AI 成長提案
vision (狙い) と現状 (composites + 中間指標) の gap を AI が分析し、 1m / 3m / 6m horizon の具体打ち手を提案。 manager の戦略立案起点を AI 化する。
最終更新: 2026-05-13 / 担当: 伊藤
01解決する課題
vision と日々の運用を結合する手段が、 これまで manager の頭の中だけにあった。 これを構造化する。
- vision (狙い) を立てたが、 日々の SNS / 案件運用に活きていない (vision = 紙の文書、 運用 = 別世界)。
- 「認知度 / 信頼度 / 引き合い兆候」 の 3 つの中間指標を踏まえた action が、 manager の経験則だけに依存している。
- executive レビューで「次のクォーター何やる?」 と聞かれて、 直感で答えてしまう (戦略性の欠如)。
- 同じような talent でも、 manager によって提案内容が全然違う (属人化)。
- 1m / 3m / 6m の時間軸を意識した打ち手設計ができていない。
02目的
vision を起点に各 talent の打ち手を AI が提案し、 manager は採用 / 修正 / 却下の判断に集中する状態を作る。 AI は 「manager を置き換えない」。 戦略の起案コストを下げ、 manager の判断時間を確保するのが目的。
03期待される効果
補助 KPI
vision 設定率 ↑
補助 KPI
manager 戦略立案工数 ↓
定量効果
提案採用率 30%+
定性効果
executive レビュー質↑
04HOW (実装方式)
| 運用形態 | 半自動 (executive が trigger 操作、 出力は提案。 internal_tasks 化は manager approve 必須)。 |
|---|---|
| endpoint | POST /grow-proposal on tm-sns-alert workerURL: https://tm-sns-alert.kousuke-ito-316.workers.dev/grow-proposal |
| input | { talent_id, period_days } (period_days = 提案計算窓、 default 90 日) |
| LLM | claude-bridge opus-4-7 (1500 token、 戦略寄り)。 sonnet-4-6 は使用しない (戦略性能差大)。 |
| output 構造 |
vision_summary (狙いの要約)current_state_summary (composites + SNS + 案件 stats の要約)gap_analysis (認知度 / 信頼度 / 引き合い兆候 の 3 軸 gap)proposed_actions[3] (horizon 1m / 3m / 6m の具体 action、 各々 title / rationale / horizon)
|
| auth | GROW_PROPOSAL_TOKEN (executive 限定。 manager 直接呼び出し不可) |
| UI 配置 | タレント page Summary タブに「AI 成長提案を生成」 ボタン。 結果は modal で表示、 各 action に「internal_tasks に登録」 ボタン。 |
| 保存 | 提案は talent_mgmt.grow_proposals table に永続化 (1 talent 1 月 N 件のレビュー履歴)。 |
05現状
本番稼働中。 commit bb7e5e4 で deploy 済。 real talent t-ito-132 (服部希愛) で動作確認済。
executive 限定 endpoint で稼働中、 cost は 1 回 ¥3-5 程度 (opus-4-7 / 1500 token)。
- deploy URL:
https://tm-sns-alert.kousuke-ito-316.workers.dev/grow-proposal - repo:
~/Projects/talent-mgmt/workers/tm-sns-alert/ - 関連 schema:
talent_mgmt.visions,composites,sns_accounts,grow_proposals(保存先) - 関連 commit:
bb7e5e4(Sprint 3 deploy) - UI: タレント page Summary タブから生成ボタン (executive のみ表示)
06残す / 残さない の判断材料
本モジュールは 「manager / executive が提案を信頼するか」 が最大の判定軸。
- manager が提案を採用する率 30% 以上 (= 1 talent 3 提案中 1 つは approve)。
- 月 1 回以上 talent ごとに実行される (talent 20 名 → 月 20 回以上の trigger)。
- executive レビュー mtg で提案 output が活用される (週次 / 月次のいずれか)。
- 提案 cost (LLM 利用料) が月 ¥3,000 以内に収まる (talent 20 名 x ¥5 x 月 N 回想定)。
- 「これは AI に任せられる」 「これは人間が判断」 の境界が pilot 中に明確化する。
代替検討
manager が手動で vision + 現状を整理して action を考える運用で代用可能か? → 可能だが、 起案 1 件あたり 30-60 分かかる。 AI なら 30 秒。 cost / value 比は AI が圧倒。 ただし「内容が信頼できない」 と判定されると本モジュールは無価値化する。 pilot で信頼度を測る。