記事

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。

ベトナムオフショア開発に向く3つのプロジェクトと、向かない3つのプロジェクト 前の記事 なぜベトナムは比較的ライトウェイトなWeb開発に向いているか 次の記事

関連記事

記事

DX抵抗の本質

「現状維持」の本音

DX推進の現場で最もよく聞かれる言葉が「今のままで十分回っている」という声である。しかし、この言葉の裏には単なる保守的な姿勢だけではない、切実な事情が隠れている。現場担当者にとって、新しいシステムの導入は「業務負担の増加」と「習熟までの不安」を意味する。日々の業務をこなしながら新しいツールを覚える余裕がない、というのが本音なのだ。この心理を理解せずにDXを押し進めても、形だけの導入に終わってしまう。

抵抗の3要因

現場のDX抵抗には、大きく3つの要因がある。1つ目は「自分の仕事がなくなるのでは」という雇用への不安である。効率化によって人員削減されるのではという恐れが、無意識の抵抗を生む。2つ目は「これまでのやり方を否定された」という感情的な反発である。長年培ってきた業務ノウハウを軽視されたように感じ、心理的な壁が生まれる。3つ目は「導入後のサポート体制への不信感」である。過去にシステム導入で混乱した経験があると、また同じことが起きるのではと警戒心が強まる。これらは論理ではなく感情の問題であり、丁寧な対話なしには解消できない。

現場を味方にする方法

現場の抵抗を協力に変えるには、戦略的なアプローチが必要である。まず「スモールスタート」で成功体験を積むことが重要だ。全社一斉導入ではなく、協力的な部署や担当者から小さく始め、目に見える成果を出すことで周囲の関心を引く。次に「現場キーマンの巻き込み」が効果的である。影響力のあるベテラン社員をプロジェクトメンバーに加え、当事者意識を持ってもらうことで、自然と周囲への波及効果が生まれる。そして最も大切なのが「目的の共有」である。DXは手段であり、目的は現場の負担軽減や働きやすさの向上であることを繰り返し伝える必要がある。「あなたの仕事を楽にするため」というメッセージが、抵抗感を和らげる鍵となる。

DX定着の共通点

DXに成功している企業には共通点がある。それは導入後も現場との対話を継続していることだ。システムを入れて終わりではなく、定期的なフィードバック収集と改善を繰り返すことで、現場の声がツールに反映される実感が生まれる。この「聞いてもらえている」という感覚が、次の変化への受容性を高めるのである。また、成功企業は小さな改善成果を積極的に社内共有している。「このツールで月5時間の作業が削減できた」といった具体的な数字は、懐疑的だった社員の心を動かす。DXは一度きりのプロジェクトではなく、現場と伴走し続ける長期的な取り組みであると理解することが、真の定着への第一歩である。

まとめ

現場のDX抵抗は、単なる保守性ではなく、不安や過去の経験に基づく合理的な反応である。この心理を理解し、スモールスタート、キーマンの巻き込み、目的の共有という3つのアプローチで丁寧に進めることが成功の鍵となる。DXは現場を敵に回すものではなく、現場を味方につけてこそ真の効果を発揮する。

続きを見る >
記事

中小企業のAI活用入門

AI導入の選択肢

近年、AI技術の急速な進化により、大企業だけでなく中小企業にもAI活用の波が押し寄せている。しかし、多くの中小企業経営者は「AIは難しそう」「コストが高い」「専門人材がいない」といった不安を抱えている。実は、現在のAIツールは以前より格段に使いやすく、低コストで導入できるものが増えている。ChatGPTやClaude等の対話型AIから、画像認識、音声認識まで、業務に合わせて選べる選択肢が豊富にある。重要なのは、完璧を求めず、まず小さく始めることだ。

業務効率化の手法

AI活用で最も効果が出やすいのは、定型業務の自動化である。例えば、顧客からの問い合わせ対応にチャットボットを導入すれば、24時間365日の対応が可能になり、スタッフは付加価値の高い業務に集中できる。また、請求書処理や在庫管理にAI-OCRを活用すれば、手入力の時間を大幅に削減できる。ある製造業の中小企業では、品質検査にAI画像認識を導入し、検査時間を70%短縮した。別の小売業では、需要予測AIで在庫の最適化を実現し、廃棄ロスを30%削減した。これらの事例が示すように、AIは確実に業務を変革する力を持っている。

