CRM/SFA導入後のデータ活用ギャップと分散データ課題
多くの企業が顧客管理システム（CRM）や営業支援ツール（SFA）を導入し、顧客データや営業活動データのデジタル収集を進めていますが、これらのシステムが提供する豊富なデータ分析機能やレポート作成ツールを十分に活用できていない状況が広く見受けられます。
その結果、システム導入によって期待された営業効率のデータに基づいた改善や売上データに基づく成長戦略への貢献が限定的となるケースがあります。システム自体はデータ収集・管理の基盤として整備されていても、実際の運用におけるデータ入力の標準化や、収集されたデータの分析・活用の段階で課題に直面する組織が多いのが現状です。これは、単にツールを導入するだけでなく、データに基づいた営業プロセスを確立することの難しさを示しています。
セールス関連データの分散とデータ活用の非効率性
CRMやSFAを導入しているにもかかわらず、セールス活動に関連するデータが複数のシステム、ツール、さらには部門間で分散して保管されていることが少なくありません。たとえば、CRMには顧客基本データ、SFAには商談活動データ、マーケティングツールにはリードデータ、そして個人のスプレッドシートには独自のリストやメモデータといった具合です。
このデータの分散化が進むことで、セールス活動に必要なデータの全体像を統合的に把握するのが困難になり、営業担当者が重要な顧客情報や商談データを見落としたり、複数のツールからデータを収集・照合する無駄な手間が増えたりする要因となっています。結果として、データに基づいた効率的な営業判断やパーソナライズされた顧客対応が阻害されます。
Microsoft 365とDynamics連携によるデータ一元化と活用事例
Microsoft 365アプリケーション群（Outlook、Teamsなど）とDynamics（CRM/SFA機能を含む）を連携させることは、分散していたセールス関連データを一元化し、営業活動の効率化とデータ活用の最大化を実現する有効な手段となります。
この連携により、データ管理プロセスがシンプルになるだけでなく、営業担当者は日常業務で使用するツール（Outlookでのメールやり取り、Teamsでの情報共有など）の中で、リアルタイムの顧客データや商談データにアクセスできるようになります。これにより、データの鮮度が保たれ、よりタイムリーなデータに基づいた意思決定が可能となります。
実際に導入され効果を得ている組織の具体的な事例を通じて、どのようにしてこれらのツール連携がデータ分散の課題を解決し、営業現場でのデータアクセス性向上、データに基づいた生産性向上（データ検索時間の削減など）、そして顧客データの活用による対応力向上を支援したかについて、実ユーザーの声と共に詳細に解説します。これは、データ統合がビジネス成果に直結する具体的な例を示しています。
計測業務におけるデータ収集と表現の課題
計測業務は様々な業界で重要な役割を果たしており、設備の現地調査、物流における搬入搬出経路の空間データ収集、不動産における土地の測量データ取得など多岐にわたります。しかし、これらの業務におけるデータ収集と表現には以下のような課題が存在します。
高所のデータ測定困難: 高い場所や危険な場所からの正確な空間データの取得が難しい。
データ測定漏れと再収集: 現場でのデータ収集に漏れが発生し、追加のデータ取得のために再度現地に赴く必要が生じる。
写真や図面によるデータの限界: 写真や二次元の図面だけでは、現場の全体像や空間的なスケール感を正確に把握するデータ表現として不十分である。
3D-CADによるデータモデリングの手間: 詳細な3D空間データモデルの作成に、専門的なスキルと多大な時間・工数がかかる。
これらの課題は、人手不足が深刻化する中でデータ収集と処理の効率化が求められる状況においてさらに顕著になっています。
3Dモデリングによる空間データ活用提案
そこで、現場の空間や物体を3Dモデル化し、後からでも詳細なデータ確認や測定を可能にする仕組みが有効な解決策となります。これにより、一度の現場訪問で包括的な空間データを取得し、オフィスなど別の場所で必要な測定や検証を行うことができます。
また、3Dモデル化した空間データをクラウド上で共有する際には、データのセキュリティが重要です。特定のツール（例：Rulerless）を使用する場合、2段階認証を用いたログインで機密性の高い空間データのセキュリティを確保するため、工場や重要インフラといった機密性の高い施設でも安心して3Dモデル化とクラウド共有を行うことが可能です。
手軽に現場の全体感を把握・共有できる3D計測ツールは、現場データのデジタル化と空間データの共有・活用を促進し、上述の課題解決に貢献します。
3D計測ツールによる空間データの収集と活用、そしてIT運用のデータ視点
特定の3D計測ツールは、誤差1～2cm程度の精度で、現場の空間データを迅速かつ包括的に収集するのに適しています。生成された3Dモデルデータは即座にクラウド上で共有可能であり、地理的に離れた関係者とも現場の詳細な空間情報を共有できるため、現場への移動コスト削減に貢献します。
