renue、全社でClaudeCode導入率100％を達成、社内業務統合CLI「renue-cli」を開発
株式会社renue
AIを「使ってもらう」から「業務の中核で働かせる」へ。全社員のAIエージェント日常利用を前提に、社内情報へ自然言語でアクセスする基盤を自社開発。
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renue-cliは、株式会社renueが自社開発したCLI／MCP（Model Context Protocol）ツールです。
Claude CodeなどのAIエージェントから、社内業務プラットフォーム「renue hub」の全機能を自然言語で操作可能にします。
本リリースの核は、独立した2つの取り組みではなく 「順序」 にあります。第一に、renueは経営指標として 全社員のClaude Code利用率100% を達成しました。第⼆に、その全員利用環境で初めて顕在化した「AIが社内情報にアクセスできない」という壁を埋めるために、renue-cliを開発しました。人のAI利用率を先に100%にし、それを支える社内情報アクセス基盤を後から敷く という順序で、2つの取り組みは、一貫した流れで繋がっています。
renueは、AIエージェント活用における次の2点を同時に実現しました。
(1) 全社員Claude Code利用率100%の達成 ─ 営業・採用・広告運用・経理・広報・事務まで職種横断で、Terminal上のAIエージェントを業務の主要インターフェースとして定着させました。試験導入や一部職種への限定利用ではなく、全社員の日常業務UIとして組織に浸透しています。
(2) renue-cliによる社内情報アクセス基盤の公開 ─ 利用率100%を達成して初めて顕在化した「AIは賢いが社内情報を知らない」というラストワンマイル問題を解決するため、社内業務プラットフォーム「renue hub」の全機能をMCP経由でAIエージェントに開放しました。
この2つが揃うことで実現した成果は以下の通りです。
- 日報作成の自動化：Googleカレンダー・Slack・議事録を横断参照し、AIが自動ドラフト- 広告運用の効率化：Google Ads・MetaをMCP経由で操作- 採用業務の高度化：候補者管理、ペルソナマッチング、面接分析- 営業・コンサルティング支援：事例AI生成、ロールプレイ、ステークホルダー分析- 広報作成の自動化：ドラフト・法務チェック・HTMLプレビューまで一気通貫- MCPプロファイル分割による最適化：業務領域ごとにコンテキスト消費を最適化
renue-cliは単なる業務効率化ツールではなく、「先に人のAI利用率を100%にする」→「その人たちの業務を支える情報基盤を敷く」 という順序を前提に設計された組織変革のプラットフォームです。
AIエージェントの普及は急速に進んでいます。Claude Code、Codex、Cursorといったツールにより、コード生成やドキュメント作成の生産性は飛躍的に向上しました。AIエージェントの活用範囲は開発領域を超え、ホワイトカラー業務全般へと拡大しつつあります。
しかし、多くの企業ではAIエージェントの活用が 「試験導入」「一部職種」「汎用的なタスク」 に留まっています。文章要約・翻訳・コード生成といったどの企業でも共通する作業は効率化できても、全社員が日常業務の主要インターフェースとしてAIエージェントを使う状態には到達していません。ツールの導入と、組織的な定着は別の問題 です。
renueはこの点を組織変革の出発点と位置づけ、Claude Code利用率100%を経営KPIとして管理してきました。全員に毎日使ってもらう環境を先に作ったことで、次の壁が明確に見えました。
AIエージェントがどれだけ賢くても、社内情報にアクセスできなければ業務は完遂しない。
日報を書くには日報システムにログインし、手動で入力する必要があります。契約情報を確認するには契約管理ツールを開き、検索条件を指定して探す必要があります。AIは優秀なアナリストにも、優秀なコピーライターにもなりますが、自社の日報・契約・広告・採用・議事録データベースに直接アクセスできなければ、「社内事情を知らない外部コンサルタント」の域を出ません。これが 「ラストワンマイル問題」 です。
さらに、業務システムが複数に分散していること自体が生産性を低下させています。日報、議事録、契約、採用、広告、経理。それぞれ異なるツールにログインし、異なるUIを操作し、異なるデータ形式で情報を入力する。1日に10回ツールを切り替えれば、その都度コンテキストスイッチが発生します。
加えて、AIエージェントの活用スキルは個人差が大きく、優れたPromptや効果的な使い方の知見は個人に留まります。組織的な教育や改善サイクルの起点となるデータは、全員が使う環境がなければ蓄積されません。 利用率100%という土台があって初めて、組織学習サイクルが回り始めます。
つまり必要なのは、次の2つを同じ順序で揃えることでした。１.人のAI利用率を100%にする。２.その人たちの業務を支える社内情報アクセス基盤を敷く。
第1フェーズ：全社員Claude Code利用率100%の達成
renueはまず、Claude Codeの全社員利用率を経営指標として可視化・管理し、100%を達成しました。ツールの導入で終わらせず、営業・採用・広告・経理・広報・事務まで職種横断で、Terminal上のAIエージェントが業務の主要UI となる状態を組織に定着させました。この土台があるからこそ、次のフェーズで作る基盤が「作れば使われる」前提で設計できます。
第2フェーズ：renue-cliによる社内情報アクセス基盤の構築
