自分の仕事を、AIに見張らせています。業務の見える化ツールを、SaaSを買わずに自作した話
AIにいろいろ頼むようになってから、ひとつ困っていることがあります。
夕方になると、今日自分が何をしたのか、思い出せないんです。
あっちのチャットで資料を作らせ、こっちで調べものを頼み、その合間にSlackへ返事をする。
一つひとつは進んでいるのに、1日を振り返ると、どれがどこまで進んだのかが分からない。
この記事に書いてあること
PCの操作と画面を記録して、AIに1日をまとめさせる仕組み
同じようなツールをSaaSで入れたら、いくらかかるのか
作ってみてぶつかった壁と、見えてきたこと
こんな方に向けて書いています
AIに頼むことが増えて、自分が何をしたか分からなくなっている方
自分の仕事のどこをAIに任せるか、決めかねている方
今回は、自分のPCを見張らせる“自分用の監視ツール”を、生成AIで作った話をお届けしたいと思います。
頼みすぎて、自分が何をしたか分からない
私の仕事は、ひとつに絞れません。
中小企業で、経営の企画と社内のAI推進に加えて、サービスのカスタマーサクセスの責任者も兼ねています。
担当している仕事が、とにかく多いんです。
そこにAIが加わって、頼める仕事は一気に増えました。テーマごとにAIのチャットを分けて、いくつも並行して走らせています。
ところが、増えたのは「進んでいる仕事」だけではありませんでした。
「今日、何やったっけ」「あの件、どこまで進んでたっけ」が、目に見えて増えたんです。
タスクの整理は、OpenAIのdotsにやらせています。
私は「ポー」と呼んでいて、その話はdotsは、雑に投げたい私のAI秘書だった。に書きました。
ただ、ポーが見てくれるのは、ポーに頼んだ仕事が中心です。
自分が実際に何をしたかは、自分で押さえておかないといけない。
これは、前々からの課題でした。
カレンダーと日報では、追いつかなかった
やったことをカレンダーに書き込む。AIに1日を振り返らせて、日報のようなものを作る。
でも、どちらも「自分で思い出せたこと」しか残りません。
AIの返事を待っている間の時間や、Slackに取られた細切れの時間は、記録からこぼれていきます。
やっぱり、ちゃんとシステムで取らないと難しい。
そう思って、9月の終わりに、仕組みごと作り直すことにしました。
3つの画面で、別々のことが同時に進んでいる
もうひとつ、私の働き方にもクセがあります。
画面を3つ使っているんです。
ノートPCの画面と、外付けの27インチのモニター、それにモバイルモニター。
Slackを待たせておく画面、AIを動かしている画面、自分が作業する画面、と分けています。
あとで記録を見返したら、PCを使っていた時間の85%ほどは、3画面がつながっていました。
3つの画面で、別々のことが同時に進む。これでは、どこで何をしていたかを後から思い出すのは無理です。
AIに1日をまとめさせるにしても、材料が足りないと精度が上がりません。
まずは、PCの側で何が起きていたかを、機械的に残すところから始めました。
作ったもの：自分のための“PC監視ツール”
作ったのは、いわば自分のPCの監視ツールです。
会社が社員を見張るためのものではありません。自分が、自分のために動かしています。
仕組みの土台は、2つだけです。
1分ごとに、いま前面にあるアプリとウィンドウの名前を記録する
5分ごとに、つないでいる画面をすべて縮小して保存する
Windowsでは、どのアプリが動いているかを、PowerShellのスクリプトで意外と簡単に取れることが分かりました。
使ったのは、もともと契約していたClaudeと、Windowsに最初から入っている機能だけです。
管理者権限も使っていません。プログラムは、Claude Codeに作らせました。
10分以上操作がないと「離席」として扱います。戻ったときに小窓が出て、「立ち話・打合せ」「会議」「休憩」を1クリックで残せます。
パスワード管理やネットバンキングの画面が映っているときや、ロック中は、画面を撮りません。画像は7日たつと自動で消えます。
毎日19時過ぎに、Claudeが1日を答え合わせする
記録をためるだけでは、ただのログです。
ここからが、AIの出番です。
平日の19時10分になると、Claudeの定期実行が動きます。
その日の記録と画面の画像を読み込み、Googleカレンダー、Slack、Gmail、Googleドライブの動きと突き合わせます。
画面の画像は、Claudeが1枚ずつ読んで、30字ほどの説明に直します。
画像はそのときだけClaudeの作業場所に渡していて、残すのは説明文だけです。最初の2週間で、読ませた画像は1,129枚になりました。
Slackとメールは、送った時刻と相手、話題だけを見ます。本文は保存しません。
1分ごとの判定を30分ごとにまとめる計算は、AIではなく、決まった計算のスクリプトにやらせています。
