kintone × AIで高精度のボランティアマッチングを実現する方法
ボランティアスタッフの派遣のように、「誰に･どの案件を依頼するか」というマッチング作業では、さまざまな条件を考慮した高度な判断が求められます。
保有するスキル、稼働できる時間と場所、人柄など、一度に膨大な情報を処理しなければいけないため、ベテラン社員の経験と勘に頼っている、という現場も多いのが現状です。
しかし、ベテラン社員に頼るマッチング作業には限界があり、事業を継続していく上ではリスクもあります。
そんなときにおすすめなのが、kintoneとAIを連携した活用法です。
本記事では、kintoneとAIを組み合わせてマッチング作業の効率化や精度向上を実現する方法を解説します。
本記事の内容は、こちらの動画でも詳しく解説していますのであわせてご覧ください。
目次
属人化しやすいマッチング作業、どう効率化する？
人と人を繋げたり、人と仕事を繋げたりするマッチング作業は、さまざまな場面で必要になります。
例えば、ボランティア派遣や人材派遣、家庭教師、介護福祉サービスなどです。
最近では企業内においても、プロジェクトごとにメンバーを選出してチームを組むという例がよく見られます。
候補者のスキルや稼働条件、直近のスケジュールなど、多元的な情報を元に割り振る案件を決めるマッチングは大変な作業です。
候補者の登録情報をもとに、「このエリアに住んでいる人」「土日に稼働できる人」「〇〇のスキルがある人」と、1件ずつ条件を入れて検索していると、膨大な時間がかかってしまいます。
限られた項目で検索しても、該当者がゼロということもよくあります。
そうなると、結局ベテラン社員の記憶力に頼ることになり、業務が属人化してしまいやすいのがマッチング作業の特徴です。
kintone × AIでマッチング作業を誰でも可能に
マッチング作業の属人化を防ぎ、誰でも一定の精度でできるようにするのなら、kintone(キントーン)とAIを連携した活用法がおすすめです。
例えば、登録者の情報をエクセルで管理している場合、複数人での同時編集ができず、どれが最新版か分からなくなってしまったり、誤って上書きされてしまったりすることがあります。
入力ルールの統一が難しいため、表記ゆれや記入漏れも起きやすく、マッチング時の検索の精度が低下してしまいます。
その点kintoneは、自分たちの業務にぴったりのアプリをノーコードで構築できるのがメリットです。
登録者の氏名や連絡先、保有スキルといった基本情報に加えて、連絡履歴や活動履歴などを蓄積していくことも可能です。
クラウドツールなので、インターネットさえ繋がればスマホやタブレットからも常に最新の情報を確認できます。
さらにkintoneは、AIツールと連携して活用することで、より高度な情報処理を実現できます。
今回のようなマッチング作業であれば、案件情報のアプリと登録者情報のアプリを横断的に分析して、最適な候補者を自動で提案可能です。
「対応エリア」「保有スキル」のように構造化されたデータだけでなく、プロフィール文や備考欄のようなテキスト情報をマッチングに活用することもできるようになります。
kintoneとChatGPTを連携できる「コムデック生成AI for kintone」という連携サービスを活用すれば、マッチング作業はもちろんのこと、kintoneに蓄積したあらゆるデータの集計･分析などもアシスト可能です。
プロンプトの設定や出力結果の保存も全てkintone上で完結するため「社内にプログラミングをできる人がいない」という中小企業さまにもぴったりのサービスと言えます。
「コムデック生成AI for kintone」サービスページはこちら
コムデック生成AI for kintoneで自動マッチングシステムを構築する方法
ここからは、ボランティアのマッチングを例に、コムデック生成AI for kintoneでアプリを構築する方法について解説します。
はじめに、マッチングに必要なkintoneアプリとして「支援依頼アプリ」と「ボランティア管理アプリ」を作成します。
「支援依頼アプリ」は、ボランティアを必要とする方からの依頼を管理するアプリです。
項目としては、依頼者名や連絡先、依頼内容、求めるスキルなどを設定しておきます。
「ボランティア管理アプリ」は、ボランティア活動への参加を希望する方の情報を管理するアプリです。
こちらでは、氏名や連絡先、活動可能エリア、稼働可能曜日･時間帯、保有スキルなどの項目を設定しています。
この時、「特記事項」という項目を「文字列複数行」形式で設置して、例えば「体力に自信あり」「チームのまとめ役も得意」「日常会話レベルの手話が可能」など、「決まった形の項目には落とし込みにくいけれど、この人にはこんな強みがある」といった情報を記載しておくのがポイントです。
次に、コムデック生成AI for kintoneの設定用アプリでマッチング方法を設定していきます。
こちらのアプリでは、参照するアプリ、プロンプト、出力形式などが指定できます。
このプロンプトには、マッチングの精度を向上させるためのポイントが大きく2つあります。
1つめは、冒頭で「あなたは社会福祉協議会のボランティアコーディネーターのアシスタントです。」とAIの役割を明示している点です。
これにより、立場や業務に即した視点で、実務的な回答が出力されやすくなります。
2つめは、出力形式を具体的に指定している点です。
「候補者をおすすめ順で3名まで、理由とともに出力してください」とすることで、毎回同じ形式で出力でき、判断理由も確認しやすくなります。
「該当者がいない場合は、その旨と理由を説明してください」と添えることで、精度の低いマッチングを防いでいます。
実際にマッチングを実行する際は、「支援依頼アプリ」に依頼内容を登録後、「ボランティアマッチングボタン」をクリックします。
すると、わずか数秒で画面上に候補者とその理由が出力されます。
今回の例では、「Zoomの使い方を教えてほしい」という依頼に対して、得意分野に「PC支援」と記載のあるスタッフが第一候補として選出されました。
もちろん、対応可能エリアや稼働日などの条件も一致しているスタッフです。
候補者への案内文も自動生成
ボランティアを派遣する場合、人選ができたら次は本人に案内文を送る必要があります。
案内文の内容は、今回の依頼内容、場所、日時などです。
これらの案内文を毎回手作業で作成していると時間がかかりますし、転記ミスが生じる可能性もあります。
そこで今回は、案内文の作成もAIで自動化してみました。
プロンプトや出力形式などは先ほどと同様にコムデック生成AI for kintoneの「設定用アプリ」で行います。
こちらも、支援依頼アプリでAI生成ボタンをクリックするだけで、以下のような案内文が生成されます。
kintoneから直接メールを送れるツールを導入すれば、メール送付もワンクリックで完了できます。
これで、ボランティアのマッチングから案内文の作成までを自動化する仕組みの完成です。
kintone×AIでマッチング作業をシステム化しよう！
kintoneとAIを連携して活用すれば、膨大な情報に基づくマッチング作業を、誰でも･すばやく･高い精度で行えるようになります。
これにより、業務の属人化を防ぎ、担当者のスキルに依存しない仕組みを実現できるのがメリットです。
活動履歴やフィードバックを蓄積して次のマッチングに活かせば、ボランティアの依頼主と参加者、双方の満足度が向上することも期待できます。
マッチング業務を効率化したいとお考えの方は、kintone × AI を活用されてみてはいかがでしょうか。
コムデックでは、kintone × AI活用をサポートする「コムデック生成AI for kintone 導入コンサル」というサービスも提供しておりますので、ぜひお気軽にご相談ください。
