作った人が辞めて中身を説明できる人がいない
仕様書は古いまま。直したい箇所があっても、どこに手を入れればよいか誰も分からず、触れないまま使い続けています。
仕様書が残っていない古いシステムも、AI がコードを読み解いて試作の画面まで作ります。浮いた時間でエンジニアと公認会計士・税理士が業務の流れから組み直すので、費用を抑えたまま、転記や二重入力の残らないシステムに作り直せます。
相談は無料です。今のシステムの資料がそろっていなくても構いません。
仕様書は古いまま。直したい箇所があっても、どこに手を入れればよいか誰も分からず、触れないまま使い続けています。
同じ機能を新しい技術で作り直すだけで、大がかりな見積もりと長い期間を示され、稟議が通らないまま止まっています。
システムは入れ替えたのに、会計ソフトや報告用の表へは人が打ち直しています。月末になると経理だけが遅くまで残ります。
同じ機能を新しい技術で作り直しても、転記や二重入力は前のまま残ります。はてなベースは作る前に業務の流れを見直し、システムの間で人が転記や打ち直しをしている箇所から仕組みに置き換えます。
はてなベースは、AI が作業する前提で開発チームの役割を組んでいます。読み解きや下書きのように量の多い作業は AI が受け持ち、人は設計の判断と業務の確認に時間を使います。人手で一から進めるより、少ない人数と短い期間で進めやすくなります。
AI
エンジニア
公認会計士・税理士
はてなベースには、マーケティング、データサイエンス、セキュリティ、会計の専門家がそろっています。そのうえでバックオフィスの DX と、働く人の体験（EX）を良くすることに専念してきました。業務システムの作り直しも、この体制と経験を前提にお受けしています。
はてなベースは、Salesforce を使った仕組みからフルスクラッチの ERP まで、バックオフィスの業務システムを専門に作ってきました。だから対象の帳票や画面だけを作り直すことはしません。その前後で誰が何を打ち直しているかを聞き、締めの遅れや監査対応のように、一見システムと関係なさそうな悩みもまとめて解きます。
お客様と取り決めた範囲で古いコードと残っている資料を AI に読ませ、今の仕様を書き起こすところから始めます。新しいコードとテストの下書きも AI に作らせ、設計の判断と確認に人の時間を集中させます。人手で一から読み解く従来の進め方より工数が小さくなる分、費用と期間を抑えられます。
グループにはてなベース税理士法人とはてなベース社会保険労務士事務所などがあり、公認会計士・税理士が設計に加わります。どの取引がどの仕訳になり、月次の締めと監査で何を求められるかを分かったうえで作るので、経理が後から手で直す作業を、設計の段階で減らせます。
守秘義務のため社名と内容は伏せていますが、上場企業の業務システムにも導入いただいています。
監査や内部統制の要求がある会社の業務にも合わせて作ります。
会計・税務・労務の確認を、外の専門家を待たずにグループ内で進められます。
自分たちで業務システムを作って売っている会社として、運用まで見て作ります。
大手は大人数の体制、AI を使う小規模の会社は速さと費用が強みです。はてなベースは AI で費用を抑えながら、会計の専門家が業務の流れから設計に加わります。
| はてなベース | 大手のシステム開発会社 | AI を使う小規模の開発会社 | 会計コンサルティング会社 | |
|---|---|---|---|---|
| 古いシステムの読み解き | ◎AI で今の動きから仕様を起こす | ○人手で読み解く | ◎AI で読み解く | △開発会社に任せる |
| 業務の流れの見直し | ◎前後の工程まで聞いて組み直す | ○上流の担当が付くが費用は大きい | △対象の帳票や画面が中心 | ○提言まで |
| 会計・経理の知識 | ◎公認会計士・税理士が設計に加わる | ○専門部署がある会社もある | △会社による | ◎強い |
| AI を使った開発 | ◎読み解きからテストまで | ○会社や案件による | ◎開発の中心に使う | △開発は外部に頼むことが多い |
| 費用と期間 | ◎AI で減らした工数の分、費用を抑える | △体制が大きく高くなりやすい | ◎抑えやすい | △開発費は別にかかる |
| 大きな案件の体制 | ○上場企業への導入実績あり | ◎大人数の体制を組める | △少人数で回す | △開発の体制は持たない |
| 動かす場所 | ◎クラウドも社内のサーバーも | ◎どちらも対応 | △クラウドが中心 | △開発は外部に頼むことが多い |
| 作った後の運用 | ◎経理の運用まで一緒に回す | ○保守契約の範囲 | ○保守契約の範囲 | △システムの保守はしない |
一般的な傾向をもとに当社がまとめたものです。各社の対応範囲や費用は会社と案件によって異なります。
アジャイルと呼ばれる進め方を取り入れ、早い段階から試作の画面をお見せします。
実際の画面を触りながら話すので、資料だけでは出てこない「この欄は要らない」「ここで上長の承認がほしい」といった要望がその場で出ます。要件定義と設計の段階で決められることが増えます。
試作から実物へ作り上がっていく画面を、そのつど確かめながら進めます。業務の変更や急な要望が出ても、次の試作で反映できます。完成してから作り直す手戻りを減らせます。
試作の画面と動くコードの下書きは AI で作ります。見せて直す回数を増やしても、費用と期間が膨らみにくくなります。
現場の担当者と経理に、今の手順と困りごとを伺います。
今のシステムを読み解き、新しい画面の試作を作ります。
AI を使う画面を操作しながら、項目と手順を一緒に決めます。
1 つの業務で先に動かし、新旧で同じ結果になるかを確かめます。
AI を使う今のシステムを動かしたまま、残りの業務を段階的に移します。
業務の内容や取引先との契約に合わせて、システムとデータを置く場所を選べます。どちらの場合も、セキュリティ対策まで含めて設計します。
外部のサービスに業務データを預ける先を、むやみに増やしたくないというご相談もお受けしています。AI を前提にした開発なら、これまで SaaS に頼っていた機能も、以前より少ない費用で自社のシステムの中に作れます。
作り直すかどうかを決める前の相談で構いません。どこから手を付けると効果が大きいかを、会計の目線も入れてお伝えします。