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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-0448

生命保険の新契約で、告知書の内容と診査・健康診断の結果を照らし、食い違いと追加で確かめる事項を引受査定の担当へ論点として出す

生命保険の新契約で、告知書の回答と、診査医の診査結果や提出された健康診断の結果を項目ごとに照らし、食い違いと追加で確かめるべき事項を論点の一覧にします。査定者は、論点から読み始められます。

想定削減率
58%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 営業 保険 入力漏れ削減
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UC-0446

投資信託を販売したときの提案記録を、顧客カードの属性・投資経験・意向と照らして点検し、記録の不足と確認漏れを営業店へ戻す

投資信託などを販売したときに営業店が残す提案・面談の記録を、顧客カードの属性・投資経験・投資目的と並べて1件ずつ読み、記録の不足と確認の漏れを拾います。本部の担当者は、照会が要るものだけを読みます。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 営業 金融 入力漏れ削減
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UC-0445

契約交渉で相手方から戻ってきた変更履歴付きの修正案を、自社の交渉方針と譲歩の範囲に照らして受け入れ・反論・代案に仕分け、反論のコメント案を作る

相手方の法務から戻ってきた変更履歴付きの修正案を、修正の1つずつに分けて、自社の交渉方針と譲歩の範囲に照らして仕分けます。 受け入れ・反論・代案・上申のどれかを付け、反論と代案にはコメント案を添えます。

想定削減率
58%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 営業 IT・SaaS・商社 判断支援
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UC-0444

介護施設で起きた転倒・誤薬などの事故の記録から、家族への説明文と市町村へ出す事故報告書の下書きを作り、再発防止策の検討の材料を添える

介護施設で起きた転倒や誤薬などの事故について、介護記録・看護記録・受診の記録を読み、家族への経過の説明文と、市町村へ出す事故報告書の下書きを作ります。あわせて、再発防止策を話し合うための材料を添えます。

想定削減率
68%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Azure OpenAI Service 構成例 品質管理 介護 品質標準化
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UC-0443

融資担当が、面談の記録・財務分析シート・資金使途の資料から、融資稟議書の所見欄の下書きを作り、不足している確認事項を挙げる

面談の記録、財務分析シート、資金使途の資料を読み、融資稟議書の所見欄の下書きを項目ごとに作ります。あわせて、稟議に出す前に確かめておくべきなのにまだ資料が無い事項を一覧にします。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 営業 金融 入力漏れ削減
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UC-0442

保険会社のコールセンターと代理店から上がる苦情の記録を、苦情の区分と原因で分類し、毎月の苦情報告と改善の検討資料の下書きを作る

コールセンターと代理店から上がる苦情等の記録を1件ずつ読み、社内の苦情分類コードと原因区分の候補を根拠の文とともに付けます。月末には区分ごとの件数から、苦情報告と改善の検討資料の下書きを作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 カスタマーサポート その他・保険 判断支援
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UC-0441

自治体の福祉の相談窓口で、面談のメモと聞き取りの記録を要約し、支援経過記録の下書きと関係機関への連絡票の案を作る

相談支援員が面談のメモと聞き取りの記録を相談記録システムに入れると、本人の言葉・聞き取った事実・決めたことに分けて要約し、支援経過記録の下書きと、関係機関へ渡す連絡票の案を作ります。支援員の仕事は、白紙から書くことから、下書きをメモと照らして直すことに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 総務 その他・介護 品質標準化
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UC-0424

毎月の資金繰りの計画と実績の差異を科目別に出し、入出金の明細と営業・購買の連絡から理由を拾って、経営会議に出す説明文の下書きを作る

資金繰りの計画と実績の差異を事業部・科目の行ごとに出し、入出金の明細と営業・購買からの連絡を根拠に理由を整理します。そのうえで経営会議に出す説明文の下書きを作り、財務の担当者は確認と直しに時間を使います。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Azure OpenAI Service 構成例 経営企画 商社・建設 判断支援
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UC-0413

置き配の配達完了写真をAIで点検し、指定場所との違い・写りの不備・表札や部屋番号の写り込みを問い合わせの前に拾う

ドライバーが撮った置き配の配達完了写真を、上がってきた直後にAIが1枚ずつ見て、指定場所との違い・写りの不備・表札や部屋番号の写り込みを拾います。事務担当は全件を目で見る代わりに、引っかかった写真だけを確かめます。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 カスタマーサポート EC・小売 品質標準化
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UC-0404

保険代理店で募集人が自作する比較資料・チラシ・SNS投稿の原稿を、使う前に募集文書の社内ルールに照らして点検する

募集人が自分で作った比較表・案内チラシ・SNS投稿の原稿を、使う前に社内の募集文書のルールの条文ごとに読み、外れている箇所を条文の番号と原文の引用付きで指摘します。本部の担当者は指摘一覧から読み始められます。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Azure OpenAI Service 構成例 営業 保険・金融 入力漏れ削減
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UC-0399

海外の仕入先から届く英文の支払督促と入金確認のメールを訳し、買掛金と送金の記録に照らして英文の回答案を作る

海外の仕入先から届く英文の支払督促・入金確認・請求照会のメールを訳し、書かれた請求書番号ごとに、買掛金と送金の記録で状況を確かめます。 その結果だけを根拠に、英文の回答案を作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 経理 EC・商社 品質標準化
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UC-0390

