目次
データコンサルタントの視点でローコード開発プラットフォームの導入に際して、プロジェクト推進や業務効率化の観点を解説
ローコード開発プラットフォームの効果最大化のための組織協調
調査結果から、ローコード開発プラットフォームの導入による成果を最大限に引き出すには、IT部門、業務部門、そして外部のITベンダーの三者が緊密に連携することが不可欠であることが明らかになりました。特に、業務現場が積極的にデジタル化を推進する環境を整えることが重要です。IT部門は、業務部門に対して、現場の自動化や効率化に関連するタスクの企画から開発、運用までのプロセスを委譲することで、現場主導でのデジタル化推進体制を構築することが求められます。
ローコード開発プラットフォームの多岐にわたる適用領域
企業がローコード開発プラットフォームを導入しているシステム領域に関する調査では、適用範囲が非常に広いことがわかっています。特に「財務会計・管理会計」「人事」「給与」といった基幹系分野での利用が多く見られます（図9参照）。基幹系システム全体をローコードで開発しているわけではなく、頻繁にルールの変更が発生する業務を切り離し、柔軟な対応を実現することが主要な目的です。
実際の事例では、例えば複数拠点の財務データの集約や、人事業務における従業員向けのセルフサービス機能の強化など、業務プロセスのデジタル化にローコード開発が有効に活用されています。これにより、基幹系システムの老朽化や複雑化に伴う競争力低下のリスクである「2025年の崖」を回避し、迅速で柔軟な業務変革を支援する重要な手段としてローコード開発が注目されています。
ローコード開発プラットフォーム選定のためのチェックリスト
ローコード開発プラットフォームを導入する際には、以下の要件を満たすことが重要です。
業務部門のスタッフが自らシステム開発を行えること
業務部門主導での開発が可能で、現場の迅速な対応力を強化します。
エンジニアによる追加開発が可能な柔軟性
必要に応じて、プロフェッショナルなエンジニアによる高度なカスタマイズが可能であること。
アプリケーションのテンプレートが豊富に提供されていること
利用者が簡単にスタートでき、初期の開発負荷を軽減します。
複数部門での共通利用が可能
企業全体で一元的に活用でき、効率的な運用が実現できます。
国内での豊富な導入実績
国内事例に基づいた実績があり、信頼性が確保されていること。
導入や活用を支援するベンダーの数
十分なベンダーサポートがあり、導入後のサポートも充実していること。
充実した自己学習用コンテンツ
マニュアルやTipsが豊富に用意されており、スムーズな習得が可能です。
柔軟なライセンス体系
開発者数や利用者の変動に対して柔軟に対応できる料金体系を持つこと。
コーディング以外のプロセスも支援
要件定義、設計、テストといった、ノーコード開発を含む全体的なプロセスをサポートしていること。
アプリケーションの一元的な運用管理
開発したアプリケーションを統合的に管理し、メンテナンスや更新が容易に行えること。
上記の観点から、ローコード開発プラットフォームを導入する際には、業務部門との協調や柔軟性を重視し、長期的な競争力を高めるための適切な選定が重要です。データコンサルタントとして、これらの要件に基づいて導入計画を策定することが、企業のデジタル化推進に貢献します。
ビジネス貢献を重視するローコード開発の導入目的
ローコード開発プラットフォームを導入する企業が期待する効果は、単に開発プロセスの効率化だけではなく、ビジネス環境の変化に迅速に対応し、コスト削減やDX（デジタルトランスフォーメーション）推進に資することが主な目的となっています。
ビジネス環境の変化への対応
企業は、急速に変化する市場ニーズやビジネス環境に迅速に適応することが求められます。ローコード開発は、複雑なシステム開発を迅速に進め、業務プロセスの改善や変更を柔軟に行えるツールとして注目されています。この点で、1位に選ばれることが多いのが「ビジネス環境の変化への対応」という目的です。
DX（デジタル変革）の推進
ローコード開発は、特に非エンジニアのビジネス部門が直接システム開発に関与できるため、DXの推進にも大きく貢献します。調査では、DX推進が1位や2位に選ばれることが多く、企業がこの技術を通じてデジタル戦略の実現を加速させたい意図が読み取れます。
システム開発コストの削減
