1. なぜ今、「稼働データの戦略的活用」と「生成AI」が注目されるのか？
多くの企業が稼働管理システムを導入していますが、そのデータを戦略的に活用できている企業は多くありません。なぜ今、「稼働データの戦略的活用」と「生成AI」の組み合わせが注目されているのでしょうか？
稼働データと生成AIの戦略的活用で実現する次世代の働き方改革
働き方改革の深化と人手不足の深刻化
2019年の働き方改革関連法施行から数年が経過し、多くの企業が残業時間の削減や有給休暇取得促進などの取り組みを進めてきました。しかし、単に労働時間を削減するだけでは、業務量が変わらなければ生産性の向上には繋がりません。
さらに、少子高齢化による労働人口の減少、人材獲得競争の激化により、「少ない人員でより多くの成果を上げる」ことが企業の喫緊の課題となっています。このような背景から、より一層の生産性向上が求められているのです。
- 日本の労働生産性は、OECD加盟38カ国中28位（2022年）と低迷しています。
- 企業の約70%が「人材不足」を経営課題として挙げています。
- 働き方改革に取り組む企業の約60%が「業務効率化が進まない」という課題を抱えています。
データドリブンな意思決定の重要性
このような状況を打破するためには、経験や勘だけに頼らない、客観的データに基づく意思決定が不可欠です。特に以下のような点において、データドリブンなアプローチが重要となっています：
- リソース配分の最適化： どの業務にどれだけの工数がかかっているのか、どのプロジェクトにどのメンバーをアサインすべきかなど、客観的データに基づく判断が必要です。
- 業務プロセスの改善： どの業務プロセスに非効率が生じているのか、どこを改善すれば最も効果が高いのかを、データから特定する必要があります。
- 個人の生産性向上： 各従業員の働き方のパターンや強み・弱みを分析し、個別最適化された改善アドバイスを提供することが求められています。
しかし、多くの企業では稼働データを収集していても、それを分析・活用するノウハウやリソースが不足しているのが現状です。
生成AIの進化と可能性
ここで注目されているのが「生成AI」の活用です。ChatGPTやGPT-4などの大規模言語モデル（LLM）の登場により、AIの活用領域は大きく広がりました。特に稼働データの分析・活用において、生成AIは以下のような革新的な可能性をもたらします：
膨大な稼働データから、人間では気づきにくいパターンや相関関係を発見し、有益な洞察を抽出できます。例えば、「特定の業務の組み合わせが残業を増加させている」「特定のプロジェクトタイプで常に工数が超過する」といった傾向を特定できます。
過去の稼働データから将来の傾向を予測し、先手を打った対策を可能にします。例えば、「このままのペースだと2週間後にこのプロジェクトは遅延リスクが高まる」といった予測が可能になります。
データに基づいて、リソース配分や業務プロセスの最適化案を自動生成します。例えば、「このプロジェクトにはスキルAとBを持つメンバーを追加すべき」「この業務フローのステップXを簡略化すれば30%の時間削減が見込める」といった具体的な提案が可能になります。
個々の従業員の働き方データを分析し、個別最適化されたアドバイスを生成します。例えば、「あなたは午前中に集中作業の時間を確保すると生産性が30%向上する傾向がある」といったパーソナライズされたフィードバックが可能になります。
「稼働データ × 生成AI」がもたらす変革のイメージ
従来の稼働管理が「何が起きたか（過去）」を記録するものだったのに対し、生成AIを活用した次世代の稼働管理は「何が起きるか（未来）」を予測し、「何をすべきか（行動）」を提案するものへと進化します。
| 従来の稼働管理 | 現在の稼働管理 | 生成AI活用の次世代稼働管理 |
|---|---|---|
| 紙やExcelでの記録 | 専用システムでのデータ収集と集計 | AIによるデータ分析と予測・提案 |
| 月次・週次での事後確認 | リアルタイムでの状況把握 | 先行指標に基づく予防的アクション |
| 管理者の経験と勘による判断 | データに基づく客観的判断 | AIと人間の協働による高度な意思決定 |
| 一律的な業務改善 | データに基づく業務改善 | 個別最適化された改善提案 |
稼働データの戦略的活用と生成AIの組み合わせは、単なる「働き方の可視化」から「働き方の最適化」へのパラダイムシフトをもたらします。これにより、残業削減と生産性向上を同時に実現する、真の働き方改革が可能になるのです。
