――Reckoner導入前はどのような課題がありましたか？

最大の課題は、利用者様の情報が複数のシステムに分散し、管理が追いつかなくなっていたことです。訪問介護、訪問看護、付帯サービス記録、施設スケジュール管理と、主に4つのシステムを利用していましたが、システム間で利用者IDがバラバラで、利用者様一人ひとりがどのサービスを利用しているかを正しく紐付けて管理するのが難しい状況でした。

導入前は、各事業所の事務スタッフが同一の利用者情報を、それぞれのシステムに個別に登録しており、結果として同じ情報を何度も入力する状態になっていました。
また、全角・半角の違いや、ひらがな・カタカナの違い、苗字の表記揺れなどが頻発し、名寄せ作業に多くの手間がかかっていました。

さらに深刻だったのが、マスター登録漏れによる影響です。
現場スタッフは訪問後に記録を入力しますが、システム上に利用者名が表示されないと、「名前がないから」と入力が後回しになり、結果として記録漏れが発生していました。
記録漏れが発覚すると、そこから1〜2日かけて過去の記録を掘り起こすという、非常に非効率な事態が起きていました。

――Reckonerを知ったきっかけを教えてください。

Salesforce導入を検討していたのがきっかけです。
既存のKintoneや他システムと、どのように外部連携するかが課題でした。
調べる中でETLツールの存在を知り検索したところ、あるETLツールのランキングサイトでReckonerが1位になっているのを見つけました。

直感的な操作性と双方向連携がReckonerを選んだ決め手

――Reckonerを実際に触ってみての感想を教えてください。

他社ツールはSQL前提（データを取得・加工するために、専門的なクエリ言語を書く必要がある）という印象が強かったのですが、Reckonerは完全にGUIベース（画面操作だけで設定できる）で、設定が非常に簡単でした。
「これなら、限られた人だけでなく、触れる人が増えそうだな」と感じました。
また、触っているうちにSQLも直接書けることが分かり、より高度な処理にも対応できる点も良かったですね。

導入当時は、プレビュー実行に時間がかかる場面がありストレスを感じましたが、現在は処理速度が向上し、日常の運用でもストレスを感じることはありません。

――Reckonerを選んだ決め手は何でしたか？

決め手は「使いやすさ」と「双方向連携」です。
先ほども触れましたが、ReckonerはGUIベースなので、画面で確認しながらブロックを組み立てるように設定できるため、直感的に操作できました。

もう一つの大きなポイントが、Salesforceとの双方向連携です。
Reckonerは、ソース（データの抽出元）としても、シンク（データの書き込み先）としてもSalesforceに対応しており、データの取得と登録の両方が可能でした。
結果として、要件を満たせるツールはReckonerしかなく、実質的に一択という判断になりました。

「あおぞらデータハブ」を構築し、正しいデータを全システムへ自動連携

――具体的にどのようなワークフローを運用していますか？

全サービスの利用者情報を一元管理する「あおぞらデータハブ（ADH）」というデータベース（MySQL）を中心に据えた構成にしました。
まず、AppSheetで作成した入力フォームから利用者情報が Google スプレッドシートに登録されます。
Reckonerはこのスプレッドシートからデータを吸い上げ、15分に1回の頻度でMySQL（ADH）へ統合・蓄積します。

そして、このADHにある「正しいマスターデータ」を、Reckonerが1日3回、訪問看護（MySQL）、訪問介護（MySQL）、付帯サービス記録（Google スプレッドシート）、施設スケジュール管理（PostgreSQL）といった各業務システムへ自動的に連携しています。これにより、どのシステムを見ても最新かつ正確な利用者情報が存在する状態を実現しました。

また、Kintone間の連携にも活用しており、営業のコンタクト記録で「手応えが3以上」だった場合に、1週間後に自動的に再訪問リストに追加するといった処理なども行っています。

――導入後、どのような効果がありましたか？

最も大きな効果は、「マスターにデータがない」という業務上のボトルネックが解消されたことです。
利用者情報を一元管理できるようになったことで、これまで各システムごとに個別登録していた状態がなくなり、利用者全量が確実にシステム上に担保されるようになりました。
その結果、現場スタッフが「名前がないから記録できない」といった理由で入力を止めてしまうケースがなくなりました。

業務面では、マスターのメンテナンスにかかっていた作業時間を、月あたり約10時間削減できています。
それ以上に大きかったのは、記録漏れが発覚した際に1〜2日かけて対応していた作業そのものが不要になったことです。事後対応に追われることがなくなり、業務全体の安定性が大きく向上しました。

事務スタッフにとっても、これまで4つのシステムそれぞれに同じ情報を入力していた手間が1回で済むようになり、作業負荷が大きく軽減されました。

――今後の活用についてどのようにお考えですか？

介護業界はまだFAX文化が残っていたりと、データ連携の障壁が多い業界です。
しかし、一部の介護ソフトはAPIを公開し始めています。
今後はそうした外部ソフトともReckonerを介して連携し、さらなる業務自動化とデータ活用を進めていきたいと考えています。

――お忙しい中、貴重なお話をお聞かせいただきありがとうございました。

※本インタビューは2025年12月に実施

The post 【介護DX】4つのシステムに分散した利用者情報を統合！多重登録・記録漏れを防いだデータ基盤構築事例 first appeared on Reckoner.

――ご自身はどのような役割・業務を担当していますか？

マーケティング本部内で新設された「データアナライズグループ」に所属し、社内データを扱う専門部署として、kintoneに蓄積されたデータの整備と活用に取り組んできました。
基本的に社内のすべてのデータがkintoneに蓄積されているため、「まずはそのデータをしっかり整備し、きちんと活用できる状態にしていこう」という方針で、2名体制で取り組みを進めていました。

その後、2025年7月の組織再編に伴いグループ自体は統廃合されましたが、データ整備・活用という役割は継続しており、部署の所属にかかわらず、現在もReckonerを中心としたデータ基盤の運用を続けています。

――Reckoner導入前はどのような課題がありましたか？

まず1点目は、社内のすべてのデータがkintoneに格納されている一方で、データ分析時に利用されることの多いkintoneアプリが製品×情報ごとに約40個に分散しており、kintone上で統合して扱うことが困難だったため、全体を横断したデータ分析がしづらかったという点です。

2点目は、分析前のデータ書き出し・加工が大きな負担になっていたことです。
どのアプリから、どの条件で、どのフィールドを書き出すかを毎回担当者が判断し、1日あたり約40個のアプリからCSVを出力してGoogle Driveにアップロードし、プログラムを走らせるといった作業を手動で行っていました。

3点目は、手作業とスプレッドシート前提の運用による属人化とミスのリスクです。
書き出し条件や対象アプリの選定を人がその都度判断していたため、処理が特定メンバーに依存し、属人化・工数増加・抜け漏れのリスクが常にありました。
特定製品のアプリを書き出し忘れる、別の製品名で追加してしまうといったミスも発生しやすく、「気づかないままレポーティング・分析してしまう」リスクを抱えていました。
また、こうした属人化により、休職や異動が発生した際に運用が止まってしまう恐れもありました。

――Reckonerを知ったきっかけを教えてください。

「kintone データ連携」や「ETL」などのキーワードでネット検索したことです。
最初に他社のサービスを見つけて、その後さらに調べていく中で、Reckonerでもkintoneをデータソースとして使えることが分かり、比較検討の候補に加えました。

GUIだけでデータ転送まで完結できる ― 「わかる人しか触れない世界」からの脱却

――Reckonerを実際に触ってみての感想を教えてください。

直感的に操作できるUIで、設定に迷う場面はほとんどありませんでした。
とくに使いやすいと感じたのが、各項目にマウスオーバーした際に、その場で説明が表示される仕組みです。
わざわざヘルプページを開かなくても、「この設定は何を意味しているのか」「どんな値を入れればよいのか」がすぐに把握できるため、試しながらフローを組み立てていくような場面でも、ストレスなく作業を進めることができました。

――Reckonerを選んだ決め手は何でしたか？

一番の決め手は、ノーコードでデータ分析の前処理を標準化できることです。
検討段階では他社ツールも候補に挙がっていましたが、「SQL前提の世界観だと、結局わかる人にしか触れない」という懸念がありました。
その点、ReckonerはGUI前提の設計になっており、見ればわかる・触ればなんとなく理解できるくらい直感的に扱えると感じました。
GUIベースで前処理・結合や統合・転送まで幅広いデータ処理を構築できることで、処理が特定の人に集中するのを防ぎつつ、運用担当の習熟に必要な時間も最小限に抑えられると判断しました。

また、お問い合わせ時のレスポンスが非常に早く、こちらの質問に対して実際に動くサンプルワークフローまで用意してもらえたことで、導入後の運用イメージが具体的に持てた点も大きな安心材料でした。

