SIGNALS WE WATCH
RISK SIGNAL #1
勤怠
特定メンバーの残業時間が閾値超え。チーム偏りも検知
RISK SIGNAL #2
進捗
スケジュール乖離・チケット停滞・PR レビュー滞留
RISK SIGNAL #3
温度
Slack・議事録から感情・モチベの傾向変化を抽出
HOW IT WORKS
3つの解析エージェントが、毎朝走る
事業部のすべてのプロジェクトに対して、毎朝バッチが走り、リスクのあるプロジェクトと根拠をマネジメントに届けます。アラートを「鳴らす／鳴らさない」の判断ロジックは社内で議論しながら継続的にチューニングしています。
DATA
勤怠・チケット・
Slack・PR・議事録
Slack・PR・議事録
→
3 AGENTS
Alerter / Profitability /
Overview
Overview
→
OUTPUT
優先順位付きの
リスクリスト
リスクリスト
DESIGN PRINCIPLE
「PMを名指しで責めない」を仕組みで守る
プロンプトの中で PM名はマスクしてLLMに渡し、メンバー名は事実として扱う ルールを徹底しています。「あの人のせい」で終わる解析は組織を傷つけるだけだからです。原因はチーム構成や設計判断にあることが多く、犯人探しではなく構造で読む設計にしています。
USE CASES
こんな会社・業務に効きます
これまでの社内運用や個別相談で、効果が出やすかった典型シナリオを紹介します。
OFFICE 50–300名
SI/受託開発の中堅企業
プロジェクトが10件以上同時進行している会社。PMが情報を集める時間が取れず、上層への共有が遅れがちな組織。
OFFICE 大手
大規模開発組織のPMO
複数事業部にまたがる案件のモニタリングを集約したいPMO組織。アラート設計の標準化を進めたい。
OFFICE スタートアップ
創業期エンジニアリングマネージャー
メンバーが10名前後で、PMが現場とマネジメントを兼任。「兆候を見逃さない仕組み」が必要なフェーズ。
REUSE
既存ダッシュボード強化
BIツール（Tableau / Looker等）で既に勤怠やチケット可視化済みだが、「異常検知」までは届いていない組織。
HOW TO START
導入の流れ・期間・体制
平均 6〜8 週間で本番稼働。Lighthouse 側のチューニングと、御社のデータ連携設計を並行で進めます。
01
要件ヒアリング
監視対象プロジェクト・データソース・閾値方針の整理（1〜2週間）
02
データ連携
勤怠・チケット・Slack・Git のAPI連携実装（2〜3週間）
03
閾値チューニング
過去半年データで誤検知率を調整しながら本番条件を固める（1〜2週間）
04
本番稼働・運用
毎朝バッチ稼働、月次でしきい値とアラート文面を見直し継続改善
FAQ
よくある質問
βテスト募集中の段階なので、機能面の質問が中心です。商用条件・正式リリース時期などは個別にご相談ください。
Q. どんなデータが必要ですか？
A. 勤怠管理ツール（freee人事労務など）、チケット管理（Jira / Backlog / GitHub Issues 等）、コミュニケーション（Slack）、コード管理（GitHub / GitLab）のAPIアクセスが必要です。最初は1つから始めても効果が出ます。
Q. 社員のプライバシーは大丈夫ですか？
A. 個人を特定する情報はAIに渡す前にマスクします。PM名は完全マスク、メンバー名も必要に応じてマスク可能。ログの保管期限・アクセス権限も設計に含めて整理します。
Q. アラートが鳴りすぎることはありませんか？
A. 初期はあえて少し低めの閾値で稼働させ、2〜3週間運用しながら「鳴ったが問題なかった」「鳴らなかったが問題があった」のフィードバックで調整します。最終的には1日数件以下に絞ります。
Q. 既存のBI・ダッシュボードと併用できますか？
A. Lighthouse は「異常検知＋アラート通知」が役割で、既存BIの代替ではありません。BIで「日々の可視化」、Lighthouse で「閾値超えの通知」と役割を分けて併用するのが標準です。
Q. オンプレ環境にも対応していますか？
A. 現状は AWS 環境を前提に運用しています。オンプレ環境への対応はβテスト中の会社と個別に設計します。
Q. β期間中の費用はかかりますか？
A. βテスト期間中はライセンス費用なし、データ連携の実装工数のみ実費でご相談です。フィードバックを通じて製品を磨かせていただく前提です。
Q. 正式リリースの時期は？
A. 現時点では未定です。β参加企業の運用が安定し、改善の方向性が見えた段階で価格と提供形態を決めます。決定後は半年程度の事前通知を予定しています。
Q. セキュリティはどう担保していますか？
A. データは暗号化された通信で取得し、AIへの送信時には個人情報・機密項目のマスキングを実施。LLMプロバイダのエンタープライズ契約（学習データに使われない設定）を使用します。社内のISMS（ISO/IEC 27001:2022）認証範囲内で運用しています。
Q. 解約・データ削除はできますか？
A. いつでも可能です。データ連携を停止すれば即時、過去データの削除はご指示後30日以内に実施します。
Q. うちでも導入できるか判断したい
A. データソースと組織規模の概要をお知らせいただければ、初回30分で「効きそうか／時期尚早か」の判断材料をお出しします。事前資料の準備は不要です。
βテスト募集中
外販を見据えて、共同検証してくれる事業会社・SIerを探しています
運用形態・データ連携・組織への馴染ませ方を一緒に詰めていきたい段階です。費用や正式リリースの条件は個別に相談させてください。
βテストに申し込む →