2. 「稼働データ × 生成AI」で実現する5つの革新的ソリューション
生成AIが稼働管理データに何をもたらすのか、具体的な活用シーンを5つご紹介します。これらのソリューションは、企業の生産性向上や働き方改革に直結する実践的なものです。
稼働データと生成AIで実現する5つの革新的ソリューション
課題： 多くの企業では、特定の部署や個人に業務が集中し、過重労働や品質低下を招いている一方で、リソースに余裕がある部署や個人も存在します。しかし、この負荷の偏りをリアルタイムで把握し、適切に調整することは困難です。
ソリューション： 生成AIが稼働データを常時監視し、個人・チーム間の負荷バランスを分析。過負荷状態や手待ち状態を早期に検知し、管理者にアラートを送ります。
具体的な機能例：
- 個人の稼働率が一定閾値（例：120%）を超えた場合のアラート
- チーム内での負荷の偏り（標準偏差が大きい場合）の検知
- 特定のスキルを持つ人材への業務集中の検知
- 長時間労働が続いている従業員の自動検出
期待される効果： 業務負荷の偏りを早期に発見し、適切なリソース調整を行うことで、残業削減、バーンアウト防止、品質維持が可能になります。また、リソースの有効活用により、全体の生産性向上にも繋がります。
課題： プロジェクトや業務へのリソース配分は、多くの場合、管理者の経験や勘に頼っており、必ずしも最適とは言えません。スキル、経験、現在の負荷状況、プロジェクトの特性など、考慮すべき要素が多岐にわたるため、人間の判断だけでは限界があります。
ソリューション： 生成AIがプロジェクト特性、納期、メンバーのスキル・経験、現在の負荷状況を総合的に分析し、最適なアサイン案を提示します。
具体的な機能例：
- 新規プロジェクト立ち上げ時の最適チーム編成提案
- リソース不足時の優先度付けと対応策の提案
- スキルマトリクスと稼働状況を考慮した人員配置最適化
- 長期的な視点での人材育成を考慮したアサイン提案
期待される効果： プロジェクトの成功率向上、納期遵守率の改善、従業員の成長機会の最適化、リソース競合の解消などが期待できます。また、客観的データに基づく公平なアサインにより、従業員満足度の向上にも繋がります。
課題： プロジェクトの遅延は、多くの場合、問題が表面化した時点では既に手遅れになっていることが多く、対応が後手に回りがちです。早期に遅延リスクを予測し、先手を打った対策を講じることが重要ですが、そのためには膨大なデータの分析と経験が必要です。
ソリューション： 生成AIが過去のプロジェクトデータとリアルタイムの進捗状況を分析し、潜在的な遅延リスクを予測。さらに、複数の対策オプションとその効果をシミュレーションし、最適な対応策を提案します。
具体的な機能例：
- 進捗率と稼働実績の乖離に基づく遅延リスク予測
- 類似プロジェクトの実績データを活用した精度の高い予測
- リスク要因の特定と影響度分析
- 複数の対策シナリオ（リソース追加、スコープ調整、プロセス改善など）の効果シミュレーション
期待される効果： プロジェクトの納期遵守率向上、顧客満足度向上、緊急対応による残業削減、プロジェクト収益性の改善などが期待できます。また、プロジェクト管理の質が向上し、組織全体の対応力強化にも繋がります。
課題： 生産性向上のためには、個々の従業員の働き方を最適化することが重要ですが、一人ひとりの特性や状況に合わせたアドバイスを管理者が常に提供することは現実的ではありません。また、従業員自身も自分の働き方の特徴や改善点を客観的に把握することが難しいです。
ソリューション： 生成AIが各従業員の働き方のパターン（会議時間、集中作業時間、タスク切り替え頻度など）を分析し、個人に最適化された改善フィードバックを自動生成します。
具体的な機能例：
- 個人の生産性が高い/低い時間帯や条件の特定
- 業務の優先順位付けや時間配分の最適化提案
- 会議時間や頻度の最適化アドバイス
- 休憩タイミングや集中作業のブロック時間の提案
- スキル向上のための具体的な学習提案
期待される効果： 個人の生産性向上、ワークライフバランスの改善、自己成長の促進、エンゲージメント向上などが期待できます。また、従業員が自律的に働き方を改善する文化の醸成にも繋がります。
課題： 多くの企業では、プロジェクト報告書や週次・月次レポートの作成に多大な時間を費やしています。これらの報告業務は、本来の価値創造活動から時間を奪い、生産性を低下させる要因となっています。
ソリューション： 生成AIが稼働データや進捗データを分析し、レポートやサマリーを自動生成。報告業務の効率化と質の向上を実現します。
