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AIによる人材配置最適化：実務で使えるデータ分析とスキルマッチング法
企業の成長に欠かせない人材配置ですが、勘や経験に頼った属人的な判断に課題を感じていませんか？
本記事では、人材配置にAIを活用するメリットや具体的なツール事例、そして実体験に基づく活用法を詳しく解説します。
「適切な人材を配置するにはどんなデータが活用できるのか」「感覚に頼らずにフラットな視点で人材配置を行うにはどうすればいい？」と日々悩んでいる方にとって、有用な情報となるはずです！
👥AIを人材配置に活用？なぜ今注目されているのか
近年、AI技術の飛躍的な進化に伴い、人事・労務領域でもAIを活用した人材配置が大きな注目を集めています。
なぜ今AIによる人材配置が求められているのか、その背景にある組織の課題や新しい働き方のトレンドについて詳しく解説します。
属人化からの脱却
これまでの人事異動や配属先の決定には、直属の上司や人事担当者の「勘と経験」に依存していたり、企業規模が大きいと全従業員の適性やキャリア志向を正確に把握しづらいなどの課題がありました。
これでは、本来の実力が正当に評価されない、という不満も消えません。
AIを活用すれば、膨大な人事データや評価履歴を客観的に分析し、人の主観に偏りがちな判断を補う配置検討を行うことが可能に！
データに基づいた合理的な意思決定が行えるようになるため、企業全体の生産性向上や従業員の不満解消にも直結する大きな利点となり得るのです。
適材適所の実現
近年、特定の役職や職務内容に縛られず、従業員が持つスキルを軸に組織を編成する「スキルベース組織（SBO）」という考え方が浸透しつつあります。
AIは、このスキルベースの取り組みを強力に後押し！
従業員一人ひとりが持つスキルセットを詳細にマッピングし、現在社内で不足しているスキルや各プロジェクトで求められる要件と自動的に照合することで、従来の枠組みにとらわれない抜擢や個人の成長意欲に寄り添った異動が実現します。
結果、真の意味での適材適所が叶うようになるのです。
🧐AIを活用した人材配置。何ができる？
AIに人材配置をサポートしてもらうことで、従業員の隠れたスキルを発見できたり、データに基づいて人間関係の摩擦を予測するなど、組織のパフォーマンス向上が期待できるんです。
個人スキルの可視化とマッピング
AIを人材配置に導入する目的の一つとして、従業員情報の高度な一元管理と可視化が挙げられます。
履歴書や過去の業務経歴、保有資格といった基本的な情報に加え、日々の業務で培った暗黙知やプロジェクトでの成果など、多角的なデータをAIが分析。
誰がどのような分野で優れた能力を発揮できるのかがスキルマップとして明確に描かれます。
また、従業員自身が今後のキャリアの希望を入力することで、会社が求める要件と個人の志向性をすり合わせることも可能です。
埋もれがちな才能を発掘し、適切なプロジェクトへアサインするための強力な羅針盤として機能するため、組織全体のポテンシャルを底上げすることに繋がります。
相性シミュレーション
個人の能力がどれほど高くても、配属先のチームや上司との相性が悪ければ本来のパフォーマンスを発揮することはできません。
AIは単純なスキルのマッチングだけでなく、性格診断テストの結果や過去のコミュニケーションデータなどを解析し、「人と人」や「人と組織」の相性に関する仮説の提示やリスクの洗い出しに活用できます。
シミュレーション例：
- メンバーCはリーダーシップに優れており、メンバーDはその指導に従う能力が高いと予測される。CとDが組み合わせることで、チーム全体のパフォーマンスが向上する可能性が高い。
→ AIは過去のコミュニケーションデータやスキルセットを分析。どのメンバーがリーダーシップを発揮しやすいか、またはどのメンバーがサポート役として最も効果的であるかを予測する。 - メンバーEとFは、文化的背景や価値観に違いがあるが、異文化に対する柔軟性が高い。グローバルプロジェクトにおいて互いに適応し合い、高いパフォーマンスを発揮できる。
→ AIは、個々のメンバーが持つ異文化理解や適応力、過去の国際プロジェクトでの成果を基に、異文化環境での相性を定量的に評価し、チームビルディング戦略を提供。
適切なデータを効率よく分析していくことで人間関係のミスマッチによる早期離職の防止にも役立ち、心理的安全性の高い職場環境を構築するための客観的な判断材料を得ることができるのです。
将来予測とリスキリングの連動
AIは現在の人材配置を最適化するだけでなく、将来的な組織の姿を予測することにも長けているので、事業計画や市場の動向データを読み込み、数年後にどの部署でどのようなスキルを持つ人材が何人不足するかをシミュレーションすることも可能となるのです。
この予測結果をもとに、企業は先回りして採用計画を立てたり、既存の従業員に対するリスキリング（学び直し）のプログラムを提供したりすることが可能になります。
予測結果の活用例
- 市場の動向や事業計画を基に、将来的に必要となるスキルを予測。
- 将来不足するスキルを予測し、既存社員にスキルを学ぶ機会を提供。組織全体の能力向上を促す。
- 予測されるスキル不足に対応するため、組織内で適切な人材を別の部署に移動させて、スキルギャップを解消。
AIが育成のヒントを提示してくれるため、長期的な視点に立った戦略的なタレントマネジメントが実現し、企業の持続的な成長を支える基盤となるでしょう。
✅Yoomは人事データの収集や管理を自動化できます
AIを活用した精度の高い人材配置を実現するためには、その基盤となるデータの正確な収集と一元管理が不可欠ですが、散在する情報や様々なフォーマットで提出される評価シートを手作業でまとめるのは、大変ですよね...
