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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-0098

新製品の仕様から、他社特許に触れていないかを一次調査する

開発中の製品の仕様を入力に、関係しそうな他社特許を絞り込み、請求項と自社仕様の対応表を作ります。知財担当の作業は、検索式を組んで数百件を目で選り分けることから、絞り込まれた候補を読んで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
本格構成
Azure AI 構成例 知財 IT・SaaS・医療 判断支援
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UC-0078

過去の技術報告書から類似の検討結果を根拠付きで探して開発の重複をなくす

「昔、似た材料で検討した気がする」という問いに対し、20年分の技術報告書と検討書から該当箇所を探し、報告書名・年度・担当者・ページを示した回答案を返します。研究開発者の作業は、共有フォルダを探して経験の長い技術者に聞くことから、示された原典を読んで判断することに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 品質管理 その他・医療 判断支援
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UC-0069

面接の日程調整メールを読み取って、面接官の空きと突き合わせた候補日と返信案を作る

候補者から届いたメールの自由文から希望日時を読み取り、面接官のカレンダーの空きと突き合わせて、提示できる候補日と返信文の案を作ります。採用担当の作業は、メールを読んで複数のカレンダーを開いて突き合わせることから、できあがった案を確認して送ることに変わります。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 人事 IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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