（写真左から）マーケティング本部の市川さん、森さん。

――導入プロセスについて教えてください。

まずはトライアルを利用し、自分たちが実現したいデータ連携や前処理フローが、Reckoner上で問題なく再現できるかを検証するところから始めました。
この期間の検証や要件整理は、森・市川の2名体制で進めています。
検証結果を踏まえて導入を決定し、トライアル開始から契約締結まではおよそ1か月程度でした。
契約後は、必要なワークフローを順次構築・追加しながら、段階的に運用範囲を整えていきました。

バラバラのkintoneアプリを「横断分析の起点となる1つのデータ基盤」に

――どのようなワークフローを構築されたのですか？

製品×情報ごとに約40個に分散しているkintoneアプリから、データをReckoner上で整形・集約し、そのうえでGoogle Driveやkintoneに転送するワークフローを構築しました。
また、あわせて

• kintoneからGoogle Driveへのデータ転送を行い、転送後のデータを用いて分析を実施
• kintoneからGoogle スプレッドシートへの自動転送を行い、毎日自動更新される集計・可視化用データを生成

といった処理もReckonerで自動化しています。
ワークフローの実行頻度はおおよそ1日おきで、マーケティング本部配下の各チームで以下のように活用されています。

• CS：問い合わせ情報を集約したダッシュボードの作成・運用に利用
• プロモーション：全製品のお試し申込数を日次でモニタリングするための基礎データとして活用
• 分析担当者（チーム問わず）：統合データを用いた製品利用傾向や契約に関わる分析など、深掘り分析のために活用

――導入後、どのような効果がありましたか？

まず、定量的な作業工数の削減です。
以前は、約40個あるkintoneアプリの全てを対象に、CSVを書き出してGoogle Driveにアップロードし、プログラムを実行する作業を行っていました。
この一連の作業に月約20時間（1日あたり約1時間）を費やしていましたが、現在は同じ処理をReckonerで自動化できており、その分の工数がまるごと削減できています。
また、実際には、導入当初は予定していなかった他部署・他用途での活用も含めると、削減できている工数はさらに大きいと考えています。

続いて、「誰でも同じ土台から横断分析できる」環境を整えられたことです。
バラバラに点在していたkintoneアプリのデータを一度Reckoner上で統合・標準化し、そのうえで各チームが使いやすい形でkintoneやGoogle Drive、スプレッドシートに戻していくことで、どのチームも同じ前処理済みデータを起点に分析できる状態を実現しました。

さらに、ミスの予防と安定運用の面でも大きな改善がありました。
以前は、複数アプリからの手動ダウンロードやスプレッドシートでの結合作業の中で、「どの条件で絞り込むか」「どの項目を出力するか」を毎回選択する必要があり、人為的なミスが起こりやすい状況でした。
気づかないまま分析・レポーティングまで進んでしまうリスクもありましたが、Reckonerでこのプロセスを自動化したことで、手作業によるミスや作業漏れが発生しなくなり、社内からも「非常に助かっている」という声が上がっています。

――今後の活用についてどのようにお考えですか？

これまでは主に「データ分析の前処理ツール」として活用していましたが、今後はそれに加えて、売上向上や顧客満足度向上に直結する顧客フォロー領域でのデータ整備・分析にも活用していきたいと考えています。
具体的には、顧客接点となる各種データの自動集約や、フォロー施策に必要な指標のモニタリングなどにも展開していきたいです。

――お忙しい中、貴重なお話をお聞かせいただきありがとうございました。

※本インタビューは2025年12月に実施

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頻発するエラーがRPA見直しのきっかけに

――ご自身はどのような役割・業務を担当していますか？

アシスト本部の経営管理グループに所属し、全社システムの運用管理やDX推進を担っています。
日々の業務改善から新しい仕組みづくりも含め、組織全体を横断的に支える役割を担っています。

――Reckoner導入前はどのような課題がありましたか？

注文書の電子契約送付をRPAで自動化していたものの、頻繁にエラーが発生していました。
Windowsのポップアップやブラウザのアップデートなどの影響で処理が止まってしまい、そのたびに対応に追われる状況が続いていました。

エラー修正には毎回1〜2時間を要し、発生頻度は週に2〜3回。
さらに、注文書の件数が増える月末には修正と処理にほぼ丸一日かかることもありました。
対応に時間を奪われる状況が続いたことが、RPAを見直す大きなきっかけとなりました。

――Reckonerを知ったきっかけを教えてください。

電子契約サービスWAN-Sign（ワンサイン）を提供する、株式会社ＮＸワンビシアーカイブズ様から紹介を受けたのがきっかけです。
RPAでは画面の変化に振り回されるため、API連携で安定的に稼働できる点に魅力を感じました。

（写真左から）アシスト本部 経営管理グループの山下さん、ネハさん。

デモサンプルとサポート対応で導入をスムーズに

――Reckonerを選んだ決め手は何でしたか？

テスト期間中は「本当に動くのか」「自分たちで構築できるのか」という不安がありました。
そんな中で、まず最初にReckonerのご担当者にヒアリングを行っていただき、デモバージョンのようなサンプルを作っていただけたことで、スムーズにスタートできたのがとても良かった点です。

その後、社内の担当者が実際に開発を進める中で多くの疑問が出てきましたが、その一つひとつに丁寧に回答いただきました。
その結果、「これなら大丈夫だ」と手応えを感じ、安心して進めることができました。

――導入プロセスについて教えてください。

開発担当者、前RPAシステムの作成者、そして責任者の3名体制で検証から導入を進めました。
トライアルを活用しながら段階的に進め、最終的な契約までおよそ3か月で移行することができました。

注文書データを自動送信するワークフローを構築

――どのようなワークフローを構築されたのですか？

具体的な流れは、まずGoogle Driveから注文書PDFと注文書一覧CSVを取得します。
注文書一覧の中からメールアドレスが含まれているファイルだけを抽出し、大阪本店か東京本店に応じてフラグを付与。
その後、電子契約サービスWAN-Signにアップロードして自動的に送信する仕組みです。

ワークフローは毎営業日8時30分に自動実行され、処理は通常であれば約15分、多い場合でも30分程度で完了します。

6時間の処理が30分に、誤送信も解消

――導入後、どのような効果がありましたか？

最大で6時間かかっていた処理が、今では15〜30分ほどで完了するようになりました。
処理速度が大幅に改善されたことが、最も大きな効果です。
加えて、月末には修正と処理に丸一日を費やすこともありましたが、導入後はエラーがゼロに。
以前のように5〜6時間を費やして修正対応に追われるというようなこともなくなりました。

さらに、従来はエラー修正の過程で人手による誤送信が発生するケースもありましたが、Reckoner導入後は人の手を介さず安定稼働するため、誤送信はなくなり、業務精度も確実に向上しました。

――Reckonerを実際に触ってみての感想を教えてください。

非エンジニアには少し難しい部分もあるため、将来的にはUIがより直感的になれば、さらに使いやすくなると感じています。
また、プログラミングの知識がある方が扱いやすい場面もあるので、知識のないユーザーでもスムーズに活用できるような工夫が増えると、さらにありがたいですね。

自社開発のシステムやGmailとの連携でさらなる活用へ

――今後の活用についてどのようにお考えですか？

まず、当社が自社開発しているシステムとの連携を検討しています。
現状では一部の操作を人手に頼っているため、Reckonerを活用して自動化できないかを模索しています。
次に、Gmailとの連携です。現在はWAN-Signとの連携で注文書処理を自動化していますが、それ以外の注文についてもメール送信までを完全自動化することで、さらなる効率化を実現したいと考えています。

また、Reckonerに対しては、連携できる外部アプリケーションをさらに増やしてほしいと期待しています。
社内ではさまざまなシステムが稼働していますが、まだAPI連携ができないものもあります。
連携可能なアプリが増えれば、より幅広い業務でReckonerを活用できると考えています。

――お忙しい中、貴重なお話をお聞かせいただきありがとうございました。

※本インタビューは2025年9月に実施

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株式会社マイナビは、「一人ひとりの可能性と向き合い、未来が見える世界をつくる。」をパーパスに掲げ、人々の人生に寄り添い、サポートする多様な事業を展開しています。人材ビジネスや生活情報メディアを通して、ユーザーの可能性を広げ、新しい未来が見えるようなサービスを提供しています。

主力事業である人材ビジネス領域においては、就職、転職、アルバイト等を中心とした情報サービスや人材紹介サービスを展開しています。また、進学、ウエディング、ニュース、農業など、多数の生活情報メディアを運営しています。

人生のさまざまなシーンに寄り添う総合情報サービス企業として、常に変化と進化を続けています。

――ご自身はどのような役割・業務を担当していますか？

私たちデータ活用推進1課は、社内のデータ民主化を実現することをミッションとして業務に取り掛かっております。職種問わずマイナビ社員全員が社内データを活用してもらえるよう、安心安全かつローコード・ノーコードで敷居が低いデータ活用基盤の構築と、データ活用を行う社員のスキルアップサポートやデータ活用推進のためのユーザー会などのイベント企画運営などを行っております。