そこで活躍するのが、普段使いのビジネスツールをノーコードで連携してくれるYoom。
[Yoomとは]
ぜひ、以下のテンプレートを活用して業務効率化を体験してみてください。
手間のかかるデータ収集・整理の工程をYoomに任せ、AIの活用に注力できる環境を整えましょう。
人事に関する業務をサポートする自動化フローボット
■概要
採用活動における適性検査の結果確認や、関係者への情報共有は、正確性が求められる一方で手間がかかる業務ではないでしょうか？
特に、検査結果のファイルを一つひとつ確認し、手動で通知する作業は、時間もかかり、ミスの原因にもなりかねません。
このワークフローを活用すれば、Google Driveにアップロードされた適性検査情報から、AIが適性を判断し、その結果を自動でDiscordに通知するため、こうした課題をスムーズに解消できます。
■このテンプレートをおすすめする方
- Google Driveで適性検査の結果を管理し、Discordで採用関連の通知を行っている方
- AIを活用して適性判断プロセスを効率化し、採用の質を向上させたいと考えている方
- 手作業による情報連携や通知作業に課題を感じ、自動化による業務改善を目指す方
■このテンプレートを使うメリット
- 適性検査のファイルアップロードからAIによる判断、関係者への通知までを自動化し、採用担当者の作業時間を削減します。
- AIによる客観的な適性判断とシステムによる自動通知を行うことで、手作業による評価のばらつきや通知漏れといったヒューマンエラーを防ぎます。
■フローボットの流れ
- はじめに、Google DriveとDiscordをYoomと連携します。
- 次に、トリガーとしてGoogle Driveを選択し、「新しくファイル・フォルダが作成されたら」というアクションを設定し、適性検査結果がアップロードされるフォルダを指定します。
- 続いて、オペレーションでGoogle Driveの「ファイルをダウンロードする」アクションを設定し、アップロードされた検査結果ファイルを取得します。
- 次に、オペレーションでOCR機能を設定し、「画像・PDFから文字を読み取る」アクションで検査結果の内容をテキストデータ化します。
- さらに、オペレーションでテキスト生成機能を設定し、「テキストを生成する」アクションで、OCRで読み取ったテキスト情報をもとにAIが適性を判断し、通知用のメッセージを生成します。
- 最後に、オペレーションでDiscordの「メッセージを送信」アクションを設定し、生成された適性判断結果とメッセージを指定のチャンネルに通知します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- Google Driveのトリガー設定では、適性検査のファイルが保存される特定のフォルダIDを任意で設定してください。
- OCR機能のアクション設定では、文字数に応じた処理、抽出したい具体的な項目、使用するAIモデル、読み取る書類の言語を任意で設定することが可能です。
- テキスト生成機能のアクション設定では、文字数に応じた処理、AIへの指示（プロンプト）、出力したいメッセージの言語を任意で設定してください。
- Discordでメッセージを送信するアクション設定では、通知先のチャンネルIDや、送信するメッセージの具体的な内容を、運用に合わせて任意で設定してください。
■注意事項
- Google Drive、DiscordのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- OCRや音声を文字起こしするAIオペレーションは、チームプラン・サクセスプラン限定の機能です。フリープランやミニプランでセットするとエラーになってしまうので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルが可能です。トライアル期間中は、通常だと制限があるアプリやAIオペレーションもすべて使えるので、気になる機能をぜひお試しください。
■概要
人事評価の時期になると、Microsoft Excelに蓄積された社員の業務実績の確認や評価、そしてその結果の反映に多くの時間を要していませんか？手作業でのデータ集計や評価基準の適用は、手間がかかるだけでなく、評価のばらつきや更新ミスといった課題も生じがちです。このワークフローを活用すれば、指定した日時にMicrosoft Excelから実績データを自動取得し、AIによる客観的な評価を行った上で、評価結果を該当レコードへ自動更新するため、こうした人事評価業務の効率化を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
- Microsoft Excelで社員の業務実績を管理し、人事評価を行っている人事担当者の方
- AIを活用して人事評価業務の客観性と効率性を高めたいと考えているマネージャーの方
- 定期的なデータ集計と更新作業の自動化により、コア業務に集中したい方
■このテンプレートを使うメリット
- 指定日時に自動で処理が実行されるため、これまで手作業で行っていたデータ取得やAI評価、Microsoft Excelへの更新作業にかかる時間を短縮できます。
- 手作業によるデータの転記ミスや評価基準の適用漏れといったヒューマンエラーを減らし、評価プロセスの信頼性を向上させます。
■フローボットの流れ
- はじめに、YoomとMicrosoft Excelを連携させます。
- 次に、トリガーでスケジュールトリガー機能を設定し、「指定した日時になったら」という条件でフローが起動するようにします。
- 続いて、オペレーションでMicrosoft Excelを選択し、「複数のレコードを取得する（最大10件）」アクションで社員の業務実績データを取得します。
- 次に、オペレーションで繰り返し処理機能を設定し、取得した各社員の業務実績データに対して後続の処理を繰り返します。
- 繰り返し処理の中で、オペレーションにAI機能を設定し、「テキストを生成する」アクションで、取得した業務実績を基に人事評価コメントを生成します。
- 最後に、オペレーションでMicrosoft Excelを選択し、「レコードを更新する」アクションで、AIが生成した評価コメントを元のレコードの該当箇所に更新します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- スケジュールトリガー機能を使用する場合、自動化を起動する任意の日時を設定できます。
- Microsoft Excelからレコードを取得する設定では、対象となるシート名や取得する行の条件などを任意で指定可能です。
- 繰り返し処理機能では、Microsoft Excelから取得した一覧データの中から、どの情報を基に繰り返し処理を行うか、その条件を細かく指定できます。