renue-cliは、社内業務プラットフォーム「renue hub」をAIエージェントから操作するためのCLI／MCPツールです。MCP（Model Context Protocol）を通じて、Claude CodeなどのAI開発環境からrenue hubのAPIを呼び出し、業務データの読み書きを自然言語ベースで実行します。
主要機能の詳細は以下の通りです。
日報作成の自動化
Googleカレンダー・Slack・議事録を横断的に参照し、AIが日報を自動ドラフトします。作成された日報はSlackのdaily_reportsチャンネルに自動投稿され、管理者向けの日報一覧・週次サマリー・コメント管理にも対応しています。
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営業・コンサルティング支援
事例のAI生成、ロールプレイ・シナリオ訓練、ステークホルダー分析を実装しています。契約管理（テンプレート作成・請求スケジュール・アラート）、月次収益管理、売上ダッシュボード（Sales Hub）も提供しています。
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広報作成の自動化（広報作成MCP）
プレスリリースのドラフト作成から法務チェック・HTMLプレビュー・エクスポートまで、プレスリリース制作の全工程をMCP経由でAIエージェントに委任できます。景品表示法・薬機法・著作権等のリスクを事前検出する法務レビュー機能を搭載しています。
マーケティング機能
キャンペーン管理（予算配分・実行記録） 、クリエイティブ管理（AI生成・パフォーマンス追跡） 、ランディングページ管理（セクションAI生成・公開） 、マーケティングペルソナ・仮説管理、ブランドアセット管理など、マーケティング業務を包括的にカバーしています。
業務領域ごとにMCPプロファイルを分割し、コンテキスト消費を最適化。必要な機能だけを有効化する運用設計としています。
「全員が使う」× 「社内情報にアクセスできる」 の2つが揃って初めて、AIは「ファーストクラス
の業務遂行者」として機能します。どちらか片方だけでは業務オペレーションは変わりません。
- 業務UI統合：AIエージェントという単一のインターフェースから、日報・議事録・契約・採用・広告・経理・広報など複数領域の業務を一貫して実行可能に。 「ツール間の移動コスト」が解消され、業務の遊休時間が大幅に削減- 日報作成の自動化：：一日の活動実績からAIが日報を自動生成し、Slackに自動投稿。全社員がリアルタイムで確認可能- 広報制作の効率化：プレスリリースのドラフトから法務チェック・HTMLプレビューまでを一気通貫で実行。制作工数を大幅に短縮- 組織学習サイクルの起動：全員が使う環境があるからこそ、利用ログ・プロンプト・改善要望が定常的に蓄積され、AI活用スキルが個人知から組織知へ底上げ- AI活用の組織浸透：全社員がTerminal上のAIエージェントで日常業務を遂行する体制が定着
- 事務担当者がドキュメント作成やデータ整理をAIエージェント経由で遂行する- コンサルタントが分析レポートの生成や提案資料の下書きをAIに指示する- 広告運用担当者がGoogle Ads・Metaの入札調整をターミナルから実行する- 採用担当者が候補者管理・ペルソナマッチング・面接分析を行う- 広報担当者がプレスリリースのドラフト作成から法務チェックまでをAIに委任する- 経理担当者がFreee会計と連携した取引管理・月次集計・PL要約を実行する
いずれのシーンも、前提にあるのは「全社員がAIエージェントを主要UIとして使っている」こと、そして「そのAIが社内情報に自然言語でアクセスできる」ことの2点です。
renueが自社で実証したのは、個々の機能そのものよりもむしろ 「順序」 です。
- 人のAI利用率を先に上げる（Claude Code利用率100%）- 社内情報アクセス基盤を後から敷く（renue-cli／MCP）
この順序で進めなければ、ツールは導入されても使われず、基盤を作っても業務は変わりませ
ん。renueは「まず自社をDXする」を掲げ、この順序で得た知見を外部提供する取り組みを進め
ています。
短期的には、以下の拡張を予定しています。
- Slack連携の機能拡張（スレッド認識・マルチチャンネル対応）- MCP書き込み権限の横展開- AIエージェント利用評価の高度化自（自動フィードバック・改善提案）
中期的には、AIエージェントと業務オペレーションの接続におけるベストプラクティスの体系化に取り組みます。 「MCPプロファイル分割によるコンテキスト最適化「書き込み制御による安全設計」 「業務データのAPI化とAI接続」といった知見を、より多くの組織が活用できる形に整備します。
AIエージェントが業務インフラとなる時代において、 「人のAI利用率100%」と「社内情報アクセス基盤」の両輪 を同じ順序で揃える仕組みは不可欠です。renueは、renue-cliで培った知見をコンサルティングおよびFDE（Forward Deployed Engineering）サービスを通じて社外にも展開し、AIエージェント活用の「ラストワンマイル」を埋める支援を進めてまいります。
会社名：株式会社renue
所在地：〒105-7105 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター 5階
代表者：山本悠介
事業内容：AIコンサルティング業
URL：
https://renue.co.jp/
メール：info@renue.co.jp
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
