ASTERIA Warpの評判・口コミ

データ連携にアステリアワープを使っていますが、会計や顧客管理、バックオフィス業務など様々な部分でデータ連携にかける工数を削減することができ生産性を大幅に向上することができました。 開発経験の少ないメンバーでもアステリアワープでなら開発に携われることで開発コストを最小限で抑えられるのも特筆できるメリットだと感じています。

システム間でのデータ処理プログラムをノーコードで用意できるだけでなく、同時にRPAとしての機能も備えているので予想以上に業務効率の改善、工数削減に役立ちました。特にデータのエクスポートと変換はシステムごとに必要な手順を細かく指定できるので助かりました。

従来、開発関係は社外のSEに発注をかけていたが、ASTRIA Warpの導入移行は社内のリソースでデータ連携の開発を進められるようになり、金銭面でのコスト削減に大きな効果があった。くわえて機密情報を扱うという点では開発の内製化でコンプライアンスの強化ができた。

以前はスクラッチ開発がメインでしたが、アステリアワープを利用することでコードを書かなくてもドラッグ＆ドロップで連携処理のシステムを開発できるようになりました。従来のスクラッチ開発と比べると工数、コストを大幅にダウンできています。

アステリアワープの導入前はエンジニア不足で開発の進みが非常に遅くなっている状況でしたが、アステリアワープの導入後は非エンジニアでも開発が可能になったことでエンジニア不足の解消に貢献できました。 新たにエンジニアを雇用、もしくは外注するのに比べて少ないコストで収まったということで上司の機嫌も良いです。

従来、部署やプロジェクトチームごとに異なる連絡ツールやストレージを使っていったためデータの共有に手間がかかるという問題があったが、アステリアワープを使ってデータ共有の部分的な自動化に成功したことでアプリを統一せずにデータ共有を効率化することができた。

【導入前の課題】 顧客データが基幹システム、webシステム、外部システムなどに分散しており、効果的なマーケティングを実行するための分析データ収集をするための手段がありませんでした。 【導入後の効果】 分散した各種顧客データを集約し、効率的なマーケティングデータ収集ができることで、タイムリーな情報の集約が可能になりました。 以前よりも顧客マーケティングの展開がスムーズになりました。

通常のコーディング開発に比べると、直感的に開発スケジュールが２～３割早く完了しているイメージです。 特に秀でている部分は、品質だと思います。コーディングにありがちなタイプミスやアルゴリズムミスが少なくなり、品質は向上しています。 全体的にコストを抑えて、安定した製品を作ることができています。

導入前： 古い資産のAccessを使ったデータ連携があり、Accessの開発者不足で改修が難しかった 導入後： 古いシステムのフローができれば、ASTERIAWarpでフローをそのまま形にできるため便利だった。 また、専門知識も不要であるため、今後の改修が必要であっても、誰でも作業できる見込みが持てる。

手作業で行っていたデータの移行、コピーや転記といった作業をASTERIA Warpが導入されたことで自動化することができました。それにより、通常1時間ほどかかっていた作業を数分で終わらせられるようになっただけでなく、導入前の数ヶ月、作業量と比例して発生件数が増えていたヒューマンエラーを0にすることができ、作業工数の大幅な削減になりました。

マニュアルを参考に作業フローを組み上げることができ、ノーコードでシステム構築できました。 すぐに手動作業を自動化できたこともあり、効率化が素早く実現できて助かりました。 マニュアルも整理されており、見やすかったです。

アステリアワープの導入以前はデータ連携の開発にはC#を利用していましたが、C#はエンジニア以外の可読性が低いことで作業に関する情報がブラックボックス化してしまい、開発者以外はメンテナンスやエラー対応ができないことが課題となっていました。 アステリアワープの導入以後はデータ連携の開発がノーコード開発となり、可読性が高まったことで作業のブラックボックス化をスムーズに解消することができました。

【導入前の課題】 以前は、システム間のデータ連携は各システム担当者が個別に行っており、連携の度に調整や確認作業が発生していました。 また、システムが複雑化するにつれて、連携ミスやデータ不整合のリスクも高まっていました。 【導入後の効果】 連携作業の効率化と標準化をGUIベースで開発することで、簡単に実現できました。 また、GUIベースの開発環境により、システム担当者だけでなく、実務担当の人にも伝わりやすく、高膣的な開発ができるようになりました。

