2016
8/2
Oracle Enterprise Planning and Budgeting Cloud Serviceのご紹介

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この度、2016年7月25日(月)に行われた日本オラクル株式会社主催

「全社予算管理(EPBCS)のSC・導入コンサル向けトレーニング」に参加して参りました。

そこで、「Oracle Enterprise Planning and Budgeting Cloud Service」(以降、EPBCS)について、

レポートを兼ねてご紹介させていただきます。

 

◇EPBCSとはPBCSの機能拡張ソリューション

「Oracle Planning and Budgeting Cloud Services」(以降、PBCS)はデータ入力・データ連携から各種計算処理、データ分析をトータルに実現する予算管理ソリューションです。

様々な分析軸を管理できるため、幅広い業務に対応でき、迅速に導入できるので、当社主力製品の一つでもあります。

 

しかしながら、PBCSには各種計算処理に使用するスクリプト、データ分析用のダッシュボードや

レポートなどが用意されていないため、別途作成しなければなりません。

そのため、PBCSの実装には、少なからず工数が掛かってしまいます。

 

そこで登場したのが今回のトレーニングで扱われたEPBCSです。

EPBCSは2016年5月にリリースされた最新のソリューションで、PBCSの機能に加え、

“財務計画”(Financial)、”要員計画”(Workforce)、”設備投資計画”(Capital)、

“プロジェクト計画”(Projects)の4つのフレームワークが追加されます。

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◇EPBCSの4つのフレームワーク

フレームワークには各種計算処理用のスクリプト、データ分析用のダッシュボードやレポートなど、

計画、分析に必要なものがそれぞれ用意されています。

また、各フレームワークはカスタマイズもできますので、より多種多様な業種にも対応します。

 

・財務計画(Financial)

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損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー(直接法、間接法の両方に対応)を計画、分析できる

フレームワークを提供します。

 

・要員計画(Workforce)

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 適切な場所、タイミング、スキルを基に計画する要員計画、および、それに基づいた合理的な報酬計画を

計画、分析できるフレームワークを提供します。

 

・設備投資計画(Capital)

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 新規および既存の有形資産(減価償却費計算やリース資産に対応)と無形資産による資産関連費用を

計画、分析できるフレームワークを提供します。

 

・プロジェクト計画(Projects)

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 IT、R&D(研究開発)、マーケティングの内部プロジェクトやサービス、労働契約に関する契約プロジェクトのパフォーマンス、キャッシュフローを計画、分析できるフレームワークを提供します。

 

◇まとめ

予算管理ソリューションに限らず、業務の効率化、最適化を図るために企業は「より早く導入し、業務に使用したい」と考えます。EPBCSはその要望をお答えするのに有効な予算管理ソリューションで、十全な機能を

保有しています。

もちろん、当社ではEPBCSの他にも様々なソリューションを取り揃えております。

ご興味がございましたら、是非当社までお問合せください。

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◇当社関連ページのご紹介

PBCSご紹介サイト:http://www.e-brainchild.com/service/software/oracle/pbcs/pl/

 

20150601問合せ先リンク

 

 

 

2016
7/21
中国でのOmni Channel 販売戦略

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2016年6月13~14日、弊社の株主が投資している中国の酪農メーカーの方々と香港でお会いしました。

「オーガニックと子供の食の安全」というテーマで、中国マーケットで新たな販売チャンネルを開拓し、3-6歳の子供をメインターゲットにしており、約1億人の市場をビッグデータの活用によって、直販モデルを確立するための戦略セッションを行いました。2日間に渡って行われた会議は、中国やロシア、日本、タイ、オーストラリアなど様々な国からの参加者がおり、生産から物流まで一連のサプライチェーンに関して、どのようにビックデータを活用するか(できるか)について、多くの議論が交わされました。

 

”Digital native company”を創るという立派なビジョンを持って、酪農ビジネスを展開したいところですが、そう簡単ではありません。当然子供が購買するのではなく、親もしくは祖父母の購入行動に結び付けさせないといけません。単純にマーケティング対象が1億人から6億人に増えることになります。このように多くの人口を分析するためには、最先端なAI技術なしにはなり得ないと理解しました。

