公企業経営学Ch17。 MIS — ERP・SCM・CRM・ビッグデータ・AI
1. MIS 概要
MIS (Management Information System): 経営の意思決定を支援するためにデータを収集・処理・保存・配布するシステム。
情報システム発展段階
| 世代 | システム | 焦点 |
|---|---|---|
| 第1世代 | TPS (取引処理システム) | 日常取引の自動化 |
| 第2世代 | MIS (経営情報システム) | 管理レポート |
| 第3世代 | DSS (意思決定支援システム) | 半構造的意思決定 |
| 第4世代 | EIS (エグゼクティブ情報システム) | 経営者戦略支援 |
| 第5世代 | AI/知識ベースシステム | エキスパートシステム、AI |
意思決定タイプ別システム
| タイプ | 特徴 | システム |
|---|---|---|
| 構造的 | 反復的、ルールが明確 | TPS、MIS |
| 半構造的 | 一部ルールが存在 | DSS |
| 非構造的 | 創造的、不確実 | EIS、AI |
2. 統合企業システム
ERP (Enterprise Resource Planning)
企業のすべての資源(生産・購買・会計・人事・物流)をリアルタイムで統合管理するシステム。
特徴: 単一データベース / リアルタイム情報共有 / モジュール化構造
ERPモジュール例: 財務会計 / 管理会計 / 人事 / 生産計画 / 購買 / 営業 / 物流
ERP導入効果: 業務の重複排除、データの整合性、意思決定速度の向上。 ERP導入リスク: 導入コスト、ユーザーの抵抗、カスタマイズの限界。
SCM (Supply Chain Management)
原材料供給者 → 製造業者 → 流通業者 → 最終顧客まで、サプライチェーン全体を統合最適化。
SCM目標: サプライチェーン全体のコスト最小化 + 顧客サービス水準最大化。
VMI (Vendor Managed Inventory): 供給者が顧客企業の在庫を直接管理 → ブルウィップ効果(Bullwhip effect)の緩和。
CRM (Customer Relationship Management)
顧客情報を統合・分析してカスタマイズされたサービスを提供し、顧客ロイヤルティを向上。
CRMタイプ
- オペクレーショナルCRM: 販売・マーケティング・サービス自動化
- 分析的CRM: 顧客データ分析、セグメンテーション
- コラボレーティブCRM: チャネル間統合コミュニケーション
KMS (Knowledge Management System)
組織内の暗黙知・形式知を収集・保存・共有・活用するシステム。
NonakaのSECIモデル: 暗黙知 ↔ 形式知の変換
- 共同化(Socialization) → 表出化(Externalization) → 連結化(Combination) → 内面化(Internalization)
3. ビッグデータと分析
ビッグデータの3V (Gartner)
| V | 内容 |
|---|---|
| Volume (容量) | TB・PB単位の大容量 |
| Velocity (速度) | リアルタイムまたは高速処理 |
| Variety (多様性) | 構造化・半構造化・非構造化データ |
追加のV: Veracity(正確性)、Value(価値)
データ分析タイプ
| タイプ | 内容 | 価値 |
|---|---|---|
| 記述的分析 | 過去データの要約 | 低 |
| 診断的分析 | 原因把握 | 中 |
| 予測的分析 | 将来予測 | 高 |
| 処方的分析 | 最適行動の提案 | 最高 |
4. クラウドコンピューティング
インターネットを通じてコンピューティング資源(サーバー、ストレージ、ソフトウェア)をサービスとして提供。
| サービスモデル | 内容 | 例 |
|---|---|---|
| IaaS | インフラ提供 | AWS EC2、Azure |
| PaaS | プラットフォーム提供 | Google App Engine |
| SaaS | ソフトウェア提供 | Office 365、Salesforce |
デプロイモデル: パブリック / プライベート / ハイブリッド
5. デジタル変革技術
AI (人工知能)
- 機械学習 (Machine Learning): データからパターンを学習
- ディープラーニング (Deep Learning): ニューラルネットワークに基づく非構造化データの処理
- NLP: 自然言語処理(チャットボット、翻訳)
RPA (Robotic Process Automation)
反復的なルールベースの業務をソフトウェアロボットが自動処理。 長所: 迅速な導入、人件費の削減、エラーの減少。
IoT (Internet of Things)
物理的なモノにセンサー・ネットワークを接続 → データ収集・制御。 スマート工場 (Smart Factory): IoT + AI + ビッグデータによる生産最適化。
ブロックチェーン (Blockchain)
分散型台帳技術 — 取引記録を複数のノードに分散保存し、改ざん不可能。 活用: スマートコントラクト、サプライチェーン追跡、デジタル資産。
コアまとめ (頻出キーワード)
| キーワード | 関連理論 |
|---|---|
| TPS→MIS→DSS→EIS | 情報システム発展4段階 |
| ERP | 全社的資源統合管理 |
| SECI | 知識変換4段階 (Nonaka) |
| ビッグデータの3V | Volume・Velocity・Variety |
| IaaS/PaaS/SaaS | クラウドサービスモデル |
| RPA | 反復業務ソフトウェア自動化 |
| ブルウィップ効果 | SCM需要歪み現象 |
Oiyo
編集部OIYO編集部は、経済・法律・生活・自己理解のテーマを一次資料と公開統計で検証してまとめます。すべての記事は出典を明記し、定期的に見直して正確さと実用性を保ちます。