みなさんこんにちは！
オルターブースアドベントカレンダーの24日目を担当します、ローコードチームの中島です。
いよいよ明日がクリスマスですね！今年はクリスマスが平日なので、私は一足先に先週末に姪っ子ちゃん2人にクリスマスプレゼントを渡してきました🤶🎄
福岡市の公園はクリスマスのイルミネーションやクリスマスマーケット、ライブなどがあってとてもにぎわっています✨
先日の担当はルーキーの石川さんでした！
ぜひこちらも読んでみてください🐾
アジェンダ
今年の振り返り
今年も一年が早く感じましたが様々ことをさせていただき、たくさん学んだ1年でした。
1番印象に残っているのは、初めてSaaSサービスの開発を経験したことです✨
このサービスは去年11月頃から設計や要件定義からローコードチームで行い、サービスを作り、お客様に導入いただくという工程すべてに携わることができたのでとても貴重な経験でした。
他にも11月には Microsoft Ignite 2024 に現地参加しました✨
初めて海外の大きなイベントに参加しましたが、会場と参加者の人たちの熱狂と関心がすごく圧倒されました。
請求業務の自動化を考える
さっそくですが、請求業務の自動化を考え始めた経緯をご説明します💁♀️
弊社 の請求業務が一部手作業で行っているため、請求業務の負担が大きくなっています。その業務を自動化やシステムで軽減できないか、という話が社内で行われたことがきっかけです。
本来は去年から自動化に着手したかったのですが、私の知識と技術力が追い付いていない部分があり着手できていませんでした。
弊社ではSalesforceを使用し商談管理や顧客管理を行っていますので、Salesforceの知識と経験も必要になります。私はこれまでMicrosoft PowerPlatform での開発しか経験していなかったため、Salesforceの開発ができるようになるために1年以上Salesforceについて学んできました。
SaaSサービス開発を経験し、Salesforceも学んだことでようやく開発をどうするのか考えられるようになったため、満を持して請求業務の自動化計画をスタートさせました。
どのように自動化を開発していくのか
請求業務の自動化を考える際に、どのような手法で自動化・開発を進めていくのかを考える必要あります。
今回私はローコード伴走型支援の手法を使いました。
ローコード伴走型支援サービスでは迅速な開発や現場手動のデジタル化を推進し、業務プロセスの自動化やデータの可視化と分析ができるように支援しています。
ローコード伴走型支援サービスでもご紹介していますが、ローコード開発の手順は以下のとおりです。
- 業務プロセス分析（BPM）
対象業務や関連部門の特定、業務プロセスの見えるかと改善後プロセスの合意 - インターフェース定義
インプット・アウトプットの定義、タスク分割、プロダクトバックログの作成 - プロダクトリソースの準備
実装の開発作業、機能の追加や修正 - インクリメント開発
実装の開発作業、機能の追加や修正 - リリース
完成したプロダクトのリリース、ユーザーへの展開
この手順で進めることによって手作業業務のデジタル化や自動化の開発を促進することができます。
実際に請求業務の自動化をこの手法に沿って開発を進めました。
業務プロセス分析とインターフェース定義
まず社内社外問わずに業務改善を行う場合は業務プロセス分析を行います。
これはその業務にどんな作業・データ・人が関わっているのか、というのを明確にするための作業です。
実際に業務をご担当されている方が業務改善で自動化を作る場合でも業務プロセス分析（業務フロー作成）は必要です。「自分が行っていることで分かっていることだし必要ない」と思われるかもしれません。ですが、その業務を引き継ぐときにも重要な資料になりますし、その自動化した業務自体会社の業務なので自分だけ分かっている状態は俗人化しているということになります。俗人化を避けることや、その業務の引継ぎ、業務改善のメンテナンスのためにも業務フローは書き起こして残しておきましょう。
請求業務の業務プロセス分析をする際に一番難しかったのは、インターフェース定義フェーズで行った請求データの分析でした。
現状の請求業務のデータはCSVデータをExcelのPower Query やマクロで計算・集計してテーブルデータにしています。
集計された請求データがどうやってできているのか、というインプットデータとアウトプットデータを明確にするためのデータ分析を3ヶ月近くかけて行いました。
プロダクトリソースの選定
業務プロセス分析ができ、インターフェース定義でインプットデータとアウトプットデータの確認ができたら次はプロダクトリソースの選定です。
ExcelのPower Query やマクロはローカルでの動作になるため、使用しない方向性で考えました。
- インプットデータ：CSVファイル
- データの加工：Power Apps データフロー
- データ保管・管理： Microsoft Dataverse
- アウトプット先：Salesforce
簡単に書くとこのような全体図になります。
Power Appsのデータフローはビジネスデータをさまざまなソースから収集し、クレンジングし、変換して、Microsoft DataverseやAzure Data Lake Gen2ストレージアカウントへの読み込みできる機能です。
データのクレンジングや変換する際の画面操作はExcelのPower Queryとほとんど変わりません。そしてクラウド上で動くためとても便利です。
そしてSalesforceで請求データを入れるための箱であるオブジェクトの設計も行いました。
ここで最も難しかったことは、「分析できるデータ ・オブジェクト」にすることです。ただオブジェクトを作るだけならば簡単なのですが、請求データなのでカテゴリ別、商談別、月別でBIレポートを作成できることが必要と判断し、考慮しながらデータ・オブジェクト設計を行っています。
Power BI になりますが、分析データを作る際に必要なスタースキーマ設計についての公式ドキュメントはこちらです👇
インクリメント開発
データの設計やどのサービスを使用し自動化を実現するのかを決めることができれば、次はインクリメント開発です。
実際にカテゴリー毎など一番小さな単位で開発していきます。
現在は5つのカテゴリーのうち3つのカテゴリーの請求データを自動で作成し、Salesforceに格納することができています。
今後はこの自動化で行っているデータが正しいのかどうかを検証しながら、残りのカテゴリーの自動化を開発していきます。
インクリメント開発にようやく入れたところですので、インクリメント開発フェーズでお話できることがここまでですがまた開発の過程や開発した結果をブログやLTでご報告します💁♀️
今後の取り組み
今後はインクリメント開発フェーズを進めながら、自動化開発と検証を続けていきます。
Sandbox環境で検証が終わり次第、本番環境へデプロイし正常に動作できることまで目指して取り組んでいきます。
最終的にはこの自動化システムによって、請求業務をしている方々の負担が少しでも減ること、そして営業の方々がそのデータをレポートで確認でき活用できることを目標に取り組んでいきます。
そのためにもSalesforceについてもっと勉強しなければいけないと感じていますので、資格取得も頑張りたいと思っています。
最後になりましたが、年末年始で忙しい日々となってしまいますが皆様十分にご自愛ください🙏
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