コスト削減も重要な導入目的です。ローコード開発は、従来の開発手法に比べてエンジニアリソースの節約や、外部委託に依存しない内製化の促進により、長期的に見てもコスト削減効果が高いとされています。このため、全体としてシステム開発のコスト削減が最も多くの企業で重視されています。
ローコード開発プラットフォームの選定基準
企業がローコード開発プラットフォームを選定する際、以下の要素が重要な基準となります。これらは、ビジネス部門とIT部門の両者が協力しながら、柔軟かつ持続可能な開発環境を構築するために必要な条件です。
業務部門のスタッフがシステム開発に利用できるか
業務部門が自らシステムを開発できる点がDX推進において鍵となります。ノンエンジニアでも操作しやすいインターフェースが提供されているかが重要です。
プロフェッショナルなエンジニアによる追加開発の可能性
プラットフォームはシンプルな開発だけでなく、必要に応じてエンジニアが高度なカスタマイズを行える柔軟性が求められます。
豊富なテンプレートやアプリケーションのストア
各業務に特化したテンプレートや既存のアプリケーションが豊富であることは、開発のスピードアップやコスト削減に直結します。
複数の業務部門で利用できるか
一部の部門だけでなく、企業全体で利用可能な拡張性があるかどうかも選定の重要なポイントです。これにより全社的なシステム統合が容易になります。
国内での導入実績の豊富さ
国内での実績が豊富であれば、企業固有のニーズに対応したローカライズされたサポートが期待できます。
ベンダーの支援体制の充実
導入から活用までをサポートしてくれるベンダーの数が豊富であるか、または支援体制が充実しているかも、安定した運用を維持するための重要な要素です。
自己学習コンテンツの充実度
マニュアルやオンラインの学習コンテンツが充実していることは、社員のスキルアップとシステム活用の自立度を高めるために不可欠です。
ライセンス体系の柔軟性
開発者や利用者の増減に応じて、柔軟にライセンス体系を変更できることは、企業の成長や組織変更に伴う調整を容易にします。
コーディング以外のプロセスを支援する機能
要件定義や設計、実装、テストなど、開発の全体プロセスを支援する機能があるかどうかも重要です。これにより、システム開発の効率を高め、プロジェクトの成功確率を向上させます。
運用管理の一元化
開発済みのアプリケーションの一元管理が可能であることは、セキュリティ管理やガバナンスの強化に役立ちます。
ローコード開発プラットフォームは、単なるシステム開発ツールにとどまらず、企業のビジネス変革や競争力向上に直結する戦略的なツールであることが伺えます。企業がこの技術を効果的に導入するためには、経営陣、IT部門、業務部門の密な連携が必要であり、上記の選定基準をもとにプラットフォームを選ぶことが成功の鍵となります。
ローコード/ノーコード開発におけるAI技術の戦略的価値と市場動向
アプリケーション開発の複雑化とエンジニア不足が深刻化する中、ローコード/ノーコード（LCNC）ツールは、開発の民主化を推進する重要なソリューションとなっています。その核心的な目的は、運用の専門家やエンジニアに依存せず、ビジネスサイドの「シチズンデベロッパー」が自律的にDevOpsプロセスを遂行できる体制の構築にあります。
近年、主要なLCNCツールはAI技術を統合し始めており、開発効率の劇的な向上を図っています。以下は、AI実装が進む代表的なプラットフォームです。
Microsoft Power Platform: （Power Apps, Power Automate等を含む総合環境）
Appian: 高度なプロセスオートメーションを実現するLCNCプラットフォーム
Mendix Platform: エンタープライズ向けローコード開発の先駆
Pega Platform: AIとロボティクスを融合した業務自動化環境
AIによる開発補助と「シチズンデベロッパー」の質的向上
AI技術を組み込んだツールの多くは、プログラムやスクリプト生成の補助機能を備えています。エンドユーザーにとって、AIによる自然言語からのコード生成やロジック補完は、従来の「グラフィカルな操作のみ」の環境よりも、柔軟かつ強力な開発体験を提供します。
一方で、ノーコードツール特有の直感的なUIに依存するユーザーにとっては、AIの介入が必ずしも必要性を感じられないケースもあり、ユーザーのスキルセットに応じた「AI介入レベル」の最適化が求められています。
