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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 4 件/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Python×かつ業務データ入力・転記×かつ主な効果判断支援×または対応スピード向上×
UC-0143

複数の銀行口座の入出金を毎日集めて、口座間の資金移動の指示案まで作る

複数の銀行口座の残高と入出金明細を毎朝集め、摘要から相手先と取引区分を判別して、当日の支払予定と照らした口座別の過不足を出します。担当者の作業は、各行のサイトを回って集計することから、過不足の一覧を見て資金移動を決め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
Google Apps Script 構成例 経理 商社・小売 判断支援
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UC-0049

入社・退職の連絡から社会保険と雇用保険の手続きリストと期限を作る

顧問先からメールや添付ファイルで届く入社・退職の連絡を入力に、生成AIで氏名・日付・給与・週の労働時間などを抜き出し、曖昧な点と聞き返しの文面を下書きします。必要な手続きと提出期限は、人が管理するルール表とプログラムで決めます。連絡を読み解き、期限を数えて台帳に書く作業が減ります。

想定削減率
58%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 人事 その他・士業 入力漏れ削減
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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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UC-0007

入金明細と売掛金の消込候補を作成する

銀行の入金明細(振込日、振込名義、金額)と、会計システムの売掛金残高データを入力に、「この入金はどの請求に対するものか」の候補を提示させます。

想定削減率
76%
導入難易度
★★★★☆
実装
半自動化
Python 構成例 経理 IT・SaaS・商社 対応スピード向上
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