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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 8 件/全 257 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
業界その他×または商社×または小売×かつ部門法務×または物流×かつAI機能予測×または検索(RAG)×または分類×
UC-0220

在庫の使用期限を毎日点検して、期限切れと先入先出の乱れを洗い出す

ロットごとの在庫数と期限、直近の出荷実績を入力に、そのロットを期限までに使い切れるかを見積もり、「期限切れの見込み」「先入先出の乱れ」「動きの止まったロット」に区分して、対応が要るものだけを毎日の一覧にします。担当者の作業は、期限の一覧を目で追うことから、示された順に手を打つことに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 品質管理 医療・小売 入力漏れ削減
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UC-0191

入荷予定と荷卸しの実績から、翌日のバースの時間割を組んで待ち時間を減らす

翌日入ってくる便ごとに、荷卸しにかかる時間を過去の実績から見込み、その見込みをもとにバース(荷受け場)の時間割を組みます。トラックが同じ時刻に重なるのを前日のうちにならし、構内での待ち時間を短くします。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Make 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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UC-0180

倉庫の保管場所を出荷実績から見直して、取り出しの短い配置案を出す

倉庫のどの棚に何を置くかの見直しを対象にします。直近12か月の出荷実績と棚の条件を渡すと、出荷が多い品目を手前へ、一緒に出る品目を近くへ動かす配置案が、移動の手間と効果を添えて出ます。集計と可否の判断の時間が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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UC-0133

納品先ごとに違う納品条件を、出荷現場の質問に根拠付きで答える窓口を作る

納品先ごとの覚書・納品指示書・過去のやり取りを検索できる形にし、出荷現場からの質問に、どの文書の何行目に書かれているかを添えて答えます。担当者の作業は、探して伝えることから、返ってきた答え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
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート EC・小売 属人化解消
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UC-0117

棚卸の差異を、入出庫の記録から原因別に切り分ける

棚卸で出た差異を入力に、同じ時期の入出庫の記録と照らして、原因の候補を区分ごとに並べます。担当者の作業は、差異を1件ずつ追いかけることから、示された候補を確かめて原因を確定す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
Python 構成例 物流 EC・商社 入力漏れ削減
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UC-0068

法務への相談・契約審査の依頼を仕分けて、ひな形で済むものと審査が必要なものに分ける

依頼フォームに書かれた相談内容を入力に、依頼の種別、緊急度、必要書類の不足を判定し、自社ひな形で済むものと法務の審査が必要なものに分けます。法務の作業は、届いた順に内容を読んで判断することから、仕分け済みの一覧を上から処理することに変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 法務 IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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UC-0063

需要のばらつきから発注点と発注量を決めて、毎週の発注案を出す

過去の出荷実績と調達リードタイムから品目ごとの発注点と発注量を計算し、仕入先からの連絡や営業の情報を読み取って補正の根拠を添えた発注案を毎週出します。購買担当の作業は、在庫と実績を見て発注量を決めることから、提示された案を確認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 物流 EC・商社 判断支援
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UC-0048

翌週の出荷量を予測して物流センターの日別の必要人員を決める

WMSの出荷実績と、荷主から届く販促の連絡、祝日の並びを入力に、翌週の日別の出荷件数を時系列予測で見込み、工程ごとに必要な人数を上振れ・下振れの幅つきで計算します。計画担当の作業は、実績を集めて勘で件数を置くことから、出てきた人数の幅を見て派遣の発注数を決めることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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