Playflow（プレイフロー）｜AI時代のデータ基盤の構築・運用経営会議の数字が、
締めた翌日に出る。
社内に散らばったデータを 1 か所に自動で集約し、定義を揃えて置いておく仕組みです。AI を使う前提でデータが整っている状態を、大手 SIer の数分の一の工数でつくります。
※ 画面はサンプルです。数字は実在の企業のものではありません。
「先月の数字」が出そろうのは、
何日後ですか。
従業員 50〜500 名の企業でいま起きていることは、だいたい同じです。ツールは増えたのに、経営が見たい数字だけが揃わない。
毎月、人が集めている
販売・会計・勤怠・広告。担当者が各ツールから CSV を落とし、Excel で結合している。作った人にしか直せない。
部門ごとに数字が違う
同じ「売上」でも、営業と経理で定義が違う。会議の前半が、どちらが正しいかの確認で終わる。
「調べます」で止まる
その場で一段掘り下げられない。次の会議まで判断が持ち越される。意思決定の速度が、集計速度に縛られている。
これは担当者の能力の問題ではなく、
データの置き場所がないという構造の問題です。
SaaS を増やすほど、つなぐ手作業も増えていきます。BI ツールを入れても解決しないのは、つなぐ先の「整った箱」が無いためです。可視化の前に、置き場所が要ります。
Playflow の仕組みを見るデータは足りている。
集まる場所がないだけです。
社内に散らばったデータを 1 か所に自動で集約し、定義を揃えて置いておく仕組みです。AI を使う前提でデータが整っている状態をつくるサービスが Playflow です。
つなぐデータは違っても、
つくるものは同じです。
別々のシステムにある数字を 1 つに集め、毎日見る画面にする。業界ごとに、散らばっているデータと見えていない数字は決まっています。
労働時間の超過に、月末になってから気づいていませんか。
- ・週単位で、超えそうな人を先に拾う
- ・営業所ごとの売上を日々追う
- ・グループ・拠点を横断して同じ指標で比べる
その広告から来た人が、最後どうなったか追えますか。
- ・広告→応募→成約を 1 本でつなぐ
- ・企業・求人の名寄せを 1 か所に集める
- ・担当者を介さず、指標が自動で更新される
店舗ごとの粗利と人件費を、同じ表で見られていますか。
- ・売上・粗利・人件費を店舗別に同じ定義で並べる
- ・店舗比較と店舗内の分析を初期セットで
- ・本部が集計せずに、店長が自店の数字を見る
製品ごとの原価が分かるのは、締めてから何日後ですか。
- ・現場の実績と会計の数字を同じ基盤に置く
- ・製品別の粗利を月中に追う
- ・基幹システムはそのまま。入れ替えを前提にしない
いきなり作りません。
まず 2 週間、現状を測ります。
診断の成果物が、そのまま構築の見積根拠になります。作ってみないと分からない、という進め方はしません。
データ基盤診断
技術者が現状のデータの持ち方を実地で確認し、3 点の成果物にまとめます。
- ① データ現状マップ
- ② 課題の優先度リスト
- ③ 構築ロードマップと正式見積
構築
標準構成のテンプレートで組み上げます。ゼロから設計しないぶん、速く、安く、後から直しやすい。
- ・各システムからの自動取り込み
- ・数字の定義の統一
- ・ダッシュボードの初期セット
運用保守
項目が増える、システムが入れ替わる、見たい数字が変わる。その都度こちらで追随します。
- ・障害監視と復旧
- ・データソースの追加
- ・月次定例での改善
情シスの手を増やさない、
層を分けたデータ基盤です。
取り込みから集計まで層を分けて組みます。元のシステムが変わっても、見る側の定義は変わりません。
特定のツールに縛らない
クラウドのデータ基盤上に、Airflow・BigQuery・Metabase の標準構成で組みます。将来の入れ替えや内製化にも対応できます。監視と復旧は当社が持つ