- AI機能では、人事評価コメントを生成するためのプロンプト（指示文）を任意でカスタムでき、定型文の挿入や、前段階のMicrosoft Excelから取得した社員名や実績値などの情報を変数として組み込むことが可能です。
- Microsoft Excelのレコード更新設定では、AIによって生成された評価コメントを、元の実績データ内のどのセル（項目）に反映させるか、その対象箇所を任意で指定できます。
■注意事項
- Microsoft ExcelとYoomを連携してください。
- Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
- 「同じ処理を繰り返す」オペレーション間の操作は、チームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリや機能（オペレーション）を使用することができます。
■概要
採用活動における適性検査の結果確認や、関係者への情報共有は、正確性が求められる一方で手間がかかる業務ではないでしょうか？
特に、検査結果のファイルを一つひとつ確認し、手動で通知する作業は、時間もかかり、ミスの原因にもなりかねません。
このワークフローを活用すれば、Google Driveにアップロードされた適性検査情報から、AIが適性を判断し、その結果を自動でDiscordに通知するため、こうした課題をスムーズに解消できます。
■このテンプレートをおすすめする方
- Google Driveで適性検査の結果を管理し、Discordで採用関連の通知を行っている方
- AIを活用して適性判断プロセスを効率化し、採用の質を向上させたいと考えている方
- 手作業による情報連携や通知作業に課題を感じ、自動化による業務改善を目指す方
■このテンプレートを使うメリット
- 適性検査のファイルアップロードからAIによる判断、関係者への通知までを自動化し、採用担当者の作業時間を削減します。
- AIによる客観的な適性判断とシステムによる自動通知を行うことで、手作業による評価のばらつきや通知漏れといったヒューマンエラーを防ぎます。
■フローボットの流れ
- はじめに、Google DriveとDiscordをYoomと連携します。
- 次に、トリガーとしてGoogle Driveを選択し、「新しくファイル・フォルダが作成されたら」というアクションを設定し、適性検査結果がアップロードされるフォルダを指定します。
- 続いて、オペレーションでGoogle Driveの「ファイルをダウンロードする」アクションを設定し、アップロードされた検査結果ファイルを取得します。
- 次に、オペレーションでOCR機能を設定し、「画像・PDFから文字を読み取る」アクションで検査結果の内容をテキストデータ化します。
- さらに、オペレーションでテキスト生成機能を設定し、「テキストを生成する」アクションで、OCRで読み取ったテキスト情報をもとにAIが適性を判断し、通知用のメッセージを生成します。
- 最後に、オペレーションでDiscordの「メッセージを送信」アクションを設定し、生成された適性判断結果とメッセージを指定のチャンネルに通知します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- Google Driveのトリガー設定では、適性検査のファイルが保存される特定のフォルダIDを任意で設定してください。
- OCR機能のアクション設定では、文字数に応じた処理、抽出したい具体的な項目、使用するAIモデル、読み取る書類の言語を任意で設定することが可能です。
- テキスト生成機能のアクション設定では、文字数に応じた処理、AIへの指示（プロンプト）、出力したいメッセージの言語を任意で設定してください。
- Discordでメッセージを送信するアクション設定では、通知先のチャンネルIDや、送信するメッセージの具体的な内容を、運用に合わせて任意で設定してください。
■注意事項
- Google Drive、DiscordのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- OCRや音声を文字起こしするAIオペレーションは、チームプラン・サクセスプラン限定の機能です。フリープランやミニプランでセットするとエラーになってしまうので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルが可能です。トライアル期間中は、通常だと制限があるアプリやAIオペレーションもすべて使えるので、気になる機能をぜひお試しください。
■概要
人事評価の時期になると、Microsoft Excelに蓄積された社員の業務実績の確認や評価、そしてその結果の反映に多くの時間を要していませんか？手作業でのデータ集計や評価基準の適用は、手間がかかるだけでなく、評価のばらつきや更新ミスといった課題も生じがちです。このワークフローを活用すれば、指定した日時にMicrosoft Excelから実績データを自動取得し、AIによる客観的な評価を行った上で、評価結果を該当レコードへ自動更新するため、こうした人事評価業務の効率化を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
- Microsoft Excelで社員の業務実績を管理し、人事評価を行っている人事担当者の方
- AIを活用して人事評価業務の客観性と効率性を高めたいと考えているマネージャーの方
- 定期的なデータ集計と更新作業の自動化により、コア業務に集中したい方
■このテンプレートを使うメリット
- 指定日時に自動で処理が実行されるため、これまで手作業で行っていたデータ取得やAI評価、Microsoft Excelへの更新作業にかかる時間を短縮できます。
- 手作業によるデータの転記ミスや評価基準の適用漏れといったヒューマンエラーを減らし、評価プロセスの信頼性を向上させます。
■フローボットの流れ
- はじめに、YoomとMicrosoft Excelを連携させます。
- 次に、トリガーでスケジュールトリガー機能を設定し、「指定した日時になったら」という条件でフローが起動するようにします。
- 続いて、オペレーションでMicrosoft Excelを選択し、「複数のレコードを取得する（最大10件）」アクションで社員の業務実績データを取得します。
- 次に、オペレーションで繰り返し処理機能を設定し、取得した各社員の業務実績データに対して後続の処理を繰り返します。
- 繰り返し処理の中で、オペレーションにAI機能を設定し、「テキストを生成する」アクションで、取得した業務実績を基に人事評価コメントを生成します。
- 最後に、オペレーションでMicrosoft Excelを選択し、「レコードを更新する」アクションで、AIが生成した評価コメントを元のレコードの該当箇所に更新します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- スケジュールトリガー機能を使用する場合、自動化を起動する任意の日時を設定できます。
