price-02-sanus-ai-audit 料金表_02_2_SANUS_AI_人的資本アナリスト,超一流BPRコンサルタント,専属の産業医 & 心理カウンセラー
Next-Gen Enterprise Solution
SANUS AI 料金体系
SANUS (Base)
$
6
/ 月 / 人
人的資本の科学的分析
コミュニケーション品質を数値化し、IR評価を向上させる強力なエビデンスを提供。
業務プロセスの自動最適化
AIコンサルタントが全ログからボトルネックを特定。コア業務への集中を促進。
バーンアウトの予兆検知
「隠れ残業」や「離職リスク」を監視し、優秀な人材の損失を未然に回避。
Detailed Capabilities & Logic
AI_コミュニケーション分析
人的資本アナリスト
機能詳細
非財務情報(人的資本)を可視化し、IR・投資家評価を科学的に向上
自動化の規模
全従業員のコミュニケーション品質、ワークフロー品質、活動量などのデータを分析し、科学的根拠(エビデンス)に基づいて人材戦略や組織課題を可視化
付加価値_経営へのインパクト
実態に基づいた改善を行っているという事実自体が、将来のキャッシュフロー創出能力への期待となり、時価総額を数%〜10%程度押し上げる要因となる
想定経済効果(時価総額100億円企業)
約10億円 / 企業価値
想定経済効果(時価総額1,000億円企業)
約100億円 / 企業価値
※備考:時価総額100億円 ~ 1,000億円の企業において、10%の押し上げ効果を想定。
金融商品取引法(人的資本情報の開示義務化)
有価証券報告書における人的資本の開示義務化により、企業には「人材戦略がいかに企業価値向上に貢献しているか」を説明する法的責任があります。抽象的な定性説明だけでは投資家の評価を得られず、株価低迷のリスクとなります。組織の「活性度」や「生産性」を定量数値化することで、投資家に刺さる「客観的エビデンス」を提供し、市場からの正当な評価獲得を強力に支援します。
AI_ワークフロー分析
超一流BPRコンサルタント(24/365 稼働)
機能詳細
AS-IS/TO-BEフローチャートによるボトルネックの特定と解消
自動化の規模
全社員の全活動ログ(数万件/週)を分析し、ノンコア業務を特定。改善提案を自動生成
付加価値_経営へのインパクト
スイッチングコスト(ツール切替のロス)と会議過多を削減し、「核心業務(コア業務)」への集中時間を15%以上強制創出
想定経済効果(100名規模)
約525万円 / 月
想定経済効果(1000名規模)
約5,250万円 / 月
※備考:中央値の年収400万円程度を想定
パフォーマンス向上率:15%
月計算(人件費:35万円 / 人)
従業員: 100名:3,500万円 × 15% = 約525万円 / 月
従業員: 1000名:3億5,000万円 × 15% = 約5,250万円 / 月
年間計算(人件費:35万円 / 人)
従業員: 100名:4億2,000万円 × 15% = 約6,300万円 / 年
従業員: 1000名:42億円 × 15% = 約6億3,000万円 / 年
パフォーマンス向上率:15%
月計算(人件費:35万円 / 人)
従業員: 100名:3,500万円 × 15% = 約525万円 / 月
従業員: 1000名:3億5,000万円 × 15% = 約5,250万円 / 月
年間計算(人件費:35万円 / 人)
従業員: 100名:4億2,000万円 × 15% = 約6,300万円 / 年
従業員: 1000名:42億円 × 15% = 約6億3,000万円 / 年
働き方改革関連法(時間外労働の上限規制)
残業時間には「罰則付きの上限(原則月45時間)」が厳格に定められました。残業上限を遵守しつつ業績を維持するには、精神論ではなく「業務プロセスの効率化(BPR)」が不可欠です。ボトルネックとなる「ムダ」をAIが自動特定し、それぞれにあった改善策を提案します。
AI_離職・不調予兆検知
専属の産業医 & 心理カウンセラー
機能詳細
活動量の急減やレスポンス遅延、深夜稼働からバーンアウトを予測
自動化の規模
勤怠打刻データに現れない「隠れ残業」や「離職の予兆」をAIが全件リアルタイム監視し、カウンセリング内容を提案
付加価値_経営へのインパクト
最優秀層の離職によるナレッジ流出と採用・育成コスト(年収の2〜3倍)の損失を回避し、現場の混乱と生産性低下を予防します。
想定経済効果(100名規模)
約2,100万 ~
3億円 / 年
3億円 / 年
想定経済効果(1000名規模)
約2億1,000万円 ~
30億円 / 年
30億円 / 年
労働契約法(安全配慮義務)
最高裁判例(東芝事件)により、企業は「申告がなくても」従業員の不調を予見し対処する法的義務があります。行動データの変調からバーンアウトの予兆を早期に発見し、裁判で厳しく問われる「予見可能性」を客観データで担保。客観的に状況を見て、リスクを察知する体制を支援します。
東芝事件(東京高判 平成28年8月31日)
「本人からの不調申告がなくても、過重な業務負荷があれば会社は不調を予見すべきだった」と安全配慮義務違反が認められました。
東芝事件(東京高判 平成28年8月31日)
「本人からの不調申告がなくても、過重な業務負荷があれば会社は不調を予見すべきだった」と安全配慮義務違反が認められました。
算出ロジックの詳細資料
【離職・休職コスト「年収3倍」の内訳】
① 直接コスト(年収の約50%):求人広告費、人財紹介料、面接工数。
② 習熟コスト(年収の約100%):教育費、メンターの工数減、新人の低アウトプット期間給与。
③ 機会損失(年収の約150%~):ノウハウ喪失、プロジェクト遅延、連鎖離職リスク。
② 習熟コスト(年収の約100%):教育費、メンターの工数減、新人の低アウトプット期間給与。
③ 機会損失(年収の約150%~):ノウハウ喪失、プロジェクト遅延、連鎖離職リスク。
【ハイプレイヤー(年収1,000万円)の損失影響】
・知識集約型(営業・IT等):年収の10~30倍(3億円/人)
・採用コスト:年収の30%(300万円/人)
・売上ベース:上位10%が全売上の90%を作る構造上、1名の離職ダメージは甚大。
・採用コスト:年収の30%(300万円/人)
・売上ベース:上位10%が全売上の90%を作る構造上、1名の離職ダメージは甚大。
【ミドル層(年収600万円)の損失・進化インパクト】
・バックオフィスの場合:年収の約3倍(1,800万円/人)の損失。
・HP化インパクト:中間層の3%が環境改善でハイプレイヤー化した場合、1000人規模で約16億円の売上改善インパクト。
・HP化インパクト:中間層の3%が環境改善でハイプレイヤー化した場合、1000人規模で約16億円の売上改善インパクト。