### 背景

　A社は、上下水道水をはじめ、ガス、交通、道路監視、災害対策まで、地域のインフラ全般において重要な役割を担う会社です。

　日々激しく変化するビジネス環境の中、地域の人々がより豊かで快適に、安心安全に生活できる社会を実現するため、的確かつ迅速な復旧対応を行うことが求められています。

　そこで、弊社はDX（Digital Transformation）やビッグデータ技術を活用し、導入にあたってのコンサルティングから、要件定義、設計、開発、テスト、リリースまで最適なテクノロジー支援を行い、A社とともに業務イノベーションの創出を実現しました。

### 課題

　A社は従来型の企業として、復旧対策上の初期判断は総合的かつ複雑で、社内数名のベテラン社員の経験に偏って依存していることが判明しました。

　その結果、ベテラン経験者不在時に、一気に業務全体の効率が低下します。そして、この人の判断手法や参考データによって結果には個人差も生じるため、全体の復旧対応の品質にばらつきが発生します。最も重要な問題は、多くの情報が複雑に絡みあう結果、記憶、認知、判断、行動のヒューマンエラーもいつでも起こり得る状況になります。

　そのまま属人化問題が恒常化していくと、全ての業務プロセスや組織全体に影響が与えてしまう恐れがあります。

### 改善策

　上下水道水、ガス、交通、道路監視、災害対策等、今まで各所に散らばっていた情報を、蓄積、連携、分析、可視化、リアルタイムに進捗共有など一連の管理を一括で実現できるシステムを作りました。それにより、今までの属人化したコツやノウハウといったナレッジを組織全体で共有・活用しやすい環境を整えました。

　それに、データの多様性や速度といった課題に向け、IoT技術を活用したデータ収集、Go言語を用いたビッグデータの構造化により、高速にはじき出した分析結果から将来の傾向やパターンを予測し、最適な意思決定を行うことに繋げるようにしました。その結果、業務プロセスやナレッジの標準化により、迅速かつ的確な復旧対応を実現することができました。

### 導入効果

　2020年12月にリリース後の翌年、真冬の中で深刻な排水管破裂、断水災害に直面しました。当時、毎日数千件断水対処の早期回復に大きく貢献することができました。

　システムを利用することにより、業務全体を効率化の向上、人為ミスの低減が期待できます。また、既存のナレッジ同士を組み合わせることで新たなイノベーションが起きる可能性もあります。現在はガス、交通、道路監視、災害対策の分野にも大きな役割を果たしています。

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都市機能のDX化「Smart City」

### 背景

　弊社はShopify Partnerとして、ネットショップ運営の自動化を支援することで、あらゆる業務の効率向上に努めています。最終的には、店舗側の負担を軽減しながら、集客や事業収益の最大化を実現します。

　「Order Tagger」はShopify Appの第一弾として開発した業務効率化のアプリです。オーダーにタグの自動付与、自動コレクション、検索表示、コレクションへのリンク作成などを実現することで、注文管理の効率化を図るとともに、オーダーに新たな付加価値を生み出すことも考えられます。

### 課題

　オーダーのタグ付け作業って、経験・スキル不要な下準備と軽く考えている人は多いでしょう。ショップに注文殺到やタグ付け作業に不慣れの場合、割と仕事の大半がオーダータグの追加設定、グルーピング、出荷管理などの業務処理に時間を取られてしまう恐れがあります。

　また、各ショップのタグ管理の運用ルールが違いますし、同じショップにおいても一つの注文に複数のルールを同時に適用する場合はほとんどです。いざ自分でやろうとすると結構難しいし、経験不足でミスやリスクもあります。タグ付け作業は注文管理・在庫管理・顧客管理全体に緊密な関係があるので、ショップの販売機会の喪失やトラブルにも繋がります。

### 解決策

　「Order Tagger」は取り込んだ注文に対して、自動的に任意の注文分類タグを自動に付与することできます。煩雑な手作業を自動化することで、作業の効率を向上することができました。

　それから、振り分けの条件などは店舗ごとに設定が可能ですので、運用ルールがショップによって異なる場合でも問題なくご利用いただけます。ここで、Workflow設定とTemplate提供の機能を実現しました。

　Workflow設定（※１）を用いて、一つのオーダーに複数のルールを適用することで、ショップ側の細かいニーズまで応えて実現することができます。

　また、Template（※２）を提供することで、新規開設のショップに早期運営の支援を行います。今後業務に慣れていく中で、Workflow設定を細かく調整すればショップにピッタリ合うスタイルを実現することは可能です。

**※１　Workflow設定**

ショップの商品、金額、出荷、顧客、決済など多角的な視点から、Workflow設定を行うことができます。

例：運用ルールの「金額＞10000円」を「高額オーダー」のタグにWorkflow設定すると、全て「金額＞10000円」のルールを満たすオーダーは自動的に「高額オーダー」のタグを与えます。

**※２　Template提供**

新規開設のショップは最初のWorkflow設定に迷いがちですので、最初のハードルを引き下げ、基本の定型業務に合わせたTemplateを提供します。

### 導入効果

　アプリは2022年1月にリリースして以来、現在１日あたり数千件のオーダーの処理量を達しました。柔軟に対応できるなWorkflow設定や20個以上のTemplateが充実することで、ショップのタグ作業をはじめ、注文管理・在庫管理・顧客管理全体の運営に支援しています。

