◆一般的な生産計画のステップ

　一般的な生産計画のステップは、受注入力→①基準日程生産計画(日別数量平準化)→②MRP(オーダ方針)→③差立て計画→生産→出荷のようになり①②③項を総称して生産計画となります。

①第9回 基準日程生産計画(MPS Master Production Schedule)とはで述べています。
②第9回 基準日程生産計画(MPS Master Production Schedule)とはで述べています。
③差立て計画は、いつ(日時)・どの設備で・どのような順序で生産するかを計画します。この計画に対応できるソフトウエアは生産スケジューラです。

……

SimLex Developmet Co., Ltd. 古賀 敏生

九州大学を卒業後、大手ベアリング会社に就職し生産技術研究所にて工程設計を経験し、38才で独立後スケジューラ・生産管理システムを中心とした開発・販売を実施した。その後、タイにてSimLex Development Co., Ltd.を設立し、0ベースよりERP・生産管理システム・会計システムを開発・販売し現在に至る。

基準日程生産計画(MPS Master Production Schedule)とは

　基準日程生産計画は、完成品の必要数と必要日決める生産計画のことで、基準日程生産計画をなぜ必要とするのかの理由は以下のようになります。

・受注に合わせて生産を行うのが普通ですが、受注に合わせた生産では生産の負荷平準化ができない。
・受注数が多すぎるため、分割生産を行いたい。
・安全在庫を持ちたい。
・需要予測分の先行生産を行いたい。

　すなわち、基準日程生産計画は受注と生産の間を埋めるクッションの役割を果たします。

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SimLex Developmet Co., Ltd. 古賀 敏生

九州大学を卒業後、大手ベアリング会社に就職し生産技術研究所にて工程設計を経験し、38才で独立後スケジューラ・生産管理システムを中心とした開発・販売を実施した。その後、タイにてSimLex Development Co., Ltd.を設立し、0ベースよりERP・生産管理システム・会計システムを開発・販売し現在に至る。

　どういうことかと言いますと、昨今のシステムではデータベースも含めて入出力プログラム自体がクラウド上に置かれておりインターネットを介してシステム使用をおこなうというケースが主流となっております。この形の利点としてはインターネットへの接続環境さえあれば在宅勤務でも出張先でも普通にシステム使用が可能となるということで、特に数年前のコロナ禍の時期にはこの方式がかなり一般的となりました。

　反面デメリットとしましては、当たり前ですが社外からもシステムに接続することが可能なので、VPN設定やファイアウォール、パスワード等でのセキュリティ管理により防御はされているとはいえ、外部からの部外者の侵入を100％防ぐことは不可能な状況となっております。また仮にクラウド形式でなく、社内にサーバーが設置されているオンプレミス形式であったとしても、社内のネットワークがインターネットに接続されていれば、同回線を通じて外部からの侵入は可能となってしまいます。

　あと、極端な話をしますと社内のネットワークが外部のインターネットに全く接続されていないケースでも（あまり考えたくはないのですが）社内に悪意を持った人がいればシステムデータを故意に捏造したり必要データを削除したりといったことは起こりうる問題であります。また悪意は無くともシステムオペレーションに不慣れなスタッフがとんでもない事態を引き起こしてしまう可能性も皆無ではありません。

　そこでそういった危機状況に対してAIを活用することにより防御は出来るのかというのが今回の主題となります。具体的にどういった手法にておこなうかという案を事例ごとに説明させていただきますと、下記の通りとなります。

１、ユーザーIDとオペレーション時間とのチェック

　システムのデータベースに直接接続を行う為にはIDとパスワードによる一般的なセキュリティロックが掛かっており同内容はシステム管理者といった限られた人しか知らされておりませんので、ここで言うところのユーザーIDはERPシステムにログオンをおこなうユーザーIDとなります。その場合パスワードの管理は各々のユーザーさんに委ねられますので、中には管理の甘いユーザーさんからパスワード情報が漏れてしまうというケースも考えられます。

　そこでシステムにログオンをおこなわれたユーザーIDが本当に正規のユーザーさんからのものかどうかを確認する必要があるのですが、どのようなチェックをおこなえば良いかということで先ずはログオンがおこなわれた時間について考えてみます。ただ昼勤のユーザーさんであれば基本的に会社の業務時間内にシステム使用がおこなわれますが、忙しい時期であれば残業をされるユーザーさんもいらっしゃるでしょうし、夜勤のユーザーさんもいらっしゃると思います。

　この為ユーザーIDごとで今までの使用時間の履歴を解析しておき、例えばAさんのユーザーIDは午前中にシステム使用が行われることが多く、Bさんは午後と残業時間帯、Cさんは夜勤の時間帯といった形でIDごとで使用時間がある程度決まっていたとした場合、通常使用される時間帯以外にログオンがおこなわれた際には、果たしてそれは本人がログインをおこなっているのだろうか？という疑いをかけるという仕組みとなります。

　もちろん普段は午前中しかシステムを使用しない人がたまたまその日は午前中に半休を取って午後から出社したとか、普段は定時で帰宅する人が繁忙期なので残業したりといったイレギュラーなケースは考えられますので、杓子定規にログオン不可にする訳にはいかないのですが、チェック内容や対応アクション（ユーザーIDに登録されているメールアドレスやシステム管理者のメールアドレスに警告メールを送る等）を設定することにより不正ログオンの防止をおこなうことが可能となります。

２、ユーザーIDと端末環境とのチェック

　こちらも前項と似たような内容なのですが、ここではログオン時の端末環境をチェックしてやろうということで、例えば普段は会社内からシステム接続をおこなっていたユーザーIDが会社外から接続された場合や、あとは接続端末のOSがWindowsではなくiOSやアンドロイドであった場合や使用ブラウザーがいつもはEdgeを使用していたのにSafariに変わったとか、そういう風に端末環境がいつもとは違っていた場合に、同じように警告メールを送る等のチェック機能を付けることでこちらも不正ログオンの防止に努めることが出来ます。

