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業界:物流× 業界:保険× 部門:人事× 部門:採用× 部門:財務× AI機能:抽出× AI機能:対話×
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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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
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UC-0032

取引先の与信レビュー資料を決算書と公開情報から作る

取引先から受領した決算書のPDFを入力に、貸借対照表と損益計算書の主要な勘定科目を3期分取り出し、社内で決めてある指標(自己資本比率、流動比率、売上高の増減、営業利益率など)を計算して1枚の表に並べます。あわせて、社内基準に照らして目立つ点を箇条書きにした所見の下書きを作ります。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 財務 商社・建設 判断支援
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