AIによる最適アサインの流れのイメージ
4人の人材、2つのポジションの単純なケースを用いて、AIによる最適アサインの流れを紹介します。
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ポジションと人材に関するデータを取得し、空き工数のある人材と、アサインが必要なポジションをリストアップします。
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ポジションと人材のすべての組み合わせに対して、評価情報に基づいた役割、工程、技術の各要素ごとの相性度と、総合的な相性度を計算します。
プロジェクト成功率の算出に関するカスタム条件がある場合はそれも考慮します。
人材とポジションの相性度の計算例
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上記の計算結果をもとに数理最適化と呼ばれる数学的な手法を用いて、ポジションと人材のすべての組み合わせについてプロジェクト成功率を算出します。
各ポジションの必要工数やカスタムフィールドを用いたフィルタリング条件を満たし、かつプロジェクト成功率が最も高くなるようなアサインを自動的に作成します。
この例では、ポジションaに人材Aを1.00人月、人材Dを0.50人月、ポジションbに人材Bを1.00人月アサインすると最もプロジェクト成功率が高くなることがわかりました。
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プロジェクト成功率が最も高いアサインの作成例
※画面は開発中のものであり、変更される可能性があります。
