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はてなキーワード: ERPとは
1980年代前半に10万人ぐらいの都市に隣接した町で生まれた。
町立保育園/小学校・中学校ときて、工業高校と商業高校と農業高校、そして普通科松竹梅みたいな選択肢の中、普通科の梅に進学した。
父親は食品系仲卸問屋勤務で、母もそこでパートで働いていた。裕福な方ではないが、特に金で特別な苦労を強いられたことも無かったと思う。両親どちらも高卒で就職していて、父親の実家の土地に建てた一軒家住まい。
だからか、大学に行くということは特に考えていなかった。だったら商業にいけば良かったのだが、はっきり言うと、学力が足りなかったのだ。
当時は手に職があるのが強いと言うことで、中の上ぐらいの学力が無いと商業高校には入れなかった。工業高校はヤンキーのイメージが合って、根暗な俺には無理だったし、学校でもヤンキー共がそこにいくと言うから避けたいと言う、今思うとお前何考えているんだって理由で避けた。がんばれば商業高校にも入れたと思うが頑張るモチベもなくそのまま進学した。
時は就職氷河期のまっただ中だったが、父も母も比較的安定していたので「世の中不景気っていって大変だねえ」ぐらいで実感なんてあるはずもなかった。
しかし、卒業が近付いて進路という段階になって、先生が進学を特に勧めるようになって実感が出てきた。先生は誰もが厳しいと口にし、進学を勧めてきた。その中に専門学校もあった。
先輩が就職できなかったが、フリーターで楽しく働いている、それも悪くないよ、そんな話も聞こえてきたが、父の会社はフリーターを使う立場でもあって、そのころになってフリーターだけは絶対にだめだと言われるようになっていた。
しかし現実問題として就職が苦しいとなった頃で、Windowsとインターネットがぽつぽつ使われ始める時代だった。それで、地元のコンピュータを勉強できるビジネス専門学校への進学を決めた。決めた上で、高校生活の残りは部活にのめり込んだ。
専門学校は名前さえ書いて入学金を振り込めば自動合格するような所だった。
専門学校では、同級生の半分以上が年上だったりだぶっていたりとするような人々だった。上は40歳ぐらいもいたと思う。ここでだ。本格的に社会の不景気を実感したのは。
ここで危機感を覚えて本格的に勉強を始める事になる。父に頼んでエプソンのパソコンを家でも買ってもらい、勉強して、当時ギリギリ「二種」から「基本情報」へと名前を変えた基本情報技術者試験に合格した。学生時代では最も必死に勉強したと思う。その他にもCCNAなどの取れる資格はみんなとった。資格数としては学年トップだったはず。その上で、来ていた求人でいくつか会社を回った。その中で、工場の生産システムを専門に運用して面倒を見る部署から来ていた求人があり、一番沢山パソコンを触れそうと言う理由で決めた。
当時この生産システムは通称「ホスト」と言われてていて、汎用機にコボルで書かれたレガシーなシステムであった。これを面倒見るために一から勉強して日常のジョブ投入とかは問題なく面倒が見られるようになりつつも、伝票類の物理的な運搬とか、時には入力のヘルプに入るなど、総務と経理の小間使い的な仕事をこなしていた。
入社翌年、ホストからオープン系にリプレイスするという話が来た。
当時、ITバブルが始まってきて、オープン化という事が中小企業の営業にも言われ雨量になってきた。それと同時にホストの保守費用の値上げが来て、あたらしいもの好きの社長がオープン化システムへのリプレイスを決断。オープン系（と言ってもUnixi系）にシステムを載せ替えた。
これが相当なデスマではあったが、今になって思うと元々のシステムを作った古老がまだ嘱託で仕事をしていた時期でもあり、最後のタイミングだったであろうと思う。結局リース契約は1回更新する事にはなったが。ここで基礎スキルを身につけることになる。今に至るまで製造業の生産・ERPを専門として、扱うパッケージは何度も変わっているが、それで喰っている。
