デモの使い方

全国の拠点間の人材マッチングや進捗リスク検知、ナレッジ共有をAIで支援する複数拠点連携システムのデモ画面です。

拠点間連携 人材マッチング ナレッジベース

操作手順

  1. 「AI推奨: 最適人材マッチング」で案件ごとの最適な人材提案を確認
  2. 「拠点別案件管理 (AI進捗リスク検知)」の表でAI進捗予測とAIリスクを確認
  3. 「ナレッジベース (AI自動整理)」の成功事例集・FAQ・注目ナレッジを確認

活用シーン

  • 全国拠点間の人材シフト・マッチングの効率化検討
  • 拠点横断の案件進捗とリスクの一元管理
  • AIタグ付け・FAQ自動生成によるナレッジ共有の活性化

AI支援型複数拠点間連携システム

全国拠点間の情報共有と人材マッチングをAIが支援し、業務効率を向上

AI推奨: 最適人材マッチング

案件の要件と登録人材のスキル・経験をAIが分析し、最適なコーディネーターを提案します。

案件 #NEO-101 (東京): 高度ITスキル人材には、大阪拠点の山田 健一氏が最適です。

案件 #NEO-102 (福岡): 営業経験豊富な人材には、札幌拠点の田中 優子氏が適任です。

AI分析: コミュニケーション要約

TY
田中 優子 2024-07-25 14:30

案件#NEO-102の進捗会議を実施しました。顧客からの要望は「納期の短縮」が最優先とのことです。

AI要約: 主要議題「納期短縮」。顧客の緊急度が高い。
YS
山田 健一 2024-07-25 10:15

案件#NEO-101について、技術要件が変更されました。バックエンド開発のリソース追加が必要です。

AI分析: リソース追加が必要な技術要件変更。関連部署へ連携。

拠点別案件管理 (AI進捗リスク検知)

案件ID 案件名 顧客名 担当拠点 担当者 AI進捗予測 AIリスク ステータス 最終更新日
NEO-101 IT人材派遣プロジェクト A社 東京本社 山田 健一 順調 (95%) 低 進行中 2024-07-25
NEO-102 新卒採用支援サービス B社 福岡支店 田中 優子 遅延可能性 (70%) 中 進行中 2024-07-25
NEO-103 キャリアアップ支援 C社 大阪支店 佐々木 亮 順調 (99%) 低 完了 2024-07-24
NEO-104 外国人材紹介 D社 札幌支店 井上 葵 要監視 (80%) 中 新規 2024-07-23

ナレッジベース (AI自動整理)

成功事例集 (AIタグ付け)

AIが過去の成約案件から成功要因を抽出し、タグ付けしています。

FAQ (AI自動生成)

AIが過去の問い合わせ履歴から、よくある質問とその回答を自動生成。

AI推奨: 注目ナレッジ

AI提案: 最新のIT業界トレンドレポートが更新されました。

AI提案: 今週最もアクセスされた「効果的な面談術」

AIアシスタント:
案件#NEO-102の納期短縮について、過去の類似案件から効率的なプロセス改善策を提案できます。