製造
受注・生産・出荷・在庫・精算のルールと例外処理が複雑な企業。
Legacy Modernization既存業務システムの価値を活かしながら、
既存業務システムの価値を活かしながら、
より長く使える構造へ高度化します。
既存システムを無条件に作り直すのではなく、残す価値のある部分と改善すべき領域をまず切り分け、現在と将来に合った現実的な方向をご提案します。
Who needs this残すか、改善するか、作り直すか
残すか、改善するか、作り直すか
を検討中の企業に必要です。
入れ替えるかどうかを決める前に、現在の構造と実際の業務の流れを正確に見ます。
流通
Excelと複数の社内プログラムが分散したまま動いている企業。
現場
設備・センサー・検査機・外部APIと業務システムの連携が必要な企業。
Legacy is knowledge
古いシステムの中には、実際の業務を動かしてきた重要な基準が残っています。
長年使われてきたプログラムには、その企業ならではの業務ルール、処理の仕方、例外対応、データの流れが織り込まれています。
画面は古く使い勝手が悪いかもしれませんが、その中には大切な運用ノウハウが残っています。
ですから高度化の出発点は、問題を見つけることだけではなく、活かし続ける業務価値と作り直すべき構造を併せて切り分けることにあります。
Analysis points
何を残し、何を変えるかをまず切り分けます。
業務の流れ
受注、生産、在庫、精算など、業務の順序と判断基準を確認します。
データ構造
DB、Excel、ファイル、外部システムのデータをどこまで再利用できるか検討します。
ユーザー体験
慣れ親しんだ作業のやり方を考慮し、変化による現場の混乱を減らします。
運用環境
設備、ネットワーク、権限、保守のあり方まで併せて考慮します。
既存の業務ノウハウとデータを活かしながら、長く運用できる構造へ整理します。
Practical modernization問題は、どう作り直すかではなく、
問題は、どう作り直すかではなく、
どの順序で改善するかです。
現在のシステムと業務のやり方を分析したうえで、そのまま活かす領域と構造的に改善する領域を切り分けます。必要なところから段階的に改善することで、コストの負担と運用リスクを抑えます。
Data & automation
長く使うシステムは、データ構造から整っている必要があります。
データの保存構造、検索・集計の基準、繰り返し作業を一緒に見直します。整理されたデータは、統計、レポート、外部システム連携や自動化の土台になります。
AIは、データが整理され業務構造が明確になったうえで、必要に応じて検討できる拡張機能です。
Applicable cases
次のような状況が当てはまります。
古いプログラムの修正が難しい場合
既存の開発会社による保守が終了した場合
Excel・手書き・メールにデータが分散している場合
ERPが現場の業務に合っていない場合
設備・センサー・外部APIとの連携が必要な場合
検索・統計・分析に活用できていない場合
モバイル・Web機能を追加する必要がある場合
今後、自動化やAI分析を適用したい場合
段階的な改善が必要な場合