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なぜベトナムはERPシステム開発に向いているか

ベトナムは、ERPシステムの開発を行うのに適した場所と言えます。特に、日本企業が自社の生産拠点や流通拠点をベトナムに持っている場合や、ERPシステムが過去に作成したwebベースのものである場合は特に向いています。ここでは、その理由について解説します。


ベトナムの市場理解と製造業との親和性

ERPは業務に直結したシステムであるため、業務理解と市場の理解が欠かせません。ベトナムを生産拠点にしていたり、ベトナム市場に製品を販売している日本企業は多いため、そのような日本企業はベトナムの物流や製造現場に慣れているからです。ベトナムの市場理解と製造業との連携により、ERPシステムの在庫管理など、製造業に特化した機能を効果的に開発することができます。これにより、生産管理や物流効率の向上を実現し、ビジネスの競争力を強化することができるでしょう。

ベトナムにおける既存の知識と日本語通訳者の能力

トナム人の日本語通訳者の能力も向上しており、生産や流通に関わる日本語も習得しています。これにより、ERPシステム開発プロジェクトの効率性が向上し、品質の高い成果物を生み出すことができます。

ベトナム国内には、日本企業の製造や流通、決済に関する知識が蓄積されています。日本企業の進出が主に製造業から始まったため、ベトナムではこれまでに日本独自の慣習や用語についての理解が深まってきました。このような環境下でERPシステムを開発することで、ベトナムとの意思疎通がスムーズに行われ、開発段階での要件の理解に対しての円滑なコミュニケーションが可能です。ベ

ベトナムのオフショア開発の特質と既存システムの改善

ベトナムのソフトウェア業界は、オフショア開発からスタートし、成熟した実装能力を持っています。しかし、そのような経緯のために上流工程については苦手です。要件定義や仕様作成の段階からベトナムに丸投げしてしまうのはあまり良いこととは言えません。その部分は日本側で行い、実装段階をベトナムで行なうのが良いでしょう。

特に20年前からのWebベースのERPシステムのリプレースや改善をする場合は、ベトナムは適切な場所と言えます。過去に作成された既存のシステムは現在の技術やセキュリティ基準に合致していない場合があります。しかし、ベトナムの開発者が現代的な技術を使ってUIやUXの改善に取り組むことで、既存システムの現代化やセキュリティの強化が可能です。 具体的には、DBはそのままにして、古い技術で作られているフロントエンド部分をリプレースすると言ったプロジェクトが良いでしょう。

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生成AI活用術

生成AIと業務の未来

近年、ChatGPTをはじめとする生成AIが急速に普及し、ビジネスシーンでの活用が注目されている。文章作成、データ分析、アイデア創出など、これまで人間が時間をかけて行っていた業務を、AIが短時間で支援できるようになった。特に中小企業においても導入ハードルが下がり、生産性向上のための強力なツールとして認識されつつある。しかし、単にツールを導入するだけでは効果は限定的である。業務フローに適切に組み込み、活用方法を理解することが成功の鍵となる。

5つの活用法

生成AIは様々な業務シーンで活用できる。まず、メール文面や報告書などの文書作成では、下書きの自動生成により大幅な時間短縮が可能だ。次に、会議の議事録作成では、音声データから要点を抽出し整理できる。カスタマーサポートでは、よくある質問への回答案を即座に生成し、対応品質の向上と担当者の負担軽減を実現する。マーケティング分野では、SNS投稿文やキャッチコピーのアイデア出しに活用でき、クリエイティブな業務も効率化される。さらにデータ分析では、複雑なデータから傾向を読み取り、レポート作成まで支援してくれる。

注意点

一方で、生成AI導入には課題も存在する。最も多い問題は、社員のITリテラシーの差による活用格差である。一部の社員だけが使いこなし、組織全体の生産性向上につながらないケースが見られる。また、生成された内容の精度確認を怠り、誤った情報をそのまま使用してしまうリスクもある。セキュリティ面では、機密情報を不用意にAIに入力してしまう情報漏洩の懸念がある。さらに、AIに過度に依存することで、社員の思考力や創造性が低下する可能性も指摘されている。これらの課題に対しては、適切な社内ガイドラインの策定、定期的な研修の実施、そして人間の判断を最終確認として残す仕組みづくりが重要である。