DevOpsワークフローにおけるLCNCツールの課題と統合戦略
データアナリストやシステムコンサルタントの視点から見れば、LCNCツールのDevOps導入には、特有の「技術的制約」と「ガバナンスのリスク」が存在します。
ワークフローの不連続性: 従来のDevOpsツール（CI/CDパイプライン等）と比較すると、LCNCツールは既存の開発ワークフローに組み込みにくい傾向があります。プロフェッショナルな開発チームが日常的に利用する高度なツール群との「相互運用性」が、ボトルネックとなるケースが散見されます。
連携の検証コスト: ローコード開発をプロジェクトに採用する場合、既存のDevOpsエコシステムとのAPI連携やデータ整合性の確認が不可欠です。ツールの選定段階で、開発ライフサイクル全体における「統合可能性」を十分に検証する必要があります。
持続可能な開発体制の構築：AIとLCNCがもたらす変革
企業の経営層は、AI技術が「非専門家」による開発品質を担保し、DevOpsにおける開発部門と運用部門の連携を強化できる可能性に着目しています。
リソース配分の最適化: ルーチンな開発タスクをシチズンデベロッパーへ移管することで、高度な専門人材を戦略的プロジェクトへ集中させることが可能になります。
アジャイル性の向上: 現場主導の開発にAIが介入することで、ビジネスニーズの変化に対するデリバリー速度（Time-to-Market）を加速させます。
LCNCツールを単なる「補助ツール」としてではなく、AIを基盤とした「標準的な開発フレームワーク」としてDevOpsに取り入れることが、デジタル変革を成功させる鍵となります。
顕在化する技術的負債と「2025年の崖」が示唆する経営リスク
経済産業省が提唱する「2025年の崖」の本質は、老朽化した基幹システム（レガシーシステム）の維持限界が、企業のデータ活用能力と事業継続性を著しく阻害することにあります。技術者の引退や属人化、ドキュメントの欠如によるシステムの「ブラックボックス化」は、単なる保守コストの増大に留まりません。それは、変化の激しい市場環境において、迅速な意思決定を妨げる致命的な「構造的リスク」へと変貌しています。
特に大規模・複雑化したシステムを抱える大企業・中堅企業では、移行リスクへの懸念から現状維持を選択し続けた結果、DX（デジタルトランスフォーメーション）の基盤となるデータ基盤の刷新が困難になるという膠着状態に陥っています。
レガシー刷新を阻む「リソースと情報の非対称性」
多くの組織が刷新計画において直面する障害は、以下の3点に集約されます。
スキルセットのミスマッチ： Javaやオブジェクト指向に精通したエンジニアの不足。
仕様の不透明性： 長年の改修による複雑化と、仕様書が存在しないことによるデータリネージ（データの継承関係）の喪失。
ベンダー依存（ロックイン）： 外部ベンダーに依存しきった運用体制による、コストとスピードのコントロール権の喪失。
こうした課題は、データ駆動型経営への移行を阻む大きな壁となっており、従来の開発手法の延長線上では解決が極めて困難です。
1,400社以上の実績に学ぶ、ローコード開発による標準化の実現
レガシー刷新という難局を打開するソリューションとして、9年連続国内シェアNo.1を誇るローコード開発ツール「WebPerformer」が注目されています。1,400社以上の導入実績を持つこのプラットフォームは、以下の機能により「技術的負債」を「戦略的資産」へと転換します。
開発プロセスの抽象化： GUI操作によるプログラミングレスな開発が、技術者不足の課題を解消します。
データ連携の柔軟性： 既存データベースとの高度な親和性により、データの整合性を維持したまま段階的な刷新が可能です。
ガバナンスの自動化： 設計情報の自動ドキュメント化機能により、属人化を排除し、持続可能なシステム保守体制を構築します。
これにより、業務部門とIT部門が同一のプラットフォーム上で対話する「共創型開発」が可能となり、開発のリードタイム短縮と品質向上の両立を実現します。
対象となる組織と戦略的役割
以下のような課題を抱える情報システム部門、あるいはDX推進担当の方々にとって、本内容は極めて重要な示唆を含みます。
レガシー脱却の具体策を模索している： 大規模システムの刷新を、現実的なコストとスケジュールで遂行したい。
運用の属人化を排除したい： 専門スキルへの依存を下げ、組織的なシステム管理体制を再構築したい。
