データ連携からAI分析、LINE通知までの自動化フロー
お客様が提供するデータ
AIが自動で行うこと
LINEに届く通知
💪 スタッフ負荷通知
LINEに「スタッフ負荷レポート」通知。各スタッフの負荷率をグラフ表示し、高負担スタッフへのフォローアクションを提案。
スタッフの業務負荷を可視化・通知に関する情報をお届けします。
この通知を受け取るために必要なデータフィールド
スタッフIDstaff_idスタッフ名staff_name本日の予約数today_reservations総施術時間（分）total_treatment_minutes勤務時間（時間）work_hours負荷率load_rate休憩時間（分）break_time_minutes連続勤務日数consecutive_work_days疲労リスクスコアfatigue_risk_score過去30日間欠勤回数past_absence_count_30days体調状態health_status7システムのデータを時刻キーで結合
データポイントを集計
型変換・欠損値処理・異常値除外
AI分析結果に基づく通知
優先度・信頼度・推奨アクションを含むアクション可能な通知を配信
出力：LINE通知
result.json → LINE配信
AI分析（4ステップ）
データ処理
フィールドマッピング
顧客CSV列名 → システム標準フィールド名に自動変換（11フィールド）
| フィールド | 型 | 例 | 必須 | 取得元 |
|---|---|---|---|---|
スタッフID スタッフの識別子 | 文字列 | S001 | 必須 | シフト管理システム |
スタッフ名 スタッフ名 | 文字列 | 田中 | 必須 | シフト管理システム |
本日の予約数 本日の予約数 | 数値 | 8 | 必須 | 予約システム |
総施術時間（分） 本日の総施術時間 | 数値 | 360 | 必須 | 予約システム（計算） |
勤務時間（時間） 本日の勤務時間 | 数値 | 8 | 必須 | 勤怠システム |
負荷率 業務負荷率（%） | 数値 | 95 | 必須 | 勤怠システム（計算） |
休憩時間（分） 休憩時間 | 数値 | 30 | 必須 | 勤怠システム |
連続勤務日数 連続勤務日数 | 数値 | 6 | 必須 | 勤怠システム |
疲労リスクスコア 疲労リスクスコア（0.0-1.0） | 数値 | 0.85 | 必須 | 予測モデル |
過去30日間欠勤回数 過去30日間の欠勤回数 | 数値 | 2 | 任意 | 勤怠システム |
体調状態 体調状態（良好・注意・要休養） | 文字列 | 注意 | 任意 | 手動入力 |
スタッフID
文字列スタッフの識別子
S001シフト管理システムスタッフ名
文字列スタッフ名
田中シフト管理システム本日の予約数
数値本日の予約数
8予約システム総施術時間（分）
数値本日の総施術時間
360予約システム（計算）勤務時間（時間）
数値本日の勤務時間
8勤怠システム負荷率
数値業務負荷率（%）
95勤怠システム（計算）休憩時間（分）
数値休憩時間
30勤怠システム連続勤務日数
数値連続勤務日数
6勤怠システム疲労リスクスコア
数値疲労リスクスコア（0.0-1.0）
0.85予測モデル過去30日間欠勤回数
数値過去30日間の欠勤回数
2勤怠システム体調状態
文字列体調状態（良好・注意・要休養）
注意手動入力スタッフ別の予約数・施術時間・出退勤データ・休憩記録・体調不良データ
体調不良データがない場合、過去の欠勤データから推定可能（精度低下）。出退勤データがない場合、シフトスケジュールを手動入力。
FDEが設定を代行します。お客様の作業は不要です。
AIが現場の課題を根本から解決します
過剰負荷を早期発見。スタッフ満足度が平均20%向上。
データに基づいたシフト編成でスタッフ間の不公平感を解消。
適切な休憩タイミングの提案で体調不良による欠勤を30%削減。
必要なものがすべて揃った月額制サービス
通知を有効化
Day 1リモートで約2h
Day 1-2通知が届き始めます
Day 3