具体的な機能例：
- プロジェクト進捗報告書の自動生成
- 週次・月次の稼働サマリーと重要ポイントの抽出
- 会議用の簡潔な要点まとめの作成
- 予実管理レポートと差異分析の自動化
- 経営層向けダッシュボードの自動更新と重要指標のハイライト
期待される効果： 報告業務の工数削減、情報共有の質向上、意思決定の迅速化、本来の価値創造活動への時間シフトなどが期待できます。また、データに基づく客観的な報告により、組織全体の透明性向上にも繋がります。
これらのソリューションは、単独でも効果を発揮しますが、組み合わせることでさらに大きな相乗効果が期待できます。例えば、業務負荷の偏り検知（ソリューション1）と最適リソース配分（ソリューション2）を連携させることで、問題検知から対策実施までをシームレスに行うことが可能になります。
これらの革新的なソリューションを実現するためには、質の高い稼働データを収集・蓄積する基盤が不可欠です。次章では、そのための「理想の器」としてのkintoneについて解説します。
3. データ活用の「理想の器」としてのkintone – 稼働管理の次の一手
生成AIを活用した高度な稼働データ分析を実現するためには、まず質の高いデータを収集・蓄積する基盤が必要です。ここでは、従来の稼働管理システムの課題と、それを解決する「理想の器」としてのkintoneについて解説します。
kintoneを活用した稼働データの収集・分析基盤
従来の稼働管理システムの課題と限界
多くの企業が導入している従来型の稼働管理システムには、以下のような課題があります：
勤怠データ、プロジェクト管理データ、スキル情報などが別々のシステムで管理されており、それらを横断的に分析することが難しい状況です。例えば、「特定のスキルを持つメンバーの稼働状況」や「プロジェクトタイプ別の工数実績と品質の関係」といった多角的な分析ができません。
使いにくいインターフェースや煩雑な入力プロセスにより、現場の入力負担が大きく、データの入力遅れや不正確さが生じています。「とりあえず入力」という形骸化した運用になりがちで、データの信頼性が低下しています。
パッケージシステムの場合、自社の業務プロセスや管理項目に合わせたカスタマイズが難しく、システムに業務を合わせる形になりがちです。また、新たな管理項目の追加や変更に迅速に対応できないため、業務変化に追従できません。
データ抽出や分析機能が限定的で、専門知識がないと高度な分析ができません。また、他システムとの連携も難しく、データの価値を最大限に引き出せていない状況です。
kintoneが「理想の器」となる理由
これらの課題を解決し、生成AIとの連携も視野に入れた「理想の器」として、kintoneが注目されています。kintoneの強みは以下の通りです：
kintoneでは、勤務時間、作業工数、プロジェクト進捗、日報、スキル情報など、働き方に関するあらゆるデータを、自社の運用に合わせてノーコード/ローコードでアプリ化し、一元的に蓄積できます。
具体的な活用例：
- プロジェクト管理アプリと工数管理アプリの連携による、プロジェクト別の稼働実績管理
- 日報アプリと連動した業務内容の詳細記録
- スキルマトリクスアプリとの連携による、スキル別の稼働状況分析
- 顧客情報や案件情報との紐付けによる、顧客別・案件別の工数分析
kintoneは、使いやすいインターフェースと様々な入力支援機能により、現場の入力負担を大幅に軽減します。これにより、データの精度と鮮度が向上します。
具体的な機能：
- スマートフォン・タブレット対応で、いつでもどこでも入力可能
- 他ツール（カレンダー、チャットツールなど）との連携による自動データ取得
- 自動リマインド機能による入力忘れ防止
- テンプレート機能や過去データの再利用による入力効率化
- バーコード・QRコードスキャン機能による簡易入力
kintoneのダッシュボードやレポート機能を活用することで、稼働データをリアルタイムで可視化し、組織内での情報共有を促進できます。
具体的な機能：
- プロジェクト別・部門別・個人別の稼働状況をグラフ化
- 予実管理ダッシュボードによる進捗状況の一目把握
- リソース配分状況の可視化
- 重要KPIのリアルタイムモニタリング
- ポータル機能による情報共有の促進
kintoneは、API連携などを通じて、蓄積されたデータを生成AIに連携させやすい構造になっています。また、既存の勤怠管理システムなどからのデータもkintoneをハブに集約可能です。
具体的な連携方法：
- REST APIを活用した外部AIサービスとの連携
