コラム

1．“秒”で変わる CX／EX サイクル

在庫が動いた瞬間、価格とレコメンドを自動更新し全チャネル即配信。

2．ニッチ機能を追加開発で マネタイズ

MA・後払い決済・物流 WMS などを API で“クリック連携”。イニシャル不要で継続課金へ。

3．国産 ERP 34 年の安心感 × ヘッドレスの自由度

日本独自の商習慣や帳票要件を標準装備しつつ、フロントレスで高速改修。

一人の男の覚悟から始まった会社の再生。社員の誇りを取り戻し、失敗を恐れない文化を築き上げた。物語はここで終わらない。ARSが見据えるのは、自社の成長の、さらにその先にある壮大な地平だ。

「私たちのパーパスは、『日本のものづくりを元気にする』ことです」。   

これは、ARSが掲げる経営理念の三本目の柱、「Value to Society 社会に価値を」の具体的な表明だ。彼らの仕事は、もはや単なるシステム開発ではない。日本の産業を根底から支え、活性化させるという社会的使命を帯びている。   

中村氏はこの使命を、単なる物理的なデジタル化とは捉えていない。「企業としての根底にある思考そのものを変えていくことが、我々の使命の一つです」。通販事業者が本来集中すべき商品開発やマーケティングといった「ものづくり」に専念できるよう、煩雑なバックエンド業務をシステムを通じてARSがすべて請け負う 。それは、日本企業の意識改革を促す挑戦でもある。  

この壮大なビジョンは、決して夢物語ではない。それを実現するための具体的な戦略が、着々と実行に移されている。その一つが、データドリブン経営の徹底的な推進だ。「業界問わずデータドリブンでないと勝てない時代であり、これを進めることで中小企業にもチャンスが来る」。ARSは、自社のシステムを通じて顧客がデータを活用し、より賢明な意思決定を下せるよう支援することで、中小企業の競争力を高めようとしている。   

もう一つの戦略は、多様性を受け入れるチーム作りだ。中村氏は国籍にとらわれず、積極的に海外から優秀な人材を採用している。「日本での就職を希望する海外のエンジニアは、日本の文化に関心が高く、情熱を持って仕事に取り組んでくれる。彼らが他の日本人社員に与えてくれる良い影響は、すでに成功と言えます」。彼は、例えば「AIに知見のあるITエンジニアを3名採用すれば、今後どのようなサービスを展開できるか」といったように、新しい才能がもたらす未来の可能性を常に構想している 。国籍という枠を超え、最高のチームで最高の価値を創造する。それが彼の信条だ。   

そして、このビジョンの最終的な到達点は、驚くほどシンプルで、人間的な場所にある。

「私たちの最終的な目標は、エンドユーザーが感じている煩わしさをなくすことです」。   

BtoBの、それも「地味」と言われる基幹システムの会社が、最終的に見据えているのは、システムを使う企業の先にいる、一人の生活者だ。日本の「ものづくり」企業を元気にすることで、その企業が生み出す製品やサービスが向上し、最終的にそれを受け取るエンドユーザーの体験がより良いものになる。この一貫した思想が、ARSのすべての活動を貫いている。

振り返れば、この物語は一人のリーダーの変遷の物語でもある。会社の存亡の危機に際し、「すべての責任は自分が取る」と内向きの覚悟を決めたリーダーは、やがて「社員の誇りを守る」ために外の世界と戦い始めた。そして今、彼は「日本のものづくりを元気にする」という、社会全体に向けた壮大なビジョンを語る。

会社の危機的状況を乗り越えるという、いわば生存本能に基づいた段階から、社員の幸福、顧客への感動、そして社会への貢献という、より高次の目的へと進化してきたARS。その歩みは、リーダーである中村氏自身の成長の軌跡と、見事に重なり合う。奈落の底で味わった苦闘が、誰よりも広く、遠くを見渡せる視座を彼に与えた。あの「根っからの負け犬」だった日々こそが、壮大なるビジョンを掲げる今を創り出すための、不可欠な序章だったのである。

