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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 7 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×またはGoogle Apps Script×かつ業務情報検索×かつ主な効果対応スピード向上×
UC-0202

倉庫で働く外国人スタッフの作業中の質問に、作業手順書を根拠に母語で答え、答えられない質問をリーダーへ回す

外国人スタッフが作業中に母語で打った質問に、作業手順書の該当箇所を根拠にして母語で即答します。手順書に根拠がない質問と安全に関わる質問はAIが答えず、日本人リーダーへ回します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 物流 EC・小売 対応スピード向上
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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。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 品質管理 医療・小売 対応スピード向上
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UC-0131

スカウトを送る候補者を要件に照らして選び、一人ずつに合わせた文面の下書きを作る

候補者の職務経歴と募集要件を入力に、要件のどこに当たっているかを根拠付きで示し、その根拠を引いたスカウト文の下書きを作ります。採用担当の作業は、探して書くことから、示された候補と文面を確かめて送ることに変わります。

想定削減率
61%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0129

利用部門からのデータ抽出依頼に、集計の案と結果の説明の下書きを作る

利用部門の依頼文とテーブル定義を入力に、集計の案(SQL)と、結果を読むための説明の下書きを作ります。データ担当の作業は、ゼロから書くことから、示された案を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 対応スピード向上
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UC-0105

補助金・助成金の申請書の下書きを、公募要領と社内資料から作る

公募要領と社内の資料を入力に、審査項目に対応づけた事業計画書の下書きと、必要書類の一覧を作ります。担当者の作業は、白紙から書き起こすことから、下書きを自社の言葉に直して数値を確かめることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 経営企画 小売・建設 対応スピード向上
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UC-0045

注文状況の問い合わせに受注データと配送状況を照会して回答案を作る

注文・配送・返品に関する問い合わせメールを入力に、AIが「注文の検索」「出荷状況と伝票番号の取得」「返品規定の参照」といった読み取り専用の道具を自分で選んで呼び出し、集めた事実をもとに回答案を作ります。担当者が受注管理画面と配送業者の追跡ページを行き来して調べる作業が減ります。

想定削減率
57%
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・小売 品質標準化
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UC-0017

公開特許公報を要約して自社領域との関連を整理する

公開特許公報を入力に、「何を解決しようとしている発明か」「どういう構成か」「請求項1の範囲は何か」を定型の観点で要約させ、自社の技術領域との関連度を分類させます。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 知財 IT・SaaS・医療 対応スピード向上
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