３、ユーザーIDとオペレーションパターンのチェック

　実は前項までの内容であれば現状でもかなり一般的に使用されているチェック手法でありまして、特にEコマースやポイントサイト等では普段とは違う端末を使用した場合、成り済ましによる不正ログオンかどうかを確認する為の警告メールが送られてくるといった経験をされた方も多いかと思います。ただこの手法はEコマースのようなB to Cサイトではかなり有効なのですが、社内の業務管理システムのように基本的に社内のネットワークから接続が行われる場合は、成り済まし者も同じIPアドレスで同じPC環境でというケースも考えられます。そこでこの項ではよりAI機能を活用することによるERPシステムならではの更に複雑なチェック機能を考えてみたいと思います。

　先ずはオペレーションのパターンをチェックということで、どういうことかと言いますと例えばAさんのユーザーIDであれば通常朝9時から受注データの入力をおこない、その後在庫予測の照会を行いながら発注依頼データの入力をおこなうというオペレーションが日課だったのに、ある日突然同じユーザーIDで販売単価マスターを開いて既存のデータを次々に変更をおこなっているとなれば、それはちょっと疑わしいのではという判断がおこなえるのではないでしょうか。

　もちろんたまたまその日に販売単価の入力ミスに気付いてそういうオペレーションをおこなう必要があったというケースも考えられるのですが、穿った見方をすれば単価を勝手に改ざんしてるのではということになります。そこで、こういった場合もユーザー本人やシステム管理者に警告メールを送る、若しくは一旦システム使用をロックするといった強硬なアクションを採ることも可能です。

　その他にも社外秘となるような資料の閲覧や財務諸表の出力等を普段あまりそういう作業をおこなわないようなユーザーIDによりオペレーションがおこなわれた場合にも疑ってかかる必要があるでしょうし、あとは何故か既存の伝票を大量に削除しようとしたとか、マスターデータの削除を行おうとしたとか、そういった通常おこなわれないような危険な作業を実施しようとしていた場合には、何らかのチェック機能を付けることにより大きな被害を受けることを事前に防ぐことが出来るのではないでしょうか。

　今回も危機管理ということで、ただ前回とは少し違った観点でシステム自体の脆弱性をカバーする目的としてのAI機能の活用方法についての話をさせていただきましたが、次回もまた同じように今までとは異なる形でのAIの可能性についての話をさせていただければと考えております。

BANGKOK TOKI SYSTEM CO., LTD.
住所：333 Lao Peng Nguan Tower 1, 17th Floor, Unit B1, SoiChaypuang,
Viphavadi-Rangsit Road, Chomphol, Chatuchak, Bangkok 10900
電話：0-2618-8310-1　ファクス：0-2618-8312　Eメール：toki@ksc.th.com
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◆様々の目的のための在庫

　在庫の種類には、次のものがあります。

・現在在庫（リアルタイムで確認できるシステム上の在庫）
・棚卸在庫（月次在庫とも。現品確認できる実際の在庫）
・有効在庫（＝現在在庫＋発注残（生産残）－消費予定数－安全在庫）
・理論在庫（将来のある時点での有効在庫）
・在庫台帳 (Stock Card)

◆有効在庫

　上記のうち有効在庫はMRP（資材所要量計画）で利用され、生産管理を行うために有益な概念で知られています。発注残（生産残）とは、Purchase P/Oが発行されている、生産指示発行されているものを指しています。

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SimLex Developmet Co., Ltd. 古賀 敏生

九州大学を卒業後、大手ベアリング会社に就職し生産技術研究所にて工程設計を経験し、38才で独立後スケジューラ・生産管理システムを中心とした開発・販売を実施した。その後、タイにてSimLex Development Co., Ltd.を設立し、0ベースよりERP・生産管理システム・会計システムを開発・販売し現在に至る。

　一口に危機管理といいましても様々なシチュエーションがある訳で、その中で最大のプライオリティとしては人命に関わるものかと思いますが、社内の業務管理においては仮にオペレーションミスが重なったとしても、そこまでの問題に発生することは先ず考えられません。

　そこで次に重要な危機状況と言いますと会社に重大な損害を与えてしまうことになりますでしょうか。この内容であれば、業務管理システムに対するデータの入力ミスもそうですが悪意を持った人間が意図的にデータを改ざんといった要因により十分に考えられる内容でありまして、そこで今回はAI機能を駆使することで、こういった危機状況の発生を未然に防ぐことが出来るのかといった話をさせていただければと考えております。

１、在庫ショートの発生

　業務管理システムにおいて、会社に損害を与えるシチュエーションとして先ず考えられるのがこの在庫ショートの状況ではないでしょうか。在庫ショートが起きてしまうと対応策として通常は船便を使っているところを航空便を使わざるを得なくなりその分費用が増大してしまうとか、それ位ならまだ良い方で結果的に客先の信用を失ってしまい今後の取引に影響してしまうという事態まで引き起こしてしまいかねません。

　それで在庫ショートが発生する状況を考えてみますと、一般的な関連業務としまして客先からの注文データを元にして生産計画立案からMRP機能を使用して材料の発注点を求め、入荷された材料を使用して生産をおこなうという一連の流れが考えられるのですが、その処理の途中で様々な不測の事態が発生したことによって、最終的に客先希望納期までに製品作成が間に合わないケースが発生することがあります。

　不測の事態の例を挙げますと、受注データの入力ミスや機械別の稼働カレンダーや負荷マスターの設定ミスといった直接ERPシステムに関わる内容もあれば、仕入先の不備で材料入荷が遅れたり入荷した材料自体がNG品であったり、他には制作機械が故障したり生産時にNGが多発したりといったシステム外の要因により遅延が発生してしまうことも考えられます。

