「为女性实现无缝接轨的职业生涯」，营运支持配合人生阶段变化的工作方式之远距工作实践学校「Remolabo」的株式会社Remolabo（东京都涩谷区，代表董事：佐伯正邦，以下简称「本公司」），将公开利用生成式AI及业务自动化工具进行学校营运改革的案例。 ■ 为何Remolabo的业务改革与一般DX不同 本公司自2024年通过生成式AI实现客户支持业务削减40%以来，进一步扩大了其取り组み。截至2026年，已从仅效率化业务的「一部分」，进化到利用AI重新设计现场整体工作流程的阶段。 一般的业务效率化往往仅止于自动化特定作业的「点」改善。然而，仅凭此往往无法改变业务的整体流程，并在其他地方产生瓶颈。因此，本公司目标是实现「线」的改善，即当信息输入后，能自动整理、分析、分享，并引导至下一次改善的业务流程整体重新设计。本公司认为，重要的不是导入系统，而是累积符合现场实际情况的改善。 此外，这些措施的许多开发与实施，都是由不具备IT或编程经验的人员完成的，这表明生成式AI已达到即使没有专业知识也能实现实务级业务改善的阶段。 ■ 改革案例 ◆ 案例1：每次入离职约需9个工作天的权限变更，现在只需1小时 工时削减率：最高98.6%（71.4小时 → 1小时） 在数百人规模的营运中，每次入离职或异动时，都会产生逐一打开共享文件夹、判断访问权限、手动输入电子邮件地址以赋予或删除权限的作业。当这些作业累积时，负责人员几乎会花费数天时间仅处理这项工作。 导入结合AI与Google自动化功能的系统后，只需在管理表中添加或删除一行并按下按钮，即可根据所属部门批量设置或删除所有文件夹的权限。「谁可以访问哪个文件夹」的清单也会自动更新，避免了离职员工权限遗漏或新成员权限赋予不全的情况。 在不大幅改变现有Google Drive营运方式的情况下，每次处理时间最多削减98.6%。创建了能够准确迅速处理「再忙也不能延后」的权限管理体制。 ◆ 案例2：排班调整时间削减52% 每月27小时 → 13小时（约52%削减） Remolabo的员工来自不同背景，需在个人情况造成的临时变动、希望短时工作、最长连续工作天数、技能与经验平衡等每次条件不同的情况下，编制最佳排班。负责人员必须反复「思考、调整、统整」这项工作，每月花费27小时。 目前，员工只需通过Google表单输入希望，管理员按下一个按钮，即可自动生成反映各种条件的排班。系统还能可视化人力不足的时段与星期，并提示考量技能平衡的额外调整方案，因此可以即时判断「这个时段人手不足，下一个该找谁」。 这项改善维持了传统的「提交、确认、分享」流程，并非削减复杂性，而是仅减轻处理复杂性的负担。 ◆ 案例3：查找回应效率最高提升80%——「问题升级消息创建机器人」 每件20～30分钟 → 最高削减80% 撰写针对学生复杂查找的回复消息，从理解情况到组织文本，每件需要20～30分钟。 然而，现在经过历史回应纪录学习的AI，能自动判断查找内容属于「抱怨、咨询、问题」中的哪一类，并即时搜索类似案例。由于它学习了优秀员工的回应作为知识，AI能自动生成背景调查、时间串行整理及最佳文本结构。这使得负责人员只需确认并修改AI生成的草稿即可完成任务。 ■ 进一步扩展的改革——从业务的「点」到「整体流程」 除了上述三个案例，Remolabo也致力于将现场整体工作流程AI化。 ◆ 行销分析自动化 只需在内部聊天中输入目标URL，AI即可运行竞争与行销分析，并分享与保存报告。这自动化了手动收集「哪些诉求目前有效」的工作。 ◆ 视频与面谈记录的跨领域搜索化 AI 对网站内的视频内容进行跨领域搜索，使其能够快速找到视频中所需的信息。