 

データ分析の始まりとして、ユーザの行動データを集め始めます。そのためのステップ1として、タブレット/スマートフォンで子供向け英会話のアプリを無償で配布し、すくすく子供を育てるキャンペーンをスタートさせます。知力と体力の両輪を中国の親にご提案します。

 

 

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2016
6/21
SQL Server 2016 Operational Analyticsによるデータ活用

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2016年5月24日(火)~25(水)に行われた日本マイクロソフト株式会社主催『de:code 2016』

の中の1セッションについて、所感を踏まえてレポートさせていただきます。

 

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※今回参加したセッション内容と講演者(日本マイクロソフト株式会社 平山様)

参照元リンク先:https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2016/session.aspx

 

■レポート

従来業務系データをBIツールで分析するためには、業務系DBとは別に集計系のDB

(あるいはデータマート)を作成していました。

これは、業務系DBと集計系DBとでは特徴が異なるためです。

**************************************************************

・業務系DBの特徴

データの挿入(Insert)、更新(Update)、削除(Delete)が中心。

データに素早くアクセス出来る必要がある。

更新頻度が多い。

整合性を担保出来るような作りになっていることが重要。

 

・集計系(分析系)DBの特徴

データの保持期間が長く、大量のデータを保持する。

更新頻度が少ない。

集計を高速に行う必要がある。

**************************************************************

このDB間の橋渡しを行う一般的な手法がETLで、その際のDBの作りとしては行志向が一般的です。

しかし、最近では大量データ処理の必要性に迫られた結果、DBを列志向で作成し、

業務系DBに集計用DBで必要な機能を付加することで業務データをETLと集計DBを通すことなく、

リアルタイムに分析することを実現する動きがメジャーとなってきている。

 

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■所感

今回、「SQL Server 2016 Operational Analytics」においては、この動きと共に、

アナリティクスの観点からDB ServerにRを統合し、SQLのクエリとしてRスクリプトが使用できるという、

他社にはないレベルでのRとの融合を実現していました。

実際に触ってみたところ、非常に実用的であり、プロジェクトでも実用していきたいと思うほどでした。

 

■参考資料:SQL Server 2016 概要

(日本マイクロソフト株式会社 井上 大輔 様 作成)

URL:https://docs.com/inoue-daisuke/4897/sql-server-2016

 

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2016
5/12
ビジネスにおけるデータ分析・予測業務と求められる人材

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ビッグデータとDeep Learningの出現によって、分析予測業務が革命的に変化する兆しがあります。 

 

Deep Learningを始めとするニューラルネットワーク等の統計解析アルゴリズムの発達がビジネスシーンにおける統計解析業務を一変させようとしています。

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データマイニングは金脈の発掘のごとく

 

かようにデータ(数字)というものは正しく分析した上でしっかりと読み取れば様々なことを語ってくれます。

このデータ分析の1つの究極形態とも呼べるものが「 データマイニング」(近年では「データサイエンス」)であり、非常に面白そうだと思ったものです。

「データマイニング」とはデータを鉱山に例えて、データの鉱山を採掘することで金脈(ダイヤモンドでもプラチナでも銀でも構いませんが)を見つけることであり、非常に言い得て妙な表現だと思いますので、個人的には「データサイエンス」という表現よりはこちらの方が好きです。

 

実際問題、データの山を分析する作業は非常に泥臭く、「データサイエンティスト」というよりは「データ鉱夫」と言った方が私にはしっくり来ます。それはこの後、具体的なプロセスの話の中でより明確になると思います。

 

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データマイニングのプロジェクトの流れ

 

データマイニングのプロジェクトの流れは大きく分けると以下のようになります。

 Step1 「業務の理解と目的設定」

 Step2 「データの理解と分析設計」

 Step3 「データの加工」

 Step4 「モデリング」

 Step5 「モデルの評価」

 Step6 「業務への落とし込み」

 Step7 「パフォーマンス向上のためのチューニング」

 