- Microsoft Excelからレコードを取得する設定では、対象となるシート名や取得する行の条件などを任意で指定可能です。
- 繰り返し処理機能では、Microsoft Excelから取得した一覧データの中から、どの情報を基に繰り返し処理を行うか、その条件を細かく指定できます。
- AI機能では、人事評価コメントを生成するためのプロンプト（指示文）を任意でカスタムでき、定型文の挿入や、前段階のMicrosoft Excelから取得した社員名や実績値などの情報を変数として組み込むことが可能です。
- Microsoft Excelのレコード更新設定では、AIによって生成された評価コメントを、元の実績データ内のどのセル（項目）に反映させるか、その対象箇所を任意で指定できます。
■注意事項
- Microsoft ExcelとYoomを連携してください。
- Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
- 「同じ処理を繰り返す」オペレーション間の操作は、チームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリや機能（オペレーション）を使用することができます。
AIワーカーを活用した自動化フローボット
■概要採用活動において、数多くの応募書類に目を通す書類選考のプロセスは、多くの時間と手間がかかる業務ではないでしょうか。このワークフローは、まるで専任のエージェントのように書類選考プロセスを支援します。Dropboxに履歴書ファイルが追加されると、AIが自動でスキル適合度を判定し、その結果をNotionのデータベースへ記録すると同時にSlackへ通知するため、選考業務の初動をスムーズに自動化できます。■このテンプレートをおすすめする方- AIエージェントを活用して、膨大な応募書類の書類選考を効率化したい採用担当者の方
- DropboxやNotionを使い、採用候補者情報を管理している人事責任者の方
- 候補者への迅速な対応と、選考基準の標準化を実現したいチームリーダーの方
■このテンプレートを使うメリット- 書類が追加されるとAIが自動で内容を分析するため、**書類選考**にかかる時間や確認作業の手間を削減できます
- **ai agent**が設定された基準で評価を行うため、担当者による評価のばらつきを防ぎ、選考プロセスの属人化解消に繋がります
■フローボットの流れ- はじめに、Dropbox、Notion、SlackをYoomと連携します
- 次に、トリガーでDropboxを選択し、「特定のフォルダ内でファイルが作成または更新されたら」というアクションを設定します
- 次に、オペレーションでAIワーカーを設定し、受け取った履歴書・職務経歴書を自動でスコアリングするためのマニュアル（指示）を作成します
- 続けて、オペレーションでNotionの「データベースにアイテムを作成する」アクションを設定し、AIの評価結果などを記録します
- 最後に、オペレーションでSlackの「メッセージを送信する」アクションを設定し、担当チャンネルに評価結果を通知します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- Dropboxのトリガー設定では、履歴書を格納する対象フォルダのパスやファイル名を任意の値に設定してください
- AIワーカーの設定では、利用したいAIモデルを選択し、自社の採用基準に合わせた評価を行うよう、指示（プロンプト）を任意の内容で設定してください
- Notionへ連携する際には、情報を記録したいデータベースや、各プロパティに設定する値を任意で指定してください
- Slackへ通知する際には、通知先のチャンネルやメッセージの内容を任意で設定してください
■注意事項- Dropbox、Notion、SlackのそれぞれとYoomを連携してください
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください
- ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください
- トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。
- AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
■概要boardに新しい案件が登録されるたびに、内容を確認して担当チームを決め、Slackで通知する作業に手間を感じていませんか？ このワークフローは、boardで案件が登録されたら、その情報を基にAIで最適な担当チームを判定し、関係者へSlackへ自動で通知することで、担当者アサインのプロセスを効率化します。手作業による割り振りミスや通知漏れを防ぎ、迅速な案件対応を実現します。■このテンプレートをおすすめする方- boardで案件が登録されたら、担当チームの選定と通知を手作業で行っている方
- AIを活用して最適な担当チームを判定し、Slackへ通知する仕組みに関心がある方
- 案件のアサイン漏れや遅延を防ぎ、初動対応を迅速化したいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット- boardで案件が登録されると、AIによる担当チームの判定からSlackへの通知までが自動化され、手作業にかかっていた時間を削減できます。
- AIが案件内容に基づき客観的に担当チームを判定するため、属人的な判断による割り振りミスや、手作業での通知漏れといったヒューマンエラーを防ぎます。
■フローボットの流れ- はじめに、boardとSlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでboardを選択し、「新しい案件が登録されたら」というアクションを設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、boardから取得した案件情報を基に、最適な担当チームを判定しSlackに通知するためのマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- boardのトリガー設定では、Yoomとの連携に必要なAPIキーをご自身の環境に合わせて設定してください。
- AIワーカーの設定では、利用したいAIモデルを任意で選択し、案件情報から担当チームをどのように判定するかなど、具体的な指示内容を自社のルールに合わせて設定してください。
■注意事項- board、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- AIエージェントを活用して、膨大な応募書類の書類選考を効率化したい採用担当者の方
- DropboxやNotionを使い、採用候補者情報を管理している人事責任者の方