このツールは、物理的な現場をデジタルデータ化することを目指す方、および計測作業におけるデータ収集プロセスを劇的に効率化したい方に、そのデータ収集能力とデータ共有メリットについて理解を深める機会を提供します。
※対象となるのは、LiDARスキャナを搭載した特定の高機能スマートフォンモデルに限定されます。これは、高密度の点群データを取得するためのハードウェア要件です。
3Dモデルデータがもたらす付加価値の拡大
単なる計測を超えて、3Dモデル化された空間データは幅広い用途で活用され、さらなる付加価値を生み出します。以下に、3Dモデルデータを活用したユースケースの例を挙げます。
レイアウト変更のデータに基づいた検討効率化: オフィスの什器配置や工場の生産ライン配置など、実際の空間の3Dデータを用いて仮想的にレイアウト変更をシミュレーションし、最適な配置をデータに基づいて検討できます。
対象物の3Dデータ抽出とCAD連携: 3Dモデルから特定の物体（例：設備機器）の3Dデータを正確に切り抜き、3D-CADシステムにインポートして設計や詳細な分析に利用することで、現場のリアルな空間データを設計プロセスに統合できます。
遠隔地の現場のリアルタイム3Dデータ共有: 現場の3Dモデルデータをリアルタイムで共有することで、遠隔地からあたかも現場にいるかのように空間情報を確認し、関係者間での認識合わせや指示出しを効率的に行えます。
また、こうしたツールを利用する際に懸念されがちなデータセキュリティについても、機密性の高い空間データの企業間でのやり取りを安全に行えるレベルの安全性を確保しています。生成した3Dモデルデータの一部を抽出し、別の3Dモデルデータ上に取り込んで活用できる最新機能なども交え、3D空間データの柔軟な活用方法について解説します。
システム運用の役割変化とITサービスにおけるデータ価値創造
システム運用の役割は、かつての「システムの物理的な維持管理」から、「ITサービスの安定的な提供」、さらに一歩進んで「顧客（社内外ユーザー）の価値創造に貢献」へとステップアップする必要があります。そのためには、**ユーザー視点での価値（すなわち、ITサービスによってユーザーがデータを活用し、ビジネス成果を出すこと）**に焦点を当てたITサービスマネジメント（ITSM）が求められます。
前半では、ITIL v3とITIL 4の違いなども交え、ユーザー視点でのデータ活用のための価値創造について整理します。後半では、ITサービスマネジメントプロセスを改善し、データ関連のサービス提供の効率と品質を高める具体的な手法をご紹介いたします。
この内容は、システム運用プロセスを改善し、ITサービスが扱うデータの流れと管理を最適化したい方、ITILを導入したいがデータ運用との連携に課題を感じている方、サービスデスクにおけるデータに基づいた問題解決と効率化を目指したい方、ISO20000等の規格や内部統制におけるITサービスのデータ管理への対応が必要な方、属人的なデータ運用から脱却しプロセスを標準化したい方、日々蓄積される運用ログやナレッジデータを効率的に活用したい方、運用ミスをデータ分析に基づいて削減し、ITサービスの対応スピードを上げたい方、変更/リリース管理プロセスにおけるデータ変更の影響評価や追跡を整備したい方、ITIL v3とITIL 4におけるサービスマネジメントのデータに対する考え方の違いに興味がある方、そしてクラウド環境におけるデータを含むサービス運用の課題を解決したい方を対象としています。
業務自動化におけるデータプロセスの設計
適切に設計すれば、あらゆる業務が自動化によって、より効率的にこなせるようになった昨今。とはいえ、プログラミング知識がなければ乗り越えられない自動化の壁も存在し、データ処理プロセスの自動化設定や運用において様々な課題に直面するケースが多く見られます。
自動化のメリット（データ処理の速度向上、エラー削減など）、具体的な設定方法（データフローや処理ステップの定義など）、そしてそもそも自動化を設計する上で不可欠な視点とは何かに焦点を絞り解説します。これは、単にツールを使うのではなく、自動化されるデータプロセスそのものをデータ視点から設計することの重要性を強調します。
データ可用性を高める冗長化と導入・運用上のデータ関連課題
システムの可用性を高めるため一般的に採用されているソリューションは、HAクラスターやHCI（ハイパーコンバージド・インフラストラクチャ）クラスターです。これらのソリューションは、複数のサーバーを冗長構成にすることで、ハードウェア障害発生時にもアプリケーションに関連付けられたデータに継続的にアクセスできるよう、ワークロードを健全なサーバーへ切り替える仕組みを提供します。これは、重要なビジネスデータを扱う基幹システムやアプリケーションを稼働させるプラットフォームとして広く採用されており、データの継続的な可用性を保証します。
しかし、このようなクラスターソリューションでは、障害発生時のワークロード切り替え（フェイルオーバー）設定、ネットワークやストレージといったデータパスを含む各コンポーネントの連携構成、そしてデータの整合性を保証するためのバックアップなど、データインフラストラクチャのシステム構成が複雑化する傾向にあります。また、安定したデータ運用環境を維持するためには、高度なIT経験やスキルが求められます。
