BIツールの成功事例6選｜「Excel集計に追われる」「データがあるのに使われない」壁を、各社はどう越えたか

「毎週のレポートづくりに半日かかっている」「部署ごとにExcelがばらばらで、全社の数字がそろわない」「BIツールを入れたのに、見ているのは一部の担当者だけ」。データを経営や現場の判断に生かそうとする会社の多くが、どこかでこうした壁に当たります。

この記事では、同じような壁を越えた6社のBIツールの成功事例を集めました。ツールの機能紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を原因と考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。Excel集計から抜け出したい方、BIツールを社内に広げたい方が、「これならうちでも試せそう」と思えるところまで読み解くのがねらいです。

先に結論を言うと、6件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• まず「毎回の手作業の集計」を1つ選んで、自動化している：週次の顧客レポート、データ更新の前作業、部室店ごとのExcel集計。いきなり全社の分析基盤をつくるのではなく、時間がかかっている作業から手を付けていました。
• 見る人に合わせて、見せ方と届け方を決めている：従来のExcelやレポートに近い画面にする、営業所ごとのSlackチャンネルに通知する、役職者に定時配信する。ツールを開いてもらうのを待たず、普段の動線に数字を置いていました。
• 作る人を、推進部門の外に増やしている：9部署から約30名のタスクフォース、全12回の社内勉強会、役割別のトレーニング。推進チームだけでダッシュボードを作り続けない形をつくっていました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてツール提供会社の事例ページに載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記し、事実と分けています。
• 作業時間の削減は、売上や利益などの事業の成果とは別の指標です。事例ページに事業の成果が書かれていない場合は、そのように書いています。
• 事例ページは2026年11月11日に確認しました。取材の時期や公開日が分かる事例は、その時期を書き添えています。調べ方の詳細は記事の最後にまとめています。

BIツールの成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

6件の事例を、読者の悩みの型ごとに並べました。前半の2件は「毎回のレポートづくりに時間がかかる」、続く2件は「Excelや部署ごとのデータ管理から抜け出したい」、その次の1件は「BIツールを全社に広げたい」、最後の1件は「データはあるのに、異常に気づくのが遅れる」です。自社の状況に近いものから読んでも、上から順に読んでもかまいません。成果の数字は各社の事例ページの表記で、比較の基準や定義は事例ごとに違います。

事例1：65万レコードの週次レポートに6時間かかっていた。Tableauで作り直し、約30分に｜物流

状況

日本通運は、陸・海・空の輸送を組み合わせた物流サービスを提供するグローバルロジスティクス企業です。倉庫の作業効率を分析するため、2016年4月にTableauを導入し、倉庫の平面図の上で棚ごとの出し入れの頻度を見るといった分析に使っていました。

壁

2017年秋、7か国8拠点の倉庫を使う大手の顧客から、各倉庫の作業効率のデータを求められました。当初は手作業で集計し、顧客が指定するExcelのフォーマットにまとめて、毎週提出していたといいます。データは65万レコードに上り、カラム数も多く、作業の方法を工夫しても、作業時間を6時間より短くできませんでした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、すでに社内で倉庫の分析に使っていたTableauを、顧客向けレポートの作成にも使えると考えました。社内での実績があること、他のツールより扱いやすいこと、フィルターの設定や地図への表示、バブルチャートなどの可視化を素早く行えることが、選んだ理由として挙げられています。

打ち手

1. 2017年10月、複数の部門が協力して、顧客向けレポートの作成を効率化するプロジェクトを始める。
2. 手作業の集計をやめ、レポートの作成プロセスにTableauを組み込む。

週に一度、6時間かけていた作業は、どこまで縮んだのでしょうか。

結果

Tableauの事例ページによると、6時間かかっていたレポートの作成は約30分になり、作業時間は1/12に短縮しました。見出しでは、計算ミスがゼロになり、精神的な負担も軽くなったとしています。担当の金子 俊哉氏は、体感では作業のスピードが3倍ほどになり、分析に追われていた時間を、改善策を考えて実行することに使えるようになったと話しています。残業時間も減ったとしていますが、数字は書かれていません。

