業務別のAI活用例（部署・部門別：人事・採用）
導入前の課題
- 面接官によって評価基準がバラバラで、同じ候補者でも評価が割れる。
- 面接後の評価シート記入が曖昧な記載になりがち。
- 面接官が忙しく、評価シート提出が遅れて選考スピードが落ちる。
解決策
処理の流れ：面接 → 面接データ自動取得 → AIエージェント / RAG による検索 → Google Drive保存
出力される内容
- 文字起こし全文
- 評価項目ごとのスコアと根拠
- 候補者の強み/懸念点サマリー
- 次の選考で確認すべきポイント
導入後の効果
- 評価シートに選考者の発言が記載されるようになり、面接官間の認識ズレが大幅に減少した。
- 評価シート作成が面接直後に完了し、選考リードタイムが平均2日短縮した。
- 不採用時も根拠を示せるようになり、エージェントへのフィードバック品質が向上した。
※「業務別のAI活用例」には、AITECH認定パートナーおよび外部の事例を含みます。