このように、高可用性システムは、構築やデータ運用に高いIT知識が必要となるため、導入・運用コストの上昇や、データインフラストラクチャ管理に長けたITスキル人材の確保といった面で課題があると言えます。
シングルサーバーの運用で『無停止のデータアクセス』を実現するFTサーバー
ストラタステクノロジーが提供するフォールトトレラント（FT）サーバー「ztC Endurance」を活用することで、連続稼働が求められるデータワークロードの運用をシンプル化しながら、高可用性と使いやすさを両立する方法を詳しく解説します。
「ztC Endurance」は、極めて高いデータ可用性、データ処理パフォーマンス、そして高いコスト効果を備えた、次世代のフォールトトレラントプラットフォームです。これは、CPUやメモリを含むすべてのハードウェアコンポーネントを完全に冗長化し、高度な障害予測技術と組み合わせることで、セブンナイン（99.99999%＝年間停止時間約3秒）という、これまでにない高いデータ可用性を実現しています。これにより、リアルタイムデータ収集、処理、およびデータアクセスが要求されるミッションクリティカルなシステムにおいて、データの停止や遅延を最小限に抑えることが可能です。
さらに、「ztC Endurance」は、データ基盤に求められる高いパフォーマンスを備えるとともに、データ運用において重要な保守性・管理性に優れており、ライフサイクル全体での高いコスト効果を発揮します。10年間のハードウェア保証を提供することで、リプレイスによるシステムのデータ停止や予期せぬコスト発生といった、データ運用継続におけるリスクを最小限に抑えます。
このソリューションは、以下のようなデータ可用性要件が高い環境でのシステム運用に関わる方に特に推奨されます。
停止が許されないシステムの運用に関わる方: 製造業の生産管理データ、金融機関の基幹取引データ、病院の電子カルテデータ、重要インフラの制御システムデータなど、データの収集、処理、またはアクセスに中断が許されないシステムを運用している方。
システム運用管理の負荷を軽減したい方: データインフラストラクチャの運用をシンプル化し、管理業務の負荷を軽減したい方。
既存サーバーのリプレイスを検討している方: 現在のデータプラットフォームの老朽化に伴うリプレイスを検討している方。
クラウド移行を検討しているが、コストや可用性に不安を感じている方: 重要なデータのクラウドへの移行を検討しているが、クラウド環境でのデータ可用性レベルやコスト予測に懸念がある方。
物流・製造業など多様な業界における産業用データ活用のためのアプリ開発
物流・製造業といった多様な業界では、スマートフォンやタブレットといったモバイルデバイスを活用した産業用アプリケーションの開発が盛んに行われています。これらのアプリは、現場でのデータ入力、データ参照、そしてハードウェア制御によるデータ収集やアクションを目的としています。
一方で、一般的なオフィスワーク向けのアプリケーション開発に適したプラットフォームは多いものの、ハードウェア制御を伴う物流・製造業などの現場向けアプリのように、エッジデバイスにおけるデータの収集、処理、およびハードウェアとの連携が必要となるアプリケーションを開発できるプラットフォームは限られているのが現状です。これは、現場で発生するリアルタイムデータを効率的に収集・活用するためのアプリケーション開発環境における課題と言えます。
リモートデータアクセスを支えるネットワークサービスとIT運用のデータ可視化
リモート受付・接客システムにおいて、運用を支えるネットワークサービスは、遠隔地からのリアルタイムデータアクセスと顧客とのデータに基づいたインタラクションを可能にする重要な要素です。端末単体の提供に加え、動作確認済みのモバイルデータサービスと組み合わせることで、利用シーンに応じた最適なデータ転送経路とネットワーク環境を構築できます。
データ転送におけるセキュリティリスクへの対処や安定したネットワーク環境の構築を同時に実施することは、リモートでやり取りされる顧客データやサービス関連データの安全性を確保し、データの欠損や遅延による無人・リモート接客の運用成果への悪影響を抑制するために不可欠です。これは、多店舗展開事業者における顧客データの一元管理やサービス提供データ収集、あるいは旅客業・各種施設における多様な観光客データの取得と活用といったシナリオにおいて特に重要となります。
情報システム運用のベンダー依存によるオペレーショナルデータのブラックボックス化
製造業における情報システム運用では、外部ベンダーへの過度な依存が、運用プロセスの全体像やパフォーマンスに関するオペレーショナルデータの可視性を失わせ、「何が問題なのか、なぜ特定のデータが利用できないのか」といった運用のブラックボックス状態を招いているケースが多く見られます。
経営層や監査部門からシステム運用の改善、ひいてはデータ活用基盤としてのITの効率性について説明や改善策を求められても、現状の運用に関するデータやメトリクスを把握できていないため、データに基づいた具体的な改善策を提案できない状況が課題となっています。
システム運用品質のデータ可視化と改善点の特定
