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従業員80名規模のある中堅企業（※歯科医院のバックオフィス業務を代行するBPO事業）が抱えていた課題は、業務で利用するSaaSツールの乱立でした。プロジェクト管理、チャットコミュニケーション、契約・請求処理、ミーティング日程調整など、それぞれ別々のクラウドサービスを利用していたために情報が各所に分散し、担当者の負担が増大していました。
例えばアカウント管理や契約更新が煩雑になり、システム間のデータ連携も困難で、入力や確認の二度手間が発生していたのです。このように複数SaaSにまたがる業務フローは、社内のコミュニケーションロスや抜け漏れ、シャドーIT（許可されていないツールの非公式利用）によるリスクも招いていました。
さらに、これまでは各業務領域に特化した外部業者に一部業務を委託する場面も多く、全体最適が図りにくい状況でした。社内にノウハウが蓄積されず業務委託費（アウトソーシングコスト）が膨らむ一方で、依頼や確認のためのやり取りに時間がかかり、業務のスピードと品質にも課題がありました。経営層はこのままでは生産性向上やコスト削減が頭打ちになると危機感を抱き、業務を抜本的に見直すDX（デジタルトランスフォーメーション）に乗り出す決断を下しました。
そこで同社は、既存の複数SaaSの機能を一つに統合したオーダーメイドの業務システムを構築するプロジェクトを立ち上げました。狙いは、点在する業務情報を単一プラットフォームで一元管理し、社内外の関係者が同じ画面でリアルタイムに状況を把握できる基盤を作ることでした。
例えば、これまで別々だったプロジェクト進捗やチャットでのやり取り、契約書・請求書の管理、ミーティング日程の調整をすべて一つのシステム上で完結させる構想です。複数ツールに分断されていた業務データを統合することで、情報共有や承認フローのスピードアップを図ります。
このような統合プラットフォームにより、依頼から対応までの一連の流れを可視化し、重複作業の削減と内部統制の強化も期待されました。
設計思想としては、現場の実務に沿った使い勝手を最優先しました。エンドユーザーである社員やBPOの依頼元（歯科医院側）にとって、誰でも直感的に依頼や情報確認ができるUI/UXを追求しています。具体的には、プロジェクト管理機能とチャット機能を連携させ、タスクごとの議論や進捗状況をワンクリックで追跡できるようにしました。
また契約・請求管理では、案件ごとに関連する契約書類や請求書データを紐付け、必要なときにすぐ参照できるようになっています。ミーティング予約機能ではGoogleカレンダーAPIを活用し、関係者全員のカレンダーと自動連携することで日程調整を効率化しました（ダブルブッキング防止やリマインド通知も実装）。
さらに、同社がサービス提供する各歯科医院の既存システム（予約・顧客管理など）ともAPI連携し、外部ツールとのシームレスなデータ同期を実現しています。例えば予約が入れば自動でプラットフォーム上のタスクを生成し、完了すればクリニック側に通知が飛ぶ仕組みです。
性能面でも、複数機能を統合したことで扱うデータ量やユーザー数が増えることが予想されました。そのためアーキテクチャにはスケーラビリティと高速性を組み込んでいます。データベース設計では正規化とインデックス最適化を徹底し、主要なクエリについてはSQLチューニングやキャッシュ戦略を施すことで、画面操作に対する応答速度を大幅に向上させました。
またリアルタイムチャット機能ではWebSocket技術を採用し、安定した低レイテンシの通信を実現しています。これにより、複数ユーザーが同時に利用してもストレスなくメッセージや通知が即時反映され、まるで専用チャットツールのような使い心地を提供しています。
セキュリティについても、統合プラットフォーム化でアクセス権限が一本化されたため、シングルサインオンと権限ロール設計により必要最小限の人だけが必要な情報にアクセスできるようにしています。
以上のように、現場で本当に使えるシステムとするために、ユーザビリティとパフォーマンス、セキュリティのバランスを考慮した設計となっています。
