徐 聖博
株式会社シンシア 代表取締役社長
株式会社シンシア（Xincere, Inc.）代表取締役。中国生まれ・3歳から日本で育ち、日本語・中国語・英語を操るトリリンガル。大学院でコンピュータサイエンス（進化型ニューラルネットワーク）を研究し、GREE・メドレー・カウンティア・Indeed Japan などで検索エンジン開発やスタートアップの立ち上げ・グロースを経験。2020年に「人の価値をテクノロジーで最大化する」という想いでシンシアを創業した。エンジニア歴15年以上、代表でありながらほぼ毎日コードを書く現役エンジニアとして、基幹システム開発からAIエージェント活用まで顧客の事業成長に並走している。創業に込めた思いはnoteの創業ストーリーに綴っている。
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徐 聖博株式会社シンシア 代表取締役社長
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基幹システムを中枢に据えたDXの順番——雲天化集団のSAP ERP＋デジタル工場20・APC/RTO 29セットを読む
雲天化集団がSAP ERPを中枢に、デジタル工場20拠点・29セットの装置へAPC+RTO大規模モデルを展開した事例を、基幹→データ→現場制御→AIという順番の観点から読み解く。AI導入で抜け落ちやすい「現場制御層」と、作る側から見た難所を整理する。
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生成AIで勘定系の開発期間30%短縮——ソニー銀行の事例を「作る側」はどう読むか
ソニー銀行が稼働中の勘定系システムの実開発に生成AI(Claude/Claude Code)を適用し、開発期間30%短縮・工数40%削減を確認。90%削減を支えた前提条件と、人月モデルで稼ぐ開発会社・SIerの事業判断への影響を、受託開発の立場から読み解く。
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「AIはIT部門の仕事ではない」——得力集団が12の業務ラインにAIチームを置いた意味を、製造業AI導入の体制から読む
中国の文具大手・得力集団は12の業務ラインにAIチームを置き、外観検査で効率42倍・不良率3.2%→0.5%、物流の箱選び正解率95%以上を出した。PoC止まりを防ぐ体制と、検査AIで不良率が下がる条件、開発会社が備えるべき点を受託開発の立場から読み解く。
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経理のAI活用は「初審の置き換え」から——製薬大手・正大天晴の「AIは組織の再設計」を作る側から読む
中国の製薬大手・正大天晴は、経費精算の初審をAIに置き換え、需要計画は200品目中10品目だけを人が確認する形にし、数字化チームを「2人で1案件」に再編した。経理のAI活用で人の仕事はどう変わるのか、作る側と開発会社経営の目線で読む。
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アドオン7割削減の本当の意味｜パナソニック26拠点のSAP S/4HANA統一をAIエージェントの土台として読む
パナソニック デジタルが国内製造26拠点・約2,800ユーザーの基幹をSAP S/4HANAで統一し、アドオンを7割削減した。この事例をSAP S/4HANA移行の成功話ではなく、AIエージェントを業務に乗せるための業務・データ・権限の標準化として読み、開発会社の事業への含意まで整理する。
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購買業務のAIエージェント化、StarLinkの年11,500時間削減は「ERP照合」で効いている
IBM Bob と watsonx Orchestrate で、メール受付からNetSuite照合、買掛金処理までをAIエージェント化したStarLinkの事例を、受託開発とAIエージェント事業をやる立場から読み解く。公表値を1件あたりに割り戻すと効いている工程が見え、開発会社の値付けにも影響が及ぶ。
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