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OTB Webアプリ化 工数・段取り見積

本モックアップ(MVP)をベースに実システムを構築する前提の概算見積
作成日 2026-06-08 / 株式会社etika / 本書は社内検討用の概算であり、確定見積ではありません

0前提

項目置いた前提
スコープモックアップのコア3画面+補助2画面=MVP(Phase1)。競合価格の正規連携・SC自動反映・需要予測はPhase2/3として別枠。
推奨スタックフロント:React/Next.js(モックのHTML/Chart.jsを流用)/バック:Cloudflare Workers+D1(DB)+R2(ファイル)+Pages。代替=Node+Postgres等。
体制エンジニア2名+PM0.3名を標準。1名体制なら期間は約1.6倍。
単位1人日=エンジニア1人の1営業日。
含まない競合データ仕入費、SC/PMSのAPI利用料、長期運用保守(別途月額)、デザイン外注(モック流用前提)。

1工数内訳(Claude Codeフル活用を織り込み)

モジュールを「AIが効く度合い」で分け、標準ケース約120人日を引き直し。

#モジュール元(人日)AI後AIの効き方
0要件確定・詳細設計108 顧客合意・サンプル回収が律速
1基盤・環境構築7.53.5 scaffold/CI/IaC生成
2データモデル・DB52 スキーマ/マイグレーション生成
3データ取込パイプライン1710 実CSV検証・例外対応の反復が残る
4集計・OTBロジック8.54.5 VBAとの正確性担保が要
5① ダッシュボード7.53 モック流用でUI短縮
6② ブッキングカレンダー104.5 UIは速い/描画性能調整は一部人手
7③ 日次詳細・価格調整104 モック流用
8D 共有レポート8.54 PDF/Excel/メールの外部連携摩擦
9認証・権限・監査52.5 セキュリティレビューは人手
10テスト・VBA突合・UAT107 実データ反復・顧客確認が律速
11デプロイ・運用・操作教育53.5 人・環境依存
小計10456.5
12PM・進行・バッファ(15%)15.58.5
合計約120約65約45%減

2結論

MVP工数(AI活用)
約65人日
レンジ 55–75(元 約120)
実装フェーズ(2名)
6–8
コード主体は半分以下に短縮
全体カレンダー
2–2.5ヶ月
顧客依存の待ち時間を含む現実値
工数は約45%減るが、カレンダー期間はそこまで縮みません。 M0の要件・CSVサンプル回収と、M4のUAT・実データ突合は顧客のスピードに依存するため、実装が速くても全体では約2〜2.5ヶ月が現実的なラインです。

3段取り(マイルストーン)

M0 要件確定・詳細設計
未確定8項目の回収/データモデル・取込仕様・受入基準の確定
2–3週(最重要ゲート)
M1 基盤+データモデル+取込パイプライン
★価値① 1施設のCSVを取り込み正規化・蓄積できる
2–3週
M2 集計ロジック+カレンダー+ダッシュボード
★価値② ブラウザで予約ペースが見える(提案の核が動く)
2–3週
M3 日次詳細・価格調整+共有レポート+認証/権限
★価値③ 分析→価格判断→共有まで一周する
2週
M4 VBA突合テスト+UAT+本番化
スイデンテラスの実データで現行Excelと数値一致を検証 → リリース
2–3週

クリティカルパス:要件確定 →(3)取込 →(4)集計 →(6)(5)(7)画面。
最重要の受入ゲート:現行Excelの42枚グラフと同じ数値・同じカーブが出ること(M4)。

4AIで“縮まない”ところ(見積の芯)

逆に、サンプルと要件が早く揃えば、AI活用で実装フェーズは一気に短縮できます(最短〜45人日も視野)。

5Phase2/3 概算(参考・別枠)

フェーズ主項目概算(人日)
Phase2 データ取得自動化メール添付CSV自動受信+取込キュー、PMS/SCのAPI/SFTP調査・接続(施設数比例)、SC価格自動反映、自動定時配信50–80+
Phase3 市場・予測・サジェスト競合の正規データ連携(契約・実装)、着地予測モデル、価格サジェスト/シミュレーション40–80+

※Phase2のGUI自動取得は規約・専用アカウント・法務確認が前提で、技術工数より契約/責任分界の確認が律速。

6主要リスク・前提確認事項

株式会社etika / 本書は概算見積であり、対象施設数・CSVサンプル・要件の確定により変動します。