「福利厚生をコストから投資へ」をビジョンに掲げる株式会社HQは、次世代型福利厚生「カフェテリアHQ」をはじめとする、従業員体験（EX）を最大化する各種サービスを展開しています。同社は2026年春、自社開発していたお客様向けダッシュボードをCodatumの署名付き埋め込みに移行しました。

導入から半年が経ち、ここまでの成果と次に何を目指しているのか。選定を主導したVP of Engineeringの佐生さんにエンジニアとしての評価と、データを組織に行き渡らせるこれからの挑戦についてうかがいました。

顧客が見たいデータを、内製では届けきれなかった

—— HQにとって、ダッシュボードは顧客にどんな価値を提供しているのでしょうか。

佐生さん：HQの考え方は、福利厚生を単純なコストではなく、会社の人的資本への投資に変えていこうというものです。その投資対効果を測るときに一番説得力があるのがデータです。切り替える前はどういう用途だったのか、今はどこにお金が流れているのか。カテゴリや用途レベルで可視化すると、それが行動変容の証拠になります。導入を担当された方が経営に説明するときの橋渡しをするのが、データでありダッシュボードです。

もう一つが利用促進です。ログインやポイント利用の状況を見て、社内周知をお願いしたり、現地で説明会を開いたり。「御社だとどんなメニューが響きそうですか」とデータをもとに相談し、アクションにつなげる。お客様の管理者の方が福利厚生を運営する上で役に立つデータを提供する、という面も大きいですね。

—— 内製のダッシュボードでは、何が課題だったのでしょうか。

佐生さん：「こういう切り口でデータを見たい」「このお客様向けにカスタマイズしてほしい」という要望に、エンジニアが作る共通のダッシュボードでは対応しきれませんでした。私たちはサービスをコンパウンドで増やしていくので、サービスが増えるたびにダッシュボードを追加しなければなりません。利用者向けの機能が優先され、ダッシュボードは後回しになり、スプレッドシートで計算してお出しする運用が続いていました。

お客様がわざわざ聞かなくてもセルフサービスでデータを取れること、ダッシュボードがスピード感を持って進化することが、私たちの提供価値です。自分たちで手作りしてメンテナンスし続けるのは難しい。それが一番の課題でした。

導入の決め手は、ビューアー課金なし・テナント分離・作りやすさ

—— 他にどんなツールを検討し、なぜCodatumに決めたのでしょうか。

佐生さん：最初は無料で使えるBIツールで集計してPDFをお送りしていましたが、手動運用には限界がありました。

大手のBIツールも検討しました。前提はプロダクトに組み込めること。ただ、埋め込みにするとライセンス料がかさみ、多くはビューアー課金です。私たちは管理者の方を自由に追加して誰でもデータを見られるようにしたいので、ライセンスモデルとして難しいと感じていました。

—— その中で、Codatumの決め手は何でしたか。

佐生さん：社員の口コミでCodatumを知りました。ライセンス形態を見ると、一番のネックだったビューアー課金がありませんでした。話を聞くと、組織レベルの論理テナント分離がしっかり機能としてあり、プロダクトに組み込んで信頼性高くデータを提供できる。SQLベースなので、エンジニアがSQLをきちんと作れば正しくデータが出ることをコードレベルで確認できて、その先の運用では、データに詳しいカスタマーサクセスやアナリストが独自にダッシュボードを作っていける。一通り検討した結果、お客様への価値提供が一番早く、ガバナンスがしっかりしていて、料金面でも一番リーズナブルだと判断しました。いろいろなダッシュボードツールを使ってきましたが、そのペインを見事に解消してくれているな、というのが最初の印象です。

—— 運用やメンテナンスの面では、どう評価していますか。

佐生さん：エンジニアがどれだけストレスなくメンテナンスできるか、エディターを増やしても法外な値段にならないか。検討した埋め込み向けの製品には、自社でデプロイやバージョン更新を担う必要があるものもありましたが、インフラ運用まではスタートアップとしてケアしきれません。マネージドサービスを使いたい、という方針がありました。複雑な権限モデルやブラックボックスがあるとメンテナンスが難しくなりますが、Codatumはエンジニアがいじりたい「つまみ」がちゃんとある、という印象でした。

—— CLIによるコード管理も評価いただいていると伺いました。

佐生さん：前職で、BIツールのダッシュボードをコード管理してCI/CDでデプロイする仕組みを頑張って作った経験があります。当時はAIコーディングもCLIもなく、APIを調べながらJSONをダンプして、JSONレベルでレビューする状態でした。CodatumのCLIはMarkdownファイルを見れば中身が大体把握できるレベルで設計されていて、「これはちゃんと開発フローで成立するな」と思いました。分かりにくい点を報告したら1週間以内に直してくれたのも、スタートアップ同士のスピード感として良かったです。

