Media > AI活用ユースケース

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 9/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×業界:飲食×業界:教育×業務:情報検索×業務:集計・分析×
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
詳しく見る →
UC-0180

倉庫の保管場所を出荷実績から見直して、取り出しの短い配置案を出す

倉庫のどの棚に何を置くかの見直しを対象にします。直近12か月の出荷実績と棚の条件を渡すと、出荷が多い品目を手前へ、一緒に出る品目を近くへ動かす配置案が、移動の手間と効果を添えて出ます。集計と可否の判断の時間が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 物流 EC・小売 判断支援
詳しく見る →
UC-0169

不具合の連絡を受けたときの初動調査を、該当ロットと過去の類似事例からまとめる

顧客から不具合の連絡が入った直後の1時間を対象にします。製造番号を渡すと、生産管理・出荷・検査記録・過去の不具合台帳をAIエージェントが順に照会し、集めた事実と類似事例を出どころ付きで一次報告の下書きにします。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 品質管理 医療・小売 対応スピード向上
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。

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
詳しく見る →
UC-0128

同じ物をばらばらに買っている状態を購買明細から見つけて、集約の候補を出す

購買明細の自由記述の品名を品目区分に分類し、同じ物の異なる呼び方をまとめて、拠点ごとの仕入先と単価のばらつきを一覧にします。購買担当の作業は、1行ずつ品名を読んで区分に当てはめることから、まとまった結果を見て集約を検討す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 経理 介護・医療 判断支援
詳しく見る →
UC-0111

既存顧客の解約の兆しを利用状況と問い合わせから拾って、フォローの順番を決める

製品の利用ログ、問い合わせ履歴、請求の状況を入力に、顧客ごとの解約の確率を出し、問い合わせ本文から読み取れる不満の中身を添えて、フォローする順番の案を作ります。

想定削減率
67%
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・IT・SaaS 判断支援
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。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 経営企画 小売・建設 対応スピード向上
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。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 購買 商社・小売 判断支援
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。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 マーケティング EC・士業 判断支援
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。

AI活用について相談する