従業員向けのワークフロー + AI による会社背景調査の自動化
NocoBase では、企業の背景調査を追跡可能な自動タスク フローに変えることができます。ビジネス スタッフは引き続き使い慣れた会社情報ページで作業しますが、ワークフローおよび AI スタッフは背景情報の入力、処理プロセスの記録、生成された各レポートの保存を担当します。
このシナリオは、会社の背景情報は一度入力すると終了する静的なフィールドではないという一般的な問題に対処するのに適しています。公開情報は変化し、規制上のイベントが発生し、ビジネスの進行に応じて協力状況が常に調整されます。定期的に手動による補足記録のみに依存している場合は、見逃しやすくなります。 AIに企業情報を直接カバーさせてしまうと、「どうしてこの判断に至ったのか」を説明するのが難しくなります。ここでのアプローチは、現在のデータと調査プロセスを分離して保存することです。会社の記録にはビジ ネス担当者が使用しているバージョンが保存され、バックグラウンド チェックの記録には各 AI 調査のステータス、出力、履歴が保存されます。
まず 2 つのテーブルを見てみましょう
企業情報フォームは調査対象の基本情報を提供し、背景調査記録フォームは各調査タスクを実行する責任を負います。 1 つは現在利用可能な情報を保存し、もう 1 つは処理プロセスと履歴結果を保存します。
companies: 会社情報テーブル
background_check_tasks: バックグラウンドチェック記録フォーム
企業情報から調査プロセスに入る
企業リストはビジネスマンにとって最も身近な入り口です。このページでは、会社名、公式 Web サイト、会社の種類、連絡先、電子メール、その他の情報を確認できます。会社に入社した後、ビジネス担当者は現在の経歴レポートを表示したり、新しい経歴調査を開始したりできます。
編集ページに入ると、Markdown編集コンポーネントを使用して「背景情報」が表示されます。 AI によって生成されたコンテンツは短い概要ではなく、読み、コピーし、継続的に維持できる構造化されたレポートです。ビジネス担当者は引き続き手動で変更できますが、AI によって生成された各結果はバックグラウンド チェック記録に対応する履歴を残します。
このように、ページは通常の企業データ保守インターフェースのように見えますが、基礎となる処理方法は「現在のデータ + 調査履歴」になっています。会社テーブルには現在のバージョンが保存され、タスク テーブルにはプロセスと証拠チェーンが保存されます。
3つのトリガー方法
背景調査は手動ボタンだけに頼るべきではありません。実際のビジネスでは、新しい会社を追加した後に情報を自動的に完成させたい場合もあれば、履歴記録を定期的に作成する必要がある場合や、契約やレビューの前に率先して再調査する必要がある場合もあります。
New company background check ワークフローは、会社の追加または更新後の自動調査を処理します。これは会社テーブルのデータ イベントをリッスンし、会社名が存在し、背景情報が空の場合にトリガーされます。 AIはトリガー直後に呼び出されるのではなく、まず同じ会社に未完了のタスクがあるかどうかを確認します。そうでない場合は、新しいバックグラウンド チェック レコードが作成されます。
Timing company background check ワークフローは、履歴データの継続的な完了を担当します。これは 30 分ごとに実行され、背景情報がまだ空である企業にクエリを実行し、バッチをループします。ループ内では、タスクが既に存在するかどうかも確認し、新しいタスクを作成するかどうかを決定します。このようにして、スキャンの繰り返しにより同時に処理される複数のレコードを作成することなく、スケジュールされたタスクを繰り返し実行できます。
Manual company background check ワークフローは、企業詳細ページの [バックグラウンド チェックの実行] ボタンにバインドされており、ビジネス担当者が訪問、契約への署名、レビューの前に積極的に調査を開始するのに適しています。手動トリガーと自動トリガーでは、同じ一連のフォローアップ リンクが使用されます。最初にバックグラウンド チェック レコードが作成され、次にタスク実行ワークフローが AI 調査を引き継ぎます。
これら 3 つの入り口は、異なる時点で問題を解決し、最終的には同じ背景調査記録フォームに統合されます。新規トリガー、スケジュールされたトリガー、および手動トリガーは「調査の必要性」を記録することのみを担当し、具体的な実行、ステータス管理、結果の書き戻しは後続のワークフローに引き継がれて統一処理されます。
AI 研究をタスクに変える
Do company background check は、実際に調査を実行するワークフローです。バックグラウンド チェック レコード テーブル内の pending レコードをリッスンします。以前の自動プロセス、スケジュールされたプロセス、または手動プロセスによってタスクが作成されると、このワークフローは非同期的にトリガーされます。
