ソリューション
機能
業界・職種
AIコンサルティングとAskhubの両輪で、業務プロセス全体を自動化する。
業務プロセスへの実装を前提に設計された、Askhubの機能群。
業界・職種ごとの活用シーンと、導入事例。
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職種別の活用シーン
人事の業務で、AIエージェントがどう動くか。定型作業はAIが担い、人は判断と最終確認に集中する。
AIが一次対応し、人は答えられない質問だけ。回答はDBに蓄積
1回の入力で申請ドラフト・回収一覧・リマインドまで
ルールで異常を自動検知し、該当者だけに通知。締めデータも自動生成
自然文で指示するだけで、特定→変更案→更新→周知まで
PDFから自動抽出→統一基準で一次判定→採用DBへ自動登録
文字起こし→会社独自の評価軸で採点→人事システムへ自動入力
異動届・勤怠・経路検索と自動突合。要確認のみ理由付きで提示
お問い合わせ
導入のご相談、30分のオンラインデモ、サービス概要資料のご請求。料金・導入期間は業務範囲によって異なるため、まずはお問い合わせください。
社員からの問い合わせをAIが一次対応。回答できない場合は担当者へエスカレし、回答はDBに蓄積。聞かれるほど賢くなる仕組み。
Before
問い合わせが特定担当者に集中し、毎回ゼロから回答
規程は複数文書に分散、過去Q&Aは蓄積されない。回答品質が属人化。
After
規程・過去Q&Aを横断検索して出典付きで回答。使うほど賢くなり、担当者の負荷は下がり続ける。
流れ
入退社情報を1回入力するだけで、各システムへの申請・書類回収状況の一覧化・未完了タスクのリマインドまでを一気通貫で実行する。
入社・退社のたびに複数システムへ個別作業
人事・労務・経費精算・チャット・メーラーへの申請が都度発生。書類回収は目視チェックで、抜け漏れに気付くのは起きてから。
担当者は確認と承認に集中。抜け漏れが起きない運用に変わる。
勤怠データを定期取得してルールベースで異常検知。該当者のみ自動通知し、締めデータ生成まで一気通貫で自動化する。
打刻漏れ・36協定超過を全件目視チェック
締め処理のロジックが担当者の経験に依存し、属人化したまま固定化。
担当者は最終確認だけに集中できる運用へ。
変更指示から該当規程の検索・差分提示・対話修正・ドライブ更新・社内アナウンスまでを一気通貫で自動化する。
規程が複数ファイルに分散し、改定箇所の特定だけで工数が膨らむ
差分・履歴管理は属人化。改定後の周知も手作業で抜け漏れが発生。
旧バージョンは履歴フォルダへ自動退避。担当者は方針判断と最終承認に集中。
大量の応募書類をAIが自動で情報抽出し、統一基準で合否判定してDBへ登録。審査のばらつきと入力ミスをなくす。
応募書類の審査に膨大な工数。審査者ごとに判定基準がばらつく
基本情報の抽出や手入力が人事担当を圧迫し、採用品質の標準化が難しい。
人事工数を削減し、判定基準を標準化。入力ミスをなくす。
面接の文字起こしから評価コメント生成・統一基準での評価判定までを自動化。評価品質の標準化と入力工数の削減を同時に実現する。
面接官ごとに評価基準がばらつき、採用品質が不安定
評価コメント作成と面接後の入力作業が採用担当の大きな負担。
評価のばらつきをなくし、面接後の入力作業をゼロに。
精算書を異動届・勤怠システムと自動突合し、経路・金額の妥当性や立替交通費の混在を判定。人は要確認分と最終登録だけを行う。
客先常駐で通勤先が変わり、各支社が1件約15分かけて目視チェック
月2,500件で約625時間。支社ごとに基準もばらつく。
正常分は給与システム登録用リストとして人事へ自動出力。
導入効果
月625時間 → 95時間
2,500件 → 約300件
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