プロジェクト採算は、
設計できる。
案件解像度をAIで引き上げ、組織を利益体質に。
※代表が直接、御社の「見えないまま消えている利益」の構造を整理します。
カレンダーから希望日時をお選びください。
顧客満足は高い。利益は残らない。
場当たり的な追加増員
どんぶりアサインの連鎖
怖くて若手を入れられない
稼働しても粗利が積まれない
采配にズレがうまれる
収益改善・ストレッチ目標ができない
設計がなければ、目標もない。
目標がないから、利益体質にならない。
なぜ、案件解像度が上がらないのか
営業活動・人的資本・組織権限—3つの構造要因。
提案・受注のリードタイムが短い
提案・受注フェーズには、深く設計する時間がない。動ける人だけで決めるしかない。複数を巻き込めば合意形成に時間がかかり、間に合わない。
人員ナレッジの属人化
誰が何を得意で、何に興味があるか。それを知っているのは、マネージャーの頭の中だけ。組織で使えるデータになっていない。
経営視点と現場視点のズレ
経営は「利益がいかに出るか」を見る。現場は「案件がいかに問題なく終わるか」を見る。同じ案件でも、見ている地平が違う。
手離れが良く、確実に利益を積む屋台骨。
再現したい「勝ちパターン」。現状はエースの采配に依存。
戦略的意義がなければ、撤退を検討すべき領域。
クライアント満足は高い。だから誰も止めない。気づかないうちに利益が溶けている。
PJ型組織のAI採算設計クラウド
設計・編成・運用─経営判断の精度と速度を、AIで引き上げる。
経営の俯瞰と現場の手触りから産まれた組織改革プロダクト─CATCAREERアサインメント。
案件の完了形から逆算する。
バックキャストによる編成提案。「この案件は、何が達成されたら終わりか」を最初に決める。専用対話型AIと認識を合わせるだけで、各フェーズに必要なスキルと体制をAIが自動設計。走り出す前に、リーダー・職種構成・後工程との連動まで見立てる。
編成に実力と採算を。
人間によるアサインメントをAIで標準化。メンバーの原価・稼働・スキル・意向を組織横断で把握。案件要求スキルとメンバーの持つスキルをマッチング。アサイン変更で限界利益がリアルタイム更新。経験と勘で組んでいた編成を、データに基づく判断へ変える。
エース依存から平準化へ。
「今、誰が空いているか」ではなく、「将来どのフェーズで、どの役割で誰が何割入れるか」を全案件横断で把握。1案件単独では見えない、合算稼働の過負荷を自動検知しアサインする。メンバーのスキルが明確なのでストレッチアサインも機会拡大。
AIメンターがスキルを言語化。
従来の定期的な強制スキル棚卸では、リアルなデータは集まらない。AIメンターとの会話を経て、自己肯定感フィードバックと、アサインメント判断へ反映される設計が、自発入力を続けさせる。組織に生きたデータが集まり続ける。
1on1は確認から設計の時間へ。
1on1の話題が変わる。「最近何をやってる？」から「これから何を伸ばすか？」へ。事前に業務実績・獲得したスキル・今後の意向が集約されているから、対話の起点が未来になる。マネージャーは本質にフォーカスできる。
本音を言えるから組織が活きる。
会社には言えない悩みも、キャリアの違和感も、キャリア文脈のプライベートAIが受け止める。モヤモヤは言葉にできた瞬間、人は目の前の仕事に向かえるようになる。
まずは相談から
現場を止めずに、走り出す前の設計フローを組織に組み込む。
Senior Product Manager・経営企画
元 クラスメソッド
モバイルアプリ開発 Product Manager
プロジェクト型組織を、現場と経営の両側から見てきました。そこで見えてきたのは、「顧客満足の高い案件」が「経営の利益」と一致しないという、業界共通の構造です。
炎上はしていない。メンバーもベストを尽くしている。売上も大きい。にもかかわらず、気づいたときには本来の利益が残っていない。同じ規模の取引先でも、年間で残る利益には数倍の差が生まれる。
プロジェクトビジネスの再現性を、構造で解く。経営判断と現場運用を、構造でつなぐAI採算設計クラウド。それが CATCAREERアサインメント です。まずは、御社のアサインメント運用からお聞かせください。
戦略的に案件を取り、利益を設計
予実管理でも、組織サーベイでもない。営業戦略の精度と速度を、構造で上げる仕組み。
再現性を高め、事業成果の年度変動を平準化
エンタープライズ水準のリスク管理
アカウント・インフラ・AIの3層で、設計段階からセキュリティを組み込んでいます。
アカウント・アクセス制御
| 項目 | 対応 | 内容 |
|---|---|---|
| 端末紛失時の対策 | あり | 管理者がアカウントを即時無効化できます |
| アクセスコントロール | あり | 3 ロール（Admin / Planner / Member）で最小権限を実現 |
| 多要素認証設定(MFA) | あり | TOTP認証アプリによる多要素認証を必須 |
| パスワード強度 | あり | 16 文字以上必須、漏洩パスワード自動チェック |
| 監査ログ | あり | 管理者操作を記録 |
| Bot対策 | あり | Cloudflare Turnstile による Bot対策（CAPTCHA代替） |
システムインフラ
| 項目 | 対応 | 内容 |
|---|---|---|
| アプリ・データ処理拠点 | 日本国内 | アプリ / DB / ストレージを日本国内リージョンで運用 |
| 冗長化構成 | あり | クラウドプロバイダ標準の自動冗長化 |
| 顧客ごとのシステム分離 | あり | 行単位の論理分離 + 顧客独立のファイル保管領域 |
| 暗号化 | あり | 通信 TLS1.2以上、保存時AES-256 |
AI・データ取扱
| 項目 | 対応 | 内容 |
|---|---|---|
| AI基盤 | あり | Google Cloudのエンタープライズ向けAI基盤を採用。AIモデル学習に利用されません ※Gemini Enterprise Agent Platform (旧称 Vertex AI) |
| AI処理拠点 | 日本国内 | 日本国内リージョンでの処理 |
| プロンプト保護 | あり | ユーザ入力と命令を分離する設計 |
| 添付ファイル削除 | あり | データ処理後自動削除 |
2026年5月現在
よくあるご質問
取れたはずの利益を得る
隠れ失敗プロジェクト1件、エース1人の離脱、アサインメント意思決定の遅延。
1つを止めるだけで十分に回収できます。
オンライン相談で、御社の運用フローを整理させてください。
※代表（プロダクトオーナー）が直接、御社の運用フローを整理します。
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