【Aurant Technologiesが解説】Claudeでfreee会計APIを“自然文操作”する実装ガイド：企業の会計DXと業務効率化

企業のバックオフィス業務において、会計ソフトの操作は専門知識と工数を要する「重い」タスクです。しかし、Anthropic社が提供するClaude DesktopやClaude Code、そして最新のプロトコルであるMCP（Model Context Protocol）の登場により、freee会計のデータを自然文で検索・更新する「会話型会計実務」が現実のものとなりました。

本ガイドでは、日本国内のクラウド会計市場で高いシェアを誇る「freee会計」のAPIを、Claudeを用いて安全かつ高度に操作するための実務的な手順と、設計上の注意点を網羅的に解説します。単なるツール連携の紹介にとどまらず、エンタープライズ領域で求められる権限管理、監査ログ、異常系への対応、そして経営の意思決定を加速させるデータ活用のアーキテクチャまでを詳述します。

関連記事：【完全版・第5回】freee会計の「経営可視化・高度連携」フェーズ。会計データを羅針盤に変えるBIとAPI連携術

1. freee会計APIとClaude連携の技術的基盤

なぜ今、Claudeとfreeeの連携が注目されているのか。それは、従来のiPaaS（ZapierやMake等）による「静的な自動化」では対応しきれなかった、曖昧な指示によるデータ抽出や複雑な条件分岐が可能になったからです。

1-1. Claude Desktop/Codeが会計業務を変える「MCP」の衝撃

MCP（Model Context Protocol）とは、AIモデルが外部ツールやデータソース、ローカルのファイルシステムとシームレスに通信するためのオープン標準プロトコルです。^[1] 従来のAI活用は「チャット画面にデータをコピペする」か、複雑な「外部ツール連携の開発」が必要でしたが、MCPはこの溝を埋める標準的なコネクタとして機能します。

これをfreee会計APIと組み合わせることで、ユーザーは「先月の交際費のうち、5,000円を超えているものをリストアップして」とClaudeに打ち込むだけで、Claudeが背後で自動的にfreee APIのエンドポイントを特定・実行し、取得したJSONデータを整形して日本語で回答します。

1-2. 会計実務における「自然文操作」の定義

ここで言う自然文操作とは、単なるデータ取得の自動化だけではありません。以下のような「推論」を伴う業務を指します。

非定型な分析： 「今期の広告宣伝費のうち、前年同期比で20%以上増加している月を特定し、その要因となっている取引を上位5件抽出して」

情報の突合： 「メールで届いたこの請求書のPDFの内容と、freeeに登録されている未決済取引を照合して、金額に齟齬がないか確認して」

複雑な条件更新： 「特定のタグがついている未決済の売掛金について、回収期日を1週間一律で延長して」

1-3. ヒューマンエラー排除とリアルタイム経営

手動でのCSVエクスポートやインポート作業は、データの欠落や重複といったヒューマンエラーの温床です。APIを介した直接連携を行うことで、データの整合性が保証されます。例えば、freee株式会社の自社導入事例では、APIを活用したバックオフィス自動化により、月次決算の早期化を実現しています。^[2]

出典:

Anthropic: Introducing the Model Context Protocol — https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

freee公式：API活用事例 — https://www.freee.co.jp/cases/freee-api/

2. freee会計APIの仕様と実務上の制限事項

実務レベルの実装において、APIの仕様理解は「動くものを作る」ためだけでなく「止まらない仕組みを作る」ために必須です。

2-1. 認証方式（OAuth 2.0）とアクセストークンのライフサイクル

freee APIはセキュアなOAuth 2.0認可コードフローを採用しています。^[3] セキュリティの観点から、認可プロセスは厳格に設計されています。

2-2. APIリクエスト制限（Rate Limit）の壁

freee APIには、システム全体の安定性を維持するためにリクエスト制限が設けられています。^[4]

制限値： 原則として1事業所あたり 120回/分。

超過時の挙動： HTTPステータスコード 429 Too Many Requests が返却される。

対策： 指示が大規模なデータ取得（例：過去3年分の全取引の精査）に及ぶ場合、Claudeが短時間にAPIを連打しないよう、MCPサーバー側でスロットリング（流量制御）を実装するか、Claudeに「小分けに実行して」と指示を与える必要があります。

