製造業研修人事・採用工数

素材メーカーの研修アンケートの分析をAIで効率化し、集計時間を削減

合成ゴムなどを製造する素材メーカーの人事部門が、研修後のアンケートを教育の枠組みに沿って分析する専用のAIを作り、プログラミング経験のない担当者が集計ツールも自作して、分析と集計の時間を大きく減らした取り組み。

使用ツール：ChatGPT Enterprise、カスタムGPT

事例の要約

課題: 人事部門は年間に多数の研修を行い、受講後のアンケートを集めて改善に生かしていたが、人手が限られ、研修効果の詳しい分析まで手が回らなかった。
取り組み: 教育の枠組みに沿って研修を評価・分析する専用のAIを作り、アンケートの結果を読み込ませる。
AIが研修の効果を分析し、研修内容の改善点を示す。
プログラミング経験のない担当者が、AIの助けを借りてデータ集計の社内ツールを自作する。
成果: 手作業で数時間かかっていた研修アンケートの分析が、数十秒で終わるようになった。
データ集計にかかる時間も大幅に減った。
データに基づいて研修内容を継続的に見直せるようになった。

出典 OpenAI openai.com/index/eneos-materials

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公開情報等を参考に、一般化・再構成したAI活用例です。特定企業の導入実績または当社の支援実績を示すものではありません。

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