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。
前払費用と未払費用の計上漏れを、契約と支払データから毎月洗い出す
毎月の支払明細を契約書と突き合わせ、支払った期間と役務を受ける期間がずれている取引を拾い出して、前払費用・未払費用の計上が要りそうな契約の一覧を作ります。仕訳を起こすかどうかは経理が決めます。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0099社内規程を改定したときに、他の規程や様式との食い違いを洗い出す
規程の改定案を入力に、他の規程からの参照、用語の定義、数値や期間の食い違いを洗い出します。法務担当の作業は、影響しそうな規程を記憶で探して読み比べることから、指摘された箇所を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0088SaaSの契約数と利用状況を突き合わせて、使われていないライセンスを洗い出す
各SaaSの利用状況と、契約台帳・人事の在籍データを突き合わせ、使われていないライセンス、退職者に残っているアカウント、契約数と利用者数のずれを一覧にします。担当者の作業は、40本のサービスに1つずつログインして数えることから、出てきた一覧を確認することに変わります。
詳しく見る → UC-0039新商品名の候補を先行商標と突き合わせて出願前のリスクを一次仕分けする
商品開発チームが出した名称候補を入力に、特許庁のJ-PlatPat（特許情報プラットフォーム）で検索した結果を読み取り、候補ごとに「先行する登録商標とどれくらい近いか」を高・中・低に仕分けて、その理由を文章で返します。
詳しく見る → UC-0008月次数値の異常値を検出して説明文の下書きを作る
月次試算表（部門別・勘定科目別）と、その明細データ（仕訳）を入力に、前月比・前年同月比・予算比で大きく動いた科目を検出し、その動きが何によって起きたかを明細から特定して、説明文の下書きを作らせます。
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。