導入事例・物流・倉庫DX
要件定義から一気通貫で進めた倉庫AI DX
開発後に「実際の現場では使えない」と発覚する手戻りを減らし、現場の処理量を落とさずDXできます。
- お客さま
- 株式会社Eジャパン
- 期間
- 本番開発・運用
- 費用
- 240万円（税別）
- 公開日・更新日
- /
結果
- 現場負担 紙の帳票が不要に
- 進捗把握 聞いて回る手間が不要
- 現場の声 在庫担当「戻れないです」
課題
倉庫業務をDXするために、まず業務の全体像を要件として定義し直す必要がありました。既存業務をそのまま画面化するのではなく、As-Is/To-Be、データ、例外対応、現場の判断ポイントを整理し、そのうえでスキャンや印刷、実機端末まで含む難度の高い倉庫DXとして実装する必要がありました。
- As-Is/To-Beを整理し、DX後の業務フローを定義したい
- CSV、商品、出荷、在庫、作業ステータスなどのデータ構造を整理したい
- スキャン、プリンター、実機端末など現場固有の制約も含めて設計したい
作ったもの
要件定義から入り、As-Is/To-Be整理、業務データの分解、ユースケース定義、受け入れ基準、設計、実装までを一気通貫で推進。AIを使って仕様整理、設計レビュー、実装、テスト観点の整備を高速に回しながら、React NativeとFastAPIで、スキャン、プリンター連携、ネイティブ実機対応を含む倉庫DXシステムを構築しました。
- 倉庫業務のAs-Is/To-Beを整理し、DX後のユースケースとデータモデルを設計
- ユースケース駆動で、要件、設計、API、画面、テスト観点をつなげて開発
- スキャン、プリンター、端末固有のネイティブ制御を含む現場実装まで対応
結果
出荷の現場で、紙の帳票とベテランの記憶に頼る作業がなくなりました。いま何がどこまで終わっているかが画面に出るので、進捗は現場を歩き回らずに確かめられます。例外対応と現場の判断ポイントは、要件定義の段階で洗い出してから作っています。稼働後、お客さまからは、在庫担当が「楽過ぎて無理です。戻れないです」と話していると伺いました。
Beekleだからできたこと
曖昧な現場業務を、例外まで含めて実装可能な仕様にする
開発後に「実際の現場では使えない」と発覚する手戻りを減らし、現場の処理量を落とさずDXできます。
As-Is/To-Be、業務データ、ユースケース、例外対応、判断ポイント、スキャン・プリンター・実機制約まで整理してから実装し、紙の帳票を使わない出荷の運用へつなげました。
Beekleでは、要件を画面一覧ではなくユースケース単位で定義し、As-Is/To-Be、業務データ、例外、受入基準まで整理したうえで、同じ仕様を設計・API・画面・テストへつなげます。この案件でも要件定義から実機のスキャン・プリンター制御まで一貫して担当したため、現場固有の例外を実装段階で落とさずに済みました。
発注判断の裏側
このお客さまが、何と比べ、何を不安に感じ、なぜBeekleに決めたか。
- 比べたもの
- 既製の倉庫管理システム（WMS）／オフショア開発
- 不安だったこと
- 既製品では、欠品・途中中断・印刷失敗といった現場の例外処理に合いません。オフショアは安くても、要件が複雑で任せきれないのが不安でした。
- 決め手
- 要件定義から入り、スキャン・プリンターの実機まで同じ会社で作れることが決め手になりました。Figma Makeで作ったプロトタイプで打ち合わせ、ユースケース駆動とAI駆動開発でモバイルアプリまで一気に作るので、費用を抑えたまま質を保てます。
よくある質問
- Q. 倉庫の出荷業務のシステム開発に、費用はいくらかかりましたか？
- A. 240万円（税別）です。要件定義から、スキャンとプリンターの実機対応を含む本番開発までの費用です。
- Q. 既製の倉庫管理システム（WMS）ではなく、開発を選んだ理由は何ですか？
- A. 既製品では、欠品、途中中断、印刷失敗といった現場の例外処理に合わなかったためです。要件定義から入り、スキャン・プリンターの実機まで同じ会社で作れることが決め手でした。
- Q. 稼働後、現場はどう変わりましたか？
- A. 紙の帳票とベテランの記憶に頼る作業がなくなり、いま何がどこまで終わっているかが画面に出るので、進捗は現場を歩き回らずに確かめられます。在庫担当は「楽過ぎて無理です。戻れないです」と話しています。