活用の3原則

生成AIを効果的に活用するためには、いくつかのポイントがある。第一に、AIはあくまで「支援ツール」であり、最終的な判断は人間が行うという原則を徹底することである。第二に、段階的な導入を心がけ、小規模なプロジェクトから始めて成功体験を積み重ねることが大切だ。第三に、定期的な効果測定を行い、どの業務でどれだけの時間削減ができたかを可視化することで、改善点が明確になる。また、社内でベストプラクティスを共有し、ナレッジを蓄積することも重要である。AIと人間がそれぞれの強みを活かし、協働することで、単なる効率化を超えた価値創造が可能になる。

まとめ

生成AIは業務効率化の強力な武器だが、導入方法次第で効果は大きく変わる。適切な活用シーンの選定、社員教育、セキュリティ対策を行うことで、組織全体の生産性を飛躍的に向上させることができる。まずは小さく始めて、徐々に活用範囲を広げていくことが成功への近道である。

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オオカミ少年化の弊害

SE常駐の負連鎖

システム開発会社側の立場からすると、時間ばかり取るよくないクライアントはできるだけ減らさないと、他の優良クライアントに迷惑がかかる。特に横にいてくれないと進めることができないというニーズが、SE常駐の常態化してしまっている要因である。

常駐要請の心理

SEへの安心感の欠如が常駐しないといけない理由のひとつである。隣にいれば、何かあった時にすぐに指示が出せる。たとえば、サーバが止まったときにすぐに復旧させることが可能である。

対症療法の克服

隣にSEを常駐させて対応できてしまうがゆえに対処療法になってしまいがちである。本来であれば、サーバが止まらないようにすべきであり、リカバリのプランがしっかりと計画されていることが理想である。

脱属人化の施策

SE側も、すぐに復旧させられるからといった怠慢により、事前に問題や対策を考えておくといった準備を怠ってしまう。そう考えると、発注側のITリテラシーも非常に重要である。属人化しないように仕組化するにはどうするかを常に整理する意識を持つことが大切である。

まとめ

発注側は感情だけでプロジェクトを遂行すると、何かあった時に何でもSEを急かしてしまう。これによって、発注側はオオカミ少年化してしまうため、本当に急がないといけないときに対応が遅れてしまうのである。

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デジタル化の誤解：効率化の落とし穴

デジタル化は効率化を保証しない

デジタル化と聞くと、多くの人が効率化を期待する。しかし、たとえばFAXで受け取った紙の受注をOCR（文字認識）でデジタルデータ化し、データベースに保存しても、それは単なるデジタル化に過ぎない。デジタル化を行うだけでは本質的な効率向上は望めず、業務フローの見直しがなければ効果は限定的だ。

非効率なフローをそのままデジタル化するリスク

最も大きな問題は、業務フローを見直さずにデジタル化を行うことだ。従来の手作業のフローをそのままデジタル化すれば、かえって作業が煩雑化し、時間がかかることもある。特にITに疎い権限者が意思決定を行う場合、このような失敗はよく見られる。「デジタル化＝効率化」と誤解し、実際には逆効果となるケースも少なくない。

俯瞰できないシステム担当者の問題

システム担当者やシステム会社が、俯瞰的な視点を持たない場合も問題だ。業務フローを把握せず、指示通りにデジタル化を進めれば、非効率なシステムが出来上がる。ユーザー部門は「IT化で逆に効率が悪くなった」と感じ、最悪の場合、システムが欠陥品だと誤解されることもある。業務の流れを把握し、適切にデジタル化を進めることが必要だ。

生成AI導入の失敗例

生成AIの導入に関する相談も増えているが、その多くは「期待通りに動かない」という内容だ。その原因は、多くの場合、AIが本来必要ない箇所に導入されていることだ。たとえば、ただのデータ管理であれば、生成AIではなくRDB（リレーショナルデータベース）のほうが合理的だ。効率を上げるには、AIの利用が本当に適切かを見極める判断力が必要だ。

まとめ

「ITが分からないから任せる」という姿勢はリスクが高い。ITを知らない人がIT化を進めるのは、決算書を読めないのに経営をするのと同じだ。業務フローを理解し、技術を正しく活用するには横断的な視点と経験が不可欠だ。

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