Black AI、進化する企業AI「WorkPeer」を発表 ― レガシー基幹システムも改修なしで連携。日本企業のオフィスワークを再現したベンチマークで総合1位。

Black AI株式会社（本社：東京都渋谷区）は2026年6月7日、企業向けAIプラットフォーム「WorkPeer（ワークピア）」の提供を開始しました。WorkPeer は、チャットで指示するだけでAIが業務の進め方をワークフローとして組み立て、実行のたびに自ら精度を高めていく「進化型」のプラットフォームです。APIを持たないレガシーな基幹システムも、AIが画面を見て操作する「Compute Use（コンピュータ操作）」により、改修することなく連携できます。なお、これまで個別に提供してきた「AI PC Worker」（画面操作による業務の実行）と「AI Knowledge Core」（社内ナレッジの活用）は、本プラットフォームに統合しました。

日本企業のオフィスワークを再現した自社ベンチマーク「JEB-Bench」では、海外製の汎用AIエージェントや国産AI SaaSを含む6系統との比較において、WorkPeer が総合1位を獲得しました。

発表のポイント

• チャットで「こうしたい」と伝えるだけで、AIが業務ワークフローを生成・保存。2回目以降はワンクリックで実行できます。
• 実行ログをAI自身が振り返り、精度と効率を継続的に高めていく「進化型」の設計。
• SaaSはコネクタで、APIのないレガシー基幹システムは画面操作（Compute Use）で連携。既存システムの改修は不要です。
• 日本企業のオフィスワークを再現したベンチマーク「JEB-Bench」（9評価軸×33タスク・自社実施）で、比較6系統中1位。
• 人による承認（Human-in-the-loop）、操作の監査ログ、権限管理（RBAC）を標準装備し、内部統制（J-SOX）に対応。データは日本国内に保存し、AIの再学習には利用しません。オンプレミス構成にも対応します。

開発の背景 ― 導入したAIが、なぜ効率化に繋がらなかったのか

ChatGPTやRPAを導入したものの、「効率化された」という実感が得られない——。いま、多くの日本企業が同じ壁に直面しています。当社はその要因を、大きく3つの課題として捉えました。第一に、結局はチャットでのやり取りに留まり、業務の自動化（AIエージェント化）まで至らないこと。第二に、データもシステムも部署ごとに分散し、AIが業務をまたいで動けないこと。第三に、汎用的なAIが自社の業務やルールを理解しておらず、現場で使いものにならないことです。

WorkPeer は、この3つの課題に正面から応えるために開発しました。鍵となるのは、AIを「導入して終わり」の道具としてではなく、仕事を任せられる新しい同僚として「採用」するという発想です。人がAIの操作を覚えるのではなく、AIが既存の業務システムを操作して業務そのものを代行し、任されるほど現場を覚えて賢くなっていきます。現場は、新しい操作を覚える必要も、これまでのやり方を変える必要もありません。

チャットでつくり、使うほど賢くなるAIワークフロー

業務の進め方をチャットで伝えると、AIがその手順をワークフローとして設計し、保存します。2回目以降はワンクリックで呼び出すだけで、毎回同じ手順を正確に再現します（承認・監査つき）。さらに WorkPeer は、実行のたびに自らの処理ログを振り返り、誤りの修正や手順の効率化をワークフローへ反映します。チャットで追加の要望を伝えれば、その場で育てることもできます。プログラミングの知識は必要なく、現場の担当者が自分の手で業務を自動化できます。

レガシーシステムも、改修ゼロでつなぐ

Microsoft 365、Slack、kintone、freee、Salesforce、SAP など、主要なクラウドサービスはコネクタで接続します。APIが用意されていない独自開発の基幹システムやレガシーシステムも、AIが画面の文脈を理解して直接操作する「Compute Use」により、そのまま自動化の対象にできます。ツールの乗り換えもシステム改修も必要なく、複数のシステムをまたぐ業務を、ひとつのワークフローとしてつなぐことができます。