- 候補者への迅速な対応と、選考基準の標準化を実現したいチームリーダーの方
- 書類が追加されるとAIが自動で内容を分析するため、**書類選考**にかかる時間や確認作業の手間を削減できます
- **ai agent**が設定された基準で評価を行うため、担当者による評価のばらつきを防ぎ、選考プロセスの属人化解消に繋がります
- はじめに、Dropbox、Notion、SlackをYoomと連携します
- 次に、トリガーでDropboxを選択し、「特定のフォルダ内でファイルが作成または更新されたら」というアクションを設定します
- 次に、オペレーションでAIワーカーを設定し、受け取った履歴書・職務経歴書を自動でスコアリングするためのマニュアル（指示）を作成します
- 続けて、オペレーションでNotionの「データベースにアイテムを作成する」アクションを設定し、AIの評価結果などを記録します
- 最後に、オペレーションでSlackの「メッセージを送信する」アクションを設定し、担当チャンネルに評価結果を通知します
■このワークフローのカスタムポイント
- Dropboxのトリガー設定では、履歴書を格納する対象フォルダのパスやファイル名を任意の値に設定してください
- AIワーカーの設定では、利用したいAIモデルを選択し、自社の採用基準に合わせた評価を行うよう、指示（プロンプト）を任意の内容で設定してください
- Notionへ連携する際には、情報を記録したいデータベースや、各プロパティに設定する値を任意で指定してください
- Slackへ通知する際には、通知先のチャンネルやメッセージの内容を任意で設定してください
- Dropbox、Notion、SlackのそれぞれとYoomを連携してください
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください
- ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください
- トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。
- AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- boardで案件が登録されたら、担当チームの選定と通知を手作業で行っている方
- AIを活用して最適な担当チームを判定し、Slackへ通知する仕組みに関心がある方
- 案件のアサイン漏れや遅延を防ぎ、初動対応を迅速化したいと考えている方
- boardで案件が登録されると、AIによる担当チームの判定からSlackへの通知までが自動化され、手作業にかかっていた時間を削減できます。
- AIが案件内容に基づき客観的に担当チームを判定するため、属人的な判断による割り振りミスや、手作業での通知漏れといったヒューマンエラーを防ぎます。
- はじめに、boardとSlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでboardを選択し、「新しい案件が登録されたら」というアクションを設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、boardから取得した案件情報を基に、最適な担当チームを判定しSlackに通知するためのマニュアル（指示）を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- boardのトリガー設定では、Yoomとの連携に必要なAPIキーをご自身の環境に合わせて設定してください。
- AIワーカーの設定では、利用したいAIモデルを任意で選択し、案件情報から担当チームをどのように判定するかなど、具体的な指示内容を自社のルールに合わせて設定してください。
- board、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
🧰AIを使って、実際に人材配置を検証してみた
AIツールがカタログスペック通りに機能するのか、実際のビジネスシーンでどこまで実用的に使えるのかは気になるところですよね。
そこで今回は、架空の企業データを用いて、代表的なAIツールを実際に人材配置フローに導入・検証してみました！
①隠れたタレントの発掘
実際にChatGPTを使って、架空の「新規AI事業立ち上げプロジェクト」のメンバー選出を行ってみましょう！
スキルや業務経験データをまとめてある社員情報一覧表（個人情報マスキング済）と以下のプロンプトを投稿します。
入力プロンプト
あなたは大手企業の人事担当を支援する「AI人材配置アシスタント」です。これから、社員データ（社員一覧、スキル・資格・志向、プロジェクト経験）をテキストで渡します。
このデータを「新規AI事業立ち上げプロジェクト」のメンバー選出に使えるように理解・整理してください。▼前提目的：新規AI事業（AIを活用した新サービス）の立ち上げメンバー候補を選定すること
・プロジェクトには、以下のような役割が必要になることが多い
・事業企画・ビジネス設計 ・データ／AI技術（モデリング・PoC）・プロダクト開発（アプリ／システム実装） ・顧客理解・ドメイン知識（営業・CSなど）
・プロジェクトマネジメント・「過去にAI関連プロジェクトを経験した人」だけでなく、 「自己学習や資格取得、キャリア志向からポテンシャルが高い人材」も候補に含めたい
まずは、私が貼り付ける [社員一覧][スキル・資格・志向][プロジェクト・業務経験] を読み込み、「社員IDごとにどのような特徴があるか」を簡潔に整理してから返信してください。
通常であれば、過去に類似プロジェクトの経験がある社員や目立つ成果を上げているエース社員ばかりが候補に挙がりますが、AIに条件を入力して抽出させたところ、これまで全く別の部署でバックオフィス業務を担当していた社員がリストアップ。
詳細なスキルデータを確認すると、その社員は自己学習でプログラミングやAIの基礎資格を取得しており、面談シートにも「新しい技術に挑戦したい」という強い意欲も見られます。
埋もれがちな人材をChatGPTはちゃんと拾い上げてくれました！
別途、この人物にフォーカスを当て、これからの人材育成をどのように進めていくのが適切かを予測してもらいました。
すると、この社員の能力についての要約や「プロジェクト参加でどのような貢献が期待できるか」、効率的なトレーニング案を瞬時に生成！
実用的な内容だったので、この結果をもとに育成スケジュールを組んでいきたいと思いました。
また、既存メンバーとの組み合わせも非常に論理的です。
実際のプロジェクト進行において、チーム編成を行う際の指針にもなりそうですね！
担当者の記憶や先入観から漏れてしまうような「隠れたタレント」を瞬時に見つけ出してくれる体験は、AIならではの圧倒的な強みだと実感しました。
②相性シミュレーション
次に、新入社員の配属先を決定する場面を想定し、相性シミュレーションを検証。
