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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:ChatGPT×利用ツール:Python×利用ツール:OpenSearch×利用ツール:Make×業界:物流×部門:人事×部門:研究開発×部門:総務×
UC-0221

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。

想定削減率
71%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 人事 人材・介護 品質標準化
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UC-0216

設備・車両・契約の増減にあわせて、損害保険の付保漏れと重複を毎月点検する

資産台帳・車両管理表・受注データの毎月の異動を、保険証券から読み取った対象・補償・保険金額・免責金額・期間・特約と突き合わせ、保険に入っていない資産(付保漏れ)と、同じ損害が二重に見られている箇所(重複)の候補を一覧にします。入るかどうかの判断は人が行います。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 総務 不動産・保険 属人化解消
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UC-0176

同業他社の求人と処遇の条件を毎月巡回して、自社の募集条件の見直し材料にする

公開されている他社の求人情報を毎月巡回し、職種ごとに給与レンジ・勤務地・働き方・必須要件・歓迎要件を同じ観点で整理して、自社の募集条件との差を一覧にします。担当者の作業は、求人サイトを見て回って表にまとめることから、整理された比較を読んで条件を決めることに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0138

求人媒体から届く応募通知を読み取って、応募者台帳に一本化する

複数の求人媒体から届く応募通知メールを入力に、氏名・連絡先・応募職種・応募拠点・経歴の要点を抽出し、1つの応募者台帳へ自動で追記します。担当者の作業は、転記から、抽出結果の確認と初回連絡に変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 人事 人材・介護 入力漏れ削減
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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。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 人事 介護・医療 判断支援
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UC-0012

複数社の見積書を突合して比較表を作る

3社から届いた様式のばらばらな見積書(PDF・Excel)を入力に、品目、数量、単価、金額、納期、支払条件、保証範囲、有効期限を抽出し、同じ項目名・同じ単位に揃えた比較表を生成します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 総務 商社・建設 判断支援
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