笠井のAI研究所 編集部– Author –

新入社員向けの案内文作成を例に、生成AIに文章の下書きを任せつつ、集合時間や場所などの事実情報は人事担当者が元の資料と照らし合わせて確認する、AIと人の役割分担のコツを紹介します。

社内研修の案内メールを例に、生成AIが作った下書きを人事担当者が日程・対象部署・会場などの事実情報を確認してから送信する、AIと人の役割分担のコツを紹介します。

社内ヘルプデスクへのFAQ回答文を生成AIに下書きさせる場面を例に、手順や社内ルールの正確性は情報システム担当者が必ず確認すべき理由と役割分担のコツを紹介します。

面接の質問リストを生成AIに下書きさせる場面を例に、不適切な質問が紛れていないかを人事担当者が確認し、最終的な採用判断は人の観察に基づいて行う役割分担のコツを紹介します。

展示会でブースを訪れた方へのお礼メールを例に、生成AIに文章の下書きを任せつつ、会社名や製品名などの事実関係は担当者が名刺や商談メモと照らし合わせて確認する役割分担のコツを紹介します。

採用担当者が候補者への内定通知メールを生成AIで下書きする場面を例に、給与や勤務開始日、提出書類の期限といった条件は、必ず募集要項と照らし合わせて人が確認すべき理由を紹介します。

健康診断の案内メールを例に、生成AIに下書きを任せつつ、受診期間や対象部署といった事実情報は人事担当が必ず元の資料と照らして確認するという、AIと人の役割分担の考え方とコツを紹介します。

新商品発表のプレスリリース下書きを生成AIに任せる場面を例に、価格や発売日などの事実確認や法的表現のチェックは人が担うべき理由を、AIと人の役割分担とともに紹介します。

採用面接後に面接官が残すフィードバックメモの下書きを生成AIに任せる場面を例に、評価点や経験年数などの事実確認、候補者への公平な表現になっているかの最終チェックは人事担当者が行うという役割分担のコツを紹介します。

総務担当者が社内アンケートの自由記述コメントを生成AIで要約する場面を例に、件数や割合などの数字は必ず元データと照合し、少数意見の見落としも人が確認すべき理由を紹介します。