Incerto 推出『業務管理AI』，以AI摘要記錄遠端/混合工作的實際業務狀況
Incerto合同會社推出適用於實施遠端/混合工作制度企業的AI系統『業務管理AI』。該工具透過AI自動摘要並記錄電腦操作實況，讓管理層和經理能以數據客觀掌握組織的實際業務狀況，從而解決自我報告和直接監控的課題，並優先考慮心理安全。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月2日 03:47
- 🔍 收集: 2026年5月1日 19:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月1日 19:46（收集後14分鐘）
Incerto合同會社（總部：東京都荒川區，代表：佐藤碧人，https://www.incerto.tech/）今日宣布，推出專為實施遠端/混合工作制度企業設計的AI系統『業務管理AI』。產品詳細資訊已在產品頁面（https://www.incerto.tech/products/gyomu-kanri-ai）公開。
『業務管理AI』是一款針對組織的AI工具，由AI自動摘要並記錄員工的電腦操作實況，使經營層和經理能夠以數據形式掌握組織的實際業務狀況。其目的是累積組織的實際業務數據，這些數據僅透過自我報告或打卡考勤無法記錄。
累積的數據可用作未來組織營運決策的參考資料，例如資源分配、組織重組、工作方式改革和人員規劃。在導入時，員工的事前告知和同意設計是營運條件，並可根據企業的資訊處理政策選擇雲端或內部部署兩種配置。
■ 提供背景
隨著遠端/混合工作制度的常態化，企業內部長期面臨經營層和經理缺乏客觀手段來了解「組織中正在進行哪些業務，以及進行到何種程度」的困境。
透過工時日報/週報進行的自我報告，不僅輸入負擔集中在員工身上，記錄的粒度也因人而異，使得匯總的數據難以達到組織營運決策所需的精確度。雖然可以從上下班打卡或電腦登入時間了解在席時間，但卻無法得知在這段時間內完成了多少工作。資源分配、組織重組和人員規劃的判斷往往依賴於經理的個人觀察和報告，這種傾向在遠端環境中尤其明顯。
儘管存在電腦操作日誌和活動監控等傳統工具，但許多企業因顧慮員工隱私和心理安全性而遲遲未能導入。組織對業務狀況的了解方式偏向「自我報告型」和「直接監控型」兩種，未能建立可持續運營的組織業務數據基礎，這已成為遠端/混合工作企業日益突出的經營課題。
■ 課題：組織業務實況的不可見性
在遠端/混合工作企業中，通常觀察到以下情況：
自我報告數據的局限性。 工時日報/週報的記錄粒度因員工而異，且輸入負擔大，因此匯總後的數據難以直接用於組織營運決策。
「在席時間」與「實際產出」的不匹配。 電腦登入時間或考勤打卡雖能顯示在席時間，但無法掌握組織在該時間內推進了哪些工作，推進了多少。僅憑考勤數據難以區分會議頻繁日和集中工作日。
監控厭惡與業務可視化的權衡。 傳統監控工具常以犧牲員工心理安全為代價換取可視化，有損遠端工作制度本身的信任。
組織橫向業務數據基礎的缺失。 許多企業的各部門/團隊仍透過單獨的試算表、任務管理工具或聊天口頭報告來管理業務狀況，未能達到可橫向分析整個組織業務實況的狀態。
組織營運決策資料的不足。 資源分配、組織重組、工作方式改革和人員規劃等經營判斷需要可靠的實際業務數據，但目前組織缺乏這些數據，導致決策往往依賴經理報告和經驗法則。
共同點是，組織中實際進行的業務未能累積為數據，導致組織營運決策無法基於客觀材料進行。
■ 解決方案：『業務管理AI』
『業務管理AI』是一款針對組織的AI工具，它將組織中正在進行的業務實況以AI摘要數據的形式累積，既非透過自我報告，也非直接監控。