M： 理想的ですね！でも、導入は難しそう…。技術的な専門知識も必要ですよね？

A： 確かに技術的複雑性や初期コストはありますが 、エーアールシステム株式会社の「通販Ace」は、そのハードルを乗り越えるための強力なパートナーです。私たちは、高速開発基盤と比類ない連携力で、貴社に最適な「経年劣化しないシステム」を短期間・低コストで実現し、通販Aceの顧客体験をさらに進化させます 。  

M： なるほど！未来への投資、今こそ考えないとですね！

A： その通りです。ERP老朽化は避けられない課題ですが、それは同時に、ビジネスモデルを見直し、新たな成長機会を掴む絶好のチャンスでもあります。今こそ、過去の負債から解放され、未来への戦略的なIT投資を検討する時です。エーアールシステム株式会社が、貴社のビジネス成長を強力に後押しします。

たとえば、こんなことが自動で可能になります：

• ゴールド会員だけにキャンペーン品をプレゼント

• 初回購入者には自動で特典を付与

• 商品に応じた同梱物を自動でピッキング

• 誕生月にお礼状を添えて発送

さらに、注意すべき注文（例：掛売中止の顧客、配送不可地域など）には自動で警告を表示。ヒューマンエラーもグッと減ります。

1．“秒”で変わる CX／EX サイクル

在庫が動いた瞬間、価格とレコメンドを自動更新し全チャネル即配信。

2．ニッチ機能を追加開発で マネタイズ

MA・後払い決済・物流 WMS などを API で“クリック連携”。イニシャル不要で継続課金へ。

3．国産 ERP 34 年の安心感 × ヘッドレスの自由度

日本独自の商習慣や帳票要件を標準装備しつつ、フロントレスで高速改修。

事例①：電子部品メーカーA社

課題：月3,000件以上の注文処理をFAX＋手入力で対応していた。

導入後の効果：

• ERPと取引先のEDIを接続し、99%以上の受注処理が自動化

• 入力ミスによる返品・再出荷が激減（前年比▲85%）

• 担当者はルーチン処理から解放され、顧客対応に注力

事例②：業務用食品卸B社

課題：得意先別の発注パターンが属人的で在庫ロスが多発。

導入後の効果：

• AIで得意先ごとの発注傾向を学習し、適正な発注予測を自動表示

• 取引先からの「前回と同じで」注文もAIが解釈しERPに自動反映

• 結果として在庫回転率が20%以上向上、欠品率は半減

ERPが全体の基盤を支える一方で、**AIはそのデータを活用する“賢いアシスタント”**として機能します。

• 販売履歴＋気象＋SNSデータを学習 → AIが“売れ筋予測”を提示

• ERPがそれを基にした自動発注や配分指示を実行

• トレンド変化に柔軟に対応できる運用体制を構築

ZARAではこの仕組みをグローバルに展開し、「データ即製品化」のスピードを最大化しています。

1 E社：AIによる発注と価格設定で食品ロスを削減

E社は、AI技術を活用して食品ロス削減に取り組む先進的な事例として注目されています。「AIカカク」は、店内調理の惣菜や、期限が数日間の加工食品、生鮮部門で運用されており、販売実績や天候などをAIが学習し、適切な値引きタイミングや価格設定を提案する仕組みです。これにより、食品ロスの要因となる余剰在庫を最小限にし、システム導入前と比べロス率が1割以上低減されました。

一方、「AIオーダー」は、日配品を対象に、適切な商品発注数を自動に提示するシステムです。AIに過去の販売実績や曜日、価格、気温などを学習させることで発注数の予測精度を向上させ、廃棄リスクを改善させることに成功しています。このシステムを導入したことにより、過剰発注を防ぎ、平均3割の在庫削減につながりました。

2 S社：AIによる需要予測で廃棄率を75%削減

S社は、AIを活用した需要予測システムを導入し、廃棄率を75%削減することに成功しました。AIが過去の販売実績や条件などが似ている情報をもとに、適正な食材の需要を予測することで、食品ロスを防いでいます。

3 K社：AIによる需要予測で食品ロスを削減

K社では、AIによる需要予測システムを導入し、食品ロスの削減に成功しました。売上データと気象情報を組み合わせた分析により、より正確な仕入れ量の調整が可能になりました。

