プレスリリース 2026.08.28

経営がわかるエンジニアが、社長の隣に常駐して、判断に要る数字を形にする。伴走型の経営ダッシュボード構築サービスを提供開始

リリース発行企業：株式会社renue

情報提供：

株式会社renue（本社：東京都港区、代表取締役：山本悠介、以下「renue」）は、経営を理解し、自ら手を動かしてAIで開発するFDE（Forward Deployed Engineer）が顧客企業に常駐し、経営ダッシュボードの構築から内製化までを支援する「伴走型経営ダッシュボード構築サービス」の提供を開始しました。FDEは経営会議に同席して判断に必要な数字を拾い、月曜に出た論点を、その週のうちに動く画面にして経営陣に返します。拠点別・案件別の収支管理をはじめ、経営判断に使う数字の整備に課題を持つ企業に、業種を問わず展開します。

「伴走型経営ダッシュボード構築サービス」の概要

本サービスは、経営を理解するエンジニアであるFDEが顧客企業の現場に入り込み、経営の意思決定に必要なダッシュボードを構築するサービスです。BIツールの導入やデータの可視化から始めるのではなく、どの会議体で誰が何を決めるかという意思決定の整理を最初に行い、そこから逆算して指標と画面、集計の仕組み、データ基盤の順に設計します。

構築する経営ダッシュボードの例（拠点別収支）

renueはFDEを、経営者と同じ言葉で話せて、技術がわかり自ら開発でき、AIを使って高速に仕事を進める常駐人材と定義しています。常駐しているため思いついたときに口頭で頼めて、要件やスコープが固まっていない段階でも、論点の整理から着手できます。経営と技術の間を、1人で行き来できる人材です。
料金は担う役割に応じた月額固定で、単月から依頼できます。売上や収支などデータが充実している領域から小さく始め、月次財務サマリー、営業管理、人材戦略管理へと経営上の優先度に応じて広げるため、費用も構築範囲も、最初から大きく膨らみません。
ゴールは内製化です。非技術者が生成AIを使ってダッシュボードを自ら組み替えられる状態を目指し、基盤の構築だけでなく運用教育までを担います。データ活用の専任組織を持たない企業でも、業種や規模を問わず導入できます。
renue自身も、案件別の粗利管理や週次の案件ステータス生成を自社開発の基幹システムで日常運用しています。本サービスは、この自社実運用の仕組みと運用ノウハウをテンプレートとして顧客企業に展開するものです。

開発の背景と目的

生成AIの普及で、ダッシュボードやアプリケーションの実装そのものは短期間で可能になりました。画面の生成やSQLの作成はAIが支援し、「作る」工程の難易度は下がり続けています。経営環境の変化が速くなるなかで、月次の数字を待たずに拠点別・案件別の状況を把握し、人員配置や投資の判断を下したいという経営側の要請も強まっています。一方で、経営データ活用の成果には差が開いています。
IPA「DX動向2025」によると、DXに取り組む日本企業のうち成果指標を設定している企業は27.4%にとどまります。米国の89.8%、ドイツの82.7%と比べて大きな開きがあり、日本企業の63.5%は成果指標を設定していません（出典: IPA「DX動向2025」データ集）。ダッシュボードを作る手段が普及しても、何を測りどの判断に使うかという設計が空白のままでは、経営に使える画面になりません。
renueには複数の企業から、同様の相談が寄せられています。「AIを使えばダッシュボードくらいすぐに作れるはず」と着手したものの、経営KPIは語れてもRDBやデータ整備の進め方がわからず止まってしまう。逆にツールベンダーや開発会社は技術に詳しくても、経営側のロジックを汲み取った設計までは踏み込まない。社内で作るには人がいない、外に出すには要件をまとめられない、という内製と外注の間で構想が止まります。行き着くのは「経営がわかる人間が、そのまま作ってくれるのが一番早い」という声です。
本サービスの目的は、この経営とデータ基盤の分断を人が埋めることです。renueは生成AIを用いた一気通貫でのIT導入支援を事業とし、かねてよりクライアントの現場に入り込んで開発と業務遂行を担ってきました。この働き方をFDEサービスとして体系化し、広告運用や営業支援などの業務領域で現場常駐型のAI実装を進めています。本サービスはその適用領域を、経営の意思決定を支えるデータ活用領域へ広げるものです。経営と技術の両方を担える人材を、大きな開発契約ではなく、常駐かつ単月からという頼みやすい形で提供することで、データドリブン経営を大規模なシステム投資を前提とせずに始められる選択肢にします。