「自社のシステム運用の品質は、ビジネスのデータ要件に対して適正か？」「運用のどこにデータ処理のボトルネックや非効率性があり、どこを改善すればデータサービスの提供効率や品質を高められるのか？」これらの疑問に答えるためには、外部視点からの客観的な評価と、運用状況に関するデータの収集・分析を通じた課題の見える化が不可欠です。
運用状況をデータに基づきスコアリングし、具体的な改善点をデータから明確にすることが、効率的な改善活動への第一歩となります。
無料簡易アセスメントによる情報システム運用のデータ評価
製造業向けに、情報システムの運用状況を評価する「簡易アセスメント」を提供しています。このアセスメントでは、現場視点を重視したヒアリングを通じて**運用の全体像に関連するデータ（定性的・定量的な情報）**を把握し、データ分析に基づいた課題の見える化を行うことが可能です。
具体的な事例や成功アプローチを交えながら、現状の運用データを改善へと繋げる実践的な手法をご提供します。これにより、自社のシステム運用をデータ視点から再評価し、データ基盤としてのITの最適化への一歩を踏み出すことを支援します。
デジタル化の進展と高まるシステムのデータ可用性要求
デジタルトランスフォーメーション（DX）が進展する中で、製造業、流通、金融、医療、社会インフラといった多岐にわたる業界でデータ利活用の取り組みが加速し、ITシステムへの依存度が飛躍的に高まっています。この結果、システム障害による業務停止は、データ収集、データ処理、データ分析、およびデータに基づいた意思決定のプロセスを中断させ、深刻な経済的損失や信頼低下を招き、企業の競争力に大きな打撃を与えるようになっています。
このようにデータ活用基盤としてのシステムの重要性がますます高まる中、データの損失リスクやダウンタイムのリスクを極力抑えた、極めて高いデータ可用性がかつてないほど求められています。システムの停止は即ちデータアクセスとデータ処理の停止を意味するため、これを最小限に抑えることがビジネス継続性の鍵となります。
製造業における設計開発データの分断とデータ駆動型プロセスへの転換
近年の製造業を取り巻く環境は急速に変化し、不確実性の時代に突入しています。このため、製造業が今後生き残っていくためには、深刻な人手不足に対し、データに基づいた効率化や生産性向上を最大限に高めることが不可欠です。設計開発の現場でも、これらの課題に対応し、無駄なデータ生成や手戻りを削減して高品質な設計データを実現するプロセス改革が求められています。
散在する設計関連データとデータ共有メカニズムの不足
現在の製品開発現場では、製品の企画段階から設計、製造、保守に至るまで、多岐にわたる設計データや製造データが各部署やシステムに散在しています。これは、データが部門やツールによってサイロ化している状態です。
そのため、設計者が新たな設計や改訂を行う際、同じ品番の図面は見つけられても、形状が類似する過去の設計データ、あるいはそれに関連する過去の設計仕様データ、製造時の不具合データ、顧客からのフィードバックデータといった関連情報を効率的にデータ検索・収集することは難しいのが現状です。その結果、必要なデータを探す時間が無駄になるだけでなく、**特定の個人しか知らない「データ」（属人的な知識）**に依存するリスクも高まります。
こうした状況を放置すると、過去の設計ミスや製造時の不具合といった「データの教訓」が活かされず、同じ過ちを繰り返すだけでなく、貴重な設計ノウハウや知見といった知的データ資産が時間の経過や人材の異動・退職により失われてしまいます。設計者が必要な情報を必要なタイミングで、素早く正確にデータ検索・共有し、効果的に設計プロセスに活用できる仕組み作りが不可欠です。
開発部門内に散在する「価値ある関連データ」を素早く検索・表示する方法
特定のソリューション（例：ミラリンク）は、設計関連データの自動タグ付けによる一元管理と、最先端AI技術を活用した革新的なデータ検索機能を提供し、設計プロセスを効率化する具体的な手法を提供します。
自動タグ付けは、設計データに意味付けされたメタデータを付与し、データの組織化を支援します。AI検索は、キーワードだけでなくデータのコンテキストや関連性を理解して必要な設計関連データを見つけ出すことを可能にします。これにより、データ探索時間を短縮し、過去の知見を設計に活かすことを支援します。
特定のベンダー（例：ミラリンク）は、製造業の現場ノウハウに基づいた業務データ分析とデータ活用に関するコンサルティングと、ニーズに応じた柔軟なデータ管理システムの開発を強みとしています。一般的な「コンサルティング」や「システム開発」のみを提供する企業とは異なり、組織・経営視点でのデータに基づいた業務改革と効率的なデータシステム運用の両立を目指した、本質的な業務改革実現を目指します。
この内容は、製品設計・開発に携わる設計者の方、設計プロセスにおけるデータ管理やデータ共有に課題をお持ちの方、そしてデータに基づいた業務改革を推進する経営層の方々に特におすすめです。
デジタル接客端末に関する運用データの分析
デジタル接客端末による無人接客・リモート接客を実施している事業者への意識調査により、そのメリットや課題に関する運用データが見えてきています。
