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。
取引先監査の提出資料を読み込んで、当日に聞くべき論点を先にまとめる
取引先が監査の前に提出する資料を読み込み、必要な記載があるか、前回の監査から何が変わったか、当日に確認すべき論点は何かを整理します。監査を担当する人の作業は、数十ページを読み通すことから、整理された内容を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0224仕訳データから確認すべき伝票を分類して、月次の点検を毎日に分ける
会計システムから出力した仕訳データを、確認が要るものと要らないものにAIが分類し、なぜ確認が要るのかを付けて一覧にします。経理担当者の作業は、全件を目で追うことから、分類された件を見ることに変わります。
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-0213前払費用と未払費用の計上漏れを、契約と支払データから毎月洗い出す
毎月の支払明細を契約書と突き合わせ、支払った期間と役務を受ける期間がずれている取引を拾い出して、前払費用・未払費用の計上が要りそうな契約の一覧を作ります。仕訳を起こすかどうかは経理が決めます。
詳しく見る → UC-0205審議会・委員会の文字起こしから公開用の会議録要旨を作り、個人情報の点検と公用文の表記の校正まで済ませる
審議会や委員会の文字起こしを、Word の Copilot で議題ごとの要旨にまとめ、発言者を「委員長」「委員A」の表記にそろえます。あわせて、公開前に消すべき個人情報や非公開案件の記載の候補を挙げさせ、表記を自団体の基準にそろえる校正までを1つの文書の中で済ませます。
詳しく見る → UC-0189退去立会いの写真から、入居時との差と原状回復の負担区分の一次案を作る
退去立会いで撮った部屋の写真を、入居時の写真と部位ごとに突き合わせ、変わった箇所を一覧にします。原状回復の負担区分は一次案までを機械が出し、決めるのは人です。退去者との金銭のやり取りに直結する判断は自動化しません。
詳しく見る → UC-0156支払う前に請求書と発注・契約を突き合わせて、二重払いと過払いを止める
受け取った請求書を、支払データを作る直前に止めて、過去の支払履歴・発注データ・契約の単価表と突き合わせます。3つのルールで判定し、止めるべきものだけを人に回します。全件を目で見る確認がなくなります。
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 → UC-0107採用の選考歩留まりを毎月集計して、どこで候補者が離脱しているかを洗い出す
採用管理システムから書き出した選考ステータスを入力に、ポジションごとの応募から内定承諾までの通過率を集計し、前月との差が大きい箇所と、辞退コメントから読み取れる論点を整理します。
詳しく見る → UC-0088SaaSの契約数と利用状況を突き合わせて、使われていないライセンスを洗い出す
各SaaSの利用状況と、契約台帳・人事の在籍データを突き合わせ、使われていないライセンス、退職者に残っているアカウント、契約数と利用者数のずれを一覧にします。担当者の作業は、40本のサービスに1つずつログインして数えることから、出てきた一覧を確認することに変わります。
詳しく見る → UC-0084固定資産の現物確認をスマートフォンの撮影で行い、台帳との差異を洗い出す
現場でスマートフォンから資産を撮影すると、資産管理シールのコードと印字番号を読み取り、固定資産台帳と突き合わせて、その場で「台帳どおり」「場所が違う」「台帳にない」を判定します。担当者の作業は、台帳を印刷して現物を探し歩き、確認結果を後から入力することから、撮って結果を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0071社内向けのお知らせ文を、決まったことのメモから体裁の整った通知にする
会議で決まったことのメモを入力に、社内通知の型に沿った本文を作り、不足している情報を指摘します。総務の作業は、白紙から書き起こすことから、下書きを直して不足を埋めることに変わります。
詳しく見る → UC-0055店舗に付いたGoogleの口コミを読み分けて、返信案と本部への報告を作る
店舗に付いたGoogleの口コミを読み、そのまま返信してよいものと、本部が事実を確かめてから対応すべき苦情とに分けます。前者には口コミの中身に触れた返信案を作り、後者は本部へ報告に回します。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0033応募書類を募集要件と突き合わせて一次確認の所見を作る
応募者から届いた職務経歴書と履歴書を入力に、ポジションごとの募集要件の項目を1つずつ見て、その要件について書類のどこに何と書かれているかを原文の引用付きで並べた一覧を作ります。採用担当の作業は、数ページの職務経歴書を最初から読んで要件を思い出しながら照合することから、要件ごとに並んだ引用を見て原本で裏を取ることに変わります。
詳しく見る → UC-0027社内マニュアルから新人研修の教材と理解度テストを作る
すでに社内にある業務マニュアルや作業手順書を入力にして、研修1コマ分の教材一式を下書きさせます。出てくるのは、講義の筋書き、現場で起きやすい失敗の例、演習の課題、そして理解度テストの設問と正解・解説です。
詳しく見る → UC-0025社外に出す文章の誤字と表記ゆれを社内ルールで一括チェックする
公開前の原稿と、自社で決めた表記ルールの一覧を入力に、誤字・脱字、表記ゆれ、文体の不統一、社名や商品名の誤りを指摘させる構成です。AIに文章を書き換えさせるのではなく、「どこが、どのルールに、どう反しているか」を一覧で返させます。
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。