プロダクト開発

対象と担当範囲

• クライアント：株式会社サキヨム 様
• 業種：SaaS・HR Tech（組織コンディション管理）
• 従業員数：1〜5名
• 制作物：組織コンディション管理SaaS「サキヨム」プロダクト開発
• 開発期間：約3か月
• 担当範囲：企画・設計・アーキテクチャ設計 ／ Slack行動データ収集・分析基盤開発 ／ 6軸スコアリング・離職予兆検知エンジン開発 ／ Gemini AI連携・レポート生成機能実装 ／ フロントエンド・バックエンド開発 ／ GCPインフラ構築 ／ テスト・本番リリース
• フロントエンド：React / TypeScript / Vite / Recharts / Tailwind CSS
• バックエンド：FastAPI（Python）/ Google Cloud Run
• データ基盤：BigQuery / Cloud SQL PostgreSQL
• インフラ：Google Cloud Platform（Cloud Run / Cloud Scheduler / Secret Manager / Cloud Monitoring）
• AI：Google Gemini API

導入前の状態

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、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設計思想を、正確に実装することも重要な要件でした。

AI・データ分析・クラウドインフラを横断して設計・実装できるエンジニアが社内にいない状態で、素早く市場に出す必要がある一方、プロダクトの技術的な信頼性も求められていました。

選んだ方法と理由

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。しかし、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を実現するため、フルスクラッチで開発する方法を選びました。

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連携までを一貫して担当し、約3か月でリリースしました。「メッセージ内容は一切保存しない」という設計を前提に、Google Cloud Platform上にスケーラブルなインフラを構築し、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実装しました。

実際の画面や処理

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によるデータ基盤とCloud SQL PostgreSQLによるキャッシュ構成を策定しました。

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ました。

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てフォローアップに移れるよう、ケアアクション記録・追跡機能もあわせて開発しました。

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）上にインフラを整備し、QA・テストを経て本番リリースしました。

関連サービス

• システム・アプリケーション開発

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