メリットとしては「業務の効率化につながる」（人員配置の最適化といったリソースデータへの影響）、「人件費がかからない」（コスト削減という財務データへの影響）、「常時対応できる」（サービス提供時間といった運用データへの影響）といった回答が多く、データに基づいたリソースの最適化や利用者のサービス利用データに基づくニーズへの対応といった面でのメリットが大きいことが示唆されています。
その反面、課題としては「故障時のトラブル対応」（サービスのダウンタイムデータや復旧時間といった運用データ）、「費用対効果」（投資対効果という財務データ）、「災害時の対応に不安がある」（事業継続性に関連するリスクデータ）といった項目に課題があるとの結果が出ています。
こうしたメリットを活かしつつ、無人・リモート接客を推進していくためには、これらの運用上の課題をデータに基づいて分析し、解決策を講じることが重要となります。
このような課題を解決するためのリモート受付・接客システムは、データ収集、データ処理、および遠隔でのデータアクセスを支援する機能を備えています。タッチパネルからの利用者入力データ、AI／アバターによるインタラクションデータ生成、多言語翻訳による多様な言語データ対応といった豊富な機能を有しているため、無人化や省人化によるリソースデータの最適化、遠隔でのデータに基づいた応対や応対支援、そして災害時などの緊急対応における情報提供データの迅速な配信といった幅広い運用を可能にします。また、24時間365日受付中のメールサポートや、Web会議でのサポートといった運用サポート体制は、トラブル発生時に**システム運用に関わるデータ（ログなど）**を迅速に確認し、対応を可能にすることを意味します。
人事・アカウントデータの統合管理とデータガバナンスの強化
人事業務やシステムのアカウント権限管理における煩雑さや、対応の漏れによるデータセキュリティ事故を防ぐためには、人事データやアカウント権限情報の一元管理が不可欠です。これにより、担当者のデータ管理業務負荷を軽減し、不正アクセスや情報漏洩といった事故の未然防止を実現でき、データガバナンス体制の強化を達成することができます。
しかし、これらのデータを一元管理しようとしても、その具体的な手法やノウハウがないという組織も少なくありません。そうした組織に向けて、統合ID管理クラウドをご紹介いたします。
このソリューションは以下の特長を備え、数百名〜数千名規模の多くの企業でアイデンティティ関連データの管理基盤として活用されています。
グループ全体の人・組織データの統合管理: 非直雇用者を含むグループ全体の人と組織を一意なデータとして定義し、属性、状態、時系列な変更データを管理することが可能です。これは、正確な人員データのマスターデータ管理を実現します。
グループ・部門単位でのデータ参照・更新権限設定: グループ企業や部門単位でデータアクセス権限を細かく設定でき、その範囲内で情報の参照・更新を行えるため、データセキュリティと職務分掌に基づくデータアクセス制御を強化します。
データ品質の担保: 項目の拡張が容易にでき、柔軟な入力制御機能により人事関連データの品質を高く保つことが可能です。これにより、データに基づいた正確な分析や意思決定の基盤を構築します。
データ入出力の自動化: 画面、CSV形式に加え、Web APIを用いて人事データやアカウント情報の入出力を自動化できるため、他のシステムとのデータ連携が容易になり、データフローの自動化やデータ移行の効率化に貢献します。
導入企業の事例も踏まえ、この統合ID管理クラウドを活用したデータ管理の最適化手法を解説いたします。多くの従業員や複数のグループ企業のアイデンティティデータ管理が必要となるIT管理部門のご担当者様、人事・バックオフィス部門におけるデータ管理の効率化を目指す方、およびDX推進におけるデータガバナンス強化に関わるご担当者様に特におすすめの内容です。
Internet Explorer依存によるレガシーデータアクセス課題
Internet Explorer（IE）のサポート終了から2年以上が経過し、多くの企業がIE依存からの脱却を進める中、依然としてIEを使い続けている組織も少なくありません。特に金融機関や医療機関など、既存システムのデータ構造やアプリケーションロジックが複雑で移行が困難な業界では、IE依存が深刻なレガシーシステムからのデータアクセスにおける課題となっています。
IEを使い続けることは、潜在的なセキュリティ脆弱性を通じて機密データへの不正アクセスリスクを高めるだけでなく、最新技術によるデータ表示やインタラクションが制限されることによる業務効率の低下を招き、デジタル化によるデータ活用の波に乗り遅れるリスクも抱えることになります。
IE脱却を検討する際、多くの企業が直面するのが他ブラウザーとのデータ表示・機能互換性の問題です。単にブラウザーを切り替えただけでは、IE専用に開発されたアプリケーションのデータ表示レイアウトが崩れたり、データ入力や処理に関連する機能が動作しなかったりといった様々な問題が発生する可能性があります。また、これらのレガシー業務アプリケーションのデータアクセスやプレゼンテーションロジックを改修するには、データ構造の理解やコードの書き換えに膨大な時間とコストがかかると予想されます。さらに、社内リソースの不足や最新のウェブ技術およびデータアクセス技術に関する知見の欠如により、IE脱却プロジェクトが頓挫するリスクも高いのが現状です。