２、在庫ショートに対する一般的な防止策

　このうちERPシステムの内因であれば、わざわざAIに頼らずともあらかじめ問題の発生を想定して整合チェックロジック等を加えることによりある程度の防止は可能なのですが、外因による遅延に対してはどのように対応すれば良いでしょうか。一般的なシステムでの対応としましては材料在庫及び製品在庫に対して安全在庫を常にプールしておき、何か問題が発生した場合でもこの安全在庫の中から消費若しくは出荷してしまえば最悪の結果は逃れるといった方法を採用されているケースは多いかと思います。

　ただ、この安全在庫の設定についても色々と問題がございまして、不測の事態に備えるためであれば安全在庫のボリュームは多ければ多いほど安全ということになるのですが、在庫ボリュームが増えれば増えるほど当然ながら保管費用がその分発生する訳で、必要以上に持ってしまうとその為に費用どころかその為に新たに倉庫を建てないといけないという事態にもなってしまいます。

　そこで、適正在庫量を様々な手法を用いて算出する必要がありまして、ただ最近の傾向ですとなるべく保管費用を抑える目的で安全在庫を少な目に設定するケースが多く、この為在庫ショートの危険性も当然ではありますが高まります。

３、在庫ショートに対するAIを活用した防止策

　では、このような状況において在庫ショートを未然に防ぐためにはどのような対策を採ればよいでしょうか、ということでここでようやくAIが登場してきます。それでこの危機管理についてですが、飛行機事故を例に採ってみますと、一つの要因だけではなく複数の危険要因が積み重なった結果大きな事故になってしまったということはよく耳にいたします。どういうことかと言いますと、飛行機の運行では安全性が最も優先されるため不測の事態を想定してフライトコンピューターにしても3台装備されて仮に１台が故障しても問題なく運航できるように考えられており、なおかつ手動に切り替えられるモードも有しております。また何れの機器もフェイルセーフの考えを基本にして、もし一部の機器が故障したとしても常に安全側に動作するような仕組みが設けられておりまして、更に日常的に機器点検もおこなわれており少しでも不具合の前兆が見られた場合ですとか、あとは天候が著しく崩れる恐れがある場合には運行を見合わせるといった対応がおこなわれております。

　ところがこれだけ二重三重に守られた環境の中でも事故は起こってしまう訳で、それは前述しましたように様々な不測の事態が同時に発生したが為のもので、例えば点検時には問題の無かったエンジンの一つが離陸直後に故障して、元の空港に引き返そうにもたまたま滑走路が混雑しておりしばらくは引き返せない状態で、タイミングの悪いことに急に天候が崩れて云々といった危機的な要因が次から次に発生した結果、重大な事故が起こってしまうといったことです。

　ということで、何が言いたいのかと問われますとこのような複合要因の発生をあらかじめ予知できないものかというのがこれからのお話となります。在庫ショートの発生にしても要因としましては同様に一つだけに絞られる訳ではありません。こちらも例を挙げますといつもは少量の注文しか来ない製品にいきなり大量の注文が来て、しかも製品についても使用材料についても安全在庫がほとんど設定されておらず、また同製品の制作作業においていつもの機械オペレーターがたまたま休暇を取ってしまい不慣れなオペレーターのためNG品が大量に発生して云々といった内容になります。

　それでこういった不測の事態の発生をどのように予測するのかと言いますと、ここでAIの解析機能を活用する形となりまして、先ずは今までの販売実績を元にいたしまして受注時の希望納期と販売日付とを比較して販売日が希望納期より遅れているものがあれば、そのような事態になった要因を一つずつ抽出していきます。具体的には販売時点での製品の安全在庫係数、生産時点での材料の安全在庫係数、今までの受注数と受注時の生産計画とそれに対する生産実績との相違、生産時のNG比率、生産時の機械及びオペレーター等々といった様々なデータを積み上げていきます。

　次に納期遅れになっていないケースでも生産計画と生産実績とが大きく乖離して在庫ショート寸前になっていたケース、いわゆる隠れ納期遅延についても同じように様々な情報を抽出していき、これらの情報と正常に生産及び販売がおこなわれたケースの情報とを比較して、どういった状況であればスケジュールの遅延が発生しやすいのかといった要因を突き止めていきます。

　そして現時点でそれらの危険要因と同じ状況が発生していないかどうかを探し出して、例えばある受注データに対する生産進捗においていくつかの状況が当てはまっていれば、その要因ごとの優先順位と組み合わせを分析することにより、危険率の高い受注データをピックアップします。それらのデータを在庫ショートが発生する兆候のあるものと判断し、警告リストとして出力することにより管理者に対して注意を促すといった流れとなります。

　ということで、今回は本来であれば他にも様々な危機管理案件について話をさせていただくつもりだったのですが、この在庫ショートのお話だけで長くなってしまいましたので、続きは次回という形にさせていただけますでしょうか。

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◆適切な在庫管理ポイントと現品票

　在庫管理の精度を高めていくには、まず、管理ポイントのメッシュが適切に設定され、運用可能なレベルにあることが大前提となります。そのうえで、あらゆる現品に対し現品票が備えられていることが必要になってきます。

　現品票とは全ての現品（原材料、部品、中間仕掛品、完成品のこと）について、それが、いつ、どこで作られ(購入され)、今、どこに、どれくらい所在するのかを取りまとまるための伝票です。品目コードやロットNoなどで管理され、現品の所在位置と数量を正しく把握するためには欠かせないものです。

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九州大学を卒業後、大手ベアリング会社に就職し生産技術研究所にて工程設計を経験し、38才で独立後スケジューラ・生産管理システムを中心とした開発・販売を実施した。その後、タイにてSimLex Development Co., Ltd.を設立し、0ベースよりERP・生産管理システム・会計システムを開発・販売し現在に至る。