持続可能なIT基盤を構築したい： 2025年以降も、ビジネス要件の変化に即応できる柔軟なデータインフラを確保したい。
市民開発とAIの統合による、企業の意思決定スピードの加速
内製化の波は、業務現場の担当者が自らアプリを開発する「市民開発」を加速させています。これは、現場のニーズを直接データ構造に反映できるという点で、ビジネスの即応性を飛躍的に高める可能性を秘めています。
一方で、データ整合性やセキュリティの担保という観点から、内製化の範囲と専門家の介入ラインを定義する「ガバナンス設計」が不可欠です。最新のローコード開発とAI技術の融合は、この市民開発を高度に支援し、非専門家による開発でもプロフェッショナル品質を確保できる環境を提供します。これらを適切にアーキテクチャへ組み込むことが、今後の企業の競争優位性を決定づける重要な要素となります。
ローコード開発における「エンタープライズ品質」の検証と技術的妥当性
基幹システムや大規模な業務システムの構築において、ローコード開発が従来型の手組み開発（スクラッチ開発）と比較して、処理性能、拡張性、および長期的メンテナンス性において遜色ないかは、投資対効果（ROI）を左右する極めて重要な論点です。
ビジネス環境の変化に即応する「アジリティ」と、ミッションクリティカルな要件を満たす「堅牢性」をいかに両立させるか。データ構造の最適化やライフサイクルコスト（TCO）の観点から、ローコード開発の真の実力を客観的に評価する必要があります。
SIerの事業構造変革：GeneXusによる「高付加価値モデル」への転換
20年以上の実績を持つ「GeneXus」は、単なる開発効率化ツールに留まりません。労働集約的なSES（客先常駐）や受託開発モデルから脱却し、知的財産（IP）を軸とした「提案型システム開発」へのシフトを可能にする戦略的プラットフォームです。
自動生成による品質の標準化： プログラミングの属人性を排除し、高度なパフォーマンスとメンテナンス性を維持したまま、開発工程をデータ主導で自動化します。
ビジネスモデルの再構築： 開発工数の削減により生み出されたリソースを、上流工程のコンサルティングやデータ活用支援へと再配置することで、SIerとしての競争優位性を確立します。
ベンダーロックインの解消と「市民開発」によるガバナンスの構築
多くの組織が直面している「IT対応力の停滞」や「ベンダーロックイン」という課題に対し、ローコードツール「WebPerformer」は有効な解を提示します。
例えば、三井住友海上火災保険株式会社の事例では、ユーザー部門自らが開発に参画（市民開発）することで、コストの大幅な削減と業務適合性の向上を同時に達成しています。直感的なUIでの開発を可能にしつつ、システム全体の整合性を担保するためのノウハウやサポート体制を構築することが、DX成功の鍵となります。
技術的負債の清算：Excel/Access/Notesからのデータ移行と新規事業の展望
旧来のツール（Excel、Access、Notes等）に依存した「データの断片化」と「業務のサイロ化」は、組織の成長を阻害する大きな技術的負債です。
アセットの近代化： 学習コストの低いノーコード・ローコードツールを導入することで、低コストかつスピーディーに既存資産をモダンなアーキテクチャへと移行します。
新規事業のプロトタイピング： 最小限の初期投資で迅速にプロダクトを市場投入（MVP開発）し、データに基づく市場検証を繰り返すことで、新規ビジネスの成功率を高めます。
ビジネス参入障壁の特定とリスクヘッジの重要性
LCNCツールを活用した新規ビジネスの立ち上げにおいて、組織が直面するボトルネックは多岐にわたります。
生産管理におけるフロントエンド・デカップリング戦略とBI活用
基幹となる生産管理パッケージの「アドオン開発」や「カスタマイズ」は、システムの硬直化とメンテナンスコストの増大を招きます。本アプローチでは、基幹システムを「System of Record（記録の系統）」として安定運用しつつ、外側に独立した「System of Engagement（繋がりの系統）」としてフロントシステムを構築し、企業の独自要件を柔軟に吸収するアーキテクチャについて解説します。
特にデータ分析やレポーティングに特化したノーコードBIツール「軽技Web」を活用し、膨大な定型帳票の作成工数を大幅に削減した、実効性の高いデータ活用事例を提示します。
