1. 解決したい業界課題
派遣業務の難しさは、営業情報、人材情報、契約情報、勤怠請求が別々に動きやすいことです。Lark はこれらを同じ業務データとコミュニケーションに接続します。
Before:分断された派遣業務
- スタッフ情報、案件情報、顧客情報が Excel、メール、チャット、基幹システムに分散
- 営業とコーディネーターの情報連携が属人的
- 契約帳票の二重入力と転記ミスが発生
- 紙タイムシートと手作業転記により締め作業が遅れる
- 更新日、抵触日、資格期限が個人管理になりやすい
After:データが業務を進める状態
- 人材、案件、顧客、契約、稼働を Lark Base 上で関連付けて管理
- 条件に合う候補者を検索、絞り込み、推薦
- 派遣管理レコードから契約帳票ドラフトを生成
- スマホ打刻、承認、残業計算、請求素案作成までを一気通貫化
- 期限通知と承認フローで漏れや遅延を事前検知
目指す姿:営業活動、スタッフフォロー、契約労務、勤怠請求、問い合わせ対応を、同じデータ基盤と同じコミュニケーション上で運用します。
2. 全景設計:データと業務フロー
最初に「人・案件・顧客」を再利用できるデータへ変え、Matching、契約、勤怠、請求まで同じ Base とコミュニケーション上で流します。
| 業務オブジェクト | 管理内容 | Lark での実現方式 |
|---|---|---|
| 人材情報 | 候補者、派遣スタッフ、スキル、資格、経験、希望条件、可稼働日、証明書、契約状態 | Base 人材マスタ、Form 登録、自動採番、添付管理、資格期限リマインド、権限フィールド、Wiki 入職案内 |
| 案件情報 | 派遣先、職種、単価、勤務地、期間、募集人数、勤務条件、緊急度、抵触日 | Base 案件管理、顧客・事業所 lookup、担当者通知、面談カレンダー、案件ステータス管理 |
| 顧客情報 | 派遣先企業、担当者、拠点、商談履歴、契約条件、クレーム、見積、請求条件 | CRM ビュー、商談記録フォーム、Docs と Minutes による議事録、価格・例外条件の承認フロー |
| Matching | 誰がどの案件に適するか、推薦理由、面談、進捗、結果、辞退理由 | Base 関連テーブル、カンバン、条件検索、AI 推薦、面談タスク、ステータス変更通知 |
| 契約・稼働 | 個別契約、労働条件、派遣先管理台帳、勤怠、残業、請求、支払、更新 | 派遣管理レコード、帳票ドラフト生成、Approval、スマホ打刻、承認、請求素案、自動リマインド |
3. AI レイヤー:派遣業務を動かす Lark AI
Lark AI の強みは、単発の文章生成ではありません。会議録、チャット、ドキュメント、Base、Wiki、Helpdesk などの業務コンテキストを理解し、Lark 上でタスク作成、文書生成、通知、進捗追跡まで実行できることです。
汎用型 AI 活用:AIノート・ナレッジ AI
まずは全社共通で使える AI から始めます。商談・面談の記録、社内規程や派遣先ルールの検索、週次レポート生成など、営業、コーディネーター、労務、バックオフィスの日常業務を軽くします。
AIノート:商談・面談後を自動化
派遣先商談やスタッフ面談の要点、決定事項、To-Do を自動抽出。担当者付きの Lark タスクに変換し、対応漏れを減らします。
ナレッジ AI:派遣ルールを質問で探す
就業規則、派遣先別マニュアル、FAQ、過去チャット、Helpdesk から回答を生成。参照元付きで原文確認もできます。
AnyGen:AI の同僚として業務代行
週次稼働レポート、案件進捗レポート、未承認勤怠リストを自動生成し、営業・労務グループへ定期配信します。
Base AI:派遣管理を対話で構築
「スタッフ登録から請求まで管理したい」と伝えるだけで、テーブル、フィールド、ビュー、通知、KPI のたたき台を作ります。
AI 予兆検知:離職・遅延を早めに見る
面談履歴、問い合わせ、勤怠異常、更新期限から注意スタッフや対応遅延を可視化し、担当者へフォローを促します。
契約レビュー Agent:大量契約の一次法務チェック
派遣業務では、労働者派遣契約書、個別契約書、労働条件明示書、派遣先管理台帳、覚書、NDA など確認対象が多くなります。Agent は契約文面と Base 上の案件・人材・顧客データを突き合わせ、社内基準に沿ってリスクを整理します。
| チェック観点 | Agent が見る項目 | 判定例 | 次アクション |
|---|---|---|---|
| 契約期間・抵触日 | 派遣期間、更新条件、抵触日、入職日、終了予定日 | High 抵触日が未入力、契約更新条件が曖昧 | 労務責任者へ確認タスクを作成し、派遣先へ確認質問を生成。 |
| 単価・請求条件 | 時間単価、残業単価、深夜・休日単価、締め日、支払条件 | Mid Base の案件単価と契約書記載が不一致 | 営業へ差分確認を通知し、修正文案を契約ドラフトに反映。 |
| 就業条件・業務範囲 | 就業場所、勤務時間、業務内容、指揮命令者、苦情処理担当 | Mid 指揮命令者と苦情処理担当の記載が不足 | 不足項目を Base の派遣先・事業所データから補完候補として提示。 |
