🌍 ITS × エンターテインメント
グローバル展開エンターテインメント施設向け基幹システム刷新・展開
施設・商材が増えるほど、現場は複雑になる。売上・在庫・予約・スタッフ運用——データは増え、ルールは分岐し、属人運用がボトルネックになる。
それでも現場は止められない。「法制度や税制に合わせる」「現場が使える」「円滑に切り替える」——基幹導入は、単なるシステム移行ではなく“運営の再設計”になる。
シーフォースは、SAPに限らず周辺システム（販売-EC・POS / 会員-アプリ / 分析-BI / 連携）まで含めて“本番で回る状態”を作る導入支援を行ってきた。
業務要件の整理から、マスタ設計、権限設計、移行計画、UAT支援、教育、運用設計まで。グローバルに合わせるべきところと、ローカル最適で残すところを切り分け、拠点展開に耐える「型」を作る。
成果
運用統一：権限／マスタ／手順を標準化し属人性を削減
移行品質：切替・移行・教育まで含めて本番稼働を支援
現場定着：手順・教育・導線設計で“使える基幹”として稼働
このプロジェクトで使う技術
マスタ・権限設計 / データ移行設計 / API・IF連携 / テスト計画（SIT/UAT）/ UATシナリオ設計 / ハイパーケア設計（稼働後サポート体制） / 運用設計・定着化支援
💡 このプロジェクトの面白さ
「システムを入れる」ではなく「運営を回す」仕事。国・拠点・部門をまたぐ利害調整、業務標準化、運用設計まで踏み込むから、コンサルとエンジニアの境界を超えた実力がつく。グローバル基幹の“難しいところ”を正面から経験できる。
🔁 業務改革 × 自動化
RPA→SaaS移行で、運用負債を減らす取り組み
RPAは立ち上がりが速い。だからこそ増えやすい。
でも、画面変更や例外増加のたびにシナリオが壊れ、保守が積み上がる。「担当者しか直せない」「止まると業務が止まる」——便利さの裏で、運用負債になっていくケースは少なくない。
そこで、RPAで回していた業務を棚卸しし、処理の中身を「ルール」「例外」「承認」「連携」に分解。
画面操作に依存する自動化をやめ、SaaS（ワークフロー／iPaaS／ETL等）とAPI連携に置き換えることで、壊れにくく・変更に強い仕組みに再設計した。
さらに、運用手順・監視・エラー時の一次切り分けまで整備し、「直せる人が限られる」状態を解消。自動化を“資産”として残す形に作り替えた。
成果
保守費：削減（RPA改修・障害対応工数を圧縮）
安定稼働：画面変更影響を受けにくい方式へ転換
運用負債：属人化を解消し、変更に強い運用へ
このプロジェクトで使う技術
SaaS（ワークフロー/自動化）/ iPaaS・API連携 / 業務ルール分解 / 監視・運用設計 / 権限・監査ログ設計 / データ整形（ETL）
💡 このプロジェクトの面白さ
自動化の“作り直し”は、技術だけでは決まらない。業務の構造を見抜いて、どこを標準化し、どこを例外として扱うかを設計する力が問われる。RPAの次に来る「持続可能な自動化」を、コスト改善という結果まで出し切る経験ができる。
🐄製造 × IoT
2,000の牧場が使う「牛の健康管理」を作った
畜産IoTアプリケーション開発子牛は体調変化が速い。気づいた時には手遅れ——そんな現場の声から始まったプロジェクト。センサーデータを「見える化」するだけでは終わらせなかった。異常の兆しを検知し、LINEで通知し、次の判断まで導く。現場が本当に必要としていたのは、「グラフを見る時間」ではなく「すぐ動ける仕組み」だった。繁殖の発情検知も、授精タイミングのばらつきを抑える仕組みに落とし込んだ。大規模牧場から小規模農家まで、全国2,000農場で使われる基盤へ。疾病検知、分娩検知、肥育管理——拡張はまだ続いている。
成果
導入農場数：2,000
展開規模：全国
