バイオサイエンス・医療分野では、以下のような課題が存在します。
- 在庫管理が煩雑で、欠品や過剰在庫が生じる
- 規制対応やコンプライアンス管理が大きな負担
- 研究者が購買・管理業務に時間を取られて、本来の業務に集中できない
- データが分散し、経営判断に必要な情報を即時に把握しづらい
OneBio は、こうした業界特有の悩みに応えるため、
複数のソリューションとAI技術を組み合わせた 統合型クラウドプラットフォーム です。
サプライチェーン最適化（SCM）、ERP、CRM、LIMS などをモジュール化し、企業の成長や研究フェーズに合わせて柔軟に導入できます。
OneBio の主要サービス群
1
CLIMS
(オールインワン試薬購買・管理システム)
- 研究用試薬・機器の「見積・予算管理・購買・在庫（試薬）」を一元化するクラウドシステム
- 試薬の有効期限や危険物管理までカバーし、研究者の雑務負担を大幅に削減
- 余剰ストック・廃棄を防ぎ、安全性と効率性を高める
2
BPM
(研究用試薬・資機材向けECサイト)
- オンラインで試薬・資機材を検索・注文できるECシステム
- 在庫・価格・納期をリアルタイムに表示し、紙やFAXベースの受発注を大幅に効率化
- 研究者や販売店にとっては、見積作成や在庫確認の手間を削減するデジタル購買環境
3
BRP-Code
(商品マスタプラットフォーム)
- 多数のメーカーが持つ試薬・資機材情報を統合・標準化し、常に正確なマスタデータを提供
- 新商品や価格改定、キャンペーン情報を自動更新し、発注ミス・在庫ロスを防止
- BPM・DOGとの連携で、一貫性のあるサプライチェーン管理を実現
4
DOG
(研究用試薬・資機材向けSCMプラットフォーム)
- メーカー・販売店間のB to B受発注をクラウドで効率化
- EDI連携で書類作成や在庫管理の手間を減らし、納期遅延や欠品を最小限に
- サプライチェーン全体を可視化し、コスト削減とリードタイム短縮を同時に達成
5
LDB
(ラボラトリデータベース)
- 研究機関・研究者の情報を包括的に収集・分析できるデータベース
- 購買履歴や研究テーマ、助成金などを紐づけ、新製品開発・共同研究の支援や的確なマーケティングを実現
- 拡張性が高く、研究者の多様なニーズを一元的に管理
6
ORDIA
(販売店向けAI受注エージェント)
- FAX, メール, EC など多様な受注情報を AI が解析し、商品マスタ・顧客マスタ・過去履歴と突合 → 基幹システムに取り込める受注データを自動作成
- メーカーへの在庫照会、納期確認、お客様への受注通知・納期通知・納品通知まで一括自動化
7
LabPartner AI
(研究者向けAI支援)
- 購買履歴・研究テーマをAIで解析し、試薬・機器を自動レコメンド
- 価格比較や見積発注を自動化し、研究者の購買負担を軽減
- 研究者は本来の研究に集中でき、メーカー・販売店は営業効率を高められる
8
Riflex
(AI支援クラウドERP)
- AIが業務最適化を支援するクラウドERPで、販売・購買・在庫・会計を一元管理
- セルフオンボーディング方式により短期間で導入でき、コストを抑制
- 在庫補充や需要予測をAIで行うことで、ミスを減らし経営効率を向上
- 世界で1200万人が活用しているオールインワンERPの「Odoo」と提携し、 販売・購買・在庫・生産・製造・財務管理と統合した経営課題解決を実現
課題と解決策
経営課題への具体的アプローチ
Case1
サプライチェーンの最適化
課題
需要予測が曖昧で欠品や在庫過剰が起こりやすい。物流コストが高止まり。
解決策
AIで需要予測・輸送ルート最適化を行い、ORDIA、DOG、BRP-Codeを連携して正確な受発注・商品マスタ管理を実現。
Case2
販売・購買・在庫・会計の一元管理
課題
部署間でデータが分散し、業務が重複。経営判断が遅れる。
解決策
Riflex（AI支援クラウドERP）を導入し、購買・在庫・会計を一貫化。セルフオンボーディングで短期間に導入可能。
Case3
研究者向け営業支援
課題
研究者が価格比較や商品選定に時間を取られ、本来の実験に集中できない。
解決策
LabPartner AI が研究テーマや購買履歴を分析し、最適な試薬・機器を自動提案。価格比較や見積を自動化。
Case4
試薬・機器管理の効率化
課題
試薬の有効期限や危険物管理が属人的になり、廃棄リスクや安全性の問題が生じる。
解決策
CLIMS を導入し、見積～承認～購買～在庫管理までクラウドで一元化。研究者の事務負担を軽減。
Case5
受発注のデジタル化
課題
紙やFAX、メールベースでのやりとりが多く、納期トラブルや人的ミスが発生。
解決策
ORDIA によりEC化された購買プロセスを構築し、在庫・価格をリアルタイム表示。ペーパーレスと効率化を同時に実現。
Case6
研究データの活用
課題
研究機関や研究者データが分散し、マーケティングや共同研究のチャンスを逃している。
解決策
LDB で研究者・ラボ情報を集約し、購買履歴や研究テーマを分析して的確な製品提案を可能に。
Case7
規制対応 & コンプライアンス管理
課題
GMP/GLP・ISO・FDA/PMDAなどの規制対応が負担。毒劇物管理も徹底しづらい。
解決策
CLIMS と Riflex（またはお客様のERP） を連携し、毒劇物や有害物質を可視化。業界基準に合わせた管理で安全性と生産性を両立。
Case8
AIによるコスト削減 & 業務最適化
課題
在庫や物流コストを抑制できず、業務プロセスも最適化されていない。
解決策
需要予測AI・在庫最適化AI・輸送ルート最適化AIで発注や配送を自動化し、コスト削減。LabPartner AI と連携し、研究者向けの営業も効率化。
Case9
クラウド & オンプレミス対応
課題
高いセキュリティ要件や法規制により、クラウド導入だけでは不安。
解決策
クラウドを基本としながらオンプレ運用も選択可能で、機密性の高い研究データを安全に扱えるハイブリッド体制を構築。
Case10
高度なAPI連携
課題
既存ERPやWMS、TMSなどとの連携が困難で、データが分断されがち。
解決策
提携しているOdooだけでなく、SAP・Oracleなどお客様のシステムとの連動を想定し、サードパーティーの研究管理システムやLIMSともシームレスに統合できるAPIを提供。
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当社が提供する CLIMS / BPM / BRP-Code / DOG / LDB / ORDIA / LabPartner AI / Riflex をはじめ、多彩なソリューションと業界特有の課題解決ノウハウを融合し、貴社のDX推進を強力にサポートいたします。
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