プロジェクト体制は、PM（プロジェクトマネージャ）兼テックリードを務めるエンジニア1名と、開発エンジニア6名からなる少数精鋭チームでした。
外部のSIベンダーに丸投げするのではなく、社内もしくは密接に連携する開発パートナーのチームで内製型の開発を行った点が特徴です。このPM兼テックリードの人物はビジネス要件にも精通しており、開発チームとの橋渡し役を一人二役で担いました。そのおかげで、仕様の意思決定や変更の判断が現場レベルで迅速に行われ、要件の齟齬による手戻りが最小限に抑えられました。
メンバー全員が毎日のスタンドアップミーティングで進捗と課題を共有し、アジャイル開発手法を採用して2週間スプリントで機能を順次リリースする進め方を取りました。途中段階からエンドユーザーである現場社員にプロトタイプを触ってもらい、UIや機能についてフィードバックを得て即改善するループを回しています。
開発プロセスでは、最新のツールやAI技術を積極活用して効率化を図りました。
例えば、コードのボイラープレート（定型的な繰り返し部分）の生成にはGitHub Copilotのような生成AIコード補助を取り入れ、単体テストのケース作成やドキュメント生成もAIに自動出力させています。近年ではチャットGPT等の生成AIを要件定義やテスト自動化に活用し、仕様整理からコード初稿、テスト、ドキュメント化までを半自動化することで開発リードタイムを短縮する動きが広がっています。
本プロジェクトでも、AIによるコードレビュー提案やテスト自動生成によりバグ修正サイクルを短縮し、開発スピードの向上に貢献しました。実際、主要機能の実装完了までの期間は、従来手法と比べておよそ半分のリードタイムで済んでいます。
さらに、コードの品質保持にはCI/CDパイプラインを構築し、自動ビルド・自動テストを導入しました。プルリクエスト時に自動でコードスタイルや静的解析チェックを走らせることで初期段階で不具合の芽を摘み取り、デプロイもインフラ環境（クラウド上のステージング・本番）へワンクリックで反映可能な仕組みとしています。これにより、頻繁なリリースと迅速なフィードバック反映が可能となり、ユーザーの要求変化にも柔軟に対応できました。
進行上の工夫として、まずはMVP（Minimum Viable Product）となるコア機能の開発を優先しました。プロジェクト管理とチャットという日々の業務に直結する部分を先行して完成させ、ユーザーに試用してもらうことで導入効果を早期に実感してもらいました。
その後、契約・請求管理やスケジュール連携といった周辺機能を段階的に統合し、最終的に14ヶ月の期間で当初計画した全機能を実装完了しています。要件定義→設計→実装→テスト→リリースという各フェーズもウォーターフォール的にではなく反復的に行い、途中で判明した新たなニーズにも都度対応しました。
ただし、機能追加の判断には優先度付けとスコープ管理を徹底し、「現場で本当に必要なものか」をPM兼テックリードが常に見極めることで、開発が理想論に走らず現実的な路線から逸れないよう留意しました。
統合プラットフォームの実現にあたって、いくつか技術的なポイントと具体策があります。
約14ヶ月の開発期間を経て新システムを本稼働させた結果、定量・定性の両面で大きな成果が得られました。
まずコスト面の成果（定量効果）として顕著だったのは、業務委託費の削減です。従来は複数の外部サービスや協力会社に依存していた業務が、この統合プラットフォーム導入によって内製化・自動化されたため、外部への委託費用は従来比で3分の1にまで圧縮されました（約66%のコストダウン）。
例えば、手作業で行っていた契約書類の管理・更新業務をシステム化したことで、外注スタッフに依頼していた分の費用が不要になりました。同時に複数SaaSのライセンス費用も削減され、ITコスト全体の最適化が実現しました。
次に業務プロセス面の成果として、社員が各種依頼を出しやすくなった点が挙げられます。統合システム上にワークフロー機能を設け、例えば「◯◯の資料作成を依頼したい」「△△の請求処理をお願いしたい」といった依頼フォームを一元化しました。