各システムからデータベースへのデータ集約と、データベースから必要なデータを抽出する作業にASTERIAWarpを活用しており、事前の設定によって自動でエクセルファイルやCSVファイルへの変換できたり、条件を絞り込んだデータ抽出が可能となったことによって有人作業を省略し、作業品質のムラを無くすことができました。

従来こういった連携処理の開発は外注していたのでそれなりにコストが発生していましたが、アステリアの導入後は専門的なスキルがないスタッフでもノーコードでデータの連携処理を開発できるようになったことで、開発に伴い発生するコストを最小限に抑えつつリリースまでの期間を早めることに成功しました。

以前は、昔からの形式で、システム間のデータ連携を手作業で行っており、とても効率の悪い作業でした。 時間がかかる点はもちろん、連携ミスによるデータ不整合のリスクもあり、連携先の信頼度低下の懸念が拭えませんでした。 AsteriaWarpでデータ連携の仕組みをシステム化することで半自動となり、効率が上がりました。 今後は自動実行にも挑戦し、さらなる効率化を目指していく方針です。

弊社ではASTERIA Warpと同社製のノーコードアプリ開発ツールPlatioを併用していて、業務アプリで作成されたデータをデータベースや顧客管理システム、経理システムといった主要なツールと柔軟にデータを連携して共有できることで様々な業務を効率化し、データの分析にも多大に貢献しています。

システム間のデータ連携ではその都度プログラムを書いていたので工数が嵩んでしまう作業でしたが、アステリアワープを使えばデータ連携をプログラミング無しで進めることが可能になるため、データ連携に必要な工数を従来に比べて約8割削減でき、リソースを確保しながら他の仕事を消化するための時間が作れました。

従来、連携処理を開発できるほどのスキルを持つ人員は2人しかいなかったのでいざ開発となると長い時間が必要でしたが、アステリアワープがあることでそこまで高いスキルを持たない人でも連携処理の開発が可能となり、開発期間を短縮できただけでなく作業負担を公平に分担できるようになりました。

複数システム間でのデータ連携はその都度手動で行なっていたのですが、アステリアワープが導入されたことにより、作業の90%をオートメーション化することに成功し、担当の作業量を大幅に削減することができました。また、同時に平均的な残業時間も低減することができ、働き方の改善にも効果がありました。

【以前の課題】 今まで手動で勤怠データをデータべースから引っこ抜き、集計して勤怠処理を行っていました。 【asteria warpを使って】 データベースから月ごとのデータを取得し、集計処理した結果をcsv出力するまで、簡単にシステム化することができました。 以前に比べて、格段に効率化されました。

【導入前の課題】 以前はデータ連携やレポート出力データの抽出、スケジュータ起動の変更など、手動で行っていました。 さらに属人化が課題点で、引き継ぎ作業が大変でした。 【導入後の効果】 データ連携やレポート出力データの抽出、スケジュータ起動の変更など、細かい業務からシステム化しておりますが、それぞれ業務の効率化UPとともに、引き継ぎ作業が簡潔になったこどで、誰でも実施できる業務へと変わることができました。

【導入前の課題】 ・周辺システム（受注、開発、製造）とのデータ連携の再構築必要性 ・予算制約の中でのERPカスタマイズ最小化要求 ・内製化による短期開発と将来的な保守運用の実現 【導入後の効果】 ASTERIA Warpの導入により、技術的な観点から以下の効果が得られました。 ・データ連携に必要な機能がアイコン化されており、ノーコードで直感的に処理を組み立て可能 ・内製化によりベンダー依存からの脱却と数百万円規模のコスト削減を実現 ・システム開発経験のない担当者による開発が可能となり、社内ノウハウの蓄積に成功 ・ユーザー部門の要望や仕様変更に迅速に対応できる体制を構築できた

【導入前の課題】 データ連携処理がバッチ処理で行われており、リアルタイム性が求められる業務に対応できなかった。 【導入後の効果】 リアルタイム連携アダプターを利用し、データ連携処理をリアルタイム化。 リアルタイムデータ連携により、顧客への迅速な対応が可能になり、顧客満足度が向上。

以前は、社内に散在する様々なデータを活用することが困難でした。 システムごとにデータが分断されており、必要なデータを集約・統合するのに手間と時間がかかっていました。 ASTERIA Warpを利用して、データ連携基盤を構築してからは、様々なシステムからデータを収集し、一元的に管理できるようになりました。 データ変換やデータクレンジングを実装し、データの品質を向上させることに成功し、より正確な分析を行うことができるようになりました。