Salesforce Service Cloudとは？特徴や機能、Sales Cloud との違いなどを解説

Salesforce導入成功のための5つのベストプラクティス

この記事では、Salesforce導入の成功を確保するために必要な5つのベストプラクティスを詳しく解説します。Salesforceを効果的に導入し、ビジネスプロセスを最適化するためのポイントを押さえましょう。

DX人材の確保でオフショア開発が注目される理由とは

デジタルトランスフォーメーション（DX）の重要性が、日本国内だけでなく世界中で急速に高まっています。特に欧米を含むグローバル市場では、競争に勝つためにはデジタル化による生産性向上や新商品開発が不可欠です。ところが、日本のDX化は遅れているとの指摘もあります。本記事は、日本におけるDX化の遅れやDX人材育成の重要性と課題を探りつつ、DX人材に求められる技術的/非技術的スキル、人材育成における外部リソースの活用ポイント、DX推進におけるIT人材不足の有力な解決手段としてのオフショア開発の利点などについて解説します。 世界のデジタル競争力ランキング1位はデンマーク、日本は過去最低の34位 スイスに拠点を置く国際経営開発研究所（IMD）が2022年の「デジタル競争力ランキング」を発表しました。このランクキングは、IMDが策定・公表しているデジタル競争力に関する国際指標で、国によるデジタル技術の開発・活用を通じ、政策、ビジネスモデルおよび社会全般の変革への影響を分析し、国のデジタル競争力を測定するものです。 デジタル競争力ランキングの1位はデンマークで前年の3位から躍進、次いで2位は前年首位のスイスでした。トップ10には、同じアジアから香港と台湾がランクインしており、香港は前縁から2つ順位を上げ5位、台湾は7位に上がりました。またトップ30では中国が17位、韓国が27位にランクインしています。日本は過去最低の34位に沈んでおり、アジア内での競争力低下が明らかになっています。 日本のDX化が進まない要因はIT人材不足 デジタル競争力ランキングはDX推進の現状を示すもので、日本の低ランク化にはIT人材不足が影響しています。特に、最新技術を備えたDX人材の不足が深刻化しています。 日本においてもDX化の重要性が各所で叫ばれていながら、なぜ、日本のデジタル競争力ランキングは上がらないのでしょうか。その要因の一つは、日本国内のIT人材不足だといわれています。それも、最新の技術スキルを持つDX人材が不足しており、この課題の解決が急務となっています。 高度なデジタル化を実現するには、専門知識と経験を持つ人材が必要であり、日本企業はその獲得を真剣に考える必要があります。今後の競争力向上のためにも、人材育成や多様な採用策が求められています。 DX推進において重要な技術とは DXの進化に伴い、DX技術は多岐にわたります。企業はそれらの新しいテクノロジーを活用して競争力を高めなければなりません。ここでは、DX技術の中でも特に重要な技術を紹介します。なお、これらの技術については、下記の記事で詳しく解説していますのでそちらもご覧ください。 【別記事】DX推進に必要な技術と活用事例を詳しく解説 1. 人工知能（AI）と機械学習 AIと機械学習は、DX推進におけるキーテクノロジーです。これらの技術は、売上予測や生産最適化など、多岐にわたる役割を果たしています。 また、画像解析を通じた自動運転や医療支援、音声解析によるカスタマーサポート向上、不正検出や法律分析、文章解析による業務効率化など、その応用は広範です。 ロボティクス分野でも活躍し、自動運転から農業支援まで多岐にわたる活用が期待されています。異業種での採用も増加し、DXの進化に欠かせない要素となっています。 2. 生成AI（Generative AI） 生成AI（Generative AI）は、いま最も注目を浴びている技術です。生成AIは、データのパターンを学習し、新しいコンテンツを作り出す技術です。2022年11月にOpenAIが「ChatGPT-3.5」を公開すると、その性能が大きな話題となり、2ヶ月で1億ユーザーに達しました。生成AIは、テクノロジーの進歩やデータ量の増加などの要因が組み合わさって急速に進化しており、その応用範囲も広がっています。 生成AIは、ChatGPTのような対話型AIチャットの他にも、画像生成、音楽・映像制作、製品デザイン、広告、コンテンツ生成、顧客対応、製造最適化、データ可視化などに活用され、新製品開発やマーケティング戦略の向上、プロセス効率化、品質向上などに寄与します。こうして生成AIは、企業のビジネスプロセスにさまざまな革新をもたらし、社会的変化をもたらす可能性が高まっています。 生成AIの進化は、労働市場にも影響を及ぼす可能性があります。ゴールドマン・サックスの調査(英語）によると、生成AIは10年間で世界のGDPを7%引き上げる可能性がある一方、将来的には現在の仕事の業務の4分の1がAIによって自動化でき、その影響を受けて 世界で3 億人のフルタイム雇用に相当する人々が自動化の対象にさらされる可能性があると示唆しています。