効率化の誤解

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。

開発の相場観

相場とは、一般的に市場で競争売買によって決まる商品の価格とされているが、ことシステム開発においては、相場というものが存在しない。

比較の難しさ

比較できる同じものであれば競争原理が働き相場が構築されるが、フルスクラッチされるシステム開発においては全く同じものができることはない。しかも、出来上がるものはパッケージシステムやSaaSの利用以外は、未来にしか完成しないので当然比較もできないものとなる。

将来要件判断

比較的ないからこそ、しっかりと吟味する必要があるが、吟味する材料や条件などは現時点で明確になるものが元となる。未来に発生する追加条件や変更される環境などはジャッジする時点にはすべて出そろわないという難しさがある。

変化への対応

システム開発は未来にどのような条件変更やルール変更が行われるかわからないものであるという認識を持つことが大切である。その上で最善のジャッジを行うべきである。その判断は過去を遡って正解か間違いかを評価すべきではない。

まとめ

日本では原点方式の人事評価が行われるため、イノベーションは起こりにくい本質的な問題がある。これを無視して「DXだ」といっている組織があるとすれば、それは本質を見誤っているといえる。

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。