事例
ルールに沿った評価の算出と対象者の抽出
- 区分
- 導入事例
- 業務
- 評価・集計
実績データを集計し、基準値や例外条件などのルールに沿って評価を算出し、対象者を抽出する仕組みをつくりました。
導入前の課題・業務フロー
複数の拠点の実績データを手作業で集計し、基準と照らし合わせて評価していました。例外の条件も多く、担当者が変わると回らない状態でした。
実施内容
実績データを集計し、基準値や例外条件などのルールに沿って評価を算出し、対象者を抽出する仕組みをつくりました。ルールは担当者が画面で直すことができ、すべての評価に算出の根拠が残ります。評価の計算にはAIを使わず、月次レポートの所見の下書きだけをAIが作ります。
導入後の仕組み・業務フロー
- 実績データ
- 入力の検査
- ルールに沿って評価
- 対象者の抽出・レポート（所見の下書きはAI）
使った技術
Python、Claude API
AIと人の役割
AIに任せた範囲
月次レポートの所見の下書きを作ります。評価の計算にはAIを使いません。
人が確認するポイント
データの欠けや例外がある拠点は「要確認」とし、自動では評価を確定しません。
補足
実案件で開発した仕組みを、架空のデータで再現して公開しています。
GitHubで見る（新しいタブで開きます）