ここが効いた

• 社内ですでに使っていたツールを、時間がかかっている顧客向けの定型作業に当てた。
• 手作業の集計をなくし、時間短縮と計算ミスの防止を同時に実現した。

ツール：Tableau（Tableauの評判・口コミ）／出典：Tableau 日本通運株式会社の事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例2：データ更新の前作業に年間約350時間。データの準備に絞って仕組みにし、工数はゼロに｜写真プリントサービス

状況

しまうまプリントは、オンラインの写真プリントサービス「しまうまプリント」を運営する会社で、キタムラ・ホールディングスのグループ会社です。マーケティング部の分析グループが、社内のデータ活用を進めています。

壁

それまで使っていた無料のBIツールでは、データを更新するたびに人の手が必要で、専任の担当者が更新の前の作業に年間約350時間を使っていました。更新が終わるまで最新のデータを見られず、機能や操作性の面でも、深く掘り下げた分析には限界があったといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

推進チームは、データの更新を自動化し、自分たちの役割を「データの準備」に絞れば、各部門のメンバーが自分でダッシュボードを作れるようになると考えました。2021年11月にTableauへの切り替えを決め、サーバーを自社で運用しなくて済むようにTableau Cloudを選んでいます。

打ち手

1. Tableau Prepでデータマートを作り、SQLを書かずにデータの準備を自動化する。
2. 約4か月でダッシュボードの運用を始める。
3. 週1回・全12回の社内勉強会を開き、参加した11名がダッシュボードを作れるようにする。
4. ダッシュボードのデザインの決まりをつくり、見た目をそろえる。

推進チームが作り手から「準備役」に回って、ダッシュボードは使われたのでしょうか。

結果

Tableauの事例ページによると、データの更新に使っていた年間約350時間の工数はゼロになり、ダッシュボードの運用を始めるまでの期間は約2分の1に短縮しました。ユーザー72名の約92％が、10日以内に1回以上ダッシュボードを見ているといいます。各部門からの依頼も、受け身のものから主体的なものに変わったそうです。数字は2023年10月時点のものです。

ここが効いた

• 推進チームの役割を「データの準備」に絞り、作る人を各部門に広げた。
• 勉強会の回数と参加者を決めて、ダッシュボードを作れる人を計画的に育てた。

ツール：Tableau（Tableauの評判・口コミ）／出典：Tableau 株式会社しまうまプリントの事例ページ（2024年2月1日公開。2023年10月時点の情報）

事例3：分譲マンションの収支を、部室店ごとのExcelで集計していた。Salesforceのデータを可視化し、年間約1カ月分の作業を削減｜不動産

状況

東京建物は、オフィスビルや分譲マンション、商業施設などの開発・運営を手がける総合不動産デベロッパーです。住宅事業本部では、約20年前から同じBIツールで販売状況を分析し、近年はSalesforceを基幹システムとして使っていました。

壁

既存のBIツールは自社専用のオンプレミス環境で動いていたため、Salesforceのデータを分析に使うたびに取り込みの操作が必要で、1物件あたり平均5分程度かかっていました。分譲マンションの収支管理では、プロジェクトごとのExcelを各部室店で集計しており、情報が更新されるたびに作業を繰り返す負担がありました。業務の進め方が本部内で統一されていないことも課題だったといいます。2027年に既存のBIツールのサポートが終わることも、見直しのきっかけになりました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、営業担当者が違和感なく使えるように、従来のレポートの見た目を大きく変えずに移行できること、Salesforceのデータを最新の状態で分析できることを条件にしました。収支管理の担当者は、集計結果をExcelに近い形で表示でき、Heroku経由で収支データを集約・加工して可視化できる点を評価しています。

打ち手

1. 複数のBIツールを比べ、MotionBoard Cloud for Salesforceを選ぶ。
2. HerokuでSalesforceの顧客・営業・契約・物件の情報を集約・加工し、MotionBoardで分析する。
3. 収支管理では、まずプロジェクトごとのExcelの作り方を見直して簡素にする。
4. そのExcelをSalesforceに格納し、MotionBoardでプロジェクト単位・年度単位に集計して表示する。

