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。
為替予約とヘッジ対象の残高を突き合わせて、過不足と指定のずれを洗い出す
為替予約の建玉一覧と、外貨建ての債権債務・予定取引の一覧を突き合わせ、予約の過不足、通貨や期日のずれ、ヘッジ指定の抜けをAIが判定して一覧にします。財務担当者の作業は、全件を目で照らすことから、印の付いた件を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0212外部に委託した試験・分析の報告書を読み取って、社内の試験データに取り込む
外部の試験機関から届く試験報告書のPDFを入力に、試料、試験方法、試験条件、測定値と単位、判定、試験日を読み取り、社内の試験データベースへ取り込む下書きを作ります。単位の換算と規格値との比較は機械が行い、人は確認だけを行います。
詳しく見る → UC-0141輸入する商品の関税分類（HSコード）の候補を仕様から出して、通関前の確認資料を作る
商品の仕様書と説明文を入力に、材質・用途・機能・加工の程度を整理し、関税率表の分類候補を根拠と反証つきで並べます。担当者の作業は、ゼロから調べることから、提示された候補を検証して決めることに変わります。
詳しく見る → UC-0137仕入先から届く試験成績書を読み取って、受入検査の記録と規格判定まで自動化する
仕入先から届く試験成績書を入力に、材料の識別情報と試験値を抽出し、社内で定めた規格値と照合して合否の候補を出します。受入検査担当の作業は、紙を見ながら打ち込むことから、抽出された値が正しいかを確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0134海外から届く英文契約を、日本語の論点メモに直して法務がレビューできる状態にする
英文契約のPDFと自社のひな形を入力に、条項ごとの日本語の要点、ひな形との違い、確認すべき論点を1枚にまとめます。法務の作業は、英文を頭から読むことから、示された論点を条文で確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0100部品・原材料の規制適合の資料を読み取って、含有物質の台帳にする
仕入先から届く不使用証明書や成分表を入力に、物質名・CAS番号・含有量を読み取り、含有物質の台帳に登録できる形にします。担当者の作業は、資料を開いて転記することから、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-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。
詳しく見る → UC-0061輸出入の船積書類を突き合わせて、記載の食い違いを見つける
1件の輸入案件に届く5〜6種類の船積書類を入力に、品名・数量・重量・金額・船積港・船積日などの記載を書類どうしで突き合わせ、食い違いを一覧にします。担当者の作業は、書類を並べて目で照合することから、指摘された差異を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0058FAXやPDFで届く注文書を読み取って受注データを作る
取引先からFAXやメールで届く注文書を入力に、得意先・品番・数量・希望納期・単価を読み取り、販売管理システムに登録できる形の受注データにします。担当者の作業は、打ち込むことから、読み取り結果を確認して承認することに変わります。
詳しく見る → 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。
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-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。
詳しく見る → UC-0005受領請求書のPDFを読み取って支払データを作成する
仕入先から届く請求書PDFを入力に、OCRで取引先名、請求書番号、請求日、支払期日、税抜金額、消費税額、税率区分、明細行を抽出し、構造化データとして受け取ります。さらに、抽出した明細と過去の仕訳実績を照合して、勘定科目と部門コードの候補を付けます。
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。