Step1「業務の理解と目的設定」

最終的に、電子基板に乗せるための金を掘りに行くのか、宝石屋に売り込むダイヤモンドを掘りに行くのか」等といった、そもそも何のために分析を行うのか?を決めるフェーズです。この辺りは経営レベルの判断になってきます。

 

Step2 「データの理解と分析設計」

実際にどんなデータがあるのか?どのようにして分析を行えばゴールに辿り着くのか?を実際にデータを見ながら決めるフェーズです。現場監督と試掘のレベルと言えば分かりやすいでしょうか。

 

Step3「データの加工」

Step4「モデリング」

完全に採掘者のイメージです。(データの加工が坑道の確保で、モデリングが鉱石採掘)データの成形や欠損値の調査・データの変換を行い、出来たデータを元にようやく統計解析を行いますが、ここで変数の作成・モデリングをトライアル&エラーします。最も時間がかかり、かつハードで泥臭い業務です。

 

Step5 「モデルの評価」

Step6 「業務への落とし込み」

Step7 「パフォーマンス向上のためのチューニング」

最後には出来上がったモデルでどれほど業績にインパクトが与えられるかを評価して(鉱石に対する金の含有量の評価)完成です。

このような分析業務ですが、昨今の技術の進捗で様相が様変わりしつつあります。

 

求められる新しい人材像

 

上述のプロセスの始めと終わりは変わりませんが、中間工程であるモデリングやデータ加工については非常に簡単に出来るようになってきたのです。

その結果、一連の分析業務に求められる人材像は大きく、三極化すると考えています。

① ビジネスとその要求を理解してどのような分析が役に立つかを考えられる人

② 分析を実現するためにデータを加工し、モデリングの準備をする人

③ 分析のアルゴリズムそのものを研究し、より良いものを考える人

今現在、データサイエンティストと名乗っている人の中で「ただ統計に強い」というだけでは仕事がなくなってしまうかも知れません。

 

データ分析の喜びを人材育成の喜びに

 

もともと製造業の経理部で原価計算をやっていた私が今の業務に従事するきっかけは、「データ・数値から、その裏で起こっている現象を読み取る」ということの面白さを追求することでした。

標準原価計算を採用していた前職においては、標準原価(製品・材料・外注費・工数・単金・副費等全てに対して)と実績原価の差異を細かく分析することで、「現場レベルで何が起きているか」を読み解いていく所に面白さを強く感じていました。

具体的には、単金が標準より上がりすぎていればコストダウンをしなければならないし(限界なら価格転嫁をしなければならない場合も)、工数が多すぎれば効率が悪くなっているか、設計段階で無理があったかも知れない、といった仮説を打ち立ててから現場にインタビューをかけて真の原因を探り当てた時には大きな喜びを得られたものです。

データ分析を喜びと感じる人材育成に取り組んでいく。これが、私の喜びに変わっていくことを期待して止みません。

 

ブレインチャイルドは激変の時代の中でこれからのデータ分析に必要となる全ての人材を揃え、高い市場価値を訴求し続けてまいります。

 

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2015
12/1
ビッグデータによる新規営業の最適化分析

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ブレインチャイルドではお客さまが取得している膨大なデータを解析して、売上の拡大から業務の運用コスト改善までビジネスを促進する情報を発信していきます。今回は、企業の生命線ともいえる新規営業についてビッグデータを用いた改善事例をご紹介致します。

 

1.新規開拓営業における悩み

 

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ブレインチャイルドでは、業種を問わず様々なジャンルで活躍されている企業とお付き合いさせていただいておりますが、少ない人員で売上を最大化するための“営業の効率化”という意味では各社とも共通の悩みを抱えております。
新規営業先の決め方としては代表的なものとして、「大企業と中小企業どちらを優先的に営業すればよいのか」という規模やマーケット視点からのアプローチや、「自社のサービスと親和性が高い企業はどこだろうか」といったようなプロダクト視点からのアプローチ、またその双方を活かしたアプローチなど多岐に渡ります。
今回、ブレインチャイルドでは、後者のプロダクト視点からのアプローチを採用したビジネス改善の一事例をご紹介いたします。

 

2.分析・解析に使うデータの選択

 