- Webhookを利用したリアルタイムデータ連携
- プラグインによるAI機能の拡張
- CSVエクスポート/インポート機能を活用したデータ連携
- kintone連携に対応した各種SaaSツールの活用
kintone導入事例（稼働管理・工数管理関連）
以前はExcelで管理していたプロジェクト工数管理をkintoneに移行。リアルタイムでの進捗把握と予実管理が可能になり、プロジェクトの遅延リスクを早期に発見できるようになりました。また、エンジニアのスキル情報とプロジェクト要件を紐づけることで、最適なリソース配分も実現。残業時間が30%削減され、プロジェクト納期遵守率も向上しました。現在は、蓄積されたデータを活用した生成AI導入を検討中です。
紙の作業日報をkintoneに移行し、工場全体の稼働状況をリアルタイムで把握できる環境を構築。作業者ごとの生産性データや設備の稼働率などを分析することで、ボトルネックを特定し、業務プロセスの改善を実施。その結果、生産性が15%向上し、残業時間も大幅に削減されました。また、蓄積されたデータを基に、AIによる生産計画の最適化も検討中です。
kintoneは、稼働データの収集・蓄積・活用の「理想の器」として、多くの企業で活用されています。その柔軟性と使いやすさにより、現場の負担を軽減しながら質の高いデータを収集でき、生成AIとの連携も容易です。しかし、kintoneでデータを集めるのは第一歩に過ぎません。次のステップとして、そのデータを「知恵」に変え、具体的な「アクション」に繋げるためには、専門的な知見が必要です。
4. 『kintone × 生成AI』を貴社で実現！はてなベース株式会社のデータサイエンティストによる専門支援
kintoneにデータが集まった「その先」の価値創造
kintoneによるデータの見える化は、稼働データ活用の第一歩に過ぎません。真の価値は、そのデータをいかに「知恵」に変え、具体的な「アクション」に繋げるかにあります。ここで重要になるのが、生成AIの活用と専門家の知見です。
はてなベース株式会社のデータサイエンティストによる専門支援
はてなベース株式会社のデータサイエンティストだからできること
はてなベース株式会社のデータサイエンティストは、kintoneに蓄積されたデータを活用し、高度な分析と予測モデルの構築を行います。
具体的なサービス内容：
- 業務負荷予測モデル： 過去の稼働データから将来の業務負荷を予測し、先手を打ったリソース調整を可能にします。
- プロジェクト遅延予測モデル： プロジェクトの特性や進捗状況から、遅延リスクを早期に検知するモデルを構築します。
- リソース最適配分モデル： プロジェクト要件とメンバーのスキル・稼働状況を考慮した、最適なリソース配分を提案します。
- 生産性要因分析： どのような条件や環境が生産性に影響しているかを多変量解析で明らかにします。
これらのモデルは、貴社の状況に合わせてオーダーメイドで構築され、機械学習や統計モデリングの専門知識を駆使した高精度な分析を実現します。
はてなベース株式会社では、kintoneと連携した生成AIアプリケーションの開発・提供を行っています。
具体的なソリューション例：
- パーソナライズドフィードバック生成AI： 個々の従業員の稼働データを分析し、生産性向上のためのパーソナライズされたアドバイスを自動生成します。
- レポート自動作成AI： プロジェクト進捗や稼働状況のレポートを自動生成し、報告業務の効率化を実現します。
- AIによる最適人員配置提案システム： プロジェクト要件とリソース状況を考慮した、最適な人員配置を提案します。
- プロジェクト炎上予兆検知AI： プロジェクトの進捗や稼働状況から、炎上リス
- プロジェクト炎上予兆検知AI： プロジェクトの進捗や稼働状況から、炎上リスクを早期に検知し、アラートを発します。
- 業務効率化提案AI： 業務プロセスの非効率を検出し、改善案を自動生成します。
これらのソリューションは、kintoneに蓄積されたデータを最大限に活用し、具体的な業務改善と生産性向上を実現します。
データ分析やAIの導入だけでは、真の業務改革は実現しません。はてなベース株式会社では、AIによる分析結果や提案を、実際の業務フローにどう組み込み、定着させるかまでを伴走支援します。
具体的なサービス内容：
- AIの提案を活かした業務フローの再設計
- データドリブンな意思決定プロセスの構築
- AIと人間の適切な役割分担の設計
- 変革を推進するための組織体制やルール作り
- 従業員のデータリテラシー向上支援