IE脱却の成功事例を交えながら、レガシーシステムにおけるデータアクセス手段の近代化に向けた具体的な解決策をご紹介します。IE依存システムにおける機密データのセキュリティリスクに不安を感じている方、脱却にかかるコストと工数といったプロジェクト関連データに悩む経営層や情報システム部門の責任者の方、そしてレガシーシステムに格納されたデータの活用を含めた刷新を検討中の方は、ぜひご参加ください。
製造業における技術文書データ作成の課題とデータ管理の非効率性
製造業における技術文書、特にマニュアルの作成プロセスは、製品設計に関する技術情報や手順を文書データとして生成する作業です。これには機能説明、手順作成、エラーコードの整理といったテキストデータや構造化データ、図面や操作画面の準備といった画像データやグラフィカルデータ、そしてWordでの編集作業などが含まれます。これら一連の作業に、1ページあたり1.5～2時間もの工数がかかるケースも珍しくありません。
限られた時間の中でこれらの技術文書データの作成をこなすことは、設計者が本来集中すべき製品の設計データ作成の時間を奪い、業務全体の効率を低下させる主要な課題となっています。
マニュアル作成における知識データの属人化とデータ管理の非標準化
マニュアル作成が特定の設計者や担当者に依存している状況は、製品やプロセスに関する重要な技術情報が個人の中に閉じた「知識データ」として留まっている、いわゆる属人化の問題を引き起こしています。これにより、マニュアル作成プロセスそのものが標準化されず、作業負担が軽減されないという問題が発生しています。
製品ごとに作成担当が異なるため、マニュアルのデータフォーマットや品質が統一されません。
Word編集など、技術文書データを整形するためのソフトウェア知識が十分でない担当者の場合、レイアウト調整に時間がかかります。
マニュアルの情報源となるデータが分散しており、更新のたびにデータの正確性や最新性を確認する作業が発生します。
こうした知識データの属人化とデータ管理の非標準化を解決しない限り、設計者の負担は減らず、マニュアル作成にかかる**コストや工数（すなわち、技術文書データ生成のコスト）**は膨らみ続けてしまいます。
属人化を解消し、技術文書データ作成プロセスの効率化を実現するには、現場で役立つ成功事例とデータに基づいた導入効果を参考にすることが有効です。マニュアル作成の負担を軽減し、属人化を解消しながら業務の効率化とデータの標準化を進める具体的な手法について検討すべきです。
Notes/Domino環境からのデータ移行とプラットフォーム近代化
HCL社がNotes／Dominoの特定のバージョンのサポート終了を発表したことは、多くの企業にとって、長年蓄積してきたNotes/Domino環境のアプリケーションデータを別のプラットフォームへ移行する契機となっています。Notesはビジネス向けコラボレーションツールとして、大量の業務データを格納・管理してきましたが、リモートワークの普及に伴うクラウドやモバイル対応のニーズから、Microsoft 365へのデータおよびワークロードの移行が加速しています。
Notes環境からのデータ移行において、ブラックボックス化した自社環境を分析し、どのようなアプリケーションやデータを、どのように移行すればよいのかを整理していくことは非常に困難です。また、市場には多くのNotes移行ツールが存在し、どのようなデータ移行要件に対してどのツールを適用するのが適切なのか、そのツールのデータ処理能力や互換性を見極めることに多くの担当者が頭を悩ませています。
リスクや業務影響を最小限に抑えたデータ移行を実現するためには、データアセスメント、ツール選定、移行計画といった様々な観点からのノウハウが必要です。よくある移行パターンそれぞれで、データの整合性やビジネス継続性をどのように保証するか、どのような観点でデータ移行ツールを選定すればよいかのノウハウを解説いたします。また、実際の導入事例をもとに、移行対象データの評価（アセスメント）、小規模なデータセットでのパイロット移行、そして本番データの移行をどのように実施したかを紹介し、データ移行プロジェクトの具体的な進め方を示します。
IT運用におけるデータプロセス自動化の課題
一方で、IT運用業務の自動化を検討し始めると、様々な課題に直面します。まず、現在の運用業務プロセスを詳細に洗い出し、プロセスに含まれるデータフローや処理ステップを棚卸することに膨大な工数がかかります。「部分的な自動化は可能でも、エンドツーエンドのデータプロセス全体を最適化するには至らない」、「運用業務が特定の担当者に依存しており、作業手順や判断基準（データに基づいているか否かに関わらず）が標準化されておらず、自動化の設計が難しい」といった課題が多く見られます。
特に運用中のシステムの自動化には、本番稼働しているシステム構成や運用プロセスに変更を加えることが、システムのデータ可用性や整合性に影響を及ぼす可能性があるという課題もあり、実現は容易ではありません。
