kintone×AI連携で審査やチェック業務を自動化
ノンプログラミングでできる業務改善事例

株式会社パソナテック 横田直哉氏

kintone hive sendai vol.2
に開催

2019年3月15日、仙台Rensaにてkintone公式ユーザーズイベント「kintone hive 2019 sendai vol.2」が開催されました。kintone hiveは、日々の業務でkintoneを活用しているユーザーが一堂に会し、業務改善プロジェクトの成功の秘訣を共有するリアルイベントです。この中で、「ここまでできるkintone」をコンセプトに、kintoneの可能性を広げるショートセッションを行う「kintone hack」を開催。本記事では、人材派遣会社パソナテックの横田直哉氏が登壇。「AIと連携することで業務改善のきっかけを作るには?」をテーマに、kintone活用方法について語りました。

提供:サイボウズ株式会社

kintoneとAI連携で業務改善のきっかけを作る!

横田直哉氏:みなさん、こんにちは。本日はよろしくお願いします。「kintoneとAI連携で業務改善のきっかけを作る!」というテーマで、今日はお話しさせていただきたいと思います。

自己紹介なんですけども、横田直哉と申しまして、前職から実はkintoneを扱っていました。前職では業務パッケージのインストラクターや営業企画、営業をやっていて、その頃にkintoneに出会いました。もう少しカスタマイズしたいな、プロフェッショナルになりたいなっていうことで、それがもっとできるようなパソナテックという会社に転職しています。

今回は業務改善というテーマを挙げさせていただいています。実は「業務改善ノートVol.2」というものを今日もたぶん販売してると思いますが、その事例に協力させていただいてます。

趣味としては、最近1年くらい前に自転車を買いまして、たまに乗ってます。最近は寒いんで乗ってないですが。あとは年末に有馬記念に行ったりと、こんなことが好きです。

会社の紹介なんですけれども、パソナテックと申します。「パソナ」と名が付くとおり人材サービスの会社でございます。派遣以外にも請負事業として、kintoneを使ったシステム開発とか、フルスクラッチでの開発なんかもやっている会社でございます。

大量のテキストデータ分析とその可視化

それではテーマに入っていきたいと思います。今日は「AI連携」ということで、事例を2つご用意させていただいたのですが、デモ映えしなさすぎて……。デモは期待しないでください、しませんので(笑)。

まずは「kintoneとAIの役割」ということでお話しさせていただきます。AIは今回「Watson」という仕組みを使ってます。

kintoneの役割としては、学習データの蓄積や予測・分析結果の格納、可視化をしています。AI側のお仕事としては、学習や変換、予測・分析などをやっています。

事例の1個目なんですけども、まず「大量のテキストデータを分析して可視化する」っていうところに使ってます。どういうことかと言うと、まずインプット側ですね。これは飲食店のWebサイトを運営しているような会社さんだと思ってください。そのWebサイトの中にAIを仕込んでます。

みなさんも「どんなお店行こうかな」って思ったら検索されますよね。その結果をある法則に従ってkintoneに格納していくと。そうすると何がわかるかって言うと、主な時事ネタのキーワードとか、時系列に「どういうネタが探されてるんだろう」というのが可視化されます。

データを抽出するとこんな感じです。

品質ワードはこういうかたちになるんですけども、時系列にAIが綺麗に並べ替えてくれます。こうなってくると、だいぶkintoneの得意なかたちになります。品質のワードランキングがどうなってるのか、時系列でどうキーワードが変化していくのかということで、このWebページをどんどん改善していくようなことに使われます。

AI連携で審査やチェック業務を自動化する

続いて事例の2つ目。「AI連携で審査やチェック業務を自動化する」というテーマです。

これは弊社の中でも使っているんですけれども、実はいろんな会社さんの求人を扱っているようなかたちになっています。時給などのデータがあるんですけども、時給が「1000円」と大文字になってるとか、カンマが入ってなかったりとか、「8時-夜10時」とか「23時」と書いてあったりと、バラバラなんですね。

これってけっこう、人の目で審査するのはすごく大変なんですね。なんでかと言うと、いろんな文字があったりとか、すごく大量のデータがあるからです。これをまずkintoneに格納しておきます。そのあとにAIを使って、APIで審査結果を返してくると。そうすると、このように審査結果が出てきて、「最低賃金がNGだよ」「法定外NGだよ」「OKだよ」などと教えてくれます。

チェックの自動化というのは、こういうかたちで仕込んであります。簡単に言うと深夜割などのルールをセットしておくんですね。

これはkintoneの画面なんですけども、こんな感じで表示されます。先ほど見ていただいたとおり、給与のデータなどがこのように格納されます。

詳細画面はこんな感じです。広告のIDとか月給など、いろんな文字列が入っていますね。「審査開始」のボタンを押して「OK」を押すと、AIが勝手に審査をして、最後に「チェック済み」っていうステータスを返してくるというかたちですね。

詳細画面を見ていただくとわかるように、審査が終わると「チェック済み」で、NGがあるのかOKなのかっていう判定結果があります。

時間なども、「16時」でどこがダメなのかアドバイスまでしてくれます。

実はWatson自体も、kintoneとの連携自体は開発が必要なんですけれども、中身としては実はノンプログラミングで行っています。

「こういう文字をこういうふうにタグ付けしよう」とか、そういったものが実は裏側では動いていて。ちょっと面倒くさいんですけども、こういうようなものが書かれています。

ここでお話は終わりです。Watsonを使うことで、今は文字を解析しましたけども、画像データの解析とかもできるようになります。今はkintoneに文字としてセットしたりするような事例も作っております。ということで、ジャスト5分ですね。本日はありがとうございました。

(会場拍手)

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