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。
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-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-0187社内申請の不備を、AIとの対話で提出前に埋めさせて差し戻しを減らす
経費精算や出張申請などの社内申請を、提出する前にTeams上の対話で完成させます。どの様式で出すか、何を添付するか、誰の承認が要るかを1つずつ埋めさせ、総務への差し戻しを減らします。
詳しく見る → UC-0170中途入社者の立ち上がりを、入社後の面談をAIとの対話で行って追い、定着のリスクを拾う
中途入社者に対して、入社1か月後と3か月後にチャットで一次ヒアリングを行い、回答を「業務の立ち上がり」「人間関係」「期待とのずれ」「必要な支援」の4つの論点に整理します。人事の作業は、全員と面談することから、整理結果を読んで支援が要る人とだけ面談することに変わります。
詳しく見る → UC-0167社有車の運転日報と給油伝票を読み取って、車両別の費用と点検期限の台帳にする
社有車の運転日報と給油伝票を読み取って、車両別の走行距離・燃料費・燃費と、車検や点検の期限を持つ台帳に落とします。読み取った値は機械で検算し、確からしさの低い項目だけを人が直します。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0152納品書の控えと受領書の未回収を追って、督促と保管までを回す
戻ってきた受領書のスキャン画像を入力に、伝票番号と受領日を読み取り、出荷実績と突き合わせて回収状況を更新します。担当者の作業は、1枚ずつ番号を見てExcelに印を付けることから、読み取り結果を確認することに変わります。
詳しく見る → UC-0139技術者へのヒアリングをAIとの対話で行い、届け出されていない発明を掘り起こす
開発報告書や設計レビューの議事録を入力に、技術者ごとの質問案を作り、チャットで一次ヒアリングを行います。知財担当の作業は、全員と面談することから、整理済みの回答を見て出願候補だけを面談す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-0060ヒヤリハット報告を分類して、危険の傾向と対策候補を月次でまとめる
現場から上がるヒヤリハット報告を入力に、厚生労働省の「事故の型」に沿って分類し、起因物・場所・作業を抽出します。安全衛生担当の作業は、1件ずつ読んで台帳に転記することから、分類結果を確認して月次のまとめを仕上げることに変わります。
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-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。
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。