Eye“247” Work Smart Cloud
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AIログ分析
元来、業務改善や生産性向上は、担当者へのヒアリングや主観的な自己申告で判断されることがほとんどでした。 このような「主観ベースの改善」では、ブラックボックス化した属人的な作業や、担当者が問題視していない業務にメスを入れることができず、業務改革が失敗に終わるケースや、効果が十分に発揮されないという限界がありました。
しかし、生成AIの精度が劇的に向上した現在、この状況は一変しました。
『Eye“247” Work Smart Cloud』で蓄積した詳細なログと、ChatGPTやGeminiなどの「生成AI」を掛け合わせれば、業務改革をするために必要な業務分析にかかっていた膨大な時間と主観をすべてカット。100%データに基づいた「本当に効果が出る業務改善」を、即座に効率的に実現できるようになります。
AIで何が分かる？
『Eye“247” Work Smart Cloud』の ログだから導ける真実
詳細な業務の傾向と分析
具体的な業務の改善点
働き方のリスク検知
最適な採用・組織体制の明確化
単なる「起動時間」の記録では、どれほど高度なAIでも具体的な改善点は導き出せません。『Eye“247” Work Smart Cloud』は、「1分単位の操作」「アクティブなソフトウェア」「閲覧WebサイトのURL」など、AI分析に最適な高解像度ログデータを自動取得します。 この『Eye“247” Work Smart Cloud』ならではの極細ログをお使いのChatGPTやGemini等に読み込ませるだけで、 それまで見えなかった「働き方の真実」を可視化できます。
誰が、いつ、どんな業務にどれだけの時間を割いているかを可視化します。
無駄なタスク、重複している作業を発見し、組織全体の業務効率化や生産性向上を支援します。
特定の社員への負荷集中、早朝・深夜稼働の常態化のロ グから、組織のリスクを把握します。
不足しているリソース（スキル・職種）の可視化から、採用のミスマッチを防ぐ参考として使用できます。
業務改善 生産性向上 サイクル
Eye“247” Work Smart Cloudログ × AI による「業務改善・生産性向上」サイクル
『Eye“247” Work Smart Cloud』で取得した「極めて客観的で高精度なログ」をLLM（大規模言語モデル）に入力・分析させることで、わずか4つのステップで具体的な改善プランを策定できます。
※入力したデータがAIの「学習データ」として利用されない設定でのデータ入力を強く推奨いたします。
Eye“247” Work Smart Cloudで詳細ログ取得・出力
・PCにアプリを入れるだけで「1分単位」の 操作ログを自動記録
・AI分析に最適な、高精度なCSVデータを ワンクリック抽出
外部LLMに入力してAI分析
・抽出したCSVデータをChatGPTや Gemini等にアップロード
※入力したデータがAIの「学習データ」として利用されない設定でのデータ入力を強く推奨いたします。
・「従業員の働き方の傾向」「効率化の ポイント」を瞬時に抽出
改善案の検討 （ヒアリング）
・AIの客観的なレポートをベースに該当メンバーと 業務をすり合わせ
・感覚ではなく、データに基づいた納得感の高い 改善策を設計
改善策の実行・最適化
・不要なタスクの自動化、業務の役割分担、 適正な新規採用を実行
・無駄を排除し、AIによる組織全体の 生産性向上・AXを推進
【実際のログデータ】
AIログ分 析でどのようなボトルネックが判明したか？
実際に『Eye“247” Work Smart Cloud』からエクスポートしたログデータを、生成AI（ChatGPTやGemini）に入力して分析した結果のデモ画面です。
※実際のデータをもとに作成しています。
分析対象の課題
あるメンバー（マネージャー職）の働き方を詳細に分析
該当メンバーの主な業務内容を教えてください
操作ログを解析した結果、以下の5業務に時間が分散しています。
1. デザイン作成（バナー等）
2. マーケティング施策・リード管理
3. KPI管理・資料作成
4. SFA活用・営業支援
5. 採用活動
実際の業務内容の可視化
業務の改善点や時間ごとのパターンを抽出してください
【稼働パターン】早朝・深夜稼働の常態化 （19時以降や朝8時前のPC起動が多い）
【要因推測】日中は会議やチャット返信に 追われ、集中を要する「デザイン/資料作成」が 勤務時間外に押し出されています。
【提案】業務範囲の見直し（タスク分散）、 集中時間の確保（サイレントアワー設定等）。
業務傾向からの改善点抽出
業務負担を減らすための具体的な役割分担は？
以下のように分担することを推奨します。
・クリエイティブ業務の切り離し （デザインは外注または専任へ）
・ルーティン業務の移譲 （SFA入力やリード初期登録はアシスタントへ）
・他部門との業務範囲の明確化、およびコア業務の再定義 （本人はマーケティング戦略立案に集中）
業務負担を減らすための役割分担
AIや自動化エージェントに置き換えられる業務と、 削減できる時間は？
以下の業務が置き換え可能です。
1. 生成AI活用：コラム記事やメール文面のドラフト作成、デザイン素材の検索・生成時間の短縮
2. データの自動化：データ集計・グラフ作成の自動化、会議議事録の音声認識と要約作成
3. 自動化ツール活用：SFA/MAツールの数値パトロール・ レポート更新、メール配信設定・リード管理、受信トレイの 重要度トリアージ（振り分け）、Webサイト （WordPress/Wix等）への定例入稿業務
【期待効果】これらを自動化・分担することで、 1日あたり約3〜4時間の削減が期待できます。
自動化できる業務の特定
自社で実践！
AIログ分析で得た、生産性向上・業務効率化 の成果
フーバーブレイングループでは、自社のログデータと外部AI（Gemini/ChatGPT等）を連携させ、実際に以下の業務改善・生産性向上を実践しています。
case A
感覚ではなくデータに基づく「デザイナーの採用」を決定
課題
特定のマルチタスク社員の深夜稼働が常態化。
特定された
ボトルネック
ログ分析により「デザイン制作」に莫大な時間を奪われていることが発覚。
結果
制作専門デザイナーの新規採用に踏み切り、既存社員のコア業務への集中と負荷軽減に成功。
case B
最新のGoogle Workspace Studio活用による「レポート作成の自動化」
課題
毎週のデータ集計や定型レポート作成に追われ、本来の戦略業務が圧迫。
抽出された改善点：AIエージェント機能（Google Workspace Studio）の導入による自動ワークフロー化の対象を特定。
結果
手動での転記やパトロール作業がほぼゼロになり、劇的な業務効率化を達成。