2-3. 事業所ID（company_id）の概念

freee会計は1つのアカウントで複数の法人（事業所）を管理できる構造になっています。そのため、ほぼすべてのAPIエンドポイントにおいて、どの法人を操作するかを示す company_id が必須パラメータとなります。Claudeに指示を出す際、最初に「今から事業所ID: 123456 の操作をします」と宣言させるか、MCPの設定ファイルにデフォルト値を埋め込むのが実務的な解です。

出典:

freee Developers Community: 認可（OAuth 2.0） — https://developer.freee.co.jp/docs/accounting/oauth2

freee API リクエスト制限について — https://developer.freee.co.jp/docs/accounting/

3. 3つの実装アプローチ：Claudeでfreeeを動かす

自社の開発リソースやセキュリティポリシー、そして予算に応じて最適な手法を選択する必要があります。

3-1. Claude Desktop + MCP（推奨アプローチ）

本ガイドで詳述する最新の手法です。PC上のClaude DesktopアプリにMCPサーバーを登録することで、Claudeが直接APIを叩きます。データがプロンプトを通じてAnthropic社のモデルに送られる点は留意が必要ですが、中間システムを介さないためレスポンスが速く、構築も比較的容易です。

3-2. iPaaS（Zapier / Make）経由の連携

「特定のメールが来たらfreeeに取引を登録する」といった、特定のパスが決まっている自動化に適しています。ただし、「自然文で複雑な分析をさせる」のは苦手です。AI機能をアドオンとして使う形になりますが、コストは実行回数に応じて嵩む傾向にあります。

3-3. 独自アプリケーション開発（API SDK利用）

Python（FastAPI）やNode.js（Express）を用いて、バックエンドでClaude API（Messages API）とfreee APIを繋ぐ独自のWebツールを構築します。これにより、監査ログの保存、二段階認証の強制、特定の勘定科目へのアクセス制限といった、企業独自のガバナンスを実装できます。

4. 【実践】Claude Desktop + MCP による連携構築 10ステップ

ここからは、実務で実際に「自然文操作」を稼働させるまでの具体的な手順を解説します。

ステップ1：freeeアプリストアでのアプリケーション登録

まず、開発者アカウントで freeeアプリストア にログインし、新規アプリを作成します。

アプリ名： Claude-freee-Connector（任意）

本番用コールバックURL： 認可後にリダイレクトされるURL。ローカルテストなら http://localhost:3000/callback など。

Client ID / Client Secret： 作成後に発行されるこれらは、API認証に必須です。絶対に公開しないでください。

ステップ2：必要なスコープ（権限）の選択

業務内容に合わせて、必要な権限のみをチェックします。

read:accounting.deals（取引の閲覧）

write:accounting.deals（取引の更新・作成）

read:accounting.items（品目の閲覧）

ステップ3：Node.js または Python 環境の準備

MCPサーバーを動作させるためのランタイムをインストールします。Node.js（v18以上推奨）を公式サイトから取得してください。

公式サイト: https://nodejs.org/

ステップ4：MCPサーバーのインストール

コミュニティで公開されている freee-mcp-server 等を利用するか、自作します。
npx -y @modelcontextprotocol/server-freee のようなコマンドで実行可能なパッケージを特定します（※実際のリポジトリ名やパッケージ名は公開状況を確認してください）。

ステップ5：Claude Desktop設定ファイルの編集

Claude Desktopが起動時に読み込む claude_desktop_config.json を編集します。
Windowsの場合: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOSの場合: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

JSON
{
“mcpServers”: {
“freee”: {
“command”: “npx”,
“args”: [“-y”, “@modelcontextprotocol/server-freee”],
“env”: {
“FREEE_CLIENT_ID”: “あなたのClientID”,
“FREEE_CLIENT_SECRET”: “あなたのClientSecret”,
“FREEE_REDIRECT_URI”: “設定したCallbackURL”
}
}
}
}

ステップ6：初回認証とトークン取得

Claude Desktopを再起動すると、freeeとの連携が試行されます。初回はブラウザが開き、freeeへのログインと連携許可が求められます。許可すると、トークンがローカルに保存されます。

ステップ7：ツールの認識確認

Claudeのチャット画面に「ハンマー型のアイコン（Tools）」が表示されていることを確認します。ここをクリックして、get_deals や create_deal といった関数がリストアップされていれば成功です。

