kintone 活用度診断
あなたの会社のkintoneは、
もっと素晴らしい資産になる
今の使い方にも、まだ気づいていない伸びしろがあります。
10段階の成熟度モデルに沿って、御社の現在地と次に
伸ばせるポイントを商談の場でそのまま確認します。
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MATURITY LADDER (Lv1 — Lv10)
| Lv.1 | Excel代替期 |
|---|---|
| Lv.2 | 部署内定着期 |
| Lv.3 | 情報共有インフラ期 |
| Lv.4 | 全社導入期 |
| Lv.5 | 業務改善期 |
| Lv.6 | KPI可視化期 |
| Lv.7 | 行動変革期 |
| Lv.8 | 先行管理×AI予兆検知期 |
| Lv.9 | 管理会計×生成AI活用期 |
| Lv.10 | 経営基盤×AIエージェント経営期 |
| Lv.10+ | AI共創・組織知形成期 |
アプリは増えている。
でも、これでいいのか誰にも聞けない。
ピンポイントで相談したいことがあるわけではなく、そもそも何が足りていないのかが分からない。
そんな段階の方にこそ、この診断は向いています。
- AIをもっと活用したい気持ちはあるが、自社のkintoneでどう使えるのか分からず不安がある
- もっと全社で使っていきたいと思っているが、具体的に何から手をつければいいのか分からない
- 自社の事例や他社の活用例を見るたび、「うちはまだこんなことができていない」と気づかされる
- 承認フローも通知も一応組んでいるが、「これがベストな形」という確信はない
- kintoneで自社ができることは、まだ他にもあるはずだと普段から感じている
- 一定のITリテラシーはあるからこそ、簡単な資料請求やアンケートだけでは物足りない
Excel代替から経営基盤まで。
まずは自社の"現在地"を知ることから始まります。
各レベルをクリックすると、定性的な状態・定量的な目安・外部連携の状況が確認できます。
診断では下から一段ずつ、現在地を積み上げ式で確認していきます。
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定性的状態 | 定量的な目安 | 外部連携状況 | |
|---|---|---|---|---|
| Lv.01 |
Excel代替期
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個人が個人のメモ・簡易管理として利用 | アプリ数1〜5個/利用者1〜2名/週数回ログイン | 外部連携なし |
| Lv.02 |
部署内定着期
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部署の日常業務が紙・Excelから移行済み | アプリ数5〜15個/利用者10名前後/日次ログイン率50%以上 | 標準機能のみ |
| Lv.03 |
情報共有インフラ期
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複数部署のアプリがルックアップ・関連レコードで連携 | アプリ数15〜30個/連携アプリ数3件以上/利用2〜3部署 | 部署間データ連携(kintone内)3件以上 |
| Lv.04 |
全社導入期
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重要情報が全社員に共有される仕組み | 月間アクセス率80%以上/更新頻度週1回以上 | 社内チャットツールと自動連携済み |
| Lv.05 |
業務改善期
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kintoneの情報をもとに判断・業務改善が始まっている | 改善された業務プロセスが3つ以上 | 他社事例/外部情報の入力/勉強会の参画 |
| Lv.06 |
KPI可視化期
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KPI/KGIがダッシュボード化 | ダッシュボード数3件以上/経営層の閲覧頻度週1回以上 | クロス集計連携あり |
| Lv.07 |
行動変革期
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最重要項目登録時に管理職へ自動通知 | 自動通知ルール数5件以上/通知対象カバー率100% | プラグイン/APIによる条件分岐通知あり |
| Lv.08 |
先行管理×AI予兆検知期
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先行管理×AI予兆検知期。見込み・予実差異等の先行管理に加え、AIが蓄積データから異常の予兆やリスクを検知しアラートが出る | 先行指標アプリ2件以上/AI予兆検知の活用件数を計測 | 案件×売上×予算のリアルタイム連携2件以上/AI分析ツールとの連携1件以上 |
| Lv.09 |
管理会計×生成AI活用期
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管理会計×生成AI活用期。会計システム連携に加え、生成AIが月次データを要約しレポート化 | 管理会計対象カバー率100%/AI要約レポート月間生成件数を計測 | MoneyForward等API連携1件以上(反映遅延1日以内)/生成AI API連携1件以上/累計外部連携数5件以上 |
| Lv.10 |
経営基盤×AIエージェント経営期
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経営基盤×AIエージェント経営期。kintoneが経営に生かされ事業成長に貢献。AIエージェントが経営データを常時モニタリングし意思決定の選択肢を提案 | 経営会議での参照率100%/AI提案の採用件数を継続トラッキング | 会計・BI・人事・SFA等の基幹連携3件以上(うち生成AI基盤1件以上)/累計外部連携数8件以上 |
| Lv.10+ |
AI共創・組織知形成期
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人とAIが相互に学習し合い、模倣不可能な独自の組織知をデータベースに形成している | AI活用業務3件以上/ナレッジ再利用率50%以上/AI提案の採用件数を継続計測 | kintone・生成AI・社内ナレッジ基盤が連携/人とAIの相互学習環境を構築 |
診断で得られるもの
その場で分かるのは、順位ではなく次の一手です。
現在地を数字で言い当てるだけの診断ではありません。
強み・課題・次に取るべきアクションまで、その場でセットでお伝えします。
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強み
