なぜ「ERPによる業務最適化」が思うように進まないのか

ERPを導入したのに、現場の負担が減らない。
レポートは出せても、実際の経営判断が変わらない。

これらERP運用における課題の根本には、
「データがあるだけでは最適化できない」
という事実があります。

在庫・生産・調達のバランスが取れない

部門ごとにKPIや判断基準が異なり、在庫を削減すれば欠品リスクが増え、生産を増やせば在庫コストが膨らむ。
ERP上でデータだけを見ても、「何が最善か」を導き出すことは至難です。

販売や需要の変動に追いつけない

季節要因やキャンペーンなど、日々変わる要素を手作業で調整しており、需要の急変に対して“勘と経験”に頼らざるを得ない。
リアルタイムにシミュレーションできず、判断が常に後手に回ってしまいます。

部門最適に偏り、全体最適が
崩れている

販売、在庫、購買、生産がそれぞれ個別に最適化され、結果として会社全体の利益や効率が最大化されない。
ERPにデータはあるのに、“全体で見た最適解”が出せないという構造的な問題を抱えている企業は意外と多いです。

人手による調整に限界がある

スプレッドシートや試算表を用いた「手入力を伴う判断」が常態化し、パターンが多いほど検証に時間がかかる。
一度の決定に膨大な試行錯誤を要するため、スピードと精度の両立が難しくなります。

分析=最適化 ではありません

AIブームの影響で、「データ分析」に注力する企業が増えています。
しかし、分析だけでは成果に結びつきません。重要なのは分析の後に行うべき「最適化」です。
そして分析と最適化は別の次元の話です。

最適化とは、複数の条件を同時に満たしながら、 限られたリソースの中で最も望ましい組み合わせを見つける作業。
言わば“探索”の領域です。

ERPやBIツールによって分析の材料はそろったとしても、
「利益の最大化につながる要素の組み合わせを見つけること＝最適化」には至りません。
最適化は非常に高度な作業であり、ときに最大のボトルネックになり得ます。

考慮すべき要素が
多すぎる

在庫、需要、生産能力、納期、コスト、広告反応……
一つの判断に関わるパラメータが多く、組み合わせは指数関数的に増大していく。

条件が常に変化する

季節要因、価格変動、為替、トレンドなど、「昨日の最適解」が今日には通用しなくなる。
静的な計画では追いつかない。

シミュレーションに
時間がかかる

CPUベースのシミュレーションでは計算負荷が高く、変数を増やすほど結果が出るまでに時間がかかる。その間にビジネスの前提が変わってしまうことも多い。

部分最適に陥りやすい

部門ごと・工程ごとに判断が行われ、全体では非効率な結果になってしまう。
“見える化”まではできても、“動かすための判断”まではつながらない。

「最適化」を変える新しい計算の仕組み「量子アニーリング」

多くの企業では「データ分析止まり」の状態から抜け出せずにいます。
最適化ができないのではなく、「複雑で、変動し続ける問題」に対し“従来の手法では間に合わない”のです。
この難題に対し、次世代のアプローチとして注目されているのが量子コンピューティングです。

量子コンピューティングとは？

量子コンピューティングとは、量子力学の原理を利用して計算を行う新しいコンピューティング技術です。
従来のコンピュータが「0」か「1」のいずれかで情報を処理するのに対し、量子コンピュータは「0」と「1」が同時に存在する“重ね合わせ”という状態を扱うことができます。
この性質により、膨大な組み合わせを並列的に探索し、特定の問題に対しては圧倒的なスピードで解を見つけることが可能です。

「最適化」に特化した量子アニーリング

量子コンピューティングには、目的や仕組みの異なる複数の方式があります。
代表的なのが、汎用性の高い「量子ゲート方式」と、 特定の最適化課題を高速に解く「量子アニーリング方式」です。
中でも量子アニーリングは、 「最もエネルギーの低い＝最も効率の良い状態」を探索することに特化しています。
例えば、
・在庫と需要のバランスをとる
・広告予算を媒体別に最適配分する
・配送ルートを最短化する
といったビジネス課題は、量子アニーリングが力を発揮する分野です。

専用のハードウェアは不要、低コストに実現可能

最新のクラウド技術により、高価な専用ハードウェアを持たずとも
クラウドのGPU上で疑似的に量子計算を再現（疑似量子アニーリング）できるようになりました。
ERP内に蓄積されたデータと直接連携しながら、実務レベルの最適化を実行できる時代が到来しています。

最適化はデータを“本当の経営力”に変える鍵

データを蓄積しても、それだけで企業が自動的に強くなるわけではありません。
本来のゴールは、業務と経営をデータで結びつけ、より強い意思決定を可能にすること。
これを高精度に実現する最新の手法が、NetSuiteと量子コンピューティングを活用した「最適化」です。

最適化とは、日々の業務データをもとに、在庫・生産・広告・物流など多くの変数を同時に扱いながら、
「いま取るべき最良の判断」を導くプロセスです。
現場の業務効率を高め、 数字に裏づけられた意思決定を支援する。
最適化こそが、データを“成果”に変えるための鍵となります。

NetSuiteと(擬似)量子アニーリングで
データを“レバレッジ”にした経営へ

現場で生まれる販売・在庫・生産データをNetSuiteへ集約。
（擬似）量子アニーリングによる高速最適化を掛け合わせることで、
数百万通りの選択肢から「今この瞬間の最善解」を導きます。

データが瞬時に“次の一手”へ変わる

NetSuite上のデータをリアルタイムで解析し、
量子アニーリングが在庫・広告・生産の最適配分を自動算出。
Slackやダッシュボードを通じて、現場へ即座にアクションを提示します。