同様に、日本でも約70％の労働人口がAIの影響を受けると予測されています。 3. クラウド・コンピューティング クラウドコンピューティングは、インターネットを介してオンデマンドでコンピュータリソースやサービスを提供する技術であり、企業が効率的にDXを実現するための基盤を提供します。クラウドを活用することで、スケーラビリティや柔軟性を実現し、ITインフラの効率を向上させることができます。クラウド上でアプリケーションを展開することで、迅速な開発と運用が可能となります。 クラウドコンピューティングは、DXの基盤を提供し、企業に多様なメリットをもたらす技術です。企業は、クラウドを活用することでスケーラビリティや柔軟性を実現し、ITインフラを効率化し、アプリケーションの迅速な開発と運用を行うことができます。また、SaaS、PaaS、IaaSを組み合わせて戦略的に利用することで、ビジネスプロセスを改善させることができます。新たなサービスの提供、データ解析、柔軟なインフラ運用など、競争力の強化と持続的なイノベーション推進のために、適切なクラウド戦略の構築が求められています。 4. ビッグデータとアナリティクス ビッグデータ技術とアナリティクスは、企業のDX推進において欠かせないツールとなっています。ビッグデータは大量のデータから価値を抽出し、アナリティクスはデータを解析し、トレンドやパターンを見つけ、戦略的な意思決定を支援します。 ビッグデータは通常のデータベースでは処理できない巨大なデータセットを指し、非整理データも含まれます。ビッグデータは「3V」（ボリューム、バラエティ、速度）の特徴を持ち、多量で多様な形式のデータが含まれます。 一方、アナリティクスはデータを分析し、傾向やパターンを理解し、ビジネスインテリジェンスや予測分析などに活用されます。データを可視化し、統計的手法や機械学習、AIを使用して価値ある情報を引き出すプロセスです。 製造、金融、物流、小売、旅行、エンターテインメント業界など、広範囲な業種かつビジネスの様々な分野で活用されています。データ駆動の戦略を通じて、データを活かしたイノベーションを促進し、競争力の向上と事業成長を実現することが期待されています。 5. IoT IoT（Internet of Things）は、競争力向上や効率化、革新を通じたDXの一環として、企業にとって欠かせない存在です。物体やデバイスがインターネットを通じて接続され、リアルタイムの情報を交換することができる革新的テクノロジーです IoTは、センサーとアクチュエーターを備えたデバイスがデータを収集し、送信し、処理・分析され、意思決定と制御が行われ、結果が表示されるプロセスで構成されます。センサーとデバイスが相互に通信するIoTは、データ駆動の戦略を展開し、即座の意思決定を可能にします。 すでに、製造、小売、医療、交通、農業、エネルギーなど多様な業界でIoTが活用され、データドリブンの進化と新たなビジネスモデルの創造に寄与しています。 6. ブロックチェーン ブロックチェーン技術は、信頼性と透明性の確保のためにDXに活用されます。ブロックチェーンの基本的な仕組みは、分散化、ブロック連鎖、暗号学的ハッシュ、コンセンサスアルゴリズム、スマートコントラクトの自動実行などから成り立っています。 ブロックチェーンは、暗号技術を用いて取引情報を1本の鎖状につなげ、分散型で透明な台帳を実現します。メリットとしては、信頼性向上、中間業者排除、トレーサビリティ、新ビジネスモデル創出などが挙げられます。 ビジネスにおける応用例としては、製造業でのサプライチェーン管理や知的財産管理、小売業での偽造防止や報酬ポイント、金融業での国際送金の効率化、医療業での患者データの共有、ゲーム業でのNFT利用などに活用されています。 7. ノーコード開発／ローコード開発 ノーコード開発とローコード開発は、DX推進の要となる技術であり、ビジネス革新を助ける重要なツールです。どちらもプログラミング知識が限られたユーザーでもアプリケーションを構築できる手法です。 ノーコード開発はプログラミングが不要で、直感的なインターフェースを通じてアプリを作成することができます。一方、ローコード開発は少量のコードを使い、効率的なアプリ構築が可能です。両者ともビジネスのデジタル化と革新を支援します。 主なローコード開発ツールとしては、Mendixはエンタープライズ向けローコード開発プラットフォームとして知られており、ビジネスプロセスの最適化や効率向上に適しています。この他、Microsoft Power AppsやSalesforce Lightningなどがあり、業務効率向上やデータ分析、モバイルアプリ開発、顧客エクスペリエンス向上、イノベーション促進など、さまざまな目的で活用され、企業のDX戦略には欠かせないツールとなっています。 【別記事】DX推進に必要な技術と活用事例を詳しく解説 […]

