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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 9 件/全 257 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Make×またはPython×またはGoogle Apps Script×かつ業務集計・分析×または要約×または分類・仕分け×かつ課題営業フォローが追いつかない×
UC-0235

代理店に渡した見込み客のフォロー状況を追って、止まっているものを拾う

代理店へ渡した見込み客について、代理店からの報告と自社側に残る接点の記録を毎日突き合わせ、一定期間動いていない案件を拾い出して確認依頼の下書きまで作ります。担当者は、300件を目で追う作業から、拾われたものを確かめる作業に変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 マーケティング IT・SaaS・不動産 判断支援
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UC-0206

授業記録から保護者へ毎月送る学習報告の下書きを生徒ごとに作り、退塾の兆しを教室長へ知らせる

講師が授業ごとに残す記録から、保護者へ毎月送る学習報告の下書きを生徒ごとに作ります。点数と出欠は記録から機械で転記し、AIが書くのは講師のメモの範囲の所見だけです。欠席の増加や宿題の未提出の連続は、教室長へ一覧で知らせます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 カスタマーサポート 教育 品質標準化
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UC-0201

契約した数量・機能と実際の利用状況のずれを毎月見て、増減の提案とフォローを決める

契約内容と当月の利用実績を突き合わせ、ずれの型を「上限に迫っている」「契約より大幅に少ない」「特定の機能が使われていない」などに分け、フォローの種類と優先度を判定します。担当者の作業は、900社分の数字を見比べることから、示された順に動くことへ変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 カスタマーサポート IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0142

受け取った名刺とその場のメモから、フォローの優先順位と初回メールの下書きを作る

名刺の写真と、その場で吹き込んだ音声メモを入力に、会社名・氏名・役職・連絡先を読み取り、会話の内容から関心事と検討時期を抽出して、フォローの優先順位と初回メールの下書きまで用意します。営業の作業は、入力と文面づくりから、送る前の確認に変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 マーケティング IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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UC-0132

失注・保留のまま止まった案件から、今月声をかけ直す先を選んで再提案の切り口まで作る

過去に失注・保留になった案件の記録を入力に、いま声をかけ直す価値のある先を順位づけし、再提案の切り口と連絡文の下書きまで作ります。営業の作業は、記録を掘り返すことから、示された案件の当たり方を決めることに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 マーケティング IT・SaaS・商社 属人化解消
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UC-0113

ウェビナーの録画から、参加者と欠席者に配るフォロー資料を作る

ウェビナーの録画の文字起こしと参加者名簿を入力に、要点レポート、質疑応答のまとめ、参加の状況に応じたフォローメールの下書きを作ります。最後まで見た人、途中で抜けた人、申し込んだが来なかった人で、送る内容を変えます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 マーケティング IT・SaaS・その他 対応スピード向上
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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
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UC-0093

問い合わせフォームと資料請求の見込み客を選別して担当へ配る

Webの問い合わせフォームと資料請求の内容を入力に、用件の種別と検討段階の手がかりを取り出し、担当を割り当てて一次返信の下書きまで作ります。インサイドセールスの作業は、1件ずつ調べて振り分けることから、割り当ての結果を確かめて送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
Make 構成例 マーケティング IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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UC-0087

動きの止まった商談を洗い出して、次の一手の案までそろえる

営業支援システムの商談データと活動履歴を入力に、過去の受注・失注の実績から「このまま動かなければ失注しやすい」案件の特徴を数値化し、止まりかけている商談を並べます。あわせて、最後のやり取りから止まっている理由の候補と、次の一手の案を出します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 営業 IT・SaaS・商社 判断支援
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