AIには「画面を読む」と「まとめを書く」を任せて、時間の足し算はブレない計算でやる。こういう分担にしました。
日・週・月で、時間の使い方が見えるようになった
できあがったレポートは、ダッシュボードで見ています。
日別・週別・月別に切り替えられて、ようやく「何にどれだけ時間を使ったか」が見えるようになってきました。
1日の画面では、10時から19時までの帯の上に、「作成」「連絡」「探す」「社内」「定型」といったタグが色で並びます。
会議の最中にほかの作業をしていた時間も、別の線で出ます。
週で見ると、景色が変わります。
10月5日からの1週間を定時の中だけで見ると、「作成」が約3割。「社内」「連絡」「探す」が、それぞれ16〜18%でした。
資料や情報を「探す」だけで、定時の中で1週間に7時間あまり使っていました。
1日にすると、1時間半近くです。自分の感覚では、そんなに探しているつもりはありませんでした。
同じようなツールは、SaaSでも買える
作ってから気づいたのですが、PCの操作や画面を記録するツールは、SaaSとしても売られています。
こうしたツールは、ふつうは会社が全社に入れるものです。情報漏えいの対策や労務の管理など、管理する側のために入れることが多いと思います。
私が作ったのは、自分の業務を見える化するためのものです。
目的は違うのに、できあがったものは、かなり似たツールになりました。
では、SaaSで入れるといくらかかるのか。いくつかの製品の公式の料金ページを見てみました（2026年10月13日時点）。
画面も記録できる国内の例：フーバーブレインのEye“247” Work Smart Cloudは、1台あたり月額400〜1,100円（税別。台数で変わり、最低5台から）
操作ログが中心の国内の例：エムオーテックスのLANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版は、ベーシックで1台あたり月額500円（税抜。年額6,000円）
海外の例：Hubstaffは、年払いで1人あたり月4.99〜10ドル（2人から）
50人の会社で全員に入れると、上の国内2つは、どちらも年間30万円ほどになります（私の計算。税抜で、初期費用は別）。
自分1人だけで使いたくても、最低5台分の契約が必要な製品もあります。
一方で、自作のほうは、もともと使っていたAIだけで作れました。
簡単なものなら、もう生成AIだけで作れてしまう。
もちろん、SaaSには管理画面や権限の管理、サポートがあります。全社で何十台も管理するなら、そこは自作では簡単にまねできません。
私も、そのあたりの難しさを、このあとのセキュリティソフトの件で思い知りました。
壁①：セキュリティソフトに「ハッキングツール」と判定された
最初につまずいたのは、セキュリティソフトでした。
9月28日の夜、画面を撮るスクリプトが、Microsoft Defenderに「ハッキングツール」の一種として検知され、止められたんです。
画面を撮る書き方が、攻撃に使われるツールの画面取得とよく似ていたためのようです。
社内の情シス担当からは、何をしているのかと確認の連絡が来ました。
何をしているのかをAIに資料としてまとめさせて説明し、翌日に許可をもらいました。
除外してもらったのは、画面を撮る部分のファイルだけです。
ただ、ここでひとつ引っかかりが残りました。
自分で頼んで作らせたものが、裏で勝手に動いて、警報を鳴らしていた。
AIに作らせると、何がどこで動いているかを、私自身が把握しきれていないことがある。
これは今も、懸念として残っています。
壁②：祝日を、要件に入れていなかった
次に気づいたのは、祝日でした。
レポートを作る処理は、「平日の19時10分」に動く設定です。
ところが、この「平日」に、祝日のことが入っていませんでした。
祝日も平日と同じ扱いで、裏側で確認の処理が走る作りになっていたんです。気づいたのは、10月12日のスポーツの日でした。
直し方は単純です。
Googleカレンダーの「不在」の予定が、定時をまるごと覆っている日は休みとして扱う。祝日も有休も、これで同じように扱えます。
意外と、こういうところこそ、ちゃんと要件を決めておかないといけない。
人なら当たり前に休む日を、仕組みは知らないんですよね。
壁③：時間外の作業を、どう扱うか
いちばん判断に迷ったのは、時間外の作業の扱いです。
記録は、PCを開いている間に取っています。定時の外にPCを開いていれば、その分も記録に残ります。
残業の申請と自動でつなげることも考えました。
でも、別のシステムとつなぐのはかなり手間がかかります。いったんルールは設けず、PCを開いている時間を確認する形にしました。
そのかわり、見せる先でページを分けています。
上司と共有する用：平日10〜19時の定時の分だけ。人事に関わる話題は伏せる
自分用：PCを開いていた時間すべて。定時以外の作業は「時間外の業務」として並べる
自分用の記録は、残業の申請と照らし合わせて、時間外の業務を確認するのに使っています。