ステップ8：初期コンテキストの設定

Claudeに正しい動作をさせるため、最初に以下の情報を伝えます。

「あなたは私の経理アシスタントです。事業所IDは 123456 です。税区分や勘定科目は現在の設定を優先し、不明な場合は必ず質問してください。」

ステップ9：データ取得テスト

まずは読み取りから試します。

「直近10件の支出取引を表示して。金額、決済状況、発生日を教えてください。」

ステップ10：書き込み・更新テスト

安全な取引（テスト用）に対して操作を行います。

「本日、品目『消耗品費』、金額 1,100円の支出取引を登録してください。備考には『Claudeテスト』と入れてください。」
実行後、freeeの管理画面で正しく登録されているかを目視で確認します。

5. 運用シナリオ：日常業務への適用例
5-1. 月次決算の異常値検知

毎月の決算時、経理担当者は予算と実績の乖離（予実差）を確認します。

Claudeへの指示： 「今月の『販売促進費』が前月より30%以上増えています。どの取引が原因か特定し、10万円以上の取引をリストアップして。」

Claudeの挙動： 前月と今月の取引一覧をAPIで取得し、内部で集計。異常値となっている特定の代理店への支払いを抽出して提示。

5-2. 経費精算の二重計上チェック

Claudeへの指示： 「今月登録された経費の中で、支払先・金額・日付が全く同じものが複数登録されていないかスキャンして。」

Claudeの挙動： 取引データを全件取得し、ハッシュ値やルールベースで重複を判定。人間が見落としがちなミスを瞬時に指摘。

5-3. 未決済売掛金の督促リスト作成

Claudeへの指示： 「支払期日を3日以上過ぎていて、かつ未決済の売掛金を抽出して。担当者名と顧客名もあわせて一覧にして。」

Claudeの挙動： deals エンドポイントで status=unsettled かつ期日超過の条件でフィルタリング。

関連記事：【完全版・第3回】freee会計の「日次業務」フェーズ。手入力をゼロにする「自動で経理」と自動登録ルールの極意

6. 異常系への対応：トラブルシューティングとリスク管理

会計という機密性の高いデータを扱う以上、エラー時の対応策をマニュアル化しておく必要があります。

6-1. HTTP 401 Unauthorized（認証エラー）

アクセストークンの有効期限が切れた際に発生します。

原因： 24時間の有効期限切れ、またはリフレッシュトークンの不整合。

対策： MCPサーバー側で自動リフレッシュ機能を実装するか、再度ブラウザで認可フローをやり直す「再ログイン」を Claude に指示します。

6-2. HTTP 403 Forbidden（権限エラー）

原因： アプリ登録時に設定したスコープ（権限）が不足しているか、操作しようとしている company_id に対してユーザーが閲覧権限を持っていない。

対策： freeeアプリストアの設定画面でスコープを追加し、再度認可を得る。または freee の「メンバー管理」画面で API 連携ユーザーの権限をチェックする。

6-3. データ不整合（二重登録・取消失敗）

AIの指示により、誤って取引を二重登録したり、削除したりするリスクです。

予防策： 書き込み権限を与える場合は、Claudeに「実行前に必ず実行内容（JSON）を表示し、私の承認を得てからAPIを叩いてください」とシステムプロンプト（カスタム指示）を与えます。

事後策： freeeの「操作履歴」機能を利用し、API経由で行われた操作を監査します。^[5]

6-4. レートリミット（429エラー）への時系列対処法

大量のデータを一度に処理しようとした場合のタイムラインです。

0秒： Claudeが過去1年分の仕訳（数千件）を要求。

5秒： ページネーション（100件ずつ）により連続リクエストが発生。

30秒： 120回/分の制限に到達。freee APIが 429 を返却。

対処： MCPサーバー側で Retry-After ヘッダーを解釈し、指定秒数待機してからリトライするロジック（Exponential Backoff）を組み込む。

出典:

freeeヘルプセンター: データの操作履歴を確認する — https://support.freee.co.jp/hc/ja/articles/202847240