　今回も前回の続きとしまして業務管理システムに絡めたAI機能について考えてみたいと思います。前回はEコマースについてということで、どちらかと言えば外に向いたシステムであったのに対して、今回は表題にありますようにワークフロー業務ということで、内部の管理業務に焦点を当てまして、今回はその中でも購買依頼に対する承認フローについてを取り上げたいと思っております。

　それでそういった購買依頼に関連するワークフローシステムについてはかなりポピュラーなものではありまして、一般的なERPパッケージシステムに組み込まれていたりワークフローシステムとして独立した形で販売されているケースもあり、システム自体は既に完成されたものですので、そこに果たしてAI機能を組み込む余地があるのかという点についてを今回は考えてみます。

1、購買ワークフローの概要

　ということで、先ずは購買ワークフローとは何ぞやという点について話をさせていただきますと、簡単に言えばその名の通り社内で必要なものを購買する為の仕組みでありまして、大は制作機械から小はボールペンといった消耗品に至るまで、会社として日常的に購買をおこなうものには様々なものがあるのですが、いくら仕事で必要になるとは言っても担当者さんが欲しいものを自由気ままに購入するわけには当然ではありますがいきません。そこで購買品のスペックやら仕入先を決定する為の会社としてのルールが必要になりまして、その社内ルールをシステム化したものが購買ワークフローということになります。

　具体的には100万バーツ以上の機械を購入する場合と１本50バーツのボールペンを購入する場合ではそのプロセスも当たり前ですが異なって来まして、例えば100万バーツ以上の購買には購買品目の決定に至る様々な資料が必要になると共に同資料を元にして5段階の承認者さんのチェック作業を経て最終的に会社のトップが決断を下す形になるのに対して、1,000バーツ以下の購買には担当部署のマネージャーさん一人の承認で購買が可能になるといった仕組みとなります。

　このような金額による承認ルールの他にも購買品によっては毎回同じものを買っているので金額が大きくとも最低限の承認で購買できるといった品目単位での承認ルール等もあります。それで同ルールをシステム内に組み込むことにより、各部署のユーザーさんより何れの品物を何れの仕入先さんから何月何日までに購買したいといった依頼データが入力されますので、そのデータを元に該当レベルの承認者さんにメールやラインで承認待ちデータの存在を通知し、同メールに記載されているアドレスをクリックすることにより承認作業がおこなわれます。そして最終承認が終了した依頼データより注文データが自動作成されるといった流れが一般的な購買ワークフローシステムになりますでしょうか。

2、購買価格の分析にAIを利用

　それでは上記のような購買ワークフローにAI機能を組み込むことを考えてみますと、どうなりますでしょうか。先ずはAIの得意分野となります過去データの分析機能を駆使して現在出されている購買依頼が妥当なものであるかどうかを確認してみます。具体的な例を挙げますと、１ダース600バーツのボールペンの購買依頼があったとしまして、過去にボールペンを購入した実績を購買管理システムの中から引っ張り出してみた場合、直近数年間の実績に比べて価格が同じであれば問題ないのですが上がっていたとしますと、更なる分析が必要となります。そこで次に型番と仕入先が同じかどうかをチェックして同じであれば、価格がどれくらい違っているのかにも寄るのですが単に仕入先が価格をアップしたということで納得できるのですが、型番や仕入先が違っていた場合なぜ同じものを同じところから購入しないのかという疑問が湧いてきます。理由として今までの型番が廃盤になったとか仕入先自体が廃業してしまったとかあるいは今までより機能性や耐久性に優れた品物なのでといった様々なものが考えられるかと思いますが、そういった理由を購買依頼ユーザーに問い合わせるといったステップを加えることが可能となります。

3、購買タイミングの分析にAIを利用

　この項については前項とよく似た形で同じく過去の購買実績を分析するのですが、ここでは購買頻度についての調査をおこないます。今回も600バーツのボールペンについて考えてみますと（実際600バーツくらいでそこまで細かく分析しないでしょうがあくまでも一例ということで）、今までの購買タイミングが凡そ半年ごとのペースでおこなわれていた場合、今回の購買依頼が前回から3ヶ月しか経過していないとすれば、こちらも何らかの理由付けが必要となります。理由としましては部署内のメンバーが倍に増えたからとか仕事上で急に書き物が増えたとか、様々なものがあるかと思いますが、そういった今までの購買頻度とそれに対して今回の購買タイミングが妥当かどうかを理由を含めて承認時に提示することにより、最終判断を承認者さんがおこなう形になりますでしょうか。

4、購買品の影響分析にAIを利用

　この項は前項までに比べますと少々複雑で分かりにくい内容となりまして、要は現在依頼の出されている購買品が本当に会社のためになるのかどうかをAIに判断させる機能となります。実は前項まではわざわざAIに頼らずとも手動でロジックを組めば対応できそうな内容でしたので、ここからがいよいよAI利用の本領発揮ともいえる訳です。

　例を挙げますと流石にボールペンの購入が会社の将来を左右するという訳には行きませんので、ここでは社内製造を行う為の材料購入のケースを考えてみます。それで社内製造の主原料として１年前まではA社から材料Bを購入していて今年からはC社から材料Dを購入する形に変更していた場合、現在また材料Dに対する購買依頼が発生した際にこのまま継続して材料Dを購入し続けることで問題は無いのか若しくは材料Bに戻した方が良いのかをAIに判断させる仕組みを考えてみます。とは言いましてもそもそも材料を変更した背景には価格やら品質やら様々な要因を鑑みて決定しているはずですので、（単に材料Bが廃盤になったからという理由もあるかも知れませんが）その答え合わせをするための分析作業という位置付けになりますでしょうか。

