USE CASE #002ITサービス・SIer

リソース最適配置(エンジニア稼働管理)

エンジニアの稼働状況がExcelで管理されており、誰が空いているか・誰が逼迫しているかをリアルタイムで把握できていません。特定のエンジニアに負荷が集中し、月2名ペースで離職が発生。採用コストが年間で数千万円規模に膨らんでいます。

🏢 PM・PMO 📏 L(301〜1,000名)/ XL(1,001名〜) リソース管理工数管理レポート
01BEFORE — 現状の課題

「誰が空いていて、誰が限界か」が
見えないまま離職を出していませんか?

稼働状況がExcelに閉じ込められていると、こんな悪循環が現場で起きています。本シナリオで実際に発生している、よくある問題点を整理しました。

  • エンジニアの稼働状況がExcelで管理されており、誰が空いているか・誰が逼迫しているかをリアルタイムで把握できない。
  • 特定のエンジニアに負荷が集中し、月2名ペースで離職が発生している。
  • 採用・育成コストが年間で数千万円規模に膨らみ、利益を圧迫している。
  • 新規案件のアサイン可否判断が「PMの肌感覚」に依存し、機会損失や過負荷アサインが繰り返される。
resource_plan_2026Q2.xlsx — 更新が追いつかない
02HOW — TASK RELAY での使い方

稼働ヒートマップで、
誰がどれだけ動いているかを一目で。

全エンジニアの担当タスクと工数計画を Task Relay に集約し、メンバー別・プロジェクト別の稼働率をリアルタイム可視化。過負荷を出す前にアサインを見直せる仕組みに変えます。

  • メンバー別・プロジェクト別の稼働率をリアルタイム可視化
  • 120%超の過負荷を自動アラートで検知し、即座に再配置できる。
  • 空きキャパを週単位で見える化し、新規案件のアサイン可否を当日判断
  • Salesforce 商談と連動し、受注確度の高い案件は先行で仮押さえ
SALESFORCE 連携 商談パイプラインと連動し、受注見込みに応じた先行リソース確保が可能。営業 → PMO への引継ぎが Salesforce 上で完結します。
taskrelay.app / resources — Salesforce ネイティブ
ACTOR — 関係者

このシナリオに関わる人

リソース計画と稼働管理に責任を持つ主要ロール。

PMO・リソースマネージャー
複数プロジェクトを横断し、エンジニアの稼働率と空きキャパを最適化。新規受注時のアサイン可否を判断する司令塔。
プロジェクトマネージャー
担当案件のメンバー稼働を日次で把握。過負荷の兆候があれば早期にタスク再配分やヘルプ要請を行う。
エンジニア(メンバー)
自分の担当タスクと工数を日次入力。稼働状況が可視化されることで、過負荷の声を上げやすい環境が生まれる。
経営・事業責任者
離職率と採用コストを KPI として追跡。リソース最適化が利益率と人材定着の両方に効くことを判断材料にする。
KPI — 導入効果

数字で見る Task Relay 導入効果

本シナリオで実際に得られる定量的な成果指標です。

3日 当日
アサイン調整リードタイム
低減
過負荷の早期検知で
離職リスクを抑制
データ
新規受注のアサイン判断根拠
数千万円
採用コスト削減
(離職抑制効果)
FEATURES — 対応する機能

このシナリオで使う Task Relay の機能

クリックすると各機能の詳細ページへ移動します。

ROI — 投資対効果

あなたの組織での効果を試算

エンジニア数と離職人数を入力すると、年間の採用コスト削減額が自動計算されます。

INPUT — 現状値

リソース管理対象となるエンジニアの人数
過負荷起因と推定される離職を含めた人数
採用エージェント費用+オンボーディング工数の合計
PMO・PM が稼働調整・空き探しに使う合計時間
アサイン調整に従事する役職の人件費単価

OUTPUT — 想定効果

年間 採用コスト削減
1,800万円
年間 PMO 工数削減(金額換算)
1,008,000
※ 離職抑制率30%(過負荷起因離職の抑制効果・業界平均)/ PMO 工数削減率70% で試算しています。実際の効果はご利用環境により異なります。
※ Task Relay 標準プラン(500円/ユーザー/月)との比較ROIは、お問い合わせください。
TAGS
#SIer#リソース管理#稼働管理#エンジニア#大規模#離職防止#PMO#採用コスト
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