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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 5/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Microsoft Copilot×またはPython×かつ業務問い合わせ対応×かつAI機能生成×またはエージェント×または読み取り(OCR)×
UC-0204

賃貸の反響メールから希望条件と空き状況を拾い、初回返信と内見候補日の下書きを翌朝までに用意する

ポータルサイトや自社サイトから届く反響メールを読み、物件・希望条件・希望日を抜き出して、台帳の空き状況と内見枠をもとに初回返信の下書きと追客の予定を作ります。送信は担当者が確認してから行います。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 カスタマーサポート 不動産 対応スピード向上
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UC-0186

社員紹介の受付から選考の進捗までを回して、紹介した社員へ状況を返す

社員が知人を紹介する制度の受付を1つのフォームに寄せ、募集中のポジションの候補を出し、選考の段階が変わるたびに紹介した社員へ返す文面を下書きします。担当者の作業は、経路をまたいだ情報集めから、下書きの確認に変わります。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 人事 IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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UC-0069

面接の日程調整メールを読み取って、面接官の空きと突き合わせた候補日と返信案を作る

候補者から届いたメールの自由文から希望日時を読み取り、面接官のカレンダーの空きと突き合わせて、提示できる候補日と返信文の案を作ります。採用担当の作業は、メールを読んで複数のカレンダーを開いて突き合わせることから、できあがった案を確認して送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
Python 構成例 人事 IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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UC-0055

店舗に付いたGoogleの口コミを読み分けて、返信案と本部への報告を作る

店舗に付いたGoogleの口コミを読み、そのまま返信してよいものと、本部が事実を確かめてから対応すべき苦情とに分けます。前者には口コミの中身に触れた返信案を作り、後者は本部へ報告に回します。

想定削減率
71%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 カスタマーサポート その他・医療 品質標準化
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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。

想定削減率
57%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 カスタマーサポート EC・小売 品質標準化
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