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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 11/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Zapier×またはMicrosoft Copilot×またはPython×またはOpenSearch×かつ業界EC×または物流×かつAI機能読み取り(OCR)×または判定×または校正×
UC-0214

化粧品・健康食品の広告表現を、出稿前に社内基準と公的な考え方に照らして点検する

化粧品・健康食品・医薬部外品の広告原稿を、自社の表現ルール集に当てて、効能効果を言いすぎている疑いのある箇所を洗い出します。原文の引用・当たるルール・言い換え候補の3点セットで返し、出稿の可否は人が決めます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 マーケティング EC・その他 品質標準化
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UC-0201

契約した数量・機能と実際の利用状況のずれを毎月見て、増減の提案とフォローを決める

契約内容と当月の利用実績を突き合わせ、ずれの型を「上限に迫っている」「契約より大幅に少ない」「特定の機能が使われていない」などに分け、フォローの種類と優先度を判定します。担当者の作業は、900社分の数字を見比べることから、示された順に動くことへ変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 カスタマーサポート IT・SaaS・人材 判断支援
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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。

想定削減率
69%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 営業 EC・商社 品質標準化
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UC-0166

運行記録と点呼記録を突き合わせて、拘束時間と休息期間の基準に外れた運行を洗い出す

運行記録と点呼記録を毎日突き合わせ、拘束時間・休息期間・連続運転時間を機械で計算して、基準を外れた運行と外れそうな人を朝の一覧に出します。運行管理者の作業は、400運行を目で追うことから、印の付いた運行を確かめ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
Make 構成例 物流 小売・建設 品質標準化
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UC-0152

納品書の控えと受領書の未回収を追って、督促と保管までを回す

戻ってきた受領書のスキャン画像を入力に、伝票番号と受領日を読み取り、出荷実績と突き合わせて回収状況を更新します。担当者の作業は、1枚ずつ番号を見てExcelに印を付けることから、読み取り結果を確認することに変わります。

想定削減率
65%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 物流 商社・小売 入力漏れ削減
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UC-0109

取適法の記載事項と支払期日を毎月点検して、是正が要る取引を洗い出す

発注データ・支払データ・取引先マスタを入力に、書面の記載事項の欠け、支払期日が受領日から60日を超えていないか、実際の支払が期日を過ぎていないかを点検し、是正が要る取引を一覧にします。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 法務 IT・SaaS・商社 入力漏れ削減
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UC-0079

配送業者の運賃請求を出荷実績と運賃表に突き合わせて過払いを見つける

配送業者から届く運賃の請求明細を、自社の出荷実績と契約運賃表に1行ずつ突き合わせ、金額の合わない行だけを洗い出します。担当者の作業は、数千行の明細を抜き取りで見ることから、差異の付いた行だけを調べることに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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UC-0057

仕入先からの値上げ依頼を購買実績と物価指数に照らして、協議用の検討表にまとめる

仕入先から届く値上げ依頼の文書を読み、対象品目・改定率・実施希望日・理由・根拠資料の有無を取り出して、購買実績と物価指数に照らした検討表にまとめます。購買担当の作業は、依頼書と実績を突き合わせて表を作ることから、表を見て協議の進め方を決めることに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 購買 商社・小売 判断支援
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UC-0047

広告やLPの表現を景品表示法と社内基準に照らして一次チェックする

公開前の広告文やLP、メールマガジン、SNS投稿の原稿を、社内のNG表現集や過去の指摘記録と一緒に生成AIへ渡し、「No.1」「最安」「今だけ」などの要確認箇所を、社内基準の番号と理由、必要な根拠資料を付けた表にします。違法か適法かは人が判断し、減るのは該当表現の洗い出しと指摘コメントを書く時間です。

想定削減率
60%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 マーケティング EC・小売 品質標準化
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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。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 マーケティング EC・士業 判断支援
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UC-0007

入金明細と売掛金の消込候補を作成する

銀行の入金明細(振込日、振込名義、金額)と、会計システムの売掛金残高データを入力に、「この入金はどの請求に対するものか」の候補を提示させます。

想定削減率
76%
導入難易度
★★★★☆
実装
半自動化
Python 構成例 経理 IT・SaaS・商社 対応スピード向上
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