目次
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。
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。
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、その戦略と未来像が大切です。
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
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。
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。
テストプロセス自体のデータ化・分析・最適化による変革
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。
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。
基幹ERPがデータ活用の「足かせ」になっていませんか？
多くの企業で長年運用されてきたERP（Enterprise Resource Planning）は、業務基盤としての役割を果たしてきました。しかし、その多くが硬直化したシステムとなっており、現代のビジネス環境に求められる迅速な意思決定や業務プロセスの変革を妨げる要因となっています。
データアナリストの視点から見ると、最大の問題は「業務プロセスの実態とERP上のデータとの乖離」です。標準機能で対応できない業務は、Excelや手作業で補完され、データがERPの外でサイロ化・属人化しています。その結果、ERPは「Single Source of Truth（信頼できる唯一のデータソース）」として機能不全に陥り、データ駆動型のDX推進を阻害しています。
アドオンとUIが引き起こす、データ品質の深刻な低下
ERPの導入・運用における課題は、二点に集約されます。それは「高コストなアドオン開発」と「業務実態と乖離したUI」です。
アドオンによる個別開発は、初期コストの増大だけでなく、将来のバージョンアップ時の改修コストや、ロジックのブラックボックス化という技術的負債を生み出します。これは、データ抽出や分析の妨げとなります。
さらに深刻なのは、複雑で使いにくいUIが引き起こす「データ品質の低下」です。現場の業務フローと一致しないUIは、入力ミスやデータ投入の遅延を常態化させます。この「Garbage In, Garbage Out（質の悪いデータからは、質の悪い結果しか得られない）」の状態が、ERPに蓄積されるデータの信頼性を著しく損ね、全社のデータ活用基盤そのものを揺るがしています。
ローコードによる「データ入力層」の再構築：脱アドオンとデータ品質の確保
私たちは、ERP本体のコアロジックには手を加えず、「使いやすさ」と「データ品質」を両立させるアプローチとして、intra-martのローコード開発を活用した「ERPフロントソリューション」を提案します。
これは、ERPを「System of Record（記録のためのシステム）」として維持しつつ、その手前に「System of Engagement（業務実行のためのシステム）」を構築する概念です。ローコード活用により、以下の3点を実現します。
データ品質の担保: 現場業務に最適化されたUIを迅速に構築し、厳格な入力バリデーション（入力規則）を実装。データ発生源での品質を確保します。
データ連携のハブ化: 独自ロジックや他システム（MES、SCMなど）とのデータ連携を柔軟に実装し、ERPを中心としたデータ統合基盤を構築します。
脱アドオンの実現: 高コストなアドオン開発を回避し、業務変化に柔軟に対応できるシステムアーキテクチャを実現します。
この手法により、業務効率化とDX推進を、現実的なコストとスケジュールで進める具体的な方法を解説します。
クラウドERP導入の障壁：「データ移行」への不安
多くの製造業や商社が、オンプレミスERPの老朽化に限界を感じつつも、クラウドERPへの移行に踏み切れないケースが散見されます。
その背景にあるのは、「自社に最適な移行プロセスが描けない」「データ移行の失敗が許されないプレッシャー」「データクレンジングやマッピングに対応できる社内リソースの不足」といった、導入プロジェクト、特に「データ移行」に対する具体的な不安です。経営企画部門やDX推進担当者にとって、基幹データの移行失敗は経営に直結するため、意思決定が極めて慎重にならざるを得ません。
「従来型」のERP導入手法が持つ、データ戦略上の高リスク
クラウドERPの導入は、単なるシステムリプレイスではなく、業務プロセスの見直し、そして何よりも「データ資産の移行・標準化」という重要な工程を伴います。
特に、属人化した現場運用や複雑なカスタマイズが多用されてきた企業では、移行が難航する傾向が顕著です。従来の「Lift & Shift（現行踏襲）」的な手法で移行を進めた結果、稼働直前にデータの不整合が発覚してスケジュールが遅延したり、移行後に不正確なデータに基づいた業務トラブルが多発したりするリスクがあります。