2026年7月に本番運用が始まり、現在は約130名のユーザーが使っています。部室店ごとの集計作業は、どれだけ減ったのでしょうか。

結果

ウイングアークの事例ページによると、収支管理での各部室店の集計作業が減り、本部全体で年間約1カ月分に相当する作業負荷を削減しました。Salesforceのデータを取り込む作業も不要になり、営業担当者の報告書づくりの時間短縮にもつながっていると担当者は話しています。営業部門から分析や活用の相談が増えたことも、効果として挙げられています。

ここが効いた

• ツールを入れる前に、集計のもとになるExcelの作り方を見直した。
• 従来のレポートやExcelに近い画面にして、利用者が移行しやすくした。

ツール：MotionBoard（ウイングアーク1st）（MotionBoardの評判・口コミ）／出典：ウイングアーク1st 東京建物株式会社の事例ページ（2026年10月19日公開）

事例4：事業部ごとにデータが分かれ、事業別のROICを測れなかった。全社の統一データ基盤にし、財務部門の工数を3割程度削減｜製造

状況

TOPPANホールディングスは、印刷テクノロジーをもとに、情報コミュニケーション、生活・産業、エレクトロニクスの3分野で事業を展開しています。2019年当時、事業別にROIC（投下資本利益率）を管理するため、全社で事業管理のルールを整えていました。

壁

各事業部が独立してデータを管理していたため、データがサイロ化していました。手作業の集計では、事業別のROICを測るのは難しく、営業部門ではSalesforceの案件情報を見える化する機能も弱かったといいます。以前に導入した別のBIツールは処理が遅く、使い方も難しいため、システム部門が作り込まないと使えない状態でした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、システムのデータを手元のExcelで集計する「ローカルなデータ管理」をなくし、グループ共通の「信頼できる唯一の情報源」をつくれば、事業別のROICを測れると考えました。複雑な事業構造のため、複数のデータソースを組み合わせて分析できることも条件にしています。

打ち手

1. 4〜5製品を比べ、データの蓄積・加工・可視化が1つの製品でそろうDomoを選ぶ。
2. 経営企画本部、デジタルイノベーション本部、財務本部が毎週打ち合わせ、どのデータをいつ取り込むかを決める。
3. 2023年にSAPを導入する際、社内標準のBIツールとしてDomoを使い、全社の統一データ基盤にする。
4. 管理窓口、データ編集者、閲覧者を含む全ユーザーと、役割ごとにトレーニングを行う。

導入から4年かけて、少しずつ社内での活用を広げてきたといいます。

結果

Domoの事例ページによると、事業別のROICを管理できるようになり、全社的な管理の水準も上がりました。財務部門では、手作業だった予算・実績管理のExcel集計を廃止して自動化し、運用・管理の工数を3割程度削減しています。内容は2023年10月の取材に基づくものです。

ここが効いた

• 「事業別のROICを測る」という経営の目的から、データ基盤の要件を決めた。
• 基幹システムの入れ替えに合わせて、BIツールを全社の標準にした。

ツール：Domo（Domoの評判・口コミ）／出典：Domo TOPPANホールディングス株式会社の事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。2023年10月の取材内容）

事例5：Excel集計が属人化し、システム刷新で予実管理もできなくなった。9部署のタスクフォースで全社に広げ、レポート作成は10日から1日に｜ITサービス

状況

ユニアデックスは、BIPROGYグループでICTインフラのサービスを手がける会社です。DX戦略として「情報とナレッジを活用した働き方」を掲げ、社員全員が自分でデータを扱える「データの民主化」をめざしていました。

壁

基幹システムを入れてから20年以上がたち、データの整備ができていないため、集計に時間がかかっていました。Excelに詳しい社員が集計ファイルを作っていましたが、手間がかかるうえ、マクロの設定などが属人化し、ファイルの共有もしにくかったといいます。基幹システム（旧SFA）を入れ替えたことで、営業の予実管理（売上・粗利）ができなくなる問題も出てきました。

