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部門:採用× 部門:物流× 主な効果:属人化解消× AI機能:校正× AI機能:対話× AI機能:翻訳× AI機能:予測×
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-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-0050

求人原稿を法令と社内ルールに照らして出稿前にチェックする

求人媒体へ出す前の原稿を入力に、法令上の必須記載の欠落、使ってはいけない表現、社内の表記ルール違反を一度に洗い出し、指摘箇所と修正案を一覧で返します。担当者の作業は、全文を読み比べることから、指摘を採るか採らないかを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
最小構成
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0048

翌週の出荷量を予測して物流センターの日別の必要人員を決める

WMSの出荷実績と、荷主から届く販促の連絡、祝日の並びを入力に、翌週の日別の出荷件数を時系列予測で見込み、工程ごとに必要な人数を上振れ・下振れの幅つきで計算します。計画担当の作業は、実績を集めて勘で件数を置くことから、出てきた人数の幅を見て派遣の発注数を決めることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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UC-0035

海外取引先との英文メールを要点整理して返信案まで作る

海外の仕入先や物流業者から届いた英文メールを入力に、スレッド全体の要点、相手が求めていること、こちらが返すべき事項の一覧を日本語で受け取ります。続けて、社内の用語集と定型表現に沿った英文の返信案を作らせます。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 物流 商社・宿泊 品質標準化
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