市の広報紙とホームページのお知らせを、公開前に表記ルールと日付・曜日、施設や問い合わせ先の電話番号まで台帳と照らして校正する

各課から届く広報紙とホームページのお知らせ原稿を、公開前に校正します。市の表記ルールに外れた書き方を指摘し、日付と曜日、施設の休館日、課名と電話番号を台帳と照らして食い違いを洗い出します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Azure OpenAI Service 構成例 総務 医療・教育 入力漏れ削減
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UC-0378

住民からのごみの分け方・出し方の問い合わせに、分別辞典と収集日程を根拠にチャットで答え、辞典に無い品目は担当課へ回す

「このフライパンは何ごみか」「うちの地区の燃えないごみは何曜日か」という住民の問い合わせに、チャットで品目と地区を聞き取り、市の分別辞典と収集日程を引いた結果だけで答えます。辞典に無い品目は答えずに担当課へ回します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 カスタマーサポート 不動産・自治体 品質標準化
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UC-0293

市役所に届く「市民の声」を分類して担当課の候補と要旨を付け、毎月の傾向と未回答の滞留をまとめる

Webフォーム・メール・手紙で届く「市民の声」を1通ずつAIに読ませ、分野と種別を付けて、所管表から担当課の候補を選ばせます。要旨と回答方針のたたき台も添え、広聴担当の仕事を「読んで回付先を決める」から「候補を確かめる」に変えます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 経営企画 教育・自治体 品質標準化
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UC-0377

重要事項説明書の記載を、登記事項証明書と売買契約書案に突き合わせて食い違いを出す

売買の重要事項説明書の案を、登記事項証明書と売買契約書案に突き合わせます。登記の表示・所有者・乙区の権利と、手付金・違約金などの取引条件が書類どうしで合っているかを項目ごとに判定し、説明の前に直す点を一覧にします。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 営業 不動産・建設 入力漏れ削減
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UC-0326

他院から届く紹介状を読み取って、受付の登録項目と予約の段取りの下書きを作る

他院からFAXや郵送で届く紹介状を読み取り、患者・紹介元・紹介の目的など受付に要る項目を書かれたとおりに取り出します。予約の段取りと紹介元への連絡文の下書きまで作り、職員は確認と予約の確定に集中できます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 総務 介護・医療 入力漏れ削減
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UC-0318

議会の質問通告を受けて、過去の答弁と施策資料を根拠に答弁書の下書きを作る

議員から届いた質問通告を論点ごとに分け、過去の答弁と施策資料を根拠に答弁書の下書きを作ります。担当課の職員は、白紙から起案するのではなく、根拠の付いた下書きを直すところから始められます。

想定削減率
58%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 経営企画 自治体 品質標準化
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UC-0311

手書きの小テストの答案を読み取って採点と集計を行い、生徒がつまずいた設問を教室ごとに一覧にする

手書きの小テストの答案をスキャンして読み取り、正答表と照らして採点し、成績表に入力します。設問ごとの正答率と誤答の傾向を集計し、生徒がつまずいた設問を教室ごとの一覧にして返します。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 品質管理 人材・教育 入力漏れ削減
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UC-0285

海外投資家から届く英文の問い合わせに、開示済みの資料だけを根拠に回答案を作る

海外投資家から届く英文の問い合わせを日本語に訳し、質問ごとに分けて要点を整理します。そのうえで、すでに公表している資料に書いてある範囲だけを根拠に英文の回答案を作り、根拠にしたページを添えます。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 経営企画 IT・SaaS・製造 品質標準化
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UC-0275

開示書類の数値と記載を、公表前に決算数値と前期の書類へ突き合わせて点検する

決算短信・説明資料・有価証券報告書などの開示書類について、書かれている数値を決算の確定値と突き合わせ、前期の書類から流用した記載に更新漏れがないかを点検します。担当者の作業は、全ページを読み合わせることから、指摘された箇所を確かめることに変わります。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★★☆
実装
半自動化
Azure OpenAI Service 構成例 財務 その他・商社 入力漏れ削減
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UC-0233

受験生と保護者からの入試の問い合わせに、募集要項を根拠にチャットで一次回答する

受験生と保護者から届く入試日程・出願資格・学費・奨学金・オープンキャンパスの質問に、受付中の年度の募集要項とFAQを根拠にWebチャットで一次回答します。根拠が無い質問と、合否や成績に関わる質問は職員へ回します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート 教育 品質標準化
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UC-0227

特許事務所から届く庁通知の報告を読み取って、案件台帳の応答期限を更新する

特許事務所から届く庁通知の受領報告(メールと添付PDF)を読み取り、案件番号・書類の種類・発送日・応答期限を抜き出して、知財部の案件管理台帳の期限欄を更新します。期限が近い順の一覧を担当者へ返します。

想定削減率
78%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 知財 IT・SaaS・医療 入力漏れ削減
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UC-0129

利用部門からのデータ抽出依頼に、集計の案と結果の説明の下書きを作る

利用部門の依頼文とテーブル定義を入力に、集計の案(SQL)と、結果を読むための説明の下書きを作ります。データ担当の作業は、ゼロから書くことから、示された案を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 対応スピード向上
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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
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