ワークフローが実行されると、まず会社がまだ存在するかどうかがクエリされます。会社が存在しない場合、タスクは閉じられ、説明が書き込まれます。会社が存在する場合、タスクのステータスは processing に切り替えられ、AI 従業員が呼び出されてレポートを生成します。 AI 従業員の即時発言には、企業背景フィールドに直接書き込むことができるマークダウン レポートと、手動レビュー用の概要の 2 つの部分の出力が必要です。
AI が構造化された結果を返した後、ワークフローはまずレポート、概要、および古い背景コンテンツを背景チェック レコードに書き込み、次に新しいレポートを会社レコードに書き込みます。この順序により、「最新の結果のみ、プロセス レコードなし」の問題が回避されます。企業ページには利用可能な最新のコンテンツが保持され、タスク レコードには、この生成と書き戻し前のコンテキストが保持されます。
タスクを実行した後は、バッチ処理もより自然になります。スケジュールされたワークフローは、各企業の調査が完了するまで待つ必要はなく 、処理対象の複数のレコードを作成することのみを担当します。各レコードは独立して AI 調査をトリガーします。複数の企業が並行して進めることができ、特定のタスクが失敗またはタイムアウトしても、他の企業がブロックされることはありません。
AI の結果をレビュー可能にする
AI によって生成されたレポートは、企業概要、中核事業、開発の歴史と資本背景、市場での地位と競争力の観点、販売フォローアップの判断、引用リンクなどの固定構造に従って編成されます。ビジネス担当者は、「結論」だけでなく、AI が提供するリスクのヒントや追加情報も要約で確認できます。
背景調査記録詳細ページでは、「調査報告書」と「過去の背景」がタブで表示され、「コピー」操作が可能です。このようにして、ディスカッション、レビュー、または外部とのコミュニケーション中にこのレポートをすばやくコピーでき、古いバージョンと比較して変更を確認することもできます。
レコードの詳細では、2 つの AI ワーカー タスクも構成されます。で：
- 背景調査レポートを改善します。対話を通じて情報を追加した後、レポートを再生成し、結果を会社の記録に書き戻します。
- 新旧の背景調査レポートを比較する: 新旧のレポートを読んで、このアップデートによってもたらされた大きな違いを AI に説明させましょう
これにより、AI は「一度テキストを生成する」だけではなく、継続的なメンテナンス、レビュー、バージョン比較のプロセスに参加できるようになります。
ワークフローを組み合わせる方法
全体として、この一連のワークフローは 4 つの層に分割できます。
最初の層はタスクの作成を担当します。 New company background check は新規追加または更新された会社用、Timing company background check は履歴データの完了用、Manual company background check は手動イニシアチブ用です。これらはすべて、タスクを作成する前に未完了のレコードがあるかどうかをチェックするため、ソースからの重複した処理が削減されます。
2 番目の層はタスクの実行を担当します。 Do company background check は、バックグラウンド チェック レコードをリッスンし、保留中のタスクを処理に進め、AI 従業員を呼び出し、完了時にレポート、概要、会社の現在のバックグラウンド フィールドを書き込みます。
3 番目の層は、制御されたライトバック機能を AI 従業員に提供する役割を果たします。ツールベースのワークフローとして、Update company background は、データ変更権限の過剰な行使を避けるために、明確なパラメーターに従って指定されたレコードのみを書き込むように AI を制限します。
4 番目の層は例外クリーニングを担当します。 Clean overtime processing background check は、異常な中断後のタスクの長時間処理を避けるために、15 分を超えて完了していない未完了のタスクをクリーン アップするために 30 分ごとに実行されます。
どのようなシナリオに移行できますか?
このシーンが示しているのは、独立したフォームや個別の AI ボタンではなく、NocoBase のいくつかの機能の組み合わせです。データ テーブルはビジネス オブジェクトと履歴レコードの保持を担当し、ページはビジネス担当者による表示とトリガーを担当し、ワークフローはスケジュール設定と書き戻しを担当し、AI スタッフはレビュー可能な構造化された結果の生成を担当します。
同様のモデルを、サプライヤーの承認、顧客デューデリジェンス、契約リスクの事前レビュー、リードの品質スコアリング、世論の追跡、投資および融資対象の事前スクリーニングなどのシナリオに移行できます。 「データは継続的に完了する必要がある」、「AI の結果は残される必要がある」、「過去のバージョンは上書きできない」など、ビジネスにいくつかの要件がある限り、実行可能、追跡可能、スケーラブルな自動プロセスを同様の方法で構築できます。