データで見るグローバル経営の課題：分断されたデータが引き起こす意思決定の遅延と機会損失
地政学リスクやサプライチェーンの変動性を示す各種指標が悪化する中、グローバルに事業を展開する製造業、商社、物流企業にとって、リアルタイムでの経営データ可視化は、もはや競争力の源泉ではなく、事業継続の必須要件です。しかし、多くの企業では海外拠点ごとに業務プロセスとデータがサイロ化。その結果、連結での在庫水準の最適化や、サプライヤーリスクの評価、拠点別の収益性分析といった、データに基づくべき経営判断に深刻な遅延が生じ、見えない機会損失が日々発生しているのが実情です。
課題の根源は、全社的な経営指標（KPI）を単一の信頼できる情報源（Single Source of Truth）からリアルタイムに把握できるデータ基盤の欠如にあります。
従来型ERP導入のROI分析：なぜプロジェクトは長期化・高コスト化し、価値創出を遅らせるのか
この課題を解決するはずのERP導入が、それ自体リスクとなるケースは少なくありません。調査データによれば、大規模ERP導入プロジェクトの多くが予定期間・予算を超過し、導入後のROI（投資対効果）測定に苦慮しています。この原因は、全体最適を追求するあまり、要件定義と開発フェーズに過大な工数を投下する従来型アプローチにあります。ビジネス環境が数ヶ月で変化する現代において、稼働まで数年を要するプロジェクトでは、完成時には既に陳腐化しているという「Time-to-Value（価値実現までの時間）の著しい低下」を招きます。
限られたリソースの中で、データ基盤を迅速に構築し、一日でも早くデータ活用による価値創出サイクルを回し始める、新たな導入アプローチが求められています。
マイクロソフト登壇｜Time-to-Valueを最大化するDynamics 365のデータ駆動型アプローチ
本セッションは、Microsoft Dynamics 365 Finance & Supply Chain Managementの導入を通じて、グローバル規模でのデータ活用と意思決定の迅速化を目指す企業を対象としています。
従来の開発主導型アプローチとは一線を画し、標準機能を最大限に活用し、実証済みのテンプレートを組み合わせることで、導入TCO（総所有コスト）を抑制し、Time-to-Valueを劇的に短縮する「スマート導入」の方法論を、具体的なデータとデモを交えて解説します。
AXアップグレードパスの最適化： 既存資産を分析し、アップグレード工数を最大XX%削減する具体的な支援策を提示します。
貿易業務のデータ化と効率化： 属人化しがちなExcelベースの業務を標準化されたデータプロセスに転換する帳票テンプレート群をご紹介。これにより、手作業によるデータ入力・転記ミスを撲滅し、関連業務時間を平均XX%短縮した事例を解説します。
さらに、日本マイクロソフトのゲストスピーカーが、AIエージェントがERPデータをどのように分析し、予測（需要、納期等）や異常検知（不正取引等）の精度を高め、人間の意思決定を支援するのか、その戦略と未来像を語ります。
本セッションで得られるデータインサイト
情報システム・経営企画部門の方： グローバル標準のデータガバナンスを確立し、導入・運用TCOを最適化するアーキテクチャの設計思想。
海外事業責任者・経理財務部門の方： 拠点別の損益、キャッシュフロー、在庫といったKPIをリアルタイムにドリルダウン分析し、迅速なアクションにつなげるためのデータ活用法。
AXからのアップグレード、貿易業務のDXを検討中の方： 具体的な移行パスとテンプレート導入による、定量的な工数削減・業務効率化のシミュレーション。
データドリブンERP戦略：不確実な時代を勝ち抜くための意思決定基盤の構築
地政学リスク、サプライチェーンの変動、物流コストの高騰といった外部環境の不確実性が増大する中、グローバルに事業を展開する企業にとって、経験や勘に依存した経営判断はもはやリスクそのものです。今、求められているのは、点在する経営資源の情報を一元的に可視化し、データに基づいた客観的かつ迅速な意思決定を可能にする経営基盤、すなわち次世代ERPの戦略的活用です。
しかし、従来のERP導入プロジェクトは、長期化する開発期間と、それに伴うコストの膨張という構造的な課題を抱えていました。本稿では、こうした従来型アプローチの限界をデータアナリティクスの視点から分析し、短期間かつ低コストでROI（投資対効果）を最大化する「データ中心」のERP導入アプローチを提示します。
課題の再定義：なぜ従来のERP導入は失敗するのか？
従来のERP導入が頓挫する根本原因は、「現状業務のデータ化」と「導入効果の定量的測定」の欠如にあります。
現状プロセスのブラックボックス化： 各拠点・各部門の業務プロセスが文書化されていても、実際のオペレーション（処理時間、手戻り回数、担当者間の滞留時間など）がデータとして定量的に把握されていなければ、どこにボトルネックが存在し、どの程度の改善インパクトが見込めるのかを客観的に評価できません。
ROIの曖昧さ： 「業務効率化」や「ガバナンス強化」といった定性的な目標設定に終始し、「人件費〇%削減」「在庫回転期間〇日短縮」といった具体的なKPI（重要業績評価指標）に落とし込まれていないため、投資判断の妥当性や導入後の成果を客観的に証明することが困難になります。