A部署のマネージャーとB部署のマネージャーそれぞれの特性データに対し、配属候補となる新入社員の性格診断結果を照らし合わせます。
ここでも、ChatGPTを活用しました。
入力プロンプト
あなたは大手企業の人事担当を支援する「AI配属・相性シミュレーションアシスタント」です。これから、以下のデータをテキストで渡します。
・[部署・マネージャー特性]
・[マネージャー特性詳細]
・[部署カルチャー・働き方]
・[新入社員 基本情報]
・[新入社員 性格・仕事スタイル診断結果]
▼目的
・新入社員を、A部署（営業企画）またはB部署（プロダクト企画）のどちらに配属するか検討するため、「人と人（マネージャーと新入社員）」および「人と組織（部署カルチャーと新入社員）」の相性をシミュレーションすること。
▼相性を見る主な評価軸
・C01：コミュニケーションスタイルの合致度
・C02：仕事の進め方の類似性
・C03：マイクロマネジメント／自律性の相性
・C04：フィードバック頻度の認識ギャップ
・C05：チームカルチャーとのフィット感
まずは、私が貼り付ける上記データを読み込み、「A部署マネージャー」「B部署マネージャー」「各新入社員」について、それぞれどのような特徴があるかを簡潔に整理してから返信してください。
プロンプトを投稿すると、画面上に各新入社員の特徴が表形式で表示されました。
スコア化された人物背景をもとに相性診断が行われているため、データに基づいたチーム配分が行われているのがよくわかります。
追加で「人と人」「人と組織」の相性スコアを算出してもらいます。
結果、「マネージャーのマイクロマネジメント傾向と、新入社員の自律志向のミスマッチ」が数値とテキストで指摘されました。
特に『M-A × N001』の組み合わせはギャップがあり、後に大きな摩擦リスクとなる旨も提示してくれています。
メンバーの相性はチーム内の秩序維持のために非常に重要なため、人の感覚に頼らないAIのフラットな視点による判断はチーム編成においても充分に活かせることがわかる結果となりました。
③最適なシフト・タスク配置
最後はClaudeを使用し、日常的な業務における「最適なシフト・タスク配置」の性能を検証してみましょう！
従業員の保有スキル、過去のタスク処理スピード、希望する勤務時間帯、さらに当日の業務量予測などのデータを入力し投稿します。
入力プロンプト
あなたはコールセンターのシフト作成を支援する「AIシフト・タスク配置アシスタント」です。
▼目的
・営業時間 9:00〜18:00 の1日分について、オペレーターごとに「どの時間帯に」「どのタスク種別（T01〜T05）」を担当させるか、公平性と効率性を両立したシフト・タスク配置案を作成すること。
▼前提・制約
・各オペレーターの
・希望勤務時間帯
・NG時間帯
・最大勤務時間
・連続勤務時間の上限 を守ってください。
・タスクごとの必要スキル条件を満たさない割り当ては行わないでください。
・ベテラン(OP01, OP05)にクレーム対応(T02)が過度に偏らないようにしてください。
まずは、私が貼り付けるデータを読み込み、「各オペレーターの特徴（強みチャネル・経験年数・希望シフトの概要）」「当日予測の「ピーク時間帯」と「比較的余裕のある時間帯」を、箇条書きで簡潔に整理してから返信してください。
まずはデータに基づいた既存スタッフの専任業務や勤務時間、ピーク時の時間帯予測が抽出されました。
スタッフごとの経歴も合わせて情報を分析してくれており、クレーム処理による負荷の高止まりまで抽出してくれていますね。（赤線）
経歴が長いと責任の重めな業務へと配置され、業務負担もその分重くなってしまいます。
人による業務割り当てだと、ここまで見抜くためにデータではなく個人への聞き取りが不可欠となるでしょうが、作業が立て込むとここまで気を配るのも大変になります。
AIによる分析によって、データ基準によって個々の負担を見抜くことができるので、感覚による判断を避けられるのが利点だといえるでしょう！
さらに、本題となるシフト・タスク配置においては、そのことを踏まえた業務分散が行われており、かつ、各従業員のスキルレベルに応じた適切な難易度のタスクが割り振られていました。
このシフト設計となった根拠も漏れなく提示してくれているため、この内容を応用することで、スタッフへの共有も容易に行えそうです！
数時間かけて組んでいたシフト作成が数分で完了するだけでなく、 各従業員への偏りに配慮した配置になっていて、現場のマネジメント負担を減らすのに役立ちそうだと感じました。
ℹ️人材配置に特化したAI機能を備えたサービス
現在、多くの企業が独自のAIアルゴリズムを活用した人材配置サービスを展開しており、そのアプローチや得意とする領域は多岐にわたります。
自社に蓄積されたデータを活用するものから、汎用的なモデルを提供するものまで、各社のサービスにはそれぞれ独自の強みがあります。
HRMOS（ビズリーチ）：社内版ビズリーチで最適配置
ビズリーチが提供する「HRMOS（ハーモス）タレントマネジメント」は、採用市場で培った高度な検索・マッチング技術を社内の異動や登用に応用したサービスを展開しています。
社内の従業員情報をデータベース化し、まるで転職サイトで優秀な人材を探すかのように、自社に眠るタレントを発掘できるのが大きな魅力。
また、ポジションの要件を登録すると、AIが条件に合致する社員を自動でリストアップしてくれます。
人材の流動性を高めたい企業に適したソリューションです（社内公募機能の利用には別途HRMOS採用の契約が必要）。
デロイト トーマツ：Talent Matchingによる配置案の高速生成
デロイト トーマツ コンサルティングが開発した「Talent Matching」は、複雑な条件が絡み合う人事異動の配置案を短時間で自動生成する画期的なアプリケーション。
数千人規模の大企業において、異動のシミュレーションを手作業で行うのは途方もない時間と労力がかかりますが、本ツールを使えば瞬時に複数の配置パターンを算出してくれます。過去配置等のデータをAIに学習させることで配置案の精度を高めるコンサルティングサービスもオプション提供されており、企業独自の評価軸を反映したマッチングが可能です。
💬AIを人材配置に導入する際の注意点
AIは非常に強力なツールですが、人材配置フローに導入すればすぐに全ての問題が解決するわけではありません。
生成されたAIの提案を鵜呑みにすると思わぬ落とし穴にハマることもあるので、人とAIが適切に協働するための準備と運用体制が求められます。
ブラックボックス化の防止
AIを人材配置フローへ導入する際、最も注意すべき課題のひとつが「ブラックボックス化」。
AIが「この社員はこの部署に配置すべき」という結果を出したとしても、その計算過程や根拠が不明確であれば、人事担当者も経営層も納得して決断を下すことができません。
さらに重要なのは、異動を命じられる従業員本人の納得感です。