――Reckonerの導入前にどのような課題がありましたか？

弊社では、非エンジニア社員にもデータを活用・分析してもらうために、セルフBI分析基盤の整備を行っておりました。
その基盤の中に、データ準備を行うデータプレパレーションツールの提供も行っていたのですが、そのツールがEOS（販売 / サポート終了）となってしまったことがきっかけで、新しいデータプレパレーションツールを探す必要が出てきました。

Reckoner導入の決め手は、非エンジニア向けのUI/UXと献身的なサポート

――Reckonerを導入することにした経緯・理由を教えてください。

当初、我々は以下の基準で製品検討を行っていました。

1. 既存のデータプレパレーションツールと同程度の機能がそろっていること
   1. データ結合や集計ができる
   2. 置換やレコード分割、フィルター、カラムの調整ができる
   3. 弊社内で管理しているDBへの接続ができる
   4. 加工した結果データをあらゆるツールに出力ができる
   5. 加工フローを自動実行することができる
   6. 作成者だけでなくアクセス権限を持った人が加工フローを実行、編集することができる
2. 非エンジニア社員が使いやすい製品であること
   1. UIなどが日本語対応されている
   2. 直感的な操作ができる
   3. ノーコーダーで加工ができる
   4. Webブラウザから操作ができる
3. SaaSであること
4. ライセンス形態がユーザー単位ではないこと
   1. データ民主化実現の観点から、Reckonerを利用できるユーザーの数に制限をかけたくなかった
5. データガバナンスが利かせられること
6. サポート体制がしっかりしていること

中々要件に見合うツールが見つからない状況の中、データプレパレーションツールとして提供されているツールではなく、ETL・ELTに幅を広げて探したところ見つかったツールがReckonerでした。
最初は、ETLツールってエンジニア向けかなと思ったんですが、UIが見やすくて、非エンジニアでも比較的使いやすそうだと感じました。最終的には12サービスを比較検討し、3サービスでPoC検証を行った結果、Reckonerに決めました。

始めは、Reckonerにおいても導入する上で解決しなければならない課題はたくさんありました。しかし、スリーシェイクさんが課題に対して真剣に向き合ってくれて、新機能の実装や解決策の提案、事業部門からの問い合わせに対する手厚いサポートをしてくれたんです。最終的に、既存のプレパレーションツールと同程度の機能が揃ったので導入を決めました。弊社の課題に対して一番向き合ってくれたというのが、今思うと一番の決め手だったのかなと思っています。

少人数で推進した検証から活用支援まで

――どのようなプロセスでReckonerを導入しましたか？

まず、課の3人が中心になって、検証、導入、活用推進を進めました。検証からルール整備、導入、初回利用のハンズオンコンテンツ作成、ドキュメント作成、ユーザーサポートや活用促進を、ほぼ3人で回しました。ユーザーからの問い合わせ対応では、スリーシェイクのカスタマーサポートの方にも協力してもらいました。

1時間の作業が5分で完了

――具体的に、どのようなワークフローを構築したか教えてください。

様々な方々に活用をしてもらっていますが、今回は弊社マーケティング部門で作成されたWebサイトのデータ分析レポートのデータ加工ワークフローについてお話します。
本レポートは社内システムから抽出したデータを使っているのですが、そのデータをGoogleDriveに格納し、あとはReckonerで1回実行ボタンをクリックするだけで、レポート用データが作成されるというワークフローを構築しました。
以前はExcelで手作業で行っていた複雑なデータ加工の作業を、GoogleDriveにデータを格納するだけのシンプルなオペレーションにしたことで、作業ミスと作業工数を大幅削減することに成功しました。

UIの分かりやすさと処理速度に高評価

――実際に使ってみて、Reckonerの性能やサービスの品質についてどう感じていますか？

以前使っていたプレパレーションツールと比べて、UIが分かりやすいと利用者からも好評です。ReckonerがSaaSなので、加工処理に時間がかかるかと思ったのですが、思った以上にサクサク動いていて驚きました。

データ加工時間の短縮と全社的なDX推進

――Reckonerの導入により、どのような効果・変化がありましたか？

先ほど説明したワークフローでは、データ加工作業に1回1時間かかっていたのですが、1回わずか5分までに短縮できました。オペレーションもシンプルになったため、作業ミス削減はもちろんのこと、誰でもデータ更新作業が可能になり、属人化も解消されました。

他にも、非エンジニアの方がReckonerを積極的に活用してくれていて、構築されたワークフローは1,300を超えています。Reckonerの導入によって、全社的にデータ活用や業務の効率化が進んでいると感じます。

また、ユーザー単位のライセンスではないので、使いたい人全員が利用できるのが大きいですね。以前プレパレーションツールを使っていた組織だけでなく、新しく使いたいという組織にも活用してもらうことができました。今では、大小合わせて69の組織で利用されています。Reckonerの導入で、全社のDX促進に貢献できたと思っています。

データ民主化の深化と新たな課題への挑戦

――今後どのようにReckonerを活用していくか、展望をお聞かせください。

これからも社内利用を増やし、エンジニアに頼らずとも全社員がデータを活用できる環境を整えていきたいです。データ民主化が進んだことで、新しい課題も見えてきました。扱うデータが大きくなったので、よりデータが扱いやすいシンク先を用意したり、自分たちで加工できるようになったことでデータの統一性がなくなってきたので、セマンティックレイヤーのような共通化できる仕組みを作りたいと考えています。

さらに、社内で活用を進めているLLMを利用して、データのカテゴライズなど、これまで人間が判断していた部分を任せることで、より効率的にデータ活用できる環境も整えていきたいです。

――最後に、スリーシェイクやReckonerに今後期待することがあればお聞かせください。

チーム全体の「利用」状況を把握したい時に、「管理画面上」得られる情報の粒度が大きいので、ドリルダウンして、より細かい粒度で把握できるようになると嬉しいです。

また、ワークフロー単体で見れば、どのソースがどのシンクにつながっているか分かりますが、データカタログと連携するなどしてデータリネージが見れるようになると、別の組織・プロジェクトで同じものを使っていた、ということに気づきやすくなり、コラボレーションが生まれやすくなると思います。

今後も、Reckonerの進化と、手厚いサポートに期待しています。

――お忙しいところお話をお聞かせいただきありがとうございました！

※本インタビューは2025年4月に実施

The post 69の組織を巻き込み、全グループ会社で加速するDX戦略！ Reckoner導入で1300以上のワークフロー構築、作業時間も90％短縮！ first appeared on Reckoner.

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課題と導入効果

課　題

自社開発アプリのデータベースがスプレッドシートであることの限界
・データ登録行に限界があり、定期的にデータを削除する必要があった。この作業工数が負担になっていた。
・自社開発アプリの動作が遅くなっていた。

スプレッドシートからPostgreSQLへ変更する際の改修コスト
・自社のエンジニアが行うには開発工数や今後の運用コストが継続的に発生する
・スプレッドシートの既存データもPostgreSQLへ移行する手間が発生する

効　果

最小限のシステム改修
・CSVへ変換した「.geojson形式」のファイル出力先をGoogle Driveへ出力する変更だけで済んだ。
・スプレッドシートの既存データを、少ない工数でPostgreSQLへデータ移行できた。

無駄の無いデータ連携
・Webhook機能により、タイムリーかつ無駄の無いデータ連携を実行することができた。

売上貢献
・土地の仕入れ量が増加したことで、提案先の増加に繋がり、売上向上に貢献
・従来の方法では見つけることのできなかった土地情報の発見にも繋がり、新たなビジネスチャンスの創出にも貢献

――はじめに、御社の事業内容を教えてください。

グリーン・トランスフォーメーション（GX）を推進するため、ゼロエネルギーハウスの開発・販売と、グリーンエネルギー発電施設の開発・販売、発電設備の運用・保守管理、この3つの事業を展開しています。特徴は、個人の方が参加しやすいグリーンエネルギー事業を行っている点です。弊社のシンボルマークは「太陽と地球の最適な関係」を表現しています。これからの時代の変化を予測し、最先端のテクノロジーを活用することで、サプライチェーン全体のDX推進を図り、社会に貢献できる新たな価値を創出し、クリーンエネルギーの普及をより一層加速させていきます。

――ご自身はどのような役割・業務を担当していますか？

私たちは2人ともデジタルトランスフォーメーション部（以下、DX部）に所属しています。弊社は経済産業省が定める「DX認定事業者」認定を取得しており、DX部は社内のDX推進を担う中心的な部署となります。約1年半前から、本格的に社内の業務改善やシステム化等の社内改革に力を入れています。

※本インタビューは2024年9月に実施

土地データの保存先をスプレッドシートからPostgreSQLへ変更することが喫緊の課題に

――Reckonerの導入前にどのような課題がありましたか？

時系列でお話ししますと、まず、太陽光発電設備の土地仕入れ業務において、外部システムにある土地データを手作業でスプレッドシートへ転記していました。そのため、作業工数の負担が大きく、転記ミスや漏れのリスクもありました。また、扱えるデータ量が少ないことも問題点でした。

