Case 01
受託開発企業
クライアントワーク / 10〜30名
複数案件でClaude・Devinと人が混在。案件ごとの粗利が見えず、AIコストが利益を圧迫していないか不安。 AIMPSで見積から収支までを一気通貫にし、赤字案件を着手前に検知します。
+11pt
粗利改善(目安)
1画面
見積〜収支
Use Cases
こんなチームに、フィットします。
AIMPSが役立つ代表的なチーム像と活用シナリオを紹介します。 以下は実在の顧客事例ではなく、想定ユースケースです（数値は目安）。
Case 02
社内開発チーム
事業会社の内製チーム / 5〜20名
内製化を進める中でAIエージェントの稼働が属人的。誰が何を担当し、どこが詰まっているか可視化したい。 ガントとタスク割当、AI負荷モニタリングで、計画と実態のズレを早期に把握します。
96%
納期遵守(目安)
24/7
稼働監視
Case 03
AIエージェント運用チーム
AI活用を主導する組織 / 全社横断
複数のAIエージェントを常時稼働させており、負荷の偏りとトークンコストの管理が課題。 プッシュ型APIで稼働を自動収集し、過負荷アラートとコスト内訳で運用を最適化します。
自動
稼働取り込み
org
データ分離
※ 本ページのシナリオ・数値は想定に基づく参考例です。実際の効果は利用状況により異なります。