人材配置の根拠をきちんと説明できなければ、組織に対する不信感やモチベーションの低下を招く恐れがあるので、ツール選定の際には、AIが導き出した結論のプロセスを人が理解できる形で可視化し、論理的に説明できる機能が備わっているかを必ず確認するようにしましょう。
提供するデータの質と量
AIが提示する配置案の精度は、個々のスキルやパフォーマンス、市場動向など、保有している人事データの「質」と「量」に依存します。
過去の評価基準が曖昧であったり、人の主観だけでつけられた偏ったデータばかりが蓄積されていたりする場合、AIはその偏った傾向をそのまま学習してしまい、公平な判断ができなくなってしまうのです。
また、データ量が少なすぎると十分な分析が行えません。
人材配置でAIを導入するためには、ツールを導入する前の段階で全社的な評価基準を統一し、正確で偏りのないデータを継続的に蓄積できる仕組みを社内に根付かせることが不可欠といえます。
人材配置を行う上で、AIに渡すと効果的な結果を得やすいデータの例
🌳まとめ
AIは客観的なデータに基づき、従来の「勘と経験」では見つけられなかった最適な配置案を提示してくれます。
もちろん、データの整備や最終的な人間同士のコミュニケーションなど、運用面の工夫も欠かせませんが、活用のポイントをしっかりと押さえることで効果的な人材配置を実現できるようになるのです！
過剰にAIを敬遠せず上手に活用し、属人化を排除した、より強固な組織作りを目指してみてはいかがでしょうか。
🍀Yoomでできること
Yoomは様々なSaaSやAIツールをシームレスに連携し、日々の煩雑なルーティンワークを自動化する強力なプラットフォームです。
データ入力や確認作業といった煩雑な手作業を最小限に抑えることで、浮いたリソースをAIを活用した戦略的な人材配置の検討や従業員とのきめ細やかな面談といった、人にしかできないコア業務に充てられるようになるでしょう！
組織の生産性を飛躍的に高めるために、ぜひYoomを取り入れた業務改善を検討してみてくださいね。
■概要
「Outlookで求職者情報を受信したら、人材紹介用のデータベースからAIで適性のある会社を選定してMicrosoft Teamsに通知する」ワークフローは、求職者情報の管理を効率化します。
適性のある企業への通知までを自動化でき、情報伝達の手間が減ります。
■このテンプレートをおすすめする方
- Outlookを利用して求職者の情報を受信している人材紹介会社や人事・採用担当の方
- 日々多くの求職者情報が寄せられ、その選定や対応を効率化したいと考えている方
- 膨大なデータベースの中から、各求職者にマッチした企業をスピーディに見つけ出したい方
- 社内連絡や情報共有の手段としてMicrosoft Teamsを導入している企業やチーム
- 求職者に関するマッチング情報をチーム全体で迅速に把握し、連携を強化したい方
■このテンプレートを使うメリット
Outlookに届いた求職者情報をもとにAIが適性のある企業を自動で選定し、Microsoft Teamsへ通知できます。これにより、候補者データの確認から企業選定・共有までの流れがスムーズに進みます。
担当者は受信した情報をもとにスピーディに対応できるため、候補者に対して素早いアクションが可能となり、マッチングの質向上が期待できます。
また、Microsoft Teamsで通知された内容を迅速にチーム内で共有できるため、やり取りも簡単です。情報共有の手間や漏れが減り、メンバー間の連携も強化されます。
■概要従業員の希望を一つひとつ確認しながらシフトを作成する作業は、非常に複雑で時間がかかる業務ではないでしょうか。 このワークフローを活用すれば、スケジュールに合わせてAIワーカーがシフト作成を自動で実行するため、担当者の負担を軽減できます。毎月の定型業務を自動化し、従業員の満足度と業務効率の向上を両立させることが可能です。■このテンプレートをおすすめする方- 従業員の希望を反映させた複雑なシフト作成に課題を感じている店舗マネージャーや責任者の方
- AIワーカーを活用して、シフト作成業務そのものを効率化したいと考えている人事・労務担当者の方
- 毎月のシフト管理業務から解放され、より重要なコア業務に集中したいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット- スケジュールトリガーによって毎月自動でフローが起動しAIがシフトを作成するため、手作業に費やしていた時間を他の業務に充てることが可能です
- AIワーカーが設定されたルールに基づいてシフト作成を行うため、担当者のスキルに依存しない、公平で安定した品質のシフト運用を実現できます
■フローボットの流れ- はじめに、シフト希望や完成したシフト表を管理するGoogle スプレッドシートをYoomと連携します
- 次に、トリガーで「スケジュールトリガー」を選択し、「毎月1日の午前9時」など、シフト作成を開始したい任意の日時を設定します
- 最後に、オペレーションで「AIワーカー」を設定し、従業員の希望や勤務条件などを踏まえて最適なシフトを作成するためのマニュアル（指示）を作成します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- AIワーカーのオペレーションでは、利用したいAIモデルを任意で選択し、シフト作成のルール（例：「AさんとBさんは連続勤務不可」「週の合計勤務時間は40時間以内」など）を指示として具体的に設定してください
- AIワーカーへの指示の中で、従業員の希望シフトが記載されたGoogle スプレッドシートのIDとタブ名、および完成したシフトを出力する先のシートIDとタブ名をそれぞれ指定してください
■注意事項- Google スプレッドシートとYoomを連携してください。
- AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
■概要Microsoft Teamsの特定のチャネルに日々投稿される様々な部署への質問や依頼に対し、内容を確認し適切な担当者へ振り分ける作業に手間がかかっていませんか？手動での振り分けは時間がかかるだけでなく、対応漏れのリスクも伴います。このワークフローを活用すれば、Microsoft Teamsに投稿された質問をAIエージェントが自動で分類し、最適な部署の担当者へ通知する仕組みを構築できるため、こうした問い合わせ対応の課題を削減できます。■このテンプレートをおすすめする方- Microsoft Teamsを活用した社内ヘルプデスクの運用を効率化したい情報システム部門の方
- 様々な部署への問い合わせの一次対応と振り分け業務に時間を費やしている総務部門の方
- Microsoft TeamsにAIエージェントのような仕組みを導入し、問い合わせ対応の自動化を実現したい方
■このテンプレートを使うメリット- Microsoft Teamsへの投稿をAIが自動で分類・振り分けするため、担当者の確認や判断の時間を削減し、迅速な一次対応を実現します。