リアルタイム通知：LINE連携
このプロジェクトで使う技術
IoTセンサー / クラウドIoT基盤 / 機械学習 / Webアプリ開発 / LINE連携 / 運用監視設計💡 このプロジェクトの面白さ
「PoC止まり」ではない。監視、ログ、バッチ処理まで整備した「本番運用前提」の開発。技術と現場の両方を見ながら、本当に使われるプロダクトを作る経験ができる。
💼 ERP × AI
経理の80%を自動化した「業務AIエージェント」
請求書・仕訳・月次レポートの自動化
毎月の請求書処理、仕訳入力、決算レポート。OCRでデータ化しても、「勘定科目の判断」は結局人がやる——それがボトルネックだった。
SAP運用で培った「業務ルールの分解・標準化」を先に固め、その上にAIを載せた。請求書を読み、仕訳案を作り、レポートの下書きまで一連で自動化。例外時の判断基準と承認フローも設計に含めた。
導入後の差戻し理由や例外パターンを継続的に取り込み、精度が上がる改善サイクルを組み込んだ。
成果
業務時間削減：80%+
データ抽出精度：99%
工数削減：200h/月
投資回収期間：6ヶ月
このプロジェクトで使う技術
生成AI（LLM） / OCR / ワークフロー自動化 / SAP連携 / API設計 / コンテナ運用
💡 このプロジェクトの面白さ
AIを「とりあえず入れる」ではなく、業務ルールの分解から入る。SAP×AIの掛け算を、本気で回せるチーム。経理業務の「当たり前」を変える手応えがある。
⚙️ ITS × 製造
設備ダウンを半減させた「AI予知保全」
製造ラインの稼働率最大化突発故障でラインが止まる。部品ロス、納期遅延、現場の疲弊——定期保全だけでは防ぎきれない。保全計画は「ベテランの勘」に依存していた。振動・温度などの稼働データを収集し、故障履歴と突合できるデータ基盤を構築。時系列データから異常の兆しを捉える予測モデルを作り、現場が「迷わず動ける」形でアラートと手順を整備した。予兆が出た後の手順・記録・振り返りまで標準化し、運用しながら精度が上がるフィードバックループを組み込んだ。
成果
ダウンタイム削減：50%+
故障予測精度：95%
稼働率（OEE）向上：20%
年間追加稼働時間：4,000h+
このプロジェクトで使う技術
IoTデータ収集 / 時系列分析 / 機械学習 / ダッシュボード / SAP基幹連携 / 運用標準化💡 このプロジェクトの面白さ
データサイエンスと現場オペレーションの両方に関われる。「予測して終わり」ではなく、現場が使える形に落とし込むまでが仕事。製造業の根幹に触れる経験。
✨ ITS × 顧客体験
「場の価値」を上げるAIコンシェルジュ
案内・会話・改善を一体化したAI体験設計
都市部の施設利用者は多様化し、短時間でも満足度の高い体験が求められていた。でも「一人ひとりに最適な案内」を人力でやるには限界がある。
利用者の興味や行動に応じて案内するAIコンシェルジュと、コミュニティ内で話題提供や質問対応を行う会話AIを組み合わせ、体験導線に組み込んだ。
運用データを集めて改善に回す設計を先に置き、担当者の役割と手順を定義。必要に応じてSAP等の基幹データとつなげられる拡張性も確保した。
成果
利用者満足度：向上
改善サイクル：継続的に稼働
基幹連携：拡張可能
このプロジェクトで使う技術
生成AI（LLM） / 行動分析 / レコメンド / ログ分析 / SAP連携
💡 このプロジェクトの面白さ
「AIを使う」だけでなく「体験を設計する」視点が求められる。技術とUXの両方を磨ける、新しいタイプのプロジェクト。
🔐 ITS × セキュリティ
機密を外に出さない「国内完結型AI推論基盤」
セキュリティと実用性を両立する生成AI基盤
生成AIを業務で使いたい。でも外部APIに機密データを送るリスクは取れない——PoCは進んでも本番展開で止まるケースが多かった。