技術導入だけでなく、組織や人の側面も含めた総合的なアプローチにより、持続可能な変革を実現します。
「生成AI導入ありき」ではない、課題解決志向のアプローチ
はてなベース株式会社では、「生成AI導入ありき」ではなく、貴社の真の課題をヒアリングし、本当にAI活用が有効な領域を見極め、費用対効果の高いソリューションを提案します。
- 現状分析と課題の特定： 現在の稼働管理の状況や課題をヒアリングし、改善ポイントを特定します。
- データ基盤の整備支援： kintoneを活用した稼働データ収集・管理の基盤構築を支援します。
- データ分析と洞察の抽出： 蓄積されたデータを分析し、業務改善のための洞察を抽出します。
- AIソリューションの検討と提案： 課題解決に最適なAIソリューションを検討し、提案します。
- 実装と効果検証： 提案したソリューションを実装し、効果を検証します。
- 継続的な改善支援： 効果検証結果を踏まえ、継続的な改善を支援します。
具体的な支援イメージ
kintoneの日報データをAIが分析し、各社員の業務内容、課題、改善点を自動で抽出し要約します。これにより、管理者は膨大な日報を読む時間を節約でき、1on1ミーティングの質向上に集中できます。また、部門全体のトレンド分析や、類似課題の検出なども自動化され、組織的な課題解決が促進されます。
期待される効果： 管理業務の効率化、1on1の質向上、組織的課題の早期発見、従業員エンゲージメントの向上
kintone上のプロジェクト進捗、コミュニケーション履歴、メンバーの稼働状況をAIが複合的に分析し、炎上リスクを早期にアラートします。例えば、「進捗報告の頻度低下」「特定フェーズでの工数超過」「コミュニケーションの質の変化」などの兆候を検知し、管理者に通知。さらに、リスク要因の分析と対策案も提示します。
期待される効果： プロジェクト遅延の防止、品質問題の早期発見、残業削減、顧客満足度向上
はてなベース株式会社のデータサイエンティストは、kintoneに蓄積された稼働データを「知恵」に変え、具体的な「アクション」に繋げるための専門的な支援を提供します。単なる技術導入ではなく、貴社の課題解決に焦点を当てたアプローチにより、真の業務改革と生産性向上を実現します。
5. 導入ステップと成功のポイント – 『kintone × 生成AI』で働き方改革を実現するために
『kintone × 生成AI』による稼働データの戦略的活用を実現するためには、段階的なアプローチが効果的です。ここでは、スモールスタートで始める実践的な導入ステップと、成功のためのポイントを解説します。
『kintone × 生成AI』導入の実践的ステップ
スモールスタートで始める実践的導入ステップ
課題の明確化とゴール設定
まずは、どの業務の生産性を上げたいか、どんな働き方を実現したいかを具体的に定義します。
具体的なアクション：
- 現状の稼働管理における課題の洗い出し（例：残業が多い部署・業務の特定、リソース配分の非効率など）
- 改善によって達成したいゴールの設定（例：残業時間30%削減、プロジェクト納期遵守率20%向上など）
- ゴール達成を測定するKPIの設定
- 優先的に取り組む課題領域の特定
この段階では、はてなベース株式会社のコンサルタントが、課題の構造化とゴール設定のサポートを行います。
kintoneによるデータ基盤整備
次に、必要な稼働データ項目を洗い出し、kintoneアプリを設計・構築します。
具体的なアクション：
- 収集すべきデータ項目の洗い出し（例：作業時間、業務内容、進捗状況、課題など）
- kintoneアプリの設計・構築（例：日報アプリ、プロジェクト管理アプリ、工数管理アプリなど）
- データ入力ルールの整備と周知
- 既存システムとの連携設計（必要に応じて）
- ダッシュボードやレポートの設定
この段階では、はてなベース株式会社のkintone専門家が、最適なアプリ設計と構築をサポートします。
PoC（概念実証）の実施
特定の部門やプロジェクトで、限定的なテーマで生成AI活用を試行し、効果と課題を検証します。
具体的なアクション：
- PoCの対象範囲と期間の設定（例：開発部門の1チームで1ヶ月間など）
- 検証するAIソリューションの選定（例：プロジェクト遅延予測AIなど）
- 必要なデータの収集と前処理
- AIモデルの構築と検証
- 効果測定と課題の洗い出し
この段階では、はてなベース株式会社のデータサイエンティストが、AIモデルの構築と検証をリード。効果測定の方法論も提供します。
本格展開と評価・改善
