■ 事例概要

■ お客様の課題

お客様の状況

サキヨム様は、従業員のメンタル不調や離職を未然に防ぎたいという人事・経営層の切実なニーズに応えるため、Slackの行動データを活用した組織コンディション管理SaaSの開発を構想されていました。しかし、プロダクトのコアとなるデータ収集・分析基盤の構築、AIを活用した個人別レポート生成、プライバシーを担保したうえでの行動データ解析といった高度な技術実装を、小規模なスタートアップのチームだけで進めるのは難しい状況でした。

また、従業員のメッセージ内容を保存せず行動メタデータのみを分析するというプライバシーファーストの設計思想を、プロダクトの信頼性に直結する形で正確に実装することも重要な要件でした。

なぜその課題が生じていたのか

HR Techの文脈でAI・データ分析・クラウドインフラを横断的に設計・実装できるエンジニアリングリソースが社内にない状態で、アイデアとプロダクトの間に大きなギャップが存在。スタートアップとして素早く市場に出す必要がある一方で、プロダクトの技術的信頼性を犠牲にできないという難しいバランスが求められていました。

■ なぜこの打ち手だったのか

他にあった選択肢

既存のサーベイツールやノーコードでの簡易実装も選択肢として考えられましたが、Slack行動データの自動収集・6軸スコアリング・Z-score分析による離職予兆検知・Gemini AIによる個人別レポート生成といった独自機能群を実現するためには、フルスクラッチでの本格的なプロダクト開発が必須でした。

ユルリカが提案したアプローチ

フロントエンドからバックエンド・データ基盤・インフラ・AI連携まで一貫して担当し、約3ヶ月でのリリースを実現しました。「メッセージ内容は一切保存しない」というプライバシーファーストの設計を技術的に正確に実装しながら、Google Cloud Platform上にスケーラブルなインフラを構築。Gemini APIを活用した個人別コンディションレポートの自動生成まで、サキヨム様のプロダクトビジョンを忠実に形にしています。

■ 実施内容

STEP 1：企画・設計・アーキテクチャ設計

Slackの行動データ（送信頻度・リアクション・返信速度・感情表現の変化等のメタデータ）を収集・分析するシステムのアーキテクチャを設計しました。プライバシー保護の観点からメッセージ内容を保存しない設計を前提とし、BigQueryによるデータ基盤・Cloud SQL PostgreSQLによるキャッシュ構成を策定しています。

STEP 2：コアエンジン開発（スコアリング・離職予兆検知）

6軸のウェルビーイングスコアリングアルゴリズムを開発し、組織内の相対評価で各従業員のコンディションを10点満点で自動算出する仕組みを実装しました。活動変化・感情表現変化・謝罪頻度・孤立度をZ-score分析で評価する離職予兆検知ロジックも組み込み、早期検知の精度を高める設計としています。

STEP 3：AI連携・レポート生成機能の実装

Google Gemini APIを活用し、個人別コンディションレポートと推奨アクションの自動生成機能を実装しました。人事担当者が各従業員のコンディションを把握し、具体的なフォローアップアクションに即座に移れるよう、ケアアクション記録・追跡機能もあわせて開発しています。

STEP 4：フロントエンド開発・インフラ構築・テスト・本番リリース

React / TypeScript / Vite / Recharts / Tailwind CSSによるフロントエンドと、FastAPI（Python）/ Google Cloud RunによるバックエンドAPIを構築しました。Google Cloud Platform（Cloud Run / Cloud Scheduler / Secret Manager / Cloud Monitoring）上にスケーラブルなインフラを整備し、QA・テストを経て本番リリースを完了しています。

■ お客様の声

「こちらの意図を汲み取り、ユーザーが事業を理解しやすいLPを作ってくださいました。SEOやAIに対応しており、ただサイトを作るだけではなく、事業の拡大に向けた施策の一つになりました。単価も妥当で、良心的でした。」— 株式会社サキヨム　小瀧 里奈 様

■ プロジェクトまとめ