難波 孝次 氏　Managing Director

　ここ数年のタイ国におけるコンピューターシステムのトレンドとして、弊社のお客様では業務管理システムにバーコード（QRコード）管理を取り入れることにより、在庫管理や生産管理の効率化を図られるケースが一般的になってきております。ところが使用端末としてタブレットPCを選択した場合の問題として、現場にて片手でタブレットPCを持って、もう片方の手でバーコードリーダーを持ってという作業方法だと常に両手が塞がってしまい作業性が著しくスポイルされるので、何とかならないかというお問い合わせを良くいただくことがございます。そこで今回は先ずこの問題の解決方法について説明させていただきたいと思います

タブレットPC及びスマートフォンのカメラをQRコードリーダーとして使用する方法

１　タブレットPC及びスマートフォンのカメラをQRコードリーダーとして使用する方法

　倉庫内や生産ライン等で、棚卸の作業や商品の入出荷をQRコードラベルをスキャンしながらおこなう場合、バーコードリーダーが内蔵されているタイプのハンディPCであれば片手で作業がおこなえるのですが、タブレットPCを端末として使用される場合、よくある組み合わせとしてブルートゥース接続のバーコードリーダーを使用してQRコードのスキャンをおこなう形が考えられます。ところがその場合、前述のように常に両手が塞がってしまいますので、業務によっては数値を入力したり業務選択をおこなったりといった作業が必要になると、タブレットPCを固定するか、若しくは都度バーコードリーダーを持ち替えながらといったアクロバティックな操作が必要となってしまいます。

　そこで弊社では、バーコードシステムの最新版に、タブレットPCに標準内蔵されております小型カメラにてQRコードのスキャンがおこなえる機能を追加しました。この方法であれば、ハンディPCと同様タブレットPCの本体がそのままスキャナーとなりますので、使い勝手がかなり向上するとともに、バーコードリーダーを別途ご調達される必要が無くなるというメリットもございます。（別資料にて、具体的な使用方法を載せておりますので、ご参照いただけますでしょうか。）

　また、ハンディPCについてもバーコードリーダー内蔵の本格的な専用端末でなくとも、一般のスマートフォンに置き換えることが出来るというメリットもございまして、ただ専用機の方が耐久性や操作性に優れているという点がありますので、こちらは費用対効果をご検討いただき、例えばご予算の関係で専用機を必要台数分揃えることが難しい場合とかには、その内の何台かを社内で余っているスマートフォン（SIMは無くても使用可）にて代用するといった形も可能でございます。

　それから本機能の応用として、一般のノートPCに標準装備されているカメラでワンタイムパスワードを含んだQRコードをスキャンすることにより、システムへのログオンをおこなうというセキュリティの強化や、仕入先さんからのインボイス及び得意先さんからの受注票に伝票内容（伝票番号や日付、品目コード、数量、単価金額といった全情報）を格納したQRコードを印刷してもらい、同QRコードをPCのカメラでスキャンすることによりデータの手入力を不要にするというオフラインでのEDIシステムを実現するなど、様々な拡張性を持っております。

タブレットPC及びスマートフォンのカメラをQRコードリーダーとして使用する方法

2　予算算出機能について

　次に、前回からの続きとなります予算算出機能についてですが、今回は不確実な未来予測の内容で果たして正しい予算算出をおこなうことが出来るのかという点についてを説明させていただきます。前回の繰り返しとなるのですが、予算算出をおこなう為の外部的なファクターとして、株価や為替レート、天災や経済危機、それから疫病の発生等が考えられまして、ただいくらAI技術が発達したとはいえ、来年度におけるそれらの発生状況を正しく予測することは、いかなるスーパーコンピューターを駆使したとしても無理だと言えるでしょう。そこで考え方を変えてみまして、事象の発生を予測するのではなく既に発生した事象を元にして、それから数か月後にどのような結果になるのかについてを、過去の実績推移を参考にして予算算出をおこなう方法を採るとどうなりますでしょうか。例えば今年の為替レートの変動と5年前の為替レートの変動とが似通っていた場合、来年度の各勘定科目単位での変化率を4年前の変化率を元に算出するとしますと、もちろん様々なファクターが関係してきますので、4年前の値がそのまま当てはまることはないのですが、そこに何らかの相関関係を見出すことは可能ではないでしょうか。

　ただしこの予測方法は、当然のことながら今までの実績データが何年間も蓄積されていないと出来ない手法ではあるのですが、逆に言えば長年のデータが蓄積されていればいるほど、より実状に則した値が算出が出来るとも言えます。前述の例では年単位の比較ですが、これを月単位の変化率としてとらえることにより、更に精緻な値を算出することも可能となってきます。

　上記のように為替レートですとか株価については、結果を具体的な数値として取得できるので、こういったコンピューターによる予測機能で使用するファクターとしては適しているのですが、では天災や疫病の発生についてはどうなりますでしょうか。これらの事象を単純に数値化することは難しく、具体的にリーマンショックの影響度であるとかコロナウイルス禍が経済に与えるダメージの大きさなどは、他に比較対象とするものが無い為どのように数値化すれば良いかについては、頭を悩ましてしまいます。

　というところで、次回はそういった内容をどのように予算システムに取り込むのかという点を説明させていただければと考えております。

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