IT System ROI Analyzer

ITシステム導入・刷新のROI（投資対効果）分析スキル。ERP、CRM、クラウド移行、基幹システム刷新、DXプロジェクト等のビジネスケース作成を支援。TCO分析、NPV/IRR計算、感度分析、経営層向けROIレポート生成を実行。「システムROI」「IT投資評価」「クラウド移行コスト」「TCO分析」「DX投資効果」等のトリガーで使用。

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Table of Contents

1. Overview

ITシステム導入・刷新プロジェクトのROI（投資対効果）を体系的に分析し、経営層への説得力あるビジネスケースを作成するスキル。

対象システム:

  • ERP/基幹システム刷新
  • CRM/SFA導入
  • クラウド移行（オンプレ→クラウド）
  • レガシーシステム更新
  • DX/デジタル化プロジェクト
  • セキュリティ強化
  • BI/分析基盤構築

主要機能:

  • 現状（As-Is）コスト分析
  • 5年間TCO（総所有コスト）算出
  • 効果の定量化（コスト削減、生産性向上、リスク低減）
  • 財務指標計算（ROI, NPV, IRR, 回収期間）
  • 感度分析（楽観/標準/悲観シナリオ）
  • 日本語・英語レポート生成

2. Prerequisites

このスキルを使用するために必要なもの：

必須情報

  • 初期投資額: システム開発費、パッケージ/SaaS費用、インフラ構築費
  • 運用コスト: 年間の保守費用、クラウド利用料、ライセンス費
  • 効果見積: コスト削減額、生産性向上効果（定量化済み）

任意情報

  • 割引率: 資本コスト（WACC）、通常10-15%
  • 分析期間: 通常5年間（3-7年で調整可能）
  • シナリオ前提: 楽観/悲観ケースの変動幅

Python環境（スクリプト使用時）

  • Python 3.8以上
  • 標準ライブラリのみ使用（追加パッケージ不要）

3. Quick Start 

1. 現状分析 (As-Is)          → 現行コスト・課題の把握
        ↓
2. 投資額算出                 → 初期投資・TCOの見積もり
        ↓
3. 効果定量化                 → コスト削減・生産性向上効果
        ↓
4. 財務指標算出               → ROI/NPV/IRR/回収期間
        ↓
5. 感度分析                   → シナリオ別評価・リスク分析
        ↓
6. ROI資料生成                → 経営層向けレポート作成

4. How It Works

このスキルの標準的なワークフロー：

1. 現状分析 (As-Is)          → 現行コスト・課題の把握
        ↓
2. 投資額算出                 → 初期投資・TCOの見積もり
        ↓
3. 効果定量化                 → コスト削減・生産性向上効果
        ↓
4. 財務指標算出               → ROI/NPV/IRR/回収期間
        ↓
5. 感度分析                   → シナリオ別評価・リスク分析
        ↓
6. ROI資料生成                → 経営層向けレポート作成

各ステップの詳細は後続の Core Workflow セクションを参照。

5. Usage Examples

  • 新規システム導入の投資判断
  • 「ERPシステム導入のROIを算出して」
  • 「CRM導入のビジネスケースを作成して」
  • システム刷新・更新の投資評価
  • 「基幹システム刷新の投資対効果を分析して」
  • 「レガシーシステム更新のコスト比較をして」

6. Understanding the Output

このスキルが生成する主な成果物：

1. 財務指標サマリー

  • ROI（投資利益率）
  • NPV（正味現在価値）
  • IRR（内部収益率）
  • 投資回収期間

2. キャッシュフロー分析表

  • 5年間の年次キャッシュフロー予測
  • 累積キャッシュフロー推移

3. 感度分析レポート

  • シナリオ別（楽観/標準/悲観/最悪）財務指標
  • 損益分岐点分析
  • リスク評価マトリクス

4. 経営層向けROIレポート

The full output details are documented in SKILL.md.

7. Tips & Best Practices

  • Begin with the smallest realistic sample input so you can validate the workflow before scaling up.
  • Keep skills/it-system-roi-analyzer/SKILL.md open while working; it remains the authoritative source for the full procedure.
  • Review the most relevant reference files first instead of scanning every guide: it_roi_methodology.md, benefit_quantification.md, tco_analysis_guide.md.
  • Run helper scripts on test data before using them on final assets or production-bound inputs: it_roi_calculator.py.
  • Preserve intermediate outputs so you can explain assumptions, diffs, and follow-up actions clearly.

8. Combining with Other Skills

  • Combine this skill with adjacent skills in the same category when the work spans planning, implementation, and review.
  • Browse the broader category for neighboring workflows: category index.
  • Use the English skill catalog when you need to chain this workflow into a larger end-to-end process.

9. Troubleshooting

  • Re-check prerequisites first: missing runtime dependencies and unsupported file formats are the most common failures.
  • If a helper script is involved, run it with a minimal sample input before applying it to a full dataset or repository.
  • Compare your input shape against the reference files to confirm expected fields, sections, or metadata are present.
  • Confirm the expected Python version and required packages are installed in the active environment.
  • When output looks incomplete, inspect the script arguments and rerun with explicit input/output paths.

10. Reference

References:

  • skills/it-system-roi-analyzer/references/benefit_quantification.md
  • skills/it-system-roi-analyzer/references/it_roi_methodology.md
  • skills/it-system-roi-analyzer/references/tco_analysis_guide.md

Scripts:

  • skills/it-system-roi-analyzer/scripts/it_roi_calculator.py