180社のDX支援が証明した、
確かな成果
製造業・金融・小売など多様な業種において、課題の本質を捉えたアプローチで定量的な成果を実現してきた事例をご紹介します。
CASE STUDIES
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サービス
大手製造業のSAP S/4HANA移行
従業員3,000名超の大手製造業メーカー
課題
老朽化したSAP ECC 6.0の保守期限到来に伴い、基幹システムの刷新が急務。複数拠点にまたがる複雑な業務プロセスと膨大なカタマイズが移行の障壁となっていた。
アプローチ
フィット&ギャップ分析から始まり、業務プロセスの標準化を推進。SAP S/4HANAのクリーンコア原則に基づき、カスタマイズを最小化しながら段階的移行を実施。並行稼働期間を設けリスクを最小化した。
成果
使用技術・プラットフォーム
「アクセルパートナーズの伴走支援により、想定より2ヶ月早く本番稼働を達成できました。現場への定着支援も手厚く、移行後のトラブルも最小限に抑えられました。」
— IT推進部 部長
地方銀行のクラウド移行
預金残高5,000億円規模の地方銀行
課題
オンプレミス中心のITインフラが老朽化し、デジタルバンキングへの対応が遅れていた。金融規制への対応と高いセキュリティ要件を満たしながらのクラウド移行が求められた。
アプローチ
セキュリティ・コンプライアンス要件を最優先に設計。金融庁ガイドラインに準拠したクラウドガバナンス体制を構築し、ハイブリッドクラウド戦略で段階的に移行。内製化支援も並行して実施した。
成果
使用技術・プラットフォーム
「規制対応とクラウド化の両立という難題に、専門知識と実績で応えていただきました。内製化支援のおかげで、今では自社チームが主体的にシステムを運用できています。」
— デジタル戦略部 副部長
小売チェーンのデータ分析基盤構築
全国200店舗を展開する小売チェン
課題
各店舗・ECサイトのデータが分散しており、統合的な顧客分析や需要予測ができていなかった。データドリブンな意思決定への転換が経営課題となっていた。
アプローチ
データレイクハウスアーキテクチャを採用し、全チャネルのデータを統合。機械学習による需要予測モデルを構築し、在庫最適化を実現。BIダッシュボードで現場担当者も活用できる環境を整備した。
成果
使用技術・プラットフォーム
「データ活用の文化がなかった当社が、わずか1年でデータドリブン経営に転換できたのはアクセルパートナーズの支援があってこそです。現場への教育・定着支援が特に印象的でした。」
— デジタルマーケティング部 部長
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導入事例一覧
累計180社の導入実績から、代表的な3つの事例をご紹介します。
ERPと個別システム乱立による業務非効率
企業概要
国内大手製造業。売上高800億円規模、工場12拠点を持つ部品メーカー。
課題
基幹ERPと各拠点の個別システムが乱立し、データ連携に多大な手作業が発生。月次決算に10営業日を要し、経営判断の遅延が慢性化していた。また、旧来のオンプレミス環境では保守コストが年々増大し、IT部門のリソースが維持管理に占有されていた。
アプローチ
- 1As-Is業務プロセスの全拠点ヒアリングと可視化（3ヶ月）
- 2SAP S/4HANAへの標準化移行設計とカスタマイズ最小化方針策定
- 3AWSハイブリッドクラウド構成による段階的移行計画
- 4全社員向けチェンジマネジメント研修（延べ1,200名）
- 5本番稼働後6ヶ月の伴走サポート体制構築
成果
ライアントの声
「移行後の業務標準化により、各拠点のデータが即座に本社で確認できるようになりました。経営判断のスピードが格段に上がり、競争力の向上を実感しています。」— IT推進部 部長
属人的与信判断のAI化
企業概要
地方銀行。62拠点を持ち、中小企業向け融資を主力とする地域金融機関。
課題
融資審査が担当者の経験と勘に依存しており、審査品質のばらつきと長期化が課題。熟練行員の退職による知識流出リスクも高まっていた。また、オンプレミスの基幹システムは老朽化が進み、セキュリティリスクと運用コストが増大していた。
アプローチ
- 1過去5年分の融資データ（約8万件）を活用したAIモデル設計
- 2Azure Machine Learningによる与信スコアリングモデル構築
- 3Azureクラウドへの基幹システム段階的移行（ゼロダウンタイム）
- 4審査担当者向けAI活用トレーニングプログラム実施
- 5Power BIによる経営ダッシュボード構築
成果
ライアントの声
「AIが審査の下地を作り、行員が最終判断に集中でき体制になりました。若手行員でも高品質な審査ができるようになり、組織全体の底上げを実感しています。」— 融資部 審査課長
需要予測AI導入による在庫最適化
企業概要
全国展開の小売チェーン。売上高1,200億円、店舗数320店舗を持つ総合小売業。
課題
各店舗の発注が担当者の経験則に依存し、過剰在庫と欠品が同時発生する非効率な状態が続いていた。データは各店舗・各システムに分散しており、全社横断での分析が困難。季節変動や地域特性を考慮した需要予測ができず、年間18億円超の在庫ロスが発生していた。
アプローチ
- 1全社データ統合基盤（AWS Redshift）の設計・構築
- 2320店舗×全SKUの販売データ統合と品質クレンジング
- 3Amazon SageMakerによる需要予測AIモデル開発（地域・季節・天候変数考慮）
- 4自動発注システムとの連携API開発
- 5Tableauによる店舗・バイヤー向け分析ダッシュボード展開
成果
ライアントの声
「需要予測の精度が上がり、発注業務が自動化されたことで、バイヤーが商品企画や仕入れ交渉に集中できるようになりました。在庫ロスの劇的な削減は経営への直接的な貢献です。」— 商品本部 本部長
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製造業・金融・小売など、業種を問わず中堅・大手企業のDX推進を伴走支援してきました。 同様の課題をお持ちの方は、まずはお気軽にご相談ください。