# 求職者-求人AIマッチング — 運用ガイド

## 基本情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 業種 | 人材 |
| ユースケース | 求職者-求人AIマッチング |
| WFパターン | `start → knowledge-retrieval → llm(マッチング分析) → template(レコメンドリスト) → end` |
| RAG | あり |
| 検証結果 | E2E pass |
| デモURL例 | http://localhost/workflow/LRyuTGXt5vHFjRzP |

## 概要

求職者のスキル・希望条件と求人情報をAIが意味理解でマッチング。推薦理由付きのレコメンドリストを生成。

## デモ手順

1. DDF Web UI (`/dashboard`) を開く
2. 「求職者-求人AIマッチング」の「デモ生成」ボタンをクリック
3. 業種「人材」、UC「求職者-求人AIマッチング」が自動入力される
4. 「デモ生成開始」をクリック
5. 生成完了後、デモURLを顧客に共有

## ナレッジベース（RAG）

このワークフローにはナレッジベースが必要です。

### 同梱ドキュメント

`knowledge/` フォルダに以下のテキストファイルが保存されています:

- `求人DB_デザイナー.txt`

### デプロイ手順

1. Dify管理画面 → ナレッジ → 新規作成
2. 上記テキストファイルをアップロード
3. インデキシング完了を待つ
4. WFのKRノードで作成したナレッジベースを選択

またはDDFパイプラインで自動セットアップ:
```
run_pipeline(knowledge_docs=[...])  # 自動でKB作成+ID注入
```

**顧客デモ時は、顧客の実ドキュメントに差し替えるとインパクトが大きくなります。**


## テスト入力例

### 入力例1
```
求職者: 鈴木花子(28歳) Webデザイナー歴5年 Figma/Photoshop/HTML/CSS 希望年収450万 リモート希望 残業月20h以内 将来はUI/UXデザイナーにキャリアアップしたい
```


## 顧客への説明ポイント

- 「これは自動生成されたプロトタイプです。本番利用には追加の設計・開発が必要です」
- 「御社の実データ/ドキュメントを使えば、さらに精度の高いデモをお見せできます」
- 「Self-hostedなので、御社のデータは外部に出ません」

## AI品質評価コメント

検証済みYAMLから即時デプロイ

## 次のステップ（受託提案）

1. 顧客の実データでカスタマイズデモ（POC: 5-10万円）
2. 本番環境設計・構築（受託開発）
3. 既存システム（kintone/Salesforce等）とのAPI連携
4. 運用保守サポート