SI・システム受託開発

AI採用アセスメント・コーチング統合プラットフォーム

分散していた複数サービスとデータを統合し、AI機能を段階的に追加できるSaaS基盤に再構築しました。

Industry
HR Tech・人材サービス
Focus
データ定義 / 権限 / 評価
01

経営課題

導入前に起きていたこと

  • サービスごとにシステムとデータが分かれ、顧客体験が断絶する
  • 既存顧客への影響を抑えながら統合とAI活用を進める必要がある
02

支援範囲

課題を、実装可能な計画へ分解する

01要件定義・UX・システム設計
02AI・アプリケーション開発
03認証・権限・運用設計
03

設計・実装

業務、データ、システムを一体で設計

  1. PoC、MVP、統合、AI機能の順に段階的なロードマップを設計
  2. データ定義、認証、権限、移行条件を共通化
  3. 事業指標と開発優先順位を定期的に見直す運営体制を構築
04

成果

公開可能な範囲で確認できた変化

  • 顧客が一つの環境でサービスを利用できる基盤へ移行
  • 事業判断と開発を接続し、継続的に機能を拡張できる状態を整備

成果は案件ごとの条件に依存します。本ページでは未確認の数値や成果保証となる表現を掲載していません。

05

CXの観点

AIと人が共通利用できる形に整えたもの

01データ定義
02権限
03評価
06

今後の展開

運用から得た知見を、次の改善へつなぐ

導入後の利用状況、例外、品質変化を確認しながら、対象業務や機能を段階的に広げられる構造としています。 個別の機能追加ではなく、事業と業務の変化に合わせて継続的に改善できることを重視しています。

実証から始める

自社の課題に置き換えて、相談する。

業界や技術が同じでなくても、経営課題、判断構造、運用条件から適用可能性を整理します。