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。
クレーム・紛争案件の経緯と期限を、メールと資料から時系列にまとめる
取引先とのトラブルが起きた案件について、担当者のメール、議事録、日報、契約書、検査記録から、いつ誰が何を言ったのかを日付順に並べた表を作ります。各行には出どころを付けます。責任の所在や見通しはAIに書かせません。
詳しく見る → UC-0169不具合の連絡を受けたときの初動調査を、該当ロットと過去の類似事例からまとめる
顧客から不具合の連絡が入った直後の1時間を対象にします。製造番号を渡すと、生産管理・出荷・検査記録・過去の不具合台帳をAIエージェントが順に照会し、集めた事実と類似事例を出どころ付きで一次報告の下書きにします。
詳しく見る → UC-0149借入金の返済予定と契約の条件を毎月点検して、期限と財務制限条項の抵触を洗い出す
借入契約書と月次の試算表を入力に、返済期限・報告義務の期日・財務制限条項の余裕度を一覧にします。担当者の作業は、契約書を開いて条件を思い出すことから、出てきた一覧で余裕の小さいものを確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0123新規取引先の反社・コンプライアンス確認を、根拠付きで一次調査して記録に残す
取引先の商号・所在地・代表者名を入力に、社内の確認基準に沿って公開情報を集め、根拠のURLを付けた調査メモを作ります。担当者の作業は、自分で検索することから、集まった情報を読んで判断することに変わります。
詳しく見る → UC-0078過去の技術報告書から類似の検討結果を根拠付きで探して開発の重複をなくす
「昔、似た材料で検討した気がする」という問いに対し、20年分の技術報告書と検討書から該当箇所を探し、報告書名・年度・担当者・ページを示した回答案を返します。研究開発者の作業は、共有フォルダを探して経験の長い技術者に聞くことから、示された原典を読んで判断することに変わります。
詳しく見る → UC-0047広告やLPの表現を景品表示法と社内基準に照らして一次チェックする
公開前の広告文やLP、メールマガジン、SNS投稿の原稿を、社内のNG表現集や過去の指摘記録と一緒に生成AIへ渡し、「No.1」「最安」「今だけ」などの要確認箇所を、社内基準の番号と理由、必要な根拠資料を付けた表にします。違法か適法かは人が判断し、減るのは該当表現の洗い出しと指摘コメントを書く時間です。
詳しく見る → UC-0041過去の試作データから次に試す実験条件を絞り込んで試作回数を減らす
これまでに行った試作の「条件」と「結果」を入力に、次に試す価値が高い条件の候補を複数出します。あわせて、その条件が選ばれた理由を文章で示します。
詳しく見る → UC-0026法改正と通達の更新を毎週巡回して影響のある顧問先と規程を洗い出す
あらかじめ決めた官公庁サイトの一覧を対象に、週1回、更新されたページを見つけて内容を読み、「何が、いつから、誰に適用されるのか」を整理したうえで、顧問先台帳や社内規程と突き合わせて影響先の候補を出す構成です。
詳しく見る → UC-0015NDAを自社ひな形と比較して差分と論点を出す
先方から提示されたNDAを入力に、自社のひな形および審査基準と条文単位で突合し、「どの条項が」「自社基準とどう違い」「なぜ問題になるか」を抽出させます。
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。
