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-0221求人票と労働条件通知書の記載が食い違っていないかを、内定を出す前に点検する
求人票・選考中に提示した条件・労働条件通知書の3つを入力に、明示事項を項目ごとに抜き出して並べ、食い違いと記載漏れを箇所つきで指摘します。担当者の作業は、3つの書類を並べて目で追うことから、指摘を確かめて直すことに変わります。
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-0199設備投資の稟議に付ける投資回収の試算と、過去の投資実績との比較を作る
投資稟議の申請資料を入力に、投資額・効果額・耐用年数・稼働率といった前提値を抜き出し、判断に必要なのに書かれていない前提を指摘したうえで、過去に承認した類似の投資とその実績を並べます。担当者の作業は、資料を読んで前提を拾い集めることから、そろった数字を見て審査することに変わります。
詳しく見る → UC-0194面接官の練習をAIに候補者役をさせて行い、質問の癖と聞いてはいけない事項を点検する
募集職種と候補者像を入力に、AIが候補者役を務めて模擬面接を行い、面接官が投げた質問を「適性と能力を見る質問だったか」「聞いてはいけない事項に触れていないか」「深掘りができていたか」に整理します。人事は、全員の練習に付き添うことから、指導が必要な人と話すことへ変わります。
詳しく見る → UC-0181外注した翻訳を受け入れる前に、訳抜けと数値違いと用語の不統一を点検する
翻訳会社から納品された訳文と、その原文を渡します。段落の対応・数値と単位・型番・用語集との一致・訳抜けの5点で突き合わせ、差し戻す箇所だけを原文と訳文の位置つきで一覧にします。訳の巧拙は採点しません。
詳しく見る → UC-0171ライセンス先から届くロイヤルティ報告を読み取って、契約条件どおりかを点検する
ライセンス先から届く報告書を入力に、対象製品・数量・売上・控除項目・算定額を抽出し、契約書に定めた料率・最低保証・控除の範囲と突き合わせて、食い違いを一覧にします。担当者の作業は、報告書を読んで電卓を叩くことから、指摘を検証して相手先へ問い合わせることに変わります。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0127入札・提案書の要求事項に対する記載漏れを、提出前に点検する
仕様書やRFPから要求事項を1件ずつ取り出し、提案書のどこで答えているかを対応付けて、記載のないものを一覧にします。取りまとめ担当の作業は、全文を突き合わせて読むことから、挙がった未対応の箇所を確かめて埋めることに変わります。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0118保有個人データの台帳を作り、公表項目と実態の食い違いを洗い出す
システムの仕様書と業務の手順書を入力に、どこにどんな個人データがあるかを洗い出し、公表している利用目的と照らして食い違いを一覧にします。担当者の作業は、関係者に聞いて回ることから、出てきた候補を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0116エネルギー使用量を月次で集計して、増減の理由と見通しを出す
拠点ごとのエネルギー使用量を入力に、原単位と前年同月比を計算し、増減の要因を切り分ける材料をそろえます。担当者の作業は、数字を集めて表にすることから、出てきた増減の理由を拠点に確かめることに変わります。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0064提案書や報告書の数字と社名を、元データと突き合わせて公開前に確認する
社外に出す資料を入力に、書かれている数値と固有名詞を社内の数値台帳・顧客表記台帳と突き合わせ、食い違いと出典のない数値を一覧にします。確認する人の作業は、資料を最初から読んで数字を探すことから、指摘された箇所を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0050求人原稿を法令と社内ルールに照らして出稿前にチェックする
求人媒体へ出す前の原稿を入力に、法令上の必須記載の欠落、使ってはいけない表現、社内の表記ルール違反を一度に洗い出し、指摘箇所と修正案を一覧で返します。担当者の作業は、全文を読み比べることから、指摘を採るか採らないかを判断することに変わります。
詳しく見る → UC-0047広告やLPの表現を景品表示法と社内基準に照らして一次チェックする
公開前の広告文やLP、メールマガジン、SNS投稿の原稿を、社内のNG表現集や過去の指摘記録と一緒に生成AIへ渡し、「No.1」「最安」「今だけ」などの要確認箇所を、社内基準の番号と理由、必要な根拠資料を付けた表にします。違法か適法かは人が判断し、減るのは該当表現の洗い出しと指摘コメントを書く時間です。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → 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。
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 → 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。
詳しく見る → 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。
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。