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。
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。
詳しく見る → 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。
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-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。
詳しく見る → UC-0187社内申請の不備を、AIとの対話で提出前に埋めさせて差し戻しを減らす
経費精算や出張申請などの社内申請を、提出する前にTeams上の対話で完成させます。どの様式で出すか、何を添付するか、誰の承認が要るかを1つずつ埋めさせ、総務への差し戻しを減らします。
詳しく見る → UC-0184受け取った請求書が適格請求書の要件を満たしているかを、支払う前に点検する
仕入先から届いた請求書を読み取り、適格請求書として必要な記載事項がそろっているかを1枚ずつ点検します。足りない項目のある請求書を支払う前に洗い出し、再発行を依頼する先の一覧にします。
詳しく見る → UC-0156支払う前に請求書と発注・契約を突き合わせて、二重払いと過払いを止める
受け取った請求書を、支払データを作る直前に止めて、過去の支払履歴・発注データ・契約の単価表と突き合わせます。3つのルールで判定し、止めるべきものだけを人に回します。全件を目で見る確認がなくなります。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → 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。
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-0052窓口に届く紙の申請書・届出を読み取って受付台帳と不備の連絡文を作る
窓口や郵送で届いた申請書をスキャンし、様式ごとに決まった記入欄とチェック欄を読み取って受付台帳の1行を作ります。同時に必須欄の空白や記入の不備を検出し、申請者へ返す連絡文の下書きまで用意します。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0043決算説明会の想定問答集を決算資料と過去の質疑記録から作る
決算短信・決算説明資料と過去の説明会の質疑記録を入力に、前回聞かれて今回数字が動いた論点から想定質問を出し、資料名とページを根拠に付けた回答案を作ります。数値の照合はプログラムが行い、IR担当の作業は、記録の読み返しと回答の執筆から、根拠を見て直すことに変わります。
詳しく見る → UC-0025社外に出す文章の誤字と表記ゆれを社内ルールで一括チェックする
公開前の原稿と、自社で決めた表記ルールの一覧を入力に、誤字・脱字、表記ゆれ、文体の不統一、社名や商品名の誤りを指摘させる構成です。AIに文章を書き換えさせるのではなく、「どこが、どのルールに、どう反しているか」を一覧で返させます。
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。