リモートワーク企業向けAIシステム2026年5月に発表
業務管理AI
Gyomu Kanri AI
組織の
社員のPC作業をAIが
[01]こんな課題
リモート／ハイブリッドワーク企業が
組織で
自己申告データが
工数日報・週報は入力負担が社員側に集中し、記録粒度のばらつきも大きく、運営判断に直接使いにくい。
在席時間と
勤怠打刻からは在席時間しか分からず、その時間に組織で何がどれだけ進んでいたかが見えない。
従来型監視ツールは
PC操作ログや画面記録を管理者が直接閲覧する設計では、リモート制度そのものの信頼を損ないかねない。
[02]できること
5つの
業務ごとに
01
業務サマリーの
社員のPC作業を、作業内容・使用ツール・推定タスク・稼働時間として構造化データに整理し、AIが連続作業単位の業務サマリーを自動生成します。経営層・マネージャーは個別の作業画面ではなく、AIが整理した業務サマリーを参照する設計です。
02
個人別・部門別・組織全体の集計
1日の業務ログを連続作業単位で集約し、合計稼働時間と作業内容の内訳を、個人別・部門別・組織全体の各単位で可視化します。在席時間とは別に、会議中心の時間・集中作業中心の時間・離席を区別したデータを提示します。
03
業務ツール横断の
Slack・Discord・GitHub・Gmail・Notion・Google Workspace・Microsoft 365 等、組織で利用される業務ツールでの活動を、ツールごとの個別連携設定なしに業務サマリーへ反映します。利用ツールが増えたり入れ替わっても本AI側の構成更新は不要です。
04
AIエージェント向けJSON API
業務サマリーは構造化データとして取得可能。社内の業務改善エージェント、稼働分析エージェント、経営ダッシュボード等から横断参照できる構成です。組織運営の意思決定プロセスにAI活用を組み込みやすい設計です。
05
既存システムとの連携
勤怠管理、タスク管理、人事システム側と連携することで、自己申告データとAI要約データを並べて参照可能。組織業務の判断材料を一元化します。企業固有の業務フローに合わせたオーダーメイド開発にも対応します。
[03]進め方
柔軟な
01
段階的導入
一部門・一拠点から段階的に立ち上げ。全社一斉導入は不要。
02
柔軟な
保存期間・マスキング・閲覧権限を企業のポリシー・労使協定に合わせて調整。
03
オーダーメイド開発
勤怠管理・タスク管理・人事システム連携、企業固有の業務フローに合わせた専用機能を開発対応。
[04]構成の選び方
情報取扱方針に
企業の
企業の情報取扱方針に応じて、以下のAI基盤を選択いただける構成となっております。
オンプレミス／ローカルLLM構成
企業内のサーバーでAI解析を稼働させ、データを外部に出さずに運用します。
エンタープライズ向けクラウドAI構成
Amazon Bedrock、Azure OpenAI Service、Google Cloud Vertex AI 等、入力データが基盤モデルの追加学習に利用されないエンタープライズ向けAIサービスを利用します。
ハイブリッド構成
業務の機密度に応じて、部門別・データ種別ごとに上記の基盤を使い分けます。
いずれの構成でも、利用者から見た管理画面・操作方法は共通です。
[05]ご相談
まずは
導入の
| 対象 | リモート／ハイブリッドワーク制度を運用する企業（情報サービス・SaaS・受託開発・コンサルティング・BPO・士業事務所 等）、その他PC作業中心の業務を持つ企業 |
|---|---|
| 相談内容 | 業務フローの整理、AI適用可否の見立て、導入相談、社員告知文書・同意取得フローの設計、業務委託契約条項、セキュリティ要件、デモ、既存システム連携、オーダーメイド開発 |
| 形式 | オンライン（約45〜60分）／現地訪問にも対応 |
ヒアリング後、導入に至らない場合でも、現場で取り組める範囲のAI活用アドバイスをお渡しします。