結論：JobCan（勤怠）やSmartHR（人事・労務）などのSaaSは、それぞれの画面の中でデータが分断されがちです。各SaaSのデータをBigQueryへ集約すると、横断で分析でき、重複契約や使われていない機能・アカウントが見える化されてSaaSコストを見直せます。さらに分析やAI活用を内製化することで、外注費も下げられます。
SaaSが増えると何が起きるか
- 勤怠・人事・会計・販売でツールがバラバラ、データが分断される
- 気づけば契約が増え続け、コストが膨らむ
- 横断で見られないため意思決定が遅れる
- 使われていない機能・アカウントに払い続けている
データを集約するメリット
| できること | 効果 |
|---|---|
| 横断分析 | 勤怠×人事×売上を一つのダッシュボードで |
| コストの可視化 | 重複・低利用のSaaSを洗い出して見直す |
| AI活用 | 集約データを生成AIに接続し内製化 |
対象になるSaaSの例
JobCan・SmartHRのほか、Salesforce（連携方法はこちら）、会計・販売管理・広告など、API またはエクスポートに対応するSaaSは幅広く集約できます。
進め方と費用
- 棚卸し：契約中のSaaSと利用状況・年額を一覧化
- 集約：優先度の高いSaaSからBigQueryへ連携
- 見直し：重複・低利用を特定して契約を最適化
初期費用100万円＋テスト100万円＋開発費（対象SaaS年間利用料の30%）が基本構成です。詳しくは Salesforce→BigQuery連携・移行サービス（他SaaSも対応）をご覧ください。
まとめ
SaaSコストの見直しは「解約の交渉」だけではありません。データを一箇所に集めて可視化することで、何にいくら払い、何が使われていないかが分かり、根拠を持って契約を最適化できます。まずは無料相談から、契約中のSaaSの棚卸しを一緒に始めましょう。