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利用ツール:Make× 利用ツール:Microsoft Copilot× 利用ツール:OpenSearch× 部門:人事× 部門:研究開発× AI機能:校正× AI機能:対話× AI機能:読み取り(OCR)×
UC-0198

試験・測定機器の校正証明書を読み取って、期限切れの機器での測定を止める

校正事業者から届く校正証明書を入力に、機器の識別情報・校正日・次回の期限・測定点ごとの値と不確かさを抽出し、機器台帳と突き合わせて食い違いと期限切れの見込みを一覧にします。担当者の作業は、証明書を読んで台帳に打ち込むことから、抽出結果を確かめて期限の手当てをす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
Gemini 構成例 品質管理 IT・SaaS・その他 入力漏れ削減
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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
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UC-0181

外注した翻訳を受け入れる前に、訳抜けと数値違いと用語の不統一を点検する

翻訳会社から納品された訳文と、その原文を渡します。段落の対応・数値と単位・型番・用語集との一致・訳抜けの5点で突き合わせ、差し戻す箇所だけを原文と訳文の位置つきで一覧にします。訳の巧拙は採点しません。

想定削減率
64%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 マーケティング IT・SaaS・医療 判断支援
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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
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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
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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
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UC-0115

紙の図面を読み取って、図面番号と属性で探せるようにする

紙やPDFで届く図面を入力に、表題欄から図面番号・品名・材質・改訂記号を読み取り、探せる形の台帳にします。担当者の作業は、1枚ずつ見て台帳に打ち込むことから、読み取り結果を確かめて登録することに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 生産 商社・建設 属人化解消
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UC-0100

部品・原材料の規制適合の資料を読み取って、含有物質の台帳にする

仕入先から届く不使用証明書や成分表を入力に、物質名・CAS番号・含有量を読み取り、含有物質の台帳に登録できる形にします。担当者の作業は、資料を開いて転記することから、読み取り結果を確かめて承認することに変わります。

想定削減率
72%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 研究開発 医療・商社 入力漏れ削減
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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
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UC-0074

対外発表の資料を公開前に点検して未出願の発明と秘密情報の記載を洗い出す

学会の予稿やプレスリリースなど社外へ出す技術資料を入力に、社内の公開前チェック基準と過去の指摘記録に照らして、出願前の発明や秘密にしている条件値に当たりうる記載を、基準番号・理由・確認先つきの表にします。知財担当の作業は、資料を読んで該当箇所を探すことから、挙がった箇所を確かめることに変わります。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 知財 IT・SaaS・医療 品質標準化
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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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