「The Model」（ザ・モデル）とは？セールスフォースの営業プロセスモデルの魅力に迫る（後半）

前回の記事では、The Model の特徴やそれらがもたらすメリットについてご紹介しました。ここで改めておさらいすると、The Model は見込み顧客の獲得、既存顧客の定着率の向上など、営業活動の改善を通して顧客体験を向上し、自社ビジネスをもさらに成長させるプロセスモデルのことです。今回の記事では、前回ご紹介したThe Model の特徴や魅力、メリットを踏まえた上で、The Model 型営業組織を成功させるためのポイントや役立つツール、大切にしたい考え方についてご紹介します。 4. The Model 型営業組織を成功させるためのポイント ここからは、企業が陥りやすいシチュエーションや直面しがちな課題とともに、ビジネスを成功に導くための鍵となる 3 つのポイントをご紹介します。 The Model を運用し、顧客体験をさらに向上させる上で欠かせないポイントを、ツールとあわせて見ていきましょう。 その 1: The Model 導入の目的を再確認する。 The Model の導入を検討する上で欠かせないのが「目的の再確認」です。何が問題で、何をどのようにして変える必要があるのか、それらを通してどのような成果を上げたいのか、導入の目的を明らかにしましょう。また、導入するだけではなく、導入後のオペレーションについてもシミュレーションする必要があります。 各メンバー、各部署がどのように目標達成を目指して行動するか、PDCA をどのように回していくのか、運用体制も明確にイメージしておく必要があります。 その 2: 各部門で KPI を確認するだけでなく「共有」する。 KPI は単に部署内で設定する目標ではありません。組織、企業において関わる全員が見えるようにしておくのが理想です。そこで欠かせないのが「情報共有の体制とプロセス」です。 目標達成率といった定期的な検証はもちろんのこと、連携の度合いやコミュニケーション不足に陥っていないかどうかなど、目に見えないコミュニケーションについても定期的に確認しましょう。これにより、情報を共有するというカルチャーも生まれ、チーム形成をする上でもプラスの効果があるといえます。 その 3: データとツールを有効活用する。 ここまで、The Model を導入、運用する上で欠かせない概念をご紹介してきました。しかし、プロセスモデルの運用や数値ばかりに気を取られては、本来目指すべき「顧客体験の向上」は実現できません。何が問題で、何を変える必要があり、何を目指すべきか、これらを分析する上で重要になるのが「データとツールの有効活用」です。 5. データとツールを意思決定に活かす The Model 型営業組織を成功させるためには、概念の浸透と実践に加えて「データとツールの有効活用」がカギとなります。MA（マーケティング オートメーション）や SFA（営業支援）、CRM（顧客関係管理）などのツールでは、あらかじめ設定した内容に基づいて自動集計や分析を行ってくれます。これにより業務の効率化ができるだけでなく、ログなどを明確に管理できることによる数値管理の向上が可能になります。 以下は、MA と SFA、CRM それぞれの役割と流れを図で示したものです。 これらのツールを活用することでシームレスな情報共有が実現します。 […]

「The Model」（ザ・モデル）とは？セールスフォースの営業プロセスモデルの魅力に迫る（前半）

「ザ・モデル」は、セールスフォースが採用する営業プロセスモデルの一つです。この記事では、その特徴となぜこれが顧客エクスペリエンスに影響を与えているのかについて解説します。詳細を読んで、成功を収めるための戦略を見つけてみましょう。

