店長エージェント SaaS — 要件定義書

Version 1.0 | 2026-04-15 | AI経営共創パートナーズ

1. プロジェクト概要

パチンコホール店長の事務作業を最大77%カットするAI業務支援SaaS。キクヤ向けに開発済みの「SETTING OPTIMIZER」をベースに、マルチテナントSaaSとして展開する。

1.1 料金プラン

1.2 現在のステータス

2. 技術スタック

3. システムアーキテクチャ

┌─────────────┐     ┌──────────────────────┐     ┌──────────────┐
│  Frontend   │────▶│  Backend API         │────▶│  Database    │
│  React/TS   │◀────│  FastAPI (Python)    │◀────│  PostgreSQL  │
│  TailwindCSS│     │                      │     │              │
└─────────────┘     │  ┌────────────────┐  │     └──────────────┘
                    │  │ Claude API     │  │
                    │  │ (AI Analyzer)  │  │
                    │  └────────────────┘  │
                    └──────────────────────┘

フロントエンドはSPAとしてビルドし、静的ホスティング。バックエンドAPIはFastAPIで構築し、Claude APIを内部で呼び出す。DBはPostgreSQLを使用し、論理テナント分離を行う。

4. 既存資産（再利用対象）

キクヤ SETTING OPTIMIZERのコードベースを再利用する。
格納場所: 30_案件別/キクヤ/20_成果物/pachislot-settings/

4.1 Backend再利用モジュール

4.2 Frontend再利用モジュール

5. マルチテナント要件

5.1 分離戦略

• 論理分離（共有DB + tenant_id）
• MVPは 10店舗以下を想定
• JWT認証、トークンにtenant_idを含む

5.2 ロール定義

5.3 テナント管理スキーマ

CREATE TABLE tenants (
    id            UUID PRIMARY KEY,
    name          VARCHAR(200) NOT NULL,
    slug          VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL,
    plan          VARCHAR(20) DEFAULT 'basic',
    config        JSONB DEFAULT '{}',
    is_active     BOOLEAN DEFAULT true,
    created_at    TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
    updated_at    TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

CREATE TABLE users (
    id            UUID PRIMARY KEY,
    tenant_id     UUID NOT NULL REFERENCES tenants(id),
    email         VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
    password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,
    name          VARCHAR(100) NOT NULL,
    role          VARCHAR(20) DEFAULT 'user',
    is_active     BOOLEAN DEFAULT true,
    created_at    TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

6. 機能要件

6.1 F-01: 計数管理（SETTING OPTIMIZER移植） 未着手

概要: ホルコンCSVと粗利目標を入力し、AIが翌日の台別推奨設定を提案する。

処理フロー

1. ホルコンCSVアップロード（データ整形）
2. 5指標スコアリング
3. 粗利目標ベース最適化
4. 複数候補生成（Smart Optimizer）
5. Claude APIによるAI分析

出力物

• 台別推奨設定一覧
• KPIサマリー
• 機種別サマリー
• AI分析レポート
• CSV出力

API エンドポイント

6.2 F-02: 労務管理（シフト作成） 未着手

概要: スタッフの希望・スキル・法定労働時間を考慮してAIが最適シフトを提案する。

制約条件

• 週40時間 / 日8時間の法定上限
• 連続6日以内の勤務
• 時間帯ごとのスキル充足
• 人件費最適化

API エンドポイント

関連テーブル

staff, staff_availability, shifts, business_calendar

6.3 F-03: 報告書作成 未着手

概要: 計数データ（F-01）+ シフト実績（F-02）+ 特記事項から日次/週次報告書を自動生成する。

• テンプレート機能（テナント別カスタマイズ可）
• Claude APIで自然言語サマリー生成
• PDF出力対応

API エンドポイント

6.4 F-04: 効果測定 未着手

概要: イベント・ライター来店企画のROI自動算出。

• 比較基準: 直近4週間の同曜日平均
• ROI計算基準: 粗利 or 売上（要確認）

API エンドポイント

7. Pro/Premium機能（Phase 2以降）

8. データモデル

tenants ──┬── users
          ├── daily_data            (日次実績CSV)
          ├── optimization_runs     (最適化実行履歴)
          ├── decisions             (設定決定履歴)
          ├── staff ──── staff_availability
          ├── shifts
          ├── business_calendar
          ├── reports / report_templates
          └── campaigns / campaign_results

全テーブルは tenant_id を持ち、RLS（Row Level Security）またはアプリケーション層でテナント分離を行う。

9. 非機能要件

10. 開発フェーズ

10.1 Phase 1: MVP（8週間）

10.2 Phase 2-3

11. インフラ・コスト試算

12. 受入基準

13. 依頼事項

子安氏への開発依頼内容:

1. 既存SETTING OPTIMIZERコードベースのマルチテナントSaaS化
2. F-01〜F-04のMVP実装
3. 向井氏FBを反映した計数管理UIの刷新
4. デプロイ環境の構築