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AI活用ユースケースデータベース

業界・部門・業務・課題から、自社で使えるAI活用方法を探せます。各ユースケースでは、具体的な実装方法、必要なシステム、導入前後の業務フロー、想定工数削減まで解説します。

該当ユースケース 11 件/全 225 件 並び替え おすすめ順 削減率が高い順 導入しやすい順 新着順
利用ツールGoogle Apps Script×またはPython×またはMicrosoft Copilot×かつ主な効果判断支援×かつAI機能分類×または判定×
UC-0193

社内からの自動化の相談を、効果と手間で仕分けて着手の順番を決める

各部署から届く「この作業を自動化したい」という相談を要約して分類し、着手の順番を決める材料を整えます。窓口の作業は、1件ずつ聞いて見積もることから、そろった材料を確かめることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Google Apps Script 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 判断支援
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UC-0165

間接材の購入依頼を、標準品と単価契約に照らして仕分け、相見積の要否まで返す

購買部門に届く間接材の購入依頼を、標準品カタログと単価契約に照らして仕分け、相見積の要否と承認者まで付けた回答案を作ります。購買担当の作業は、1件ずつ調べて答えることから、出てきた回答案の根拠を確かめることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 購買 IT・SaaS・介護 判断支援
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UC-0149

借入金の返済予定と契約の条件を毎月点検して、期限と財務制限条項の抵触を洗い出す

借入契約書と月次の試算表を入力に、返済期限・報告義務の期日・財務制限条項の余裕度を一覧にします。担当者の作業は、契約書を開いて条件を思い出すことから、出てきた一覧で余裕の小さいものを確かめることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 法務 不動産・商社 判断支援
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UC-0143

複数の銀行口座の入出金を毎日集めて、口座間の資金移動の指示案まで作る

複数の銀行口座の残高と入出金明細を毎朝集め、摘要から相手先と取引区分を判別して、当日の支払予定と照らした口座別の過不足を出します。担当者の作業は、各行のサイトを回って集計することから、過不足の一覧を見て資金移動を決めることに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 経理 商社・小売 判断支援
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UC-0135

グループ会社どうしの債権債務を月次で突き合わせて、差異の原因まで切り分ける

グループ各社が出した債権・債務の明細を入力に、合う組を機械的に消し込み、残った差異を原因の型に分けて、相手会社への問い合わせ文まで作ります。連結担当の作業は、差異を探すことから、切り分けられた差異を確かめることに変わります。

想定削減率
56%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 経理 商社・小売 判断支援
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UC-0128

同じ物をばらばらに買っている状態を購買明細から見つけて、集約の候補を出す

購買明細の自由記述の品名を品目区分に分類し、同じ物の異なる呼び方をまとめて、拠点ごとの仕入先と単価のばらつきを一覧にします。購買担当の作業は、1行ずつ品名を読んで区分に当てはめることから、まとまった結果を見て集約を検討することに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 経理 介護・医療 判断支援
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UC-0117

棚卸の差異を、入出庫の記録から原因別に切り分ける

棚卸で出た差異を入力に、同じ時期の入出庫の記録と照らして、原因の候補を区分ごとに並べます。担当者の作業は、差異を1件ずつ追いかけることから、示された候補を確かめて原因を確定することに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 物流 EC・商社 入力漏れ削減
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UC-0088

SaaSの契約数と利用状況を突き合わせて、使われていないライセンスを洗い出す

各SaaSの利用状況と、契約台帳・人事の在籍データを突き合わせ、使われていないライセンス、退職者に残っているアカウント、契約数と利用者数のずれを一覧にします。担当者の作業は、40本のサービスに1つずつログインして数えることから、出てきた一覧を確認することに変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 情報システム IT・SaaS・その他 判断支援
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UC-0057

仕入先からの値上げ依頼を購買実績と物価指数に照らして、協議用の検討表にまとめる

仕入先から届く値上げ依頼の文書を読み、対象品目・改定率・実施希望日・理由・根拠資料の有無を取り出して、購買実績と物価指数に照らした検討表にまとめます。購買担当の作業は、依頼書と実績を突き合わせて表を作ることから、表を見て協議の進め方を決めることに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 購買 商社・小売 判断支援
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UC-0039

新商品名の候補を先行商標と突き合わせて出願前のリスクを一次仕分けする

商品開発チームが出した名称候補を入力に、特許庁のJ-PlatPat(特許情報プラットフォーム)で検索した結果を読み取り、候補ごとに「先行する登録商標とどれくらい近いか」を高・中・低に仕分けて、その理由を文章で返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 マーケティング EC・士業 判断支援
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UC-0003

失注コメントを分類して失注理由を集計する

CRMに自由記述で溜まっている失注コメントを入力に、生成AIへ「価格」「機能不足」「タイミング」「競合」「予算凍結」「社内調整不調」「担当者離職」などの分類コードを割り当てさせます。1件のコメントに複数の理由が含まれる場合は、主因と副因を分けて返させます。

想定削減率
83%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 営業 IT・SaaS・商社 判断支援
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