解決策：データで始めるDynamics 365 スマート導入
本セッションでは、Microsoft Dynamics 365 Finance & Supply Chain Managementを、単なる業務システムとしてではなく、**「経営データを収集・分析・活用するためのプラットフォーム」**として捉え、その価値を最大化する手法を解説します。
1.【データ移行・活用】AXアップグレードにおけるデータ資産の最大化
AXからのアップグレードは、単なるシステム刷新ではありません。過去の取引データをDynamics 365という最新の分析基盤へ移行し、休眠資産であった過去データを将来の需要予測や異常検知に活用するための絶好の機会です。導入工数を削減する具体的な支援策と共に、データ活用の道筋を示します。
2.【プロセス分析・改善】貿易業務プロセスの定量的評価と効率化
ExcelやWordによる手作業で行われている貿易業務は、属人化の温床であると同時に、データ分析の大きな機会損失です。帳票テンプレートの活用が、手作業によるデータ入力時間をどれだけ削減し（時間単価でのコスト削減効果）、リードタイムを何日短縮できるのか、デモンストレーションを通じてその効果を定量的に示します。
3.【未来予測・自動化】AIエージェントによるデータ活用の高度化
日本マイクロソフト社の専門家を迎え、AIが業務データと連携することで何が可能になるのかを解説します。例えば、**「過去の類似案件データに基づき、最適なサプライヤーを推奨する」「最新の為替・物流データから、リアルタイムで採算をシミュレーションする」**といった、データサイエンティストが行うような高度な分析・予測業務を、AIエージェントがどのように支援するのか、その戦略的活用法を提示します。
本セッションは、以下のようなデータ課題を持つ担当者にとって、具体的な解決策を得る機会となります。
散在する経営データ（販売、在庫、財務）を統合し、グローバルレベルでのKPIを可視化したい情報システム・経営企画部門
属人化した業務プロセスをデータで可視化・標準化し、ボトルネックを特定・改善したい海外事業責任者・経理財務部門
クラウドERP導入の投資対効果（ROI）を定量的に評価・説明する必要がある全てのプロジェクト推進者
マニュアル作業による非効率なデータ処理から脱却し、より付加価値の高い分析業務へシフトしたい貿易・サプライチェーン担当者
1. ERPプロジェクトにおけるテスト工程のブラックボックス化という課題
ERPの導入・改修プロジェクトにおいて、テスト工程が品質とスケジュールのボトルネックとなっています。その根本原因は、テストプロセスが担当者の経験やスキルに依存し、客観的なデータとして構造化・蓄積されていない点にあります。
Excelやスクリーンショットを主体とした従来型の管理手法では、テストカバレッジ、欠陥密度、実行進捗といった品質指標（メトリクス）をリアルタイムかつ定量的に把握することが不可能です。データに基づいた意思決定ができないため、リスクの早期発見が遅れ、問題が下流工程で顕在化します。結果として、予測不能な手戻りやコスト増がプロジェクト全体を圧迫するのです。
問題の本質は、品質保証という重要な活動が、データドリブンな管理アプローチから乖離しているという構造的な課題にあります。
2. データ分断がもたらす品質評価の限界とリソースの非効率
テスト工程の属人化は、深刻なデータ管理上の問題を引き起こします。
第一に、テストケースの実行基準や証跡（エビデンス）の取得方法が標準化されず、テスト結果データの信頼性と再現性が著しく低下します。第二に、静的なExcelファイルによる管理では、各テストケースとビジネス要件、検出された不具合とのトレーサビリティを確保することが困難です。このデータの分断が、品質状況の全体像把握を妨げ、的確な判断を遅らせます。
さらに、システムの変更点が他に与える影響を**データに基づいて分析（インパクト分析）**する仕組みがないため、回帰テストの範囲が経験と勘に頼らざるを得ません。これは、過剰なテストによるリソースの浪費と、テスト漏れによる障害発生リスクの両方を増大させます。
3. テストプロセス自体のデータ化・分析・最適化による変革
本セッションでは、属人化・手作業といった非効率なプロセスから脱却し、テストプロセス全体をデータ化・可視化・自動化することで、データに基づいた品質保証体制へと変革するアプローチを提案します。
Panayaのテストプラットフォームが、この変革をいかに実現するかを具体的に解説します。
インパクト分析の自動化： ERPの変更点を解析し、影響を受けるビジネスプロセスやテストシナリオをデータに基づいて自動的に特定します。
テストスコープの最適化： 過去の実行データやリスク分析に基づき、優先順位付けされた最適なテストセットを動的に生成し、テストのROIを最大化します。
テスト実行のデータ化： テスト実行時の操作と画面遷移を構造化されたデータとして自動記録し、客観的な監査証跡を確保します。
これは単なる工数削減ツールではありません。AIによる高度なデータ分析とノーコードによるテストシナリオの標準化を組み合わせ、テスト活動から得られるあらゆるデータを資産として活用する、データドリブンなテストマネジメント基盤への移行を意味します。ERPプロジェクトの成功確度を飛躍的に高める、次世代の品質保証モデルを提示します。