自己申告データが意思決定に使えない
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。
Product / リモートワーク企業向けAIシステム
業務管理AI
Gyomu Kanri AI
組織の業務実態を、運営判断のデータに。
社員のPC作業をAIが要約データとして組織側に蓄積し、リソース配分・組織再編・働き方改革・人員計画といった組織運営の意思決定材料として活用できる組織向けAIツール
AI業務サマリー業務ツール横断対応AIエージェント連携オンプレ対応
Problem
リモート／ハイブリッドワーク企業が直面する組織業務の課題
組織で実際に行われている業務がデータとして残らず、運営判断が経験則に依存しています。
在席時間と業務実態が一致しない
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社員の心理的安全性を犠牲にする
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。
Solution
組織の業務実態を、運営判断のデータに。
社員のPC作業をAIが要約データとして組織側に蓄積し、リソース配分・組織再編・働き方改革・人員計画といった組織運営の意思決定材料として活用できる組織向けAIツール
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
Features
5つの機能モジュール
業務ごとに必要な機能を選んで段階的に導入できます。
Feature 01
業務サマリーの自動生成
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。
Feature 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。
Feature 03
業務ツール横断のデータ化
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。
Feature 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。
Feature 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。
Product Tour
管理画面プレビュー
経営層・マネージャーが日常的に見る管理画面のイメージです。社員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。
全体ビュー（部門ダッシュボード）
全員／業務委託／社員／要フォロー のフィルタと、各メンバーの稼働状況・作業内容・AI 要約を 1 画面で把握。
サマリービュー（4 タイル）
代表的なメンバーの稼働状況をコンパクトに表示。チーム朝会・経営会議向けの俯瞰ビュー。
個人別ビュー（時系列ログ + AI 要約）
個人ごとの作業時系列、AI による業務要約、日報を一画面で確認。1on1 の事前準備や評価面談の判断材料に。
Case Study
Before / After: 個人の観察から、組織のデータへ
業務実態の把握が、マネージャー個人の観察と社員の自己申告に閉じていた状態から、組織として継続運用できる業務データ基盤へ転換します。
Before
個人の観察
業務実態は自己申告と勤怠打刻、マネージャー個人の観察に依存。リソース配分・組織再編・人員計画の判断材料が組織側に蓄積されず、経験則ベースの意思決定が続く。
After / 業務管理AI
組織のデータ
PC作業のAI要約が組織のデータとして残り、経営層・人事責任者・マネージャーが、リソース配分・組織再編・働き方改革・人員計画の判断材料として参照可能に。
※社員プライバシーへの配慮として、事前告知・同意設計を運用条件としています。
Security
情報取扱方針に応える3つの構成
企業のセキュリティポリシーに応じて選べます。
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。
Delivery
柔軟なカスタマイズ前提の提供形態
Delivery
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。
Delivery
柔軟なカスタマイズ
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。
Delivery
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。
Free Hearing
まずは無料ヒアリングから
導入の可否にかかわらず、現場の課題をAIで解けるかを個別診断します。
導入の可否にかかわらず、現場の課題がAIで解けるかを個別に診断します。導入相談・社員告知設計・業務委託契約条項・セキュリティ要件・既存システム連携・オーダーメイド開発のご相談も同じ窓口で承ります。
- 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
- 費用
- 無料
- お申込み
- 下記の「フォームから申し込む」または「ミーティングを予約する」よりお進みください。
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。
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