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求人応募ゼロが月8名に。食品スーパー3店舗が採用費120万円を削減したAI活用モデル

本記事はモデルケース(架空の導入シナリオ)です。社名・人物・数値はすべて仮のもので、当社の支援内容をイメージしていただくための試算例です。

会社プロフィール

A社は栃木県北部で食品スーパー3店舗を運営する小売業です。従業員は社員25名、パート・アルバイト95名の計120名。創業40年、地元の固定客に支えられてきましたが、ここ3年はパート求人を出しても応募がほぼゼロという状態が続いていました。社長の悩みは「人が採れないから店長が売場に立ち、店長本来の仕事ができない」という悪循環です。

抱えていた課題

1. 求人が来ない。求人媒体に月20万円をかけても、応募は月1〜2件。しかも面接連絡をした時点で半数が音信不通になります。原稿は10年前の文面をコピーしたままで、時給以外の魅力がまったく伝わっていませんでした。

2. 店長が採用業務で疲弊。応募者への電話、面接日程の調整、採用後の書類準備まで店長が担い、1店舗あたり月20時間を採用関連に費やしていました。その分、発注精度や売場改善が後回しになっています。

業務棚卸しで見えた定型タスク

AI業務診断で3店舗の店長と本部担当の1週間を記録したところ、採用関連だけで次の定型作業が浮かび上がりました。

タスク 担当 月間時間(3店舗計) AI化の可否
求人原稿の作成・媒体への掲載更新 本部総務 12時間 可(原稿生成)
応募者への初回連絡・面接日程調整 各店長 30時間 可(自動応答)
面接メモの整理と合否連絡 各店長 15時間 一部可
入社書類・シフト希望の回収 各店長 18時間 可(フォーム化)
欠員シフトの穴埋め調整 各店長・主任 25時間 一部可

導入したAIエージェント

1. 求人原稿エージェント

従業員インタビューを文字起こしし、生成AI(Claude)で「この店で働く理由」を店舗ごとに書き分ける原稿を生成します。曜日・時間帯別の人手不足データを読み込み、「土曜午前3時間だけ」といった細切れ枠の募集文も自動で作ります。使うのは本部総務1名です。

2. 応募者一次対応エージェント

LINE公式アカウントに応募者が登録すると、AIが希望シフト・通勤手段・開始可能日をヒアリングし、店長のカレンダー空き枠から面接候補を3つ提示します。応募者情報はkintoneに自動登録され、店長は面接当日に要約を読むだけです。応募から24時間以内の返信を徹底したことが辞退防止につながりました。

3. 欠員予測・声かけエージェント

シフト表と過去の欠勤傾向から、翌週の人手不足枠を予測し、勤務可能なパートに優先順位をつけて声かけ文面を作ります。主任がLINE WORKSで送るだけで穴埋めが完了します。

導入の流れ

  1. STEP1 無料相談(60分):社長と本部総務が参加。「採用が来ない」の裏にある業務負荷を整理しました。
  2. STEP2 AI業務診断・ロードマップ策定(30万円〜):3店舗の店長に1週間の業務記録を依頼し、上記の棚卸し表を作成。効果の大きい順に3エージェントを設計しました。
  3. STEP3 実行:A社は構築委託コースを選択。社内にIT担当がおらず、店長に新しい負荷をかけずに早く成果を出したい、という理由です。約2か月で3エージェントが稼働しました。

Return on AI 試算

以下はあくまで試算例です。

項目 金額 内訳
初期投資 240万円 業務診断30万円+構築委託210万円
年間効果 480万円 削減100時間/月×12か月×3,000円=360万円+求人媒体費・紹介手数料の削減120万円
回収月数 6か月 240万円÷(480万円÷12)
3年累計効果 1,200万円 480万円×3年−初期投資240万円

導入後、応募数は月1〜2件から月8件前後に増え、店長が売場に立つ時間を週10時間減らせた想定です。

経営者の声(モデルケース)

「求人が来ないのは景気のせいだと思っていましたが、実際は応募者に返事をするのが遅かっただけでした。AIが24時間以内に候補日を出してくれるようになって、店長の顔つきが変わりました」(架空のA社社長の声です)

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※本記事はモデルケース(架空の導入シナリオ)であり、効果を保証するものではありません。

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