FiveVai AI Lab
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Fv Profitview

案件管理・勤怠・PC活動ログを1つのDBに統合し、プロジェクト別利益とメンバー別生産性を毎朝自動で可視化するOpsダッシュボード。

月次工数CSVの手集計 → board×freee×eye247を統合した毎朝自動P/L
見るだけAI難易度 4/5TypeScript / Next.js 15 / Supabase (PostgreSQL) / Vercel Cron Jobs / recharts

このPoCから得た実装知

  1. 1案件管理SaaSと勤怠SaaSの「名前の揺れ」を吸収するエイリアス機構と重複マージが、統合基盤の要になる
  2. 2売上按分は「工数比で割る」だけでは足りない。貢献ウェイト係数（contribution_weight）を工数エントリに持たせることで実態に合わせた補正が効く
  3. 3Vercel Cronは300秒タイムアウトがある。board同期・財務計算・メンバー寄与計算の3ジョブに分割して各タイムアウトを回避した
  4. 4管理会計の粒度設計（セグメント → プロジェクト → メンバー）は、後から追加するとDB設計の見直しコストが高い。初期フェーズから3層を意識しておくべきだった
  5. 5シャドーIT診断（PC活動ログのツール使用実績をAI利用ガイドラインのL1〜L4に分類）は、ツールマスタのCRUDとセットにすることで実用になった

判断材料

AI 権限レベル
見るだけAI
想定対象部門
経営企画PM経理
扱うデータ
案件管理ツール（board）勤怠・給与（freee HR）PC活動ログ（eye247）工数CSVSlack
人間の承認
不要（閲覧・通知のみ）
失敗時の止め方
閾値を超えた場合のSlack通知のみ。データの自動書き換えは行わず、変更操作はすべて人が画面から実行する
導入難易度
4 / 5
初期導入期間
Phase 1（基本P/L可視化）から段階的に拡張する構成
必要な社内担当
board管理者freee HR管理者eye247管理者PM（工数入力担当）
連携対象 SaaS
board（案件管理）freee HR（勤怠・給与）eye247（PC活動ログ）Slack
最小構成
board API + 工数CSVの手動アップロードから開始
横展開先
プロジェクト別P/L管理メンバー稼働管理セグメント別管理会計シャドーIT診断

このPoCが向いている会社

以下に1つでも当てはまる会社では、効果が大きい。

  • 複数の案件管理・勤怠・工数ツールを使っており、月次の利益計算に手作業が発生している
  • プロジェクト別・メンバー別の収益貢献を経営者・PMがリアルタイムで把握したい
  • FDE（月額常駐型）と受託開発が混在し、契約形態ごとのP/L管理が煩雑になっている
  • eye247などPC活動ログを持っているが、稼働分析やシャドーIT診断に活かしきれていない
  • 事業セグメントを切って管理会計をしたいが、専用システム導入コストに踏み切れていない

経営インパクト

Before

案件管理・勤怠・工数が別SaaSで分断され、月次のプロジェクト別P/L集計が手作業になっていた

After

毎朝6:30のCronでboard情報を自動同期し、工数CSVをアップロードするだけでプロジェクト別粗利・メンバー別生産性・全社P/Lが揃う

減ったリスク
粗利率低下・稼働率低下・残業超過をアラート閾値で自動検知しSlack通知。見落としによる対処遅れを減らす
判断の改善
プロジェクト別粗利率をリアルタイムで参照できるため、赤字案件の早期対処と次期見積の根拠が数字で持てる
横展開できる型
board × 工数CSV × 時間単価によるP/L自動計算パターン、セグメント×プロジェクト×メンバーの3層管理会計スキーマ

