Hub アシスタント
「つなぐ」から
「提案し、実行する」
まで一気通貫「つなぐ」から「提案し、実行する」まで一気通貫
既存の人事システムをコネクタで接続し、データを統合・正規化。
人事特化AIエージェントが横断分析・評価・提案を自動実行。人は判断と承認に集中できる。
労務管理
勤怠管理
評価管理
給与管理
既存システムを捨てずに、
データだけ使える形に
接続
AIコネクタで継続同期
正規化 / 名寄せ / マッピング
データの表記ゆれを修正し、複数システムの同一社員データを紐付け・統合
共通データモデル化
バラバラなデータ構造を統一モデルに変換し、横断分析できる状態に整える
分析 / 提案 / データ加工
統合データをもとにAIが横断分析・配置提案・育成計画を自動生成
離職リスクの早期察知
参照データ例
配置候補をAIが根拠付きで提案
参照データ例
スキルマップの自動更新
参照データ例
経営報告に耐える横断分析
参照データ例
アクションの結果が新たなデータとして既存システムに蓄積され、循環する
労務管理
勤怠管理
評価管理
給与管理
既存システムを捨てずに、
データだけ使える形に
接続
AIコネクタで継続同期
正規化 / 名寄せ / マッピング
データの表記ゆれを修正し、複数システムの同一社員データを紐付け・統合
共通データモデル化
バラバラなデータ構造を統一モデルに変換し、横断分析できる状態に整える
分析 / 提案 / データ加工
統合データをもとにAIが横断分析・配置提案・育成計画を自動生成
離職リスクの早期察知
参照データ例
配置候補をAIが根拠付きで提案
参照データ例
スキルマップの自動更新
参照データ例
経営報告に耐える横断分析
参照データ例
アクションの結果が新たなデータとして
既存システムに蓄積され、循環する
3つの視点から知る CABUILD データハブ
システムごとにデータが分断されている
労務・評価・勤怠がバラバラに管理され、横断で見られない。
リプレースは現実的ではない
情シス承認・移行コスト・現場反発。既存システムを捨てる選択肢はない。
分析まで手が回らない
データを集めることが目的になり、示唆・アクションまで届かない。
CABUILDデータハブはこれを解決します
リプレース不要でデータをつないで、分析・提案まで実行します。
既存システムはそのまま接続も可能※1。統合後は人事特化AIが横断分析・配置提案・離職リスクアラートまで自動実行。担当者は判断と承認に集中できる。
※1 接続可能なTMS・ATSかは一度ご相談ください。
システム連携で解決できること
離職予兆の早期検知
結果 — 離職リスクの高い社員を予測し、先手で対応できる
1on1・評価・労務データを横断し、離職リスクの高い社員を事前に予測。アラートが上がった時点で面談・配置転換などのアクションが打てる。
配置ミスマッチの可視化
結果 — 根拠のある配置判断で、ミスマッチを継続的に改善できる
スキル・適性・実績から現在の配置の最適度を診断。「なぜこの配置か」の根拠がデータとして残り、検証・改善サイクルが生まれる。
スキルギャップの可視化
結果 — 育成・採用計画の優先度が明確になる
ポジション要件と保有スキルの差分を組織横断で可視化。どこに人材投資すべきかが一目で把握でき、育成計画・採用計画の精度が上がる。
評価キャリブレーション
結果 — 評価の公平性・納得感が高まり、組織への信頼につながる
評価者間のばらつきを横断分析し、調整ポイントを自動で提示。評価の公平性と納得感を高め、メンバーの組織に対する信頼の向上につながる。
主要な人事システムカテゴリに対応
料金
人事特化ヘッドレスAI
CABUILDデータハブ
接続するシステム数・利用ID数・分析範囲によって構成が変わるため、
料金は個別でご案内しています。まずはお気軽にご相談ください。