AI Assistant
AI Assistantに人事データについて質問し、情報の要約を確認やチーム内の検討に活用できます。質問を具体的にすると、見たい情報が明確になります。
AI Assistantとの連携は追加費用なしで含まれています。利用できる支援はアプリケーションの機能と設定に応じます。デモの利用例で、その範囲を確認できます。
答えを知りたい質問、探している情報、準備が必要なデータから始められます。
人事担当者は日々、多くの情報を扱います。次の対応を決める前に、データを探し、書類を読み、概要を把握する仕事もあります。AIはそうした段階を支援し、システム内の情報に触れる新たな方法を提供します。
Sigma HRISの正式名称はHuman Resources Intelligence Systemです。AI機能は、人事、勤怠、給与計算、従業員サービスを補います。利用者は引き続きアプリケーションの機能で業務を行い、情報の検索、入力、確認に応じた支援を受けられます。
AI Assistantは人事情報への質問を支援し、AI Semanticは意味や文脈に基づく検索を支えます。AI Data Entryは書類や写真からの入力を補助します。勤怠では、顔認識とライブネス検知が本人確認を支援します。
ダッシュボードは、概要やデータの分布を示すことで、これらの機能を補います。企業は、理解したい情報、効率化したい作業、結果を使う人を具体的に検討できます。
質問への対応からデータの概要表示まで、それぞれの機能が異なる役割を担います。
AI Assistantに人事データについて質問し、情報の要約を確認やチーム内の検討に活用できます。質問を具体的にすると、見たい情報が明確になります。
AI Assistantとの連携は追加費用なしで含まれています。利用できる支援はアプリケーションの機能と設定に応じます。デモの利用例で、その範囲を確認できます。
AIを使って、書類や写真からのデータ入力を補助します。転記を減らすことで、担当者は情報の確認や入力内容の不足チェックに集中しやすくなります。
システムが入力を補助した後、利用者が元の資料と照合します。書類、項目、利用フローの要件は、簡素化したい業務に合わせて検討できます。
顔認識は顔と登録情報の照合を支援し、ライブネス検知は撮影時に本人がその場にいるかの確認を支援します。どちらも勤怠の本人確認に用いられ、追加費用なしで含まれています。
確認時は、アプリケーションの案内に従って操作します。確認が成功しない場合は、カメラの状態、明るさ、登録データの品質にも注意が必要です。
システム内と同じ言葉を覚えていなくても、質問の意味や文脈から情報を探せます。Semantic SearchはLLMと連携し、普段の言葉による検索を支援します。
必要な内容を分かりやすい文章で伝えます。結果は、利用可能な情報と設定されたアクセス範囲に応じます。次の作業に進む前に、内容が目的に合っているか確認できます。
Sigma HRISは、機密性の高いデータをAI連携先へ送信しません。情報の使い方は、業務目的と企業の方針に基づいて検討し、人事・ITチームに情報の流れを説明します。
HRIS内でデータを管理しているからといって、すべての情報がAI連携先に共有されるわけではありません。導入前に、情報源、利用目的、アクセス設定を確認できます。
人事データの概要や分布を、読み取りやすい画面で確認できます。変化に気付き、詳しく見るべき情報を選ぶための支援になります。
概要を検討の出発点にし、その後で関連する詳細を確認します。ダッシュボードは情報を読む手段としてAI機能を補うもので、元データの確認に代わるものではありません。
システムを開くときには、情報を探す、変化を理解する、検討資料を用意するなどの目的があります。その目的を説明することで、AI Assistant、セマンティック検索、ダッシュボードのどれが適しているかを考えやすくなります。
例えば、チームが普段探している人事情報についての質問を用意できます。デモでは、その質問を使い、扱える情報の範囲と結果の読み方を確認します。
要約は、検討を始めるきっかけになります。不明な情報があれば、関連する詳細と背景を確認します。書類から入力したデータも、次の業務で使う前に照合が必要です。
AIは、日々の業務に必要な情報の準備と理解を支援します。その後、権限を持つ担当者が結果を確認し、社内の手順に沿って処理を進めます。
検索、データ準備、勤怠の本人確認をそれぞれ分けて検討すると、役立つ場面を判断しやすくなります。
利用者がアプリケーション内の用語をいつも覚えているとは限りません。AI Semanticでは検索の意図を伝えられ、AI Assistantでは質問と要約を通じて情報を確認できます。
