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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 37 件/全 249 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×またはGoogle Apps Script×またはGemini×かつ主な効果品質標準化×かつAI機能校正×または分類×または対話×
UC-0248

製品ラベルと取扱説明書の表示事項を、出荷前に社内の表示ルールに照らして点検する

製品ラベルと取扱説明書を読み取り、自社の表示ルール表に照らして点検します。足りない項目、ルール表の文言と違う箇所、ラベルと取説の食い違いの3つを、出荷前に一覧にします。

想定削減率
65%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 品質管理 EC・医療 品質標準化
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UC-0241

入稿する広告データを、媒体ごとの規定に照らして入稿前に点検する

入稿する広告クリエイティブを、媒体ごとの入稿規定と突き合わせ、直すべき箇所を一覧にします。文字数や画像の寸法は機械で測り、必須表記の有無や禁止表現の判断だけをAIに渡します。担当者の作業は、規定を調べて探すことから、出た一覧を確かめることに変わります。

想定削減率
62%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 品質標準化
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UC-0234

社外から持ち込まれる技術提案・売り込みを、受け取る前に切り分ける

外部から届いた技術提案のメールを、添付ファイルを開かないまま、差出人・件名・本文・添付のファイル名だけで仕分けます。「そのまま見てよい」「NDAを結んでから見る」「見ずに返す」の3つに振り分け、技術者が中身を読む前に扱いを決められます。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 知財 IT・SaaS・その他 判断支援
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UC-0233

受験生と保護者からの入試の問い合わせに、募集要項を根拠にチャットで一次回答する

受験生と保護者から届く入試日程・出願資格・学費・奨学金・オープンキャンパスの質問に、受付中の年度の募集要項とFAQを根拠にWebチャットで一次回答します。根拠が無い質問と、合否や成績に関わる質問は職員へ回します。

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 教育 品質標準化
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UC-0231

外国人の住民・利用者向けのお知らせを、やさしい日本語に書き換えて点検する

手続き・行事・ごみ出し・利用料などのお知らせを、外国人の住民や利用者に向けてやさしい日本語に書き換えます。書き換えた文を自組織の基準に照らして点検し、元の文にあった日付・金額・持ち物・期限が落ちていないかを指摘します。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 総務 介護・医療 入力漏れ削減
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UC-0224

仕訳データから確認すべき伝票を分類して、月次の点検を毎日に分ける

会計システムから出力した仕訳データを、確認が要るものと要らないものにAIが分類し、なぜ確認が要るのかを付けて一覧にします。経理担当者の作業は、全件を目で追うことから、分類された件を見ることに変わります。

想定削減率
72%
導入難易度
★★★★☆
実装
半自動化
n8n 構成例 経理 IT・SaaS・その他 入力漏れ削減
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UC-0222

実験・試験の計画をAIとの対話で詰めて、条件の抜けと安全の確認を済ませる

実験計画の下書きを入力に、社内の計画書の必須項目と過去の類似の計画に照らして、書かれていない条件をAIが対話で聞き出し、レビューに回せる状態に整えます。グループリーダーの作業は、抜けを指摘して差し戻すことから、内容そのものを見ることに変わります。

想定削減率
66%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 研究開発 IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0221

求人票と労働条件通知書の記載が食い違っていないかを、内定を出す前に点検する

求人票・選考中に提示した条件・労働条件通知書の3つを入力に、明示事項を項目ごとに抜き出して並べ、食い違いと記載漏れを箇所つきで指摘します。担当者の作業は、3つの書類を並べて目で追うことから、指摘を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 人事 人材・介護 品質標準化
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UC-0195

営業秘密として守る文書を仕分けて、表示とアクセス記録の状態を点検する

共有フォルダの文書を入力に、文書の種類を仕分けたうえで中身から秘密区分の候補を出し、実際に付いている表示・アクセス権限・閲覧記録と突き合わせて食い違いを一覧にします。担当者の作業は、1件ずつ開いて判断することから、指摘された文書を確かめて区分を確定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
Azure AI 構成例 情報システム IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0194

面接官の練習をAIに候補者役をさせて行い、質問の癖と聞いてはいけない事項を点検する

募集職種と候補者像を入力に、AIが候補者役を務めて模擬面接を行い、面接官が投げた質問を「適性と能力を見る質問だったか」「聞いてはいけない事項に触れていないか」「深掘りができていたか」に整理します。人事は、全員の練習に付き添うことから、指導が必要な人と話すことへ変わります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0181

外注した翻訳を受け入れる前に、訳抜けと数値違いと用語の不統一を点検する

翻訳会社から納品された訳文と、その原文を渡します。段落の対応・数値と単位・型番・用語集との一致・訳抜けの5点で突き合わせ、差し戻す箇所だけを原文と訳文の位置つきで一覧にします。訳の巧拙は採点しません。

想定削減率
64%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 マーケティング IT・SaaS・医療 判断支援
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UC-0177

