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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 10/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Python×かつ業務情報検索×かつAI機能画像認識×または抽出×または読み取り(OCR)×または生成×または検索(RAG)×
UC-0200

決裁の権限について「これは誰の承認が要るか」に、規程の根拠付きで答える

「金額」「案件の種別」「申請する部署」を入力に、職務権限規程の該当条項を探して決裁者を示し、根拠となる条文と、判断が分かれうる点を併記して返します。総務の作業は、規程を開いて条項を探すことから、機械が示せなかった照会だけに答えることに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 経理 その他・商社 判断支援
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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。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 マーケティング EC・宿泊 品質標準化
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UC-0131

スカウトを送る候補者を要件に照らして選び、一人ずつに合わせた文面の下書きを作る

候補者の職務経歴と募集要件を入力に、要件のどこに当たっているかを根拠付きで示し、その根拠を引いたスカウト文の下書きを作ります。採用担当の作業は、探して書くことから、示された候補と文面を確かめて送ることに変わります。

想定削減率
61%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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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。

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 対応スピード向上
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UC-0123

新規取引先の反社・コンプライアンス確認を、根拠付きで一次調査して記録に残す

取引先の商号・所在地・代表者名を入力に、社内の確認基準に沿って公開情報を集め、根拠のURLを付けた調査メモを作ります。担当者の作業は、自分で検索することから、集まった情報を読んで判断す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
Power Automate 構成例 法務 不動産・保険 判断支援
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UC-0115

紙の図面を読み取って、図面番号と属性で探せるようにする

紙やPDFで届く図面を入力に、表題欄から図面番号・品名・材質・改訂記号を読み取り、探せる形の台帳にします。担当者の作業は、1枚ずつ見て台帳に打ち込むことから、読み取り結果を確かめて登録することに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 生産 商社・建設 属人化解消
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UC-0108

納付期限が来る特許を、事業での使用状況と照らして維持と放棄の判断材料を作る

翌々月に特許料の納付期限が来る権利を一覧にし、公報から請求項の要点を取り出して、自社の製品仕様や事業計画と突き合わせた検討表を作ります。維持する理由と放棄してよい理由の両方を並べます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 知財 IT・SaaS・その他 判断支援
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UC-0105

補助金・助成金の申請書の下書きを、公募要領と社内資料から作る

公募要領と社内の資料を入力に、審査項目に対応づけた事業計画書の下書きと、必要書類の一覧を作ります。担当者の作業は、白紙から書き起こすことから、下書きを自社の言葉に直して数値を確かめることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 経営企画 小売・建設 対応スピード向上
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UC-0078

過去の技術報告書から類似の検討結果を根拠付きで探して開発の重複をなくす

「昔、似た材料で検討した気がする」という問いに対し、20年分の技術報告書と検討書から該当箇所を探し、報告書名・年度・担当者・ページを示した回答案を返します。研究開発者の作業は、共有フォルダを探して経験の長い技術者に聞くことから、示された原典を読んで判断することに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 品質管理 その他・医療 判断支援
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UC-0043

決算説明会の想定問答集を決算資料と過去の質疑記録から作る

決算短信・決算説明資料と過去の説明会の質疑記録を入力に、前回聞かれて今回数字が動いた論点から想定質問を出し、資料名とページを根拠に付けた回答案を作ります。数値の照合はプログラムが行い、IR担当の作業は、記録の読み返しと回答の執筆から、根拠を見て直すことに変わります。

想定削減率
62%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 経営企画 IT・SaaS・小売 品質標準化
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