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業界:介護× 業界:その他× 部門:採用× 部門:研究開発× AI機能:翻訳× AI機能:校正× AI機能:予測×
UC-0148

内定承諾から入社までの提出書類と連絡を追って、フォロー漏れと辞退の兆しを拾う

内定者ごとの提出書類の状況と、やり取りの履歴を入力に、未提出のものと返信が途絶えている人を毎朝一覧にします。担当者の作業は、Excelと受信箱を見比べて状況を思い出すことから、出てきた一覧の上から連絡す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
Zapier 構成例 人事 IT・SaaS・人材 入力漏れ削減
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UC-0140

学会発表と論文の英文原稿を、投稿前に校正して用語と表記をそろえる

英文の原稿を入力に、文法と語法の修正案、社内用語集との食い違い、投稿規程(語数・見出し・単位表記)に反する箇所を、根拠付きの指摘リストとして受け取ります。書き手の作業は、自分で見直すことから、指摘を採否することに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 研究開発 IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0112

取扱説明書を改訂したときに、旧版との差分と表記のゆれを出荷前に点検する

改訂前後の取扱説明書を入力に、変わった箇所だけを抜き出し、その箇所が社内の表記ルールと用語集に沿っているかを点検します。直し忘れた旧仕様の記述や、訳語の不一致も指摘します。

想定削減率
64%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 品質管理 IT・SaaS・その他 品質標準化
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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-0041

過去の試作データから次に試す実験条件を絞り込んで試作回数を減らす

これまでに行った試作の「条件」と「結果」を入力に、次に試す価値が高い条件の候補を複数出します。あわせて、その条件が選ばれた理由を文章で示します。

想定削減率
67%
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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