Incerto合同会社（总部：东京都荒川区，代表：佐藤碧人，https://www.incerto.tech/）今日宣布，推出专为实施远程/混合工作制度企业设计的AI系统『业务管理AI』。产品详细信息已在产品页面（https://www.incerto.tech/products/gyomu-kanri-ai）公开。 『业务管理AI』是一款针对组织的AI工具，由AI自动摘要并记录员工的电脑操作实况，使经营层和经理能够以数据形式掌握组织的实际业务状况。其目的是累积组织的实际业务数据，这些数据仅通过自我报告或打卡考勤无法记录。 累积的数据可用作未来组织营运决策的参考数据，例如资源分配、组织重组、工作方式改革和人员规划。在导入时，员工的事前告知和同意设计是营运条件，并可根据企业的信息处理政策选择云端或内部部署两种配置。 ■ 提供背景 随着远程/混合工作制度的常态化，企业内部长期面临经营层和经理缺乏客观手段来了解「组织中正在进行哪些业务，以及进行到何种程度」的困境。 通过工时日报/周报进行的自我报告，不仅输入负担集中在员工身上，记录的粒度也因人而异，使得汇总的数据难以达到组织营运决策所需的精确度。虽然可以从上下班打卡或电脑登录时间了解在席时间，但却无法得知在这段时间内完成了多少工作。资源分配、组织重组和人员规划的判断往往依赖于经理的个人观察和报告，这种倾向在远程环境中尤其明显。 尽管存在电脑操作日志和活动监控等传统工具，但许多企业因顾虑员工隐私和心理安全性而迟迟未能导入。组织对业务状况的了解方式偏向「自我报告型」和「直接监控型」两种，未能创建可持续运营的组织业务数据基础，这已成为远程/混合工作企业日益突出的经营课题。 ■ 课题：组织业务实况的不可见性 在远程/混合工作企业中，通常观察到以下情况： 自我报告数据的局限性。 工时日报/周报的记录粒度因员工而异，且输入负担大，因此汇总后的数据难以直接用于组织营运决策。 「在席时间」与「实际产出」的不匹配。 电脑登录时间或考勤打卡虽能显示在席时间，但无法掌握组织在该时间内推进了哪些工作，推进了多少。仅凭考勤数据难以区分会议频繁日和集中工作日。 监控厌恶与业务可视化的权衡。 传统监控工具常以牺牲员工心理安全为代价换取可视化，有损远程工作制度本身的信任。 组织横向业务数据基础的缺失。 许多企业的各部门/团队仍通过单独的试算表、任务管理工具或聊天口头报告来管理业务状况，未能达到可横向分析整个组织业务实况的状态。 组织营运决策数据的不足。 资源分配、组织重组、工作方式改革和人员规划等经营判断需要可靠的实际业务数据，但目前组织缺乏这些数据，导致决策往往依赖经理报告和经验法则。 共同点是，组织中实际进行的业务未能累积为数据，导致组织营运决策无法基于客观材料进行。 ■ 解决方案：『业务管理AI』 『业务管理AI』是一款针对组织的AI工具，它将组织中正在进行的业务实况以AI摘要数据的形式累积，既非通过自我报告，也非直接监控。 AI通过Slack、Discord、GitHub、Gmail、Notion、Google Workspace、Microsoft 365等内部工具的活动、电脑屏幕、业务沟通等各种业务相关日志，集成性地掌握组织的实际业务状况。它将每位员工的工作内容、使用的工具、预计任务和工时记录为结构化数据，供组织内部使用，经营层和经理可参考AI整理的业务摘要，而非个别工作画面。 组织内部累积的数据越多，对业务模式的识别准确度越高，作为组织营运判断数据的精确度也随之提升。