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Azure OpenAI ServiceのAI活用ユースケース

該当ユースケース 184 件

UC-1084

長期インターンの大学生が書く日報を週ごとに要約し、取り組み・つまずき・評価の手がかりを、受け入れ部署には毎週、採用担当には使ってよい範囲でだけ渡す

長期インターンの大学生が毎日書く日報を週ごとに要約し、取り組み・解けていないつまずき・観察の記録を受け入れ部署のメンターに渡します。採用担当には、学生情報を採用に使ってよいと整理できた学生の分だけを渡します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-1060

市役所に電話で届く道路・公園の損傷や危険の通報を音声から文字にして、場所・状況・連絡先を受付票に分け、担当課へ回す

住民から電話で寄せられる道路の穴、側溝のふたのずれ、街路灯の消灯、倒木、公園の遊具の破損などの通報を、録音から文字にして受付票の下書きにします。場所・状況・危険の手がかり・通報者の連絡先を項目に分け、聞き漏れた項目を示して、担当課へ回せる形にします。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 総務 自治体 入力漏れ削減
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UC-1061

預託の医療材料の納品書と使用報告を読み取り、手術室の使用記録と照らして、請求漏れ・二重請求・記録の無い材料を拾う

業者から届く預託の医療材料の納品書と使用報告を読み取り、手術室で記録した使用の実績と1行ずつ照らします。使ったのに伝票が無いもの、同じ材料が二度請求されたもの、伝票はあるのに使用の記録が無いものを拾い、用度の担当に一覧で返します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 物流 医療 入力漏れ削減
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UC-1059

物流センターに荷主からFAXで届く出荷指示書を読み取って出荷データにそろえ、品番の不一致と在庫不足をその日の出荷前に拾う

荷主からFAXで届いた出荷指示書を読み取り、届け先・品番・数量・指定日を倉庫管理システムに取り込める出荷データの形にそろえます。取り込む前に、品目マスタに無い品番と、引当できる在庫を超える数量を拾い、ピッキングが始まる前に荷主へ確かめる一覧にします。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 物流 EC・小売 入力漏れ削減
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UC-1058

社会保険労務士が顧問先と電話で受けた労務相談の録音を文字にして、要旨・事実・回答・宿題を相談記録の項目に分けて登録する

顧問先の人事担当者と電話で話した労務相談の録音を文字にし、相談の要旨・聞き取った事実・伝えた回答・宿題に分けて相談記録の下書きにします。担当の社労士は下書きを直して確定するだけになり、折り返しの約束が宿題として残ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 人事 士業 属人化解消
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UC-1052

物流会社が荷主へ毎月出す品質報告の下書きを、事故の記録と原因の分析から作り、件数と原因の説明を記録と照らしてから送る

物流会社が荷主へ毎月出す品質報告の下書きを、出荷の実績、事故の台帳、原因の分析の記録から作ります。誤出荷・破損・遅延の件数と率はプログラムで数え、AIは主な事故の経緯・原因・対策の説明文を書きます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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UC-1051

保険会社の代理店監査の記録とチェックリストから、代理店ごとの監査報告書と改善の指示の案を作り、監査担当が確かめてから返す

代理店監査のチェックリストの回答、面談の記録、証跡の確認結果から、代理店に渡す監査報告書の下書きを作ります。指摘ごとに、何を直し、何を出せば完了とするかを書いた改善の指示の案を付け、監査担当が確かめてから代理店へ返します。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 営業 保険・金融 品質標準化
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UC-1049

大学の教員が書いたシラバスを学内の記載要領に照らして点検し、直しの案を付けて教務の担当へ返す

教員が教務システムに入力したシラバスを、学内の記載要領に照らして項目ごとに点検します。到達目標の書き方、成績評価の割合、授業外学修の時間の不備を拾い、直しの案を付けて教務の担当へ返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 総務 教育 入力漏れ削減
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UC-1050