　それで具体的にはどのように分析をおこなうのかと言いますと、先ずは今までの生産実績データを元にして材料Bを使用した場合と材料Dを使用した場合との比較をおこなう形となりまして、比較項目としましては、効率管理の面での作業時間、品質管理の面での歩留まり等様々な値を比較してどちらがより短時間で高品質の製品を制作出来たのかという内容をを見極めます。ただ生産作業に関しましては作業人員の違いや制作する製品の違い等もありますので単純比較は難しい部分もあるかとは思いますが、それでも年間のデータであれば様々な条件下での比較がおこなえるかと思います。

　あと考えられる分析内容としましては、生産関連ですと制作機械や金型の購入、間接経費関連ですとPCやソフトウェアの購入等についても、関連する生産実績や会計データを元にして同じような分析作業がおこなえるのではないでしょうか。

　ということで、今回は購買ワークフローシステムに関連するAI機能の活用方法について話をさせていただきましたが、次回も同じような形でより実用的なシステムに対するAI活用についての話をさせていただければと考えております。

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最終更新日：2026年3月25日

　本ページは、実際にタイで導入されている主要業務ソフトウエアの比較表です。作成国は、日本以外の外資系ソフトウエア、日系ソフトウエア、タイローカルソフトウエアに分かれています。各ソフトウエアはそれぞれ特徴を持っており、自社にあったソフトウエアを選択できるように整理していますので、皆様の一助になれば幸いです。

ERP（Enterprise Resource Planning）へ
会計ソフトへ
生産管理システムへ
販売管理システムへ
（順不同）

【ERP（Enterprise Resource Planning）】

外資系ERP

■ SAP R/3 (商社向け、製造向け)

<会計・販売・購買・人事など広範囲を統合。多言語対応も標準>
会計・生産・販売・在庫を統合する大規模ERPで、完全自社開発。世界中の製造業で導入実績が豊富。多通貨・多言語対応が強みだが、導入期間が長く費用も高額。顧客評価は「機能は圧倒的だが運用負担が大きい」。

■ SAP Business One (商社向け)

<会計・販売・購買・在庫・CRMを含む。多言語対応あり>
中堅企業向けERPで、会計・販売・在庫を統合。SAP自社開発で導入実績は中小規模企業に広がる。多通貨対応で海外拠点にも適用可能。顧客評判は「操作性が比較的容易でコストも抑えやすい」。

■ Oracle ERP (商社向け、製造向け)

<会計・販売・購買・人事・SCMを含む。多言語対応あり>
会計・生産・販売・在庫を網羅する統合システム。完全自社開発で世界的に普及。大規模企業での導入実績が多く、柔軟な拡張性が評価される。顧客からは「堅牢だが導入に専門知識が必須」との声。

■ Microsoft Dynamics AX (商社向け、製造向け)

<会計・販売・購買・CRM・SCMを統合。多言語対応あり>
会計・生産・販売・在庫を統合し、柔軟なカスタマイズ性が特徴。自社開発で製造業や流通業に導入実績多数。顧客評判は「拡張性が高いが運用設計に工夫が必要」。

■ Microsoft Dynamics 365 (商社向け、製造向け)

<会計・販売・購買・CRM・SCMを統合。多言語対応あり>
クラウド対応ERPで、会計・生産・販売・在庫を統合。完全自社開発で導入実績はグローバルに拡大。顧客評価は「クラウド連携が便利だが利用料が高め」。生産管理モジュールはオプション。
* 2026年2月にMicrosoft Dynamics 365 Business Central 向けタイ税務・会計に対応したローカライゼーション機能「Thai Localization」を開発・提供を開始

■ Sage 300 （旧ACCPAC） (商社向け、製造向け)

<会計・販売・購買・在庫が中心、生産は標準機能ではない>
会計・生産・販売・在庫を統合する中堅企業向けERP。自社開発で導入実績は北米・アジアに広がる。顧客評判は「コスト効率が良いが大規模展開には不向き」。

日系ERP

■ MC Frame CS (商社向け、製造向け)

<生産・販売・在庫が中心で、会計は外部連携。タイ語対応は限定的>
会計・生産・販売・在庫を統合する大規模ERPで、完全自社開発。日本語・英語に加えタイ語対応も進み、多通貨処理が可能。製造業での導入実績が豊富で、顧客からは「日本式管理に合致し現地対応も柔軟」と評価される。

■ SimLex ERP (商社向け、製造向け)

<会計・販売・在庫を統合し、日英タイ語対応・多通貨対応>
会計・生産・販売・在庫を統合する中堅企業向けERP。日・英・タイ語対応で多通貨処理も可能。導入実績は製造業から商社まで幅広く、顧客評判は「Excelとの親和性が高く、操作性が分かりやすく現地スタッフ教育が容易」と好意的。リーズナブルな価格でカスタマイズを最小におさえ短納期。
ホームページ：https://simlex-grp.com/

■TOKI ERP SYSTEM（商社向け、製造向け）

<会計・販売・在庫を統合し、日英タイ語対応・多通貨対応>
会計・生産・販売・在庫を統合するERP。特徴としては、WEB系システムなので端末を選ばず汎用性が高い。
ホームページ：http://www.bkktoki.com/

■ Thomas Globe + Express (商社向け、製造向け)

<会計・生産・販売・在庫が中心、会計はExpressに依存。Expressが多通貨非対応なので制約あり>
会計・生産・販売・在庫を統合するERPで、日・英・タイ語対応。中小企業向けに導入実績があり、コスト効率が高い。顧客からは「必要機能が揃い、導入負担が軽い」との声が多い。会計部分はタイローカルソフトExpressを使用。
ホームページ：https://www.thomasglobe.com/

■ Multibook (商社向け)

<会計・販売・在庫、クラウド型で多言語・多通貨対応>
クラウド型ERPで会計・販売・在庫を統合。日・英・タイ語対応で多通貨処理も可能。海外拠点を持つ日系企業で導入実績が増加。顧客評判は「クラウドで拠点間連携が容易」と評価される。