現在地まで積み上げてきた運用の中で、すでに機能している部分を具体的に言語化します。
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課題
次のレベルから見えている不足点を、あいまいな指摘ではなく指標に基づいて特定します。
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改善アクション
次のレベルに上がるために、明日から着手できる具体的な打ち手を提示します。
診断結果のイメージ
その場での対話が、1枚のサマリーになります。
現在地のレベル、強み、課題、次のレベルへの改善アクションまでを1枚にまとめてお渡しします。
Lv8〜10の将来像もあわせて確認できるので、目指す姿とのギャップも掴めます。

診断の流れ
ヒアリング1回で完結します。
アンケートに答えて後日レポートが届く形式ではありません。
その場の対話で、現在地と課題を特定します。
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STEP.1
所要 2〜3分
イントロダクション
0段階モデルの全体像と、これから何を確認していくのかをご説明します。
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STEP.2
所要 20〜40分
ヒアリング対話
Lv1から順に、できていることを一つずつ確認していきます。可能であれば画面を共有し、実際の環境も一緒に確認します。
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STEP.3
所要 10分程度
その場で判定・提案
現在地のレベル、強み、課題、次のレベルへの改善アクションをその場でお伝えします。
選ばれる理由
診断して終わりにしない。豊富な導入実績に裏付けられた診断です。
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450社+
kintone伴走支援 実績
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業界No.1
成功事例 公開数
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55名
kintone認定資格 保有者(延べ)
※実績数値はcomdec.jp掲載情報(2026年8月時点)に基づきます。
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REASON 01
圧倒的な実績数
450社を超える伴走支援と、業界No.1の成功事例公開数。診断の目のつけどころは、現場で積み上げてきたノウハウがベースになっています。
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REASON 02
診断するのは、構築もできるプロ
診断を担当するのは全員、kintoneの構築ができるスペシャリストであり、診断後の支援も同じ担当者が伴走します。現場の話を聞きながら「実際に何が作れて、何を変えられるか」まで踏み込んで判断できます。
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REASON 03
商談その場でわかる診断
アンケートに答えて後日レポートが届くのを待つ必要はありません。商談の中の対話から10段階モデルに沿ってその場で判定し、現在地・強み・課題・改善アクションまでその日のうちに持ち帰れます。
診断を担当するのは
kintoneのプロが、直接お話しします。
営業担当ではなく、資格を持った実務者がヒアリングから診断まで担当します。
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kintoneスペシャリスト
佐田 薫士
- kintone Associate
- Customization Specialist
- App Design Specialist
三重県伊勢市を拠点に、中小企業のDX化を支援。kintoneのカスタマイズを得意とし、RPAや販売管理システムなど他ツールとの連携にも強みを持つ。業務の手助けになりそうな事例を見つけて提案するのが持ち味。
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DX化の伝道師
前村 拓哉
- kintone Associate
- App Design Specialist
- Kaizen Management Expert
三重県伊勢市を拠点に、中小企業のDX化を支援。kintoneのカスタマイズを得意とし、YouTube「kintone芸人」では実際の事例をわかりやすく紹介しながら、DX化を進める上で大事な考え方を発信している。
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クラウドサービスの先導者
西道 涼
- kintone hack 2025 チャンピオン
三重県伊勢市を拠点に、中小企業のDX化を支援。クラウドサービスの提案から導入支援まで一貫して伴走するのが得意分野。「どのクラウドサービスが自社に合うか分からない」という悩みに、御社の理想に合わせた提案を行う。
お客様の声
診断を受けた方は、こう変わりました。
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部署ごとにバラバラに使っていたアプリの立ち位置が、診断で初めて一枚の地図になりました。次に手をつけるべき場所がはっきりして、社内の合意も取りやすくなりました。
Lv3→Lv5 へ改善中
製造業(従業員80名規模)
情報システム担当 様
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申請や稟議はkintoneでペーパーレス化できていて、それなりに満足していました。ただ診断を受けてみると、仕入れや販売という事業の根幹部分の"先行管理"がまったくできていないことに気づかされました。
実績は見えても、この先どうなるかは見えていなかったんです。今は在庫や受注のデータをもとに、AIで需要を予測する仕組みにも挑戦し始めています。Lv6→Lv8 へ改善中
製造業(従業員80名規模)
管理部門 責任者 様
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アンケートに答えて終わりだと思っていたら、対話形式でその場で現在地が分かり驚きました。通知の仕組み化という、次にやるべきことが具体的で助かりました。
Lv5→Lv6 へ改善中
医療法人(従業員120名規模)
事務局 DX推進担当 様