要件を話し合う際は、チームがよく経験する例を選びます。仕事の背景と合わせて結果を確認することで、どの場面で使うかを理解できます。
書類の転記には時間と注意が必要です。AI Data Entryが入力を補助することで、利用者は読み取られた内容の確認に集中できます。
元資料の品質と情報の不足は、引き続き確認が必要です。適切なサンプル書類を用意すると、アプリケーションでの利用フローを確認できます。
勤怠登録のために写真を撮影する際、Sigma HRISに備わる顔認識とライブネス検知が本人確認を支援します。
勤怠サービスと自社の手順に合わせて利用します。確認が成功しない場合は、案内に従い、用意されたフローで支援を求めます。
ダッシュボードの概要を検討材料として使えます。分布や変化を見てから、業務に必要な詳細を選んで確認します。
すべての詳細を一度に読まなくても、視覚的な情報からチームの対話を始められます。関連情報についての追加確認は、引き続き行います。
デジタル支援の価値は、業務で使う情報の品質とも関係します。従業員データ、勤怠、申請、給与計算は、適切なHRIS機能で管理する必要があります。AIはこうした管理業務とともに利用します。
Sigma HRISのCore Moduleは、人事、勤怠、給与計算、PPh 21、BPJSの基盤を提供します。ESSとモバイルは従業員サービスを補います。Recruitment、Performance Management、Learning and Development、Business Travelは、自社のニーズに応じて選択できます。
使用するモジュールと業務に合わせて、AI機能を検討できます。すべてを同時に始める必要はありません。具体的な場面を選び、動きを確認してから、関係チームと利用を準備します。
HRISソフトウェアを見る日々の業務に近い例があると、使い方と確認すべき結果が分かりやすくなります。
人事チームが普段扱う質問をいくつか用意します。背景と期待する情報を説明いただくことで、AssistantとSemanticの機能を実務に沿ってご紹介できます。
共有して差し支えないサンプルを使い、入力したい情報を示してください。入力支援の流れと、結果を確認する手順を見ることができます。
人事・IT担当者も交えて、利用範囲、アクセス、情報の流れを確認します。こうした準備で、運用ニーズに沿った利用を進めやすくなります。
Sigma HRISは、人事と給与計算のモジュールを備えたパッケージソフトウェアです。必要な機能から始め、利用者の業務に合わせてAI支援を検討できます。
要件、基本データ、インフラが揃ってからセットアップを準備します。一定の条件では、1日で準備できる場合もあります。モジュール範囲と機能設定は、自社の要件に応じます。
サポートチームが、操作の質問や運用上の問題に対応します。利用者がフローを学ぶ際や、運用中の問題に対応する際に、迅速な支援を提供します。
各機能の役割、利用範囲、人事業務との関係を確認しましょう。
Sigma HRISには、AI Assistant、AI Data Entry、AI Semantic、顔認識、ライブネス検知があります。データプライバシーに配慮して利用し、情報の概要を読むダッシュボードも備えています。
AI Assistantは、質問と情報の要約を通じたやり取りを支援します。AI Semanticは、普段の言葉の意味や文脈に基づく検索に重点を置きます。
はい。書類や写真からの入力を補助します。次の作業に進む前に、利用者が入力結果の正確さと不足を確認します。
いいえ。Sigma HRISは、機密性の高いデータをAI連携先へ送信しません。人事・ITチームと一緒に、情報の流れと利用範囲をご説明できます。
AI Assistantとの連携と顔認識は、追加費用なしで含まれます。ライブネス検知は、この顔による本人確認の一部です。利用範囲は、要件のご相談時に説明できます。
判断と承認は、引き続き企業の権限とフローに従います。AIによる支援は、アプリケーションの機能と設定に応じて利用します。
ダッシュボードは、概要やデータの分布を視覚的に示します。AI Assistantは、質問を通じたやり取りを提供します。それぞれ異なる方法で情報の理解を支援します。
はい。Sigma HRISは両方の配置方法に対応しています。システム環境とAI機能の利用は、企業の要件とIT方針に合わせて検討します。
質問の例、データ入力の要件、簡素化したい勤怠の手順をお持ちください。関連するSigma HRISの機能をご紹介します。