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利用ツール:Microsoft Copilot× 利用ツール:OpenSearch× 利用ツール:Python× 部門:知財× 部門:人事× 難易度:★★☆☆☆× 難易度:★★★★☆×
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-0192

制作物に使った画像・フォント・音源のライセンス条件を、公開前に根拠付きで確かめる

制作物に使った画像・フォント・音源について、ライセンス文書から該当する条文を引き当て、原文の引用付きで示します。担当者の作業は、条文を探して読むことから、示された条文で判断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
n8n 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 属人化解消
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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-0131

スカウトを送る候補者を要件に照らして選び、一人ずつに合わせた文面の下書きを作る

候補者の職務経歴と募集要件を入力に、要件のどこに当たっているかを根拠付きで示し、その根拠を引いたスカウト文の下書きを作ります。採用担当の作業は、探して書くことから、示された候補と文面を確かめて送ることに変わります。

想定削減率
61%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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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-0124

通販サイトの模倣品・無断転載を毎週巡回して見つけ、申立ての資料を作る

自社の商品名・型番・登録商標を手がかりに通販サイトを毎週巡回し、疑わしい出品を出典のURLとともに一覧にします。担当者の作業は、自分で検索して見回ることから、挙がった候補を見て申立ての要否を決めることに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Claude 構成例 マーケティング EC・小売 工数削減
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UC-0107

採用の選考歩留まりを毎月集計して、どこで候補者が離脱しているかを洗い出す

採用管理システムから書き出した選考ステータスを入力に、ポジションごとの応募から内定承諾までの通過率を集計し、前月との差が大きい箇所と、辞退コメントから読み取れる論点を整理します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 人事 IT・SaaS・その他 判断支援
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UC-0098

新製品の仕様から、他社特許に触れていないかを一次調査する

開発中の製品の仕様を入力に、関係しそうな他社特許を絞り込み、請求項と自社仕様の対応表を作ります。知財担当の作業は、検索式を組んで数百件を目で選り分けることから、絞り込まれた候補を読んで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
本格構成
Azure AI 構成例 知財 IT・SaaS・医療 判断支援
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UC-0091

希望とスキルと法令の制約を満たすシフト表の原案を作る

工程ごとの必要人数、資格、法令の制約、本人の休み希望を入力に、条件を満たすシフト表の原案を作ります。管理者の作業は、白紙の表を埋めて何度も組み直すことから、出てきた原案を見て調整することに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 人事 介護・医療 判断支援
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UC-0049

入社・退職の連絡から社会保険と雇用保険の手続きリストと期限を作る

顧問先からメールや添付ファイルで届く入社・退職の連絡を入力に、生成AIで氏名・日付・給与・週の労働時間などを抜き出し、曖昧な点と聞き返しの文面を下書きします。必要な手続きと提出期限は、人が管理するルール表とプログラムで決めます。連絡を読み解き、期限を数えて台帳に書く作業が減ります。

想定削減率
58%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 人事 その他・士業 入力漏れ削減
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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
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