| 機密・個人情報 | NDA、個人情報取扱、再委託、データ持ち出し、守秘義務 | Low 標準条項と一致、特別条項なし | 標準承認ルートへ送付し、レビュー履歴を契約レコードに保存。 |
運用ガードレール:Agent は一次チェックと論点整理を担当します。契約可否、法的判断、派遣先への正式回答は、必ず法務・労務責任者の確認と Approval を通して行います。
AI 自動 Mapping:案件条件 × 人材プロファイル
実装の主軸は Lark Base + Base AI / AIフィールドです。 Base の構造化データで一次スコアを出し、Base AI が案件票・履歴書・面談メモなどの非構造テキストから特徴を抽出します。Automation、AnyGen、AI Agent は推薦後の通知・面談タスク作成・レポート配信を担当します。
| 実装レイヤー | 具体的に使う AI / Lark 工具 | 役割 | 主な出力 |
|---|---|---|---|
| データ基盤 | Lark Base | 案件DB、人材DB、顧客DB、派遣管理を関連テーブルで管理。lookup とビューで比較できる状態にする。 | 案件 × 人材の候補マトリクス |
| 特徴抽出 | Base AI / AIフィールド | 案件票から必須条件を抽出し、履歴書・スキルシート・面談メモからスキル、資格、希望条件を抽出。 | スキルタグ、資格タグ、希望条件、懸念点 |
| スコアリング | Base Formula + AIフィールド | 必須条件は数式で確実に判定し、AI は推薦理由、注意点、確認質問を自然文で補足。 | Match Score、推薦理由、リスクフラグ |
| 自動トリガー | Base Automation | 新規案件登録、人材ステータス更新、資格更新、可稼働日変更をきっかけに再計算を起動。 | 候補リスト更新、担当者通知 |
| 実行 Agent | AnyGen / AI Agent + Task / Messenger | 推薦サマリーを生成し、コーディネーターへ通知。打診、面談、派遣先確認のタスクを作成。 | 推薦レポート、面談タスク、チャット通知 |
| ルール参照 | ナレッジ AI + Docs / Wiki | 社内推薦基準、派遣先別ルール、過去の辞退理由や FAQ を参照し、推薦判断の背景を補強。 | 参照元付きの判断根拠 |
| 案件 | 推薦スタッフ | Match Score | AI 推薦理由 | 注意点・次アクション |
|---|---|---|---|---|
| コールセンター SV 新宿・即日開始 |
A さん | 92 | SV 経験、勤務地、即日稼働、夜シフト可が一致。過去評価も高く、派遣先要件との適合度が高い。 | 希望単価が案件上限に近いため、営業へ単価確認タスクを作成。 |
| 物流倉庫リーダー 川崎・長期 |
B さん | 86 | 倉庫リーダー経験と通勤条件が一致。長期希望で更新可能性が高い。 | 資格期限が近いため、更新確認とスタッフ面談を自動リマインド。 |
| 経理アシスタント 週4・リモート併用 |
C さん | 81 | 会計ソフト経験、週4希望、在宅希望が一致。過去の勤怠安定性も良好。 | 月末繁忙期の残業可否を確認し、派遣先面談前の質問リストを生成。 |
4. 導入ロードマップと KPI
基盤整備
- 業務棚卸し
- 人材・顧客・案件マスタ設計
- Base、権限、入力フォーム構築
フロント業務
- 登録フォーム
- Matching カンバン
- 面談タスクと通知ルール
労務・請求
- 契約帳票ドラフト
- 勤怠承認と計算
- 請求ダッシュボード
高度化
- 給与・会計・電子契約連携
- AI FAQ とスキル抽出
- 異常アラートと経営分析
期待効果と KPI
公開事例からの参考値:ウィンクルム様の事例では、システムコスト約15%削減、請求書業務の年12人月削減、問い合わせ件数の約1/10化が紹介されています。YNP 様の事例では、意思決定スピードが従来の3倍に向上し、スプレッドシート管理にかかる月間30〜50人時程度の作業が約10人時に削減されたと紹介されています。
5. 初回ヒアリング項目
| カテゴリ | 確認したい内容 | 設計に影響するポイント |
|---|---|---|
| 事業規模 | 拠点数、内勤者数、登録スタッフ数、稼働スタッフ数、月間案件数 | 権限、ビュー、通知量、運用フェーズの切り方 |
| 既存システム | 基幹、人材管理、勤怠、給与、会計、電子契約、求人媒体 | 置き換え範囲、連携方式、二重運用期間 |
| 契約・労務 | 帳票テンプレート、承認者、例外条件、抵触日、資格期限、更新ルール | 帳票生成、承認分岐、自動通知、監査ログ |
| 勤怠・請求 | 打刻方法、承認者、丸め、残業、深夜、休日、請求締め、支払締め | 計算ルール、例外確認、請求素案、外部連携 |
| スタッフ体験 | スマホ利用率、通知チャネル、FAQ、入職案内、提出物、問い合わせ体制 | スタッフ向けポータル、公式アカウント、Wiki、Helpdesk |