このデータがあれば、これができる

最小構成 ─ まずここから
INPUT DATA
  • ▸board APIキー（案件・請求の自動取得）
  • ▸工数CSV（月次手動アップロード）
  • ▸メンバー時間単価（設定画面で手入力）
YOU CAN DO
  • ▸プロジェクト別月次P/L（売上・原価・粗利・粗利率）
  • ▸メンバー別稼働率・売上貢献額
  • ▸粗利率低下・稼働率低下のSlackアラート
  • ▸月次全社レポートのSlack自動配信
発展構成 ─ ここまでつなぐと強い
INPUT DATA
  • ▸freee HR 勤怠・給与CSV（時間単価の自動算出）
  • ▸eye247 CSV（PC活動ログ・ツール使用実績）
  • ▸セグメント予算（管理画面で登録）
  • ▸固定費（人件費以外のコストを配賦）
YOU CAN DO
  • ▸事業セグメント別管理P/L（直接原価 + 固定費配賦後）
  • ▸FDE契約別KPI（継続率・LTV・担当者別粗利）
  • ▸メンバー別活動カテゴリ分析（開発/コミュニケーション/PM等の比率）
  • ▸シャドーIT診断（未許可ツールの使用実績とデータ分類L1〜L4）
  • ▸予実対比（セグメント別・月次）

Pain — どんな痛みがあったか

経営者・経営企画の痛み
  • 今月どのプロジェクトがいくら稼いでいるか即答できない
  • セグメントや事業ライン別の収益を見る手段がない
  • FDE（月額常駐型）と受託の利益率差を比較できていない
PMの痛み
  • 案件の工数が増えて粗利が下がっているのに気づくのが月末
  • メンバーがどの案件に何時間使っているか俯瞰できない
  • 見積の精度検証に使える過去実績がない
バックオフィスの痛み
  • board・freee・工数Excelが連携しておらず毎月手集計
  • 勤怠と工数を突き合わせた稼働率の計算が属人化している
  • eye247のPC活動ログが個人の確認以外に活用されていない

Intent — なぜ作ったか

案件管理（board）・勤怠（freee HR）・PC活動ログ（eye247）という既存SaaSのデータを1つのDBに統合し、プロジェクト別の利益と個人の生産性を経営者・PMが日次で参照できる状態を作る。全SaaSの完全自動連携を目指すより、boardのAPI自動同期と工数CSVの手動アップロードを組み合わせる現実解から始め、使いながら自動化範囲を広げる方針をとった。

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最初の1週間でやること

  • board APIキーを発行し、案件・請求の自動取得を確認する
  • 直近1ヶ月の工数CSVをアップロードし、案件紐づけを確認する
  • メンバーの時間単価を設定画面で入力する
  • プロジェクト別粗利率の一覧を経営者・PMで見て閾値を決める
  • Slack通知の宛先チャンネルを設定して異常検知を有効にする

やらないこと

  • 最初からすべてのSaaSをAPI連携しようとしない（工数CSVの手動アップロードから始めて十分）
  • メンバー別の売上寄与をそのまま評価指標に使わない（工数比の按分はあくまで参考値）
  • シャドーIT診断の結果をいきなり制限の根拠にしない（まず実態把握から）

費用対効果の考え方

  • 月次P/L集計の手作業時間
  • 赤字案件の発見遅れによる損失
  • 稼働率の把握遅れによる人員配置の非効率
  • eye247ライセンス料の活用効果（ログを経営管理に転用）
このPoCの位置づけ

複数SaaS統合型の内製管理会計プラットフォーム

board・freee・eye247がバラバラに動いている会社が、毎朝プロジェクト別利益を確認できるようになる。

導入前チェックリスト

商談前に、自社側でこの 5 点を確認しておくと検討がスムーズに進む。

  • boardで案件・請求を管理しているか

    board APIキーが発行できれば同期を自動化できる

  • 工数（誰がどの案件に何時間使ったか）を月次で集計しているか

    Excelやスプレッドシートのデータでも取り込める

  • メンバーごとの時間単価（人件費÷稼働時間）が把握できているか

    freee HRの給与CSVから自動計算することも可能

  • プロジェクト別の粗利率を今すぐ答えられるか

    答えられない場合がこのツールの一番の導入動機になる

  • eye247（またはPC活動ログツール）を導入しているか

    なくても基本P/Lは動く。eye247があるとシャドーIT診断と活動分析が追加で使える