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HR Workstation
HR ワークフローのための AI ワークスペース
採用、HRBP、SSC、報酬、HRD 向けのモジュラーワークスペース。プラグイン型エージェントが履歴書スクリーニング、JD、面接ガイド、オファー、自動化監視、通知を追跡可能なパイプラインにします。
課題
HR の高頻度業務はメール、表計算、ATS、チャットに分散しています。繰り返しが多く、状態が見えず、自動化の失敗も追跡しづらい状況です。
アプローチ
- マイクロカーネル＋プラグイン型エージェントで構成し、新シナリオをプラグインとして追加。全ロジックを1画面に詰め込みません。
- 長時間タスクはバックグラウンド実行器で PENDING → RUNNING → SUCCESS / FAILED の状態機械と進捗表示で管理します。
- WeCom、Feishu、DingTalk の Webhook と SMTP を通知ハブに統合し、完了も失敗も追跡可能にします。
主要な実装
- 採用：履歴書の一括評価、JD 生成、STAR 面接ガイド、オファー文書の組み立て。
- 自動化ハブ：状態機械、進捗、所要時間、失敗診断、構造化 JSON の詳細確認。
- 通知・データ：WeCom／Feishu／DingTalk／SMTP、Excel／CSV 名簿取込、外部 API 同期。
- HR ロール別の画面と、自動化・高効率・計画中の色分け。
システム実機画面と機能モジュール
HR Workstation 本番稼働環境の実際の画面キャプチャ。採用一括スクリーニング、実行監視、通知ハブ、データ連携を網羅しています：
自分で導入
前提条件
Node.js 20+ とローカル SQLite で動作。モデル呼び出しには OpenAI 互換 API 設定を用意します。
- clone して npm install。.env をコピーし、データベースと任意のモデル API を設定します。
- npm run seed でシードデータを作成し、npm run dev でローカルワークスペースを開きます。
- 採用または自動化タスクを一通り実行し、通知と状態遷移を確認してから実データを接続します。
デモデータと実従業員データは分離し、個人情報を扱う前にコンプライアンスとマスキング要件を確認してください。
次のステップ
リリースするシステム、改善したい業務はありますか？
現状・ゴール・希望時期をお知らせください。24〜48時間以内に返信し、まず「やる価値」と「最短ルート」を整理します。