テレビ・ラジオのCMの原稿を、放送局の考査で指摘されやすい表現と広告主の表記ルールに照らして入稿前に校正する

放送局へ入稿する前のテレビ・ラジオのCMの原稿を、放送基準、過去の考査の指摘、広告主の表記ルールの3つに照らして校正します。指摘ごとに根拠と直しの案を付け、考査の担当と制作の担当が入稿前に直せるようにします。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 マーケティング 不動産・小売 品質標準化
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UC-1047

他社から届いた特許・商標の警告書について、自社製品の資料と社内の検討メモから回答書の下書きと確かめるべき論点を作り、知財と法務の担当の判断に回す

他社から特許や商標の警告書が届いたとき、権利の内容と自社製品の資料・社内の検討メモを照らし、構成の対比表と確かめるべき論点の一覧、初回の回答書の下書きを作ります。資料を集めて表を起こす時間が減ります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 法務 IT・SaaS・小売 入力漏れ削減
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UC-1048

法律事務所で、提出する前の訴状・準備書面の下書きを、当事者名・日付・金額・証拠番号・引用した条文の食い違いと書式で校正し、弁護士の確認に回す

弁護士が書き上げた訴状・準備書面の下書きを、提出の前に当事者の記録・別紙・法令の条文と照らし、当事者名の誤記、日付と曜日、金額の合計、条文の番号の食い違いと書式の崩れを指摘の一覧にします。読み合わせの時間が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 法務 不動産・士業 入力漏れ削減
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UC-1021

荷主から届く入荷予定のメールと添付から入荷日・品番・数量・車両を読み取って入荷予定表に転記し、受入の能力を超える日を物流センターの担当者に示す

荷主から届く入荷予定のメールと添付から、入荷日・品番・数量・荷姿・車両を予定の行ごとに取り出し、物流センターの入荷予定表に書き込みます。書き込んだあと、日ごとの入荷の量を受入の能力と比べ、超えそうな日を担当者に知らせます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 物流 EC・商社 入力漏れ削減
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UC-1020

グループ会社から届く資金の申請メールから金額・時期・使途・返済の予定を読み取り、グループの資金計画表に転記して、規程の上限を超える申請を財務担当に示す

グループ会社から届く資金の申請のメールと申請書から、金額・通貨・実行の希望日・使途・返済の予定を読み取り、グループの資金計画表に「申請中」として書き込みます。資金管理規程の上限と貸付の残高に照らして超える申請と、項目の足りない申請を財務担当に示します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 経営企画 商社・小売 入力漏れ削減
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UC-1018

自治体の担当課が庁内の各課へ出した照会への回答を集め、回答の要点を一覧に要約して、未回答の課と内容の確認が要る回答を担当に示す

担当課が庁内の各課へ出した照会について、返ってきた回答のファイルとメールを集め、問いごとの要点を1課1行の一覧に要約します。あわせて、まだ回答していない課と、内容の確認が要る回答を担当に示します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 経営企画 医療・教育 入力漏れ削減
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UC-1019

選考を終えた応募者の個人情報のうち保存期限が来たものを応募者台帳から拾い、削除の対象と残す理由がある例外を判定して、採用担当の確認を経てから消す

選考を終えた応募者のうち、社内で決めた保存期限が来た人を毎月応募者台帳から拾い、削除してよいか、残す理由がある例外かを判定して採用担当に示します。担当と責任者の確認を経たものだけを、フローが消して記録に残します。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-1007

採用のエントリーフォームの志望動機と自己PRを応募者ごとに要約し、面接官が事前に読む1枚にそろえて届ける

エントリーフォームに届いた志望動機と自己PRを応募者ごとに読み、志望の理由・強みと裏づけの経験・面接で確かめたい点の決まった項目に要約します。職務に関係の無い記載を外し、面接官が前日までに読む1枚の文書にそろえて届けます。

想定削減率
60%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 採用 介護・小売 品質標準化
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UC-0977