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悩みの種類について整理できたところで、次はその悩みを紐解く“鍵”となるデータの選択です。こちらの選択を間違えると特徴がつかめず、方針を決断することが難しくなってしまいます。今回は前述の通り、自社のサービスと親和性が高い企業を抽出するためのデータを選定する必要があります。そこでブレインチャイルドでは過去の営業実績(受注・失注データ含む)とその法人の特徴を含むデータとして帝国データバンクや商工会議所のデータを使用し、その因果関係を統計解析することにいたしました。

 

3.解析結果から最適解をよみとく

 

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営業実績と法人データを用いた統計解析を行った結果、図1のように非常に高い予測モデルを作成することに成功いたしました。これを実務的に分かりやすく検証すると、期待受注率が高い企業群と、期待受注率が低い企業群を明確化するために、モデルを使用して顧客法人リストの全法人に受注確率を付与した上でランクをつけ、10個のグルーピングを実施いたしました。
グルーピングした結果、図2のようにトップ10%のグループで受注数の6割を超えるということが判明いたしました。

また反対に、ワースト10%では受注率がほぼ0となることもみえてきました。後は営業の方がこのリストの受注率の高い順に営業活動を実施していくだけで、最小の労力で最高のパフォーマンスを発揮できるようになるのです。また、この解析結果を読み解く(受注率に寄与するファクターは何か?)ことで、自社の商品やサービスが受け入れられやすい企業像が浮かび上がってきます。(例:若い社長で会社も若い新しいものの受容性が高い企業等)

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図1

20151201図2

図2

 

4.まとめ

 

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過去に得たデータを資産として活用することで、これまでみえてこなかった視点で実際の業務効率をあげるポイントを見つけ出すことができます。この活用のポイントをしっかり思い描くことができるかいないかで、ビジネスの成長速度は大きく変化していきます。ブレインチャイルドでは、上記のような解析によるビジネス改善を多業種で展開しております。無料で訪問しお客さまの課題整理からヒアリングさせて頂きます。

 

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2015
5/18
ビジネスにおけるデータ分析・予測業務と求められる人材

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 製造業の経理部で原価計算を担当していた私が当社に入社したきっかけは、「データ・数値からその裏で起こっている現象を読み取る」ということの面白さを追求したいと思い、入社致しました。
標準原価計算を採用していた前職においては、標準原価(製品・材料・外注費・工数・単金・副費等全てに対して)と実績原価の差異を細かく分析することで、「現場レベルで何が起きているか」を読み解いていくことをしておりました。

 

 具体的には、単金が基準値より高ければコストダウンをしなければならないし(限界なら価格転嫁をしなければならない)、稼働が高ければ「効率が悪くなっているのではないか」「設計段階で無理があったのではないか」といった仮説を打ち立て、現場に確認し、状況を把握して参りました。
その結果、原因を探り当てた時の達成感と喜びは、今でも忘れられない楽しみとなっております。

 

 かようにデータというものは正しく分析した上でしっかりと読み取れば様々なことを語ってくれます。
データ分析の1つの究極形態とも呼べるものが「 データマイニング」(近年では「データサイエンス」)であり、現在は多くの企業が様々な分析に取り組むまでになりました。

 

 データマイニングとはデータを鉱山に例えて説明すると、金脈(ダイヤモンドでもプラチナでも銀でも構いませんが)を見つけ、鉱山を採掘するのと似ています。如何に精度を上げ、効率良く目当ての鉱物を掘り当てるかがカギとなります。
このような作業を日々行っている為、無数の鉱山を泥臭く採掘することになる為、「採掘者」(データサイエンティストと言うよりデータマイナーズ(採掘者)と言った方がしっくりきます)に私は例えております。

 

この後、データ分析の具体的なプロセスの話でより明確に「採掘者」だと思って頂ける内容を記載したいと思います。 (さらに…)

2015
5/17
クラウド(SaaS)ではじめる経営管理

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EXCELによる経営管理からSAASによる経営管理へ

 