製造現場におけるデータ・トレーサビリティの重要性と市場背景
グローバル市場の不確実性や地政学的リスクが増大する中、製造業が競争優位性を維持するためには、AIやIoT技術を基盤とした「工場のスマート化」が不可欠です。
意思決定の精度を高めるためには、ヒト（Man）、設備（Machine）、品質（Quality）といった現場データをリアルタイムで収集し、生産プロセス全体を俯瞰できるデータ基盤の構築が急務となっています。
データサイロ化によるボトルネックと組織的課題の解消
多くの製造現場では、製造ライン、品質管理、設備管理の各部門が個別のツールを運用しており、情報の「分断（データサイロ）」が顕在化しています。
データの非整合性： 作業員の稼働時間、工程進捗、計測データ、品質チェックシートが統合されておらず、生産プロセス全体のボトルネック特定が困難な状況にあります。
組織の縦割り構造： 部門横断的なデータ連携を阻害する要因は、技術的な問題だけでなく、各部門の要件定義や標準化の欠如といった組織的な課題に起因することが少なくありません。
リソースの最適化を実現するには、属人的な作業を「データ化」可能な形へと標準化し、現場のインサイトに基づいた共通のデータ基盤を構築する必要があります。
現場主導のDX：ローコードプラットフォームによるデータ収集の民主化
工場のスマート化を成功させる鍵は、IT部門に依存しすぎず、製造現場が自律的にデータを取得・活用できる環境を整えることです。プログラミングの専門知識を必要としない「製造業特化型ローコードツール」の導入は、このデータ民主化を加速させます。
製造現場DXを推進するプラットフォーム「TULIP」を活用することで、以下の変革を実現します。
現場作業の標準化とデータ化： 属人化されたプロセスをデジタル化し、精度の高いエッジデータを効率的に取得。
リアルタイム分析による意思決定： 分散したデータを集約し、即座にアクションに繋げる分析環境の構築。
高い適応性： 従来のツールでは対応困難だった現場独自の複雑な要件に対し、柔軟なカスタマイズを実現。
「TULIP」を通じた現場主導のデータ収集・分析手法について、具体的な改善事例とともに詳しく解説します。
高機能SaaS導入におけるROIの乖離と運用上のボトルネック
市場で主流のSaaS型システムを「目的が曖昧なまま」導入した結果、機能の過剰供給（オーバープロビジョニング）によるコスト増や、操作の複雑化に伴う現場の不整合が発生しています。特に、ITガバナンス体制が未整備な組織では、導入自体が目的化し、本来の「データ活用による意思決定」まで至らないケースが散見されます。
現在求められているのは、現場主導で低コスト・短期間に検証（PoC）を開始し、実業務に即した形でスケーリングさせる「アジャイルなアプローチ」です。
スモールスタートを実現する「@pocket」活用のデータ戦略
「安い・早い・簡単」という特性を持つノーコードツール「@pocket」は、データ民主化の第一歩として極めて有効です。以下の課題に対する具体的な解決策をデモを交えて提示します。
Excel管理によるデータの断片化（サイロ化）の解消： 属人化した管理を構造化データへ移行。
低コストな検証環境の構築： 高額な投資を行う前に、現場での適合性を安価に検証。
ユーザーアダプションの最大化： 現場担当者がストレスなくデータ入力を行えるUIの実装。
ツール導入と「現場の定着」を分かつデータドリブン文化の構築
ノーコードツールの導入がDX（デジタルトランスフォーメーション）に直結しない最大の理由は、技術的な問題ではなく「ユーザーの行動変容」にあります。DXの本質は、現場が自律的にデータを扱い、業務を継続的に改善するプロセスにこそ存在します。
全社展開を阻む障壁の特定
「特定部署での限定利用」や「取り組みの点在」といった課題の背景には、組織横断的なマインドセットの欠如や、推進チームと現場のコミュニケーション・ギャップが存在します。これらを解消し、組織全体でデータを資産として活用するための「仕掛け」が必要です。
大規模組織における「kintone」を活用したガバナンスと展開手法
サイボウズの「kintone」は、現在1,000名規模を超えるエンタープライズ企業での導入が加速しています。単なる「中小企業向けツール」という枠を超え、大規模組織においてノーコードを定着させるための実践的なポイントを解説します。