仮説（事例ページで語られていること）

DX推進の責任者は、データの民主化には、一部の社員だけでなく全社員が手軽に操作を覚えられることが必須だと考えました。1年目の試験利用の効果を社内承認の後押しにしながら、使いやすさ、表現力、サポート、価格で製品を比べ直しています。

打ち手

1. 2020年にDomoを導入し、1年目はサービス企画部で試験的に使う。
2. 2年目は営業部にも広げ、旧SFAにあった予実管理と過去案件の検索をDomoで作る。
3. 3年目は、9部署から約30名を集めたタスクフォースをつくり、各部門でテーマを決めてダッシュボードを作ってもらう。
4. 翌年度からは、タスクフォースのメンバーが各部門で推進役を担う。

推進部門がダッシュボードを作る形から、各部門が自分で作る形に変えて、効果は出たのでしょうか。

結果

Domoの事例ページによると、サービス企画部では売上実績の集計とレポート作成にかかる期間が10日から1日になり、90％削減しました。最多の11名がタスクフォースに参加した経理部では、受注モニタリングや決算データの見える化などをDomoに移し、年間284時間の業務時間を削減したといいます。2年目には利用者数が10倍になり、営業部員はほぼ毎日、予実管理のレポートを確認しています。内容は2023年2月の取材に基づくものです。

ここが効いた

• 1部署での試験利用の効果を、全社展開の社内承認に使った。
• 推進部門が作り続けるのをやめ、各部門の代表者が自分で作る形に切り替えた。

ツール：Domo（Domoの評判・口コミ）／出典：Domo ユニアデックス株式会社の事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。2023年2月の取材内容）

事例6：全国約17,000ヶ所の発電設備の異常に、1ヶ月以上気づけないことがあった。AIの判定を営業所のSlackに届け、対応は体感で2〜3倍速く｜建設

状況

カクイチは、ガレージや倉庫を中心に、多様な事業を展開する会社です。2013年から、自社が販売したガレージなどの屋根を借りて売電用の太陽光発電設備を置く「太陽光パートナー事業」を始め、全国およそ17,000ヶ所に広がっています。2019年からは、脱Excelに向けてMotionBoard Cloudを使っていました。

壁

設備が正常に発電しているかを判断する材料は、月に一度の売電の入金データだけでした。そのため、設備の異常が分かるのが1ヶ月以上遅れることもあり、収益の機会を逃していたといいます。異常と判定する基準は「入金額が前月比50%減」という粗いもので、それに届かない発電量の低下は拾えませんでした。屋根の管理は各営業所の担当者に任されており、対応の質やスピードが担当者個人に左右されていたことも課題でした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、BIツールの専門知識がない現場の担当者でも一目で異常に気づけるダッシュボードにすること、そして全社員が毎日必ず開くSlackに、担当する物件の異常だけを届けることが必要だと考えました。現場で分かる異常の大半は、接続が切れているかパネルが汚れているかで、早く気づくことが重要だと話しています。

打ち手

1. 社内の組織横断チームの取り組みとして、AIで異常への対応を最適化するテーマに取り組む。
2. MotionBoardで、最新の入金データを前月・前年同月・前々年同月と比べる異常検知のダッシュボードを作る。
3. 閾値を下げたうえで、過去と最新のデータの傾向を生成AIが比べて「本当に異常か」を判定する。
4. MotionBoardとの相性とSlackとの連携を理由にdejiren AIを選び、判定の理由と売電金額の推移を、担当営業所のSlackチャンネルへ1件ずつ投稿する。

ダッシュボードを見に行かなくても異常が届くようになって、現場は変わったのでしょうか。

結果

ウイングアークの事例ページによると、20%程度の変動でも異常を検知できるようになりました。通知が担当営業所のチャンネルに直接届くことで、営業担当者が自分ごととして動くようになり、異常を検知してから現場が動き出すまでのスピードは体感で2〜3倍になったといいます（見出しでは「対応スピード3倍」）。同じ仕組みはグループ会社にも広げ、前日の生産実績を毎日Slackに届けています。なお、売電収入の回復額などの事業の成果は、事例ページには書かれていません。