- 担当者の知識や経験に依存しない問い合わせ対応フローを構築できるため、業務の標準化と属人化の削減に繋がります。
■フローボットの流れ- はじめに、Microsoft TeamsをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでMicrosoft Teamsを選択し、「チャネルにメッセージが送信されたら」というアクションを設定し、監視対象のチャネルを指定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、投稿されたメッセージの問い合わせ内容を自動で分類し、緊急度を判定し通知するためのマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- Microsoft Teamsのトリガー設定では、どのチャネルへの投稿を検知対象とするか、任意で設定してください。
- AIワーカーへの指示（プロンプト）は、自社の運用に合わせて自由にカスタマイズ可能です。例えば、分類カテゴリや緊急度の判定基準などを具体的に指示できます。
- 通知先となるMicrosoft Teamsのチャネルやメンション先、通知メッセージの本文も、AIの分類結果に応じて動的に変更するなど、任意で設定が可能です。
■注意事項- Microsoft TeamsとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
■概要
「Outlookで求職者情報を受信したら、人材紹介用のデータベースからAIで適性のある会社を選定してMicrosoft Teamsに通知する」ワークフローは、求職者情報の管理を効率化します。
適性のある企業への通知までを自動化でき、情報伝達の手間が減ります。
■このテンプレートをおすすめする方
- Outlookを利用して求職者の情報を受信している人材紹介会社や人事・採用担当の方
- 日々多くの求職者情報が寄せられ、その選定や対応を効率化したいと考えている方
- 膨大なデータベースの中から、各求職者にマッチした企業をスピーディに見つけ出したい方
- 社内連絡や情報共有の手段としてMicrosoft Teamsを導入している企業やチーム
- 求職者に関するマッチング情報をチーム全体で迅速に把握し、連携を強化したい方
■このテンプレートを使うメリット
Outlookに届いた求職者情報をもとにAIが適性のある企業を自動で選定し、Microsoft Teamsへ通知できます。これにより、候補者データの確認から企業選定・共有までの流れがスムーズに進みます。
担当者は受信した情報をもとにスピーディに対応できるため、候補者に対して素早いアクションが可能となり、マッチングの質向上が期待できます。
また、Microsoft Teamsで通知された内容を迅速にチーム内で共有できるため、やり取りも簡単です。情報共有の手間や漏れが減り、メンバー間の連携も強化されます。
- 従業員の希望を反映させた複雑なシフト作成に課題を感じている店舗マネージャーや責任者の方
- AIワーカーを活用して、シフト作成業務そのものを効率化したいと考えている人事・労務担当者の方
- 毎月のシフト管理業務から解放され、より重要なコア業務に集中したいと考えている方
- スケジュールトリガーによって毎月自動でフローが起動しAIがシフトを作成するため、手作業に費やしていた時間を他の業務に充てることが可能です
- AIワーカーが設定されたルールに基づいてシフト作成を行うため、担当者のスキルに依存しない、公平で安定した品質のシフト運用を実現できます
- はじめに、シフト希望や完成したシフト表を管理するGoogle スプレッドシートをYoomと連携します
- 次に、トリガーで「スケジュールトリガー」を選択し、「毎月1日の午前9時」など、シフト作成を開始したい任意の日時を設定します
- 最後に、オペレーションで「AIワーカー」を設定し、従業員の希望や勤務条件などを踏まえて最適なシフトを作成するためのマニュアル（指示）を作成します
■このワークフローのカスタムポイント
- AIワーカーのオペレーションでは、利用したいAIモデルを任意で選択し、シフト作成のルール（例：「AさんとBさんは連続勤務不可」「週の合計勤務時間は40時間以内」など）を指示として具体的に設定してください
- AIワーカーへの指示の中で、従業員の希望シフトが記載されたGoogle スプレッドシートのIDとタブ名、および完成したシフトを出力する先のシートIDとタブ名をそれぞれ指定してください
- Google スプレッドシートとYoomを連携してください。
- AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- Microsoft Teamsを活用した社内ヘルプデスクの運用を効率化したい情報システム部門の方
- 様々な部署への問い合わせの一次対応と振り分け業務に時間を費やしている総務部門の方
- Microsoft TeamsにAIエージェントのような仕組みを導入し、問い合わせ対応の自動化を実現したい方
- Microsoft Teamsへの投稿をAIが自動で分類・振り分けするため、担当者の確認や判断の時間を削減し、迅速な一次対応を実現します。
- 担当者の知識や経験に依存しない問い合わせ対応フローを構築できるため、業務の標準化と属人化の削減に繋がります。
- はじめに、Microsoft TeamsをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでMicrosoft Teamsを選択し、「チャネルにメッセージが送信されたら」というアクションを設定し、監視対象のチャネルを指定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、投稿されたメッセージの問い合わせ内容を自動で分類し、緊急度を判定し通知するためのマニュアル（指示）を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- Microsoft Teamsのトリガー設定では、どのチャネルへの投稿を検知対象とするか、任意で設定してください。
- AIワーカーへの指示（プロンプト）は、自社の運用に合わせて自由にカスタマイズ可能です。例えば、分類カテゴリや緊急度の判定基準などを具体的に指示できます。
- 通知先となるMicrosoft Teamsのチャネルやメンション先、通知メッセージの本文も、AIの分類結果に応じて動的に変更するなど、任意で設定が可能です。
- Microsoft TeamsとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
出典：
※出典1:HRMOS（ハーモス）タレントマネジメント/出典2:Talent Matching/
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