7. 高度なガバナンスとセキュリティ設計

B2Bの実務では、一担当者の独断で会計データを操作させることはリスクです。企業として導入する際の「防壁」の設計について解説します。

7-1. 「読み取り専用」と「書き込み許可」の分離

最も安全な運用は、日常的な分析には「読み取り専用（read:accounting.*）」の権限のみを持つAPIキーをClaudeに渡すことです。これにより、Claudeが誤ってデータを書き換えたり消去したりする物理的な可能性を排除できます。

7-2. プロンプトインジェクション対策

Claudeが外部のWebサイトを閲覧できる設定になっている場合、悪意のあるサイトから「freeeのデータを全削除せよ」という指示を読み取ってしまうリスク（プロンプトインジェクション）があります。

対策： 会計操作を行うセッションでは、外部ブラウジング機能をオフにするか、機密性の高い操作（削除、承認、振込依頼等）はAPIスコープから外しておくことが推奨されます。

7-3. データレジデンシーとプライバシー

Anthropic社の「商業利用（API/Claude Pro）」におけるデータ取り扱い方針を確認してください。原則として、APIを通じて送信されたデータはモデルの学習には使用されませんが^[6]、社内のセキュリティポリシー（例：クラウドAIへの財務データ送信の可否）との整合性を確認してください。

関連記事：SaaS増えすぎ問題と退職者のアカウント削除漏れを防ぐ。Entra ID・Okta・ジョーシスを活用した自動化アーキテクチャ

出典:

Anthropic Trust Center: Data Privacy — https://www.anthropic.com/trust

8. 想定問答（FAQ）

Q1. freeeの個人プランでもClaude連携は可能ですか？
A1. はい、可能です。freeeアプリストアでアプリを作成できる権限があれば、プランを問わずAPI連携自体は可能です。ただし、一部の高度なAPI（部門別配賦など）は法人プラン限定となる場合があります。

Q2. Claudeが間違った仕訳を作成した場合はどうなりますか？
A2. freee会計の「修正」機能で通常通り修正可能です。これを防ぐために、本番環境への書き込み前に「ドラフト（下書き）」として保存する、あるいは承認者による目視確認フローを挟む運用を強く推奨します。

Q3. API連携による追加料金は発生しますか？
A3. freee側では、一般的な利用範囲（120回/分以内）であれば、API利用そのものに別途月額料金はかかりません。Anthropic側では、Claude Pro（個人）やClaude Enterpriseの月額料金が必要です。

Q4. プログラミングの知識がなくても構築できますか？
A4. 本ガイドの「MCP構成」は設定ファイルを編集する作業が含まれるため、初歩的なITスキルが必要です。全くのノーコードを希望される場合は、Zapier等のiPaaS利用を検討してください。

Q5. 銀行振込の実行までClaudeで行えますか？
A5. 技術的には「振込依頼」の作成は可能ですが、セキュリティ上極めて危険です。振込の「最終承認」は必ず銀行のインターネットバンキングや、freeeの電子決済承認フロー上で人間が行うように設計してください。

Q6. 導入事例はありますか？
A6. freee公式の事例紹介ページでは、大手物流企業やスタートアップがAPIを活用し、数万件の仕訳入力を自動化した事例が公開されています。Claudeを直接使った事例はまだ新しい領域ですが、研究開発部門での先行導入が進んでいます。

9. よくある誤解と正しい理解

10. まとめ：AIとAPIを武器にする次世代のバックオフィス体制

freee会計APIとClaudeの連携は、単なる「便利な時短ツール」に留まりません。これまで経理担当者の頭の中にしか存在しなかった「勘」や「判断基準」をプロンプト化し、APIを通じて正確なデータと接続することで、経営状況を瞬時に言語化できる強力な意思決定支援システムへと進化します。

今、企業に求められているのは、AIを「ただのチャット」として使うのではなく、基幹システム（SoR: System of Record）と接続し、**「実行力を持ったAI」**へと昇華させることです。

本ガイドで紹介したMCPによる構成は、今後AI活用の標準となります。まずは開発環境でのテストから始め、貴社の会計実務を「手作業」から「AIとの対話」へと移行させてください。

APIの最新仕様や詳細なエンドポイントの活用については、常に freee Developers Community を参照することをお勧めします。また、具体的な要件定義やセキュリティ設計については、社内の情報システム部門、あるいは弊社の技術コンサルティング窓口までお問い合わせください。

