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。
仕訳データから確認すべき伝票を分類して、月次の点検を毎日に分ける
会計システムから出力した仕訳データを、確認が要るものと要らないものにAIが分類し、なぜ確認が要るのかを付けて一覧にします。経理担当者の作業は、全件を目で追うことから、分類された件を見ることに変わります。
詳しく見る → UC-0214化粧品・健康食品の広告表現を、出稿前に社内基準と公的な考え方に照らして点検する
化粧品・健康食品・医薬部外品の広告原稿を、自社の表現ルール集に当てて、効能効果を言いすぎている疑いのある箇所を洗い出します。原文の引用・当たるルール・言い換え候補の3点セットで返し、出稿の可否は人が決めます。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0156支払う前に請求書と発注・契約を突き合わせて、二重払いと過払いを止める
受け取った請求書を、支払データを作る直前に止めて、過去の支払履歴・発注データ・契約の単価表と突き合わせます。3つのルールで判定し、止めるべきものだけを人に回します。全件を目で見る確認がなくなります。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0112取扱説明書を改訂したときに、旧版との差分と表記のゆれを出荷前に点検する
改訂前後の取扱説明書を入力に、変わった箇所だけを抜き出し、その箇所が社内の表記ルールと用語集に沿っているかを点検します。直し忘れた旧仕様の記述や、訳語の不一致も指摘します。
詳しく見る → UC-0111既存顧客の解約の兆しを利用状況と問い合わせから拾って、フォローの順番を決める
製品の利用ログ、問い合わせ履歴、請求の状況を入力に、顧客ごとの解約の確率を出し、問い合わせ本文から読み取れる不満の中身を添えて、フォローする順番の案を作ります。
詳しく見る → UC-0041過去の試作データから次に試す実験条件を絞り込んで試作回数を減らす
これまでに行った試作の「条件」と「結果」を入力に、次に試す価値が高い条件の候補を複数出します。あわせて、その条件が選ばれた理由を文章で示します。
詳しく見る → UC-0034手書きの実験・試作記録を読み取って条件と結果の台帳にする
手書きの実験記録用紙をスキャンした画像を入力に、実験番号、日付、担当者、原料と配合、温度・時間・圧力などの条件、測定値、判定を読み取り、台帳の列に割り当てた1行のデータとして受け取ります。測定機から出てくるCSVがある場合は、実験番号で突き合わせて同じ行にまとめます。
詳しく見る → UC-0025社外に出す文章の誤字と表記ゆれを社内ルールで一括チェックする
公開前の原稿と、自社で決めた表記ルールの一覧を入力に、誤字・脱字、表記ゆれ、文体の不統一、社名や商品名の誤りを指摘させる構成です。AIに文章を書き換えさせるのではなく、「どこが、どのルールに、どう反しているか」を一覧で返させます。
詳しく見る →自社で使えるAI活用を整理したい方へ
業務内容を伺い、導入候補となるAI活用方法の整理、優先順位付け、PoC設計まで支援します。