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該当ユースケース 12 並び替え おすすめ順 削減率が高い順 導入しやすい順 新着順
業界:保険× 業界:宿泊× 業界:製造× 業界:その他× 部門:研究開発× 部門:採用× 課題:人手が足りない×
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-0176

同業他社の求人と処遇の条件を毎月巡回して、自社の募集条件の見直し材料にする

公開されている他社の求人情報を毎月巡回し、職種ごとに給与レンジ・勤務地・働き方・必須要件・歓迎要件を同じ観点で整理して、自社の募集条件との差を一覧にします。担当者の作業は、求人サイトを見て回って表にまとめることから、整理された比較を読んで条件を決め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
Claude 構成例 人事 IT・SaaS・人材 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-0145

製品カタログと技術仕様書を、用語集と過去の訳をそろえて多言語化する

日本語の原稿を入力に、社内用語集と過去に承認された訳文を参照した各言語の訳を作り、型番・単位・注意表記が原文と合っているかを点検します。担当者の作業は、下訳をつくることから、訳文の確認と用語の判断に変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 マーケティング IT・SaaS・医療 品質標準化
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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-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-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-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-0033

応募書類を募集要件と突き合わせて一次確認の所見を作る

応募者から届いた職務経歴書と履歴書を入力に、ポジションごとの募集要件の項目を1つずつ見て、その要件について書類のどこに何と書かれているかを原文の引用付きで並べた一覧を作ります。採用担当の作業は、数ページの職務経歴書を最初から読んで要件を思い出しながら照合することから、要件ごとに並んだ引用を見て原本で裏を取ることに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 人事 IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0017

公開特許公報を要約して自社領域との関連を整理する

公開特許公報を入力に、「何を解決しようとしている発明か」「どういう構成か」「請求項1の範囲は何か」を定型の観点で要約させ、自社の技術領域との関連度を分類させます。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 知財 IT・SaaS・医療 対応スピード向上
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