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。キーワードだけでなく文脈から用件・緊急度・担当先を推定する仕組みのイメージです。
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ルールを実データで調整します。
顧客から届く勤怠データをAIが自動で読み取り、実働・残業時間まで計算した状態で担当者に渡します。
申請後のダウンロード・リネーム・保存を自動実行し、誰が対応しても同じ場所に同じ形式でデータが残る状態にします。
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。