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。
事業計画の前提に使った外部データの更新を毎月追って、前提のずれを知らせる
中期経営計画や年度予算の前提に使った外部データを台帳にし、その出どころを毎月エージェントに見に行かせます。更新があった前提と、ずれが許容の幅を超えたものだけを知らせます。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0182設備の点検写真を前回と同じ画角で撮り、前回との違いから劣化の進み方を見る
定期点検で撮る設備の写真を対象にします。同じ箇所を同じ画角で撮り、その箇所の前回・前々回の写真と3枚まとめてAIに渡すと、前回から変わったかどうかと、どこがどう変わったかを返します。前回の写真を探して見比べる作業がなくなります。
詳しく見る → UC-0158顧客から届いた荷傷み・誤品の申告を、出荷時の記録と写真で切り分ける
顧客から届いた荷傷み・誤品の申告写真と、出荷時に撮った荷姿の写真を並べて突き合わせ、原因が自社の出荷か輸送中かを一次的に切り分けます。担当者の作業は、記録と写真を探して見比べることから、出てきた切り分け結果を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0125返品された商品の状態を写真で見分けて、再販・補修・廃棄に仕分ける
返品された商品と付属品の写真を入力に、社内の判定基準に当てはめて再販・補修・廃棄の候補を示します。検品担当の作業は、状態を一から見て判断することから、示された候補と根拠を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0106入荷した貨物の破損と員数違いを写真で記録して、運送会社への申し立て資料を作る
入荷した貨物をスマートフォンで撮った写真を入力に、外装の破損、荷崩れ、荷札の記載、個口数を読み取り、検品記録の下書きを作ります。異常があれば運送会社への申し立て文も同時に用意します。
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。