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。
外国人材の採用で、応募者とのやり取りと案内の文面を多言語でそろえる
外国人の応募者に送る募集要項、選考の案内、面接の日程、持ち物、内定後の手続きの文面を、やさしい日本語と母語の併記で作ります。用語集を先に当てるので、訳がぶれません。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0131スカウトを送る候補者を要件に照らして選び、一人ずつに合わせた文面の下書きを作る
候補者の職務経歴と募集要件を入力に、要件のどこに当たっているかを根拠付きで示し、その根拠を引いたスカウト文の下書きを作ります。採用担当の作業は、探して書くことから、示された候補と文面を確かめて送ることに変わります。
詳しく見る → UC-0033応募書類を募集要件と突き合わせて一次確認の所見を作る
応募者から届いた職務経歴書と履歴書を入力に、ポジションごとの募集要件の項目を1つずつ見て、その要件について書類のどこに何と書かれているかを原文の引用付きで並べた一覧を作ります。採用担当の作業は、数ページの職務経歴書を最初から読んで要件を思い出しながら照合することから、要件ごとに並んだ引用を見て原本で裏を取ることに変わります。
詳しく見る → UC-0025社外に出す文章の誤字と表記ゆれを社内ルールで一括チェックする
公開前の原稿と、自社で決めた表記ルールの一覧を入力に、誤字・脱字、表記ゆれ、文体の不統一、社名や商品名の誤りを指摘させる構成です。AIに文章を書き換えさせるのではなく、「どこが、どのルールに、どう反しているか」を一覧で返させます。
詳しく見る → UC-0002商談後のフォローメール案を過去のやり取りから生成する
商談メモと、その顧客との過去のメールのやり取りを入力に、生成AIへフォローメールの本文案を作らせます。生成するのは、お礼、商談で出た論点の確認、自社が持ち帰った宿題とその期限、次回の打ち合わせの提案の4つを含む文面です。
詳しく見る →自社で使えるAI活用を整理したい方へ
業務内容を伺い、導入候補となるAI活用方法の整理、優先順位付け、PoC設計まで支援します。