これを解決するために、外部システムの土地データを自動で登録する自社アプリをノーコードツールを利用して開発しました。

結果、土地データの登録において、手作業がゼロになったことで、ヒューマンエラー発生のリスクを撲滅。扱えるデータ量も増えました。

Reckonerを導入検討するきっかけとなったのは、この自社開発アプリのデータベースをスプレッドシートで構築していたため、登録行の限界とそれに伴う手動でのデータ退避の工数、アプリの動作遅延が喫緊の課題となったことでした。

もともと、土地データの保存先はスプレッドシートではなく、PostgreSQLにする構想はありましたが、スピード優先でまずはスプレッドシートで運用を行っていました。

しかし、スプレッドシートへのデータ登録に滞りが生じ、自社開発アプリの処理パフォーマンスが許容できる範囲を超えはじめたため、土地データの保存先をPostgreSQLへ変更することが急務となったのです。

Reckonerの決め手は「Webhookトリガーによるワークフローの起動」

――Reckonerを導入することにした経緯・理由を教えてください。

PostgreSQLへの変更に伴い、既存の自社開発アプリの改修と、スプレッドシートに蓄積された土地データをPostgreSQLに移行する必要性が生じました。これらの対応を自社のエンジニアが行うという選択肢もありましたが、今後の運用コストも継続的に発生することや、短期間で成果を出すには、外部ツールの活用が最適だと判断しました。

そこで、Reckonerを含む3社のETLツールを比較検討しました。従来から利用している国産ETLツール、海外製のETLツール、そしてReckonerです。

従来の国産ETLツールは連携コネクタを増やす際に追加料金が発生するため（当時契約のプランにおいて）、コスト面を考慮して他の安価なサービスも検討対象に含めました。

比較検討のポイントは、月額費用、要件適合性、操作性、処理速度、イベント起動、機能評価、コストです。

Reckonerは初めて扱うツールだったため、操作性において学習コストがかかる点や、処理速度の面で他社ツールに優位性がある部分が多くありました。しかし、以下の点を総合的に評価し、導入を決定しました。

• 複数コネクタが使用でき、安価に導入できる
• 自社で利用しているGoogleサービスへReckonerがアクセスする際の設定が簡単
• サービス同士の連携だけでなく、CSVやJSONなどのファイル形式のデータも取り込める
• エラーメッセージが解読しやすい
• GUI上で簡単なマウス操作で直感的にワークフローが構築できる
• Webhook機能により、任意のタイミングでワークフローが起動できるため、リアルタイムに近いデータ連携が可能

実は、外部システムにある土地データが「.geojson形式」のファイルだった点が課題でした。Reckonerも他社ツールもこれに対応していなかったためです。しかし、Google DriveへCSV形式で出力する形であればカバーできる範囲だと判断し、Reckonerの利用価値がそれを上回ると判断しました。

中でも決め手となったのは「Webhookトリガーによるワークフローの起動」です。この機能がない場合、1日1回や1時間に1回などの定期実行となり、ファイル取得からPostgreSQLへ連携されるまでに時間がかかってしまいます。そして、データ取得が無い場合でもワークフローが実行されてしまうため、余計なコストがかかります。Webhook機能があることで、ファイルが取得されたタイミングでワークフローを実行できるため、リアルタイム性の高いデータ活用が可能になります。このスピード感こそが、Reckonerを選んだ最大の理由です。

内製でエンジニアが開発する場合と比べてReckonerはコスト削減効果があると総合的に試算

――どのようなプロセスでReckonerを導入しましたか？

Reckonerは、トライアル環境を利用して検証し、約1ヶ月で本格導入しました。問い合わせ後すぐにトライアルを開始できたこともあり、社内では「一刻も早く導入したい」という機運が高まっていました。トライアルは私一人（中尾）で検証を行い、その後、稟議資料を作成し、本部長決裁を経て導入が決定しました。

Reckoner導入は、DX部が主導しました。現場の課題を把握し、データ活用方法やデータ自動連携の仕組みづくりを提案しました。

自社にもシステム開発のスキルを持つメンバーはいるため、稟議を通すためには、内製と外注の比較検討が不可欠でした。そこで、それぞれの方法における工数やコストを算出し、Reckoner導入による費用対効果を明確化しました。

具体的には、時給×（開発工数、運用工数、開発コスト、運用コスト、サービス利用料）を、月間と年間でそれぞれ算出し、総合的に比較しました。

エンジニアが開発する場合、月額のサービス利用料は発生しませんが、開発工数や運用コストは属人的な対応になるため、Reckonerよりも大きくなってしまうと予想されました。

内製でエンジニアが開発する場合と比べて、Reckonerはコスト削減効果があると試算し、これらの結果を踏まえ、Reckonerの導入を決定しました。

Google DriveとPostgreSQLを連携、太陽光発電設備の土地仕入れ業務で活用

――具体的に、どのようなワークフローを構築したか教えてください。

Reckonerは、太陽光発電設備の土地仕入れ業務で活用し、Google DriveとPostgreSQLを連携させています。

具体的には、外部システムから取得した土地データ（.geojson形式）を、Google Driveにアップロードすると、自動でCSVに変換、土地データのチェックを終えた後、Google Driveへ再出力されます。その後、Webhookを利用してReckonerのワークフローを起動、Google Drive上のCSVファイルを取得し、仕入れDBであるPostgreSQLが読み込めるデータ型に変換したり、マスタを作成したりといった処理を行います。そして、PostgreSQLに土地データを自動登録します。

視覚的にわかりやすく、エンジニアにとっても扱いやすい

――実際に使ってみて、Reckonerの性能やサービスの品質についてどう感じていますか？

Reckonerは、ワークフローの流れが視覚的に分かりやすく、非常に使いやすいツールだと感じています。国産ツールという点も安心感がありますね。

ノーコードツールでありながら、BigQuery SQLを使ってコーディングができる点も魅力です。Reckoner標準の機能ではデータ加工や連携が難しい場合でも、BigQuery SQLで自由に記述できるので、エンジニアにとっても扱いやすいツールだと感じています。

サポート体制が充実している点も高く評価しています。問い合わせへのレスポンスが早く、問題解決までの時間が短縮できます。実際に、過去にデータ連携でつまづいた際に問い合わせをしたのですが、迅速な対応のおかげで、すぐにワークフロー構築を再開することができました。

特に印象的だったのは、土地データのJSONファイルが「.geojson形式」のため、Reckonerで読み込めるかどうか検証した時のことです。結果は対応していなかったのですが、検証中も親身になって相談に乗っていただき、まるで二人三脚で課題解決に取り組んでいるような感覚で、非常に心強かったです。

また、データの結合処理や適切なタスクの組み合わせに迷っていた際には、ワークフローのサンプルを提供していただきました。そのおかげで、自力で試行錯誤する必要がなく、スムーズにデータ連携を実現できました。

最小限のシステム改修、無駄の無いデータ連携、売上貢献

――Reckonerの導入により、どのような効果・変化がありましたか？

自社開発アプリの改修を最小限に抑えることができました。具体的には、「.geojson形式」のファイルをCSVに変換し、Google Driveに出力する」仕組みを構築するだけで済みました。

スプレッドシートに蓄積されていた既存データも、Reckonerを用いることでスムーズにPostgreSQLへ移行することができました。

そして、ReckonerのWebhook機能のおかげで、タイムリーかつ無駄のないデータ連携も実現しました。データが更新されたタイミングでのみワークフローが実行されるため、システムへの負荷も軽減されました。

これらの結果、土地データの保存先がPostgreSQLへ変更されたことで、土地の仕入れ量が増加し、提案先の増加、そして売上向上に貢献しています。

また、仕入開発営業の方から、「地主様から『よく見つけたね』と仰っていただけました」という嬉しいお話が共有されたこともありました。Reckoner導入によって大量のデータを一括で自動処理できるようになったため、これまで見つけることができなかったような土地情報も発見できるようになったのです。

必要なデータを必要な時にすぐに入手できる環境を構築できたことは、DX部として大きな成果だと感じています。

新しいツールともスピーディーに連携可能

――今後どのようにReckonerを活用していくか、展望をお聞かせください。

Reckonerは、新しい用途での活用や、新しいツールとの連携も容易に実現できる点が魅力です。開発工数が少ないため、スピード感を持って対応できます。

今後は、様々な業務で発生するデータ連携や活用ニーズに対してReckonerを活用していきたいと考えています。

――最後に、スリーシェイクやReckonerに今後期待することがあればお聞かせください。

Reckonerは非常に使いやすく、大変満足しています。日々の業務効率化と売上増加に大きく貢献してくれています。

より一層の使い勝手を追求するとすれば、GUI上で複数の出力先を設定している場合、ワークフローの実行順番を任意で指定できると、さらに便利になると感じています。

また、タスク処理のステータス表示については、現状でも問題なく利用できていますが、画面を開きっぱなしの状態でもリアルタイムでタスクの進行状況が分かれば、よりスムーズにワークフローの構築を進められると感じます。

今後も、Reckonerの進化と、手厚いサポートに期待しています。

――お忙しいところお話しをお聞かせいただきありがとうございました！

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グリーンエネルギー企業の売上拡大・DX推進を支えるReckonerはエンジニアにとっても扱いやすい first appeared on Reckoner.

