システム連携

2022年6月11日

新型コロナウィルス、ロシアのウクライナ侵攻、為替の急激な変動、原材料の高騰、前提条件の覆ることが日常茶飯事となった今日この頃。
過去の経験が役に立たない。何が正解かわからない。まさしくVUCAの時代となりました。
こんな時代では、事実に基づく情報が多ければ多いほど、その情報が新鮮であればあるほど、より正しい判断に近づけます。
また、一人で下す判断より、多数の視点を総合した判断(情報共有)の方が、重要な要因のヌケモレを防げます。
理念に対してブレないことが大切です。そして、理念実現の手段は、どれだけ柔軟性を持てるかが大切ですね。

システム連携ニーズ

システム連携とは、異なるシステム間でデータを相互に共有・処理できるようにすることを指します。
EAI(Enterprise Application Integration)と呼ばれているシステム連携に特化したITツールもあります。
企業の最前線の現場には、そのような専用ツールを導入して効率化を図るほどの業務量ではない、あるいは、作業時間短縮を優先しない様々なシステム連携ニーズが潜在します。
dbSheetClientは、このような表面化しないシステム連携ニーズへの対応に向いています。(最後に事例紹介)
よくあるシステム連携ニーズとして、電子取引データの有効活用があります。
例えば、取引先から提供される受注データや請求データを利用して、自社の販売管理システムや会計システムに取り込むニーズです。(取引量が多い場合は、コストをかけてもペイするが、少ない場合は放置される^^;)
データを介してシステム連携することで、入力負荷や入力ミスを大幅に軽減させる可能性を秘めています。

不可抗力と属人化

システム連携の仕組み構築を検討する時、2つの課題に直面します。
1つは、不可抗力的仕様変更です。
社外から提供されるデータは、先方の都合で突然、仕様を変更されることがあります。
新たな項目が増えたり、データ型が変わったり、想定外の文字数が入ったりします。
これらの仕様変更に即時に対応できないと業務が止まってしまいます。
もう一つは、業務の属人化です。
取引先を担当する部署限定の処理となるため、なかなか複数の担当者をおくことが難しいのではないでしょうか。
処理手順(外部データ取込→データ加工→社内システム入力)は、複雑化する傾向にあります。
処理に慣れた担当者が、病気やケガ、突然の異動になった時、トラブル発生のリスクが高まります。

内製化ツール「dbSheetClient」

この2つの課題に対して、dbSheetClientは、最適解となり得ます。
dbSheetClientは、外部ファイルの取り込み機能を持ち、Excelの様々な関数がそのまま使える内製化ツールです。
「メニュー」「ボタン」「タスク」で構造化された開発手法は、仕様変更に対応しやすい構成となっています。
また、Excelと連携していることで、取り込んだデータをシートに展開して確認したり、展開されたデータを加工したり、加工したデータをデータベース登録前に確認したりと、プロセスを見える化できるツールでもあります。
作業結果を順次確認しながら処理できるのでブラックボックス化しにくく、最小限の業務記述書で属人化を防ぐことができます。

システム連携事例

さて、最後に筆者が関わったシステム連携の事例を簡単にご紹介いたします。
① メーカー出荷データを販売管理システムに取り込む
仕入先から出荷された製品の納品データ(CSVファイル)を販売管理システムに取り込みます。
dbSheetClientには、CSVファイル取込専用の機能(タスクタイプ)があります。
販売管理システム取り込みには、納品データに取引先コードや商品コード、売上単価などを付加する加工が必要です。
必要な情報は、販売管理システム(オフコン上で稼働)の実績テーブルや各種マスタを参照しました。
dbSheetClientは、シェアが高いオフコンIBM AS/400のデータベースと直接接続することができます。
② 信用保険会社との契約状況を共有
取引先の倒産時リスクを低減する保険は、提供された管理画面より随時、保険金額を変更することができます。
セキュリティ上の理由で管理画面へのログインは、管理責任者に限定していました。
そこで、最新の契約一覧データを管理者が、変更の都度、ダウンロードして、データベースに取り込み、関係部署で共有していました。
dbSheetClientは、細やかなアクセス権限設定をシステムに付与できることが強みです。
※データ取込メニューを管理者以外に非表示にする等が容易に設定できます。
稟議書を起票する際に、データベースより最新の保険限度額が参照されるようになりました。
③ 金融機関の入金データを共有
取引銀行の入金データ(全銀協フォーマット)をダウンロードして、データベースに取り込み、社内で共有しました。
dbSheetClientは、外部ファイル指定専用の機能(タスクタイプ)があります。
担当部署不明の入金を特定するための業務が、大幅に軽減されました。
④ 仕入先からの請求データを買掛金消込に活用
複数部署で取引がある仕入先の買掛金消込作業に時間がかかっていました。
請求明細をデータで提供して頂くことが可能となり、dbSheetClientでシステム化しました。
請求明細テーブル(請求明細データ取り込み)と買掛金テーブル(会計システム)を注文番号と金額で照合します。
照合した結果(一致・不一致)を反映させたテーブルを関係者で共有し、不一致のみ結着させる仕組みでした。
社外データと社内データ(会計データ)との連携は、圧倒的に事務作業を軽減させることができました。
⑤ 会社支給スマホの通信費振替
通信会社からの会社支給スマホ通信費請求を各部課の経費に振替える作業がありました。
具体的には、会計システムで振替伝票を起票する作業です。
約100の部課に手作業で振り分けるため、二重計上する部課が出たり、端数が合わなかったりしていました。
通信会社から請求明細が、データで提供されるようになり、dbSheetClientで請求明細データを加工して、会計システムに一括取込する仕組みを構築しました。
複数の部課を兼務する社員の通信費の按分など、内製化ならではのキメ細やかな微調整ができました。

皆さん本日もお疲れ様でした!
おやすみなさい(挙手)