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。
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-0191入荷予定と荷卸しの実績から、翌日のバースの時間割を組んで待ち時間を減らす
翌日入ってくる便ごとに、荷卸しにかかる時間を過去の実績から見込み、その見込みをもとにバース（荷受け場）の時間割を組みます。トラックが同じ時刻に重なるのを前日のうちにならし、構内での待ち時間を短くします。
詳しく見る → UC-0180倉庫の保管場所を出荷実績から見直して、取り出しの短い配置案を出す
倉庫のどの棚に何を置くかの見直しを対象にします。直近12か月の出荷実績と棚の条件を渡すと、出荷が多い品目を手前へ、一緒に出る品目を近くへ動かす配置案が、移動の手間と効果を添えて出ます。集計と可否の判断の時間が減ります。
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-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-0097代表電話の一次受けをAIの音声応対で行い、用件を記録して担当へ回す
代表電話にかかってきた電話をAIが一次で受け、相手と用件と緊急かどうかを聞き取って記録します。受付担当の作業は、全件を受けて取り次ぐことから、記録された用件を確認して担当へ回すことに変わります。
詳しく見る → UC-0087動きの止まった商談を洗い出して、次の一手の案までそろえる
営業支援システムの商談データと活動履歴を入力に、過去の受注・失注の実績から「このまま動かなければ失注しやすい」案件の特徴を数値化し、止まりかけている商談を並べます。あわせて、最後のやり取りから止まっている理由の候補と、次の一手の案を出します。
詳しく見る → UC-0063需要のばらつきから発注点と発注量を決めて、毎週の発注案を出す
過去の出荷実績と調達リードタイムから品目ごとの発注点と発注量を計算し、仕入先からの連絡や営業の情報を読み取って補正の根拠を添えた発注案を毎週出します。購買担当の作業は、在庫と実績を見て発注量を決めることから、提示された案を確認することに変わります。
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 →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。