Collect
3Claude Code / Codex / Cursor のローカル履歴を集約
AI Agent Governance Platform
Claude Code
Codex
Cursor
プロンプト履歴を集約し、
安全性と生産性を両立する
Renue Agent Monitor は、Claude Code / Codex / Cursor のローカル履歴を集約し、利用状況の統計、危険操作アラート、Prompt改善ポイントまで一気通貫で可視化するためのプラットフォームです。成果物だけではなく、AIにどう依頼し、どう検証したかまでレビューできる状態を作ります。
社内運用を外部公開
組織利用 / 個人利用に対応
Mac / Windows 配布可
危険操作を早期検知
機密情報アクセスや危険な指示パターンを継続監視
利用状況をユーザー別に把握
誰がどのAIをどう使っているかを可視化
対話品質を評定
良いPromptの型を組織学習へつなげる
Detect
24/7危険な操作や機密情報アクセスの兆候を継続監視
Review
1人別利用状況をユーザー単位で比較し、活用度の差を把握
Improve
4軸対話の改善点チェックと評定で全体レベルを底上げ
Problem
成果物レビューだけでは、AI活用の危うさが見えない
AIが最もらしい成果物を大量に出すほど、アウトプットのレビュー工数は重くなります。しかも完成コードだけを見ても、どんな前提でAIに依頼したのか、危険な操作が混ざっていないか、検証条件が足りていたかまでは追えません。
- 危険なPromptや秘密情報の貼り付けが属人化しやすい
- 良い使い方も悪い使い方もチームに蓄積されにくい
- AIを多く使う人の知見が、組織の標準になりにくい
Solution
対話ログと利用統計を集め、改善可能な運用に変える
Renue Agent Monitor は、社内で実際に使っているAI活用の監視・評価の仕組みを外部提供するものです。利用履歴を集約し、統計・アラート・評定までつなげることで、セキュリティを守りながらAI利用レベルを引き上げます。
目的
AIをより多く使う人を評価し、AIの使い方を見ることで全体のレベルを上げる。
Core Functions
AI活用を改善につなげる主要機能
監視だけで終わらず、見える化から改善アクションまで一連の運用として回せます。
01
ローカル履歴をサーバーへ集約
各端末に散らばる Claude Code / Codex / Cursor の利用履歴を回収し、レビュー可能な形で一元化します。
02
統計とユーザー別利用状況を表示
利用量、ツール別傾向、ユーザー別の活用度を並べて、組織内の差分と伸びしろを把握できます。
03
危険操作アラートと改善点チェック
機密情報アクセスなどの危険シグナルを検知し、PromptやAI対話の改善点を評定として返します。
Always On Collection
セットアップ後は hook が自動起動し、全社員の端末から継続収集
初回セットアップで各社員の端末にエージェントを入れると、Claude Code / Codex / Cursor の利用に合わせて hook が自動で動作します。ユーザーが毎回アップロード操作をしなくても、利用ログ、プロンプト履歴、危険シグナルをサーバーへ自動送信できます。
端末ごとの常時収集
Mac / Windows 端末上で hook が継続監視し、利用発生時に必要データを送信します。
全社員ぶんを一元化
社員ごとに散らばる AI 利用ログを組織単位でまとめ、比較とレビューができる形に整えます。
管理者は Insight を見るだけ
管理者はダッシュボード上で収集済みデータを確認し、アラート対応や活用改善に集中できます。
What Gets Sent
自動収集される内容
Prompt / 応答履歴依頼内容と検証プロセスを記録
利用統計セッション数、メッセージ数、利用時間を集計
危険シグナルシークレット露出や危険コマンドを検知
改善材料対話品質の評定と見直しポイントを抽出
Screen Preview
ダッシュボード以外の主要画面もPC表示で確認
利用ランキング、セッション単位の詳細確認、セキュリティアラート一覧まで、運用に必要な画面を一連で確認できます。
Ranking
従業員別の利用ランキング
セッション数、メッセージ数、利用時間を従業員別に比較し、活用度の高いメンバーや支援が必要な層を把握できます。
Session Detail
一覧から開くセッション詳細
使用モデル、ツール回数、編集ファイル、実際のプロンプト履歴まで掘り下げて、成果物の背景にある対話プロセスをレビューできます。
Security Alerts
セキュリティアラート一覧
重大度、タイプ、対象従業員、ステータスを一覧化し、秘密情報の露出や危険コマンド検出を優先度付きで追跡できます。
AI Insight
生成AIが利用状況を読み取り、改善アドバイスを提示
収集されたセッション履歴、評価スコア、作業パターンをもとに、生成AIが現状の使い方を要約し、次に直すべきポイントを具体的に返します。
MCP Extension
AIエージェントで自社のAI利用実態を分析
MCP（Model Context Protocol）拡張により、管理者が Claude Code などのAIエージェントから直接モニタリングデータを取得・分析できます。
AIエージェントが自社データを読み取り、即座に分析
Claude Code やその他のAIエージェントから MCP サーバー経由で利用統計・セッション詳細・従業員別データにアクセスできます。「優秀な人のPromptを調べて全体に広げるべきインサイトを出して」といった自然言語の指示だけで、AIが自社のデータを横断分析します。
自然言語で分析指示
ダッシュボードを操作するのではなく、AIに直接分析を依頼
全データに横断アクセス
利用統計、セッション詳細、従業員効率、セキュリティ情報を一括取得
独自の観点で深掘り
定型レポートにない切り口で、自社固有の課題と改善策を導出
トップユーザーの使い方を組織全体へ展開
AIエージェントがセッション品質スコアや利用パターンを横断比較し、「どの人がどんな工夫をしているか」「全体に広げるべきPromptの型は何か」を具体的に提示します。ダッシュボードの数値を眺めるだけでなく、次のアクションまでAIが導き出します。
Note
MCP拡張はお問い合わせ後にご利用いただける拡張開発オプションです。無料プランの標準機能には含まれません。導入をご検討の方はお問い合わせください。
How It Works
導入から改善までの流れ
アカウント作成
組織利用または個人利用を選んで開始。個人利用は Google / GitHub / X ログインにも対応します。
端末接続
Mac / Windows 向けインストーラーを配布し、対象メンバーの利用履歴を継続収集できる状態を作ります。
Insight確認
利用統計、危険操作、指示品質の弱点を見ながら、運用ルールとPromptの型を改善します。
Architecture
自動収集の仕組み
各社員の端末で hook が発火し、中央サーバーへデータを集約して管理者画面に反映する流れです。
Step 1
各社員の PC
- Claude Code / Codex / Cursor を利用
- セットアップ済みエージェントが常駐
- 社員ごとに hook が自動起動
Step 2
ローカル hook / collector
- 利用イベントを検知
- 履歴・統計・危険操作を抽出
- 送信用のレコードへ整形
Step 3
Renue Agent Monitor
- 全社員ぶんのログを集約
- ランキングと利用統計を更新
- アラートと改善指標を生成
Step 4
管理者ダッシュボード
- 社員別ランキングを確認
- セッション詳細をレビュー
- セキュリティアラートへ対応
レビュー観点の例
- 目的・制約・完了条件が AI に共有されているか
- 秘密情報や危険操作がPrompt内に混ざっていないか
- 生成コードに対する検証条件が依頼時点で明示されているか
- 再現性のある対話プロセスとしてチームへ展開できるか
Start Now
まずは自社のAI活用を見える状態にする
レビュー負荷を増やすのではなく、レビューしやすいAI活用プロセスを作るためのLPに整理しています。