■ Swift (商社向け)

<会計・販売・在庫、中堅企業向けで多言語・多通貨対応>
会計・販売・在庫を統合するERPで、日・英・タイ語対応。中堅企業での導入実績があり、コスト面で優位。顧客からは「シンプルで使いやすく、現地業務に即応」との評価が多い。

タイ系ERP

■ Express (商社向け)

<会計・販売・在庫、英・タイ語、タイバーツのみで多通貨非対応>
タイで最も普及している会計ソフトで、販売・在庫管理も統合。英語・タイ語対応だが通貨はバーツのみ。税務申告書類の出力に強く、中小企業で圧倒的な導入実績。顧客評判は「安価で税務に強いが多通貨対応がない点が制約」。

■ WinSpeed (商社向け)

<会計・販売・在庫、英・タイ語、多通貨>
タイ税務対応を標準搭載した会計・販売・在庫統合ソフト。英語・タイ語対応で多通貨処理可能。日系企業の現地法人で導入が多く、顧客からは「日本語サポートが安心、税務対応が正確」と評価される。

■ Mac 5 (商社向け)

<会計・販売・在庫、英・タイ語、多通貨>
会計・販売・在庫を統合し、英語・タイ語対応で多通貨処理可能。中堅企業向けに導入実績があり、顧客評判は「操作がシンプルで教育が容易」。コスト効率に優れ、現地商社や製造業で採用される。

■ Formular (製造向け)

<会計・生産・在庫、英・タイ語、多通貨>
会計・生産・販売・在庫を統合するERPで、英語・タイ語対応、多通貨処理可能。製造業向けに強みがあり、導入実績は工場系企業に集中。顧客評判は「生産管理に特化し、現場業務に即応」と好意的。

■ CD Organizer (商社向け)

<会計・販売・在庫、英・タイ語、多通貨対応は限定的>
会計・販売・在庫を統合する中小企業向けERP。英語・タイ語対応で多通貨処理は限定的。導入実績は商社やサービス業にあり、顧客評判は「低コストで導入しやすいが拡張性は限定的」。

【会計ソフト】

外資系会計ソフト

■ SAP Business One (商社向け)

<会計・販売・購買・在庫・CRMを含む。多言語対応あり>
中堅企業向けERPで、会計・販売・在庫を統合。SAP自社開発で導入実績は中小規模企業に広がる。多通貨対応で海外拠点にも適用可能。顧客評判は「操作性が比較的容易でコストも抑えやすい」。

■ Microsoft Dynamics 365 (商社向け、製造向け)

<会計・販売・購買・CRM・SCMを統合。多言語対応あり>
クラウド対応ERPで、会計・生産・販売・在庫を統合。完全自社開発で導入実績はグローバルに拡大。顧客評価は「クラウド連携が便利だが利用料が高め」。
* 2026年2月にMicrosoft Dynamics 365 Business Central 向けタイ税務・会計に対応したローカライゼーション機能「Thai Localization」を開発・提供を開始

■ Sage 300 （旧ACCPAC） (商社向け、製造向け)

<会計・販売・購買・在庫が中心、生産は標準機能ではない>
会計・生産・販売・在庫を統合する中堅企業向けERP。自社開発で導入実績は北米・アジアに広がる。顧客評判は「コスト効率が良いが大規模展開には不向き」。

■ Quick Book

<会計・販売・請求・レポートを統合。多言語対応あり>
クラウド対応会計ソフトで、請求書作成・経費管理・銀行口座連携・レポート作成を統合。米Intuit社が自社開発し、導入実績は世界700万社以上に拡大。顧客評価は「操作が直感的でクラウド連携が便利だが、利用料がやや高めで大規模ERPには不足」。

日系会計ソフト

■ MC Frame GA

<販売・在庫と連携、日・英、タイ語対応は限定的、多通貨>
会計・販売・在庫を統合する会計ソフトで、完全自社開発。日本語・英語に加えタイ語対応も進み、多通貨処理が可能。製造業での導入実績が豊富で、顧客からは「日本式管理に合致し現地対応も柔軟」と評価される。

■ SimLex Accounting System

<生産・在庫、多通貨・多言語対応>
中堅企業向けで、生産・在庫管理を統合。日・英・タイ語対応、多通貨処理可能。導入実績は製造業現地法人に広がり、顧客評判は「Excelとの親和性が高く、現場に即した操作性で教育が容易」。リーズナブルな価格でカスタマイズを最小におさえ短納期。
ホームページ：https://simlex-grp.com/

■ Multibook

<会計・販売・在庫、クラウド型で多言語・多通貨対応>
クラウド型ERPで会計・販売・在庫を統合。日・英・タイ語対応で多通貨処理も可能。海外拠点を持つ日系企業で導入実績が増加。顧客評判は「クラウドで拠点間連携が容易」と評価される。

■ Swift

<会計・販売・在庫、中堅企業向けで多言語・多通貨対応>
会計・販売・在庫を統合するERPで、日・英・タイ語対応。中堅企業での導入実績があり、コスト面で優位。顧客からは「シンプルで使いやすく、現地業務に即応」との評価が多い。

タイ系会計ソフト

■ Express

<会計・販売・在庫、英・タイ語、タイバーツのみで多通貨非対応>
タイで最も普及している会計ソフトで、販売・在庫管理も統合。英語・タイ語対応だが通貨はバーツのみ。税務申告書類の出力に強く、中小企業で圧倒的な導入実績。顧客評判は「安価で税務に強いが多通貨対応がない点が制約」。インポート・エクスポート機能が弱い。

■ WinSpeed

<会計・販売・在庫、英・タイ語、多通貨>
タイ税務対応を標準搭載した会計・販売・在庫統合ソフト。英語・タイ語対応で多通貨処理可能。日系企業の現地法人で導入が多く、顧客からは「日本語サポートが安心、税務対応が正確」と評価される。

