲得のためチームとして営業する
3. 営業リストを作成するためのデータ収集もスクレイピングで自動化

3.既存顧客のフォローアップ

1. 既存の顧客リストを作成しておく
2. 顧客の意見やクレームを24時間体制でくみ取るために自動チャットやメールなどの窓口を用意しておく
3. チャットやメールの内容は顧客リストに反映させる

ここからは、上記リストの内容を細かく解説していきます。

1.報告書や顧客リストなどの書類作成業務の効率化

営業の仕事は外回りだけではなく、書類の作成などの事務作業も多くあります。こういった、書類や資料の作成を効率化させることは、専用のツールを活用すれば可能です。具体的には、クラウドを活用した方法です。

顧客リストを記入して社内で情報を共有

既に、営業報告書の作成ツールサービスはさまざまな種類のものが提供されています。
顧客リストを用意して社内で情報を常に共有すれば営業担当者だけではなく全員が営業活動の進捗状況も把握できます。さらに、クラウドを活用すると、社内の全員が情報をいつでもどこからでも確認できます。そのため、わざわざ報告会を開く必要がありませんし、営業担当者一人ひとりから状況を吸い上げる必要もありません。

クラウドデータにフォーマットを用意してどこからでも記入可能にする

クラウドデータに顧客リストや営業リストのフォーマットを用意しておけば、いつでもどこからでも記入可能です。リストのフォーマットが用意されていれば、パソコンではなくスマホからの簡単な操作で情報の更新が可能です。そのため、移動が多い営業担当者は、隙間時間でも情報を入力できます。

営業にかかる経費も会計ソフトで連携させて自動化する

営業の担当者は移動や会食などが多いため、経費の計算も業務内容に入ります。こういった経費の計算は、社内全体で共有できる会計ソフトを連携させれば効率化されます。営業担当者は、用意されたクレジットカードですべての会計を行えば、経費計算の時間を削減できます。また、経費の申請も簡単操作で完了します。会計業務を担う担当者も会計ソフトを通じて情報が共有されるので、会社の運営自体も効率化します。

2.新規顧客への営業努力

新規顧客への営業努力は、営業担当者にとっては永遠のテーマです。闇雲に営業を続けるのではなく、営業先をリスト化して手分けして営業をおこない社内で重複のないようにするのも効率化の一つです。

新規顧客の営業リストを作成して営業部門で共有

営業リストを作成しておけば、営業部門が一丸となって新規顧客の獲得を目指せます。既に営業をおこなっている相手に対して、同じ営業部門の人間が営業をおこなっても非効率であるばかりか、相手に対して失礼にもなります。営業リストをきちんとクラウドで共有し、進捗状況を全員で把握できるようにすべきです。

営業部内での新規顧客獲得のためにチームとして営業する

営業活動は、個人で行うよりも営業部門の方々が一丸となっておこなうと効率的なだけではなく、新規顧客獲得の可能性が高まります。最終的に契約を締結させるためには、人間と人間とが直接会って話さなければいけません。人間同士の付き合いの場合は、どうしても得手不得手ができてしまいます。顧客に合わせて、直接ミーティングをおこなう最適な人材を選べます。

営業リストを作成するためのデータ収集もスクレイピングで自動化

営業リストを作成する際にも、データスクレイピングをおこなえば自動でターゲットを絞ることが可能です。営業担当者が電話帳やインターネットから営業リストを作成する方法では、営業をおこなう相手のリストアップにも時間がかかっていました。ネット上にある膨大な数の会社から、自社プロダクトと親和性の高いターゲットを見つけ出すには、データスクレイピングが有効です。営業リストの作成のためには、データスクレイピングを活用すべきです。

3.既存顧客のフォローアップ

既存の顧客へのフォローアップは最も重要な仕事です。新規の顧客を得たとしても既存の顧客を失ってしまっては会社全体の売上は伸びません。顧客リストを作成しておくことも大事ですが、それぞれのクレームや意見を事前にくみ取っておくことも大事な業務の一つです。