従来の課題

ツールを入れても埋まらない「何を映すか」の空白
BIツールも生成AIも、画面を作る手段は既に揃っています。しかし、どの会議で誰が何を決め、そのために何を見るかという意思決定とデータの対応関係は、ツールを導入しても定義されません。経営会議のたびに各部署から数字を集めて資料に貼り合わせる作業が毎月発生し、その労力の割に議論は資料の説明で終わります。前述の通り、DXに取り組む日本企業でも63.5%が成果指標を設定していません。指標が決まらないままダッシュボード構築だけが先行すると、作ったものの会議で使われない画面が生まれ、会議のための資料作成だけが目的化していきます。数字を見た後のアクションへの落とし込みも決まっていないため、粗利が悪化した拠点を見つけても、人員の再配置や採用強化といった打ち手につながらないまま次の月次を迎えます。
経営がわかる人とデータがわかる人の分断
経営者や経営企画はKPIや管理会計の構造を語れますが、RDBの設計やデータフローの構築は専門外です。逆に情報システム部門や開発ベンダーはデータ技術に詳しくても、粗利をどの単位で見るか、どの会議で何を判断するかという経営側の文脈を持ちません。外部に発注しようにも、要件が固まらなければ見積もれないと言われ、要件定義書が両者の間を何往復もして、構築に着手するまでに数カ月を要する例も珍しくありません。初期の構築契約は範囲と期間が大きくなりがちで、まず小さく試すという頼み方も選べません。発注できたとしても、出来上がるまで画面が見えない進め方では、完成したものが経営の判断に合っている保証がありません。
集計が人と表計算に依存し、運用に耐えない
CSVの手集計や属人的な表計算ファイルで経営数値を作っている企業は少なくありません。この構造はデータの更新に弱く、集計方法の変更やファイルのバージョン管理で壊れやすいものです。集計の手順が特定の担当者の頭の中にしかなく、異動や退職で数字が作れなくなるリスクも抱えています。財務データは会計システムに、現場の実績は各拠点の資料に、営業の状況は日報にと、データが別々の場所に分散して横串で集計できません。月次の数字が揃うころには打ち手のタイミングを逃している、という状態が続きます。

本サービスの特長

経営も技術もわかるFDEが、経営会議に同席する

FDEは、会議室の外で要件がまとまるのを待つ外部ベンダーではありません。経営会議や現場のヒアリングに直接同席し、議論のなかで交わされる「その判断には何の数字が要るか」をその場で拾って設計に反映します。renueのFDEは、コンサルティングファームや事業会社の事業開発を経てエンジニアリングを担うメンバーが中心で、経営側の言葉と実装の言葉の両方を扱えます。経営者にとっては経営の話が通じる相手であり、現場にとってはその場で手を動かす開発者です。
設計は意思決定からの逆算です。どの会議体で誰が何を決めるかという骨子を最初に定義し、必要な画面と指標を導いてから、集計の仕組みとデータ基盤に降りていきます。課題の診断には１.意思決定・アクション、２.指標・画面、３.集計・データフロー、４.元データの4レイヤーの整理を用い、画面がないのか、集計の仕組みがないのか、元データ自体がないのかを切り分けます。元データが存在しない領域にダッシュボードを作るような、順序を誤った投資を避けられます。

FDEの動き方の一例。経営会議からAI実装、週次レビューまで

導入後のFDEの動き方は、たとえば次のような1週間です。月曜は経営会議や現場の定例に同席し、議論から「その判断に要る数字」を拾って意思決定の骨子を更新します。火曜から木曜は現場へのヒアリングとデータ整備、AIを使った画面の実装です。会議中に出た要望は、その場でAIに指示して画面を直し、会議の場で確認してもらうこともあります。金曜は週次レビューで、経営陣と動く画面を見ながら「この数字で判断できるか」を確かめ、翌週の改修を決めます。1週間の終わりには、月曜の議論が動く画面になっています。
常駐しているため、会議の外でも思いついたときに口頭で頼めます。「あの拠点の数字も並べてほしい」という一言が、そのまま翌週の画面に反映されます。データ活用の専任組織を持たなくても、経営の隣に専任の担当者がいる状態を、必要な期間だけ作れます。実データを早期に流すため、データの欠損や定義の揺れといった、机上の検討では見つからない問題も構築の初期に表面化します。この動き方は一例で、経営会議の頻度や現場の体制など、企業の会議体に合わせて設計します。

