豊田通商は、トヨタグループの総合商社。アフリカが強い
豊田通商は、トヨタグループの総合商社として「モビリティ」に圧倒的な軸足を置きつつ、他の総合商社とは一線を画す「特定領域での深掘り」と「社会課題解決型」を展開
1. 独自のビジネスモデル：バリューチェーンの深化
豊田通商は、単なる「仲介（トレード）」に留まらず、製造からリサイクルまで深く関与する「一気通貫のバリューチェーン」を構築しています。
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動脈ビジネス（生産・供給）： トヨタグループの調達・物流を一手に引き受け、自動車生産に必要な原材料から部品、完成車の輸出入までを担当。
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静脈ビジネス（回収・再生）： 使用済み自動車の回収から、鉄・アルミ・希少金属のリサイクルまでを行う「サーキュラーエコノミー（循環型経済）」を数十年先駆けて事業化しています。
2. 圧倒的な強み（コア・コンピタンス）
① アフリカ市場でのプレゼンス「アフリカNo.1商社」
最大の強みの一つがアフリカでの圧倒的基盤です。仏商社CFAOの買収により、アフリカ全54カ国をカバーするネットワークを保有しています。
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多角展開： 自動車販売だけでなく、医薬品卸（40カ国以上）、小売、飲料製造、地熱発電などのインフラまで幅広く展開。
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現地密着： 「With Africa, For Africa」を掲げ、現地の雇用創出や産業育成に深く食い込んでいます。
② 次世代モビリティと電動化戦略
トヨタグループの電動化戦略の要として、上流から下流までを押さえています。
③ トヨタ生産方式（TPS）の展開
商社でありながら、物流現場や製造現場に「カイゼン（KAIZEN）」を持ち込む現場力が強みです。これにより、物流の効率化や在庫削減などの付加価値を顧客に提供しています。
3. 事業ポートフォリオの変遷
現在、同社は2030年に向けた投資領域を「Core（モビリティ）」「Social（アフリカ・循環型社会）」「Nature（再生可能エネルギー）」の3つに集約し、成長を加速させています。
4. 財務と成長戦略のポイント
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高い資本効率： ROE（自己資本利益率）10%以上を安定的に維持することを目指しており、他の商社と比較しても高い効率性を誇ります。
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投資の集中： 中期経営計画では、3年間で1.2兆円規模の投資を掲げ、特にカーボンニュートラルとアフリカに注力しています。
トライアルホールディングスはデータ分析に力をいれる
トライアルホールディングス（以下、トライアルHD）は、「流通情報革命」をスローガンに掲げ、小売業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を強力に推進しており、その核となるのがデータ分析とAI技術の活用
同社のデータ分析に関する主な取り組みと特徴は以下
🛍️ データ分析の基盤と特徴
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IT活用のDNA: 創業者がエンジニアであったことから、早期から小売業にITを活用する企業文化があります。DX戦略は外部コンサルに依存せず、自社で考え、組み立てるのが基本です。
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豊富なリアルデータ: スーパーマーケット「トライアル」の運営を通じて、ID-POSデータ（誰が、いつ、何を、どれだけ購入したか）や、店舗内のIoT機器から得られる膨大なリアルデータ（270億件のID-POSデータなど）を収集・蓄積しています。
💡 AI・IoTを活用した具体的な分析・施策事例
トライアルHDは、子会社の株式会社Retail AIを通じて独自にIoT機器やAIシステムを開発し、データ分析に基づいたリテールDXを実現
1. 店舗オペレーションの最適化
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AIカメラソリューション:
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欠品防止・在庫管理: AIカメラが商品棚を監視し、欠品状況を把握してスタッフにアラートを発し、補充を促します。これにより、販売機会の逸失（チャンスロス）を防ぎます。
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自動発注・補充: 欠品のトレンドデータなどを分析し、発注量の最適化や、補充オペレーションの設計に活用しています。NTTとの協業で、サプライチェーン全体の最適化を目指したAIエージェントサービス開発も進められています。
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自動値下げシステム: AIカメラのデータなどに基づき、どの時間帯にどれくらいの値下げをすれば売上が増やせるかを算出し、電子棚札の価格を自動で変更します。
2. 顧客体験の向上と販売促進
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スマートショッピングカート（SSC）:
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リテールAIカメラとサイネージ連動: 飲料コーナーなどで、お客様の購買行動に合わせたお得情報（例：カート使用客にはケース買い情報）をサイネージに表示します。
3. 業種を超えたオープンイノベーション
