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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 3/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Google Vertex AI×またはOpenSearch×かつ主な効果判断支援×かつAI機能要約×または予測×または校正×または分類×
UC-0165

間接材の購入依頼を、標準品と単価契約に照らして仕分け、相見積の要否まで返す

購買部門に届く間接材の購入依頼を、標準品カタログと単価契約に照らして仕分け、相見積の要否と承認者まで付けた回答案を作ります。購買担当の作業は、1件ずつ調べて答えることから、出てきた回答案の根拠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
Microsoft Copilot 構成例 購買 IT・SaaS・介護 判断支援
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UC-0111

既存顧客の解約の兆しを利用状況と問い合わせから拾って、フォローの順番を決める

製品の利用ログ、問い合わせ履歴、請求の状況を入力に、顧客ごとの解約の確率を出し、問い合わせ本文から読み取れる不満の中身を添えて、フォローする順番の案を作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Python 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 判断支援
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UC-0048

翌週の出荷量を予測して物流センターの日別の必要人員を決める

WMSの出荷実績と、荷主から届く販促の連絡、祝日の並びを入力に、翌週の日別の出荷件数を時系列予測で見込み、工程ごとに必要な人数を上振れ・下振れの幅つきで計算します。計画担当の作業は、実績を集めて勘で件数を置くことから、出てきた人数の幅を見て派遣の発注数を決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
Python 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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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。

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