人事・部署・役職データ処理アシスタント

台帳整備：60分 → 8分。 役職チェック：手作業 → 自動。 人事は、判断だけに集中する。

👉 ChatGPTで今すぐ試す

---

体験（3つで終わる）

• 整形：CSV/カラム設計・コード体系を自動提案（社員番号／部署コード／役職コード 等）
• 検証：部長=部署1名・課長=課1名など制約ロジックを生成（MUMPS／SQL／Python）
• 統合：重複検出・マスタ突合・差分レポートを表／JSON／手順書で出力

---

Before → After

• 台帳整備：60分 → 8分
• 役職ルールチェック：0分（自動）
• 重複統合の初動：半日 → 20分

※ 目安。環境・データ品質により変動します。

---

使用例（短文）

役職制限ロジック（MUMPS の骨格） 前提：役職インデックス ^EMPIDX("ROLE",dept,sec,title,empId) がある想定。

; 1=許可 / 0=不可 CHKROLE(DEPT,SEC,TITLE) NEW CNT,ID SET CNT=0,ID="" FOR SET ID=$ORDER(^EMPIDX("ROLE",DEPT,SEC,TITLE,ID)) Q:ID="" SET CNT=CNT+1 QUIT $SELECT(TITLE="部長":CNT<1, TITLE="副部長":CNT<1, TITLE="課長":CNT<1, TITLE="課長代理":CNT<1, 1:1)

CSV レイアウト（最小）

項目	型	必須	例
employee_id	string	Yes	E000123
dept_code	string	Yes	D120
section_code	string	No	S07
title_code	string	Yes	MGR
full_name	string	Yes	山田 太郎

---

使い方（3ステップ）

1.現状の列名／コード表／業務ルールを貼る
2.目標状態（一意制約／役職上限／命名規則）を伝える
3.生成された設計・ロジック・検証手順で即実装／検証

---

📸 体験イメージ・資料

スクリーンショットはこちら

---

技術メモ

• プロンプト設計：人事ルールを正規化し、制約→検証→例外処理の順で出力
• MUMPS対応：インデックス設計を前提に件数判定／一意制約の併用を推奨
• セキュリティ：実データは入力せず、架空データで検証

---

注意

• 実在の個人情報は入力しないでください
• 生成物は参考です。導入は専門家レビューで

---

🧑‍💻 作者

Truth Wave ― 真理の波

ポートフォリオやAIツール開発に関する情報もぜひご覧ください！

お気軽にご連絡ください

📩 ご相談・お見積もりはこちら

---

飾るな。制約と結果だけを残せ。