ご相談内容を拝見し、現状の課題を整理したうえで、Google Workspace・RPA・AIを使った改善イメージを下の2つのデモで実際に動かせる形にしました。実際のメール文面や勤怠データでも同じ仕組みで動きます。
顧客ごとに電話・メール・LINEと窓口が異なり、担当者個人にしか連絡が届かないため、失念や対応遅れが起きやすい。
電子申請後のダウンロード・リネーム・保管を一件ずつ手で行っており、件数が増えるほど時間がかかる。
業務の流れが担当者の頭の中にあり、不在時に他のスタッフが代われない。
サンプルを選ぶか、実際の文面に書き換えて「AIに判定させる」を押してください。件名に用件が書かれていなくても、本文の内容だけで判定します。
| 日時 | 顧客 | 用件 | 緊急度 | 担当 | 対応状況 |
|---|---|---|---|---|---|
| 11/1 09:12 | 株式会社フジ製作所 | 算定基礎届の確認 | 通常 | 社会保険担当：高橋 | 対応済 |
| 11/2 14:40 | 有限会社みなと商会 | 給与計算の確認 | 急 | 給与担当：鈴木 | 対応中 |
顧客から送られてくる形式がバラバラな打刻メモでも、休憩時間を考慮して実働時間・残業時間まで自動計算します。
現在お使いの窓口（電話・メール・LINE・SMS・チャットワーク等）を整理し、Google Workspaceで共有受信箱を構築。AIによる自動振り分けと、進捗管理シートへの自動反映までを実データで調整します。
セルズ台帳・e-Govでの手続き完了後に届くXML／PDFを自動取得し、指定のフォルダにリネームして自動で収納します。
顧客から届くCSV／PDFの勤怠データを、各社の出勤簿フォーマットに自動転記し、時間計算まで行います。
AIを実務の判断ロジックに落とし込む経験。Claude・ChatGPT・Codexを使い、問い合わせの自動振り分けや文面からの情報抽出といった「読んで判断する」業務の自動化を他業種でも構築してきました。
Power AutomateなどRPAとAIを組み合わせて構築できる。AI単体では精度が不安定な部分をルール・RPAで補い、実運用に耐える形に仕上げます。
「属人化させない」ことを前提に設計。手順を個人のノウハウに依存させず、誰が対応しても同じ結果になる仕組みを優先します。