この記事ではDXを行いたいけれど範囲も広く情報収集も難しいという人の悩みを解決します。
本来は社内の組織や文化、仕事の進め方についても考慮が必要ですが、ここでは扱いません。あくまでもシステム観点で利用できるツール、サービス群に対する情報になります。

以下の流れでまとまっています。知りたいところだけでもいいので、少しでもお力になれたら幸いです。

1. 前提：本記事におけるDXツールの基本的な捉え方
2. ツール、サービスのおおまかな分類とそのメリットデメリット
3. 各分類の具体的なツール例
4. 構成例

前提：本記事におけるDXツールの基本的な捉え方

　DXという言葉がない頃からIT技術を利用した組織の構築は行われていましたが、その頃はどちらかといえば１つの大きなシステムの上で様々な業務を行うという手法でした。ですが今では、バーティカルSaasという言葉が象徴するように、組織や業態にフィットしたサービスや様々なIT技術が登場しています。
　本記事では、2023年におけるDXについて、多くのツール群や情報群から自分の組織や業態にあったものをかいつまんで複合することで、従来の巨大システムが担っていた範囲をカバーするという使い方が主流になっています。

ツール、サービスのおおまかな分類とそのメリットデメリット

本記事で考えた分類項目一覧

• ERP
• 表計算ソフト
• ストレージとアナリティクス（データウェアハウス）
• バーティカルSaas、（ホリゾンタル）Saas
• APIとデータ連携ツール
• 自社用に開発したツール

ERP

全部できる巨大システム。

メリット

導入時にいろいろな機能をベンダーと相談して作り込むため網羅的

１つのツールにデータが集中する

デメリット

初期費用、運用費用ともに高いことが多い

仕様変更のためにベンダーとやりとりが必要な場合が多く小回りが効かない

表計算ソフト

エクセルやSpreadsheet。
VLOOKUPなどを利用して様々なデータを繋ぐことができる。

メリット

汎用性が非常に高い

デメリット

汎用性が高く偉大なツールではあるが、エクセルはファイルでのデータ保存になるためSpreadsheetと比べると悪と言われがち。

またSpreadsheetも初めはいいが魔改造により管理が煩雑になることが多く、DXのシステムとして捉えるよりは業務上便利なツールとして捉えた方が良い

ストレージとアナリティクス（データウェアハウス）

ストレージ（データレイクとデータマートについては割愛）はデータやファイルの保管に利用する。
アナリティクスは保管したデータの可視化や分析に利用する。
DXの文脈では、業務はシステムで行い、生まれたデータをストレージに流し１箇所で統合し、アナリティクスで可視化するのがわかりやすい使い方。データウェアハウスやETL、BIなどのワードと関連するが、ここでは割愛する。

メリット

ERPであっても、Saasの組み合わせであっても少なからず発生する分析のしにくさを解消できる

アナリティクスツールからすぐにデータが見られる、取得できる環境が作れるため、小回りの効いたデータドリブンの組織が構築可能。

ストレージがなくても外部と接続がしやすい業務システムであればアナリティクスを直接繋ぐことも可能

デメリット

なくても困らないパターンがある。

例. ) 元々業務システムにあるデータを可視化する機能でこと足りるパターン

例. ) データ分析の頻度が少なくアナリティクスに力を入れるほどでもない

別途データをコピーしてきて分析するため、発生からラグが生まれるのを許容するか、お金をかけてリアルタイムにするなど

その時々のパターンに合わせた設計が必要

（ただし、経験上は分析データは遅延しても問題がない場合が多く、このデメリットは許容できることが多い。）

バーティカルSaas、（ホリゾンタル）Saas

ERPほど組織全体のカバーはできないが、特定の領域に対して特化している。バーティカルは業界の縦割りという意味。ホリゾンタルだと機能で特化しているということになる。つまり一般的なSaas。
この記事ではあまり縦横などで分けるために新しく言葉を付け足すほどの意味はないと考えている。

