工数管理の未来を拓く「foreshade」：AlmureがAgentic AIと秘密計算で実現するデータ活用の新常識

「foreshade」が工数管理の課題を解決

日本の多くの企業では、日々の工数入力に多大な時間とコストを費やしている一方で、そのデータの正確性は5〜6割にとどまると言われています。この不正確なデータが、案件採算や見積もり、請求の判断に影響を与え、プロジェクト型ビジネスの75%が赤字案件を経験し、年間平均損失が約2,000万円にのぼるという課題を抱えています。従来のPCログ・モニタリングツールは、従業員の「監視」と捉えられ、セキュリティとプライバシーの壁を乗り越えられませんでした。

Almureが提供を開始したProject Intelligenceアプリ「foreshade」は、この古典的な工数管理の課題に対し、最先端のAIセキュリティ技術で新たな解決策を提示します。現場が普段通りに業務を行うだけで、AIが分単位の精密な作業ログを自動生成します。これにより、従業員は手入力の負担から解放され、企業は監視なしで正確なデータを取得できるため、データの質、セキュリティ、プライバシーを両立することが可能です。

「foreshade」の主な特徴は以下の通りです。

• AIが分単位の作業ログを自動生成します。

• 経営層には、月次の締めを待たずに、正確な案件別の売上原価と着地見込みを提供します。

• 個人の詳細ログは本人だけに共有され、経営層には集計結果のみが共有されるため、プライバシーが保護されます。

• 既存の工数管理・PSA・会計ツールを置き換えることなく、その手前の「入力レイヤ」のアドオンとして接続できます。

秘密計算技術で「見せない」を保証

「foreshade」は、個人の精密な作業ログという最高機密のデータを、運用ではなく技術で保護します。Almureが慶應義塾大学と共同で研究開発を進めるConfidential Computing（秘密計算）技術と、複数の暗号技術を組み合わせた独自のセキュリティプロトコルにより、機密性の高い作業記憶を暗号学レベルのセキュリティで保護されたまま処理します（本技術は特許出願中）。

Almure株式会社の代表取締役である百瀬孝紀氏は、データは価値が高いほど機密性も高く、AIの能力が進んでもセキュリティとプライバシーが障壁となり、AIが踏み込めていない領域があると述べています。Almureは、この壁を最先端のAIセキュリティ技術で突破することを目指しており、「foreshade」はその最初の事例として、個人のデータ主権とセキュリティを守りながら正確な経営の数字に変えることを実現しています。

Almureの「秘密計算」技術

秘密計算とは、ハードウェアレベルで実行環境を隔離・暗号化し、クラウド事業者やシステム管理者からすらアクセス不可能な状態でデータを処理する技術です。従来のセキュリティが「通信時」や「保管時」の暗号化にとどまっていたのに対し、秘密計算は「処理中」の機密データまでも保護します。Confidential ComputingやTrusted Execution Environment (TEE)とも呼ばれ、Confidential VMやHardware Enclaveといった技術が存在します。

Almureは、実際のアプリケーションが要求する仕様から逆算し、トップダウンで設計する「purpose-built」なアプローチを採用しています。これにより、従来の秘密計算技術では困難だった、暗号鍵管理レベルの安全性と高度なAI処理の汎用性の両立を実現しています。「セキュリティ準拠に特化した秘密計算」という新しい技術的アプローチにより、顧客価値への転換と秘密計算市場の成熟をスピーディーに進めていく方針です。

会社概要と関連情報

Almure株式会社は、2026年1月に設立され、東京都渋谷区に本社を構えています。AI Agentが機密性の高いデータを安全に活用するための基盤技術の開発、およびProject Intelligenceアプリ「foreshade」の開発・提供を事業内容としています。同社は2026年4月にシードラウンドで2億円の資金調達を実施し、慶應義塾大学との共同研究も開始しています。

「foreshade」に関する詳細情報やお問い合わせは、以下のプロダクトサイトから可能です。

• foreshade プロダクトサイト

• foreshadeに関するお問い合わせ

• Almure株式会社 公式サイト

AI Workstyle Lab編集部コメント

Almureが提供を開始した「foreshade」は、工数管理の非効率性やデータ不正確さに悩む多くの企業にとって、画期的な解決策となるでしょう。特に、士業や受託開発企業など、プロジェクト単位でのコスト管理が重要なビジネスにおいては、リアルタイムで正確な原価を把握できるため、赤字案件の早期発見や見積もり精度の向上に直結します。従業員の入力負担をなくし、プライバシーを保護しながら高精度なデータを取得できる点は、今後のビジネスにおけるAI活用の一つの理想的な形を示唆していると言えます。これにより、企業の収益性向上と従業員のエンゲージメント強化が期待されます。

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