ユースケースを検索

該当ユースケース 11 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:OpenSearch× 利用ツール:Make× 利用ツール:Gemini× 部門:人事× 部門:知財× AI機能:対話× AI機能:判定× AI機能:翻訳×
UC-0194

面接官の練習をAIに候補者役をさせて行い、質問の癖と聞いてはいけない事項を点検する

募集職種と候補者像を入力に、AIが候補者役を務めて模擬面接を行い、面接官が投げた質問を「適性と能力を見る質問だったか」「聞いてはいけない事項に触れていないか」「深掘りができていたか」に整理します。人事は、全員の練習に付き添うことから、指導が必要な人と話すことへ変わります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
詳しく見る →
UC-0170

中途入社者の立ち上がりを、入社後の面談をAIとの対話で行って追い、定着のリスクを拾う

中途入社者に対して、入社1か月後と3か月後にチャットで一次ヒアリングを行い、回答を「業務の立ち上がり」「人間関係」「期待とのずれ」「必要な支援」の4つの論点に整理します。人事の作業は、全員と面談することから、整理結果を読んで支援が要る人とだけ面談することに変わります。

想定削減率
57%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 属人化解消
詳しく見る →
UC-0139

技術者へのヒアリングをAIとの対話で行い、届け出されていない発明を掘り起こす

開発報告書や設計レビューの議事録を入力に、技術者ごとの質問案を作り、チャットで一次ヒアリングを行います。知財担当の作業は、全員と面談することから、整理済みの回答を見て出願候補だけを面談することに変わります。

想定削減率
56%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 知財 IT・SaaS・医療 属人化解消
詳しく見る →
UC-0130

製品に組み込んだOSSのライセンス条件を、リリース前に点検する

製品に含まれるOSSの一覧とライセンス条文を入力に、自社の配布形態で守るべき条件と、抵触のおそれがある箇所を一覧にします。担当者の作業は、条文を読むことから、指摘された箇所を確かめることに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・医療 品質標準化
詳しく見る →
UC-0126

退職者と選考辞退者へのヒアリングをAIとの対話で行い、理由を集計する

退職者と選考辞退者に、決めた設問に沿ってAIとの対話で答えてもらい、回答を分類して月次で集計します。人事の作業は、1人ずつ面談して記録することから、集まった回答を読んで改善につなげることに変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
詳しく見る →
UC-0119

外国人従業員向けに、労務の手続きと社内ルールを多言語で案内する

人事が作る案内文や社内の通知を入力に、制度用語の対訳集に沿って多言語に訳し、やさしい日本語版もあわせて作ります。担当者の作業は、翻訳を外部に頼んで待つことから、出てきた訳を確かめて配ることに変わります。

想定削減率
66%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Gemini 構成例 人事 介護・宿泊 対応スピード向上
詳しく見る →
UC-0090

勤怠の締め前に、打刻漏れと時間外の上限と年休の取得状況を点検する

勤怠システムから出した締め前のデータを入力に、打刻の漏れ、時間外労働の上限に近づいている人、年次有給休暇が年5日に届かない人を洗い出し、現場の管理者へ差し戻す確認文まで作ります。労務担当の作業は、一覧を上から見ることから、指摘を確かめて送ることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 人事 介護・医療 入力漏れ削減
詳しく見る →
UC-0075

応募者からの選考中の問い合わせにチャットで一次回答する

中途採用の選考中に応募者から届く「選考はどこまで進んでいるか」「面接は対面かオンラインか」といった問い合わせに、募集要項と応募者へ開示済みの案内だけを根拠にして、その場で一次回答を返す構成です。合否や評価に触れる質問には答えさせず、採用担当へ引き継ぎます。

想定削減率
58%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
詳しく見る →
UC-0046

クレーム電話の応対練習でAIに顧客役をさせ、振り返りまで行う

クレーム電話の応対研修で、SV(スーパーバイザー)が演じていた顧客役を生成AIに任せます。顧客の状況や怒りの段階を書いた「シナリオカード」と評価の観点表を渡すと、AIが音声で顧客を演じ、根拠の発言を引用した振り返りの下書きまで作ります。SVの時間が、顧客役と口頭の指導から記録の確認に変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 カスタマーサポート EC・保険 品質標準化
詳しく見る →
UC-0042

外国特許庁から届いた拒絶理由通知を翻訳・要約して対応方針の検討表を作る

外国特許庁の拒絶理由通知と現地代理人の報告のPDFを入力に、拒絶理由ごとの根拠条文・引用文献・対象クレーム・指摘の要旨・代理人の所見を日本語の検討表に整理します。英文を訳し、引用箇所を探して表に書き写す作業が、訳語と引用箇所を原文で確かめる作業に変わります。

想定削減率
61%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 知財 士業・製造 品質標準化
詳しく見る →
UC-0039

新商品名の候補を先行商標と突き合わせて出願前のリスクを一次仕分けする

商品開発チームが出した名称候補を入力に、特許庁のJ-PlatPat(特許情報プラットフォーム)で検索した結果を読み取り、候補ごとに「先行する登録商標とどれくらい近いか」を高・中・低に仕分けて、その理由を文章で返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 マーケティング EC・士業 判断支援
詳しく見る →