参考文献・出典

1. Anthropic: Introducing the Model Context Protocol — https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
2. freee公式：API活用事例 — https://www.freee.co.jp/cases/freee-api/
3. freee Developers Community: 認可（OAuth 2.0） — https://developer.freee.co.jp/docs/accounting/oauth2
4. freee API リクエスト制限について — https://developer.freee.co.jp/docs/accounting/
5. freeeヘルプセンター: データの操作履歴を確認する — https://support.freee.co.jp/hc/ja/articles/202847240
6. Anthropic Trust Center: Data Privacy — https://www.anthropic.com/trust
7. デジタル庁：バックオフィス業務のDX推進について — https://www.digital.go.jp/policies/dx-promotion/
8. 日本公認会計士協会：ITを利用した監査の展望 — https://jicpa.or.jp/specialized_field/it/

導入前に確認すべき「実務の急所」チェックリスト

Claudeによるfreee会計APIの操作を本格的に開始する前に、以下の3つのポイントが自社の環境でクリアされているかを確認してください。これらは開発段階で最も多くの時間をロスする「見落とし」です。

• 勘定科目・品目IDの事前取得： 自然文で「消耗品費で登録して」と指示しても、API内部では「12345」のようなIDが必要です。Claudeに最初に「現在の勘定科目一覧をID付きで出力して」と実行させ、IDの紐付けをAIに学習（コンテキスト保持）させることが成功の鍵です。
• 法人プランのAPI権限： 関連記事の勘定奉行からfreee会計への移行ガイドでも触れていますが、部門別会計や複雑な配賦をAPIで行う場合、freeeの「法人プロフェッショナルプラン」以上が必要になる場合があります。
• 2要素認証の突破： 開発者アカウントで2要素認証が強制されている場合、MCPサーバーの認可フローでタイムアウトが発生しやすくなります。事前にブラウザ側でログインを済ませておく運用フローを確立してください。

【比較】freee会計のプラン別API利用制限（実務影響度）

機能・制限項目	個人プラン	法人（スターター/スタンダード）	法人（プロ以上）
標準API利用（取引登録等）	○ 利用可能	○ 利用可能	○ 利用可能
部門・プロジェクト管理API	× 非対応	○ 利用可能	○ 利用可能
APIレートリミット（120回/分）	共通制限あり	共通制限あり	要確認（大規模枠あり）
承認フロー連動	× 不可	△ 一部制限	○ 高度な制御が可能

※最新の料金体系や詳細なAPI仕様は、必ずfreee公式サイトの料金プランページをご確認ください。

さらなる高度化：データ基盤としてのfreee活用

本ガイドで紹介した「Claudeによる直接操作」は、日次のオペレーション効率化に絶大な威力を発揮します。一方で、蓄積された会計データを経営戦略に活かすには、APIを介してデータを他のSaaSやDWH（Data Warehouse）へ集約する「モダンデータスタック」の考え方が重要です。

例えば、経費精算の二重入力などの「手作業」を完全に排除したい場合は、楽楽精算×freee会計の連携アーキテクチャを構築することで、Claudeに指示を出す前段階の「正確なデータ投入」が自動化されます。

また、会計データだけでなく広告実績やCRMのデータと突き合わせたい場合は、BigQueryを用いたモダンデータスタックの構築を検討してください。ClaudeをフロントエンドのUIとして使いつつ、バックエンドで強固なデータ基盤を構築することで、真の会計DXが実現します。

実務投入の前に：API実装者が陥りやすい「3つの落とし穴」

Claudeを用いた自然文操作は強力ですが、プロダクション環境（本番業務）で運用するには、プログラミングやプロンプトエンジニアリング以外に、会計ソフト特有の「データ構造」への理解が不可欠です。実装前に以下のチェックリストを確認してください。

