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コンプライアンスチェックの約90%を自動化!世界最大級企業データベースとAPI連携し名寄せとコンプライアンスチェック効率化を同時に実現!

株式会社ヌーラボさま(福岡)
業種:
情報通信業
事業内容:
プロジェクト管理ツール「Backlog」をはじめ、チームのコラボレーションを促進するサービスの開発・提供
従業員数:
127名
導入サービス:

QUICK FACT

導入前の課題

取引先マスターの名寄せとマーケティングへの活用
同一企業の複数契約を手動で名寄せしていたが件数が増えて限界だった。企業情報が無く、マーケティングに活用できていなかった。

コンプライアンスチェックの作業負担
手作業が多いため負担が大きく、ミスのリスクも大きかった。また、チェックする代表者名が正しいかどうかの確認も大変だった。

導入後の効果

名寄せと企業情報取得の効率化
API連携で、名寄せに用いる企業識別コードや企業情報の取得を効率化し、マーケティングデータとしても活用できるようになった。

コンプライアンスチェックの件数の約90%を自動化
チェック対象件数の約90%を自動化することに成功。また、同姓同名など代表特定者作業も削減した。

事業内容

株式会社ヌーラボさま(以下ヌーラボ)は、プロジェクト・タスク管理ツール「Backlog」、オンライン作図ツール「Cacoo」、ビジネスチャットツール「Typetalk」、セキュリティオプション「Nulab Pass」など、業務を効率化する「コラボレーションツール」を提供している企業です。

ヌーラボロゴ

背景・課題

ヌーラボでは、事業規模の拡大や上場を背景に、取引先マスターの整備とコンプライアンスチェックにおける業務の効率化が必要となっていました。

課題① 取引先マスターの企業単位での管理と、企業属性をベースとしたマーケティング施策の実施

これまでヌーラボでは契約単位で売上を管理しており、同じ取引先で複数契約した場合は担当者が手動で名寄せをしていました。しかし、契約件数が増えたことでその作業も限界となっていました。また、取引先マスターに企業情報が無かったため、取引先の属性を踏まえたマーケティング施策の実施がおこなえていませんでした。

課題② 取引先のコンプライアンスチェックの効率化

国から示されている「企業が反社会的勢力による被害を防止するための指針」や上場準備を進める中で、取引先が反社会的勢力等に該当しないかをチェックするための体制作りが必要でした。それまでは他社のシステムを利用していましたが、自社システムとの連携が難しいために手作業が多く、法務部門の負担が大きい状態でした。また、代表者名の正誤確認や同姓同名の場合の特定にも苦労していました。

条件

課題の解決にあたり、下記5つの条件を満たすサービスを検討しました。その結果、東京商工リサーチの提携先で、世界最大級5億件超の企業データベースを保有するThe Dun and Bradstreet Corporation(以下D&B)が提供する全世界統一コード「D-U-N-S® Number」と「全世界企業情報取得API(D&B Direct+)」をご導入いただけることとなりました。

条件

運用イメージ

①取引先マスターの整備

契約単位の取引先データに対し、APIを通じてD&Bの企業データベースと連携しD-U-N-S® Numberをマッチングして名寄せをおこない、企業を特定します。さらに、特定した企業に対しD-U-N-S® Numberを元に企業情報を付与することで、取引先を企業単位で管理でき、かつ営業・マーケティングにも活用可能な取引先マスターを構築できます。

取引先マスターの整備

②コンプライアンスチェック

従来はネガティブ情報とのスクリーニングも人力でおこない判定していましたが、APIを通じてD&Bから提供されるネガティブ情報との一次スクリーニングチェックを自動化することに成功しました。

コンプライアンスチェックの自動化

導入効果

①取引先を企業単位で管理できるようになった

売上明細に名寄せされた会社名を付与できるようになったことで企業単位での管理が容易となり、担当者の負担を軽減することができました。

取引先を企業単位で管理できるようになった

②既存取引先のセグメント別の傾向を把握できるようになった

既存取引先の従業員数、上場/非上場の割合、業種などの属性を営業担当者のBIツールで表示することできるようになり、顧客の傾向を把握し営業活動・マーケティング活動に利用できるようになりました。

既存取引先のセグメント別の傾向を把握できるようになった

③コンプライアンスチェックの90%を自動化

サービス導入前の検証期間で、18,000件超の対象の内、約90%のコンプライアンスチェックを自動化することができました。また、チェックに用いる代表者名に同姓同名がいた場合の本人特定に生年月日を用いることができるようになり、工数を大幅に削減しました。

コンプライアンスチェックの90%を自動化

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