推進チームの役割定義： 情報システム部門と現場の適切な責任分界点（Delineation）。
スケーラビリティの確保： 現場の柔軟性と全社的なデータ統制（ガバナンス）をいかに両立させるか。
マインドセットの変革： 現場が自発的に改善サイクルを回すためのインセンティブ設計。
高度な要件に応える国産ローコード「Wagby EE」の技術的優位性
ノーコードでは対応しきれない複雑なビジネスロジックや、既存システムとの高度な連携が必要なフェーズにおいては、Javaベースの汎用技術を基盤とした「Wagby EE」が有力な選択肢となります。
アーキテクチャの柔軟性： Javaベースの安定した基盤による高いカスタマイズ性と内製運用の両立。
TCOの最適化： 必要な機能をワンプライスで網羅し、長期的なライセンスコストの予測可能性を向上。
マイグレーションパス： ノーコードからのステップアップ、あるいは既存レガシーシステムからの移行先としての妥当性。
他ツールとの定量的・定性的な比較を通じ、組織の成長フェーズに最適なプラットフォーム選定のヒントを提示します。
データマネジメントの進展とノーコードツールの限界
多くの組織において、Excelによる属人的なデータ管理からの脱却は急務となっています。顧客情報の一元化やリアルタイムな集計、通知機能の実装など、業務アプリへの移行による効率化ニーズに対し、短期間・低コストで導入可能な「ノーコードツール」は、開発の民主化を促す有効な手段として普及しました。
しかし、kintoneやPower Appsといったツールの導入が進むにつれ、より高度で複雑なデータ構造を扱うフェーズにおいて、以下の「構造的な限界」が顕在化しています。
ビジネスロジックの複雑性への対応： 部門ごとに異なる多層的な承認フローや、動的なバリデーション（入力チェック）の実装が困難である。
データ連携のボトルネック： 既存システムとのリアルタイムな同期や、外部データベースとの高度なトランザクション制御において、API制限やパフォーマンスの課題が生じる。
UI/UXの制約： 現場固有の帳票レイアウトや操作性を重視した画面設計において、標準機能の範囲内では最適化しきれない。
柔軟性とガバナンスを両立する「Javaベース・アーキテクチャ」の必要性
ノーコードツールで無理に複雑な要件を実現しようとすると、結果としてメンテナンス性の低い「スパゲッティ・アプリ」となり、技術的負債を蓄積させるリスクがあります。また、ツール独自の仕様に依存しすぎる設計（ベンダーロックイン）は、将来的なシステム拡張や保守の自由度を著しく低下させます。
ビジネスの進化に追従し、長期間にわたってデータの信頼性を担保するためには、汎用技術に基づいたスケーラブルな開発基盤の選定が不可欠です。
戦略的ローコードプラットフォーム「Wagby EE」による課題解決
ノーコードの「手軽さ」とスクラッチ開発の「柔軟性」を高い次元で融合させた国産ローコードツール「Wagby EE」は、次世代の業務システム基盤として以下の価値を提供します。
汎用技術による高信頼性： Javaベースのアーキテクチャを採用しており、複雑な業務ロジックの定義からエンタープライズレベルの負荷耐性まで、高いパフォーマンスを維持します。
内製化を支えるカスタマイズ性： 汎用的な技術スタックを活用しているため、特定のプラットフォームに依存しない柔軟な改修が可能です。これにより、属人化を排除し、組織全体での保守体制を構築できます。
明瞭なコスト構造とサポート体制： 必要機能を網羅したワンプライス形式の製品構成により、長期的なTCO（総保有コスト）の予測可能性を向上させます。また、国内産ならではの迅速なサポートが、実務レベルでの円滑な運用を支えます。
プログラムの対象となる課題と検討すべき事項
本セッションでは、ノーコードツールでは解消できなかった「実務上の障壁」を、いかにしてローコードの層で解決するか、他ツールとの定量的・定性的な比較を通じて解説します。
Excel管理の限界： データのサイロ化を解消し、構造化されたデータ基盤への移行を検討している。
ノーコードの天井： 既存のノーコードツールでは拡張性や自由度が不足し、業務要件を妥協せざるを得ない状況にある。
システムの持続性： ベンダー依存を脱却し、自社でコントロール可能な「内製運用モデル」への転換を目指している。
データに基づいた迅速な意思決定を支える「真の業務プラットフォーム」を構築するための、具体的な設計指針を提示いたします。