Mendixのローコードを活用してタイのビジネスエコシステムに躍進

タイのビジネスエコシステムは多くの成長機会に溢れています。観光業、ホスピタリティ産業、エネルギー部門、環境技術産業、デジタル産業など、様々な産業部門での投資やビジネス展開が魅力的な環境です。タイは経済成長を遂げ、インフラ整備やデジタル化の進展により、新たなビジネスチャンスが広がっています。 Mendixのローコードプラットフォームは、これらの機会を効果的に活用するのに役立ちます。この革新的なツールは、ビジネスの開発プロセスを迅速化し、柔軟性を高めることができます。Mendixのローコードプラットフォームは、タイのビジネスエコシステムの成長と進歩を促進するために貴重なツールです。 この記事では、Mendixのローコードプラットフォームがタイのビジネスエコシステムにおける様々な成長機会に、どのように貢献するかについて詳しく紹介します。 タイのビジネスエコシステムの主要な特徴　 タイのビジネスエコシステムは、画期的な機会に満ちています。観光業、ホスピタリティ産業、エネルギー部門、環境技術産業、デジタル産業など、様々な産業部門が成長機会を提供しています。タイは経済成長を遂げており、インフラ整備やデジタル化の進展により、さらなるビジネスチャンスが広がっています。 投資やビジネス展開においても魅力的な環境があります。エネルギー部門や環境技術産業では、持続可能性への関心が高まっており、デジタル産業や情報通信技術分野ではデジタル化が進んでいます。これらの特徴が、タイのビジネスエコシステムの活気と多様な機会を象徴しています。 Mendixのローコードの利点 Mendixのローコードプラットフォームは、ビジネスにおいて大きなメリットをもたらします。 Mendixのローコードの利点を活かすことで、Mendixのローコードプラットフォームの概要を把握し、タイのビジネスにおける利点を理解することができます。また、アプリケーションの開発速度が向上し、ビジネスの柔軟性と適応力も高めることができます。 さらに、ワークフローが効率化され、効率性が改善されるため、ビジネスプロセスの効率化も実現できます。 【利点】 Mendixのローコードの利点をタイでのビジネス発展に活かすための戦略 Mendixを活用するためには、まずビジネスプロセスとアプリケーションを評価し、Mendixに適したものを特定する必要があります。これにより、Mendixの強みを最大限に活かすことができます。 また、異なる部門や関係者との協力も重要です。Mendixの導入は組織全体の共同作業を必要とします。異なる部門や関係者と連携し、ビジネスニーズや要件を共有し合いながら、効果的なMendixの活用を進めましょう。 Mendixの導入には、従業員のトレーニングとスキル向上も欠かせません。従業員がMendixを効果的に使用できるようにするために、トレーニングプログラムを実施し、必要なスキルを向上させましょう。 さらに、Mendixアプリケーションのモニタリングと最適化も重要です。定期的なモニタリングにより、アプリケーションのパフォーマンスや利用状況を把握し、改善点を特定します。持続的な改善を実現するために、モニタリング結果に基づいてアプリケーションを最適化しましょう。 これらの戦略を実行することで、Mendixのローコードの利点を最大限に活かし、タイのビジネスにおいて成功を掴むための重要なキーアクションとなるでしょう。　 タイのビジネスにおける未来のトレンドと成長ポテンシャル タイのトレンドを理解し、それをビジネスに適用することで競争力を維持し、成長の機会を生み出すことが可能です。 さらに、Mendixのローコードの利点を活用することも、未来の成長とイノベーションにおいて非常に重要です。Mendixの柔軟性と迅速な開発手法によって、ビジネスは市場の変化に対応し、新たな価値を創造することができます。 また、タイの規制や市場のトレンドを適切に把握し、それに対応することも重要です。タイのビジネス環境は変化しており、規制や市場のトレンドに順応する必要があります。適切な戦略と柔軟性を持って、ビジネスはタイ市場での成功を追求することができます。 これらの要素を踏まえて、タイのビジネスにおける未来のトレンドと機会を見極め、Mendixのローコードの利点を最大限に活用し、規制や市場のトレンドに適切に対応することが重要です。 まとめ Mendixのローコードの利点を最大限に活用するとともに、タイの規制や市場のトレンドを適切に把握し、それに対応することが重要です。 タイのビジネス環境は変化しており、規制や市場のトレンドに順応する必要があります。さらに、適切な戦略と柔軟性を持つことにより、ビジネスはタイ市場での成功を追求することができます。