残業かどうかを、仕組みが決めることはしていません。
壁④：タスク管理と、言葉が合わない
もうひとつ苦労したのが、別に作っているタスク管理の仕組みとの関係です。
業務ログで「この時間はこの仕事」と付けた名前と、タスク管理の仕事の名前が一致しませんでした。
同じ仕事なのに、こっちとあっちで呼び方が違う。これでは、2つをつないで見ることができません。
そこで、上にもう1つ層を作りました。
言葉の意味、仕事の名前の付け方、状態の値などをまとめた「共通の定義書」を作り、その管理を1つのAIセッションに任せたんです。
定義を変えたいときは、まずその担当のAIに確認させて、そこから業務ログとタスク管理の両方に落とし込みます。
業務ログの18個のテーマも、タスク管理の仕事の一覧にひも付けました。
AIを何本も動かすなら、その上に「言葉を決める係」が要る。
これは、作ってみて初めて分かったことでした。
データを見せたら、AIが改善点を言ってきた
ここからが、作ってよかったと思えたところです。
週と月のレポートには、前の週・前の月と比べて、AIが振り返りと改善のヒントを出す欄を付けました。
10月5日からの週は、こんな指摘が並びました。
会議中の54%で、別の作業をしていた
参加した形跡がない会議が、7件・5時間45分あった
連絡（Slackとメール）に、1日あたり1時間30分使っていた
ほかに、時間外の作業についての指摘もありました。
会議の半分以上で別のことをしていた、という指摘には、正直ドキッとしました。
ただ、この数字は、そのまま受け取れないところもあります。
会議中の「別の作業」には、画面を共有して説明している時間も入っていました。厳密には、別の作業とは言い切れません。
とはいえ、裏でAIを動かしていたのも事実なので、なんとも言えないところです。
「参加した形跡がない会議」も同じです。作業の時間を確保するために、カレンダーに予定を入れて押さえておくことがあります。
会議ではないのに、業務ログがそれを会議として拾っていました。ここは、別の課題として直さないといけません。
よかった点も出ています。
45分以上まとまって作業できた時間は、1日あたり1時間49分。前の週の37分から増えていました。
時間の使い方が見えると、次に自動化する場所が見える
以前、AIで生産性は上がりませんでした。という記事を書きました。
AIで月16時間を減らす目標を立てたのに、そもそも時間を測れないまま「未達」と書いた、という話です。
今回、少なくとも自分の分については、時間を測れるようになりました。
何にどれだけ時間を使っているかが分かれば、次にどこをAIに任せるかも見えてきます。
さっきの「探す」に1日1時間半近くかかっていたのも、まさにその候補です。
どこを自動化するか、どこに時間がかかっていて直すべきか。それを自分で見つけて、自分で直していけます。
この記録は、AIにも読ませてフィードバックをもらっています。
自分の時間の記録をAIに渡したら、ほぼ一人で仕事が回るようになってきた。
これが、作ってみていちばん大きな気づきでした。
ここで一つ、反対側の見方も置いておきます
画面を5分ごとに撮って、AIに読ませる。
人によっては、かなり気持ち悪いと感じると思います。
これは、自分で決めて、自分のためにやっているからできることです。
同じ仕組みを、ほかの人にそのまま広げるつもりはありません。やるとしても、本人が納得してからだと思っています。
もうひとつ。画像は、AIに読ませるときにクラウド側へ一時的に渡しています。
以前MCPは、つないだ瞬間がいちばん怖い。にも書きましたが、便利さと、どこまでデータを渡すかは裏表です。
まとめ：あなたは、今日の自分の時間を説明できますか？
AIに頼めば頼むほど、自分が何をしたかは分からなくなる。
だから私は、PCの記録を自動で取って、AIに1日をまとめさせることにしました。
SaaSを買わなくても、このくらいのものなら生成AIで作れます。
つまずいたのは、セキュリティソフト、祝日、時間外の扱い、タスク管理との言葉のずれ。どれも、最初に決めていなかったところでした。
それでも、時間の使い方が見えた今は、次に何を自動化するかを自分で決められます。
AIをたくさん使っている方ほど、おすすめしたい仕組みです。
あなたは、今日の自分の時間を説明できますか。
あとがき
まだ動かし始めて2週間ほどです。
1か月分のデータがたまったら、月の振り返りでAIが何を言ってくるのかを見てみたいと思います。
また進展があったら、この場で報告します。
あわせて読みたい
同じように社内でAI活用を推進している方の話が、一番参考になります。
「うちはこうだった」があれば、ぜひコメントで教えてください。
このnoteでは、横浜の中小企業でAI活用を進めるなかで、
うまくいったことも、うまくいかなかったことも、そのまま書いています。
よかったらフォローして、次回も読んでいただけると嬉しいです。
