日本企業向け|EC・ERP連携に強いAI×ワークフロー型システム開発
なぜ今、日本企業に「信頼できる自動化」が必要なのか
多くの日本企業では、ECシステム、ERP、基幹業務、社内ポータル、さらにはレガシーシステムが長年にわたり複雑に連携してきました。
- APIが存在しない、または制限が多い
- バッチ処理・CSV・人手オペレーションに依存
- 業務変更=システム改修のコストが高い
その結果、
「自動化したいが、失敗が怖い」
「AIを使いたいが、業務に責任を持たせられない」
という声を多く聞きます。
私たちはこの課題に対し、AI・ワークフロー・レガシー統合を分離設計するアーキテクチャで解決します。
私たちの考え方:AIに“判断”、ワークフローに“責任”を持たせる
一般的なAIチャットボットは、
- 「考える」
- 「実行する」
- 「失敗から回復する」
これらを一体で行おうとします。
しかし、業務システムではこれは危険です。
私たちの設計原則
| 役割 | 担当 | 理由 |
|---|---|---|
| 判断・理解 | AI / LLM | 自然言語理解・柔軟性 |
| 状態管理・再試行 | ワークフロー | 失敗に強く、監査可能 |
| 実行 | 業務システム / RPA | 正確・再現性 |
この分離が、日本企業が求める「安心して任せられる自動化」を実現します。
参照アーキテクチャ(EC × ERP × AI)
- ECサイト(注文・顧客)
- ERP(在庫・請求・購買)
- AI(問い合わせ理解・データ抽出)
- ワークフロー(業務状態・承認・再実行)
これらを疎結合で統合します。
システム構成イメージ
flowchart LR
U["顧客 / 社内ユーザー"] --> UI["チャットUI / Web / LINE"]
UI --> AG["Agent API"]
AG --> LLM["AI / LLM
(意図理解・情報抽出)"]
AG --> WF["Workflow Engine
(Temporal)"]
WF --> ECW["EC連携ワーカー"]
WF --> ERPW["ERP連携ワーカー"]
ERPW -. "APIが無い場合のみ" .-> RPA["Robot Framework
(UI自動化)"]
ECW --> EC["ECシステム"]
ERPW --> ERP["ERP / 基幹システム"]
RPA --> ERPUI["ERPレガシーUI"]
WF --> LOG["監査ログ / 業務履歴"]
ポイント
- AIは「判断・理解」のみを担当し、直接業務を変更しません
- 業務の状態管理・再試行・承認はすべてワークフローで制御します
- ERPがレガシーな場合でも、全操作は監査可能な形で実行されます
推奨ソフトウェアスタック(実装例)
「思想は分かった。では何で作るのか?」に答えるため、私たちがよく採用する実装スタック例をまとめます。
※ 既存環境(オンプレ/クラウド、社内標準、セキュリティ要件)に合わせて調整可能です。
1) チャット/AIレイヤ
- LLM:ローカルLLM(例:Ollama)またはクラウドLLM(要件に応じて)
- RAG(社内ナレッジ検索):pgvector / OpenSearch / Qdrant など
- プロンプト/ツール実行制御:アプリ側で厳密に実装(AIに直接DB更新させない)
2) オーケストレーション(業務ワークフロー)
- Workflow Engine:Temporal
- ワーカー(Activities):EC連携ワーカー / ERP連携ワーカー / 通知ワーカー
3) アプリケーション/API
- APIサーバ:Django / FastAPI(既存資産・開発体制に合わせて選択)
- 認証:SSO(SAML/OIDC)/ 社内ID基盤 / 追加認証(OTP等)
- 通知:メール、LINE、Slack、SMS(業務用途に応じて)
4) データ/ログ/監査
- RDB:PostgreSQL
- 監査ログ:ワークフローID、操作主体、入力値、実行結果を必ず保存
- 可観測性:OpenTelemetry + ログ基盤(Datadog / Grafana / ELK等)
5) レガシー統合(必要な場合)
- ファイル連携:SFTP + CSV/TSV(日本企業で最も現実的で安定)
- RPA/UI自動化:Robot Framework(APIが無い場合のみ)
6) 実行基盤
- コンテナ:Docker
- 本番運用:Kubernetes / VM / オンプレ(要件次第)