【動画目次】
00:00 企業紹介
00:11 事業内容
00:57 Reckoner導入前の課題
02:14 Reckoner導入の経緯
03:13 具体的なワークフロー
04:06 Reckonerを使用した感想
05:11 Reckoner導入後の効果
06:44 Reckoner継続の決め手
07:32 社内への浸透のさせ方
07:57 契約更新での新たな効果と変化

――はじめに、御社の事業内容を教えてください。

総合ショッピングサイト「au PAY マーケット」を運営し、主に30代〜50代のauのお客さまに多くご利用いただいています。

日用品から家電まで、多くのお店や商品と出会える総合ショッピングサイトとなり、ポイントを最大1.5倍に増量できる「お得なポイント交換所」や、出演者とコミュニケーションを取りながら楽しくお買い物いただけるライブコマースサービス「ライブTV」などで、日々のお買い物をお得に楽しんでいただけます。

――ご自身はどのような役割・業務を担当していますか？

（遠藤さん）システム部門に所属し、社内のシステム環境整備を担当しています。システムの内製開発に加えて、生成AIやRPAといった外部サービスの導入も組み合わせることで、事業部門が利用するシステムだけでなく、従業員が業務で利用する社内システムについても、最適な環境を提供する役割を担っています。

Reckonerにおいても、事業部門からデータ分析業務を効率化したいという要望があり、様々な手段を比較検討した結果、Reckonerが最適だと判断しました。

現在は、営業部門とオペレーション部門がReckonerをメインで利用しており、私は、Reckonerの契約周りや、貴社との窓口業務を担当しています。

※本インタビューは2024年8月に実施

システムの分散化により分析業務が非効率に。データ連携の自動化と属人化を避けたデータドリブンな営業活動の推進を目指す。

――Reckonerの導入前にどのような課題がありましたか？

以前は、サービスごとにデータベースを構築するシステム構成をとっていたため、データが複数のシステムに分散していました。また、データ構造も統一されておらず、営業活動の分析に活用しようにも、データ収集・加工に多大な時間と労力がかかっていました。

具体的には、各システムからCSVデータをダウンロードしたり、SQLでデータを抽出したり、.NETやAPIバッチ処理を組んだり、場合によっては手作業でSalesforceに連携したりと、非常に非効率な運用をしていました。そのため、コーディングの知識があるメンバーしか対応できない業務が多く、属人化も課題でした。また、.NETの運用保守にもコストがかかっていました。

データ量が増大するにつれ、営業活動における分析業務の効率化が喫緊の課題となりました。

そこで、Salesforce APIを活用したシステム開発も検討しましたが、社内にはITリソースが不足しており、外部委託すればコストが増加します。さらに、ノウハウの属人化や技術的なハードルが高いなどの理由から、見送らざるを得ませんでした。

そこで、外部ツールを導入することで課題解決を図ることになりました。ツール選定にあたっては、「低コスト」「運用保守の容易さ」「ノーコードで扱える」「データ連携の自動化による業務効率化」といった要件を重視しました。

私たちの最終目標は、データに基づいた戦略的な営業活動、すなわち「データドリブンな営業活動」を推進することでした。

決め手は「誰もが使いやすい」「クラウド型」であること。

――Reckonerを導入することにした経緯・理由を教えてください。

Reckonerのサービスを知ったきっかけは、Web検索でした。既存システムのリプレースも視野に入れていたので、様々な選択肢を比較検討し、最終的にReckonerの導入を決定するまで、約1年間という期間を要しました。

Reckonerを選んだ決め手は、大きく4点あります。

1つ目は「誰でも使える操作性」です。Reckonerは、直感的なインターフェースでITの専門知識がないユーザーでも簡単に操作できます。

2つ目は「ノーコードでの設定」です。プログラミング不要で設定できるため、開発コストを抑え、迅速な導入が可能となります。

3つ目は「自動化」です。データ連携や処理を自動化することで、大幅な業務効率化を実現できます。

4つ目は「クラウドで手軽に利用できる」点です。インフラの準備や運用保守が不要なため、導入・運用負荷を軽減できます。

また、これらのメリットを享受できる上に「費用対効果」に優れている点も大きな魅力でした。

Reckonerは、複数のシステムとSalesforceを繋ぐハブとして機能するため、システムごとに個別に開発する必要がありません。また、クラウドシステムのため、機能アップデートはスリーシェイクさん側で対応いただけるので、運用保守コストの削減にも繋がっています。

Salesforceへのデータ連携をReckonerが自動化。

――具体的に、どのようなワークフローを構築したか教えてください。

まず、社内の複数システムからデータをBigQueryとAWS S3に集約しています。そして、Reckonerを利用して、BigQueryとAWS S3から必要なデータを抽出し、加工を加えた上で、Salesforceへ連携しています。この一連のデータ連携フローをReckonerで自動化することで、大幅な業務効率化を実現しました。

最新の利用例としては、顧客アンケート結果の活用が挙げられます。これまで、アンケート結果の集計・分析は、担当者がスプレッドシートを用いて手作業で行っていました。しかし、Reckonerを導入したことで、GASで加工したアンケート結果をスプレッドシートからSalesforceへ自動連携できるようになりました。その結果、カスタマーサポート活動の改善や生産性向上、誤案内事故の防止などに繋がっています。

※ワークフローイメージは「――Reckonerの導入により、どのような効果・変化がありましたか？」欄に掲載

エンジニアでなくてもエンジニア級のデータ連携を実現。Reckonerサポートの改善対応は想像を超える速さ。

――実際に使ってみて、Reckonerの性能やサービスの品質についてどう感じましたか？

実際にReckonerを活用している営業部門の声としては、Reckonerを導入したことで、エンジニアでなくてもデータ連携や加工処理が簡単にできるようになりました。これまでは、コードの中身を見ても、データの流れや処理内容を理解するのが困難でしたが、Reckonerは視覚的な操作性なので、誰でも設定内容を直感的に理解できます。

また、エラー発生時には、従来のような難解な英語のエラーメッセージではなく、日本語でエラー箇所と原因が表示されるので、迅速に問題解決が可能です。

サポート体制も充実しており、問い合わせへの回答が迅速なのはもちろんのこと、バグへの対応もスピーディーで大変驚きました。バグ報告をした翌日には修正されていたこともあります。自社でもサポート部門を抱えているため、バグ修正が容易ではないことが多々あるのですが、スリーシェイクさんは迅速かつ的確な対応のため、非常に信頼できるパートナーだと感じています。

そしてシステム部門にとっても、Reckonerは、システム運用負荷を大幅に軽減してくれるツールだと感じています。GUIベースでデータの流れやエラー箇所を把握できるため、エンジニア以外のメンバーでも運用保守作業が可能になった点は大きいです。結果として、リソースの有効活用に繋がっています。

.NET運用コストを年100万程度圧縮。出店準備案内業務においても業務工数を40％削減。

――Reckonerの導入により、どのような効果・変化がありましたか？

まず、コスト削減の効果がありました。データ連携の自動化によって、従来は人手に頼らざるを得なかったデータ収集・加工・Salesforce連携といった作業が自動化され、システム運用保守コストと業務コストを大幅に削減できました。また、.NETの運用コスト削減にも成功しています。具体的には、物理サーバ、保守費、開発費用、エラー発生時の人件費コストを100％削減、年100万円程度のコスト圧縮を実現しました。

次に、業務効率化です。店舗様への出店準備案内業務において、169店舗中68店舗への促進活動に84.5時間/月かかっていたところ、本業務を自動化したことにより、50.7時間/月の工数で行えるようになり、業務工数が40％削減（34時間/月）されました。その結果、担当者の業務時間を大幅に短縮できただけでなく、これまで以上に顧客に寄り添ったサービス提供が可能になりました。また、コールセンター業務の一部も自動化したことで、対応時間の短縮、顧客満足度の向上、人材配置の最適化を実現しました。

Reckonerが無い状態には戻れない。Reckonerがもたらした「誰でも必要なデータをいつでも扱える」分析業務の標準化。

――それがReckonerの契約継続の決め手になったのでしょうか？

まさにその通りです。Reckonerは、私たちが当初抱えていたデータ分析に関する課題を解決してくれました。

システム開発をすることなく、データの取得・加工・出力といった一連のプロセスを、非エンジニア部門である営業部門自身で完結できるようになった点が大きいです。必要なデータを必要な時に、必要な形で入手できる環境が整ったことで、営業部門はデータに基づいた分析や施策立案に、より多くの時間とリソースを割けるようになりました。

さらに、Reckonerの導入によって、データ分析業務の標準化も実現しました。これは、属人化の解消や、分析精度の向上に大きく貢献しています。そして、この標準化された体制を維持していくことが、今後のデータドリブンな営業活動の推進には不可欠だと判断し、Reckonerの契約継続を決定しました。