導入の課題と対策

しかし、AI導入には落とし穴もある。最大の失敗要因は「いきなり大規模に導入すること」である。まず現状の業務プロセスを整理し、AIで解決したい具体的な課題を明確にすることが不可欠だ。次に、小規模なパイロットプロジェクトから始め、効果を検証しながら段階的に拡大していくアプローチが成功の鍵となる。また、従業員の不安を解消するため、AIは人の仕事を奪うものではなく、サポートツールであることを丁寧に説明し、研修を実施することも重要である。外部の専門家やコンサルタントの支援を受けることで、自社に最適なAI活用方法を見つけ、導入リスクを最小限に抑えることができる。

実践ステップ

AI活用は、もはや「検討する」段階から「実行する」段階に移っている。競合他社がAIを活用して生産性を向上させる中、導入を先送りすることは競争力の低下を意味する。まずは無料や低価格のAIツールを試し、自社業務への適用可能性を探ることから始めるべきだ。重要なのは、完璧な計画を立てることではなく、小さく始めて学習しながら改善していくことである。社内にAI推進チームを作り、定期的に成果を共有することで、組織全体のAIリテラシーも向上する。今こそ、中小企業がAIの力を借りて飛躍的な成長を遂げるチャンスだ。一歩踏み出すことで、想像以上の変革が待っている。

まとめ

中小企業のAI活用は、もはや特別なことではない。定型業務の自動化から始め、段階的に拡大していくことで、確実に成果を出すことができる。重要なのは、自社の課題を明確にし、適切な支援を受けながら進めることだ。AI導入は投資ではなく、未来への必要な一歩なのである。

続きを見る >
記事

生成AIは使えない？

思い通りにならない理由

生成AIを導入したのに思ったような結果が得られない――そんな経験をしたことがある人も多いだろう。AIは進化を続けているが、それを使いこなす側にも試行錯誤が求められている。特に企業においては、社内情報を整理すればするほど目的の答えに辿り着けなくなる「RAGの沼」にハマることがある。多くの企業が生成AIを武器にしようとしているが、その真価を引き出すには、正しい導入と運用が欠かせない。

RAGとは何か

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、「検索」「拡張」「生成」の頭文字を取った技術であり、生成AIに独自情報を与えることで回答の精度を上げる手法である。インターネット上の情報だけでなく、社内マニュアルや業務データなどを取り込むことで、より業務に即した回答が可能になる。ただし、期待する結果が得られない場合、その原因は提供リソースの質や構造にある可能性が高い。

ChatGPT以外の選択肢

現在、生成AIとして多くの大規模言語モデル（LLM）が存在する。OpenAIのChatGPTをはじめ、AnthropicのClaude、GoogleのGemini、MetaのLLaMA、Mistral、Cohere、さらにAlibabaやBaiduといった中国系ベンダーもある。それぞれに強みがあり、RAGに適したモデルも存在する。たとえばCohereのCommand R+やMistralのMixtralなどが代表的だ。目的に応じてLLMを選び、最適な環境を整えることが重要である。

社内AIを成功させるには

セキュリティ上の理由から、社内情報をインターネットに出せない企業も少なくない。その場合、オンプレミス環境（社内ローカル）に生成AIを構築する選択肢がある。たとえばTinyLLaMAやPhi-2のような軽量モデルから、Nous HermesやMixtralなどの対話・RAG対応モデルまで選択肢は豊富だ。これらを活用すれば、外部にデータを出さずともAIの恩恵を享受できる。必要なのは、自社の目的と環境に適した判断力である。

まとめ

生成AIはあくまで「道具」にすぎない。導入しただけで目的が自動的に達成されるわけではない。課題を定義し、適切な情報を整備し、それを使いこなす力が必要だ。RAGがうまくいかないと感じたら、その原因はリソースや設計のミスマッチにあるかもしれない。

続きを見る >