近年のERP導入プロジェクトの成否は、体系化された「データ移行メソドロジー」の有無にかかっています。特にクラウドERPでは、業務とデータを標準に合わせる「Fit to Standard」のアプローチを深く理解し、データガバナンスの観点からプロジェクトを主導できるパートナーの選定が、データ資産価値を最大化する鍵となります。
Excelというブラックボックス：ERP・Webシステムテストのデータ管理課題
ERPやWebシステムの導入・更新プロジェクトにおいて、テストプロセスは依然として大きな課題です。多くの現場では、テスト計画、テストケース、進捗、不具合といった本質的には「データ」であるべき情報が、Excelファイルとして担当者ごとに分散・属人化されています。
これにより、プロジェクト全体の進捗状況や品質メトリクス（例：テストカバレッジ、不具合密度）をリアルタイムかつ定量的に把握することが極めて困難になっています。手作業によるデータ集計は担当者の高負荷を招くだけでなく、データの鮮度と正確性を著しく低下させます。
結果として、担当者の経験値や暗黙知に依存した属人的な品質管理が常態化し、テストカバレッジの網羅性や潜在的リスクの定量的な可視化が妨げられています。この「テストデータの管理不全」が、プロジェクトの効率化と品質担保における最大の障壁となっています。
手動のテスト設計と証跡管理がもたらす、データ品質と工数の限界
Excelを基盤としたテスト運用は、データの「完全性」と「トレーサビリティ」の観点で重大な限界を抱えています。
個別に管理される設計書やチェックリストは、厳格なバージョン管理が難しく、容易に「先祖返り」や更新漏れが発生します。これにより、レビュー漏れやデータの二重入力といった「データ品質」の問題が頻発します。
品質保証や内部監査の観点では、要求仕様からテスト実行の証跡（エビデンス）までのトレーサビリティが分断されるため、データの信頼性が担保できません。このデータガバナンスの欠如は、手戻り工数を発生させるだけでなく、担当者変更時のナレッジ移管（データ資産の継承）を困難にします。結果として、プロジェクト全体のコストとスケジュールに対する予見性を著しく低下させる要因となります。
テスト自動化と「テストデータ管理（TDM）」導入の勘所
ERPやWebシステムのテスト業務における「Excel依存」から脱却し、テストプロセスをデータ駆動型に変革する具体的なアプローチを解説します。
40年以上にわたり1,100社以上の品質向上を支援してきたベリサーブの知見に基づき、テスト効率化のROI（投資対効果）を最大化する勘所を提示します。これは、単なるツール導入論ではありません。「テストプロセス（データフロー）の標準化」、「テスト自動化（実行と証跡データの自動生成）」、「手動テスト（自動化が非効率な領域）の最適化」という3つの側面から、効率化の具体的な手法を解き明かします。
さらに、導入した仕組みが「データガバナンス」として現場に定着するための運用設計や、属人化を排除し持続可能な改善サイクルを構築するヒントを事例と共に紹介します。このアプローチは、テストのデータ管理基盤を構築することで、金融システム等に求められる厳格な監査証跡（ログ）対応も可能にします。
成功するERP導入の鍵：「データ移行」と「プロセスマネジメント」
成功するERP導入の鍵は、データ戦略とプロセスマネジメントにあります。製造業・商社を中心に多くのクラウドERP導入を支援してきたアイ・ピー・エス社が、データとプロセスの視点から、現場で顕在化する「典型的なつまずき（失敗）のパターン」と「成功の分岐点」を解説します。
例えば、「データ移行（クレンジングとマッピング）の失敗」や「業務プロセスの標準化（Fit to Standard）の頓挫」といった、よくある失敗の本質的な原因とその回避策を提示します。
本セッションは、単なる製品機能の紹介ではありません。経営企画部門やDX推進担当者が直面する「いかにしてデータ移行と業務改革のプロジェクトを失敗させないか」という問いに対し、導入支援の専門家が具体的な方法論をもって回答します。
属人化したデータ管理がもたらす品質とコストの課題
ERPやWebシステムの導入・更新プロジェクトにおいて、テスト管理はいまだにExcelベースの運用が主流であり、データガバナンス上の大きな課題となっています。
テスト計画、テストケース、実行結果、不具合（インシデント）といった極めて重要なデータが、担当者ごと、あるいは機能ごとに作成されたExcelファイルに分散・サイロ化しているのが実情です。
この状態は、プロジェクトの全体像をリアルタイムで可視化することを著しく困難にします。例えば、以下の分析が即座に行えません。
リアルタイムな進捗の定量的な把握（計画値 vs 実績値の差異）
不具合発生の傾向分析（特定モジュールへの集中、深刻度の分布）
テスト網羅性（カバレッジ）の客観的な評価
結果として、リソース配分の最適化やリリース可否の判断といったデータに基づく意思決定（Data-Driven Decision Making） ができず、担当者の経験や「暗黙知」に依存した属人的なプロジェクト運営にならざるを得ません。
データ信頼性の欠如とトレーサビリティの分断
Excelを基盤とした運用は、データの「信頼性（Reliability）」と「追跡可能性（Traceability）」の欠如という根本的な問題を抱えています。