■ Mac 5

<会計・販売・在庫、英・タイ語、多通貨>
会計・販売・在庫を統合し、英語・タイ語対応で多通貨処理可能。中堅企業向けに導入実績があり、顧客評判は「操作がシンプルで教育が容易」。コスト効率に優れ、現地商社や製造業で採用される。

■ Formular

<会計・生産・在庫、英・タイ語、多通貨>
会計・生産・販売・在庫を統合するERPで、英語・タイ語対応、多通貨処理可能。製造業向けに強みがあり、導入実績は工場系企業に集中。顧客評判は「生産管理に特化し、現場業務に即応」と好意的。

■ CD Organizer

<会計・販売・在庫、英・タイ語、多通貨対応は限定的>
会計・販売・在庫を統合する中小企業向けERP。英語・タイ語対応で多通貨処理は限定的。導入実績は商社やサービス業にあり、顧客評判は「低コストで導入しやすいが拡張性は限定的」。

■ Easy Account

<会計・販売・購買・在庫・給与を統合。タイ税制対応あり>
オンプレミス主体だがクラウド版も提供。会計・販売・購買・在庫・給与計算を統合し、タイの税務書類（VAT、源泉税、社会保険）に完全対応。Business Soft社が自社開発し、導入実績は国内中小～中堅企業に広がる。顧客評判は「タイ税制対応が安心でコスト効率も良いが、UIはやや古典的で国際展開には不向き」。

【生産管理システム】

■ MC Frame

<生産・在庫、会計は含まない、日・英、多通貨>
大規模製造業向けの統合型で、生産・在庫管理を強力に支援。日・英対応、多通貨処理可能。導入実績は自動車・電機業界に多く、顧客評判は「日本式の精緻な管理に適合するが導入負担は大きい」。

■ SimLex Production Control

<生産・在庫、多通貨・多言語対応>
中堅企業向けで、生産・在庫管理を統合。日・英・タイ語対応、多通貨処理可能。導入実績は製造業現地法人に広がり、顧客評判は「Excelとの親和性が高く、現場に即した操作性で教育が容易」。リーズナブルな価格でカスタマイズを最小におさえ短納期。
ホームページ：https://simlex-grp.com/

■ Thomas Globe

<生産・在庫、多通貨・多言語対応>
生産・在庫管理を統合し、日・英・タイ語対応。多通貨処理可能で、タイ国内製造業に200社以上の導入実績。顧客評判は「現地税務や在庫管理に強く、サポートが安心」。
ホームページ：https://www.thomasglobe.com/

■ Production Controller Suite

<生産・在庫、日・英・タイ語対応可能。多通貨処理も備える。会計機能は含まれず>
生産・在庫管理を統合するパッケージで、日・英・タイ語対応が可能。多通貨処理も備え、導入実績は中堅製造業中心。顧客評判は「柔軟なカスタマイズ性が魅力」。

■ 電脳工場

<生産・在庫、日・英、多通貨対応は限定的>
日本国内で普及する中小製造業向け生産管理システム。日・英対応で在庫管理も統合。導入実績は中小規模工場に多く、顧客評判は「低コストで導入しやすく、現場改善に直結」。

【販売管理システム】

■ MC Frame

<販売・在庫・会計機能は含まれない。日・英、多通貨>
販売・在庫管理を統合し、日・英対応、多通貨処理可能。大規模商社や製造業で導入実績があり、顧客評判は「高度な管理が可能だが導入に時間を要する」。

■ SimLex Sales System

<販売・在庫、日・英・タイ語対応、多通貨処理も可能>
販売・在庫管理を統合し、日・英・タイ語対応。多通貨処理可能で、商社や製造業に導入実績多数。顧客評判は「Excelとの親和性が高く、現地スタッフが使いやすく教育が容易」。リーズナブルな価格でカスタマイズを最小におさえ短納期。
ホームページ：https://simlex-grp.com/

■ Thomas Globe

<販売・在庫、日・英・タイ語対応。多通貨処理も可能。>
販売・在庫管理を統合し、日・英・タイ語対応。多通貨処理可能で、タイ国内商社・卸業に広く導入。顧客評判は「現地業務に即応し、サポート体制が安心」。
ホームページ：https://www.thomasglobe.com/

◆生産指示発行ポイントと在庫把握ポイントの一致性

　在庫管理ポイントは、生産指示発行ポイントと在庫把握ポイントが一致したものでなくてはなりません。在庫を把握するためには実績を漏れなく把握していく必要があり、数量（良品数、不良数）、ロットNo、生産時間、資材消費品目の消費量及びロットNoなどをシステム上の端末に正確に入力していくことが重要です。

　これらがしっかりと入力されていませんと、在庫が合わないという事態が発生し、正しい在庫の管理ができません。在庫を管理する上での最も基礎的で重要な作業となります。

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SimLex Developmet Co., Ltd. 古賀 敏生

九州大学を卒業後、大手ベアリング会社に就職し生産技術研究所にて工程設計を経験し、38才で独立後スケジューラ・生産管理システムを中心とした開発・販売を実施した。その後、タイにてSimLex Development Co., Ltd.を設立し、0ベースよりERP・生産管理システム・会計システムを開発・販売し現在に至る。

　前回は戦略情報システムに絡めてAIの学習機能と進化についてのお話をさせていただきましたが、今回はその続きとしましてEコマースにおけるAI機能について考えてみたいと思います。Eコマースと言いますのはその名の通り電子データにより商取引をおこなうもので、代表的なサイトがアマゾンや楽天市場、タイではLazadaやShopee等になりますでしょうか。要はインターネットのブラウザーを介して商品の注文及び支払いまで済ましてしまえる機能の総称であります。弊社でもお客様からのご依頼でEコマースサイトを作成させていただくこともありまして、それで実際に開発をおこなっていくうちに、同機能はかなりAI機能と相性が良いということを実感させられまして、以前にもEコマースにはAI機能がかなりの範囲で組み込まれているというお話をさせていただいたことはあるのですが、今回は一般的に使用されているそういった機能にプラスして今後どのように発展させていけるのかという部分まで考えてみたいと思います。

