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。
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。
詳しく見る → UC-0214化粧品・健康食品の広告表現を、出稿前に社内基準と公的な考え方に照らして点検する
化粧品・健康食品・医薬部外品の広告原稿を、自社の表現ルール集に当てて、効能効果を言いすぎている疑いのある箇所を洗い出します。原文の引用・当たるルール・言い換え候補の3点セットで返し、出稿の可否は人が決めます。
詳しく見る → UC-0177契約書の条番号のずれと別紙の参照漏れ、定義語の不統一を締結前に点検する
契約書の本文を入力に、「第◯条に定める」といった相互参照が実在する条を指しているか、引用された別紙が添付されているか、定義した語が本文で一貫して使われているかを点検し、食い違いを箇所つきで一覧にします。担当者の作業は、通しで読んで番号を追うことから、指摘を確かめて直すことに変わります。
詳しく見る → UC-0173仕入先の納期・品質・対応を毎月集計して、取引先評価の資料にする
発注・検収の記録、受入検査の結果、不適合の報告、仕入先とのメールを入力に、納期遵守率や不適合率といった数字と、対応の質についての所見を合わせた月次のカルテを仕入先ごとに作ります。担当者の作業は、評価のたびに集計し直すことから、たまった記録を読んで判断することに変わります。
詳しく見る → UC-0127入札・提案書の要求事項に対する記載漏れを、提出前に点検する
仕様書やRFPから要求事項を1件ずつ取り出し、提案書のどこで答えているかを対応付けて、記載のないものを一覧にします。取りまとめ担当の作業は、全文を突き合わせて読むことから、挙がった未対応の箇所を確かめて埋めることに変わります。
詳しく見る → UC-0112取扱説明書を改訂したときに、旧版との差分と表記のゆれを出荷前に点検する
改訂前後の取扱説明書を入力に、変わった箇所だけを抜き出し、その箇所が社内の表記ルールと用語集に沿っているかを点検します。直し忘れた旧仕様の記述や、訳語の不一致も指摘します。
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。