ここが効いた

• 社員が毎日開くSlackを通知先にし、ダッシュボードを見に行かなくても異常が届くようにした。
• 通知を担当営業所ごとに分け、関係のない情報で通知が見過ごされないようにした。

ツール：MotionBoard・dejiren AI（ウイングアーク1st）（MotionBoardの評判・口コミ）／出典：ウイングアーク1st 株式会社カクイチの事例ページ（2026年10月2日公開）

6つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、6件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。6件という少ない数からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。自社で試すときの手がかりとして読んでください。

勝ちパターン1：まず「毎回の手作業の集計」を1つ選んで、自動化している

「全社のデータ活用基盤をつくる」という大きな目標があっても、最初の一歩は、毎週・毎月繰り返している具体的な作業でした。時間が見えやすい作業から始めると、効果を社内に説明しやすくなります。

勝ちパターン2：見る人に合わせて、見せ方と届け方を決めている

• 東京建物は、従来のレポートやExcelに近い画面にして、営業担当者が違和感なく移行できるようにしました。
• カクイチは、全社員が毎日開くSlackの営業所チャンネルに、担当物件の異常だけを届けています。
• しまうまプリントは、ダッシュボードのデザインの決まりをつくり、見た目をそろえました。

ダッシュボードを作っても、開いてもらえなければ使われません。新しい画面に慣れてもらうより、いつもの見た目や動線に数字を置く工夫が見られました。

勝ちパターン3：作る人を、推進部門の外に増やしている

• ユニアデックスは、9部署から約30名のタスクフォースをつくり、翌年度からはメンバーが各部門の推進役を担っています。
• しまうまプリントは、全12回の勉強会で11名がダッシュボードを作れるようにし、推進チームは「データの準備」に回りました。
• TOPPANホールディングスは、管理窓口、データ編集者、閲覧者と、役割ごとにトレーニングを行っています。

推進部門がすべてのダッシュボードを作り続けると、依頼が積み上がって手が回らなくなります。作る人を各部門に増やすことが、全社に広げる前提になっていました。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる7つの問い

6件の事例で実際に行われていたことを、自社に当てはめる問いにしました。答えが「いいえ」や「分からない」になったところが、最初に手を付ける候補です。

1. 毎週・毎月繰り返している集計作業に、それぞれ何時間かかっているか把握していますか？（日本通運は、週次レポートに6時間かかっていました）
2. データを更新するたびに、人の手で取り込みや加工をしていませんか？（しまうまプリントは、更新の前作業に年間約350時間を使っていました）
3. 集計のもとになるExcelの作り方は、部署や担当者ごとにそろっていますか？（東京建物は、ツールを入れる前にExcelの作り方を見直しました）
4. BIツールで何を測りたいのか、経営の目的と結びつけて言えますか？（TOPPANホールディングスは、事業別のROICを測ることから始めました）
5. いきなり全社に入れず、1つの部署で効果を確かめる段階を設けていますか？（ユニアデックスは、1年目の試験利用の効果を全社展開の後押しにしました）
6. 数字や異常を、見る人が毎日開く場所に届けていますか？（カクイチは、営業所ごとのSlackチャンネルに通知しています）
7. ダッシュボードを作れる人が、推進部門の外に何人いますか？（ユニアデックスは、9部署から約30名のタスクフォースをつくりました）

BIツールの成功事例についてよくある質問

BIツールを入れれば、Excel集計はなくなりますか？

今回の事例では、TOPPANホールディングスが予算・実績管理のExcel集計を廃止し、日本通運は手作業の集計をやめています。一方で、東京建物はプロジェクトごとのExcelを残したまま、作り方を見直し、集計の部分をMotionBoardに任せました。現場に根づいたExcelを無理にすべてなくすより、「どこまでをExcelで入力し、どこからをツールで集計するか」を決めるのが現実的です。