さて、実はオープン系にするというプロジェクトにはもう一つ、係員にしか知らされていない理由があって、それは海外への生産の移転へ対応できるようにすることであった。
売上の8割以上を依存している大手企業が、海外に工場を移転するに当たって、現地に団地を作るので下請けも一括して来い、と言う話があったのである。それが大々的に発表されたのは、システムが上手く稼働できなくて必死になっていた頃であった。稼働を始めた頃には中国の工場が稼働を開始し、集中ケア期間を終えて安定稼働に移る頃には工員が中国に多数出張にでて技術を教えている段階だった。
生産ラインは移転され、パート従業員や派遣社員は派遣切り。そんなことをやっている頃に、リーマンショックが来た。
システムの面倒を見ていると、会計の情報や売上の情報なども入ってくるので自然と知ってしまう訳だが、会社の実情はそれほど急激に悪化はしなかった。だが、リーマンショックに乗じてついに国内ラインの大規模閉鎖とそれに伴う工場閉鎖、従業員の解雇が発表された。正直バブル崩壊のトラウマてきな反応だと思う。
その対象に自分は直截入っていなかったが、その頃、システムを更新を担当した会社の方から転籍の打診があった。会社も同意の上で、より良い給料を提示するから転籍しないかというのである。ホストをオープン系に乗せ替えるという経験を、ユーザ側でした経験をかうと。
それまでの会社は、IT系はバックオフィス系の事務員の賃金であり、30手前で手取りで20万円いかなかった。基本的に残業は禁止で、サビ残がある割には稼げないという環境。
現場は月20時間の残業が前提になっている給与で、それと基本的に賃金テーブルが同じなため、残業が無い分だけ低賃金になってしまうと言う構造的な問題があった。
それでも実家暮らしだったので暮らせていたし、周りの環境もそうだったし、何より専門卒の同級生の中では比較的まともな感じだったのでこんなもんかな、と思っていた。
が、その転籍先企業が提示した待遇は月額40万円というもので、近隣の大都市のオフィス勤務となるがかなり待遇が上がる。その他にも福利厚生が付いてくると言う事も魅力的で、一人暮らしもしてみたかった俺は、転籍をすることにした。
ところが、1ヶ月の有休消化期間と退職手続きをして転職先に手続きにいったら、内容は正社員じゃなくて契約、偽造請負であった。
確かに月額40万円だったが、年俸で500万という意味であった。厚生年金は入れないので国民年金・国民健保。報酬からはしっかりと席料2万円が引かれ続け、パソコンなども指定のものを時前で買わされた。とはいえ、前職よりは100万程度手取りは増えたのでこんなものかなと思ったし、やる事やってもらえれば大丈夫だから、元の会社の仕事を中心に降るし、と言われてはあそうですかと受け入れた。というかそれ以外に選択肢がなかった。
ただ、システムの知識はかなりあったし、ユーザー側ではなく開発側の資料に自由にアクセスできるのは純粋に楽しく、サビ残をする為にこそこそする必要も無くなった。当時は自由に働ける新しい働き方みたいな事を真に受けていたので。
転機になったのは東日本大震災の時である。仕事が飛んだ。結果、その間の報酬が飛んだ。どんぶりで人月契約すると言う動きだったので、東日本大震災でプロジェクトが止まった間、無報酬になってしまったのである。
当然失業保険の手当などもでない。周りの似たような仕事をしている社員は出ているのに、出ない。教育を任されていた後輩…といってもプロパー社員も出ているのに、出ない。
これを転機に、転職活動をして、別の会社に正社員で雇われたいと思うようになった。
しかし、全くだめだった。転職サイトに登録しても専門卒では全然応募しても駄目で、専門卒でも許容しているのはSESの様な会社ばかり。面接に進んでも今と同じかそれ以下の待遇でこちらのスキルなんか全くみてないようなものばかり。東日本大震災による契約停止は1.5ヶ月ほどで済んで、その後プロジェクトが再開されたため仕事も戻ったこともあって切実度が下がったが、それでも続けていた。
