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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 6/全 225 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Microsoft Copilot×またはPython×かつ主な効果入力漏れ削減×かつAI機能検索(RAG)×または分類×または判定×
UC-0224

仕訳データから確認すべき伝票を分類して、月次の点検を毎日に分ける

会計システムから出力した仕訳データを、確認が要るものと要らないものにAIが分類し、なぜ確認が要るのかを付けて一覧にします。経理担当者の作業は、全件を目で追うことから、分類された件を見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
n8n 構成例 経理 IT・SaaS・その他 入力漏れ削減
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UC-0213

前払費用と未払費用の計上漏れを、契約と支払データから毎月洗い出す

毎月の支払明細を契約書と突き合わせ、支払った期間と役務を受ける期間がずれている取引を拾い出して、前払費用・未払費用の計上が要りそうな契約の一覧を作ります。仕訳を起こすかどうかは経理が決めます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 経理 IT・SaaS・その他 入力漏れ削減
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UC-0117

棚卸の差異を、入出庫の記録から原因別に切り分ける

棚卸で出た差異を入力に、同じ時期の入出庫の記録と照らして、原因の候補を区分ごとに並べます。担当者の作業は、差異を1件ずつ追いかけることから、示された候補を確かめて原因を確定することに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 物流 EC・商社 入力漏れ削減
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UC-0109

取適法の記載事項と支払期日を毎月点検して、是正が要る取引を洗い出す

発注データ・支払データ・取引先マスタを入力に、書面の記載事項の欠け、支払期日が受領日から60日を超えていないか、実際の支払が期日を過ぎていないかを点検し、是正が要る取引を一覧にします。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 法務 IT・SaaS・商社 入力漏れ削減
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UC-0101

顧客マスタの重複と表記ゆれを見つけて、名寄せの候補を出す

顧客マスタのレコードを入力に、表記ゆれと重複の候補を見つけ、法人番号で裏付けの取れたものと取れないものに分けます。担当者の作業は、登録のたびに既存を検索して見比べることから、提示された候補を判断することに変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 入力漏れ削減
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UC-0065

社内システムのアクセス権限を棚卸して、不要な権限と申請漏れを洗い出す

各システムから取り出した実際の権限を入力に、申請台帳と人事マスタと突き合わせ、退職者に残る権限、異動後も残る権限、申請記録のない権限を洗い出します。情報システムの作業は、画面を見比べて照合することから、指摘を確認して依頼を出すことに変わります。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 入力漏れ削減
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