Reckonerは、データの取得から加工、出力までを一貫して自社で構築・運用できるため、様々な業務に柔軟に対応できる「汎用性の高さ」も大きな魅力です。今後も、社内の様々な業務においてReckonerを活用していきたいと考えています。

Reckonerは課題解決の手段。口コミにより他部門へ広がる。

――どのようにして社内にReckonerを浸透させていったのでしょうか？

Reckonerの社内浸透は、トップダウンではなく、現場からのボトムアップを意識しました。

具体的には、他部門からデータ関連の相談を受けた際に、Reckonerを「課題解決の手段」として提案するようにしました。ただし、闇雲にReckonerを勧めるのではなく、まずは現状の課題や要望を丁寧にヒアリングし、Reckonerを利用することで「どのように簡単にデータ加工や連携ができるのか」を具体的に提示するよう心がけました。Reckonerで対応できないと判断した場合は、無理に提案することはありませんでした。

このような活動の結果、Reckoner導入の効果を実感したメンバーから口コミで広がり、徐々に部門を超えて認知されるようになりました。

2回の更新を経て、Reckonerの貢献は「収益向上」という新たなステージへ。

――2回の契約更新を経て、新たな効果や変化がありましたか？

はい、Reckoner導入当初は社内コスト削減を主眼としていましたが、2回の契約更新を経て、今では収益向上にも大きく貢献しています。

具体的な例を挙げると、まずは広告販売業務の自動化です。Reckoner導入前は、店舗様の広告販売実績などのデータ収集や営業ターゲットの選定、広告ご案内などを手動でおこなっていましたが、これらの業務を自動化したことで、担当者の業務工数を大幅に削減できました。その結果、担当者はより質の高い営業活動に注力できるようになり、広告売上の増加に繋がっています。

次に、出品促進業務の自動化です。Reckonerを活用することで、店舗様の状態を示すステータスを可視化し、リアルタイムな状況把握が可能になりました。これにより、コンサルティング営業の効率化と出品商品増加を実現しています。

さらに、出店店舗さま限定のオンラインコミュニティ「au PAY マーケット Salon」に関する業務の自動化も大きな成果です。Salesforceへのデータ更新作業やアカウント発行業務を自動化したことで、これらの業務の対応頻度が向上しました。また、手作業によるヒューマンエラーの減少や、問い合わせ対応などの業務負荷軽減にも繋がっています。

結果として、顧客満足度向上にも繋がり、問い合わせ件数の減少も見られています。

Reckonerは業務の自動化、事業成長に貢献。さらなる利用拡大を目指す。

――今後どのようにReckonerを活用していくか、展望をお聞かせください。

これまでと同様に、Salesforce、スプレッドシートとの連携を軸に、様々な業務の自動化・効率化を推進していく予定です。

また、Reckonerは単なる業務効率化ツールではなく、事業成長にも貢献できる強力なツールだと考えています。今後は、社内全体でReckonerの活用を推進していく方針です。

――最後に、スリーシェイクやReckonerに今後期待することがあればお聞かせください。

Reckonerはすでに非常に多くの機能を備えていますが、今後期待したい機能の一つとして、FTP連携機能の実装があります。

現在、一部のシステムからデータを抽出する際に、FTPサーバーを経由する必要があるのですが、ReckonerでFTPサーバーとの連携ができないため、手作業でデータを取得しています。もしFTP連携機能が実装されれば、このデータ取得作業の自動化が可能となり、さらなる業務効率化に繋がると考えています。

今後も、Reckonerの機能拡充に期待しています。

※FTP機能は2024年10月3日にリリース済

――お忙しいところお話しをお聞かせいただきありがとうございました！

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Reckoner導入前の課題と導入による効果

課　題

• 海外製のデータ連携ツールを導入したが非エンジニアでは扱い切れなかった。
  
• 英語でのサポートのため内容の理解に時間がかかり、作業が滞ることが多々あった。
  
• エラー発生時の対応が属人化してしまった。

効　果

• 以前は1日あたり2〜3件のエラーが発生し、1件あたり30分の解消時間が必要だったが、Reckoner導入後はエラー発生件数と解消にかかる工数が0になった。
  
• SmartHRからkintoneへ必要な情報のみ連携できるようになったことで、SmartHRのアカウントを持たない労務担当者からの人事データに関する問い合わせがほぼなくなった。
  
• kintoneにタレントマネジメントに必要な情報を集約できたため、グループ各社ごとにテナントが分かれたSmartHRを見に行く必要がなくなった。

――はじめに、御社の事業内容を教えてください。

2001年の創業以来、広告領域、人材領域、ソーシャルゲーム領域と、メイン事業を6回以上変えてきました。インフラやテクノロジーの進化、世の中のユーザーのニーズの変化に合わせて事業を創造するテックカンパニーとして、ITアウトソーシング、EC、メディア、GameFi領域を中心に10以上のサービス・事業を展開しています。

現在は、IT人材業界におけるエンジニア人材の不足という市場課題を解決することを主としたシステムエンジニアリング事業（SES事業）を中心に、「人材×IT領域」を対象として事業展開をおこなっているITアウトソーシング事業をメイン事業とし、さらなる事業成長に挑戦し続けています。

――ご自身はどのような役割・業務を担当していますか？

社長特命執行部に所属しています。クルーズグループの人事として、全社の人事領域（採用〜入退社、労務周りまで）について各社の担当者と連携しながら、事業をより成長させる組織作りと、従業員が安心して長く活躍できる環境整備を行っています。

※本インタビューは2024年11月に実施

SmartHRとkintoneのデータ連携を安定化し、誰もが使える仕組みを検討

――Reckonerの導入前にどのような課題がありましたか？

コスト削減とツール活用の効率化を目的とした全社的な取り組みが始まり、タレントマネジメントシステムを解約し、グループ会社を含む新たな人事データベースとしてkintoneを導入しました。そこで、もともと使用していたSmartHRとkintoneのデータ連携が必要となり、海外製のデータ連携ツールを導入しました。しかし、この製品ではエラーが1日に2〜3回発生してしまい、解消には1回につき約30分を要しました。また、サポートもシステムも英語のため内容の理解に時間がかかり、作業が滞ることが度々あるだけでなく、扱える従業員が限られていたために作業が属人化してしまいました。そこで、誰でもメンテナンスができ、より安定したデータ連携方法の検討をすることとなりました。

エンジニア不在でも安心！
Reckonerの決め手は自走できる体制を整える手厚いサポート

――Reckonerを導入することにした経緯・理由を教えてください。

SmartHRとkintoneの連携が必要となった当時、データ連携ツールの選定ではコスト重視で海外製のデータ連携ツールを採用したのですが、設定が複雑だったのでエンジニアに構築を依頼していました。しかし、そのエンジニアが退職し、引き継ぎも不十分なまま、非エンジニアの担当者が運用・保守を担当することになってしまいました。複雑な設定やエラー発生時の対応に苦労したため、より使いやすい連携ツールの必要性を感じていました。

ReckonerはSmartHRの担当者からの紹介で知り、導入を検討し始めました。他社のiPaasとも比較しました。コスト面では他社の方が安価でしたが、連携が可能だったのはSmartHRの基本情報のみで、カスタム従業員項目には対応していませんでした。その点をReckonerはクリアしており、要件を満たしていたため採用しました。

Reckonerを選んだ決め手としては、手厚いカスタマーサポートに加え、営業担当の対応の良さと操作性の良さ、分かりやすいUIも挙げられます。導入前のデモの段階から何度も打ち合わせを重ね、私たちの要望を丁寧にヒアリングしてくれました。単に要望通りのシステムを構築してくれただけでなく、運用開始後も「もう少しこうしたい」といった細かい要望にも柔軟に対応いただき、本当に助かりました。

操作性も非常に分かりやすく、修正が必要になった際には修正後のお手本を提示していただき、「他の部分も同様に修正してみてください」という形で、複製するだけで修正できるようなサポートをしていただきました。お手本があったおかげでシステムへの理解も深まり、スムーズに作業を進めることができました。

このように、手取り足取りのサポートに加え、他の部分にも応用できるようなやり方を教えてもらえたことで、自走できる部分も増え、大変効率的にReckonerを運用できています。

CSサポートでスムーズに導入！3か月で実現した人事DX

――どのようなプロセスでReckonerを導入しましたか？

2023年11月にトライアル利用をし、2024年1月の有償検証期間を経て、同年2月に本契約に至りました。トライアル期間中はCSのサポートを受けながらシステム構築を進めました。
有償検証期間では、構築したシステムの操作性やエラー発生時の対応方法などを検証しました。その後、最終決裁者のCTOにこれまで抱えていた課題をReckonerがあれば解決できることを示すプレゼンテーションを行い、無事に承認を得ることができました。

導入にあたっては自社IT部門や外部エンジニアの支援の必要はなく、スリーシェイクさんのサポートのみで完結できました。Reckonerの機能実装のスピードにも助けられました。