さらに、そもそも大卒でないと検索しても表示すらされないと言う話すら聞いて、そこからサイバー大学に入学した。
ただ、結局大卒の資格を取る前に、正社員登用された。契約している会社に元請けから内部監査がかかって、触法する可能性のある偽造請負を是正すると言う話が出たためである。
月給は手取り20万ちょいに下がったが、人生で初めてボーナスが出る待遇となり、手取年収はほぼ同じとなった。その上で、厚生年金に復帰し、さらにIT関係の健保など福利厚生が使える様になった。ここで、ここまで身分によって待遇が違うのかと言う事を実感した。
実は今、最初の会社に戻っている。理由は簡単で、父親がコロナ禍で倒れて後遺症が残り、地元に戻らなければならなくなったためである。元の会社は生産システムを強化していて、の後も繋がりはあったので、その伝手で戻る事になった。
年収はほぼ変わらずに入社できたのは幸運だったが、定期昇給はなくなり、ボーナスも定期的には出ない待遇になったが、こればかりは仕方が無いと諦めている。
| 年度 | 主な内容・影響 |
| 2025年問題 | 団塊世代が後期高齢者に突入 → 社会保障費増加、医療・介護サービス逼迫、労働力不足 |
| 2026年問題 | AI学習用の高品質データが枯渇 → 大規模言語モデル（LLM）の成長が停滞 |
| 2027年問題 | SAP ERPサポート終了、蛍光灯製造禁止、物流人手不足 → 各業界に技術・人員面での影響 |
| 2028年問題 | 改正雇用保険法、炭素課金導入、人口減・高齢化・格差の拡大 → 社会・経済制度に大きな負荷 |
| 2029年問題 | 「情報I」世代が新卒に → デジタルスキル格差による人材育成・組織運営の課題 |
| 2030年問題 | 少子高齢化と人口減少の深刻化 → 労働力不足、社会保障の維持困難、地方の過疎化 |
| 2031年問題 | 国家公務員定年引き上げ、復興庁廃止、人口1億2,000万人割れ予測 → 社会構造の変化 |
| 2032年問題 | FIT制度終了（太陽光） → パネル廃棄・売電契約問題などのエネルギー関連課題 |
| 2033年問題 | 旧暦で9月・10月を特定できなくなる暦法上の問題 → 文化・暦の運用に影響 |
設定を間違えてる
3桁以上の企業になるとだいたい大企業扱いになるので、さまざまな管理制限などが増える。
とくに業務と雇用の透明性の担保が必須になって部署がかなり増える。
まず、その上で社内基盤システムってのは、部署ごとに何個も存在するのだ。
統合業務システムなんてERPとかあるけど、まず1人で扱いきれるもんじゃない。
じゃあ、最低限の管理系としても
労務/税務の透明性のために、勤怠/給与/会計/財務/人事/申請/.....と多岐にわたるんだ
製造っていったな、こいつは色んな業種の中でも、管理業務地獄なんだ、生産/在庫/設備。。。。。と無限にある
超中小はエクセル1つでも成立するんだけど、大企業はIT化がないと何も成立しない時代なのだ。
社内SE1人で持つ会社なんてのは、労務/税務リスクが低い規模の中小にしか適用でないので
覚えておくぞいいぞ
バブル崩壊(1990年から1991年頃)以降に多くの企業が採用を絞った結果、大卒であってもまともな就職はできなかった、というのは誰もが知るところだ。
正社員の応募を何十、何百と出したけど全て不採用で落ちたとかそういうのもネットでは見た。私はそこそこの企業で5～10企業位だったが、ほぼほぼダメだったがあまり記憶が無い。そもそも就活で入社試験をやったり、SPI対策をやったり面接対策、論文対策なんかをやるのが非常にバカバカしいと思っていたくらいだから会社員には向いていなかったのだと思う。あ、NHKと中日新聞、公務員試験、あと出版社とかは受けたな。
結局、10月過ぎても決まらずに大学に来ていたエンジニア派遣会社に話を聞きに行きそのままトントン拍子で決まって就職した。ただ、給料は安かった。1997年当時で大卒18万とかだったと思う。会社の寮扱いのアパートが月6万、駐車場1万、これが天引きされて12万。所得税引かれて手取りは6-7万程度だったと思う。それでも食っていくのが無理だったからじゃがりこ1個で3日は食いつなぐ感じでした。そして年収にして250万くらいだったと思う。心も折れて休職もしそうになった。
