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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 14/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
業界EC×または飲食×かつAI機能分類×または読み取り(OCR)×または抽出×または対話×
UC-0212

外部に委託した試験・分析の報告書を読み取って、社内の試験データに取り込む

外部の試験機関から届く試験報告書のPDFを入力に、試料、試験方法、試験条件、測定値と単位、判定、試験日を読み取り、社内の試験データベースへ取り込む下書きを作ります。単位の換算と規格値との比較は機械が行い、人は確認だけを行います。

想定削減率
68%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 品質管理 その他・医療 入力漏れ削減
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UC-0207

団体・法人の宿泊予約の依頼メールを手配表にそろえ、足りない確認事項を返信案にまとめる

団体・法人から届く宿泊の依頼メールを読み取り、人数・日程・部屋割り・食事・宴会場・駐車・請求先などを手配表の項目にそろえて書き込みます。足りない項目は、聞き返す返信の下書きにまとめます。部屋の確保と確定は人が行います。

想定削減率
61%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 カスタマーサポート 宿泊・飲食 入力漏れ削減
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UC-0175

滞留している問い合わせを毎日洗い出して、止まっている理由と次の一手を出す

対応履歴を入力に、動きが止まっているチケットを「顧客の返信待ち」「他部門への確認待ち」といった止まり方で区分し、次に動くべき人と具体的な一手を並べます。担当者の作業は、一覧を1件ずつ開いて思い出すことから、示された方針を確かめて動くことに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 対応スピード向上
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UC-0159

個人情報の開示・訂正・利用停止の請求を、期限内に回して記録に残す

本人から届いた請求の文面を入力に、開示・第三者提供記録の開示・訂正等・利用停止等のどれに当たるかを切り分け、対象範囲と本人確認の状態を整理して、回答書の下書きまで作ります。担当者の作業は、読んで判断することから、切り分けの結果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
本格構成
Make 構成例 カスタマーサポート EC・人材 品質標準化
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UC-0157

購買の引き合い仕様書を、依頼部門とのAIとの対話で必要事項を埋めてから作る

購買依頼を出した人に、AIがその場で質問します。購買の区分を聞き、区分ごとに決まった項目を順に埋めさせ、引き合い仕様書の下書きまで作ります。購買担当がメールで何往復も確認する作業がなくなります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 生産 医療・宿泊 品質標準化
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UC-0138

求人媒体から届く応募通知を読み取って、応募者台帳に一本化する

複数の求人媒体から届く応募通知メールを入力に、氏名・連絡先・応募職種・応募拠点・経歴の要点を抽出し、1つの応募者台帳へ自動で追記します。担当者の作業は、転記から、抽出結果の確認と初回連絡に変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 人事 人材・介護 入力漏れ削減
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UC-0126

退職者と選考辞退者へのヒアリングをAIとの対話で行い、理由を集計する

退職者と選考辞退者に、決めた設問に沿ってAIとの対話で答えてもらい、回答を分類して月次で集計します。人事の作業は、1人ずつ面談して記録することから、集まった回答を読んで改善につなげ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
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 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-0101

顧客マスタの重複と表記ゆれを見つけて、名寄せの候補を出す

顧客マスタのレコードを入力に、表記ゆれと重複の候補を見つけ、法人番号で裏付けの取れたものと取れないものに分けます。担当者の作業は、登録のたびに既存を検索して見比べることから、提示された候補を判断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
Python 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 入力漏れ削減
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UC-0046

クレーム電話の応対練習でAIに顧客役をさせ、振り返りまで行う

クレーム電話の応対研修で、SV(スーパーバイザー)が演じていた顧客役を生成AIに任せます。顧客の状況や怒りの段階を書いた「シナリオカード」と評価の観点表を渡すと、AIが音声で顧客を演じ、根拠の発言を引用した振り返りの下書きまで作ります。SVの時間が、顧客役と口頭の指導から記録の確認に変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 カスタマーサポート EC・保険 品質標準化
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UC-0037

予約前の問い合わせに多言語のチャットで一次回答する

予約や来店の前に届く「大浴場は何時まで入れますか」「駅から送迎はありますか」「ベビーベッドは借りられますか」といった問い合わせに、自社の案内資料を根拠にして、質問が書かれた言語のまま回答を返す構成です。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 カスタマーサポート 不動産・宿泊 品質標準化
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UC-0030

顧客からの不具合報告を原因区分で分類して再発防止の台帳にする

顧客や営業担当から届く不具合報告の文面を入力に、製品名、型式、発生した現象、発生した工程、発生時期、顧客影響の度合いを取り出し、社内で決めてある原因区分の候補を付けます。あわせて、過去の不具合台帳から似た事例を探して並べます。

想定削減率
64%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 品質管理 EC・商社 品質標準化
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UC-0020

問い合わせ内容からFAQの不足テーマを洗い出す

1か月分の問い合わせ(4,400件)を入力に、「同じことを聞いている問い合わせ」をまとめて論点の単位にし、件数の多い順に並べます。 さらに、各論点について既存のFAQでカバーされているかを判定します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
最小構成
Python 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 品質標準化
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UC-0018

問い合わせメールを内容別に分類して担当へ振り分ける

受信した問い合わせメール(またはフォーム投稿)を入力に、問い合わせ種別、担当すべきチーム、優先度、緊急度、含まれる製品名を判定させ、該当チームのキューへ自動で振り分けます。

想定削減率
80%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Power Automate 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 品質標準化
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