１、現在のAI活用方法

　ということで、先ずは今現在実際にEコマースサイトにて活用されているAI機能について説明させていただきますと、最もポピュラーな使用方法はユーザーさん毎で今までの注文履歴を元におすすめ商品を目立つポジションに表示させることでしょうか。よくあるケースとしましては対象品が消耗品である場合、同品目をあるユーザーさんが凡そ半年ごとに注文されていたとしますと前回注文後5カ月近く経過した時点でその商品をお奨めとして表示させると効果的であるかと思います。また同じような手法として書籍や動画販売の場合同じシリーズを毎回購入されているユーザーさんがいらっしゃいましたら、同シリーズの新作が出た時点で同品目をお奨め商品として目立つポジションに表示させたり、それから注文履歴を元にして同じ商品を注文した別のユーザーさんが合わせて注文している商品をお奨めとして表示したりといった手法は現在一般的に使用されております。

２、プロモーションイベントの自動設定

　前項の内容がどちらかと言えば受動的なアクションであるのに対して、今度は能動的なアクションについて考えてみたいと思います。具体的には表題にありますプロモーションイベントを自動発生させてやろうというもので、通常プロモーションをおこなう目的としては先ず新製品の宣伝が挙げられますでしょうか。そこで新製品の発表時には標準価格よりもいくらか値段を下げたお買い得価格にて販売するようなロジックを組み込んで置き、サイトのおすすめ商品として目立つポジションに表示する形としておきます。ただこの値引き価格を決定するロジックについては少し頭を絞る必要があり、新しい商品の魅力を知らしめる為ですからマーケティング的に考えますと大幅な値引きをおこなえばその分派手なプロモートが行えるのですが、かと言っていつまでも原価割れの状態で販売を続けても本末転倒ですので、例えばプロモーション予算を決めておいて通常の販売価格で発生する粗利とプロモーション価格で販売した場合の粗利との差が予算額を上回った時点でイベントを終了させる形とします。その場合極端な値引きをしますとあっという間にプロモーションが終了して、結果新商品が認知されないままで終わってしまう恐れがありまして、では反対にほとんど値引きが行われない状態にしてしまいますと、プロモーションそのものが認知されないという訳の分からない状況となってしまいます。そこでその価格と売れ行きとのバランスを見ながら値引き金額をAIに決定させるという処理が必要となります。

３、他社商品との比較検討

　この項については更にアクティブな動きとなりまして、AI機能を自社サイトのみで完結させるのではなく外に打って出るということで、考え方としましては前回の戦略情報システムに近いのではないかと思います。要は最初に挙げさせていただいたような他のEコマースサイト等を参考にして自社商品と同等の機能を持った他社さんの商品を検索し互いの商品価格を比較する機能となります。ただ商品価格の比較と言いましても、内容量が違ったり別機能が付いていたりと単純比較をおこなうことは難しく、また比較内容を元に現状の販売実績等も考慮しながら自社商品の価格はどの程度が適正なのかをはじき出すのはかなりの難題になるかと思います。そこでここの部分は初期の段階では提示されたデータを元に人が判断する形となりまして、それでその判断結果を溜め込んでいくことにより最終的にはAIのみで適正価格を算出する形を目指します。

４、需要に対する商品改善提案

　この項はEコマースならではの販売分析処理となります。具体的にはEコマースサイトから得られる様々な情報を元にして、今後どのような動きをすれば良いのかという提案をおこなう機能となりまして、もちろん通常の販売管理システムからでもある程度の情報は得られるのですが、それは実際に販売が確定してからの情報でしかなく、ここで分析をおこなう内容としましては逆に販売に至らなかった情報が必要になる訳です。それでEコマースサイトであればそういった情報の取得が可能ということで、例えばある商品に対する検索履歴がものすごく多いのに関わらず注文実績がほとんどないというケースがあれば、その商品自体に対する潜在需要はかなり存在しているのに何らかの要因で注文まで至らないという判断がおこなえます。そこで原因を調査するフェーズに移る訳ですが、先ずは一番ダイレクトな要因となりそうな価格面について考えてみますと、検索されたユーザーさんの他の注文が該当品目より比較的低価格なものが中心になっていれば、価格付けが注文に対するネックとなっている可能性が考えられます。そこで内容量を減らす若しくは機能面を割愛した低価格品を用意するという提案が出て来るかと思います。また価格面ではそういった傾向が見られなかった場合、次にパッケージデザインや商品自体の形状、期限日、重量それから使用方法等もろもろの条件に対して、売れている商品との差異を見つけ出し改善点を提案するといった機能となります。

５、新規需要に対する新商品の提案

　今までは現状に対する分析及び改善手法だったのですが、この項は将来を見据えたものとなります。分析手法としましては前項と少し似ているのですがサイト上の検索欄にて現在どのようなワードにより検索が行われているかに注目することにより、トレンドとなっている事象を推測して新商品のアイデアを提案するといった内容です。こちらも例を挙げて考えてみますと、検索がおこなわれたワードとして例えば「防犯カメラ」や「リモート監視」といった家屋のセキュリティ関連に関するものが多くなってきたとした場合、そういった機器を現在自社で取り扱っていないのであれば、今後その方面の需要が伸びていく可能性があると判断して関連機器の取り扱いを提案するといった形で、これは一例ではありますが、この機能については他にも様々な発展性が考えられるかと思います。

　ということで、今回はEコマースに話を絞りましてAI機能の活用方法について話をさせていただきましたが、次回も同じような形でより実用的なシステムに対するAI活用についての話をさせていただければと考えております。

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