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ヘルスケア分野での活用: 九州大学と連携し、トライアルの購買データと購入者の性・年代データ（匿名化されたデータ）を医学的視点から分析し、生活習慣の推測や健康上のリスク測定を行い、病気の「超早期発見」や「健康寿命延伸」といった新たな価値創造を目指す研究を進めています。これは民間企業の購買データをヘルステック開発に活用する世界初の試みとされています。
🤖 生成AIへの取り組み
生成AI（Generative AI）についても、OpenAI社のAPIを利用する方法と、独自のモデル開発を並行して検討するなど、新しいテクノロジーを積極的に取り入れ、さらなる流通変革への活用を模索
トライアルHDは、小売業がデータを収集・分析するだけでなく、それを実行するための独自技術（IoT機器、AIカメラなど）を開発・導入することで、データに基づいた業務の自動化と顧客体験のパーソナライゼーションを同時に実現している点が最大の強み
日本酸素ホールディングスの成長力高いね
日本酸素ホールディングス株式会社についての情報は以下
日本酸素ホールディングスグループは、産業ガス分野におけるグローバルプレイヤー
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事業展開: 日本、米国、欧州、アジア・オセアニアの4つの地域で30超の国と地域をカバー
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市場地位: 世界で第4位の産業ガス、電子ガス、医療用ガスのサプライヤーである。
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事業の柱:
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ガス事業: 産業ガス（酸素、窒素、アルゴンなど）、電子ガス、医療用ガス
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サーモス事業: 世界120カ国以上に「THERMOS」ブランドの魔法びん製品を供給している。
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製品・サービスの具体例
グループの製品とサービスは多岐にわたり、主要な産業を支えている。
日本酸素ホールディングスは、企業価値向上と事業効率化のため、デジタルトランスフォーメーション（DX）を推進している。
DX戦略の柱
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サプライチェーンの最適化:
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IoTを活用したリモート監視: ガス製造プラントや貯槽の稼働状況を遠隔からリアルタイムで監視するシステムを導入している。これにより、供給安定性の向上とオペレーションコストの削減を実現している。
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AIによる需要予測: 顧客のガス使用パターンや季節変動などのデータをAIで解析し、高精度な需要予測を行っている。これにより、生産計画や配送ルートの最適化を図っている。
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営業・顧客接点の強化:
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CRM（顧客関係管理）システムの刷新により、グローバルでの顧客情報や営業活動を一元管理し、グループ全体の営業効率とサービス品質の向上を目指している。
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製品・技術開発への応用: AIを活用して、顧客の製造プロセスにおけるガスの最適な使い方や、新たな応用技術の探索を加速させている。
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基幹システムの標準化・統合:
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グローバルに展開する各拠点・子会社で使用されるERP（統合基幹業務）システムの標準化・統合を進めている。これにより、グループ全体の経営情報の透明性とガバナンスを強化している。
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社内業務の効率化:
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RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を導入し、経理や人事などの定型的な事務作業を自動化している。
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ペーパーレス化やデジタルワークプレイスの構築により、従業員の生産性向上と働き方改革を推進
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日本酸素ホールディングスは、技術力を基盤とした安定的なガス供給と、デジタルの力を活用した高付加価値ソリューションの提供を両立
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株式会社ミスミグループ本社のdxは次世代に成長するのか
株式会社ミスミグループ本社は、
東京都千代田区に本社を構えています。代表取締役社長は現在、大野龍隆が務めています。
同社は、ものづくりの対応力とIT・AI技術を融合させた成長戦略として「デジタルモデルシフト」を掲げています。これは、カタログ販売から始まったビジネスモデルをデジタル技術で変革し、製造業の課題解決に貢献することを目的としています。
2. 製品・サービス
