業務ダッシュボード — AIインサイト機能付きデータ可視化基盤

散在する業務データを一元化するダッシュボードを設計・開発。KPI・売上推移・進捗状況をリアルタイムに可視化するとともに、表示中のデータをAIが読み取り、変動要因や注目すべきポイントをチャットで示唆するインサイト機能を搭載。

ROLE

プロダクトリード / テックリード

TEAM

6名

PERIOD

4ヶ月

主な成果

3部門・500名規模での本番運用を開始、月間アクティブ利用率82%を達成
週次レポート作成工数を1人あたり平均4時間→30分に短縮
AIインサイト機能の利用率が月間65%、うち40%が追加質問で深掘り
経営会議の数値確認時間が半日→15分に短縮
デザインシステムを策定し、後続の社内ツール開発の基盤として横展開

TECHNOLOGIES

ReactTypeScriptRechartsPythonFastAPIAzure OpenAIPostgreSQLDockerFigma

本番画面 — メインダッシュボード・AIインサイトパネル・レポート画面・設定画面の4画面構成 — プロダクト画面：メインダッシュボード / AIインサイトパネル / レポート / 設定

画面遷移図 — ダッシュボード・AIインサイト・レポート・データ設定・システム設定の5モジュールと10画面の遷移フロー — 画面遷移図：5モジュール・10画面の遷移フロー

UXフェーズ分析 — 導入検討・初回利用・定着・活用拡大の4フェーズにおけるユーザー行動・感情・タッチポイント・課題・施策 — UXフェーズ分析：導入検討→初回利用→定着→活用拡大

背景・課題

大手企業グループにおいて、業務データが基幹システム・Excel・各種SaaSに散在し、部門ごとに異なるフォーマットでレポートを作成していた。経営層は全社横断の数値を把握するのに毎週半日以上を要し、現場マネージャーはグラフの読み解きや変動要因の特定に時間を取られていた。データを一画面で俯瞰でき、数値の意味をすぐに理解できる仕組みが求められていた。

アプローチ

構想フェーズでは、3部門（営業・管理・経営企画）へのヒアリングを実施し、日常的に確認するKPIと分析の頻度を整理。ダッシュボードのウィジェット構成とレイアウトを決定した。

デザインフェーズでは、メインダッシュボード・AIインサイトパネル・レポート・データ設定・システム設定の5モジュール構成で画面設計を実施。KPIカード・折線グラフ・棒グラフ・テーブルを自由に配置できるウィジェットベースのレイアウトとし、部門ごとにカスタマイズ可能な設計にした。

AIインサイト機能は、ダッシュボード上に表示中のデータ（フィルタ条件・期間・数値）をコンテキストとしてLLM（Azure OpenAI）に渡し、「前月比で売上が12%増加。主因はA製品の季節需要」のような示唆をチャット形式で返す仕組みとして実装した。ユーザーが追加で「なぜA製品が伸びた？」と聞けば、関連データを参照して深掘りできる。

実装PMとして6名のチームを率い、2週間スプリントのアジャイル開発を推進。フロントエンド（React / TypeScript / Recharts）、バックエンド（Python / FastAPI）、インフラ（Azure）の3レイヤーを並行開発し、CI/CDパイプラインを構築した。