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業務効率化
Teams内だけで中途採用や異動者の受け入れをスムーズに行う方法
今回の記事では、TeamsとListで異動者の受け入れをスムーズに行う方法について解説します。
2024-06-20
部下から「意味のない業務日報」と思われないための、項目や書き方のルール
今回の記事では、部下にとって意味のある業務日報を作成するためのポイントについて解説します。
2024-06-14
Googleフォーム活用した「業務日報」のつくり方
今回の記事では、Googleフォームを使って効率的な業務日報を作成する方法について解説します。
2024-06-14
ChatGPT「ビジネスメール作成」のプロンプト例とコツ
今回の記事では、ChatGPTを活用したビジネスメールのプロンプト例について解説します。
2024-06-13
ChatGPT「マニュアル作成」のプロンプト例とコツ
今回の記事では、ChatGPT「マニュアル作成」のプロンプト例とコツについて解説します。
2024-06-07
ChatGPT「ビジネス向け」プロンプト書き方のコツ
今回の記事では、ビジネスシーンにおけるChatGPTのプロンプト作成のコツを詳しく解説します。
2024-06-07
効果的なTeamsチャネル運用ルールづくりのコツ
今回の記事では、チャネルの有効活用や運用ルールのコツを紹介します。
2024-06-07
Copilotのチャット履歴をダウンロードする方法
今回の記事では、Copilotのチャット履歴をダウンロードする方法について解説します。
2024-05-31
Copilot for Microsoft 365とは何か【他Copilotとの違い】
今回の記事では、Copilot for Microsoft 365とは何かについて解説します。
2024-05-31
Copilotの種類とその違い【機能と活用事例】
今回の記事では、Microsoft Copilotの種類とその違いについて解説します。
2024-05-31

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researcHRは、Teams/Slackに追加するだけで「誰が・何を知っているか」を集約・共有する人事AIアシスタントです。ぜひお問い合わせください。

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※Teams×ChatGPTを用いたナレッジ活用事例を、
わかりやすくご紹介します。

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KBE株式会社が、ナレッジ共有TeamsアプリresearcHRを提供する過程で蓄積された、様々な企業の「Teamsアプリを活用したマネジメントの事例やTIPS」をお伝えします。

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若手・異動者 オンボーディング

新入社員や異動者の受け入れ、早期戦力化なら。週報やメンター制度の置き換えにも

問い合わせ管理

社内問い合わせの一元管理、効率化なら。履歴データを蓄積してナレッジ化、属人化解消にも

営業力強化

営業事例、提案資料等の集約なら。若手-ベテラン間、拠点間の格差解消にも

工数管理

工数管理・見える化なら。週報やExcelの集計、BIツールからの置き換えにも

営業力強化

営業・提案資料を集約
提案作成を効率化・トップラインを向上

大手人材会社の事例

従業員数:5,000名以上

営業現場が全くナレッジ共有できておらず、フォルダ管理のルール等もない状態。ビジネスモデルが前金制のため、トップラインを伸ばすための施策が優先課題であった。
researcHRにとにかく投稿するルールで運用。新規提案時の提案内容や企業別での探索や提案草案の生成に活用。
技術ナレッジ

顧客やサプライヤーとのメール履歴を蓄積
技術ナレッジの探索を効率化

大手メーカーの事例

従業員数:5万名以上

技術ナレッジをスプシ入れるルールになっていたが運用・活用できていない状態だった。顧客やサプライヤーとのメールのやり取りをresearcHRに転送して集約
①部品番号・製品から、過去の不具合や図面と違う補足事項、過去見積もり価格を調べる②処理方法から、過去どんな製品を対応した実績があるか? 等の検索に活用。
若手・異動者 オンボーディング

メンター制度における日報として活用
退職防止やナレッジ作成の仕組み化を実現

大手建設会社の事例

従業員数:1万名以上

新規でメンター制度を構築し、researcHR上で入社1〜2年目向けの日報を運用。新人・メンター双方の悩み・ナレッジを回収し、AIに分析させることで、制度の運用状況の可視化悩みや不調の検知ナレッジ化のサイクルを仕組み化。
現在は、対象の幅を広げベテランのナレッジを総合職の若手へ伝承する取り組みも実施中。
問い合わせ管理

メール/電話での問い合わせ対応を置き換え
類似問い合わせを削減

老舗メーカーの事例

従業員数:500名以上

複数拠点からシステム部への問い合わせが多く、電話とメールで個別に来るため履歴管理が困難。システム部の3名しか分からないことも多く、対応状況や過去の対応履歴もブラックボックス化しやすい状態だった。
現在は、問い合わせの窓口をresearcHRに一本化蓄積データを活用したFAQ生成レコメンドによる類似問い合わせ削減も効果
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