ミスミグループの主要な製品・サービスは、FA（ファクトリーオートメーション）用部品、金型部品、工具、消耗品などの提供です。特に、製造業のDXを牽引するデジタルサービスとして、**AIプラットフォーム「meviy（メビー）」**を展開しています。
meviyは、特注の機械部品調達プロセスを革新するサービスです。3Dデータをアップロードするだけで、AIが即座に見積もり、納期回答、発注、製造手配までを自動で行うため、製造現場の調達時間を大幅に短縮し、業務効率化に貢献しています。
同社は、製造業における「業界DX」を推進しており、その取り組みはデジタルトランスフォーメーション銘柄（DX銘柄）に選定されるなど高く評価されています。
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デジタルモデルシフト: IT・AIと60年以上にわたる製造対応力を組み合わせた全社的な成長戦略を推進しています。
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AI・IoT活用: 生産プロセスにおいては、AI、IoT、ロボットなどを活用することで、生産性の向上と、社内データの集積による技術伝承を両立しています。
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顧客体験の革新: ECプラットフォームに自然言語処理（NLP）を活用したAI技術を導入し、ベクトル検索を実現しました。これにより、商品探索時間の改善や検索数の増加など、顧客の利便性を大きく向上させています。
4. 社内システムへの具体的な取り組み
全社的なDXを支えるため、社内システムと人財育成にも積極的に取り組んでいます。
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経営基盤のDX: 生産プロセスや社内各部門のデータをつなぐ統合プラットフォームを構築し、AI連携が可能な環境を整備しています。これにより、データに基づいた迅速な意思決定を可能にしています。
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生成AIの活用推進: 社員約1万人を対象にAIチャットサービスを導入し、企画業務やクリエイティブ業務を支援するなど、全社的な業務変革を推進しています。
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内製化体制の構築: AI技術を活用したプロダクトの高速開発を実現するため、内製での開発体制を構築しています。社員を「データサイエンティスト」として育成するリスキリングを推進し、外部専門家の知見を活用しつつも、開発と運用を自社で実行する体制を確立しています。
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現場システムの改善: 現場の負荷を適切に管理するため、IoTとAIを活用したシステムを導入しています。生産計画はリアルタイムで現場のタブレットに反映され、作業の進捗状況と現場の負荷を一元的に把握できるようになっています。
承認欲求が強い出版物もある会長のエゴが気になるけどね
あh
っっっれ
sierとwebサービス企業は、全然ちがうんやで
エンジニアはふりまわされるだけやしな
自社開発のサービスの場合は終わりはない。
運用している限り、変更される。
ビジネス環境の変化に応じてサービスを日夜改良する。
その日夜の改良はもちろん自前でする。
そのような作業を外注するということは、スピード的にもコスト的にも見合わないので、通常は行われない。
一方外注して作られたシステムの運用や変更は、同じ会社が受注したとしても別の契約になる。
環境の変化に追従するために、要件を定義して、設計して、実装して、テストして、検収を受けてということを、数ヶ月単位でやるので、スピード的も遅いし、コスト的にも高いものになる。
実際に手をうごかすエンジニアは重要なんだよね
既存のユーザ企業が、プログラマーを直接雇用して内製する流れだけど プログラマーからしたら、融通の利かない古い会社に就職しても 環境そのものが古い組織だと働くことがつまらないから転職するメリットがあまりない
既存のユーザ企業が、プログラマーを直接雇用して内製する流れだけど
プログラマーからしたら、融通の利かないユーザ企業に就職しても
環境そのものが古い組織だと、働くことがつまらないから転職するメリットがあまりないのよね。
せめて年収が高くないと、そんな会社に就職する魅力がないから
プログラマー集め大変だと思うよ
マクロ的視点だと、現在のweb企業がSierと違って
自分たちで内製ですでに開発してるから
そんな会社が、
既存の古いビジネス領域に浸食していく方が時代の流れとして
正しいのかもね
もちろん古くからあるユーザ企業は衰退し倒産していくのだと思うけど
ウォーターフォール開発が行われるのは、この受注発注型ソフトウェア開発に適しているからなのではないかと想像する。
自社で開発するとすると、発注側と受注側というのが、事業部と開発部と言うくくりはあるものの、同じ組織なので、いいシステムを作れば、会社が儲かって、みんなの利益になるという意味で利害関係は一致する。
何を作るかという問題についても、文書化して契約に落とし込むという作業は必要ないので、開発スピードも向上する。
もちろん、双方でプロジェクトのゴールの共有とか、どのような機能を作り込むかという合意はなんらかの方法でとる必要はあるが、契約文書に比べれば遥かに軽いカジュアルなものになる。
SIは納品すれば終わりである。
検収を受けて発注側の確認が取れれば終わる。
自社開発のサービスの場合は終わりはない。
運用している限り、変更される。
ビジネス環境の変化に応じてサービスを日夜改良する。
その日夜の改良はもちろん自前でする。
そのような作業を外注するということは、スピード的にもコスト的にも見合わないので、通常は行われない。
一方外注して作られたシステムの運用や変更は、同じ会社が受注したとしても別の契約になる。
環境の変化に追従するために、要件を定義して、設計して、実装して、テストして、検収を受けてということを、数ヶ月単位でやるので、スピード的も遅いし、コスト的にも高いものになる。