大企業でも横並びで初任給20万円程度でこれがどこも同じだと感じていたが、実は福利厚生が全然違う。大企業だと引っ越し代、寮扱いアパート無料、電話代、ガス代、電気代無料といった具合だ。これだと月10万くらいは手元に残るお金が違う。そこで腐ってしまってはおしまいだ。
そこで次の手を考えた。当時(1997年頃)、IT業界ではWeb系システムが作られ始めておりWeb-AP-DBの3層アーキテクチャだった。一般的なアプリケーションサーバ(Apache, tomcat)+DB(MySQL他)で、大規模向けはMS SQL ServerやOracleだった。この頃、MS製品やOracle製品のベンダー資格がブームになり始める最初の頃だったと思う。そこで、Oracle Platinum資格を取得することにした。それには10個くらいの試験に合格しないといけないのだ。しかも、受験料が1科目15000円。すべて自腹を切っていく。そして適切な本も無いところで、2カ月余りで全て合格して取得。
まあ、やればできるんだよ。
そんなわけで、3年間の派遣はとっとと辞めて2000年に大手SIerへ転職しました。大企業はいいね。給与も待遇面も。でも、なぜかみんな暗いし有名大学卒で入社した割にはそれほど興味も無くて残念な感じ。スクラッチ系Webシステム開発やらERP(Oracle EBS)なんかを6年くらいやった。そしてだんだんつまんなくなってきた。心も折れて休職もした。ただ、IT系の資格で、Java、Linux、Solaris、などなどいろいろ取得してきたし総務省の情報処理試験も合格してきた。6年居た会社は不動産投資に失敗したり本業で失敗したりと経営危機のようだった。そこでさっさと去る。この時、年収500万くらいだったかな。
この頃、自分への先行投資を加速させるべく大前研一のアタッカーズビジネススクール、グロービスMBA講座、Bond-BBT-MBAプログラムを受講した。なんだかんだと数百万は使ったと思う。
そして、大手電機メーカーへ転職。年収700万くらいから始まって1000万いくて前くらいで辞めたんだが。12年間の中でSAP ERPをオンプレで新規導入して、アップグレードして、クラウドにしてとか、、まあ充実していたとは思う。一方で、システム運用要員がつまんなくてやめることに。
その後、独立した。最初は月60万くらいの仕事を請けてやっていたが、SAP導入支援となると跳ね上がる。既に独立8年目になるが、年収は5000万くらいになった。仕事も順調だ。100平米を超えるマンションも購入したし、スポーツカーも4台所有している。国内外はふらっといつでも旅行できる身分だ。とても幸せだ。
で、氷河期世代で社会が悪い、時代が悪い、と今でも言ってる人っているのか？努力が足りない！そう言われてきて育って、いま自分がある。心残りは結婚して子供を持つという余裕が無かったことか。あとは年々体力が落ちてきている事。別にそれは他人のせいにするつもりもない。自分がそれを選択しただけだから。そして、あなたは幸せですか？
本日は、量子力学における観測問題という、長年にわたり論争の的となっているテーマに取り組んだ。この問題は、量子状態が、確率的な重ね合わせ状態として存在するにもかかわらず、観測という行為によって特定の結果へと「収縮」するように見えるメカニズムに関する根源的な問いを提起する。
午前中、僕は現在従事している極秘プロジェクトについてパートナーに説明を試みた。残念ながら、このプロジェクトは機密指定を受けており、詳細を外部に漏らすことは禁じられている。苦肉の策として、僕は機密情報をマスキング処理（いわゆる「ピー音」で隠蔽）しながら説明を試みたが、彼女がプロジェクトの核心を理解できたとは到底思えない。
