TRUSCO Nakayama 與富士通攜手，利用數據與 AI 加速人事異動決策流程

TRUSCO Nakayama 與富士通共同利用富士通業務模型「Uvance」旗下的「Fujitsu Data Intelligence PaaS」（將數據利用到業務執行整合的 All-in-one 運作平台），致力於加快 TRUSCO Nakayama 人事異動的決策速度。在此次合作中，雙方於約四個月內建構了一款應用程式，透過 AI 與數學優化模型，能提出反映 TRUSCO Nakayama 多元人事制度與人資判斷標準的異動方案，並自 2026 年 4 月的人事異動中開始活用。

背景
TRUSCO Nakayama 一直致力於透過部門間的人事異動，推動能促進員工個人成長並優化整體組織的人才策略。基於此策略，在研擬異動方案時，必須考量個人成長與組織整體最佳化進行配置判斷。此外，作為創造安心長久工作環境的一環，公司設有多元的人事制度，導致異動時需考量的事項變得極為複雜，研擬異動方案需耗費大量時間。

計畫概要
由於人事工作極度依賴承辦人員的經驗、隱性知識以及情境判斷，富士通的 FDE（Forward Deployed Engineer，前線部署工程師）深入現場，與 TRUSCO Nakayama 人資部門緊密合作，整理並優化人事異動流程。隨後，雙方透過數據與 AI 加速決策流程，迅速開發出能將複雜要素納入考量並提出配置建議的應用程式。

此應用程式具備以下三項特長，透過支援人資人員的配置案研擬與判斷，提升了 TRUSCO Nakayama 人事異動的決策效率：

1. 整合內部散落的多項系統，實現資訊統一管理
應用程式將原先分散在內部多套系統及 Excel 中的人事數據整合至「Fujitsu Data Intelligence PaaS」上進行統一管理，使人資人員能全面活用異動案研擬所需資訊，實現多角化分析。

2. 利用數學優化模型建立異動方案
TRUSCO Nakayama 單次人事異動通常涉及約 100 人的配置，組合數量高達 10 的 158 次方種。應用程式利用富士通為此計畫量身打造的數學優化模型，將年資等定量指標作為輸入條件，能從龐大的組合中推導出符合各項條件的配置案，大幅縮減了約 98% 的異動方案製作工時。

3. AI 驅動的互動式判斷支援
除了既有的人事資訊外，系統整理了人資人員平日注重的判斷觀點，並建構了 AI 聊天機器人功能。透過此功能，人資人員能針對優化模型生成的方案，以互動對話確認是否已全面納入各項考量，並藉由 AI 提供的見解，協助決策人員評估定量數據難以呈現的員工職涯規劃與異動影響，進而做出最終決定。

未來展望
TRUSCO Nakayama 將持續利用此應用程式，以系統快速產出的初始方案為基礎推動策略性人事異動，落實人才策略機制，確保員工成長與企業可持續發展。富士通未來將持續強化由 FDE 主導的共創模式，深入現場加速推動各類專案。