これまで多くのエンタープライズ規模の顧客において、IT運用におけるデータ関連プロセスの自動化を支援してきた経験とノウハウを凝縮し、「効果の出る」運用自動化、すなわちデータ処理の効率化、エラー削減、対応速度向上を実現するためのポイントなどを紹介いたします。
運用自動化を推進するための実装ステップを解説いたします。これは、運用業務におけるデータフローを自動化ワークフローに落とし込むための具体的な手順を示すものです。
特定のIT運用自動化ツール（例：「ロボシュタイン」）のサービス概要や、運用自動化ツール導入の具体的な進め方をご紹介します。実装ステップにおける「最初の1歩」をより具体的に理解できるよう、自動化対象となる運用環境のデータ収集と分析、初期環境構築、そして本番運用におけるデータプロセス自動化まで、ツール導入経験豊富な専門家が丁寧にお話しします。
Notes環境からのデータ移行戦略とツール選定
Notes環境からのデータ移行において、個々のデータ移行パターンそれぞれでデータ損失や業務影響を最小化するためには、どのような観点で移行ツールを選定すればよいかのノウハウが重要となります。移行ツールのデータ処理能力、サポートするデータタイプ、データ変換機能、およびパフォーマンスといった要素を、自社のデータ移行要件と照らし合わせて評価する必要があります。
また、実際の導入事例をもとに、移行対象データの評価（アセスメント）、小規模データセットでのパイロット移行、そして本番データの移行というデータ移行プロジェクトの各フェーズをどのように実施したかを紹介いたします。これにより、データ移行の具体的なプロセスと成功のためのポイントを理解できます。
Notes環境からのデータ移行の推進
Notesはビジネス向けコラボレーションツールとして、長年にわたり組織内の様々な業務データを蓄積・管理してきました。しかし、リモートワークの急速な普及に伴い、クラウドやモバイルからのデータアクセスに対する要求が高まる中で、データアクセスの柔軟性に課題があるNotes環境からのデータおよびワークロードの移行が加速しています。
Notes環境では、アプリケーションが乱立していたり、データベースの構造がブラックボックス化していたりするケースが少なくありません。これは、DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進し、組織全体のデータを活用しようとする上で大きな足かせとなります。
既存Notes環境のデータおよびアプリケーション構造をどう移行すべきか？ ブラックボックス化したデータベースの現状をどう把握できるのか？ といった、データ移行に関する課題や悩みは多岐に渡ります。
Notesは、メール、スケジュール、掲示板、文書管理、ワークフローなど、多様な業務データを格納・管理する高機能グループウェアであるため、そのデータおよびアプリケーションの移行には多くの時間とリソースが必要となります。企業のニーズに合わせてカスタマイズされた各種業務アプリケーションに格納されている構造化・非構造化データは、そのデータ構造や依存関係を詳細に調査し、移行先でのデータ配置方針を策定するといった綿密な取り組みが必要です。一方、メールやスケジュールといった日常的に利用されるコミュニケーションデータは、迅速なデータ移行が求められるなど、データタイプや機能別に移行の課題が分かれます。
自社のニーズに合ったデータ移行を推進するためにも、課題の切り分け（例：どのデータタイプから移行するか、どのアプリケーションのデータが優先か）や、段階的な取り組み（例：少量のデータでのパイロット移行から開始する）が必要となります。
Notes移行ノウハウの解説
このセミナーでは、Notes環境からのデータ移行で直面する様々な課題にどのように対応すべきか、そのデータ移行ノウハウを解説します。スムーズなデータ移行を支援するデータ移行ツールの活用方法や、移行が複雑になりがちなデータベースの現状把握のステップなど、実際のデータ移行事例を交えて解説します。
Struts脆弱性に伴うシステム刷新の緊急性：データセキュリティの観点から
Apache Strutsの脆弱性を狙ったサイバー攻撃が急増しており、これに伴い大規模な情報漏洩事故が多発しています。実際に、数十万件を超える個人データが流出した事例もあり、これは機密データの管理体制の不備に起因します。こうした事故は、株価下落や顧客データの喪失（顧客離れ）など、企業に計り知れない損害をもたらします。
サポートが終了したシステムをそのまま使い続けることは、格納されているデータがセキュリティリスクに晒されやすい状態を放置することであり、企業としてデータ保護に関する社会的責任が問われるリスクも孕んでいます。
Struts脆弱性への対応だけでは解決しない、レガシーシステムからのデータ移行における「落とし穴」が存在します。多くの企業は、Strutsの脆弱性やシステムリスクを認識しているものの、具体的なデータ移行方法や手順が不透明なため、実施に踏み切れないケースが多く見受けられます。データ移行の計画、実行、検証には専門的な知識と経験が必要です。
データ移行の「落とし穴」（例：データ変換時の整合性問題、移行後のデータアクセス性能低下、関連システムのデータ連携断絶など）も存在するため、実際のデータ移行事例を交えながら、これらの課題と解決策を紹介します。
