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。
返品の受付から返金までの進捗を追って、止まっているものを毎日洗い出す
返品の受付から返金までを、受付台帳・運送会社の追跡・倉庫の入荷・検品・会計の記録の順にたどり、いまどの段階にあるかを毎日組み立てます。標準の日数を超えて止まっている案件だけを一覧にし、催促文の下書きを添えます。
詳しく見る → UC-0163販売店・加盟店が作る販促物を毎月点検して、ロゴと商標表示の逸脱を見つける
販売店や加盟店が作った販促物を毎月まとめて取り込み、ロゴの見え方と商標表示の使い方を点検して、ガイドラインから外れている疑いを条項つきで挙げます。担当者の作業は、120点を順番に開いて見ることから、挙がった疑いに是正を求めるかどうかを決めることに変わります。
詳しく見る → UC-0158顧客から届いた荷傷み・誤品の申告を、出荷時の記録と写真で切り分ける
顧客から届いた荷傷み・誤品の申告写真と、出荷時に撮った荷姿の写真を並べて突き合わせ、原因が自社の出荷か輸送中かを一次的に切り分けます。担当者の作業は、記録と写真を探して見比べることから、出てきた切り分け結果を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0150製造現場で見つけた不良品を写真で見分けて、不良区分と発生工程の記録にする
現場で撮った不良品の写真を入力に、不良区分の候補と記録票の下書きを作ります。作業者は、紙の不良票に書いて後から入力することから、写真を撮って候補を選ぶことに変わります。
詳しく見る → UC-0125返品された商品の状態を写真で見分けて、再販・補修・廃棄に仕分ける
返品された商品と付属品の写真を入力に、社内の判定基準に当てはめて再販・補修・廃棄の候補を示します。検品担当の作業は、状態を一から見て判断することから、示された候補と根拠を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0124通販サイトの模倣品・無断転載を毎週巡回して見つけ、申立ての資料を作る
自社の商品名・型番・登録商標を手がかりに通販サイトを毎週巡回し、疑わしい出品を出典のURLとともに一覧にします。担当者の作業は、自分で検索して見回ることから、挙がった候補を見て申立ての要否を決めることに変わります。
詳しく見る → UC-0051競合の製品・価格ページを毎週巡回して変更点を一覧にする
競合8社の製品・価格・事例ページを毎週決まった曜日に取得し、前回分との差分から意味のある変更だけを拾って一覧にします。担当者の作業は、各社のサイトを開いて読み比べることから、上がってきた変更点を見て社内に流すかを決めることに変わります。
詳しく見る → UC-0045注文状況の問い合わせに受注データと配送状況を照会して回答案を作る
注文・配送・返品に関する問い合わせメールを入力に、AIが「注文の検索」「出荷状況と伝票番号の取得」「返品規定の参照」といった読み取り専用の道具を自分で選んで呼び出し、集めた事実をもとに回答案を作ります。担当者が受注管理画面と配送業者の追跡ページを行き来して調べる作業が減ります。
詳しく見る → UC-0024出荷前の荷姿写真から荷札の不備と積付け不良を見つける
出荷直前に撮った荷姿の写真を入力に、荷札の出荷番号と届け先を読み取って出荷指示データと突き合わせ、さらに「取扱表示のラベルが貼られているか」「段ボールが潰れていないか」「パレットからはみ出していないか」を判定する構成です。
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。