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AIマッチングサービス

AIによる案件・要員マッチング管理システム

Gmail起点の案件・要員メールをAIで構造化し、マッチング提案まで一元管理する社内システム「Orbit」の開発

人材紹介・SES領域では、案件案内と要員案内がメールに混在し、分類・抽出・共有に時間がかかりがちです。コラボテクノ株式会社は、Gmailを起点にAIで自動分類・要約・項目抽出を行い、社内Webで案件・要員の一覧・詳細および提案進行までを扱える社内システム「Orbit」を開発しました。

課題・背景

  • 案件案内・要員案内が同一チャネルに流入し、手作業での仕分けや転記に負荷がかかる
  • 単価・稼働時期・スキル・働き方など、判断に必要な情報がメール本文に散在する
  • 案件と要員のマッチング状況を、メールと別管理で追いにくい

ゴール

  • メールをシステム上の「リード」として蓄積し、AIでカテゴリ分類・要約・構造化する
  • 担当者が一覧・詳細から検索・更新し、案件×要員の提案をステータス管理できる
  • 外部連携APIは署名検証とリプレイ対策により、社内利用に耐える形で保護する

コラボテクノの役割

要件整理に基づき、業務フローに沿った画面・API・データ設計から実装・デプロイまでを一貫して担当しました。フロントエンドはNext.js、バックエンドはFirebase(Authentication・Firestore・Cloud Functions)を中心に構成し、ワークフロー連携にはn8n、生成AIによる分類・抽出にはDifyを組み合わせています。

図1 システムアーキテクチャ

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ソリューション概要

Gmailで受信した対象メールをワークフロー(n8n)が取得し、本文を整形したうえで、生成AI(Dify)による分類・抽出結果とあわせてバックエンドAPIへ送信します。Cloud Functionsではリクエストの検証ののちFirestoreへ保存し、社内ユーザーはGoogleアカウントでログインしたWebアプリから案件・要員の情報を参照・更新し、提案の進行を管理します。メール本文は再確認や再解析に備えて保持する方針としています。

図2 処理シーケンス

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主な機能

  • 案件一覧・要員一覧:カテゴリ別の新着表示、単価・稼働時期・働き方など条件での絞り込み
  • 案件詳細・要員詳細:AI要約・抽出項目・Gmailへの参照、担当・ステータス・メモ、変更履歴
  • おすすめ表示と評価:条件に近い要員/案件の提示、マッチング改善のためのGood/Bad評価
  • 提案管理:案件と要員の組み合わせを提案として登録し、商談ステータスを更新、比較ビューで判断を支援
  • 権限:管理者・営業・閲覧などロールに応じた操作範囲

技術スタック

区分内容
フロントエンドNext.js、React、TypeScript、Tailwind CSS
BaaS・インフラFirebase(Authentication、Firestore、Hosting)、Cloud Functions(第2世代)
連携・AIn8n(Cloud)、Dify(Cloud)
言語TypeScript(Functions含む)

セキュリティ・信頼性

  • 外部システムからバックエンドへの呼び出しはHMAC署名により検証
  • nonceとタイムスタンプでリプレイ攻撃を抑制
  • ログインはGoogle認証に加え、メール許可リストで利用者を制限
  • 主要な更新は活動ログとして記録し、運用の追跡可能性を確保

成果・効果

メール起点の情報をデータとして蓄積し、一覧・詳細・提案の画面に集約することで、仕分けと転記にかかる手間を減らし、案件と要員の対応関係を同じ場所で進められる基盤を整えました。生成AIの出力は人による上書き修正や評価フィードバックと組み合わせ、運用に合わせて精度を磨ける設計としています。