日本企業のオフィスワークを再現したベンチマークで、総合1位

海外で先行する汎用AIエージェントの多くは、日本企業特有の商習慣や基幹システムを前提としていません。そこで当社は、日本企業のオフィスワークに即した性能を測るためのベンチマーク「JEB-Bench」を独自に開発しました。物流・精密製造・地方銀行・リテール・総合建設の5社を想定し、社内文書のコーパスと基幹システムのモックを用意。社内ナレッジQA、ワークフロー生成、業務システムの実行、資料作成など9つの評価軸・33のタスクを設計し、海外製の汎用AIエージェントや国産AI SaaSを含む6系統を、同一条件で測定しました。

※ JEB-Bench は2026年6月に当社が実施した自社ベンチマークです。各製品は、基盤となるAIモデル単体ではなく、製品（ハーネス）としての性能を比較しています。公平を期すため、Gemini CLI を除く全製品の基盤モデルを Claude Sonnet 4.6 に統一し、Gemini CLI のみ Gemini 3.1 Flash-Lite Preview を使用しました（測定時の各製品バージョン：Gemini CLI v0.44.0、Claude Code v2.1.161、OpenClaw 2026.4.5）。したがってスコアの差は、AIモデルの差ではなく、製品＝ハーネスとしての性能差を表します。今後オープンソースとして公開する予定で、開発中のため結果は変動する可能性があります。詳細な結果は製品ページに掲載しています。

活用例 ― 現場の定型業務を、そのまま自動化

• 物流・3PL：配送依頼票をスマートフォンで撮影すると、AIが内容を読み取って商品マスタと照合し、配送管理システム（TMS）へ登録。1件あたり約5分かかっていた作業を約30秒に短縮し、転記ミスも解消します。
• 経理：メールで届いた請求書をPDFから読み取り、金額と社内規程を判定。一定額を超える場合は承認を得たうえで、会計システムへ自動で起票します。
• 社内ヘルプデスク：Slackに寄せられた質問に対し、社内文書を検索して出典つきで回答。解決できない場合は担当者へ引き継ぎます。
• 資料作成：売上データをもとに、グラフ作成・本文執筆・過去資料の参照を並行して進め、月次報告のドラフトを数分で用意します。

WorkPeer は、製造・物流・金融・建設・小売・医療・自治体など、業種ごとの業務や既存システムに合わせて作り込むことを前提としています。製造・医療・法務といった専門領域に特化したエージェントも、順次拡充していきます。

今後の展開

当社は今後、SaaS・基幹システム向けコネクタや業種特化エージェントの拡充、ベンチマーク「JEB-Bench」のオープンソース化を進めてまいります。特定の製品やベンダーに縛られない形で、日本企業のAX（AIトランスフォーメーション）を支援していきます。

Physical AI時代へ ― 現場のロボットと、業務プラットフォームをつなぐ

WorkPeer が見据えるのは、デジタル上の業務自動化だけではありません。その先にあるのが「Physical AI（フィジカルAI）時代」です。IoT技術で現場のAIロボットと WorkPeer をつなぎ、ロボットが生み出す現場のデータと、企業のAIプラットフォームをシームレスに統合する——。オフィスのデスクワークから、物流倉庫や製造ラインといった物理世界の現場まで、AIが一気通貫で業務を担う世界の実現を目指します（現在開発中）。

製品の詳細は、WorkPeer 製品ページをご覧ください。導入のご相談やオンラインデモのお申し込みは、お問い合わせフォームより承ります。

Black AI について

Black AI株式会社は、AI開発を専門とするAIスタートアップです。生成AI、AIエージェント、フィジカルAI領域の研究開発を通じて、AIの社会実装を目指しています。

会社名：Black AI株式会社 所在地：東京都渋谷区道玄坂１丁目１０番８号 代表者：代表取締役 李迅然 設立：2026年2月 事業内容：AI開発（生成AI／AIエージェント／フィジカルAI） コーポレートサイト：https://www.blackai.co.jp/

本件に関するお問い合わせ

Black AI株式会社 担当：広報担当 Email：info@blackai.co.jp