NeoBO

人事・労務のためのAIエージェント基盤

つなぐ動かす記録する. 管理業務のためのAIエージェント基盤

手続きを、ノードを並べるだけのワークフローに。 AIの実行は、すべて改ざん検知付きの監査ログに残ります。

ワークフローをノードで可視化 / 人による承認を挟める / 実行証跡をハッシュ連鎖で保全

NeoBO コンソール セキュリティ 正常 carol@example.com
入社手続き自動化 検証 下書き保存 保存 実行
when: approved 入社を検知trigger.hr 必要な権限を判定ai.agent 情シスが承認approval.request 条件で分岐control.if アカウント作成connector.call 本人と上長へ通知notify 終了end

NeoBO デザイナ / ワークフロー「入社手続き自動化」(画面はデモデータ)

いま使っている社内システムに、そのまま。

人事・会計・情シス。主要な業務システムとAPIで連携します。

  • SmartHR
  • カオナビ
  • KING OF TIME
  • ジョブカン
  • jinjer
  • freee人事労務
  • タレントパレット
  • Deel
  • Greenhouse
  • Workday
  • BambooHR
  • Rippling
  • Lever
  • ADP
  • freee
  • マネーフォワード
  • 弥生
  • invox
  • TOKIUM
  • 楽楽精算
  • Bill One
  • 奉行クラウド
  • クラウドサイン
  • GMOサイン
  • DocuSign
  • QuickBooks
  • Xero
  • NetSuite
  • Stripe
  • x402
  • Microsoft 365
  • Azure
  • Windows
  • Google Workspace
  • kintone
  • Garoon
  • Slack
  • Chatwork
  • LINE WORKS
  • Notion
  • Salesforce
  • HubSpot
  • Okta
  • Jamf
  • ServiceNow
  • Zendesk
  • Jira
  • GitHub

※ 記載のサービス名は各社の商標または登録商標です。連携対応を示すものであり、提携・推奨関係を示すものではありません。
※ 一覧にないシステムも、API呼び出し・RPA・カスタムノードで連携できます。

課題

その手続き、まだ人が画面を行き来していませんか。

システムを入れるほど、そのあいだをつなぐ人の作業が増えていく。

01

システムが分かれ、転記が残る

人事・勤怠・会計が別のSaaS。人が画面を行き来して転記している。

02

承認のたびに手が止まる

誰の承認待ちか分からず、催促に時間が溶ける。

03

RPAが壊れ、直せる人がいない

画面が少し変わるだけで止まる。作った人はもう異動済み。

04

AIに任せたいが、証跡が残らない

根拠を説明できないと、管理業務では使えない。

46

日本企業1社あたりの平均業務アプリ数

出典:Okta「Businesses at Work 2025」

8割超

システム化しても「業務負担が軽減されていない」と回答

出典:エイトレッド/ワークフロー総研(2023年)

1,600h/月

大手企業の人事総務部門におけるAI活用の削減見込み工数

出典:LINEヤフーの公表事例(2025年)

※ 上記は業界一般の参考値であり、NeoBOの導入効果を示すものではありません。

アプローチ

つくって、まかせて、あとから確かめられる。

つなぐ

業務の流れをノードで可視化する

処理の順序と分岐がノードと線に。関係者全員が同じ図で確認できます。

デザイナを見る →

動かす

AIエージェントとRPAが実行する

APIはコネクタ、ないものはRPAが画面操作。重要な判断の前に承認を挟めます。

実行のしくみを見る →

記録する

すべての実行を監査ログに残す

誰の指示で、どの版で、どのモデルが動いたか。ハッシュ連鎖で改ざんを検知。

監査機能を見る →

機能 — デザイナ

処理の流れが、図として残る。

仕様書ではなく、動いているものそのものを見て確認できる。 どこで連携し、どこで承認し、どこで分岐するのか——処理の流れが図として残ります。

  • 業務担当者が中身を確認できる。ノードと線を追えば、処理の流れと連携先が分かる。
  • 変更したい箇所を指し示せる。図の上で、具体的に伝えられる。
  • 担当者が代わっても引き継げる。構成が図として残る。
  • 自社のエンジニアでも構築できる。API・カスタムノードを提供。
  • 保存前に検証できる。未接続・未設定を実行前に検出。

ノードパレット

  • 開始 / 終了start / end
  • AI エージェントai.agent
  • 承認(HITL)approval.request
  • RPA 実行rpa.run
  • 通知notify
  • 条件分岐control.if
  • 多分岐control.switch
  • データ変換data.transform
  • API 呼び出しapi.call
  • コネクタconnector.call
  • カスタムcustom

