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。
クレーム・紛争案件の経緯と期限を、メールと資料から時系列にまとめる
取引先とのトラブルが起きた案件について、担当者のメール、議事録、日報、契約書、検査記録から、いつ誰が何を言ったのかを日付順に並べた表を作ります。各行には出どころを付けます。責任の所在や見通しはAIに書かせません。
詳しく見る → UC-0189退去立会いの写真から、入居時との差と原状回復の負担区分の一次案を作る
退去立会いで撮った部屋の写真を、入居時の写真と部位ごとに突き合わせ、変わった箇所を一覧にします。原状回復の負担区分は一次案までを機械が出し、決めるのは人です。退去者との金銭のやり取りに直結する判断は自動化しません。
詳しく見る → UC-0169不具合の連絡を受けたときの初動調査を、該当ロットと過去の類似事例からまとめる
顧客から不具合の連絡が入った直後の1時間を対象にします。製造番号を渡すと、生産管理・出荷・検査記録・過去の不具合台帳をAIエージェントが順に照会し、集めた事実と類似事例を出どころ付きで一次報告の下書きにします。
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-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-0129利用部門からのデータ抽出依頼に、集計の案と結果の説明の下書きを作る
利用部門の依頼文とテーブル定義を入力に、集計の案（SQL）と、結果を読むための説明の下書きを作ります。データ担当の作業は、ゼロから書くことから、示された案を確かめて直すことに変わります。
詳しく見る → UC-0096店舗の巡回チェックを写真で行い、基準との差と是正依頼を作る
巡回で撮った店舗の写真を入力に、掲示物の掲出、什器の配置、保管ラベルの記載といった基準との差を洗い出し、是正依頼の下書きまで作ります。スーパーバイザーの作業は、写真を整理して報告書を書くことから、指摘を確かめて店長に伝えることに変わります。
詳しく見る → UC-0094現場の手書き作業日報を読み取って生産実績に反映する
現場で記入された手書きの作業日報を入力に、製造指示番号・良品数・不良数・稼働時間を読み取り、生産管理システムに登録できる形にします。生産管理担当の作業は、日報を見ながら打ち込むことから、読み取り結果を確かめて承認することに変わります。
詳しく見る → UC-0073試験の測定データからグラフと集計を作り、報告書の考察の下書きまで用意する
測定データのCSVを入力に、グラフと統計量を作り、社内様式に沿った試験報告書の下書きと考察の案を用意します。研究員の作業は、表計算でグラフを作って文章を書き起こすことから、出てきた図と下書きを見て結論を決めることに変わります。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0056現地調査メモと過去の類似見積から、工事見積の明細の初期案を作る
現地調査のメモと過去の類似見積を入力に、見積書に載せる工事項目と数量の根拠を洗い出し、明細行の骨子を作ります。単価は単価表からプログラムが引くため、AIが金額を決めることはありません。営業の作業は、明細を一から組むことから、抜けと数量を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0034手書きの実験・試作記録を読み取って条件と結果の台帳にする
手書きの実験記録用紙をスキャンした画像を入力に、実験番号、日付、担当者、原料と配合、温度・時間・圧力などの条件、測定値、判定を読み取り、台帳の列に割り当てた1行のデータとして受け取ります。測定機から出てくるCSVがある場合は、実験番号で突き合わせて同じ行にまとめます。
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。