これにより、従業員は迷うことなくプラットフォーム上で必要事項を入力するだけで依頼を発行でき、どの部署に連絡すべきか悩む必要がなくなりました。依頼の進捗や完了報告も同じ画面で確認できるため、社内調整の手間や問い合わせの往復が激減しています。
その結果、「依頼したいことがあっても遠慮して後回しにする」というムダが無くなり、業務ボトルネックの早期解消につながりました。
さらに品質と対応スピードの向上（定性効果）も明確に表れています。情報ややり取りが全て一元管理されたことで、関連部署間の連携ミスや伝達漏れが解消し、業務品質が底上げされました。
例えば、プロジェクト管理とチャットが統合されたことで「あの案件の最新状況がわからない」といった事態がなくなり、誰でもリアルタイムに状況共有できています。対応スピードの点では、委託先（自社BPO）と発注元（クライアント歯科医院）が同じプラットフォーム画面で進捗を確認できるようになり、報告・承認・修正のサイクルが飛躍的に短縮しました。
お互いに状況が見える化したことで「次のアクション待ち」の無駄な待機時間が減り、BPOサービスのリードタイム自体も短くなっています。ある指標では、契約処理完了までの平均所要日数が導入前の約7割まで短縮されました。またミスが減ったことで、クライアントからの信頼度も向上し、新規顧客紹介につながるという好循環も生まれています。
加えて、定性的な効果として社員の働き方改革にも寄与しました。統合された業務基盤のおかげで在宅勤務でもスムーズにコラボレーションができ、テレワーク推進にもプラスに働いています。複数ツールにログインし直す煩わしさが無くなったことで現場のストレスは大きく軽減され、生産性向上と従業員満足度アップの両面が実現しました。「システムが変わるだけでここまで働きやすくなるとは思わなかった」という声も社員から上がっています。
この事例は一見すると大規模なシステム刷新プロジェクトですが、再現可能な具体策が随所に盛り込まれており、中堅企業でも工夫次第で実現できる内容です。意思決定者が自社での展開を検討する際に参考となるポイントや注意点を以下にまとめます。
ポイント1：現状分析と統合すべき業務の選定
まず自社で利用中のSaaS一覧とその用途、問題点を洗い出します。どのツール間でデータの重複入力があるか、どの業務でボトルネックやミスが生じているかを可視化しましょう。その上で、すべてを一度に内製システム化するのではなく、特に非効率の大きい領域から統合するのが現実的です。
本事例でもプロジェクト管理・チャットといったコミュニケーション基盤から着手し、後から契約管理などを追加しています。段階的なアプローチにより、リスクを抑えつつ効果を早期に出すことができます。
ポイント2：小さく始めて拡張する（アジャイル開発）
最初から完璧なシステムを目指すのではなく、MVPを短期間で構築して試行する姿勢が重要です。2週間～1ヶ月程度でコア機能の試作品を作り、現場のユーザーに触れてもらってフィードバックを得ます。その際の意見をもとに機能改善や追加開発の優先順位を決め、スプリント計画に反映します。
この反復によりユーザー受け入れ度の高いシステムに仕上がっていきます。現場の協力を得るには、経営トップが「まずは試して改善していく」方針を示し、失敗を咎めず改善を称賛する文化を作ることも大切です。
ポイント3：PMと技術リーダーの密な連携
本事例ではPMとテックリードを1名で兼務しましたが、それが難しい場合でもビジネス側と開発側の意思疎通を密にする体制は不可欠です。具体的には、週次でプロジェクトオーナー（事業部長など）と開発リーダーが進捗と課題をレビューし、仕様上の疑問点は即日解消するようにします。
要件の優先度判断にビジネス視点を取り入れつつ、技術的難易度や見積もりについて経営側も理解を持つことで、現実的なスコープ管理が可能となります。意思決定のスピードが上がれば、その分開発の手戻りも減りリードタイム短縮につながります。
ポイント4：AI活用と標準化で開発効率アップ