グループ子会社のSmartHR管理をReckonerで一元化！
kintoneで簡単アクセス、情報共有をスムーズに

――具体的に、どのようなワークフローを構築したか教えてください。

SmartHRとkintoneの人事データ連携でReckonerを利用しています。基本的に人事労務関係はSmartHRで完結しており、kintoneは人事労務の管理者や取締役といった役職者がグループ全体のメンバーを一括して確認する際に、タレントマネジメントシステムのような位置づけで利用しています。SmartHRには様々なデータが蓄積されているため、役職者や管理者が必要な情報を探すのに手間がかかっていました。また、役職によって閲覧権限も異なるため、各社ごとにテナントが分かれたSmartHRを1個ずつログインとログアウトを繰り返して見に行く必要がありました。しかし、ReckonerでSmartHRからkintoneへ必要なデータを連携できるようになったことで、グループ全体の従業員名簿をkintone上で一括で確認できるようになり、簡単に情報の検索・抽出が可能になりました。

直感操作で自在に連携！加速する業務効率化

――実際に使ってみて、Reckonerの性能やサービスの品質についてどう感じていますか？

やはりノーコードで操作できる点がメリットだと感じています。操作する画面上で線をぎゅっと引っ張るだけで簡単にワークフローが構築でき、どこに何の情報が連携されていくのかの動線がシンプルにまとまっていてわかりやすいです。エラーが発生したときも、ワークフローのどこで発生しているのかがパッと表示されるので、スリーシェイクさんに問い合わせるときの説明も容易です。設定・構築で運用回避せざるを得ない場面もあったのですが、やりたいことが今のReckonerで機能的にできなくても、CSがたくさんの代替案を出して親身にサポートしてくれて助かりました。

今後もReckonerを使ってさまざまな連携を試してみたいと考えています。

1日90分のロスを解消！エラー0の安定稼働

――Reckonerの導入により、どのような効果・変化がありましたか？

海外製のデータ連携ツールを使用していたときは、1日あたり2〜3件のエラーが発生し、1件あたり30分の解消時間が必要でしたが、Reckoner導入後はエラー発生件数と解消にかかる工数が0になりました。以前はサポートもシステムも英語のため内容の理解に時間がかかっていましたが、国産のReckonerはすべて日本語なのでエラーを読み解く必要がなくなり、誰でもメンテナンスができるようになったことで属人化も解消しました。

また、SmartHRからkintoneへ必要な情報のみ連携できるようになったことで、SmartHRのアカウントを持たない労務担当者からの人事データに関する問い合わせがほとんどなくなったことや、kintoneにタレントマネジメントに必要な情報を集約できたため、各社ごとにテナントが分かれたSmartHRを見に行く必要がなくなったことで、情報共有やキャッチアップにおける工数削減を実現しました。

人事部の成功体験を全社へ！Reckonerによる更なる業務効率化に向けて

――今後どのようにReckonerを活用していくか、展望をお聞かせください。

現在の契約プランに余裕があるため、Reckonerを最大限活用するためにも、他部署での展開を検討したいです。それぞれの事業部がどのようなことをやっていて、何と何を連携させたら業務効率を上げられるかがまだ把握できていないので、まずはそこから取り組んでいきたいと思います。

――最後に、スリーシェイクやReckonerに今後期待することがあればお聞かせください。

今後はさらに利用範囲を広げて行きたいと考えているため、参考になりそうな活用事例をご提案いただけると、Reckonerをより一層活用できるのではないかと思います。

――お忙しいところお話しをお聞かせいただきありがとうございました！

The post エラー発生数・対応工数0で1日90分の工数削減！SmartHRとkintone連携による人事DX成功の秘訣 first appeared on Reckoner.

――はじめに、御社の事業内容を教えてください。

株式会社京王ストアは、京王グループの流通部門の中核を担う一員として、「信頼のトップブランド」を目指しています。京王線沿線を中心に複数事業を展開、地域に密着した企業としてお客様の豊かな快適な暮らしを支えています。

――ご自身はどのような役割・業務を担当していますか？

人事総務部の中で、労務部門を担当しています。採用業務は別チームや各店舗が行うことが多いのですが、採用された方の入社後のデータはすべて私たちが統括して管理しています。多い時には月に100名規模の入退社が発生することもありますが、入退社の時期はさまざまで、一年を通して都度対応しています。

※本インタビューは2024年9月に実施

既存オンプレミス型人事システムとSmartHRとのデータ連携における、想定以上の工数負担とヒューマンエラー発生のリスク

――Reckonerの導入前にどのような課題がありましたか？

まず、SmartHRを導入した背景からお話しします。

弊社では従来からオンプレミス型の人事システムを利用していましたが、従業員数約3,000名、事業所約70拠点という規模に対して、紙ベースでの情報収集や手入力によるデータ登録を行っていたため、作業工数が非常に膨れ上がり、ミス発生のリスクも高い状況でした。この非効率な業務プロセスは、担当者の負担を増大させるだけでなく、業務の属人化にも繋がっていました。

また、人事情報の伝達手段は、印刷物や社内メールでした。そのため、情報伝達にタイムラグが生じ、従業員が必要な情報をタイムリーに得られないケースも見受けられました。情報へのアクセス手段が限られていたことで、従業員間で情報格差が生じてしまうことも課題でした。

これらの課題を解決するために、SmartHRを導入しました。目指したのは、従業員がいつでも必要な情報にアクセスできる人事情報プラットフォームとしての活用（データの民主化の実現）、DX推進、業務効率化、ヒューマンエラーの撲滅です。

SmartHR導入時点で、従来から人事・給与・勤怠データ管理として利用しているオンプレミス型人事システムとのデータ連携が必要になることは把握していました。新規入社者情報は初めにオンプレミス型人事システムに登録されるため、そのデータをSmartHRへ連携させる必要があるためです。まずは手作業で連携作業を始めたのですが、いざ行ってみると想定以上の対応工数がかかり、ヒューマンエラー発生のリスクが大きいことがわかりました。

そこで、連携プロセスのシステム化が喫緊の課題となったのですが、システム開発による連携は、費用と時間的な負担が大きいため、現実的な選択肢ではありませんでした。

Reckoner導入の決め手は
「手厚いサポート体制」「機能面の充実」「真摯に向き合う姿勢」

――Reckonerを導入することにした経緯・理由を教えてください。

連携プロセスのシステム化を行う方法を模索している中、SmartHRのアプリストア「SmartHR Plus」で紹介されていたReckonerを見て、まさに探し求めていたツールだと感じ、すぐに問い合わせをしました。

実はReckoner以外にも、SmartHR Plusで紹介されていた他社のiPaaSツールも検討し、実際に試用まで行ったのですが、セキュリティ要件としてクラウドストレージの利用が必須であったこと、コスト面で予算に見合わなかったこと、そして必要な機能が不足していたことなどから、最終的には見送ることにしました。

Reckonerを選んだ決め手は、大きく分けて3つあります。

1つ目は、手厚いサポート体制です。当社の要件では、Reckonerでもクラウドストレージの利用が必須だったのですが、スリーシェイク社の担当者は、最適なクラウドストレージの選定から設定、運用方法まで、丁寧にサポートしてくれました。

2つ目は、機能面の充実です。Reckonerは、私たちの要件を満たす機能を備えていましたし、SmartHRの項目追加にも柔軟に対応できる点や、ノーコードで操作できる点も魅力的でした。

3つ目は、スリーシェイク社の対応です。私たちの課題や要望に対して、常に親身になって、熱意を持って対応してくださいました。スリーシェイク社なら、信頼できるパートナーとして、一緒にReckonerの導入を進めていけると感じました。

ツールを用いたデータ連携の仕組みづくりは初めての試みでしたので、専門知識が必要だと感じ、当初は不安を抱えていました。しかし、スリーシェイク社の弊社への真摯な向き合い方を見て、安心して導入を進められると判断し、導入を決めました。

初回商談から約半年で契約、わずか1か月半後に本格稼働
人事労務担当者だけでもワークフロー構築できた

――どのようなプロセスでReckonerを導入しましたか？

初回商談から約半年後には契約を締結しました。社内の稟議に時間を要しましたが、Reckonerの導入に対する思いが強く、そこからわずか1か月半後にはReckonerを本格稼働させることができました。

Reckonerはクラウド型サービスのため、弊社の情報システム部門にセキュリティチェックや運用課題を確認してもらうだけで導入準備が完了しました。Reckonerのワークフロー構築も、私たち人事労務担当者だけで行うことができました。ITの専門知識がなくても直感的に操作ができる点は、期待値が高かったです。

オンプレミス型人事システムとSmartHRのデータ自動連携ワークフローを構築

――具体的に、どのようなワークフローを構築したか教えてください。

自動化を実現したい業務はいくつかありましたが、その中でも優先度の高い新規入社者登録業務について2つのワークフローを構築しました。

1つ目は、オンプレミス型人事システムの入社時データ連携によるSmartHRアカウント発行の自動化です。

従来は、入社する従業員ごとに、私たち人事労務担当者がSmartHRのアカウントを手作業で発行していました。しかし、Reckoner導入後は、このプロセスを自動化することができました。