• 「税区分ID」の固定化： freee APIで取引を登録する際、もっともエラー（400 Bad Request）が発生しやすいのが税区分です。自然文で「10%」と指示しても、内部的には 2 や 129 といった数値で指定する必要があります。事前にfreee API 税区分一覧を参照し、頻出する税区分をClaudeのカスタム指示（System Prompt）に定義しておくことを推奨します。
• ページネーションの考慮： 取引一覧を取得する際、1リクエストで取得できるのは最大100件です。数千件のデータを Claude に分析させる場合、ループ処理による逐次取得が必要となり、前述のレートリミットに抵触しやすくなります。
• 証憑（ファイル）の紐付け： 取引データを作るだけでなく、領収書PDFを添付するには別途 receipts エンドポイントでのアップロードが必要です。業務効率化を徹底するなら、楽楽精算×freee会計の自動連携アーキテクチャのように、上流のSaaSで証憑管理を完結させ、freeeには「整理されたデータ」を流し込む設計が理想的です。

【早見表】freee API 実務で頻用するエンドポイントとClaudeへの指示例

エンドポイント	Claudeへの指示（プロンプト例）	実務上の重要ポイント
/deals	「先月の未決済の売掛金をリストアップして」	ステータス（決済・未決済）の絞り込みを明示する。
/wallet_txns	「銀行明細から未登録の入金を5件抽出して」	自動で経理の「未登録」状態を確認する際に使用。
/items	「現在の品目マスタとIDの対応表を作って」	取引登録時のID不一致エラーを防ぐための必須工程。
/journals	「今期の仕訳日記帳をJSONでダンプして」	監査やデータ移行時のバックアップとして機能。

スケーラビリティの確保：単発操作から「仕組み」としてのAI活用へ

Claude Desktopによる手動の対話操作に慣れたら、次は「バックグラウンドでの自動監視」への移行を検討しましょう。例えば、特定の条件を満たした取引が登録された際に、Claudeが自動で内容を精査し、Slackへ通知するといったアーキテクチャです。

このような高度な連携においては、APIの認証情報を安全に管理するためのアイデンティティ管理（IdP）が重要になります。Entra IDやOktaを用いたアカウント管理の自動化を組み合わせることで、退職者によるAPIキーの不正利用を防ぐなど、エンタープライズ水準のガバナンスを担保できます。

また、会計データを単なる記帳対象としてではなく、マーケティングや営業戦略の「先行指標」として活用したい場合は、BigQueryを用いたモダンデータスタックの構築が次のステップとなります。APIで取得した生データをDWH（データウェアハウス）に蓄積し、Claudeにその「統計データ」を読み込ませることで、より精度の高い経営ダッシュボードの構築が可能になります。

最新の技術ドキュメントおよびAPIリファレンスについては、freee Developers Communityを定期的に確認し、常に最新の仕様に基づいた実装を心がけてください。

freee会計 導入・運用 完全版シリーズ（全5回 + 旧会計ソフト移行ガイド）

freee会計の導入手順から経営可視化まで、フェーズ別の完全版ガイド一覧です。旧会計ソフトからの移行ガイドも併載。

• 【完全版・第1回】freee会計の導入手順と移行プラン。失敗しない「タグ設計」と準備フェーズの極意
• 【完全版・第2回】freee会計の初期設定フェーズ。開始残高のズレを防ぎ、マスタを連携させる絶対ルール
• 【完全版・第3回】freee会計の「日次業務」フェーズ。手入力をゼロにする「自動で経理」と自動登録ルールの極意
• 【完全版・第4回】freee会計の「月次業務」フェーズ。給与連携・月次締めを爆速化し、決算の精度を高める手順
• 【完全版・第5回】freee会計の「経営可視化・高度連携」フェーズ。会計データを羅針盤に変えるBIとAPI連携術
• 【完全版】PCA会計からfreee会計への移行ガイド：強固なコード体系の解体と移行実務
• 【完全版】ミロク(MJS)からfreeeへの移行ガイド。特殊な「単一行CSV」のAI変換と移行実務
• 【完全版】弥生会計からfreee会計への移行ガイド：専用ツールとタグ変換の実務
• 【完全版】勘定奉行からfreee会計への移行ガイド：機能・費用比較とデータ移行手順の実務

AIエージェント / RAG 設計の完全ガイド

AIエージェント・RAG・LLMの導入と運用設計を深掘りした記事一覧です。

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参考：Aurant Technologies 実プロジェクトのLooker Studio実装

本記事のテーマを実装段階まで進める際の参考として、Aurant Technologies が支援した複数の実案件で構築した Looker Studio ダッシュボードの一例をご紹介します。数値・社名・部門名はマスキングしていますが、実際に運用されている可視化です。