自社で実運用している仕組みを、テンプレートとして展開

案件別粗利管理の構成イメージ

renue自身が、本サービスと同じ構成の管理基盤を自社開発の基幹システムで日常運用しています。案件別の売上・原価・粗利を月次で可視化する管理会計、稼働配属の管理、四半期売上から請求書発行までの一連の業務がこの基盤の上で回っています。会計システムやSlack、GitHub、カレンダーなどの社内データと連携した数十本の定期ジョブが稼働し、案件別の採算レポートは毎月自動でSlackに配信されます。定例資料と議事録から生成AIが週次で案件の健全性ステータスを自動生成し、全記述に根拠リンクを付す仕組みも自社案件で稼働中です。
この実運用済みの構成をテンプレートとして、顧客企業の業務に合わせて改修・適用します。ゼロから作らないため立ち上がりが速く、配属データの不整合検知のような、運用のなかで実際に踏んだ落とし穴への対策を初期版から組み込めます。導入後は、生成AIでダッシュボードを組み替えられる状態、非技術者が触っても壊れない基盤、AIに質問すれば集計結果や資料が返ってくる状態を目指し、内製化に向けた教育まで伴走します。作って納品して終わりではなく、顧客企業のなかに運用が根づくまでを支援の範囲とします。

想定される効果

意思決定の速度と質の向上
意思決定とデータの対応関係が定義されることで、経営会議の運び方そのものが変わることを見込んでいます。
- 会議体ごとに見る指標と画面が定義され、数字の確認と判断がその場で完結する会議運営を見込めます
- 収支の異常な拠点や案件が画面上で目に入る状態になり、問題の発見が月次の締めを待たずに早まります
- 数字の定義と出所が統一されるため、「どの数字が正しいか」の確認や資料間の突き合わせに使っていた時間を判断そのものに充てられます
- 集計やレポート作成の手作業が減り、経営企画や管理部門が分析と施策検討に時間を使えるようになります
- 常駐のFDEにすぐ聞けるため、数字の疑問や画面の改修依頼が滞留しません

構築投資のリスク低減
ダッシュボード構築で最も大きな損失は、作ったものが使われないことです。本サービスの進め方は、この失敗の型を構造的に避けます。
- 単月から依頼できる月額固定のため、フルスクラッチの大規模BI構築のような初期投資を必要としません
- 動く画面を見ながら要件を確定させる進め方により、完成後に使われないダッシュボードへの投資を抑えられます
- 実運用済みのテンプレートを土台にするため、ゼロからの構築に比べて立ち上がりが速くなる見込みです
- 領域単位で導入し効果を確かめてから広げられるため、全社一括導入の失敗リスクを負わずに済みます

内製化による持続性
構築の成果物だけでなく、運用し育てる力を顧客企業自身が持てることを効果として設計しています。
- 生成AIを使った画面の組み替えや指標の追加を自社内で行える状態を目指すため、構築後もベンダーへの依存が続きません
- 集計の手順を仕組みとして実装するため、担当者の異動や退職で経営数値が作れなくなる属人化リスクを減らせます
- ダッシュボードの運用を通じて、データに基づく判断の習慣と生成AI活用のスキルが社内に蓄積されます

なお、効果は導入企業の業務内容やデータの整備状況によって異なります。上記は本サービスの設計と自社運用の経験に基づく見込みであり、導入時には対象領域ごとに効果の測定指標を定めます。

今後の展開

短期的には、収支・粗利管理と月次財務サマリーを起点とした導入を進め、営業活動や人材戦略の進捗管理まで対象領域を広げたテンプレートを整備します。企業ごとの会議体や数字の見方に合わせて導入の型を確立し、幅広い業種への展開を進めます。あわせて、構築したダッシュボードを顧客企業の社内人材が育てていけるよう、内製化に向けた教育・運用トレーニングのメニューを拡充します。
中期的には、FDEサービス全体の適用領域拡大を継続します。renueは「まず自分たちで技術を実用し普及させる」ことを旨とし、自社で実運用したツールと運用ノウハウをテンプレート化して顧客企業に展開するモデルをとっています。経営データ活用の領域でも、自社の管理会計運用で得た改善を継続的にサービスへ反映し、あわせて経営とエンジニアリングの両方を担えるFDE人材の育成・拡充を進めます。経営と技術の両方がわかる人材を抱えられるのは一部の大企業に限られてきましたが、生成AIと伴走型の構築支援はその前提を変えつつあります。生成AIを前提とした経営管理の仕組みを、中堅・中小企業が当たり前に持てる状態にすることを目標としています。