壁① 業務像
AI時代の業務像を描けない
- 現行システムのサポートが終わり、基幹業務の停止リスクを抱えている
- AI時代の業務像を仮説立てられない
- 現場との連携が取れず、業務の把握・要件整理が難航する
- 経営戦略・基幹業務・現場運用を貫いた業務像が描けない
業務が複雑化し、AI活用が加速する中で、従来の基幹システムの選び方では、本質的な解決につながらないケースが増えています。omeroidは、AI時代にふさわしい「業務 × システム × AI活用」の最適解で、構想から実装・自走まで一気通貫で支援します。
AI時代の刷新には、3つの壁が立ちはだかります。貴社がどの壁で詰まっているか、確認してみてください。
3つの壁は、それぞれ別の課題に見えて、根本では「3つの力」の不足から生じています。これらは、AI時代の刷新を進めるために必要な力です。
経営戦略・基幹業務・現場運用を貫通して理解し、AI時代の業務OS(=あるべき業務像)を仮説立てて組み立てる思考の力。
パッケージ・SaaS・AIエージェント・フルスクラッチ・組み合わせを、AI×基幹×将来戦略の三方向から評価し、最適解を導く思考の力。
経営層・現場・ベンダーという異なる言語を翻訳しながら、業務OSの実装と自走できる体制構築を同時に進める思考と実行の力。
この3つの力は、すべて「考えて答えを組み立てる」思考プロセス。では、なぜ多くの企業でこの3つの力が不足するのでしょうか。
3つの力が貴社に不足する真因を整理します。
3つの力は、構想だけ、構築だけ、実行だけでは意味がない。3つを一気通貫でつなぎ、最終的に貴社の中に「業務OSを進化させ続ける体制」を残すこと。
これがAI時代の刷新成功の鍵になります。
業界の前提が、いま静かに変わり始めています。このセクションで、その変化の中身をお話しします。
AIエージェント(Anthropic「Claude Cowork」、OpenAI「Operator」等)の登場により、業務をAIが自律的に実行する時代が到来。「ソフトウェアを人が操作する」前提が崩れ始めています。
AIがバックエンドのデータベースに直接アクセスし業務を実行することで、SaaSやERPの「UI/UX」という参入障壁は徐々に意味を失う可能性があります。SaaS・ERPは「業務ロジック」を持つツールから、「データの保管庫」へと役割を変えていく — そんな兆候が見え始めています。
「どのパッケージを選ぶか」だけが論点だった時代から、「どのAIエージェントを、どのデータベースに、どのAPIで繋ぐか」が論点になる時代へ。基幹システムの選び方が、いま静かに変わり始めている。
標準機能に業務を合わせる時代の終わり。
AI時代のあるべき業務像から、業務OSとして設計する時代の始まりです。
「構想力」「構築力」「実行力」の3つの力をシームレスにつなぎ、AI時代のあるべき業務像で設計し、自社でメンテナンス可能な体制を構築する。AIを用いた恒久的な仕組みづくりを、貴社の中に作ること。これがomeroidが提供する最大の価値です。
AI時代の業務像への対応AI時代のあるべき業務像で設計
自社メンテナンス可能な体制内製で維持・更新できる仕組み
保守費用の低減内製化による継続コスト削減
ベンダーロックインの回避中立性と移植性のある設計
柔軟性のある組織事業環境変化に対応できる体制
AIが実務を担う時代に、従来のシステム設計では対応できない。
APIやデータ連携が複雑化し、パッケージ一択では対応しきれない。
中長期の変化が加速し、従来の「数年に一度の刷新」では追いつかない。
業務OSを作るか、自走体制を作るか、両方か。貴社の状況に応じて、最適なパターンをお選びいただけます。
omeroidがパートナーとして並走しながら、貴社のAI時代の業務OSを構築。完成時に運用・保守の最低限のハンドオーバーを実施します。
AI時代の業務OSをomeroidと共に作り上げながら、並行して貴社のAI担当者のAIスキルアップを行い、自走体制(組織×進め方×スキル)を構築します。
貴社のAI担当者のAIスキルアップを行い、自走体制(組織×進め方×スキル)を構築し、自社でAI時代の業務OSを作り上げるベースを構築します。
3つの力 (構想力・構築力・実行力) を提供できる3つの独自性が、omeroidの強みです。
システムに精通したコンサルタントが、営業拠点・製造工場・物流センター等へ必ず赴き、業務フロー・属人Excel・特例処理まで含めて可視化します。加えて、AIによる多重精査で人の見落としを補完し、AI時代の業務像を組み立てます。
特定のERP・SaaS・開発製品を販売しない立場のため、製品ありきの誘導が発生しません。さらに、主要4系統のAIツール群を横断的に活用。中立的な立場で、貴社の最適解を組み立てます。
社内にエンジニア組織を持つため、構想だけで終わらず、ベンダー選定・要件整理・PMOまで一気通貫で伴走します。経営・現場・ベンダーの翻訳者として動き、さらに自走できる体制を貴社の中に構築。omeroidなしで進化させ続けられる状態へ。
目的 × 提供価値の2軸で、各プレイヤーがどこを占めるか。omeroidは、唯一「業務OS設計 × 自走支援」の領域を占めます。
「ところどころAI」ではなく「全体がAI」。全フェーズでAIを活用するのが、omeroidの実務です。
基幹システム刷新には、もう一つの選択肢があります。「ERPを丸ごと入れ替える」のではなく、業務価値の高い領域からAIで個別に作り、段階的にERP依存を下げるアプローチです。
既存ERPを使い続けながら、業務価値の高い領域から順番に外出ししていきます。
受注・在庫・購買・会計・生産管理など、すべてが巨大なERPの中で動いている状態。
見積・問い合わせ・承認ワークフローなど、ERPの周辺機能をAIマイクロサービスとして外に作る。