Excelのみで経営管理をしているというケースはまだまだ多いと言われています。

「Excelで管理していたはずが、気が付けばExcelの管理に追われている。」

けれど、

「何から始めればよいか分からない。」「大きな仕組みづくりにはお金がかかる。」

といった声がよく聞かれます。

変化への対応が最優先課題であっても、固定化された仕組みはなかなか変えられないというのが、本音のようです。

 

このような悩みからの脱却に、一つの解決手段としてクラウド(SaaS)を利用しての経営管理を考えてみましょう。 

 

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システム化しようとして挫折・・・

 

管理・分析したいものは目の前にあるにも関わらず、それをシステム化するのに多くの障壁があることに多くの方が困惑されています。

 

その背景には、システム化に先立ち次の様な思いが要因になっているのではないでしょうか?

・システム化をするためには長いプロセスを必要とするだろう

・仕組み化するには入念な準備とコストがかかるだろう

・コストがかかるからには大きな目標を掲げなければならない

・まず、複雑な業務要件の整理をしなければならない

・この機能もあの機能もという壮大なシステム化構想

 

こういった心理的な負担が、コストと時間をかけることが初めから決定しているのでない限り、この時点でシステム化を半分あきらめてしまうことが多いのではないでしょうか?

 

クラウド(SaaS)のメリット/デメリット

 

ここで改めて、クラウド(SaaS)を利用するメリット/デメリットをあげてみましょう。

 

そもそもクラウド(SaaS)のメリットは早さと手軽さにあります。具体的には、

・ハードウェアの調達が不要で、すぐに利用が可能

・保守運用のコストはほとんどなくなり、バージョンアップも自動的にされる

・マッチしなかった場合には、利用を打ち切ることもできる

気にする点が少ないということは、実現したいこと、実現できることに集中する時間を多く取れることになります。

 

デメリットとしては、

・社内にある様々なシステムとの自動連携はオンプレミスよりは柔軟に対応できない

・スクラッチでの開発は当然できず、機能によって実現方法が制限される

・セキュリティや耐障害性の保証については、サービスを提供をしている企業を信頼するしかない。

・バージョンアップは自動(勝手に)でない方が良いケースもある

といったことがあげられます。

 

経営管理への効果

 

経営管理を行うための重要な要素に「変化への対応」があげられます。

「変化への対応」にはPDCAサイクルをいかに早く回すかがカギになります。

 

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Plan(計画)が大きすぎるために、Do(実行)までに時間がかかり、Check(評価)とAction(改善)に時間をかけられないケースがよく見かけられます。

たとえ、一定の成果が残せた場合においても、次のPlan(計画)には大きなコストと時間が必要になってしまいます。

 

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それを解消する一つのアプローチがクラウド(SaaS)であると考えます。

 

早さと手軽さは当然のこと、デメリットで触れた機能の制限が、かえってPlan(計画)を管理可能なレベルに落とすことができます。

また、Check(評価)で発見されたものは、すぐにAction(改善)に活かすこともできます。

小さな失敗と小さな成功を繰り返しながらPDCAサイクルを回していくことは、PDCAのサイクルをより長期的に・より高精度な経営管理につなげていくことになるのです。

実際に活用をすることで、管理・分析したい切り口が見えてきたという話も数多く聞こえてきます。

そこにいち早く気付くためにも、クラウド(SaaS)の利用は最初の一歩として重要な選択肢であるといえるでしょう。

 

クラウド(SaaS)利用への第一歩

 

目の前のExcel管理をトライアルできるクラウド(SaaS)環境で動かしてみる・・・今すぐにでも、試してみる価値は充分にあります。

 

・素早く経営管理を行う上での仕組み化をすること

・管理可能な小さな単位で始めてみること

・最初の一歩を踏み出す方法としての利用を考える

 

こういったキーワードは、もはや経営効率を考えるうえでの当たり前のプロセスになりつつあると言えるでしょう。

 

ブレインチャイルドでは、数多くのクラウド(SaaS)環境への移行を後押しできるソリューションを取り揃えております。是非、お問い合わせください。

 

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2015
4/17
ビジネスチャンスが眠るタイ

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◇タイ国のビジネス事情

 

