コンピュータ同士がつながり続け、データ連携や情報連携が行われる利用シーンを見ていきましょう。
例えば、メーカーでは、
- 得意先からの需要情報を常に受けながら、人工知能（AI）を駆使した生産計画を立てる
- 計画に合わせてワークフロー（業務の自動連携と監視）などで資材を自動発注する
- 工場では原料資材メーカーからの出荷情報を受け、移動中在庫と工場倉庫の在庫を合わせて最適在庫を確認する
- 生産状況を逐次得意先に連絡し、かつ出荷予定と出荷報告を通知する。これらもワークフローを使い極力入力作業を省いた効率的な業務の流れを作る
- 機械の稼働状況も監視し、不安定な状況が発生すればすぐにアラートし、予防保守ならびに出荷の調整などを行う
- 現時点の販売状況と入荷予定を照らし合わせ、AIベースでの販売計画を策定する。その計画は、メーカーに需要情報として提供する
- 業務の多くはクラウドアプリケーションのサービスを利用し、自社システムとの融合を実現している
- 取引のあるすべての物流会社に配送状況を同時に問い合わせる
- リアルタイムで集まった回答結果を自社のシステムで一覧として確認する
- それにより、目の前の画面で自社の荷物が、全国でどこの物流会社により今どのように配送されているかをひと目で確認することができる
得意先側でも、
物流の配送状況の確認も、
というように、これまで、個別の“紙と勘と経験と度胸”で支えられた企業間取引や拠点間、社内システム間も、インターネットの活用で“点や線のつながり”ではなく、“面のつながり”に変わります。さらに、広範囲にわたりグローバルで、高速に、高精度なデータ連携が可能になるのです。
複数の物流事業者へのリアルタイムの配送状況確認（出典：データ・アプリケーション）
そして、各企業で高度な業務システムの用意が難しい場合、専門のアプリケーションを提供するSaaSの利用も大いに期待できるでしょう。