契約書の条番号のずれと別紙の参照漏れ、定義語の不統一を締結前に点検する

契約書の本文を入力に、「第◯条に定める」といった相互参照が実在する条を指しているか、引用された別紙が添付されているか、定義した語が本文で一貫して使われているかを点検し、食い違いを箇所つきで一覧にします。担当者の作業は、通しで読んで番号を追うことから、指摘を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
72%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 営業 IT・SaaS・商社 品質標準化
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UC-0159

個人情報の開示・訂正・利用停止の請求を、期限内に回して記録に残す

本人から届いた請求の文面を入力に、開示・第三者提供記録の開示・訂正等・利用停止等のどれに当たるかを切り分け、対象範囲と本人確認の状態を整理して、回答書の下書きまで作ります。担当者の作業は、読んで判断することから、切り分けの結果を確かめることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Make 構成例 カスタマーサポート EC・人材 品質標準化
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UC-0146

出願前の特許明細書で、図面の符号と用語の食い違いを点検する

特許事務所から届いた明細書案を入力に、図面の符号と本文の対応、同じ部材を指す語のゆれ、請求項の語が明細書に説明されているかを一覧にします。担当者の作業は、全文を目で追うことから、指摘された箇所を確かめ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
ChatGPT 構成例 知財 IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0140

学会発表と論文の英文原稿を、投稿前に校正して用語と表記をそろえる

英文の原稿を入力に、文法と語法の修正案、社内用語集との食い違い、投稿規程(語数・見出し・単位表記)に反する箇所を、根拠付きの指摘リストとして受け取ります。書き手の作業は、自分で見直すことから、指摘を採否することに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 研究開発 IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0128

同じ物をばらばらに買っている状態を購買明細から見つけて、集約の候補を出す

購買明細の自由記述の品名を品目区分に分類し、同じ物の異なる呼び方をまとめて、拠点ごとの仕入先と単価のばらつきを一覧にします。購買担当の作業は、1行ずつ品名を読んで区分に当てはめることから、まとまった結果を見て集約を検討す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
Python 構成例 経理 介護・医療 判断支援
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UC-0127

入札・提案書の要求事項に対する記載漏れを、提出前に点検する

仕様書やRFPから要求事項を1件ずつ取り出し、提案書のどこで答えているかを対応付けて、記載のないものを一覧にします。取りまとめ担当の作業は、全文を突き合わせて読むことから、挙がった未対応の箇所を確かめて埋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
Power Automate 構成例 営業 IT・SaaS・広告 品質標準化
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UC-0126

退職者と選考辞退者へのヒアリングをAIとの対話で行い、理由を集計する

退職者と選考辞退者に、決めた設問に沿ってAIとの対話で答えてもらい、回答を分類して月次で集計します。人事の作業は、1人ずつ面談して記録することから、集まった回答を読んで改善につなげ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
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0121

文書の保存期間を判定して、廃棄してよいものと残すものを分ける

倉庫の文書箱の目録と共有フォルダの一覧を入力に、文書の種別を分けて、保存年限の対応表を引き当てます。担当者の作業は、1件ずつ根拠法令を調べることから、示された候補を確かめて廃棄の可否を決めることに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 法務 IT・SaaS・士業 品質標準化
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UC-0112

取扱説明書を改訂したときに、旧版との差分と表記のゆれを出荷前に点検する

改訂前後の取扱説明書を入力に、変わった箇所だけを抜き出し、その箇所が社内の表記ルールと用語集に沿っているかを点検します。直し忘れた旧仕様の記述や、訳語の不一致も指摘します。

想定削減率
64%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 品質管理 IT・SaaS・その他 品質標準化
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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。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 法務 IT・SaaS・士業 品質標準化
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UC-0101

顧客マスタの重複と表記ゆれを見つけて、名寄せの候補を出す

顧客マスタのレコードを入力に、表記ゆれと重複の候補を見つけ、法人番号で裏付けの取れたものと取れないものに分けます。担当者の作業は、登録のたびに既存を検索して見比べることから、提示された候補を判断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
Python 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 入力漏れ削減
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UC-0077

セキュリティの警告メールを仕分けて対応が要るものだけ担当へ回す

共有メールボックスに届くセキュリティ通知を入力に、通知元の製品名、出来事の種類、対象の機器や利用者、本文に書かれた重大度を抜き出し、あらかじめ人が決めた区分へ仕分けます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 情報システム IT・SaaS・自治体 品質標準化
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UC-0075

応募者からの選考中の問い合わせにチャットで一次回答する

中途採用の選考中に応募者から届く「選考はどこまで進んでいるか」「面接は対面かオンラインか」といった問い合わせに、募集要項と応募者へ開示済みの案内だけを根拠にして、その場で一次回答を返す構成です。合否や評価に触れる質問には答えさせず、採用担当へ引き継ぎます。

想定削減率
58%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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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。

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