国内環境で完結するAI推論基盤と業務特化AIエージェント群をセットで提供。SAP等の基幹データを扱う企業で問題になりやすい統制要件に対し、権限・ログ・運用手順を設計し、監査可能な形に整備した。
PoCから本番移行までの手順も型化し、「導入後に運用が止まらない」状態を作った。
成果
データ完結：国内
監査対応：可能
運用前提：本番
このプロジェクトで使う技術
国内推論基盤 / LLM運用 / 監査ログ設計 / 権限設計 / マルチクラウド / SAP連携
💡 このプロジェクトの面白さ
「最新技術」と「企業統制」を両立させる、難易度の高い領域。大企業のAI導入を本気で進める基盤づくりに関われる。
📧 BPO × ERP
メール起点の請求処理を「勝手に回す」仕組み
受領・保存・通知の標準化自動化
請求書をメールで受け取り、確認し、添付を保存し、文書管理する——地味だけど確実に工数を食う作業。担当者依存で抜け漏れや処理遅れが発生していた。
請求書メールを自動取得し、添付ファイルを解析して所定の保管先へ自動格納、完了を通知する流れを構築。SAP等の基幹処理につながる「入口」を整流化することを重視した。
命名・分類・例外時のルールを先に標準化し、添付不備や表記揺れがあってもルール追加で吸収できる形にした。
成果
工数削減：大幅
基幹差戻し：減少
例外ルール：標準化
このプロジェクトで使う技術
メール連携 / 文書保管連携 / 生成AI（LLM） / ファイル解析 / SAP連携
💡 このプロジェクトの面白さ
「地味な作業」を自動化する——その先に基幹システムとの連携がある。業務フローを理解し、整流化する力が身につく。
☁️ ITS × ERP
既存DBと基幹をつなぐ「マルチクラウドAI基盤」
企業データを安全にAIで使えるようにする
生成AIを業務で使うには、自社データを安全かつ効率的にAIで扱える基盤が必要。でも既存データベースとマルチクラウド環境を無理なくつなぐのは難しい。基幹と周辺のデータが分断されたままでは、AI活用は進まない。
既存データベースに合わせてAIデータ基盤を拡張し、複数クラウドをまたいでも運用が破綻しない構成を整備。SAP等の基幹と周辺データの関係を整理し、データ定義と連携方式を統一した。
可用性・セキュリティ・変更手順まで含めて設計し、本番稼働を前提にした構成として定着させた。
成果
クラウド横断：複数
データ定義：統一
運用前提：本番
このプロジェクトで使う技術
データ統合 / ベクター検索 / マルチクラウド / DB連携 / 可用性設計 / SAP連携
💡 このプロジェクトの面白さ
データアーキテクチャの設計から運用まで一貫して関われる。「AIを使う土台」を作る、インフラ寄りだけど戦略的なポジション。
📊 ERP × 可視化
「AIの効果が説明できない」を終わらせた
評価ダッシュボードでROIを見える化
AIを導入しても成果が見えない。ROIを説明できないから本番展開に踏み切れない——経営層を説得できず、PoC止まりで終わるケースは多い。
AIエージェントの稼働状況と成果を一元管理し、削減工数・削減コスト・学習進捗・実行回数などを可視化する評価ダッシュボードを実装。指標はSAP等の基幹実績と整合しやすい定義に揃え、「現場の数字」として扱える形にした。
ログ取得・集計・レビューの手順を標準化し、改善が継続する型を作った。
成果
効果可視化：定量
経営会議：そのまま使える
意思決定：加速
このプロジェクトで使う技術
ダッシュボード設計 / データ集計 / ログ設計 / KPI設計 / AI運用管理 / SAP連携
💡 このプロジェクトの面白さ
技術の成果を「経営の言葉」に翻訳する仕事。AIの導入判断を加速させる——技術と経営の橋渡し役としてのスキルが身につく。
