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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 4 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
利用ツールPython×またはClaude×またはGoogle Apps Script×かつ業界飲食×かつAI機能校正×または分類×または読み取り(OCR)×
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-0238

通い箱・パレットの回収状況を追って、返ってこないものを拾う

出荷票と回収票を読み取って得意先ごとの容器の残数を出し、長く戻っていないものと回収のペースが落ちた先を毎月拾います。担当者の作業は、伝票を1枚ずつ突き合わせることから、差が出た先だけを確かめることに変わります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 物流 EC・小売 入力漏れ削減
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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。

想定削減率
68%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 品質管理 その他・医療 入力漏れ削減
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UC-0050

求人原稿を法令と社内ルールに照らして出稿前にチェックする

求人媒体へ出す前の原稿を入力に、法令上の必須記載の欠落、使ってはいけない表現、社内の表記ルール違反を一度に洗い出し、指摘箇所と修正案を一覧で返します。担当者の作業は、全文を読み比べることから、指摘を採るか採らないかを判断することに変わります。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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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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