 いまやタイ国は、経済大国への仲間入りを果たすべく、経済成長を続け、そこでうごめくビジネスも多様化し、日本にあってタイにないビジネスが存在しなくなりつつあるほどの巨大マーケットに成長しました。
そんなタイの事情を、[ブレインチャイルドバンコク]のレポートをもとに、お伝えします。

 

◇活性化するバンコク市内

 

 現在のバンコクは中心地に大きな百貨店が建ち並び、それらの高層ビルの上階には大型のハイビジョンTVが設置されています。

数年前のこの場所には百貨店はあったものの大きな広場になっており、近代化はまだまだ先のことと思わせる風景でした。

今や、街中を歩く若者のファッションを見ても以前とは違い、日本人と見間違えるぐらいです。髪の毛をカラフルに染めている男性、奇抜なヘアカットをしている男性、栗色の巻き毛をしている女性など、数年前に比べて当たり前のようにあふれていて、まるで渋谷や池袋といった街を見ているようです。

 

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◇増加するGDBとそれを押し上げる背景

 

 この背景には、タイ国民の個人収入が増え、人々の生活が裕福になってきたことが影響しています。GDP(名目)は右肩上がりに推移し、10年前と比べ1.7倍と大幅に増加しています。

 

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そんな中ちょっとした不動産バブルにもなっており、外国人投資家や富裕層の人が続々とコンドミニアムを購入している為、コンドミニアムの建設ラッシュになっています。

また2,3年前には政府の施策で乗用車購入による優遇制度が実施されたことにより、自動車の国内販売台数が一気に増えました。クーデターや洪水被害といった政情不安も拭い去られたわけではありませんが、停滞していた日本からの進出企業も増加傾向にあります。

 

◇過去の反日感情を乗り越えた軌跡

 

 戦後、タイとの国交が回復されると、最初にタイに進出した日本企業は商社でした。

国交回復時の条約の中に商社の駐在員事務所の設立が公認されたことが、背景にあり、続いて船会社がタイに駐在員事務所を設立と、その後多種多様な業種から次々にタイへの進出が加速化されていったのです。

こうして国交回復後、日本企業のタイ進出が活発化される中、工場からの汚水排出などで環境破壊をつながり、生活するうえで日本の商品が埋め尽くした結果、反日運動が巻き起こりました。

この影響は商社に勤める駐在員の家族にまで影響が及びました。

ビザ延長が認められず、非永久ビザによる長期滞在を拒否され、48時間以内に国外退去を通告されるという事態にまで発展いたしました。

しかし、その後のバーツ恐慌の最中、日本からの援助が2位のドイツの20倍にも上り、また外資の企業が撤退していく中で、日系企業だけは留まり、雇用などの支援を行い続けました。これが、功を奏して反日感情が和らでいく結果につながっていったのです。

 

◇日本ブームに沸くバンコク

 

 バンコクでは今や空前の日本食ブームが沸き起こっています。

街中には多くの日系フードショップが出店しています。コンビニ系では、セブンイレブンやファミリーマートが数多く立ち並び、最近ではローソンも出店攻勢を強めております。

また、大戸屋・CoCo壱・サボテン・牛角・吉野家などの大手チェーン系列はデパートやビジネスビルのフードフロアに大型店を出店し賑わいをみせています。

大手以外にも小規模経営の日本食レストランやラーメン屋・寿司・とんかつ・カレー・豆腐料理など様々な専門店も数多く見られます。

そしてそのような店舗には、在住している駐在員だけではなく、現地の雇用も大量に創出しており、食生活の場としてだけでなく、働く場としてもタイ人の生活に深く広く入り込んでいると言えるでしょう。

 

◇これからのタイビジネス

 

 当初は進出企業の多くは、製造業が中心でしたが、これまでにも述べてきたように、今や、金融・小売り・飲食・サービスといった多種多様な産業がタイへの進出を果たし成功を収めています。

成長を続けているタイにおいて、われわれ日本人が出来る事・日本企業が進出するビジネスチャンスは大なり小なりまだまだあるのだろうと思われます。

 

20150601問合せ先リンク