AI透過Slack、Discord、GitHub、Gmail、Notion、Google Workspace、Microsoft 365等內部工具的活動、電腦螢幕、業務溝通等各種業務相關日誌，整合性地掌握組織的實際業務狀況。它將每位員工的工作內容、使用的工具、預計任務和工時記錄為結構化數據，供組織內部使用，經營層和經理可參考AI整理的業務摘要，而非個別工作畫面。
組織內部累積的數據越多，對業務模式的識別準確度越高，作為組織營運判斷資料的精確度也隨之提升。
『業務管理AI』是一款針對組織的AI工具，由AI自動摘要並記錄員工的電腦操作實況，使經營層和經理能夠以數據形式掌握組織的實際業務狀況。其目的是累積組織的實際業務數據，這些數據僅透過自我報告或打卡考勤無法記錄。
累積的數據可用作未來組織營運決策的參考資料，例如資源分配、組織重組、工作方式改革和人員規劃。在導入時，員工的事前告知和同意設計是營運條件，並可根據企業的資訊處理政策選擇雲端或內部部署兩種配置。
■ 提供背景
隨著遠端/混合工作制度的常態化，企業內部長期面臨經營層和經理缺乏客觀手段來了解「組織中正在進行哪些業務，以及進行到何種程度」的困境。
透過工時日報/週報進行的自我報告，不僅輸入負擔集中在員工身上，記錄的粒度也因人而異，使得匯總的數據難以達到組織營運決策所需的精確度。雖然可以從上下班打卡或電腦登入時間了解在席時間，但卻無法得知在這段時間內完成了多少工作。資源分配、組織重組和人員規劃的判斷往往依賴於經理的個人觀察和報告，這種傾向在遠端環境中尤其明顯。
儘管存在電腦操作日誌和活動監控等傳統工具，但許多企業因顧慮員工隱私和心理安全性而遲遲未能導入。組織對業務狀況的了解方式偏向「自我報告型」和「直接監控型」兩種，未能建立可持續運營的組織業務數據基礎，這已成為遠端/混合工作企業日益突出的經營課題。
■ 課題：組織業務實況的不可見性
在遠端/混合工作企業中，通常觀察到以下情況：
自我報告數據的局限性。 工時日報/週報的記錄粒度因員工而異，且輸入負擔大，因此匯總後的數據難以直接用於組織營運決策。
「在席時間」與「實際產出」的不匹配。 電腦登入時間或考勤打卡雖能顯示在席時間，但無法掌握組織在該時間內推進了哪些工作，推進了多少。僅憑考勤數據難以區分會議頻繁日和集中工作日。
監控厭惡與業務可視化的權衡。 傳統監控工具常以犧牲員工心理安全為代價換取可視化，有損遠端工作制度本身的信任。
組織橫向業務數據基礎的缺失。 許多企業的各部門/團隊仍透過單獨的試算表、任務管理工具或聊天口頭報告來管理業務狀況，未能達到可橫向分析整個組織業務實況的狀態。
組織營運決策資料的不足。 資源分配、組織重組、工作方式改革和人員規劃等經營判斷需要可靠的實際業務數據，但目前組織缺乏這些數據，導致決策往往依賴經理報告和經驗法則。
共同點是，組織中實際進行的業務未能累積為數據，導致組織營運決策無法基於客觀材料進行。
■ 解決方案：『業務管理AI』
『業務管理AI』是一款針對組織的AI工具，它將組織中正在進行的業務實況以AI摘要數據的形式累積，既非透過自我報告，也非直接監控。
AI透過Slack、Discord、GitHub、Gmail、Notion、Google Workspace、Microsoft 365等內部工具的活動、電腦螢幕、業務溝通等各種業務相關日誌，整合性地掌握組織的實際業務狀況。它將每位員工的工作內容、使用的工具、預計任務和工時記錄為結構化數據，供組織內部使用，經營層和經理可參考AI整理的業務摘要，而非個別工作畫面。
組織內部累積的數據越多，對業務模式的識別準確度越高，作為組織營運判斷資料的精確度也隨之提升。