運用業務はAIに任せ 事業を動かす人事へ

課題

給与計算は外注済みだが、社内が担う「連携データ作成」と「結果チェック」に工数が集中。約100項目を人手でダブルチェックし、月あわせて約150時間を要していた。

支援

明文化済みのチェックリストを判定ルール表と自動照合エンジンに置き換え、異常・要確認・OKを3色で表示。人は例外だけを確認する形にした。データはAI抽出と変換表で正規化し、担当がルール表に行を足すだけで横展開できる自走前提の型として貴社のMicrosoft環境へ実装。

成果

結果チェックの工数を、月150時間から3〜5時間規模へ圧縮。判定ルール表・業務マニュアル・プロンプト集を資産として残し、属人化を解消した。

課題

入退社・異動の発令登録が属人化。約50パターンの判定から人事マスタ登録・システム連携までを人手で処理し、月間約145件。紙とデジタルの申請が混在していた。

支援

内申書からパターンを判定し、マスタ変換と要判断フラグまで行う判定エンジンを構築。整合チェックをルール化し、後続通知まで自動化。Microsoft 365 Copilotと Power Automate を中心に、業務側が編集できる変換ルール表として実装。

成果

判定エンジン化により、対象2ブロックあわせて年約2,000時間の削減を見据えた体制に。変換ルール表・辞書マスタ・フロー図を資産化し、属人化を解消して自走へつなげた。

課題

現場情報が分散し、少数の経営層が全件を人力で確認する構造的な限界。日々の日報が蓄積するが、要約や活用が追いつかない状態だった。

支援

「全件の一次確認と日報の要約はAI、例外対処と意思決定は人」と線を引く。チェックのデジタル化と自動検知、日次の経営レポート化を、既存のチャットやタスク管理を残したまま構築した。

成果

AIが全件を一次確認して未実行・遅延・重要論点を抽出。経営層は例外と重要事項だけを見て、意思決定に集中できる体制になった。