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AI活用ユースケースデータベース

業界・部門・業務・課題から、自社で使えるAI活用方法を探せます。各ユースケースでは、具体的な実装方法、必要なシステム、導入前後の業務フロー、想定工数削減まで解説します。

該当ユースケース 7 件/全 257 件 並び替え おすすめ順 削減率が高い順 導入しやすい順 新着順
利用ツールGoogle Apps Script×またはGemini×またはPython×かつ業界介護×かつAI機能読み取り(OCR)×または要約×または校正×
UC-0251

入社手続きで集める提出書類を読み取って、登録用のデータと不足の連絡文にする

入社時に提出される書類を、種類ごとに自動で仕分け、必要な項目を読み取って人事システムへの登録データにします。担当者の作業は、1枚ずつ見分けて手で入力することから、読み取った内容を確かめることに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 採用 その他・介護 入力漏れ削減
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UC-0231

外国人の住民・利用者向けのお知らせを、やさしい日本語に書き換えて点検する

手続き・行事・ごみ出し・利用料などのお知らせを、外国人の住民や利用者に向けてやさしい日本語に書き換えます。書き換えた文を自組織の基準に照らして点検し、元の文にあった日付・金額・持ち物・期限が落ちていないかを指摘します。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 総務 介護・医療 入力漏れ削減
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UC-0221

求人票と労働条件通知書の記載が食い違っていないかを、内定を出す前に点検する

求人票・選考中に提示した条件・労働条件通知書の3つを入力に、明示事項を項目ごとに抜き出して並べ、食い違いと記載漏れを箇所つきで指摘します。担当者の作業は、3つの書類を並べて目で追うことから、指摘を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 人事 人材・介護 品質標準化
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UC-0162

社員インタビューの録音から、採用広報の記事と募集要項の下書きを作る

社員インタビューの録音の文字起こしを入力に、採用広報の記事の下書きと、募集要項の魅力づけの文面を作ります。担当者の作業は、録音を聞き直して一から書くことから、下書きを本人の発言と突き合わせることに変わります。

想定削減率
61%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 採用 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0154

面接の評価コメントを候補者ごとにそろえて、合否会議の比較表にする

面接官が残した評価コメントを入力に、募集要件の観点ごとに要約と引用を割り付け、候補者を横並びにした比較表を作ります。新しく評価を書くのではなく、すでにあるコメントをそろえる作業です。合否会議の前の読み直しと転記が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0052

窓口に届く紙の申請書・届出を読み取って受付台帳と不備の連絡文を作る

窓口や郵送で届いた申請書をスキャンし、様式ごとに決まった記入欄とチェック欄を読み取って受付台帳の1行を作ります。同時に必須欄の空白や記入の不備を検出し、申請者へ返す連絡文の下書きまで用意します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 総務 その他・介護 入力漏れ削減
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UC-0050

求人原稿を法令と社内ルールに照らして出稿前にチェックする

求人媒体へ出す前の原稿を入力に、法令上の必須記載の欠落、使ってはいけない表現、社内の表記ルール違反を一度に洗い出し、指摘箇所と修正案を一覧で返します。担当者の作業は、全文を読み比べることから、指摘を採るか採らないかを判断することに変わります。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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