障害対応を情シスに寄せません。取込の失敗や遅延は当社が検知し、復旧します。閲覧範囲を役割ごとに設計
CASE 01 はドライバーから経営者まで 5 つの役割で制御しています。個人の情報を扱うため、見える範囲は最初に設計します。データの専門家ではなく、
AI で速く作れる開発チームです。
社内にデータ人材を採用・育成する必要はありません。組織づくりからではなく、動くものを作るところから始めます。
AI 駆動開発で、
工数が違う
在籍する技術者 11 名の全員が、AI を使った開発を日常的に実践しています。同等の基盤を、大手 SIer の数分の一の工数で立ち上げます。
自社で SaaS を
3 本運営している
受託だけの会社ではありません。自社プロダクトを作り、動かし、直し続けている。運用で何が起きるかを、当事者として知っています。
作って終わりに
しない
データ基盤は、作った翌月から壊れ始めます。項目が増え、システムが入れ替わるためです。運用保守まで同じチームが持ちます。
2 社の基盤を構築し、運用を継続中。
自社の採用データでも使っています。
社名は非公開です
A 社
ホールディングス・グループ横断
グループ各社が別々のシステムで数字を持っており、全体の状況を見るのに毎月時間がかかっていた。トラックの稼働、人事、労務と、性質の違うデータを 1 つの基盤に集約し、グループ横断で同じ指標を見られる状態を構築。ドライバーから経営者まで 5 つの役割ごとに画面を分けて運用。
- 対象データ
- 稼働・人事・労務
- 現在
- 運用保守を継続中
B 社
事業・マーケティング・採用の横断
求人サービスの本体データ、顧客管理、広告、手入力の集計表と、数字が 4 つの場所に分かれていた。見たい指標を出すたびに担当者がファイルを突き合わせる必要があり、判断が数日遅れていた。4 つのデータソースを 1 つの基盤に集約し、約 5.5 ヶ月で自動更新される 158 のテーブルを構築。
- 構築期間
- 約 5.5 ヶ月
- 構築テーブル数
- 158
PLAYLAND
採用の歩留まりと広告費の横断
応募管理システムの選考状況と、求人広告の日次レポートをつないだ。応募 710 件（2026 年 7〜9 月）のうち書類通過は 11.4%、面接進行は 9.4%。広告費を「選考が進んだ人」で割ると、面接まで進んだ人の獲得単価は応募単価の約 10 倍。応募単価の安さではなく、選考が進んだ人数で広告を比べられる状態に。
- 応募
- 710 件
- 書類通過率の差
- 2.3 倍（業務委託 18.3% ／ 正社員 8.0%）
飲食・多店舗
店舗別の粗利と人時の横断
POS、EC、在庫、シフト、会計。店舗が増えるほど、店舗を比べるための集計が本部の手作業になっていく。売上・粗利・人件費を店舗別に同じ定義で並べ、人時あたりの売上と店舗・EC をまたいだ購買を、本部が集計せずに店長が自店で見られる状態をつくる。拠点を横断して同じ指標で比べる構造は、CASE 01 と同じ。
- 見える数字
- 店舗別 粗利率 ／ 人時売上
- 近い構造の実績
- CASE 01（拠点横断）
FAQ.
まず 2 週間、
現状を見せてください。
診断のためにご準備いただくものはありません。現在お使いのシステムを伺い、実際の画面を拝見するところから始めます。構築のご発注は、診断の結果を見てからご判断ください。
- 01
30 分のオンライン相談
現状の課題を伺います。この時点で費用は発生しません。
- 02
診断のご契約
2 週間。技術者が現状のデータの持ち方を実地で確認します。
- 03
結果のご報告
成果物 3 点をご提出。構築のご判断はここから。
30 分のオンライン相談から。
つなぐシステムの数、見たい数字が分かれば、進め方をその場でお話しできます。この時点で費用は発生しません。