### 技術

Shopify App / Ruby on Rails / MySQL / React

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オーダー自動管理アプリ「Order Tagger」

私たちのクライアントであるRuthiaは、「Listen to earn」という方法を通じて、アーティストとファンをより直接的に結びつけ、新しい形のファン経済を構築したいと考えました。このフォーマットを活用することで、インディーズアーティストでも独自のブランドやファンコミュニティを築くことが可能になります。

### 主題  

現在、歌手が自身の作品を配信する方法は、YouTubeやSpotifyなど多岐にわたっていますが、これらのプラットフォームでは、歌手が自分の音楽を聴いているファンと直接つながり、交流する手段がありません。

したがって、今回の課題は、歌手が主体的にファンと密接に交流し、各ファンを推進力として活用し、強力なファン経済を実現する方法を可能にすることでした。

### 解決策  

ファンが歌手の音楽を聴きやすくするために、SpotifyとYouTubeをそれぞれRenaissanceと連携させました。これにより、ファンはアプリ内で直接音楽を聴くことができ、歌手が楽曲を私たちのプラットフォームに再アップロードする手間を削減し、サーバー負担の軽減にもつながりました。

その後、ファンのモチベーションを高めるために、歌手と連動したポイントメカニズムを作成しました。ファンは歌手の楽曲を聴いたり、共有したりすることでポイントを獲得でき、そのポイントを歌手が提供する関連グッズと交換できます。この仕組みにより、歌手はファンコミュニティを拡大し、人気を高めることができ、双方にとって利益をもたらすウィンウィンの状況を生み出しました。

### 結果  

アプリのリリース後、短期間で10万人以上の会員を獲得し、同時接続ユーザー数が最大1万人を超えることもありました。このプラットフォームを通じて、歌手とファンは強い絆を形成し、双方の交流が歌手の認知度やファンへの影響力を高めただけでなく、歌手とファンの間で強力な経済的利益をもたらしました。

![Renaissance (1).jpg](/uploads/Renaissance_1_7f6f9e8569.jpg)  


Renaissance - 聞いて稼ぐ

大金エアコンは、世界的に有名なエアコンブランドとして、近年、中国での事業が急速に成長しており、売上高は世界全体の5分の1を占めるまでになりました。中国市場は大金にとって重要な海外市場の1つとなっています。  

市場拡大に伴い、エアコンの運用状況をより正確に把握するため、大金エアコン（中国）は「スマートレポート」というエアコンデータ分析システムの開発を提案しました。私たちは、要件分析から始まり、UIデザイン、製品開発、テスト、導入まで、全段階の設計と開発作業に携わりました。  

### 課題  

中国での事業が急速に成長する中、顧客数も急増しました。中国各地の省市区に分布する販売担当者は、より良いアフターサービスを提供し、顧客との関係を維持するために、技術者にエアコンの利用に関するさまざまなデータを依頼する必要があります。  

しかし、技術者は販売担当者の要望に応じて手動でデータを検索し提供しなければならず、その作業負担が増大しています。さらに、やり取りの過程で何度も確認が必要となり、効率が非常に低く、時には誤解やミスが発生することもありました。  

また、各販売担当者が担当する地域の範囲が異なるため、データの正確性と安全性を確保するために多くの作業が行われましたが、同時にデータそのものの安全性への脅威も増大しました。  

### 解決策  

大金エアコンはすでに膨大な数のエアコンが稼働しており、毎日膨大なデータが生成されています。この大量データを迅速かつ効率的に処理する方法は、本システムの潜在的な重要課題となりました。  

私たちは、大量データ処理で高いパフォーマンスを持つGo言語を活用し、大金エアコンのデータ処理専用ミニプログラムを開発しました。これにより、データは数秒でクリーンアップされ、利用可能となり、システム全体の基盤となる強力なサポートを提供しました。  

その後、販売担当者のデータ要件を整理し、クライアントとの十分なコミュニケーションを経て、販売で利用可能なデータタイプをまとめました。データタイプごとに適切なデータチャート形式を採用し、顧客がデータの意味をより直感的に理解できるようにしました。  

さらに、データの安全性を確保するため、販売組織の構造を徹底的に調査し、データ権限の最小単位を「個別の物件」に設定しました。これにより、販売担当者は自分と関連付けられた物件のデータのみを閲覧できるようになり、データの安全性とプライバシーが保護されました。また、管理者が柔軟に販売担当者のデータ権限を管理できるよう、対応する管理権限メカニズムを設計しました。  

開発においては、システムの拡張性も十分に考慮し、今後のデータ改善に柔軟に対応できる設計を採用しました。  

### 結果  

現在、このシステムは大金エアコン（上海）内部で正常に稼働しており、中国各地で毎日数千人の販売担当者に迅速かつ正確なデータサービスを提供しています。  

![smartmockups_l0rvd3bi.jpg](/uploads/smartmockups_l0rvd3bi_0a14f6e524.jpg)  
![smartmockups_l0rv1bcq.jpg](/uploads/smartmockups_l0rv1bcq_4dc37c0a00.jpg)  