大学の講義の録音から字幕と文字の記録を作り、聴覚に障害のある学生への情報保障として、専門用語の誤認識を教員の用語集で直して配る

講義の録画の音声を Azure AI Speech で文字にし、教員が出した用語集をもとに専門用語の誤認識の候補を洗い出して直します。直した文字起こしから字幕と文字の記録を作り、聴覚に障害のある学生へ配ります。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 総務 その他・教育 品質標準化
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UC-0978

弁護士が口述した書面や報告の内容を音声から文字にし、事務所の書式にそろえた下書きにして、事務職員の清書を速くする

弁護士が録音した口述を文字にし、本文と「ここで改行」「今の一文は削除」のような口述中の指示を分けて、事務所の書式の下書きにします。事務職員は聞き起こしをせず、印の付いた箇所だけを録音で確かめて清書します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 法務 士業 品質標準化
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UC-0976

ラジオ局から届く放送されたCMの録音を文字にして発注した原稿と照らし、読み違い・抜け・社名や価格の誤りを拾って広告主への放送報告にそろえる

ラジオ局から届く放送されたCMの録音を Azure AI Speech で文字にし、発注した原稿と照らします。生CMの読み違いと抜け、社名・価格・期間の誤り、差し替え前の素材の放送を拾い、広告主への放送報告にそろえます。

想定削減率
80%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 マーケティング 不動産・小売 品質標準化
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UC-0975

新卒採用で手書きで提出されるエントリーシートを読み取り、氏名・学校・志望動機・自己PRを応募者台帳にそろえて、記入漏れと読み取れない箇所を拾う

手書きのエントリーシートを Azure AI Document Intelligence で読み取り、氏名・学校・志望動機・自己PRを企業ごとの応募者台帳の項目にそろえます。必須の欄の記入漏れと、読み取りに自信のない箇所を担当者へ返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 採用 人材・小売 入力漏れ削減
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UC-0974

運送会社の点呼で運行管理者と運転者が話した内容を音声で記録して文字にし、点呼記録簿の項目にそろえて、確認項目の漏れを出発前に拾う

営業所の点呼で運行管理者と運転者が話した内容を Azure AI Speech で話者ごとに文字にし、点呼記録簿の項目にそろえます。確かめていない項目があれば、運転者が出発する前に運行管理者の画面へ返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 物流 その他・物流 入力漏れ削減
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UC-0968

法律事務所で相手方から届いた準備書面を要約し、主張ごとに認否と反論の論点・必要な証拠を整理した論点表の下書きを作る

相手方から届いた準備書面を読み、主張を1つずつ切り出して要約し、論点表の下書きを作ります。各行に、当方のこれまでの認否と主張、反論の論点の候補、依頼者に確かめる事実と必要な証拠の候補を並べます。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 法務 保険・士業 入力漏れ削減
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UC-0967

情報セキュリティの事象のチケットと対応の記録から、情報セキュリティ委員会に出す月次報告の要約を作り、件数の推移・重大な事象・未完了の対策を一覧にする

情報セキュリティの事象のチケットと対応の記録を月ごとに読み、情報セキュリティ委員会に出す月次報告の下書きを作ります。件数の推移、重大な事象の要約、期限を過ぎた対策と未完了の対策の一覧を、1つの資料にそろえます。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 情報システム IT・SaaS・小売 判断支援
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UC-0966

治験の実施医療機関から届く重篤な有害事象の報告から、社内の安全性情報の報告書の下書きを作り、記載の欠けと報告期限の区分を担当者が確かめられるようにする

治験の実施医療機関から届く重篤な有害事象の報告と、症例データの記録をもとに、社内の安全性情報の報告書の下書きを作ります。あわせて、追加で問い合わせるべき欠けた項目と、報告期限の区分の候補を一覧にして担当者に渡します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★★
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 研究開発 医療・製造 入力漏れ削減
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