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。
「この支出はどの科目か」の問い合わせに、科目表と過去の仕訳を根拠に答える
「この支出はどの勘定科目か」という現場からの問い合わせに、自社の科目表と過去の仕訳を根拠にして候補を返します。経理担当者の作業は、1件ずつ調べて答えることから、判断が割れる件だけを見ることに変わります。
詳しく見る → UC-0242取引銀行へ毎月出す業況報告の資料を、会計データと受注状況から組む
会計システムと販売管理から数字を機械で取り、前月から動いた項目について、社内にある事実だけを材料に説明文の下書きを作ります。同じ数字を銀行ごとの様式へ振り分け、4行ぶんの資料を1つの元データから組みます。
詳しく見る → UC-0200決裁の権限について「これは誰の承認が要るか」に、規程の根拠付きで答える
「金額」「案件の種別」「申請する部署」を入力に、職務権限規程の該当条項を探して決裁者を示し、根拠となる条文と、判断が分かれうる点を併記して返します。総務の作業は、規程を開いて条項を探すことから、機械が示せなかった照会だけに答えることに変わります。
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-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-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。