個別に管理されるファイル群はバージョン管理が機能しづらく、更新漏れや二重入力といったデータの不整合を常態化させます。この「信頼できないデータ」を基に集計された進捗報告や品質レポートは、実態とかけ離れたものになるリスクを常に内包しています。
さらに深刻なのは、トレーサビリティの分断です。「要件→テストケース→実行結果→不具合」という一連のデータの繋がりがExcelファイル間で途切れているため、品質保証（QA）や内部監査の観点から一貫性のある証跡（エビデンス）を提示することが困難です。
監査対応のために追加のデータ突合や再集計の工数が発生し、プロジェクト全体のコストとスケジュールを圧迫する主要因となっています。
データの一元化とプロセス分析による継続的改善
こうした「Excel依存によるデータのサイロ化」から脱却し、テストプロセスをデータドリブンに変革するアプローチをご紹介します。
在るソリューションを活用すると、分散したテスト関連データを一元管理するプラットフォームを構築できます。これにより、リアルタイムなダッシュボードの構築や、信頼できるデータに基づく進捗管理が可能になる場合があります。
その上で、品質向上に貢献してきたベリサーブが、テストプロセスの最適化を支援します。具体的には、「テストプロセス」「自動化」「手動テスト」の3つの側面から、収集・蓄積されたデータを分析し、ボトルネックを定量的に特定します。
単なるツール導入で終わらせず、現場がデータを活用して自律的に継続的改善（PDCA）を回せるよう、運用設計から伴走支援までを提供します。
このアプローチは、テスト工数の定量的な削減を実現するとともに、金融システムなどに求められる高度な監査要件にも耐えうる、信頼性の高いデータガバナンス体制の確立を可能にします。
📉 ERPプロジェクト成功を阻むデータ：テスト工程の属人化と非効率性の分析
ERPの導入・改修プロジェクトにおいて、テスト工程が全体工数の大部分を占めることは、プロジェクト遅延とコスト増の主要因です。多くの現場で依然として主流である旧来型テストは、データガバナンスと品質のメトリクス管理を著しく困難にしています。
1. 旧来型テストが抱える構造的なデータ管理の課題
テスト工程が属人化・アナログな方法（Excel、スクリーンショット）に依存することで、以下のデータ管理上の問題が発生し、プロジェクトの負担を増幅させています。
品質の不安定化とメトリクスの欠如: 担当者依存の体制では、テスト実施者によって精度や網羅性が異なり、品質にばらつきが生じます。Excelベースの進捗管理では、テスト結果やカバレッジといった品質メトリクスの可視化が困難であり、問題の早期発見が遅れる要因となります。
非効率なリソース配分と工数増大: 手動テストは工数負担が大きく、プロジェクト終盤の現場疲弊を招きます。また、影響範囲の特定が曖昧なため、過剰なテストやテスト漏れによる障害対応が発生し、リソースが限られているにもかかわらず、工数とコストが際限なく膨らむ悪循環に陥っています。
データとしてのエビデンスの不確実性: スクリーンショットなどのアナログな手法では、エビデンスデータの収集、保管、検証に膨大な手間がかかる上、その信頼性や完全性の担保も難しく、監査対応や品質保証の観点からリスクとなります。
2. テスト工程の非効率性がプロジェクトリスクを増幅
テスト工程の非効率性は、単なる工数の問題ではなく、ERPシステムが将来の変化に対応できるかという組織の俊敏性に関わる最大のリスクとなります。
手戻りと遅延の頻発: 進捗の可視化が困難なため、想定外の手戻りやプロジェクト遅延が頻発し、コスト増を招きます。これは、データとして蓄積されるべきテストの知見が、属人的なノウハウに留まっているためです。
変化対応力の低下: 担当者依存の体制では、ERPのアップデートや改修によるシステムの変化に迅速に対応できる現場が減少し、システム投資の価値が目減りします。
3. AI × ノーコードによるスマートテスト改革：次世代テストの標準
属人化、手作業、非効率というテスト現場の三重苦を解消するためには、データと自動化技術を融合させたスマートテストへの抜本的な転換が必要です。
Panayaなどのテスト自動化プラットフォームを活用した改革は、以下のデータ駆動型アプローチを実現します。
影響範囲の自動抽出とテストケースの最適化: AI技術がシステム変更内容を分析し、影響を受けるトランザクションや機能をデータに基づき自動抽出します。これにより、過剰なテストを排除し、テストケースを最適化することで、工数を最大50%以上削減します。
品質向上と工数削減の両立: AIとノーコード技術を活用したテスト自動化により、専門知識のない担当者でも扱える環境が整備され、誰が実行しても安定した精度と網羅性を確保できます。
エビデンスの自動収集とデータガバナンスの確立: テスト結果のエビデンスが自動で収集・構造化されるため、監査対応や品質レポート作成の負荷が劇的に軽減されます。これにより、テスト品質のメトリクスが定量的なデータとして確立されます。
このAI×ノーコードによる改革は、ERPに限らず、エンタープライズシステム全体の変化対応力を底上げする「次世代テストの標準」となり、限られたリソースの中で品質と工数最適化を両立させるための不可欠な戦略**となります。