その後、彼女から自身が取り組んでいる脳の意識に関する実験について説明を受けた。彼女の研究は、筋肉運動を司る神経信号が、被験者が運動を意識するよりも先行して発生するという現象に着目している。これは、意識という主観的な経験が、脳内の物理的なプロセスとどのように関連しているのかという、哲学と神経科学の交わる領域における難問に実験的なアプローチを試みるものと言えるだろう。
この現象は、20世紀後半にベンジャミン・リベットによって行われた一連の実験によって広く知られるようになった。リベットは、被験者が指を動かす意思決定をするよりも前に、「準備電位」と呼ばれる脳活動がすでに発生していることを発見した（Libet et al., 1983）。この実験結果は、自由意志の存在そのものに対する疑問を投げかけるものとして、大きな議論を呼んだ。近年では、より高度な神経イメージング技術を用いて、意識的な意思決定に先行する脳活動を詳細に分析する研究が盛んに行われている（例えば、Soon et al., 2008）。彼女の研究も、これらの研究の流れを汲み、事象関連電位（ERP）や脳磁図（MEG）を用いて、意識的な意思決定の神経基盤を解明しようとしているようだ。
昼食時、僕はカフェテリアで友人たちと合流し、食事中にふと閃いたアイデアについて話した。彼女の神経科学的な知見が、量子力学における観測問題に新たな視点をもたらす可能性があるのではないかと考えたのだ。
午後、彼女と僕は共同研究を開始するため、彼女のアパートへと移動した。僕の理論物理学的な計算と、彼女の神経科学的な実験データを組み合わせることで、量子力学の標準的な解釈の一つであるコペンハーゲン解釈における「観測者」の役割、特に意識の関与を検証できるかもしれない。コペンハーゲン解釈では、観測という行為そのものが量子状態を確定させるとされるが、この解釈には、観測を行う「意識」の定義や、それが物理的なプロセスに及ぼす影響など、依然として不明確な点が多く残されている。
量子力学と意識の関係については、様々な理論的な提案がなされてきた。例えば、ロジャー・ペンローズとスチュワート・ハメロフは、意識が脳内の微小管における量子的なプロセスによって生み出されるとする「オーケストレーションされた客観的収縮（Orch-OR）」理論を提唱している（Penrose & Hameroff, 1995）。また、一部の研究者は、量子エンタングルメントなどの量子的な現象が、意識の統合的な性質を説明する上で重要な役割を果たす可能性を示唆している（例えば、Hameroff, 2014）。しかしながら、これらの理論は、実験的な検証が非常に困難であり、科学的なコンセンサスを得るには至っていない。
僕たちの試みは、これらの先行研究を踏まえつつ、より実験的なアプローチを目指すものである。彼女の神経科学的な実験データを用いて、意識的な観測が量子状態に及ぼす影響を詳細に分析し、コペンハーゲン解釈における「観測者」の役割をより明確に定義することを目指す。
しかしながら、共同研究は決して容易ではない。そこで、僕たちはいくつかのルールを定めることにした。例えば、物理学に関する事項については僕が最終的な決定権を有し、神経科学に関する事項については彼女が同様の権限を持つ。ただし、僕が異議を唱える場合はこの限りではない。また、研究成果を論文として発表する際には、僕の名前を筆頭著者として記載することを確約した。
研究を進める過程で、意見の衝突も生じた。僕は彼女の鼻呼吸の音が過度に大きいと指摘し、彼女は僕の存在が極めて疲れると反論した。しかし最終的には、計算モデルにおける重大な誤りを発見し、問題を解決することができた。
夕刻、彼女と僕は、研究を継続するか、あるいは僕たちの関係性を維持するかという、究極の選択に直面することとなった。無論、僕たちにとって自明の選択肢は一つしかない。
そこで、僕たちは改訂されたルールに基づき、互いを容赦なく侮辱し合うという戦略を採用した。具体的には、相手の学歴、知的能力、家族構成など、あらゆる側面を攻撃対象とした。驚くべきことに、この非倫理的な行為が僕たちの認知プロセスを活性化し、研究の進捗を加速させるという結果をもたらした。
