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。
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。
詳しく見る → UC-0204賃貸の反響メールから希望条件と空き状況を拾い、初回返信と内見候補日の下書きを翌朝までに用意する
ポータルサイトや自社サイトから届く反響メールを読み、物件・希望条件・希望日を抜き出して、台帳の空き状況と内見枠をもとに初回返信の下書きと追客の予定を作ります。送信は担当者が確認してから行います。
詳しく見る → UC-0186社員紹介の受付から選考の進捗までを回して、紹介した社員へ状況を返す
社員が知人を紹介する制度の受付を1つのフォームに寄せ、募集中のポジションの候補を出し、選考の段階が変わるたびに紹介した社員へ返す文面を下書きします。担当者の作業は、経路をまたいだ情報集めから、下書きの確認に変わります。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0161更新の時期が来る定期契約を毎月洗い出して、案内と条件変更の説明文を作る
契約台帳を入力に、更新の時期が来た契約を毎月抜き出し、その契約の利用実績と条件変更を踏まえた更新案内の下書きを作ります。担当者の作業は、一件ずつ文面を書くことから、出てきた下書きを読んで直すことに変わります。
詳しく見る → UC-0131スカウトを送る候補者を要件に照らして選び、一人ずつに合わせた文面の下書きを作る
候補者の職務経歴と募集要件を入力に、要件のどこに当たっているかを根拠付きで示し、その根拠を引いたスカウト文の下書きを作ります。採用担当の作業は、探して書くことから、示された候補と文面を確かめて送ることに変わります。
詳しく見る → UC-0129利用部門からのデータ抽出依頼に、集計の案と結果の説明の下書きを作る
利用部門の依頼文とテーブル定義を入力に、集計の案（SQL）と、結果を読むための説明の下書きを作ります。データ担当の作業は、ゼロから書くことから、示された案を確かめて直すことに変わります。
詳しく見る → UC-0113ウェビナーの録画から、参加者と欠席者に配るフォロー資料を作る
ウェビナーの録画の文字起こしと参加者名簿を入力に、要点レポート、質疑応答のまとめ、参加の状況に応じたフォローメールの下書きを作ります。最後まで見た人、途中で抜けた人、申し込んだが来なかった人で、送る内容を変えます。
詳しく見る → UC-0105補助金・助成金の申請書の下書きを、公募要領と社内資料から作る
公募要領と社内の資料を入力に、審査項目に対応づけた事業計画書の下書きと、必要書類の一覧を作ります。担当者の作業は、白紙から書き起こすことから、下書きを自社の言葉に直して数値を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0091希望とスキルと法令の制約を満たすシフト表の原案を作る
工程ごとの必要人数、資格、法令の制約、本人の休み希望を入力に、条件を満たすシフト表の原案を作ります。管理者の作業は、白紙の表を埋めて何度も組み直すことから、出てきた原案を見て調整することに変わります。
詳しく見る → UC-0074対外発表の資料を公開前に点検して未出願の発明と秘密情報の記載を洗い出す
学会の予稿やプレスリリースなど社外へ出す技術資料を入力に、社内の公開前チェック基準と過去の指摘記録に照らして、出願前の発明や秘密にしている条件値に当たりうる記載を、基準番号・理由・確認先つきの表にします。知財担当の作業は、資料を読んで該当箇所を探すことから、挙がった箇所を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0055店舗に付いたGoogleの口コミを読み分けて、返信案と本部への報告を作る
店舗に付いたGoogleの口コミを読み、そのまま返信してよいものと、本部が事実を確かめてから対応すべき苦情とに分けます。前者には口コミの中身に触れた返信案を作り、後者は本部へ報告に回します。
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 →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。