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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
利用ツールMake×またはPython×かつ主な効果機会損失防止×かつAI機能対話×または要約×または判定×
UC-0201

契約した数量・機能と実際の利用状況のずれを毎月見て、増減の提案とフォローを決める

契約内容と当月の利用実績を突き合わせ、ずれの型を「上限に迫っている」「契約より大幅に少ない」「特定の機能が使われていない」などに分け、フォローの種類と優先度を判定します。担当者の作業は、900社分の数字を見比べることから、示された順に動くことへ変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 カスタマーサポート IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0196

問い合わせと商談で出た要望を毎月まとめて、製品開発へ渡す一覧にする

問い合わせの対応履歴と商談メモを入力に、要望に当たる部分を抜き出し、言い方の違う同じ要望をまとめて件数と顧客名を集計し、開発へ渡す一覧にします。担当者の作業は、1件ずつ読んで転記することから、まとまった一覧を確かめて優先度を相談することに変わります。

想定削減率
72%
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 判断支援
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UC-0190

販売奨励金・リベートの支払額を、契約の条件と販売実績から検算する

取引先と結んだ販売奨励金(リベート)の契約書から、支払の条件をAIに読み取らせて条件テーブルにします。そのテーブルと販売実績から支払額を機械で計算し、取引先からの請求との差異を理由ごとに切り分けます。

想定削減率
69%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 営業 EC・商社 品質標準化
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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。

想定削減率
57%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 属人化解消
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UC-0166

運行記録と点呼記録を突き合わせて、拘束時間と休息期間の基準に外れた運行を洗い出す

運行記録と点呼記録を毎日突き合わせ、拘束時間・休息期間・連続運転時間を機械で計算して、基準を外れた運行と外れそうな人を朝の一覧に出します。運行管理者の作業は、400運行を目で追うことから、印の付いた運行を確かめることに変わります。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 物流 小売・建設 品質標準化
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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。

想定削減率
56%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 知財 IT・SaaS・医療 属人化解消
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UC-0104

メールの宛先と添付を送信前に点検して、誤送信を止める

送信しようとしているメールの宛先・添付・本文を入力に、社外への送信で危ない組み合わせを見つけて、送信の直前に知らせます。送信者の作業は、毎回自分で見直すことから、指摘が出たときだけ確かめることに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 品質標準化
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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。

想定削減率
72%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート 不動産・士業 対応スピード向上
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UC-0079

配送業者の運賃請求を出荷実績と運賃表に突き合わせて過払いを見つける

配送業者から届く運賃の請求明細を、自社の出荷実績と契約運賃表に1行ずつ突き合わせ、金額の合わない行だけを洗い出します。担当者の作業は、数千行の明細を抜き取りで見ることから、差異の付いた行だけを調べることに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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UC-0075

応募者からの選考中の問い合わせにチャットで一次回答する

中途採用の選考中に応募者から届く「選考はどこまで進んでいるか」「面接は対面かオンラインか」といった問い合わせに、募集要項と応募者へ開示済みの案内だけを根拠にして、その場で一次回答を返す構成です。合否や評価に触れる質問には答えさせず、採用担当へ引き継ぎます。

想定削減率
58%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0066

売上請求書を発行する前に、契約・注文と突き合わせて請求漏れと金額違いを見つける

請求データと契約・注文データを突き合わせ、請求漏れ、単価違い、請求先違いを発行前に洗い出します。経理の作業は、画面を見比べて全件を確かめることから、指摘が付いた件だけを確認することに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 営業 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0061

輸出入の船積書類を突き合わせて、記載の食い違いを見つける

1件の輸入案件に届く5〜6種類の船積書類を入力に、品名・数量・重量・金額・船積港・船積日などの記載を書類どうしで突き合わせ、食い違いを一覧にします。担当者の作業は、書類を並べて目で照合することから、指摘された差異を確かめることに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 物流 商社・物流 入力漏れ削減
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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-0017

公開特許公報を要約して自社領域との関連を整理する

公開特許公報を入力に、「何を解決しようとしている発明か」「どういう構成か」「請求項1の範囲は何か」を定型の観点で要約させ、自社の技術領域との関連度を分類させます。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 知財 IT・SaaS・医療 対応スピード向上
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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。

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