半年で主要ダッシュボードを刷新。次は社内のデータ活用へ

—— 導入から半年で、何が変わりましたか。

佐生さん：一番やりたかった、主要なダッシュボードをすべて埋め込み型に刷新することは達成できました。これまでダッシュボードを提供できていなかったプロダクトにも、Codatumベースで提供できています。

エンタープライズのお客様から「自社のこのデータを拾ってほしい」「この切り口で見たい」という要望があったときに、顧客ごとにカスタマイズしたダッシュボードを用意して、プロダクトに埋め込むこともできました。Codatumの導入によって、お客様自身がプロダクトの画面で確認できるようになりました。

社内でも、営業企画やレベニューマネジメントを担うメンバーも、Codatumを使い始めています。予実管理やフォーキャスト、アップセルを狙うお客様の見極めといった戦略を立てる上でも、ダッシュボードが重要になってきています。

—— 顧客向けの刷新を終えて、次に取り組むことは何でしょうか。

佐生さん：社内でのデータ活用です。「データはどこにありますか」「この数字はどう作ればいいですか」という質問がまだ多く、パイプラインからデータウェアハウスまでを整備し、CSやセールス資料を作る人たちがすぐにデータを取り出して加工できる状態にしたいですね。

使いやすいダッシュボードツールがあっても、その前提となるデータが整っていなければ、十分には活用できません。「社内で使う共通のデータセットはこれ」と定義し、権限をデータのレベルで分けます。その先は、AIコーディングでダッシュボードを作るサイクルをCI/CDに組み込めば、お客様の要望に高速に追随できると思っています。時間がかかるのはダッシュボードの外側で、中長期戦ですね。

AI時代、指標のガバナンスはどこでかけるか

—— AIで非エンジニアもデータを扱えるようになる中で、指標をどこまで厳密に定義・管理すべきだと考えていますか。

佐生さん：共通のダッシュボードはどこまでいっても既製服です。業務量として多いのは、その外側にある個別の切り口。「月の絞り込みしかできないけれど、この1週間が欲しい」「今月入社した人だけ集めたい」。こういう中間のものは、AIに聞いて集計してもらう流れに必ずなると思います。

そうなると、指標の定義すら人間がビューを作るよりAIが作る方が速い時代になり、中身を人間が逐一点検するのは追いつきません。ではどこでガバナンスをかけるか。おそらく概念のレベルです。「私たちのKPIの考え方はこうである」「利用率はこういう考え方で出している」ということを言語レベルでAIに与える。優れたデータアナリストが持っているメンタルモデルをAIにセットできれば、後は任せられる。ガバナンスを保ったまま、人間が介在することでスピードが落ちる場面は減ると思います。

—— データドリブンな組織として、目指している姿はありますか。

佐生さん：今はまだ「問題があったときにデータに問い合わせる」というクエリのモデルです。AIエージェントにも、個人情報を含まない範囲でデータアクセスを渡し、組織のIDを渡せば利用率を答えてくれるところまでは来ていますが、全開放はしていません。「そのデータは今私たちが出している定義と違う」と判断できるメンタルモデルを持っていそうな人に限定して開放し、用途も個別の問い合わせに限っています。その先は、エンジニアリングで「ここが壊れていますよ」とエージェントが教えてくれるのと同じように、「このお客様には今コンタクトした方がいいのでは」と言ってくるような動きです。データから分かる明らかなアクションはコンピューターの領域で、今どのお客様が困っているかというシグナルはコンピューターが出します。そこに対して文脈を汲み取るのが人間の仕事だと思っています。

同じ悩みを持つ企業へ。そしてCodatumへの期待

—— Codatumはどんな会社に向いていると思いますか。

佐生さん：コードで管理し、CI/CDを整備して、スピードと安全性を両立したい開発組織とは相性がいいと思います。エンジニアリング目線で導入したので、エンジニアのペインポイントを全部押さえているな、と感じています。特にBtoBでお客様にデータを提供したい企業には、価値があるはずです。ローデータが欲しいというお客様はほとんどいません。「こういう行動が起きている」「データからこういうことが言える」というストーリーを求めていて、そのストーリーに信頼性があることが大事です。前職で経験したBtoBのデータ提供のペインポイントが、まさにCodatumを選んだ理由になったので、同じ悩みを持っている方や企業は多いはずです。

—— 今後、Codatumに期待することを教えてください。

佐生さん：テナント単位だけでなく、個人の行動や履歴に対してパーソナライズした提案やインサイトを出したい。個人が自分のデータに質問でき、エージェントが自律的にアクションを提示してくれる。パーユーザーでデータを安全に取り出せて、本人から見てもガバナンスがある状態です。それが実現できたら、とても強いと思っています。

—— 御社のデータ活用の次の段階にCodatumが貢献できるよう、引き続き支援していきます。本日は貴重なお話、ありがとうございました。