PSI計画業務画面
営業部門が販売見込・内示情報を入力し、将来の売上を予測します。操作は、Excelのコピー＆ペースト機能をそのまま活用しながらデータを一括更新します。
製品ごとの販売計画・生産計画・在庫見通しを集計し、計画の整合性を確認します。
（製品別→工場別→顧客別）
週次での計画変化を可視化し、変化要因の早期把握と迅速な対策を実現します。前週との販売計画の差異を生産計画に生かすことが出来ます。
需要変動・在庫コスト・サプライチェーン複雑化に対応
需要変動の激化
市場トレンドや顧客ニーズの変化により、販売予測と生産計画をタイムリーに見直す必要があります。
適正在庫の重要性
過剰在庫はコスト増加につながり、在庫不足は販売機会損失につながります。
サプライチェーンの複雑化
調達・生産・販売・配送を横断して、在庫とリードタイムを可視化することが求められます。
PSI業務をExcelだけで続けると、情報が分散します
Excelは自由度が高く、現場業務には欠かせないツールです。しかし、販売・生産計画・在庫見通しを複数部門で運用する場合、ファイル分散や更新漏れ、バージョン違いが発生しやすくなります。
また、現場データの精度を向上させるには、変化に対応した柔軟な入力が必要です。
（Excelのリスト形式での一括変更が重要）
従来のExcel運用
- ×部門ごとにファイルが分散する
- ×最新版が分からない
- ×転記・集計作業が多い
- ×手入力ミスが発生しやすい
- ×販売・生産・在庫の整合性確認に時間がかかる
dbSheetによるPSI管理
- ✓Excelの操作性を活かして入力できる（重要）
- ✓入力データをDBで一元管理できる
- ✓部門間で同じ情報を共有できる
- ✓検索・集計・履歴管理ができる
- ✓ERP周辺業務を柔軟にシステム補完できる
ERPクリーンコア × dbSheetによるPSI業務補完
ERPには受注・出荷・在庫・購買・会計などの基幹データを集約。一方で、販売・生産計画・内示管理・在庫見通しなど、変化が多く現場判断が必要なPSI周辺業務はdbSheetで管理します。
ERPシステム
- ✓受注管理
- ✓販売管理
- ✓購買管理
- ✓在庫管理
- ✓会計管理
- ✓マスタ管理
基幹業務はERP標準機能を中心に運用し、ノンカスタマイズを維持します。
dbSheetによるシステム化
- ✓販売計画
- ✓生産計画
- ✓需要予測
- ✓内示管理
- ✓在庫見通し
- ✓PSI会議資料
現場ごとに変化するPSI業務は、Excel資産を活かして柔軟にシステム化します。
ERPクリーンコア × dbSheetアドオン開発の要点
ERP本体には手を入れず、変化の多い現場業務だけを、使い慣れたExcel／Access資産のままdbSheetでシステム化する——それが「クリーンコア × dbSheet」の考え方です。ERPは基幹業務にノンカスタマイズのまま運用し、現場が日々更新する計画・実績・予測業務は、既存の資産を活かして柔軟に補完します。
なぜ、ERPの周辺業務が課題になるのか
ERPだけでは現場が回らない
販売見込・生産計画・積載率予測など、ERPに存在しない現場判断の情報は、結局Excelで管理され続けている。
アドオン開発は最小限に
ERP本体を作り込むと保守負担が増え、バージョンアップ・移行のたびに改修コストと期間がかかる。
Excel資産は捨てなくていい
現場が磨き上げてきた計算式や運用ノウハウは、そのまま活かせればシステム化のコストと期間を大幅に圧縮できる。
ERP帳票出力における、dbSheet活用の視点
ERP周辺でdbSheetがどう使われているかをヒアリングしたところ、「帳票出力」の場面で特に評価が高いことがわかりました。ERP本体はノンカスタマイズのまま、社内で自由に内製化出来る点や、現場が帳票を出力後に二次利用したい意向が強く、dbSheetでExcel帳票を柔軟にかつ安全に作成することが出来ます。
ERPをカスタマイズせず、帳票はdbSheetでExcel／PDF出力
dbSheetは既定では印刷・PDF保存・ファイル保存ができず、権限を許可した利用者のみが出力可能。出力時のログも自動で残るため、内部統制の観点で評価が高いポイントです。
また、縦横に計算式が多用されるマトリックス帳票も、Excelの関数・計算式をそのまま活かせるため、他の帳票ツールで作り直すより圧倒的に低コストで実現できます。
計算式を保持したままExcel出力し、現場の二次加工へ
dbSheetで作成した帳票をExcel保存する際、計算式のまま出力するか値に変換するかを権限に応じて選択できます。計算式を保持して出力すれば、権限の許す範囲でシミュレーションや二次加工に活用でき、システム出力後の現場のExcel業務までスムーズにつながります。
PSI管理システムの構築事例
