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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 15 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×かつ業界人材×かつAI機能校正×または抽出×または要約×
UC-0246

貸し出した端末と周辺機器の所在と保証期限を追って、返却漏れを拾う

社員へ貸し出したノートPCや周辺機器について、貸出と返却の連絡を1つの台帳にまとめ、返っていない端末と期限の近い端末を毎朝の一覧に出します。督促の文面は下書きまで作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Google Apps Script 構成例 情報システム IT・SaaS・その他 入力漏れ削減
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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-0240

リファレンスチェックの依頼と回収を回して、選考記録に残す

候補者の同意を確かめたうえで、募集要件から推薦者への質問を組み立て、依頼状の下書きを作り、返ってきた回答を観点ごとに要約します。聞いてはいけない事項が混ざっていないかの点検まで行います。採用担当の作業は、文面を書いて回答を整理することから、出来上がったもの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
半自動化
Google Apps Script 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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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-0203

カジュアル面談の記録から、一次面接の面接官に渡す引き継ぎメモを作る

カジュアル面談の文字起こしや手書きメモを渡すと、候補者の関心事・懸念・志向・次に確かめることの4欄にまとめた引き継ぎメモの案を作ります。採用担当は案を確かめて、一次面接の面接官へ渡します。

想定削減率
68%
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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UC-0196

問い合わせと商談で出た要望を毎月まとめて、製品開発へ渡す一覧にする

問い合わせの対応履歴と商談メモを入力に、要望に当たる部分を抜き出し、言い方の違う同じ要望をまとめて件数と顧客名を集計し、開発へ渡す一覧にします。担当者の作業は、1件ずつ読んで転記することから、まとまった一覧を確かめて優先度を相談す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
Zapier 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 判断支援
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UC-0162

社員インタビューの録音から、採用広報の記事と募集要項の下書きを作る

社員インタビューの録音の文字起こしを入力に、採用広報の記事の下書きと、募集要項の魅力づけの文面を作ります。担当者の作業は、録音を聞き直して一から書くことから、下書きを本人の発言と突き合わせることに変わります。

想定削減率
61%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 採用 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0154

面接の評価コメントを候補者ごとにそろえて、合否会議の比較表にする

面接官が残した評価コメントを入力に、募集要件の観点ごとに要約と引用を割り付け、候補者を横並びにした比較表を作ります。新しく評価を書くのではなく、すでにあるコメントをそろえる作業です。合否会議の前の読み直しと転記が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0138

求人媒体から届く応募通知を読み取って、応募者台帳に一本化する

複数の求人媒体から届く応募通知メールを入力に、氏名・連絡先・応募職種・応募拠点・経歴の要点を抽出し、1つの応募者台帳へ自動で追記します。担当者の作業は、転記から、抽出結果の確認と初回連絡に変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 人事 人材・介護 入力漏れ削減
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UC-0118

保有個人データの台帳を作り、公表項目と実態の食い違いを洗い出す

システムの仕様書と業務の手順書を入力に、どこにどんな個人データがあるかを洗い出し、公表している利用目的と照らして食い違いを一覧にします。担当者の作業は、関係者に聞いて回ることから、出てきた候補を確かめることに変わります。

想定削減率
69%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 情報システム IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0107

採用の選考歩留まりを毎月集計して、どこで候補者が離脱しているかを洗い出す

採用管理システムから書き出した選考ステータスを入力に、ポジションごとの応募から内定承諾までの通過率を集計し、前月との差が大きい箇所と、辞退コメントから読み取れる論点を整理します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 人事 IT・SaaS・その他 判断支援
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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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UC-0033

応募書類を募集要件と突き合わせて一次確認の所見を作る

応募者から届いた職務経歴書と履歴書を入力に、ポジションごとの募集要件の項目を1つずつ見て、その要件について書類のどこに何と書かれているかを原文の引用付きで並べた一覧を作ります。採用担当の作業は、数ページの職務経歴書を最初から読んで要件を思い出しながら照合することから、要件ごとに並んだ引用を見て原本で裏を取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
Power Automate 構成例 人事 IT・SaaS・その他 品質標準化
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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。

想定削減率
70%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Google Apps Script 構成例 マーケティング IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0010

面接の録音から評価シートの下書きを作る

オンライン面接の文字起こしを入力に、生成AIへ評価項目ごとに「候補者が何を言ったか」を抜き出させます。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 採用 IT・SaaS・人材 品質標準化
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