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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Python×またはGemini×かつ業界人材×かつ業務データ入力・転記×または比較検討×
UC-0257

パート・アルバイトの応募を、募集条件と勤務できる曜日・時間で一次仕分けする

パート・アルバイトの応募内容を、店舗ごとの募集条件と必要なシフトに照らして仕分け、連絡の下書きまで用意します。採用担当の作業は、1件ずつ読んで店舗へ振り分けることから、仕分けの結果を確かめて連絡することに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 採用 人材・介護 対応スピード向上
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UC-0246

貸し出した端末と周辺機器の所在と保証期限を追って、返却漏れを拾う

社員へ貸し出したノートPCや周辺機器について、貸出と返却の連絡を1つの台帳にまとめ、返っていない端末と期限の近い端末を毎朝の一覧に出します。督促の文面は下書きまで作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Google Apps Script 構成例 情報システム IT・SaaS・その他 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-0176

同業他社の求人と処遇の条件を毎月巡回して、自社の募集条件の見直し材料にする

公開されている他社の求人情報を毎月巡回し、職種ごとに給与レンジ・勤務地・働き方・必須要件・歓迎要件を同じ観点で整理して、自社の募集条件との差を一覧にします。担当者の作業は、求人サイトを見て回って表にまとめることから、整理された比較を読んで条件を決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
Claude 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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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-0142

受け取った名刺とその場のメモから、フォローの優先順位と初回メールの下書きを作る

名刺の写真と、その場で吹き込んだ音声メモを入力に、会社名・氏名・役職・連絡先を読み取り、会話の内容から関心事と検討時期を抽出して、フォローの優先順位と初回メールの下書きまで用意します。営業の作業は、入力と文面づくりから、送る前の確認に変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 マーケティング IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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UC-0138

求人媒体から届く応募通知を読み取って、応募者台帳に一本化する

複数の求人媒体から届く応募通知メールを入力に、氏名・連絡先・応募職種・応募拠点・経歴の要点を抽出し、1つの応募者台帳へ自動で追記します。担当者の作業は、転記から、抽出結果の確認と初回連絡に変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 人事 人材・介護 入力漏れ削減
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