本日の結論として、彼女の神経科学的な研究と僕の理論的な計算を組み合わせることにより、量子力学における観測問題の解決に近づける可能性があることが示唆された。しかし、そのためには、更なる実験データと、より洗練された侮辱が必要となるだろう。
HEY!社はERPの刷新と、それに繋がる手配見積管理とか、経費精算とか、決算専用システムとか、そう言うもんをごそーっと入れて、4桁の人員リストラが断行されたやで…。
具体的には社内公募かけて希望した奴は移動はさせたものの、拒否った連中は子会社にまとめられて、会社ごと人材派遣会社に売り払ったやで。
リストラ費用を除いた利益率は近年最高になったやから、方向性としてはあっとるんやろが。
そんで、腐ってもSIerやから、この自社で入れた実績をつかって他社に売り込んでるやで。
仕事がなくなった元バックオフィスの人らが配置転換されてがんばっとるようやけども。ここもいずれ無くなるっちゅー恐怖感は全社に蔓延してるやで。
たとえば ↓
https://www.launchexcel.com/what-jobs-use-excel/
https://www.fdmgroup.com/news-insights/advanced-excel-skills
ジャップランドで起こりがちなことはアメリカでは無いのかAIちゃんに尋ねてみたらこう言ってたよ
ワイ： 質問: 2024年において、アメリカの大企業および中小企業の間で、より一般的なデータ管理の方法はなんですか？ 検索して最新のトレンドを教えてください。 - 方法A:内部データベースからCSVファイルとしてデータをダウンロードし、Excelで修正してから、
ETLツール（例：Informatica PowerCenter、Talend Open Studio）、BIツール（例：Tableau Prep、Microsoft Power Query）、
または他のデータベース（例：OracleDB）などの他のシステムにインポートする。 - 方法B:Excelのステップをスキップし、内部データベースを他のシステムに直接接続する。 - 方法C:レガシーシステムや複雑なシステムには方法Aを使用し、その他のシステムには方法Bを使用する。状況やシステム要件に応じて使い分ける。 質問のポイント: - 大企業におけるExcelの使用:大企業はデータクリーニングのためにExcelを使用するのを完全にやめましたか？それとも、古いメインフレームシステム、ERPシステム、または特定の業務プロセスの問題のためにまだ使用されていますか？ - 方法A、B、Cのシナリオ:各方法の具体的なシナリオと製品名を教えてください。 - 2024年におけるCSVファイルのダウンロード:2024年現在、ETL/BIツールやクラウドベースのDWHを利用できないどころか、Oracle Gatewayなどの接続手段も利用できないデータベースの使用は完全になくなりましたか？
もしそのようなデータベースが2024年にもまだ存在する場合、直接的なデータ連携が困難なため、CSVファイルでのデータ抽出が唯一の方法となることがあります。
企業は膨大なコストがかかるために移行を延期していますか？それともすでに段階的に対応していますか？ - Excelを使い続ける理由: 内部データベースを他のシステムに直接接続した方がシンプルなのに、なぜ一部の企業はデータクリーニングのためにExcelを使い続けているのですか？
↓
2024年には、大企業の間でメソッドB（直接接続）へのシフトが顕著になっています。しかし、特定のシナリオに応じてメソッドC（ハイブリッドアプローチ）も採用されています。中小企業においても、直接接続の利便性と効率性が認識され、その採用が徐々に増加しています。しかし、リソースとコストの制約により、Excelを使用したデータクリーニングやハイブリッドアプローチが依然として一般的です。