具体的には、まず、人事労務担当が新規入社者の社員コードや氏名など登録に必要な最低限の人事データをオンプレミス型人事システムへ入力します。次に、これらの基本的人事データをCSVデータとして出力し、Reckonerにアップロードします。Reckonerでは、クラウドストレージ上に配置した所属部署や採用区分などのマスタデータと、アップロードしたCSVデータを照合し、SmartHRの仕様に合わせたデータ形式に変換します。そして、SmartHRに自動連携することで、アカウント発行を行います。

新規入社者には、事前にSmartHRへのログイン方法を案内してありますので、アカウントを通知することでログインが可能になります。ログイン後、自身のスマートフォン等で住所や電話番号などの詳細な人事情報を入力・更新してもらいます。データ連携は、基本的には週に2回定期的に実行していますが、入社が集中する時期などは、必要に応じて毎日実行する場合もあります。

2つ目は、オンプレミス型人事システムにある雇用契約書の自動データ加工とSmartHRへの自動連携による業務効率化です。

以前は、従業員1人ひとりの雇用契約書を紙で出力し、内容を確認後、担当者がオンプレミス型人事システムに手入力していました。その後、CSVデータとして出力し、さらに複数の契約パターンごとの関数で加工した上で、SmartHRにアップロードするという、非常に煩雑な作業が発生していました。

Reckonerでは、オンプレミス型人事システムから出力した雇用契約のCSVデータをReckonerにアップロードするだけで、SmartHRで必要な形式に自動でデータ加工され、SmartHRへ登録されるようになりました。従業員によって契約内容が異なるので、場合によっては手で編集することもありますが、従来に比べると飛躍的に業務工数が削減され、登録ミスも減りました。当初は、新規入社者の契約書作成から始めましたが、既存従業員についても年2回ある契約更新を全て切り替えることができました。

※ワークフローイメージは「――Reckonerの導入により、どのような効果・変化がありましたか？」欄に掲載

Reckonerの安定稼働を支える、充実したサポート体制

――実際に使ってみて、Reckonerの性能やサービスの品質についてどう感じていますか？

Reckonerが問題無く稼働しているのは、Reckonerのサポート担当の方のおかげだといっても過言ではありません。

初めてReckonerの画面を見たときは、自分たちで扱えるのかと不安に思っていました。しかし実際に使ってみると、非常に直観的に操作できる画面設計になっており、レスポンスが速く手厚いサポートもあって、少しずつ慣れていきました。

Reckonerを使ってやりたいことを実現するために、どのような設定を行えば良いのか見当がつかない場合でも、私たちの要望を細かくヒアリングした上で、最適な設定方法を提案してくれるので、本当に心強いです。

Reckonerは、操作性、機能、そしてサポート体制のどれをとっても非常に優れています。特にサポート体制の部分は、ツールを導入する上で重要なポイントだと改めて感じました。

ヒューマンエラーの大幅な軽減、ボタンクリックだけで自動データ加工と連携、業務の属人化防止　ー「感動」の一言に尽きる

――Reckonerの導入により、どのような効果・変化がありましたか？

Reckonerを導入したことで、オンプレミス型人事システムとSmartHRとのデータ連携が自動化され、業務の効率化、ヒューマンエラーの大幅な削減、そしてデータの正確性向上という点で、大きな効果がありました。これにより、担当者が安心して業務に取り組めるようにもなりました。

従来は、SmartHRのアカウント発行や、オンプレミス型人事システムからSmartHRへのデータ連携作業に多くの時間を費やしていました。CSVデータの加工や整形、SmartHRへのアップロードなど、一つひとつの作業を手作業で行っていたため、どうしても時間がかかってしまっていたのです。

しかしReckoner導入後は、これらの作業がReckonerへのCSVアップロードとボタンクリックだけで完了するようになり、「感動」の一言に尽きます。

例えば、以前は従業員がSmartHRを利用できるようになるまでに時間がかかってしまっていましたが、Reckoner導入によってアカウント発行が自動化されたことで、すぐにSmartHRにアクセスして情報を入力・更新できるようになりました。SmartHR上に人事情報が拡充されたことで、SmartHRの活用促進にも繋がっています。

また、従来は関数を駆使して行なっていた雇用契約書のデータ加工とSmartHRへのデータ登録も、Reckoner導入によって自動化されました。その結果、担当者はオンプレミス型人事システムから出力したCSVデータをReckonerにアップロードするだけで業務が完了するようになり、大幅な業務効率化とヒューマンエラー発生リスクの軽減を実現しました。

さらに、Reckoner導入によってデータ連携プロセスが可視化されたことも大きな変化です。Reckoner上では、どのようなデータが、どのように加工され、SmartHRのどの項目に連携されているのかが一目でわかるようになっています。そのため、担当者が変更になった場合でも、Reckonerを参照することで、スムーズに業務を引き継ぐことができるようになりました。

Reckonerは、一度設定してしまえば、その後は特別な操作スキルや知識がなくても運用していくことができます。この点も、業務の属人化を防ぐ上で非常に有効だと感じています。

Reckonerのワークフロー構築プロセスにおいて、各システム構造の理解が深まった

――逆に大変だったことや苦労したことはありますか？

いざReckonerでデータ連携の仕組みを構築するとなると、やはり初めての経験だったので、最初は戸惑うこともありました。特に、データソースとなるオンプレミス型人事システムの仕様やデータの癖を理解するのに苦労しました。

しかし、スリーシェイク社のサポート担当の方が、私たちの疑問点に対して、いつも親身になって相談に乗ってくれました。「このデータはどういう仕様で、どんな風に扱えばいいのか」「こういう処理をしたい場合は、Reckonerをどのように設定すればいいのか」など、具体的な質問をすると、その都度、的確なアドバイスを下さいました。また、ただ単に私たちの質問に答えるだけではなく、「なぜそうなるのか」「他に方法はないのか」といった視点で、一緒に考えてくれることも多かったです。

そのおかげで、Reckonerを使っていくうちに、自然とデータ連携の仕組みや、オンプレミス型人事システムとSmartHRのシステム構造に対する理解を深めることができました。これは、Reckoner導入によって得られた大きな副次的効果だったと感じています。

最優先課題は解決
今後はシステム間の双方向データ同期と他部門での活用を検討

――今後どのようにReckonerを活用していくか、展望をお聞かせください。

Reckoner導入の最大の目的は、オンプレミス型人事システムとSmartHRのスムーズなデータ連携を行うことでした。最優先課題は解決できたので、まずは成功だと感じています。

今後は、SmartHR上での年末調整や給与の参照を可能にするなど、さらに利便性を高めていきたいと考えています。そのために、オンプレミス型人事システムとSmartHR間で、より密接なデータ連携を実現できるように、Reckonerを活用していきたいです。具体的には、一方のシステムに入力されたデータが、もう一方のシステムにも自動的に反映されるような、エコシステム的な双方向のデータ同期を目指しています。

そしてReckonerは、人事労務部門だけでなく、営業や経理、経営企画など、他の部門でも活用できる可能性を秘めていると感じています。今後は、全社的にReckonerの活用を推進していくことも検討しています。

社外に目を向けると、Reckonerは、専門知識がなくても直感的に操作できるツールなので、どんな企業にも導入しやすいと思います。私たちが先駆者となって、Reckonerの有用性を広め、多くの企業の業務効率化において参考になれば嬉しいです。

――最後に、スリーシェイクやReckonerに今後期待することがあればお聞かせください。

Reckonerは非常に優れたツールですが、さらなる進化を遂げてほしいという思いがあります。

まず、UI/UXの改善についてです。Reckonerは直感的な操作が可能な点が魅力ですが、ITの専門知識がない担当者にとっては、まだ少し分かりづらい部分もあるかもしれません。例えば、各機能の説明がより詳しく表示される、あるいは「この機能を使えば、こんなことができる」といったユースケースが具体的にイメージできるようなUI/UXになれば、さらに使いやすくなると思います。

そして、Reckonerの活用シーンを広げるために、さまざまな業務におけるユースケースを、スリーシェイク社から積極的に提案してくれると嬉しいです。私たち自身、Reckonerの可能性を最大限に引き出せているか、少し不安に感じている部分もあります。スリーシェイク社には、ぜひ、Reckonerを活用した業務改善のアイデアを、どんどん発信していただきたいです。

日々業務に追われていると、どうしても視野が狭くなりがちで、現場では気づきにくい課題や改善点も出てくると思います。スリーシェイク社には、第三者としての客観的な視点から、私たちの業務プロセスを見直し、改善のヒントとなるような提案をいただけることを期待しています。

――お忙しいところお話しをお聞かせいただきありがとうございました！

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アカウント発行と雇用契約書処理業務の工数を大幅削減、ヒューマンエラーを激減　ー「感動」の一言に尽きる first appeared on Reckoner.