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日本におけるITシステム導入プロジェクトは欧米のそれと比較して、業務実行面への意識が強く、そこから得られるデータの意義や活用方法といった業務管理面への意識が気薄だと感じる。在庫管理や物流といった現場業務が多く含まれるサプライチェーンにおいても、業務一つ一つの意味合いやその業務の結果がどのような影響を持つかというような観点でビジネスプロセスが語られることは少なく、如何に手数を少なく処理をこなせるか、ITシステムとはそれを支援するために存在するかの如くプロジェクトが遂行されることがある。

そのようなアプローチの結果、手数が現状と変わらない、または増えてしまうようであれば、敢えてシステム入力はさせず、特定の時間帯にバッチで処理させることでシステム上「処理したこととする」ような機能が具備されることがある。例えば倉庫の出荷工程におけるトラック積込から出荷確定の流れには、ケースやパレット単位でのトラックへの積込業務と、積込確認後のトラックの発送という業務がある。荷主企業と運送業者との契約内容にもよるが、今でもこの「積込」が運送業者で行われている場合があり、その場合には積込作業自体を自社の管轄で行っていないため、システム入力をしない倉庫がある。また、その後の「発送」についても管理しておらず、システム上は夜間のバッチ処理で出荷確定がされる例がある。このようなケースでは、プロセスデータは存在しないため分析不可能となる。物流の危機として2024年問題が取り沙汰されているが、何台のトラックがオンタイムに出発したのか、積込開始時間は適切だったのか、出荷バースの要員数は予定通りだったのかなど、本来ならシステムに蓄積されるべき各種プロセスデータから解析することが可能だが、そのような倉庫ではデータが欠落しているため、トラックの待ち時間の状況や変動、その理由について解析することができないため、施策を打つことが困難となる。