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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 15/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ChatGPT×かつ業界EC×または宿泊×かつ業務データ入力・転記×または書類作成×
UC-0217

外国人材の採用で、応募者とのやり取りと案内の文面を多言語でそろえる

外国人の応募者に送る募集要項、選考の案内、面接の日程、持ち物、内定後の手続きの文面を、やさしい日本語と母語の併記で作ります。用語集を先に当てるので、訳がぶれません。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 人事 人材・介護 品質標準化
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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。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 マーケティング EC・その他 品質標準化
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UC-0207

団体・法人の宿泊予約の依頼メールを手配表にそろえ、足りない確認事項を返信案にまとめる

団体・法人から届く宿泊の依頼メールを読み取り、人数・日程・部屋割り・食事・宴会場・駐車・請求先などを手配表の項目にそろえて書き込みます。足りない項目は、聞き返す返信の下書きにまとめます。部屋の確保と確定は人が行います。

想定削減率
61%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 カスタマーサポート 宿泊・飲食 入力漏れ削減
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UC-0188

訪日客向けの館内案内とメニューを多言語にして、原文の更新に訳を追随させる

館内の案内やメニュー、注意書きの日本語の原文を台帳で持ち、英語・中国語・韓国語の訳を作ります。原文を直すと、その行に対応する訳へ自動で「要更新」が立ち、古い訳が掲示に残らなくなります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 マーケティング 医療・宿泊 品質標準化
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UC-0185

海外の拠点・仕入先とやり取りする品質の是正要求と回答を、用語をそろえて双方向に訳す

海外の仕入先に出す是正要求と、返ってきた回答書を対象にします。日本語の原稿を用語集に沿って英訳し、届いた回答書を和訳したうえで、要求した項目と回答の項目を対応づけ、答えていない項目と食い違っている項目を一覧にします。

想定削減率
64%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 品質管理 EC・医療 品質標準化
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UC-0159

個人情報の開示・訂正・利用停止の請求を、期限内に回して記録に残す

本人から届いた請求の文面を入力に、開示・第三者提供記録の開示・訂正等・利用停止等のどれに当たるかを切り分け、対象範囲と本人確認の状態を整理して、回答書の下書きまで作ります。担当者の作業は、読んで判断することから、切り分けの結果を確かめることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Make 構成例 カスタマーサポート EC・人材 品質標準化
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UC-0119

外国人従業員向けに、労務の手続きと社内ルールを多言語で案内する

人事が作る案内文や社内の通知を入力に、制度用語の対訳集に沿って多言語に訳し、やさしい日本語版もあわせて作ります。担当者の作業は、翻訳を外部に頼んで待つことから、出てきた訳を確かめて配ることに変わります。

想定削減率
66%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Gemini 構成例 人事 介護・宿泊 対応スピード向上
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UC-0116

エネルギー使用量を月次で集計して、増減の理由と見通しを出す

拠点ごとのエネルギー使用量を入力に、原単位と前年同月比を計算し、増減の要因を切り分ける材料をそろえます。担当者の作業は、数字を集めて表にすることから、出てきた増減の理由を拠点に確かめることに変わります。

想定削減率
69%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 生産 宿泊・小売 判断支援
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UC-0101

顧客マスタの重複と表記ゆれを見つけて、名寄せの候補を出す

顧客マスタのレコードを入力に、表記ゆれと重複の候補を見つけ、法人番号で裏付けの取れたものと取れないものに分けます。担当者の作業は、登録のたびに既存を検索して見比べることから、提示された候補を判断することに変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 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-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。

想定削減率
71%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 カスタマーサポート その他・医療 品質標準化
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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-0035

海外取引先との英文メールを要点整理して返信案まで作る

海外の仕入先や物流業者から届いた英文メールを入力に、スレッド全体の要点、相手が求めていること、こちらが返すべき事項の一覧を日本語で受け取ります。続けて、社内の用語集と定型表現に沿った英文の返信案を作らせます。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 物流 商社・宿泊 品質標準化
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UC-0024

出荷前の荷姿写真から荷札の不備と積付け不良を見つける

出荷直前に撮った荷姿の写真を入力に、荷札の出荷番号と届け先を読み取って出荷指示データと突き合わせ、さらに「取扱表示のラベルが貼られているか」「段ボールが潰れていないか」「パレットからはみ出していないか」を判定する構成です。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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UC-0022

作業手順書を用語集付きで多言語に翻訳する

日本語の作業手順書を入力に、社内で決めた対訳用語集を適用して、ベトナム語・インドネシア語・英語の版を作る構成です。設備名、工程名、治具の呼び方といった社内用語が、毎回同じ訳語になります。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
最小構成
Google Apps Script 構成例 品質管理 宿泊・建設 品質標準化
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