最初はどの部署から始めればよいですか？

今回の事例では、ユニアデックスが1年目にサービス企画部で試し、2年目に営業部、3年目に9部署へと広げていました。しまうまプリントはマーケティング部の分析グループが推進役になっています。毎回の集計に時間がかかっていて、効果が数字で見えやすい部署から始めると、社内での説明がしやすくなります。

BIツールは、どう選べばよいですか？

今回の事例では、各社が重視した点はさまざまでした。日本通運は社内での実績と扱いやすさ、東京建物はSalesforceとの連携と従来のレポートに近い見た目、TOPPANホールディングスはデータの加工から可視化までが1つでそろうこと、ユニアデックスは全社員が操作を覚えやすいことを挙げています。「誰が作り、誰が見るのか」と「どのシステムのデータをつなぐのか」を先に整理してから比べるのが近道です。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

おすすめしません。今回の数字はすべてツール提供会社の事例ページに載っているもので、比較の基準や期間が事例ごとに違います。カクイチの「2〜3倍」は担当者の体感で、日本通運の「3倍」も体感として語られたものです。数字は「どのくらい動き得るか」の参考にとどめ、最初に選ぶ作業や、社内での広げ方を持ち帰るのがよいでしょう。

プロに頼むなら｜BIツールを比べる

自社に合うBIツールを選ぶときは、つなぎたいデータ（Excel、SFA・CRM、基幹システムなど）、作る人と見る人の人数、料金を同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。Abinでは、BIツールを比べた記事を公開しています。

• BIツールおすすめ10選

今回の事例に登場したツールの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• Tableauの評判・口コミ（事例1 日本通運、事例2 しまうまプリント）
• MotionBoardの評判・口コミ（事例3 東京建物、事例6 カクイチ）
• Domoの評判・口コミ（事例4 TOPPANホールディングス、事例5 ユニアデックス）

営業データの入力から見直したい場合は、SFA導入の成功事例も、マーケティングのデータ活用を進めたい場合は、MA導入の成功事例もあわせて読んでみてください。

ツギノテ編集部（運営：株式会社Abin）にマーケティング・DXについて相談したい場合や、事例・掲載についてのお問い合わせは、お問い合わせフォームから受け付けています。

調査方法と出典

• 確認日：2026年11月11日。
• 調べ方：Abinの「BIツールおすすめ」に掲載しているツールを中心に、公式の事例ページを読みました。比較サイトや媒体の事例紹介は使っていません。
• 選び方：顧客名が公開されていて、成果の数字が載っている事例だけを候補にしました（顧客名を伏せた事例と、成果の数字がない事例は除外）。約15件の候補から、読者の悩みの型（定型レポートの作成、Excel集計からの脱却、全社展開、異常の早期発見）と業種がばらけるように6件を選び、1つのツールから2件までとしました。事例の並び順は悩みの型の順で、優劣を表すものではありません。
• 数字の扱い：成果の数字は、すべて事例ページの表記です（顧客担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は各社の説明として紹介し、編集部では断定していません。担当者の体感として語られた数字は、そのように書いています。
• 仮説の扱い：「仮説」は、事例ページで担当者が語っている内容だけです。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記しています。
• 引用：事例ページの文章の引用は、1事例につき1か所までにとどめ、それ以外は編集部の言葉で要約しています。
• 日付：事例ページに掲載日の記載がないものは「掲載日の記載なし（2026年11月確認）」とし、ページにある取材の時期や数字の時点を書き添えています。
• 人物：役職・敬称はページの表記に合わせています。

出典（事例ページ）

• Tableau：日本通運株式会社（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• Tableau：株式会社しまうまプリント（2024年2月1日公開）
• ウイングアーク1st：東京建物株式会社（2026年10月19日公開）
• Domo：TOPPANホールディングス株式会社（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• Domo：ユニアデックス株式会社（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• ウイングアーク1st：株式会社カクイチ（2026年10月2日公開）

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