1 需要予測 × 在庫・シフト最適化

• モデル：Prophet、LSTM、XGBoost などを組み合わせ、季節性・イベント・天候を考慮。

• 成果指標：MAPE（平均絶対誤差率）を <10% に抑制。

• ユースケース：コンビニチェーン D 社は AI 需要予測で廃棄コスト▲30%、売切れ率▲40%。

2 顧客エンゲージメント強化

3 クオリティ & リスク監視

• 画像認識：キッチン CCTV による衛生チェック → 異物混入リスクをリアルタイム検知。

• 異常検知：IoT センサー × AI で冷凍・冷蔵設備の温度異常を検出し、食品ロス回避。

成功事例：ホテルチェーン E 社がチャットボット導入後、「チェックイン前のリクエスト対応スピード」が 8 分→28 秒へ短縮。CS スコア +18pt。

前述した業務効率の改善は、患者と臨床スタッフに直接的な利益をもたらします。

• 臨床医のデータアクセス改善: EHR連携を含む、一元化され、正確な患者情報へリアルタイムにアクセスできることで、臨床医はより迅速かつ情報に基づいた意思決定が可能になります。情報検索に費やす時間も削減されます。
• ケア連携の強化: 部門間のシームレスな情報フロー は、ケアチーム内のコミュニケーションと連携を改善し、より円滑な治療移行と潜在的なエラーの削減に繋がります。
• 患者体験の合理化: 効率的な予約システムは待ち時間を短縮し、自動リマインダーは受診率を向上させ、入退院や請求といった管理プロセスの円滑化 は、全体的な患者体験を向上させます。
• 患者安全性の向上: 自動化によるエラーリスクの低減（例：投薬管理、正確なデータ入力）とデータ可視性の向上 は、患者の安全確保に貢献します。コンプライアンス機能もデータセキュリティとプライバシー保護を強化します。

さらに、AIと機械学習（ML）が最新のERPシステムに統合されることで、これらの利点は増幅され、単なる自動化を超えたインテリジェントな運用が実現します。

• 予測分析: AIはERP内の過去データを分析し、患者フロー、リソース（人員、物資）需要、潜在的なボトルネックを予測します。これにより、事前の調整が可能になります。
• インテリジェント・オートメーション: AIはRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を強化し、より複雑なタスク、例外処理、非構造化データの取り扱いを可能にします。AI搭載チャットボットは、定型的な患者からの問い合わせや内部リクエストに対応できます。
• AIによる洞察: AIツールはERP内の膨大なデータを分析し、臨床的または運営上の改善領域を特定し、戦略的意思決定を支援します。
• 診断・臨床支援（可能性）: ERPと臨床データが統合され、AIアルゴリズムがこれを分析することで、診断プロセスや治療計画の提案を支援する可能性も秘めています（臨床データと運営データの統合 およびAI機能 から示唆）。

グローバルベンダーや国内ベンダーも、積極的にAIをERPに組み込んでいます。成功事例としては、ERP導入により人事データが一元化され、従業員情報の管理や人事考課にかかる事務作業時間が大幅に短縮されたケース や、在庫管理の最適化によりコスト削減と重要物資の安定供給が実現し、業務フローが改善されたケース、自動化によりスタッフの時間が節約され、患者ケアへの集中が可能になったり、内部統制が強化されたケース などが報告されています。

AIの統合 は、ERPを単なる記録システムからインテリジェンスシステムへと根本的に変えます。これにより、事後対応的な問題解決から、先を見越した最適化、そして個別化された介入へとシフトすることが可能になります。AIは過去と現在のデータ に加え、予測能力 を提供し、患者数の急増や物資不足といった将来のニーズを予期させます。統合された患者データと運営データ の複雑なパターンを分析することで、より的確なリソース配分、個別化された患者コミュニケーション、そして積極的な介入が必要な高リスク患者群の特定 が可能になります。つまり、AIは既存プロセスを高速化するだけでなく、医療運営とケア提供のあり方自体を変革し、先見性と個別化を重視する次世代モデルへの道を開くのです。