在庫照会・受注登録・納期回答など、業務の中核機能もマイクロサービスとして個別に作る。
ERPは会計・基幹データの記録だけに残し、業務ロジックはマイクロサービス側へ。ERPは"データの保管庫"へ。
※ 業界では「Strangler Fig パターン」として知られる、リスクを抑えた段階的システム移行の標準アプローチをベースにしています。
AIでマイクロサービスをスクラッチビルドできる従来は工数とコストがかかった個別開発が、AIによって現実的なスピード・コストで可能に。業務単位での実装が経済合理性を持つ時代になりました。
ベンダー中立で、業務価値起点で選べる特定のERPを売る立場でないため、「どのERPを残し、どこから外出しするか」を貴社の業務価値起点で判断できます。
構想から実装まで一気通貫社内にエンジニア組織を持つため、「段階的脱却」の構想だけでなく、実装まで一気通貫で伴走できます。
基幹システム刷新支援を提供する各社との、構造的な差を整理しました。
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| 比較項目 | 大手コンサル | SIer | ERPベンダー | omeroid |
|---|---|---|---|---|
| 現場業務の実地理解工場・倉庫等での例外対応の把握 | △ヒアリング中心で実地調査は稀 | ×システム要件中心で例外処理は手薄 | ×製品機能に業務を合わせる前提 | ○必ず現場に赴き属人化業務まで可視化 |
| ベンダーフリーな選定特定製品・開発前提ではない中立性 | ○特定製品を持たず中立的 | ×自社が扱う製品に誘導 | ×自社製品の導入が絶対の前提 | ○特定製品を販売しない立場 |
| 柔軟な導入アプローチスモールスタート対応 | ×大規模改革PJ中心 | △小規模だと費用対効果が合わない | △全体制約を受けやすい | ○スモールスタート対応 |
| 実装を見据えた設計力フルスクラッチ・連携開発への対応 | ×エンジニア組織を持たない | ○開発・実装の高い専門性 | ○自社製品の仕様に精通 | ○社内エンジニア組織で実現可能な設計 |
| 一気通貫のPJ支援構想策定から実装まで | △構想策定までで終了することが多い | ○要件定義から開発・導入まで | ○自社製品の導入PJとして最後まで | ○構想〜ベンダー選定・PMOまで伴走 |
| AI活用の業務組み込み全フェーズでのAI活用 | △構想時のみAI提案 | △開発時のみAI活用 | ×製品依存でAI対応が限定的 | ○全5フェーズでAI活用 |
| 自走体制の構築まで対応納品で終わらない伴走 | ×自走支援を売る構造でない | ×受託開発モデルで完結 | ×自社製品納品で完結 | ○体制(組織×進め方×スキル)構築まで |
人の目を超えるAI精査の正確さ。実際の支援先で起きたエピソードをご紹介します。
ある支援先での出来事です。基幹システム刷新を進めているクライアント企業が、依頼していたベンダーから受け取ったRFPと検討論点を、社内のAIで精査したところ — 不要な内容や論理矛盾が多数発見されました。改めてベンダーに確認したところ、ベンダー側もその指摘を認め、内容の修正が行われたとのことです。
人の目だけでは見落としていた論点も、AIによる多重精査で検出できる。これが、AI時代のベンダーコントロールの実態です。
omeroidは、このAI精査プロセスを貴社の刷新プロジェクトに組み込みます。
3つのSTEPで進めます。各STEPでAIを実務に組み込みます。
現場、つまり営業拠点・製造工場・物流センター等へ赴き、業務フロー、Excel運用、特例処理、部門間連携、現行システムの利用実態などを整理します。「なぜその運用が必要なのか」まで可視化し、本当に解決すべき課題を明確にします。
課題整理を踏まえ、どこを標準化するか、どこを業務に合わせるか、何を優先して改善するか、AI時代のあるべき業務像で設計します。その上で、システム構想、要件整理、RFP作成まで支援します。
ベンダー提案の比較・精査から、導入推進まで一気通貫で支援。ベンダー比較、見積精査、要件調整、スケジュール管理、課題管理、PMO、ベンダーコントロールまで伴走します。
AI活用・基幹システム刷新・自走支援の代表事例をご紹介します。
※ クライアント名は守秘により伏せております
分断・サイロ化したグループ基幹を、AI活用(攻め)と基幹刷新(守り)で一体再構築。業務分析を起点とした段階的アプローチで、大型投資のリスクを抑えながら推進。
老朽化した生産管理システムを、単純リプレイスでなくBPRを前提に業務分析から再設計。導入ツールありきのFit&Gapで現場活用を前提に要件を固め、ベンダー中立でRFP〜選定〜導入PMOまで一気通貫で伴走。
属人化したシステム問合せ対応を、暗黙知の可視化と社内ナレッジ参照型の生成AIエージェントで"自己解決"フローへ。フォーマット化し、他領域へ転用・拡大できる形で実装。
「具体的に導入を進めたい」段階でなくても、情報収集・方向性整理の段階からご相談いただけます。
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事前ヒアリングを兼ねております。ご入力内容をもとに、貴社状況を整理したうえでお話しいたします。
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※ 無料相談会は、事前ヒアリングアンケートへのご回答を参加条件とさせていただいております。
※ 事業内容・業務特性・現行システム状況・検討背景等を事前にご共有いただくことで、貴社状況を整理した上でお話しさせていただきます。