開発期間短縮のためには、昨今進歩が著しいAIツールを積極的に利用するとよいでしょう。チャットGPTやコード補完AIを使えば、仕様書から雛形コードを生成したりテストケースを自動作成したりといったことが可能で、開発者の作業時間を大幅に圧縮できます。
導入にあたっては、プロンプト（AIへの指示文）のテンプレート化やナレッジ共有の仕組みを整え、チーム全体でAIを使いこなすルール作りをすると再現性高く効果が出ます[5]。
ただし、AIの提案結果を鵜呑みにせず最終判断は人間が行うこと、セキュリティ面で機密コードを外部AIに送信しない対策（オンプレミスのAI利用やマスキング）など、品質と情報漏洩への注意も並行して行う必要があります。
ポイント5：ユーザー教育と移行計画
新システム導入時には、従来ツールからの切り替えに戸惑う社員も出るため、丁寧な教育と移行サポートが欠かせません。操作マニュアルの整備やトレーニングセッションの実施、ヘルプデスク対応を用意し、「使ってみたら便利だ」と思える体験を初期段階で提供しましょう。徐々に移行期間を設け、並行稼働期間を通じてデータ移行や運用の微調整を行うと、混乱なく新システムに定着できます。トップダウンで利用を強制するだけでなく、現場からのアイデア提案や改善要望を受け付けて反映することで社員の納得感と利用率を上げる工夫も重要です。
ポイント6：継続的な改善とメンテナンス体制
システムは導入して終わりではなく、使われる中で新たな課題も見えてきます。専任の担当者やチームを置き、運用フェーズで出た要望を定期的に洗い出して、小さな改善を続けていく仕組みを作りましょう。
幸い、本事例では内製または密接なパートナー開発であったため、リリース後の改修も迅速に行えています。外部委託開発の場合でも、その後の保守契約やエンハンス計画を予め取り決めておき、事業成長に合わせてシステムも成長させる視点が不可欠です。
以上のポイントを踏まえれば、「SaaS乱立による非効率をオーダーメイドシステムで解消する」取り組みは決して絵空事ではなく、自社でも再現可能な施策となります。重要なのは、技術ありきではなく常に現場の実務課題にフォーカスすること、そして小さな成功体験を積み重ねながら段階的にDXを推進していくことです。
本事例の企業も、最初はごく一部の業務から着手し着実に効果を出したことで、社内の理解と協力を得つつプロジェクトを完遂しました。「属人的な作業に依存せず、システムによって誰もが効率よく働ける環境」を整えることが、結果的にコスト削減とビジネス拡大につながる好例と言えるでしょう。意思決定者にとっても、数字で示された効果（コスト1/3・工数短縮等）と現場の前向きな変化を目の当たりにすることで、DX投資のリターンを実感できるケーススタディとなりました。
今後類似の課題を抱える企業が本事例にならい、自社に最適化した統合業務プラットフォームを構築する動きが加速することが期待されます。
参考資料（関連情報）：
・SaaS乱立による弊害と統合管理の必要性
・統合BPOプラットフォームによるリアルタイム情報共有と効率化
・生成AI活用による開発プロセス効率化の動向
〖SaaS業界の将来性は？〗転職前に知っておきたい成長市場の現状と今後
https://careerladder.jp/salesladder/industries/1520/
2025年後半のBPO業界を読み解く！AI・クラウド活用の最新潮流 – 4stella合同会社
https://4stella.co.jp/column/30/
生成AIで開発期間半減！明日から使える即効テクと事例10選 – ノーコード総合研究所
https://nocoderi.co.jp/2025/12/28/%E7%94%9F%E6%88%90ai%E3%81%A7%E9%96%8B%E7%99%BA%E6%9C%9F%E9%96%93%E5%8D%8A%E6%B8%9B%EF%BC%81%E6%98%8E%E6%97%A5%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%BF%E3%81%88%E3%82%8B%E5%8D%B3%E5%8A%B9%E3%83%86%E3%82%AF%E3%81%A8/
