人材派遣 × 生成AI × 業務自動化SaaS

面談音声からスキルシート・推薦文を自動生成する人材派遣向けAI SaaS

面談の録音からスキルシート・推薦文を自動生成し、CRM連携と求人マッチングまで支援するマルチテナントSaaS。障害時に自動再実行される非同期基盤を自前で構築。

CASE STUDY / 実績 Back to WORKS

対象業種

IT・人材（人材派遣会社向け）

開発区分

生成AI活用マルチテナントSaaSの設計・開発 / 体制3名・メンバー

期間

2024年10月〜2025年4月（約7ヶ月）

担当範囲

画面構造設計 / 内部設計 / バックエンド・フロントエンド実装 / 外部連携設計 / 非同期処理基盤設計（要件は事業側で確定済みのものを受領。ビジュアルデザインと検証は専任メンバーが担当）

使用技術

Next.js / React / Node.js / Express / Dify / Redis / MySQL

連携サービス

Dify / Salesforce API / BullMQ + Redis / ffmpeg / pdfkit

OVERVIEW

プロジェクト概要

面談の録音からスキルシート・推薦文を自動生成し、CRM連携と求人マッチングまでを支援する、生成AI活用のマルチテナントSaaSです。要件は事業側で確定済みのものを受領し、画面構造設計から内部設計・バックエンド／フロントエンド実装・外部連携設計・非同期処理基盤設計までを担当しました（ビジュアルデザインと検証は専任メンバーが担当）。ORMを使わず生SQLで実装し、実行内容とパフォーマンスを細かく制御しています。

PROBLEM

元の業務課題

面談内容をメモし、候補者の経歴やスキルを整理して営業用スキルシートへ手作業でまとめる必要があった
スキルシートの書式が担当者ごとに異なり、提案資料の品質が属人化していた
候補者理解や面談質問の準備に時間がかかり、提案スピードが上がらなかった
数分かかるAI処理の途中でワーカーがクラッシュすると、ジョブが「処理中」のまま止まってしまう
SaaSとして複数企業で利用するには、企業単位のデータ分離と権限管理が不可欠だった

BEFORE

Beforeの業務フロー

01面談を実施し、内容を手元でメモに取る
02メモを見ながら候補者の経歴・スキル・希望条件を整理
03営業用スキルシートへ手作業で転記・整形
04候補者プロフィールを読み込み、面談質問を都度考える
05CRM上の情報を手作業で更新し、提案資料を作成

SOLUTION

提案した解決方法

ffmpegによるMP3変換と無音区間検出（閾値-40dB）を用いた3段階フォールバック分割を実装
既定最大10並列でリトライ付きの文字起こしを実行し、成功率が閾値80%を下回ると品質異常と判定
Difyへ処理を委譲し、文字起こし／スキルシート・推薦文生成／フォロー面談要約の独立3ワークフローを構築
統一フォーマットでのスキルシート自動生成と、pdfkitによるPDF出力・ZIP一括ダウンロードを実装
company_id列による行レベルのマルチテナント分離。認可はJWTから解決したcompany_idによるサーバー側SQLフィルタで実施
BullMQ＋Redisに加え、DB側ハートビート（30秒間隔）とreaper（60秒間隔）を自前実装し、停止ジョブを自動再キューイング
Salesforce連携の認証情報をAES-256-GCMで暗号化保存し、営業担当メモを保持したままAI生成部分のみ更新するマージ処理を実装
JWT＋bcrypt、招待制登録（32バイトトークンをSHA-256でハッシュ保存・有効期限7日）、30分無操作で自動ログアウト、3段階のロール管理

ARCHITECTURE

システム構成イメージ

FEATURES

主な機能

面談音声の書き起こし

ffmpegでMP3変換後、無音区間検出→時間ベース分割→単純分割の3段階フォールバックで分割し、並列で文字起こし。

スキルシート自動生成

要約結果をもとに統一フォーマットのスキルシートを自動生成し、画面上で確認・編集できる構成に。

PDF出力・ZIP一括ダウンロード

pdfkit＋日本語フォント埋め込みでPDF化し、複数まとめてZIPでダウンロード。

面談質問の自動生成

候補者プロフィールとスキルに基づき、面談で深掘りすべき質問を自動生成。

求人マッチング支援

求人要件・企業情報と候補者情報を突き合わせ、適合度と理由を提示。

Salesforce連携

認証情報をAES-256-GCMで暗号化保存。営業担当メモを保持したままAI生成部分のみを更新するマージ処理を実装。

回復力のある非同期基盤

BullMQ＋Redisに加えDB側ハートビートとreaperを自前実装し、応答なし5分超・想定超過30分超のジョブを自動再キューイング。

マルチテナント・権限管理

company_id列による行レベル分離、企業ごとのテンプレート・プロンプト調整、3段階のロール管理。

OUTCOMES

導入効果

数分かかるAI処理の途中でワーカーがクラッシュしてもジョブが止まらない、回復力のある非同期基盤を構築
面談音声の書き起こしからスキルシート・推薦文生成、PDF出力までを一連の流れとして自動化
company_id列による行レベルのマルチテナント分離により、複数企業での安全な利用を実現
データ消失リスクが最も高いSalesforce連携のマージ・変換ロジックに絞って自動テストを厚くする優先順位づけを実施
※稼働後の定量的な業務効果は立場上把握していないため、数値としては記載していません

STACK

技術構成

TypeScript 5.6 / JavaScript (ES2022)React 19 / Next.js 15Node.js 20 LTS / Express 4Dify（AIワークフロー）BullMQ 5 + Redis 7（非同期処理）DB側ハートビート・reaperの自前実装ffmpeg 6（音声変換・無音区間検出）pdfkit 0.15（日本語フォント埋め込み）Salesforce API / AES-256-GCMMySQL 8.0（生SQL）行レベルのマルチテナント分離JWT / bcrypt / 招待制登録

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