既存の顧客リストも作成しておく

営業リストだけではなく、既存の顧客リストも作成しクラウド化して情報共有できるようにします。顧客の担当者が、随時情報を更新します。顧客の状況を常にフォローしておくことで、何か問題が生じた際にもすぐに対応できるようになります。常に顧客のケアをしておくことで、既存の売上が消失することを防げます。

顧客の意見やクレームを24時間体制でくみ取るために自動チャットやメールなどの窓口を用意しておく

事前に顧客の要望を知るためにも24時間対応の自動チャットやメールなどで、顧客の声を吸い上げておき、顧客リストに反映させておくことも大事です。顧客の意見やクレームは、営業担当者が仕事をしている時間にだけ生じるわけではありません。それが深夜に発生した場合でも、自社のホームページにチャットやメールを用意しておくことできちんと意見やクレームを吸い上げられます。その後、営業担当者が迅速に対応することが可能です。

チャットやメールの内容は顧客リストに反映させる

チャットやメールによって得た顧客からの「声」は、すぐに顧客リストに反映させます。顧客の生の声がリストに反映されていれば、個人データを貯めることができます。また、自社のプロダクトへの意見を貯めていけば、今後の改善や新規プロダクト開発のための資料になります。チャットやメールの内容は、きちんと保存しておき分析ができるようにすべきです。

売上を伸ばすためには営業の仕事を効率化すべき理由

営業の仕事を効率化すべき最大の理由は、売上を伸ばすことができることです。業務を効率化することで、働く営業職の方に以下のような効果が現れます。

• 顧客獲得に対する業務に集中できる
• 社内で情報を共有することで個人依存から脱却できる
• 営業を担う社員個人の負担を減らすことができる

営業の効率化によって、結果的に売上が向上する流れをそれぞれ細かく解説していきます。

顧客獲得に対する業務に集中できる

営業を担う人材が仕事に追われない状況を作れれば、新規の顧客獲得に対する業務に集中させることができます。新規顧客との契約獲得に集中することができれば、売上はもちろん上がります。さらに、既に顧客としている方々へも効果的なフォローアップや営業もできます。新規顧客獲得と既存顧客へのフォローで、安定的な売上向上がのぞめます。

社内で情報を共有することで個人依存から脱却できる

営業の効率化は、社内での情報共有でも可能になります。従来の営業は、営業担当者個人に依存した形で進められている会社も多くありました。しかし、顧客の情報を共有することで、営業の人材が退職をした場合でも顧客を引き継ぐことが容易になります。また、一つひとつの契約に対して、チーム一丸となって戦略を練ることも可能です。営業の個人依存から脱却すれば、損失を最小限にして契約獲得の可能性も向上します。

営業を担う社員個人の負担を減らすことができる

営業の効率化によって、営業を担う個人の負担を減らして不要なコストを軽減できます。忙しい営業担当者は、仕事を終わらせるのに時間がかかってしまうため残業も多いのが現実です。営業の仕事が効率化すれば、残業時間も削減できるため会社側は残業代の支出を抑えることができます。また、営業担当者は、闇雲に営業をするのではなく契約獲得の可能性が高い効率的な営業ができれば、移動にかかる交通費などの経費も削減できます。支出を抑えることで相対的な売上も向上します。

まとめ

営業の業務は対人間というイメージがありますが、部分的に見ていけば自動化やDX化が可能な部分は効率化できます。営業業務の中でも、自動化やDX化が可能な部分は積極的に取り入れて効率化していくべきです。営業を担う人材の業務効率化によって、新しい営業の戦略を練る時間と集中力を確保することができます。また、直接顧客とミーティングをして、契約のクロージングに導く豊富な時間も得られます。営業業務の効率化は、結果として会社の売上向上に影響を及ぼします。既存の営業担当の仕事の中には、効率化できるプロセスが多く含まれています。まずは、現在の業務内容をまとめてみて、効率化できる部分を拾い上げてみましょう。

The post 営業の業務内容とは？業務効率化のポイント3選を具体的に解説 first appeared on SMS DataTech.