NVIDIA Omniverseによるデータ駆動型プロセス最適化
NVIDIA Omniverse™は、設計から生産までのプロセスをデータ連携とシミュレーションによって最適化することを目指したプラットフォームです。近年の製造業を取り巻く環境は、急速な技術革新や市場の変化により、ますます不確実性が高まっています。その結果、製品ライフサイクルが短縮し、市場投入のスピードが強く求められるようになりました。
Omniverseは、多様な開発ツールを用いて柔軟にカスタマイズできる、モジュール型の開発プラットフォームです。このため、現場の設備データ（センサーデータ、稼働データなど）や製品の不具合データ（品質データ、製造データなど）といった、異なる種類のリアルワールドデータをOmniverseの仮想環境に統合し、デジタルツインやシミュレーションに活用するためには、データ収集、データ変換、データ統合、およびデータモデリングに関する専門的な取り組みが必要となります。これは、現場レベルのデータを高度なシミュレーションや分析に活用するためのデータ統合プロセスの構築が容易ではないことを示しています。
産業界、特に製造業におけるOmniverse™への関心は高まっています。しかし、Omniverse™をPoC（概念実証）段階に留めず、実運用可能なシステムへと発展させるためには、データに基づいた緻密な計画と実行が不可欠です。異種システム間のデータ連携や統合はプロジェクト推進の中核課題であり、既存のデータアーキテクチャとの整合性の評価、コネクター開発の技術的実現可能性の検証、データフローの最適化設計が求められます。データコンサルタントとしては、これらの課題を解決し、導入・開発・運用の各フェーズにおけるデータ戦略を策定することで、プロジェクトの実装を支援します。データアナリストとしては、導入効果を定量的に評価するためのKPI設定や、システム利用状況を把握するためのデータ収集・分析計画を策定し、実用システムへの道筋をデータによって示します。Omniverse™の導入を検討しているが、システム連携やデータ統合に課題を感じている場合、データ専門家によるアプローチが有効です。
グローバル企業における情報共有は、データ管理の複雑性が常に伴います。国内外に拠点やパートナー企業を持つ場合、取引情報、社内コミュニケーション、プロジェクトデータなど、多岐にわたる情報が流通します。本社での一元管理を試みても、言語やビジネスプロセスの違いがデータ標準化を妨げ、国・エリアごとに独自のシステムが必要になりがちです。これはデータサイロを生み出し、拠点間のデータ連携を阻害し、情報伝達の遅延やデータガバナンスの低下を招きます。データコンサルタントは、現在の情報フローとシステムランドスケープを分析し、非効率性の根本原因を特定します。データアナリストは、情報伝達にかかる時間やデータの不整合率などの指標を用いて、課題の具体的な影響を定量化し、より効果的な情報共有のためのデータプラットフォーム設計の必要性をデータに基づいて提言します。
統合情報プラットフォーム導入における主要なデータ課題の一つは、情報過多への対処です。企業規模が拡大するにつれて生成・流通するデータの量は膨大になり、ユーザーが必要な情報に効率的にアクセスすることが困難になります。これはシステムの利用率低下に直結します。この問題に対するデータ駆動型のアプローチとして、情報のパーソナライズが非常に有効です。データコンサルタントは、ユーザーの役割、所属拠点、アクセス履歴、関心領域といった属性データを分析し、それに基づいた細やかなロール管理によるアクセス権限設定と、個別ユーザーに最適化された情報提示の仕組みを設計します。データアナリストは、ユーザーのプラットフォーム上での行動データ（閲覧履歴、検索クエリ、コンテンツ共有パターンなど）を継続的に分析し、パーソナライズ効果を測定し、データに基づいた改善提案を行います。これにより、ユーザーは不要なノイズを排除し、自身の業務に関連性の高い情報に素早くアクセスできるようになり、結果として社内のコミュニケーションやコラボレーションが活性化し、情報共有の効率性がデータによって向上します。
こうしたグローバル情報共有、データサイロ、および情報過多といった課題に対する解決策として、データプラットフォーム機能を有するLiferay DXP（ライフレイ デジタルエクスペリエンスプラットフォーム）が挙げられます。Liferay DXPは、企業のデジタルエクスペリエンス基盤として、中央での情報統制と、各拠点や部門が必要とするローカルな情報の柔軟な管理を両立させる設計思想を持っています。データコンサルタントは、Liferay DXPが企業のデータ統合戦略、ユーザー認証・認可、データセキュリティ要件、そしてデータに基づいたパーソナライズニーズにどのように適合するかを評価し、最適な導入計画を策定します。データアナリストは、Liferay DXP上で収集される豊富なユーザーインタラクションやコンテンツ利用データを活用し、情報共有の効率性、ユーザーエンゲージメント、および導入によるビジネスインパクトを継続的に測定・分析するための基盤としてこのプラットフォームを活用します。