機能 — 監査 & ガバナンス

「AIが何をしたか」を、後から証明できる。

自動化を止めるのは、技術ではなく説明責任。 実行のすべてを監査イベントに記録し、ハッシュ連鎖で改ざんを検知します。

NeoBO コンソール セキュリティ 正常 carol@example.com

監査 & Governance

ハッシュ連鎖を検証 再読み込み

改ざん検知付きの監査イベント(ハッシュ連鎖)とモデルカタログ・Outbox を確認します。

連鎖検証 OK / 改ざんは検出されていません 6 events ・ verified 09:41 JST
HASHEVENTVERIFY
a4f9c1ワークフロー「入社手続き」を実行開始OK
7b02deai.agent が必要権限を判定(prompt v3 / 承認済)OK
e13a58個人情報を参照:氏名・所属・雇用形態OK
2c8f70承認要求を送信 → 情報システム部OK
bd45a9承認されました(carol@example.com)OK
91e6c3アカウントを4件作成し、通知を送信OK
プロンプト管理 コスト管理 PII 利用履歴 モデルカタログ Outbox イベント
プロンプト管理(差別化機能) draft → approved → published → deprecated
TEMPLATE
VER
STATUS
承認者
更新日
入社_権限判定
v3
published
carol@example.com
2026-07-12
退職_停止判定
v2
approved
dave@example.com
2026-07-09
労務_問い合わせ分類
v5
published
carol@example.com
2026-07-05
権限棚卸_残存検出
v1
draft
2026-07-15
入社_権限判定
v2
deprecated
carol@example.com
2026-05-30

NeoBO 監査 & Governance / ハッシュ連鎖とプロンプト版管理(画面はデモデータ)

機能 — 実行と運用

全部を任せない、という選択も残す。

間違えられない処理は、人の判断を経由させる。 自動化の範囲は、業務のリスクに合わせて決められます。

approval.request

承認受信箱

承認ノードで処理が止まり、担当者の判断を待つ。誰がいつ承認したかも記録。

rpa.run

RPAエージェント

APIのない社内システムは、RPAが画面操作で対応。

monitor

実行モニタ

稼働中と失敗した実行を一覧。どのノードで止まったかまで追える。

alert

アラート

失敗・遅延・コスト超過を検知して通知。

ユースケース — 人事・労務

まずは、いちばん人手のかかる手続きから。

繰り返し発生し、しかも間違えられない業務から。

入社が確定SmartHR 必要な権限を判定ai.agent 情シスが承認approval アカウント一括作成Google Workspace 他 本人と上長へ通知Slack

入社日までに、必要な環境が揃っている状態をつくる

職種と所属からAIが権限を判定。情シスの承認後、各SaaSのアカウントを一括作成し通知。付与内容は監査ログに残ります。

〜300名規模

手作業の入社手続きをテンプレート化し、属人性をなくす。

1,000名以上

拠点・雇用形態ごとの分岐を一本に集約する。

導入の流れ

ひとつの業務から始めて、広げていく。

01

ご相談

業務の流れを伺い、自動化の範囲をご説明。

02

対象業務の棚卸し

頻度と手作業の量から、最初の業務を決める。

03

構築・検証

当社または貴社が構築し、本番に影響しない状態で検証。

04

稼働・拡大

実行モニタで運用しながら、対象を増やす。

料金

対象業務の範囲と規模に応じて、お見積もりします。

ワークフロー数・実行回数・連携先・必要なガバナンスで構成が変わります。 まずは対象業務をお聞かせください。

はじめる

スモールスタート

ひとつの部門・数本から。まず効果を確認する構成。

広げる

部門横断

複数部門・多数の連携先。RPA・監査を含む本格運用。

統制する

全社・ガバナンス重視

SSO・詳細な権限管理・監査ログ長期保持・導入支援。

お問い合わせ

よくあるご質問

検討前に、よく聞かれること。

導入にあたって、自社にエンジニアは必要ですか。

必須ではありません。当社のエンジニアが伴走して構築します。社内にエンジニアがいれば、ドキュメントをもとに自社構築も可能です。

構築後、自社で変更を加えられますか。

社内にエンジニアがいれば改修できます。いなくても、変更したい箇所を図の上で指し示せます。運用体制はご要望に合わせて設計します。

デザイナ画面は誰が見るものですか。

エンジニアだけでなく、業務担当者や情シスも。動いている構成そのものを、稼働前に確認できます。

一覧にない社内システムとも連携できますか。

できます。APIがあれば「API呼び出し」、なければRPAの画面操作、独自処理は「カスタム」ノードで対応します。

AIが誤った処理をした場合、どう検知できますか。

すべての実行が監査イベントに記録され、使われたプロンプトの版とモデルを追跡できます。重要な処理には承認ノードを推奨します。

既存のRPAツールから移行できますか。

置き換えも、API部分だけワークフロー化して画面操作をRPAに残す段階的移行も可能です。

小さく始めて、あとから広げられますか。

ひとつの業務から着手し、実行モニタで確認しながら対象を増やせます。

まずは、いちばん面倒な手続きを
AIエージェントに。