使用状況: この方法は、中小企業、レガシーシステム、複雑なデータ構造を含むシナリオで依然として一般的です。Excelはその柔軟性と使いやすさから、データ操作のための多用途ツールとして広く使用されています。
シナリオ:
製品:
具体的なシナリオ:
使用状況: この方法は、大企業や技術に精通した中小企業の間でますます一般的になっています。直接接続を利用することで、データワークフローが効率化され、手動エラーが減少します。
シナリオ:
製品:
具体的なシナリオ:
使用状況: 多くの企業が、レガシーシステムや複雑なシステムにはメソッドAを、その他のシステムにはメソッドBを使用するハイブリッドアプローチを採用しています。この柔軟性により、既存の制約と近代化の努力をバランスさせることができます。
シナリオ:
製品:
具体的なシナリオ:
データ管理ツールの進歩にもかかわらず、Excelは大企業におけるデータクリーニングと操作のために広く使用されています。これは主に以下の理由によります：
ETL/BIツールやクラウドベースのDWHと直接統合できないシステムに対して、データをCSVファイルとしてダウンロードすることは依然として一般的です。企業は高コストと複雑さのために移行を遅らせることが多く、段階的に対処しています。
しかし、直接接続はより効率的で広く採用されており、長期的にはデータ管理におけるExcelへの依存が減少すると予想されます。
クラウドベースのデータ統合ソリューションの台頭により、データ収集、クリーニング、統合がAI/ML技術によって自動化され、手動作業が減少し、データの一貫性と精度が向上しています。AI/MLアルゴリズムは、異常検出、欠損値の補完、パターン認識などのタスクを効率的に処理し、データ品質を向上させます。リアルタイムデータ分析の利点が明らかになるにつれ、直接接続の採用が増加し、より迅速かつ正確なビジネス意思決定が可能になります。
データセキュリティ、コンプライアンス、およびデータガバナンスの重要性が増すにつれ、このトレンドは続くと予想されます。
全然違うよ
僕はERPのコンサルタントからエンドユーザーでの自社開発のシステムの設計までやったことあるけれど
ビジネスのフローというのはビジネス側で決めるべき事であってそもそもソフトウェア工学の問題ではない
他の社ではこうなっている、世間の一般はこうだ、というのはビジネスアナリストの仕事だしそれを提示してサジェスチョンを出すまではアナリストの仕事でも最終的な決定はあくまでユーザー
ビジネスアナリストがいない場合ソフトウェアアーキテクト等がやることもあるけれど最終的な決定はあくまでユーザーというのは同じ
グリコの件でSAPが話題を目にするようになり、だいたい評判が悪いシステムであるようなのだが、「SAPは経営層のためのシステムであって、末端の社員のためのものではない。統合DBにより経営層が判断をするんだ！」という記事があった。
いやいやいや、SAP導入したとこで、JTCの無能経営陣が何を判断するんだよ(笑)
SAP的な統合システムを導入していれば失われた30年は無かったのか？
どんだけいい情報を揃えても、どんだけ早く情報を上げても、ろくな判断しないだろ(笑)
SAPなんて導入したら現場の工数は増えるのに、「ERP導入したから人減らせるだろ！！！」って"判断”する未来しか見えないわ(笑笑笑
まず上流というのがいないんよ
エンジニア数千人いる中で
めちゃめちゃ出来るエンジニアが数人いてその人たちがビジネスロジックを簡単に書けるフレームワークを作る
その人たちは年収数千万とか数億とかのレベルだけどビジネスなんかなんも知らない
そのツールをエンハンスするエンジニアが数百人居てこの人たちもビジネスなんかなんも知らない
そのツールを使ってビジネスロジックを組むエンジニアが数千人いる
そのエンジニアにビジネスの仕様を伝えるビジネスアナリストが何人いたかは知らんけど相当いる
日本の「上流」というのはここでビジネスアナリストあたりの感じだけど、ソフトウェア的にはビジネスなんか一切知らんトップ数人が大事なの明らかやん
