自社課題を起点にした
AI/DX PoC実践

勤怠管理、経費精算、タレントマネジメント、営業管理など目的別に複数SaaSを導入しているが、それぞれが独立しており、データ連携が不十分。本来の価値を引き出せていない。

Teamsで領収書画像をアップロードしても、金額・日付・店舗名を手入力する必要があり、営業も総務も月末は残業。さらに勘定科目の判断も人手で行うため、ミスと工数の二重負担。

各SaaSにデータが分散しているため、全社的なKPI可視化やデータドリブン経営が困難。経営判断に必要なデータを集めるだけで数日かかる状況。

SES営業3名がパートナー会社約50社・エンジニア約200名のスキルシートをExcelで管理し、案件ごとに手作業でマッチング。1案件のマッチング候補選定に平均2-3時間かかり、提案スピードで競合に負けることが多発。

エンジニアのスキルシートがWord/PDF形式で各パートナー会社から送られてくるが、更新頻度がバラバラで最新情報が不明。営業がスキルシートを手動で突合・更新する工数が膨大。

案件要件とスキルシートを目視で照合するため、微妙にマッチする候補や、スキルの組み合わせが適合するエンジニアを見落とすリスク。営業の経験と記憶に依存した属人的なマッチング。

興行・飲食・物販・不動産・人流の各システムが独立しており、全体最適化が困難。来場者体験の向上や収益最大化に向けたリアルタイム意思決定ができない状態。

施設は来場者・テナント・地域を含む都市エコシステムとして機能しており、従来の「システム管理部門」の枠組みでは制御しきれない複雑さがある。