メリット

特化しているため、特定分野、特定部署のみなどの小回りの効いた動き方が可能

ERPと比べて初期費用や運用費用が安いことが多い

以上より、ERPと比較して短期でのコストパフォーマンスが出やすい上に、出なかった場合に1つのSaasを止めるだけで済む

デメリット

ERPは組織全体の業務をカバーするが、Saasは特定の業務のカバーしかできない

全体的にDXしたい場合は複数組み合わせることになるため、1つのSaasが数100円/人だとしても

複数導入するうちに意外と費用がかさむことがある。

導入するならば、事前の計画として将来的にどこまでやりたいのか、時期的にどれくらいで導入していくかを考えられるリテラシーがあった方が望ましい。

機能としては存在しても、UIや細かい部分が業務オペレーションにフィットしない可能性がある。

APIとデータ連携ツール

各Saasやストレージ等を繋ぐ役割。
Saasだと、特定の業務の情報を別の業務で利用したいがツールが分かれていて二重管理やコピペが大量に発生することが多い。
そこをAPIを利用して特定のデータが入力されたら別のSaasにデータを自動でコピーし一度の入力で済ませるなどの使い方ができる。
ストレージとコラボさせて複数Saasから巨大データストレージを構築するためにも使うことができる。

メリット

バーティカルSaasの小回りを生かしつつ、APIを利用してデータを繋ぐことで部署を跨いだDXが可能

APIから得られるデータをプログラミングや連携ツールを利用し、自由に加工することが可能

（私がエンジニアなため、APIがあると嬉しい。）

デメリット

APIがあってもエンジニアが必要、もしくは連携ツールの導入が必要なため利用の敷居が高め

自社用に開発したツール
完全に0からエンジニアに頼んで作った、オンリー1のツール
思い通りのツールが作れるため業務効率は一番良い（はず）。

メリット

完全に組織、業務にフィットした作り方が可能

アイデア次第で世界一効率的な業務も可能

デメリット

相場がなく、費用感が難しい

優秀かつ伴奏してくれるエンジニアが必要

各分類の具体的なツール例

自社用に開発したツールは省略してツールの例を挙げていきます。
評価などはしません。

ERP
クラウドERP freee
キャムマックス
オービック
Oracle ERP Cloud
SAP

表計算ソフト
Excel
Spreadsheet

ストレージとアナリティクス（データウェアハウス）
AWS Redshift
AWS S3
Google BigQuery
Google Cloud Storage
Dr.Sum
Tableau

バーティカルSaas、（ホリゾンタル）Saas
Freee
ジョブカン
SmartHR
jinjer
rakumo
楽々ワークフロー
マネーフォーワード
Salesforce
Shopify
sansan
zendesk
slack
chatwork

APIとデータ連携ツール
Asteria Warp
DataSpider
AWS Lambda
Firebase cloud functions

構成例

ECサイト

販売から経理への自動化

「Shopify + データ連携ツール + Freee」

経理部門への売り上げデータを連携する作業は自動化可能です。

MAによる売り上げ増加

「Shopify + MAツール or アプリ + CRM」

CRMツールにより顧客の情報を管理し、例えばAmazonの「この商品を買っている人はこちらの商品も...」で有名な協調フィルタリングなどを利用しマーケティングを自動化することで売り上げの増加が見込めます。

ShopifyアプリストアにもMAができるアプリがありますが、外部のデータストアにデータが溜まっている場合でもこのように実現が可能です。

在庫管理システムの開発による複数EC連携

「複数ECサイト + API + 新規在庫管理ツール」

複数のECサイトの在庫更新にコストがかかっている方も多いと思います。

今使っている在庫管理システムがECサイトと連携できず管理が煩雑になっている場合は在庫管理ツールを作ってしまうのもいいかと思います。

当サービスでもご相談に乗ることができますので、メニューのお問い合わせより、お気軽にご連絡ください。

このようにいろいろな手法から自分の組織にあったシステムを組み合わせていくことで、効率の良いシステムを組みデータの利活用ができるようになります。
最後に、martech-labでは、情報のデータ化、連携、データ分析による提供価値の改善を繰り返すことで、サービスをどんどん良くしていく流れを作って初めてDXの完成と考えています。ですが、一気にそれをやるのは困難です。私たちと一緒に移行の案を考え、新しい事業価値を創造しませんか？