- CI/CD:GitHub Actions / GitLab CI など
私たちは、まず「API・ファイル連携」で堅牢に作り、どうしても必要な箇所だけをRPAで補う方針を推奨します。
Temporalを使う理由(日本企業に向いている理由)
私たちは、業務オーケストレーションにTemporalを採用しています。
- 長時間業務(返品、承認、在庫待ち)に強い
- 再起動・障害に強い(途中状態を保持)
- 監査ログ・業務履歴が明確
- 「誰が・いつ・何をしたか」を説明できる
これは内部統制・監査・属人化対策を重視する日本企業に非常に相性が良いです。
レガシーERPとの現実的な向き合い方
日本のERP環境では、次のようなケースが珍しくありません。
- APIは存在するが制限が多い
- CSV/SFTP連携が主流
- UI操作しか手段がない
私たちは段階的統合戦略を取ります。
- API連携(最優先)
- ファイル連携(安定・監査しやすい)
- UI自動化(Robot Framework)※最終手段
UI自動化も、ワークフロー配下で実行するため、
- 再試行
- 人的承認
- 実行証跡
を必ず残します。
実際の業務シナリオ例
EC注文 → ERP受注 → 在庫引当
- ECで注文発生
- AIが注文内容を正規化
- ワークフローが在庫確認
- ERPで在庫引当・受注作成
- 失敗時は自動リカバリ or 人的承認
チャットからの注文キャンセル
- 顧客:「注文をキャンセルしたい」
- AI:注文番号・理由を抽出
-
ワークフロー:
- キャンセル可否確認
- 顧客確認
- 承認待ち
- EC・ERP双方を整合性を保って更新
私たちが提供するもの
- EC・ERP統合設計(要件定義〜設計)
- AI導入(ローカルLLM対応)
- ワークフロー設計(Temporal)
- レガシー統合・RPA設計
- 日本企業向けドキュメント・運用設計
「ツール導入」ではなく、業務が止まらない設計を重視します。
日本企業の皆さまへ
AIや自動化は「速さ」よりも、
説明できること・止まらないこと・責任を持てることが重要です。
私たちは、
“AIを使っても、業務の責任は人と仕組みに残す”
そのためのシステムを一緒に設計します。
ご相談・お問い合わせ
- 既存EC・ERPを活かしたまま自動化したい
- レガシーが多く、AI導入を諦めている
- 日本向け・海外拠点向けに統合基盤を作りたい
お気軽にご相談ください。
📧 Email: hello@simplico.net
🌐 https://www.simplico.net
※ 日本語・英語対応 / 海外拠点開発・日本向け運用実績あり
Get in Touch with us
Related Posts
- リサイクル事業のための金属価格予測 (日本市場向け・投機不要)
- チーズは誰が動かした?
- 日本向け:業務に最適化されたEコマースシステム設計
- AIの導入がシステムを壊すアンチパターン
- なぜ私たちは「ソフトウェアを作るだけ」ではないのか — システムを実際に動かすために
- Wazuh管理者向け 実践プロンプトパック
- なぜ政府におけるレガシーシステム刷新は失敗するのか(そして、実際に機能する方法とは)
- 日本の自治体が「本当に必要とする」Vertical AI活用ユースケース
- マルチ部門政府におけるデジタルサービス提供の設計(日本向け)
- デジタル行政サービスが本番稼働後に失敗する7つの理由
- 都道府県・市町村向けデジタルシステムのリファレンスアーキテクチャ
- 実践的GovTechアーキテクチャ:ERP・GIS・住民向けサービス・データ基盤
- なぜ緊急対応システムは Offline First で設計されるべきなのか(ATAK からの教訓)
- なぜ地方自治体のソフトウェアプロジェクトは失敗するのか —— コードを書く前に防ぐための考え方
- AIブームの後に来るもの:次に起きること(そして日本企業にとって重要な理由)
- システムインテグレーションなしでは、なぜリサイクル業界のAIは失敗するのか
- ISA-95 vs RAMI 4.0:日本の製造業はどちらを使うべきか(そして、なぜ両方が重要なのか)
- なぜローコードはトレンドから外れつつあるのか(そして何が置き換えたのか)
- 2025年に失敗した製品たち —— その本当の理由
- Agentic AI Explained: Manus vs OpenAI vs Google — 日本企業が知るべき選択肢