PoCの結果を踏まえ、本格導入を行います。定期的な効果測定とAIモデルのチューニング、運用プロセスの改善も実施します。
具体的なアクション：
- 全社または対象部門への展開計画の策定
- AIソリューションの本格実装
- ユーザートレーニングと定着化支援
- 定期的な効果測定とKPI管理
- AIモデルの継続的改善と機能拡張
- フィードバックを基にした運用プロセスの最適化
この段階では、はてなベース株式会社の専門家チームが、技術面と運用面の両方から継続的な支援を提供します。
成功のための3つのポイント
『kintone × 生成AI』の導入成功の鍵は、現場の協力と積極的な参加にあります。現場の意見を聞きながら、使いやすいシステムと運用ルールを作ることが重要です。
具体的なアプローチ：
- 企画段階からの現場メンバーの参画
- 現場の声を反映したUI/UXの設計
- 入力負荷を最小化する工夫（自動化、テンプレート活用など）
- メリットの見える化と共有（ダッシュボードなど）
- 現場発信の改善提案を取り入れる仕組み
AIの精度はインプットデータの質に大きく依存します。正確で質の高いデータを確保するための工夫が必要です。
具体的なアプローチ：
- データ入力ルールの明確化と標準化
- 入力支援機能の活用（プルダウン、自動計算など）
- データ検証ロジックの実装
- 定期的なデータ品質チェック
- データ入力状況のモニタリングと適切なフォロー
AIの提案を鵜呑みにせず、人間の判断と組み合わせることが重要です。また、従業員の不安解消のための丁寧なコミュニケーションも必要です。
具体的なアプローチ：
- AIの役割と限界の明確化
- 最終判断は人間が行うプロセスの設計
- AIの判断根拠の透明化
- 従業員への丁寧な説明と教育
- 段階的な導入による信頼関係の構築
はてなベース株式会社の伴走支援
はてなベース株式会社では、これらのステップやポイントを踏まえた伴走型の支援サービスを提供しています。
- コンサルティングサービス： 課題分析からゴール設定、導入計画の策定まで、戦略面でのサポートを提供します。
- kintone構築・カスタマイズサービス： 稼働データ収集・管理のためのkintoneアプリ設計・構築を支援します。
- データ分析・AI開発サービス： 蓄積されたデータの分析と、AIモデルの開発・実装を行います。
- 研修・定着化支援サービス： ユーザートレーニングや運用サポートを通じて、システムの定着化を支援します。
- 継続的改善支援サービス： 定期的な効果測定とフィードバックを基に、継続的な改善を支援します。
『kintone × 生成AI』の導入は、一朝一夕には進みません。段階的なアプローチと、現場の巻き込み、データ品質の担保、適切な人間とAIの役割分担が成功の鍵となります。はてなベース株式会社の専門家チームが、これらのポイントを押さえた伴走支援を提供し、貴社の働き方改革を成功に導きます。
6. まとめ：kintoneと生成AI、そして専門家の知恵で、持続可能な働き方をデザインしよう
本記事では、『kintone × 生成AI』を活用した稼働データの戦略的活用と、それによる生産性向上・働き方改革の実現について解説してきました。
- 稼働データの戦略的活用と生成AIの組み合わせが、働き方改革と生産性向上の鍵となります。
- 5つの革新的ソリューション（業務負荷の偏り検知、最適リソース配分、プロジェクト遅延予測、パーソナライズドフィードバック、レポート自動化）により、具体的な業務改善が実現します。
- kintoneは稼働データ活用の「理想の器」として、柔軟なデータ収集・一元管理、現場の入力負荷軽減、見える化と共有の促進、生成AIとの親和性を提供します。
- はてなベース株式会社のデータサイエンティストによる専門支援が、データを「知恵」に変え、具体的な「アクション」に繋げます。
- 段階的な導入アプローチと成功のポイントを押さえることで、『kintone × 生成AI』の効果を最大化できます。
稼働管理のデジタルトランスフォーメーションは、企業の競争力と従業員エンゲージメントを高める上で不可欠です。kintoneによる柔軟なデータ基盤と、生成AIによる高度な分析・提案力、そしてそれを使いこなすための専門家の支援（はてなベース株式会社）が、次世代の働き方改革を実現する鍵となります。
「記録するだけ」の稼働管理から、「価値を生み出す」稼働データ活用へ。そして、残業ゼロと生産性向上を両立する、持続可能な働き方の実現へ。はてなベース株式会社は、その挑戦を全力でサポートします。
kintoneと生成AI、そして専門家の知恵で、持続可能な働き方をデザイン