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購買の引き合い仕様書を、依頼部門とのAIとの対話で必要事項を埋めてから作る
購買依頼を出した人に、AIがその場で質問します。購買の区分を聞き、区分ごとに決まった項目を順に埋めさせ、引き合い仕様書の下書きまで作ります。購買担当がメールで何往復も確認する作業がなくなります。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0088SaaSの契約数と利用状況を突き合わせて、使われていないライセンスを洗い出す
各SaaSの利用状況と、契約台帳・人事の在籍データを突き合わせ、使われていないライセンス、退職者に残っているアカウント、契約数と利用者数のずれを一覧にします。担当者の作業は、40本のサービスに1つずつログインして数えることから、出てきた一覧を確認することに変わります。
詳しく見る → UC-0066売上請求書を発行する前に、契約・注文と突き合わせて請求漏れと金額違いを見つける
請求データと契約・注文データを突き合わせ、請求漏れ、単価違い、請求先違いを発行前に洗い出します。経理の作業は、画面を見比べて全件を確かめることから、指摘が付いた件だけを確認することに変わります。
詳しく見る → UC-0055店舗に付いたGoogleの口コミを読み分けて、返信案と本部への報告を作る
店舗に付いたGoogleの口コミを読み、そのまま返信してよいものと、本部が事実を確かめてから対応すべき苦情とに分けます。前者には口コミの中身に触れた返信案を作り、後者は本部へ報告に回します。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0022作業手順書を用語集付きで多言語に翻訳する
日本語の作業手順書を入力に、社内で決めた対訳用語集を適用して、ベトナム語・インドネシア語・英語の版を作る構成です。設備名、工程名、治具の呼び方といった社内用語が、毎回同じ訳語になります。
詳しく見る → UC-0020問い合わせ内容からFAQの不足テーマを洗い出す
1か月分の問い合わせ（4,400件）を入力に、「同じことを聞いている問い合わせ」をまとめて論点の単位にし、件数の多い順に並べます。 さらに、各論点について既存のFAQでカバーされているかを判定します。
詳しく見る → UC-0002商談後のフォローメール案を過去のやり取りから生成する
商談メモと、その顧客との過去のメールのやり取りを入力に、生成AIへフォローメールの本文案を作らせます。生成するのは、お礼、商談で出た論点の確認、自社が持ち帰った宿題とその期限、次回の打ち合わせの提案の4つを含む文面です。
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