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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 13/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×かつ業界教育×またはEC×または士業×かつ課題確認ミスが多い×
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。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 経理 IT・SaaS・その他 入力漏れ削減
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UC-0190

販売奨励金・リベートの支払額を、契約の条件と販売実績から検算する

取引先と結んだ販売奨励金(リベート)の契約書から、支払の条件をAIに読み取らせて条件テーブルにします。そのテーブルと販売実績から支払額を機械で計算し、取引先からの請求との差異を理由ごとに切り分けます。

想定削減率
69%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 営業 EC・商社 品質標準化
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UC-0167

社有車の運転日報と給油伝票を読み取って、車両別の費用と点検期限の台帳にする

社有車の運転日報と給油伝票を読み取って、車両別の走行距離・燃料費・燃費と、車検や点検の期限を持つ台帳に落とします。読み取った値は機械で検算し、確からしさの低い項目だけを人が直します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 総務 不動産・医療 入力漏れ削減
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UC-0163

販売店・加盟店が作る販促物を毎月点検して、ロゴと商標表示の逸脱を見つける

販売店や加盟店が作った販促物を毎月まとめて取り込み、ロゴの見え方と商標表示の使い方を点検して、ガイドラインから外れている疑いを条項つきで挙げます。担当者の作業は、120点を順番に開いて見ることから、挙がった疑いに是正を求めるかどうかを決めることに変わります。

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 EC・宿泊 品質標準化
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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。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 経理 その他・士業 入力漏れ削減
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UC-0146

出願前の特許明細書で、図面の符号と用語の食い違いを点検する

特許事務所から届いた明細書案を入力に、図面の符号と本文の対応、同じ部材を指す語のゆれ、請求項の語が明細書に説明されているかを一覧にします。担当者の作業は、全文を目で追うことから、指摘された箇所を確かめることに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 知財 IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0117

棚卸の差異を、入出庫の記録から原因別に切り分ける

棚卸で出た差異を入力に、同じ時期の入出庫の記録と照らして、原因の候補を区分ごとに並べます。担当者の作業は、差異を1件ずつ追いかけることから、示された候補を確かめて原因を確定す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
Python 構成例 物流 EC・商社 入力漏れ削減
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UC-0099

社内規程を改定したときに、他の規程や様式との食い違いを洗い出す

規程の改定案を入力に、他の規程からの参照、用語の定義、数値や期間の食い違いを洗い出します。法務担当の作業は、影響しそうな規程を記憶で探して読み比べることから、指摘された箇所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
半自動化
Claude 構成例 法務 IT・SaaS・士業 品質標準化
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UC-0104

メールの宛先と添付を送信前に点検して、誤送信を止める

送信しようとしているメールの宛先・添付・本文を入力に、社外への送信で危ない組み合わせを見つけて、送信の直前に知らせます。送信者の作業は、毎回自分で見直すことから、指摘が出たときだけ確かめることに変わります。

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 品質標準化
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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-0079

配送業者の運賃請求を出荷実績と運賃表に突き合わせて過払いを見つける

配送業者から届く運賃の請求明細を、自社の出荷実績と契約運賃表に1行ずつ突き合わせ、金額の合わない行だけを洗い出します。担当者の作業は、数千行の明細を抜き取りで見ることから、差異の付いた行だけを調べることに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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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。

想定削減率
60%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 マーケティング EC・小売 品質標準化
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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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