DX推進に必要な技術と活用事例を詳しく解説

DXの浸透に伴い、企業は新しいテクノロジーを活用して競争力を高める必要があります。DXに必要な技術は多岐にわたりますが、その中でも特に重要な技術と業種別の活用事例などを紹介します。 DX推進において重要な技術 以下に紹介する技術は、DXを推進するために不可欠であり、企業がこれらの技術を適切に組み合わせて活用することで、業務効率化、革新的サービスの提供、市場競争力の維持・強化などが可能となります。 1. 人工知能（AI）と機械学習 DXに必要な各種技術の中でも、AIは主要なカギを握っています。AIは人間の知能を模倣し、情報処理能力を超越する技術であり、多岐にわたる業務に活用されています。以下に、AIがDX推進に果たす役割ついて見ていきましょう。 【AIが果たす役割と活用例】 (1) 予測・分析  AIは膨大なデータを学習し、特徴を抽出して予測や分析を行う能力を持っています。新たなデータを読み込むことで、予測精度を向上させます。 小売業では売上予測や在庫最適化にAIを活用されたり、市場トレンドの予測や顧客の購買行動の分析に活用もされます。 (2) 最適化  AIは異なる目的や制約を考慮して最適な選択肢を導き出し、意思決定を支援します。 製造業では生産ラインの最適化や資材調達の最適化にAIを活用し、効率とコスト削減を実現しています。また、さまざまな業界で、棚割最適化や運転計画の最適化、プロモーション戦略の最適化などに応用されています。 (3) 画像解析  AIは画像解析技術と組み合わせて、画像の分類や検出を行います。ディープラーニングによる学習により、物体の特徴や特性をより正確に把握できます。顔認識や異常検知などで活用されます。 自動車業界では自動運転車のセンサーデータを解析して周囲の状況を把握し、安全な運転を支援します。医療業界ではX線画像の解析にAIを導入し、病変の早期発見を支援します。製造業では製品の欠陥検出や安全監視に活用されています。 (4) 音声解析 AIは音声解析にも応用され、話し声を文字に変換する能力を持っています。コールセンターでは音声解析により顧客の声から感情や要望を把握し、カスタマーサポートの向上に貢献しています。 また、言語翻訳アプリケーションもAI技術を利用しています。医療業界では、診療記録の自動化や診断支援に活用されています。スマートフォンの音声アシスタントやスマートスピーカーの技術により、人間とのコミュニケーションを支援します。 (5) 文章解析 AIは文章を解析し、情報の把握や分類、ラベリングを行います。文書の要約や業界固有の名詞認識など、文章処理を効率化します。 金融業界では不正検出にAIを活用し、怪しい取引を自動的に検出して防ぎます。また、法律業界では契約書の分析や法律文書の要約にAIを導入して効率化を図っています。 (6) ロボティクス AIと連携することで、ロボット工学が進化します。センサーデータの収集とAIの処理を組み合わせ、汎用物体把持や秤量などの作業を効率的に行います。 自動車業界では自動運転技術などに活用され、製造業では産業ロボットの制御にも活用されています。農業業界ではドローンにAIを搭載して作物の成長状況をモニタリングし、効果的な農作業計画を立てる例があります。また、物流センターでは自動倉庫ロボットがAIによって荷物の取り扱いを最適化しています。 2. 生成AI（Generative AI） AI技術の中でも注目を集めているのが生成AI（Generative AI）です。この技術は、コンピュータが既存のデータセットから学習し、新たなコンテンツやデザインを生成する能力を持つものです。 文章、画像、音楽などの創造的な要素をAIが生成し、新しいアイデアやコンセプトの発展を支援するため、クリエイティブな領域に大きな可能性をもたらしています。企業は生成AIを活用して革新的なプロジェクトを推進することが可能です。 【生成AIが果たす役割と活用例】 生成AIは、幅広い領域で活用することが可能です。以下にいくつかの具体例を紹介します。 (1) 文章生成 生成AIは文章の生成にも活用されます。記事、物語、詩などの自動生成が行われ、ブログやニュースサイトなどでコンテンツの生成に使用されています。特定のトピックに関する文章を自動的に生成することで、コンテンツ制作の効率を向上させることができます。 対話型AIチャットサービス「ChatGPT」は、生成AIの実用的な応用例として挙げられます。ChatGPTは、ユーザーと自然な対話を行いながら文章を生成する能力を持ち、カスタマーサポートからクリエイティブな執筆まで幅広い領域で活用されています。 (2) 画像生成と修復 生成AIは、写真の修復や画像の生成に使用されます。古い写真の劣化を修復したり、写真から新しい視覚的な要素を生成する際に活用されます。また、デザイナーやクリエイターは生成AIを使用して新しいデザインやアートワークを生成し、クリエイティビティを刺激します。  画像生成AIサービス「Stable Diffusion」などの画像生成AIサービスは、生成AIを用いて画像を生成する例です。この手法は、リアルな画像を生成する際に、ディープラーニングの手法を活用し、高品質な画像を生成することが可能となりました。この技術は、デザインや映像制作などの分野で大きな影響を与えています。 (3) 音楽生成 音楽の作曲にも生成AIが用いられます。既存の楽曲のパターンを学習し、新しいメロディーやハーモニーを生成することが可能です。これにより、新しい楽曲の制作やバリエーションの生成が容易になります。 (4) 映像生成 動画の生成や編集にも生成AIが活用されます。既存の映像から新しいシーンやエフェクトを生成したり、映画の予告編や広告の制作に使用されます。また、アニメーション制作などでも活用されています。 【企業における生成AIの応用範囲】 […]