Excelで行っていたPSI業務をdbSheetでシステム化。営業部門と生産企画部門の情報共有を実現し、生産投入の精度向上と在庫削減に貢献した事例です。
営業・生産部門の情報共有
部門間で同じPSIデータを共有し、販売見込と生産計画のズレを抑制します。
生産投入精度の向上
販売見込をもとに生産計画を見直し、必要なタイミングで必要な数量を計画できます。
在庫削減への貢献
過剰在庫や欠品リスクを可視化し、経営課題である在庫削減にも貢献します。
【事例紹介】シャープディスプレイテクノロジー株式会社 様
Excelの柔軟性と、システムの統制を両立
現場のExcel業務をそのまま否定するのではなく、Excelの良さを活かしながら、DB管理・オンライン更新・権限制御・情報共有を実現します。
Excel I/F
使い慣れたExcel感覚で入力できるため、現場教育の負担を抑えられます。
DB機能
入力データをデータベース化し、部門をまたいだ共有・検索・集計を実現します。
オンライン更新
関係者が同じデータを参照でき、更新漏れやバージョン違いを防ぎます。
監査・操作ログ対応
ユーザーの操作に対する操作ログを保存できます。
段階的な拡張
特定部門・特定製品群から始め、対象範囲を段階的に広げることができます。
ERP周辺業務補完
ERP本体を作り込まず、周辺のExcel業務をdbSheetで柔軟に補完します。
既存Excelを活かして、段階的にPSI管理をシステム化
いきなり大規模なシステム開発を行うのではなく、既存Excelの棚卸しから始め、プロトタイプを確認しながら段階的に導入できます。
現状Excelの棚卸し
販売計画、生産計画、在庫表、内示管理表など、現在利用しているExcelを整理します。
DB化する項目を設計
品目、年月、得意先、販売見込、生産予定、在庫数、安全在庫、担当者など、管理項目を定義します。
既存Excelをベースにプロトタイプ作成
現場で使っているExcelのレイアウトや計算ロジックを活かし、dbSheetで試作します。
ERPデータとの連携
受注・在庫・出荷・購買などの基幹データを参照し、PSI計画との整合性を高めます。
本番運用・対象範囲拡大
まずは特定部門や特定製品群から開始し、段階的に全社展開します。
PSIデータを蓄積すれば、AI・BI活用の基盤になる
dbSheetで販売計画・生産計画・在庫見通しをデータ化することで、将来的にはBI分析、需要予測、着地予測、異常検知などへの展開も可能になります。
当社では、AI関連製品とdbSheetの連携で更なる業務の自動化を図って参ります。
今回は、CData Connect AI製品をご紹介します。
基幹データ
PSIデータ
データ連携
分析・対話
異常検知
ETL～BI × 「Connect AI + AI」への進化
本図は、従来のBI活用基盤と、CData Connect AIを中心とした新しいデータ活用アーキテクチャを比較したものです。
左側の「ETL～BI（現構成）」では、ERP・SCM・CRMなどの基幹システムからデータを収集するために、それぞれETL処理を実装し、データウェアハウス（DWH）へ集約します。さらに、分析用途ごとにデータマートを構築し、BIツールで可視化・分析を行う構成が一般的です。この方式は、大量データの分析に適している一方で、ETL開発やDWH・データマートの設計・運用など、多くの時間・コスト・専門知識が必要となります。
一方、右側の「Connect AI + AI（新構成）」では、ERP・SCM・CRMなどのデータソースをCData Connect AIへ集約し、350以上のデータソースへの接続機能と統一された権限管理を活用します。その上で、Copilot、Claude Desktopなどの生成AIが必要なデータへ直接アクセスし、自然言語による検索・分析・レポート作成を実現します。
この構成により、従来必要だったETL・DWH・データマート・BI環境の構築負荷を大幅に軽減し、現場部門や経営層が必要な情報をリアルタイムに取得・活用できる環境を実現します。
この構成のメリット
- ①ETL開発やデータマート構築の工数を大幅に削減
- ②DWH中心の複雑なデータ基盤をシンプル化
- ③350以上のデータソースへ統一的にアクセス可能
- ④権限管理を一元化し、安全なAI活用を実現
- ⑤Claude Desktopなどの生成AIから自然言語でデータ分析が可能
- ⑥現場部門・経営層がセルフサービスでデータを活用でき、意思決定のスピードを向上
当社のメッセージ
「BIのためにデータを準備する時代」から、「AIが必要なデータへ直接アクセスし、誰もがデータを活用できる時代」へ。Connect AIは、データ活用基盤をシンプルにし、生成AIを企業データと安全につなぐ新しいアーキテクチャを実現します。