「見るデータ」から「動かすデータ」へ

従来のERPでは、集計や可視化が限界でした。
本サービスでは、データの流れ全体を制約条件に落とし込み、シミュレーション→実行→学習→最適化のループを自動化。
組織が“考える前に動ける”状態を実現します。

スピードが競争力になる

市場や需要の変動を、翌月ではなく数分単位で反映。
量子アニーリングが高速に近似解を導くため、 意思決定のリードタイムを大幅に短縮します。

NetSuite × 量子最適化で実現する未来

在庫・生産・広告の最適配分によるコスト削減
業務負荷の軽減と残業時間の削減
財務・需給計画の精度向上
経営と現場が連動した“実行可能な最適化”

NetSuiteは「現場から経営までを単一データベースでつなぐ」ことで、
判断の速さと根拠を両立させるシステムです。
データがリアルタイムで共有され、AIが導く“次の一手”を示し、現場が即行動に移すことをサポートします。

計測

NetSuiteで現場データを単一データベースへ即時記録・集約

予測

NetSuiteで現場データを単一データベースへ即時記録・集約

最適化

制約下で粗利最大となる在庫・人員・予算の配分と優先順位を決定

実行

「最良の選択」が現場へ届き、現場は繰り返しで学習

事例・実績紹介

ベンチャーネットについて

NetSuite上でのAI活用をテーマとしたOracle社の技術コンテスト
「Oracle NetSuite AI Hackathon 2025」において優秀賞を受賞

令和７年度
「デジタル技術を活用した先進的サービス創出支援事業」として採択

出典：公益財団法人東京都中小企業振興公社ウェブサイト
https://www.tokyo-kosha.or.jp/support/josei/jigyo/digital_katsuyou.html

当サービスは、東京都および公益財団法人東京と中小企業振興公社が主催する「デジタル技術を活用した先進的サービス創出支援事業」に採択されました。

NetSuite×量子アニーリングの新規性、競争優位性が認められた結果であり、今後はより一層のサービス向上に取り組んでまいります。

よくある質問（FAQ）

サービスの概要について

どのようなサービスですか？

NetSuiteに蓄積された販売・在庫・生産・購買などの業務データをもとに、量子コンピューティング技術（量子アニーリング）を活用して経営・業務の最適化を支援するコンサルティングサービスです。
人手では処理しきれない複雑な条件を同時に計算し、在庫・広告・生産などのバランスを最短時間で最善解へ導く仕組みを提供します。

どのような企業に向いていますか？

次のような課題を抱えるNetSuiteユーザー、もしくは導入予定の企業に最適です。

• ERP導入後も、業務効率や意思決定スピードが上がらない
• 在庫・生産・広告などの最適化を属人対応で行っている
• データは揃っているが、経営判断に活かしきれていない
• 変動要素が多く、判断に時間がかかる業種（製造・流通・小売など）

NetSuiteの活用について

NetSuiteを使っていない企業でも利用できますか？

原則として、NetSuiteを導入している、または導入予定の企業を対象としています。
既存の会計ソフトやExcel管理ではデータの整合性・自動化の仕組みを担保できないため、必要に応じてNetSuite導入支援と並行して最適化モデル構築を行います。

NetSuiteを活用することで何が変わりますか？

業務データが単一のデータベースに統合されることで、量子アニーリングを活用したリアルタイム最適化が可能になります。
たとえば、

• 在庫数・需要予測・生産能力を同時に考慮した発注計画の自動提案
• 媒体別の広告費配分を利益率ベースで自動算出
• 配送ルートや人員配置を制約条件下で自動最適化

など、従来時間を要していた意思決定が数分単位で実行可能になります。

導入・支援体制について

導入にはどのくらいの期間がかかりますか？

既にNetSuiteをお使いの場合、要件整理から最初の最適化モデル稼働まで最短4〜6か月。
新規導入からの場合は、Fit to Standardの原則に基づき、NetSuite構築と量子アニーリング連携を並行して進め、約9〜12か月で段階的に稼働します。

サポートはどのような体制で提供されますか？

NetSuite認定コンサルタントと量子コンピューティング専門チームが連携し、業務コンサル・データ設計・最適化モデリングの三方向から伴走します。
導入後も定期的に最適化モデルをチューニングし、市場変化や需要の変動に対応できるよう継続的な支援を行います。

効果・成果について

どのような効果が期待できますか？

• 意思決定のスピード向上（数日→数分へ）
• 在庫・人員・広告費などの最適配分によるコスト削減
• 属人的な調整業務の削減と自動化
• 財務・販売・生産のデータを基にした利益率の最大化
• NetSuite上でデータが統合されているため、「最適化の成果」を可視化しながら運用改善が進められます。

成果はどのように測定しますか？

NetSuiteダッシュボード上にKPIモニタリング環境を構築します。
業務削減時間、在庫回転率、利益率、リードタイム短縮率などを定量的に評価し、改善サイクルを定常運用化します。
導入企業の多くが、稼働から半年以内に「判断の速さと精度が上がった」と実感しています。

ご利用・お問い合わせについて

費用体系はどのようになっていますか？

初期導入費用（要件定義・データ接続・最適化モデル設計）と、月額支援費用（NetSuite運用・最適化モデル保守・チューニング）で構成されています。
最適化対象領域（在庫／広告／物流／生産）やデータ量により異なるため、詳細はお問い合わせください。

まず何から相談すればよいですか？

まずはお問い合わせフォームよりご連絡ください。
現状のNetSuite運用状況や業務課題をお伺いし、PoC（概念実証）または部分最適化からのスモールスタートなど、最適な導入ステップをご提案します。

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