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。
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-0192制作物に使った画像・フォント・音源のライセンス条件を、公開前に根拠付きで確かめる
制作物に使った画像・フォント・音源について、ライセンス文書から該当する条文を引き当て、原文の引用付きで示します。担当者の作業は、条文を探して読むことから、示された条文で判断することに変わります。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0125返品された商品の状態を写真で見分けて、再販・補修・廃棄に仕分ける
返品された商品と付属品の写真を入力に、社内の判定基準に当てはめて再販・補修・廃棄の候補を示します。検品担当の作業は、状態を一から見て判断することから、示された候補と根拠を確かめることに変わります。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0096店舗の巡回チェックを写真で行い、基準との差と是正依頼を作る
巡回で撮った店舗の写真を入力に、掲示物の掲出、什器の配置、保管ラベルの記載といった基準との差を洗い出し、是正依頼の下書きまで作ります。スーパーバイザーの作業は、写真を整理して報告書を書くことから、指摘を確かめて店長に伝えることに変わります。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0057仕入先からの値上げ依頼を購買実績と物価指数に照らして、協議用の検討表にまとめる
仕入先から届く値上げ依頼の文書を読み、対象品目・改定率・実施希望日・理由・根拠資料の有無を取り出して、購買実績と物価指数に照らした検討表にまとめます。購買担当の作業は、依頼書と実績を突き合わせて表を作ることから、表を見て協議の進め方を決めることに変わります。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0039新商品名の候補を先行商標と突き合わせて出願前のリスクを一次仕分けする
商品開発チームが出した名称候補を入力に、特許庁のJ-PlatPat（特許情報プラットフォーム）で検索した結果を読み取り、候補ごとに「先行する登録商標とどれくらい近いか」を高・中・低に仕分けて、その理由を文章で返します。
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。