Media > AI活用ユースケース > 部門:総務

総務のAI活用ユースケース

総務・庶務の担当者に向けて、社内外から届く依頼・申請・書類を処理する業務を集めたページです。多いのは、紙で届く申請書や伝票の読み取りと台帳への転記、設備や備品の依頼への過去の対応記録を使った回答、様式の改定時の記入例と手引きのずれの点検、各部署からの問い合わせの仕分けです。「入力作業が多い」「問い合わせが多い」という課題から、AIに任せる範囲と担当者が確認する範囲を業務単位で確認できます。

該当ユースケース 245 件

UC-1039

総務に届く設備・備品・レイアウト変更の依頼に、過去の対応記録と業者の見積から似た依頼を探し、手配先・費用の目安・かかった日数を根拠付きで返す

総務に設備や備品、レイアウト変更の依頼が届いたときに、過去の似た依頼を探し、どこに頼んだか、いくらかかったか、何日かかったか、何でつまずいたかを対応記録の番号付きで返します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 総務 IT・SaaS・その他 対応スピード向上
詳しく見る →
UC-1034

海外から来る留学生・研究者が出す英文の予防接種記録と健康診断書を読み取り、接種の種類と日付を健康記録に写して、受け入れ前に足りない接種を拾う

海外から来る留学生・研究者が出す英文の予防接種記録と健康診断書を読み取り、接種の種類と日付を健康記録に写します。大学が定めた必要な接種の表と照らし、足りないものを受け入れの前に拾います。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
AWS Textract 構成例 人事 医療・教育 入力漏れ削減
詳しく見る →
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
詳しく見る →
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
詳しく見る →
UC-0964

自治体の担当課が条例・規則の改正に合わせて出す住民向けのお知らせを、改正の内容と新旧対照表から、対象者・変わる点・手続きを書いた下書きにする

条例・規則の改正が公布されるたびに、新旧対照表と附則から誰に関係するか・何が変わるか・いつからか・手続きが要るかを取り出し、住民向けのお知らせの下書きにします。数字と日付は機械で元の文と照らします。

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 その他・自治体 入力漏れ削減
詳しく見る →
UC-0949

海外出張の英文の予約確認書を読み取り、日程・便名・宿泊先・料金を出張台帳に転記して、出張規程の上限と申請内容との食い違いを拾う

海外出張で届く英文の予約確認書を読み取り、日程・便名・宿泊先・料金を出張台帳に転記します。出張申請の内容と出張規程の上限に照らし、食い違いと上限超えを出発の前に拾います。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
AWS Textract 構成例 経理 IT・SaaS・商社 入力漏れ削減
詳しく見る →
UC-0936

税理士・社会保険労務士の事務所で、顧問先ごとの決算月と届出の状況から翌月の期限を洗い出し、顧問先ごとの案内メールの下書きを毎月作る

顧問先の一覧にある決算月や届出の状況から、翌月に来る税務と労務の期限を顧問先ごとに洗い出し、期限と用意してほしい資料を書いた案内メールの下書きを毎月作ります。担当者は下書きを確かめて送るだけになります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 総務 士業 品質標準化
詳しく見る →
UC-0921

法律事務所・司法書士事務所で、裁判所・法務局の申立書と申請書の様式・記載例の改定をエージェントが毎月見回り、事務所のひな形の一覧と照らして差し替えが要るものを知らせる

事務所のひな形の元になっている裁判所と法務局の様式・記載例のページを、エージェントが毎月見回ります。ファイルが変わった様式の新旧の文字の違いを整理し、事務所のひな形の一覧と照らして、差し替えが要るものの候補を弁護士・司法書士へ知らせます。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
n8n 構成例 法務 士業 品質標準化
詳しく見る →
UC-0917

毎月の取締役会・経営会議の資料を、数値の合計・前回資料との整合・用語と表記のルールで校正し、議案ごとの直す箇所を事務局から起案部門へ返す

毎月の取締役会と経営会議の資料を、数値の合計・前回資料との整合・社内の表記ルールの3つの観点で校正し、議案ごとの指摘の一覧にします。事務局は一覧を確かめてから、起案部門へ返します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 経営企画 不動産・商社 入力漏れ削減
詳しく見る →
UC-0913

自治体に国・都道府県から毎日届く通知・事務連絡を要約し、対象の事務・期限・求められている対応を一覧にして、担当課の候補を付けて回す

国・都道府県から毎日届く通知・事務連絡・照会を読み、対象の事務、回答や対応の期限、求められている対応を根拠の箇所付きで一覧にします。事務分掌の表から担当課の候補を付け、総務課の文書の担当が確かめて各課へ回します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Gemini 構成例 総務 介護・教育 対応スピード向上
詳しく見る →
UC-0909

ホテルの朝食ビュッフェの料理台を定時に撮った写真から、残りの少ない料理と空の皿を見分け、厨房への補充の連絡とピーク時の補充の遅れの記録を作る

朝食ビュッフェの料理台を定点で撮った写真から、残りの少ない料理と空の取り皿を見分け、厨房の持ち場ごとに補充を知らせます。検知から補充までの時間を記録し、ピークの遅れを集計します。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Gemini 構成例 総務 宿泊・飲食 対応スピード向上
詳しく見る →
UC-0907

入札公告と入札説明書・仕様書を公告の前に突き合わせ、日付・資格要件・提出書類・予定価格の扱いの食い違いと、競争を狭める記載を校正する

公告の前に、入札公告・入札説明書・仕様書の3つを突き合わせ、日付・参加資格・提出書類・予定価格の扱いの食い違いと、競争を狭めるおそれのある記載を校正表にします。公告するかを決めるのは人です。

想定削減率
56%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Claude 構成例 法務 医療・教育 入力漏れ削減
詳しく見る →
UC-0898

客室係が手書きするミニバーの補充伝票を読み取って精算の明細にそろえ、チェックアウト前に未精算と記入漏れをフロントへ出す

客室係が清掃のたびに手書きするミニバーの補充伝票を写真で読み取り、部屋番号・品目・数量を精算の明細にそろえます。PMSに計上済みの売上と照らし、チェックアウト前に未精算の部屋と伝票の出ていない部屋をフロントへ知らせます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 経理 宿泊 入力漏れ削減
詳しく見る →
UC-0891

建設現場で協力会社から届く手書きの持込機械等使用届を読み取り、機械・点検・運転者の資格を入場管理の台帳にそろえて、点検の期限切れと資格の記載漏れを拾う

協力会社から届く手書きの持込機械等使用届を読み取り、機械の種類・管理番号・点検の日付・運転者の資格を入場管理の台帳にそろえます。持込期間中に定期自主検査の期限が切れるものと、資格の記載漏れを持込の前に拾います。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 生産 建設・物流 入力漏れ削減
詳しく見る →
UC-0889

自治体の清掃担当に届く手書きの粗大ごみ収集の申込はがきを読み取り、住所・品目・個数・希望日を受付台帳にそろえ、手数料の計算と収集日の割当ての前に記入漏れと読めない欄を拾う

清掃担当の部署に届く手書きの粗大ごみ収集の申込はがきを読み取り、住所・氏名・品目・大きさ・個数・希望日を受付台帳の項目にそろえます。手数料の計算と収集日の割当ての前に、記入漏れ・読めない欄・収集できない品目に印を付けます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Document AI 構成例 総務 自治体 入力漏れ削減
詳しく見る →
UC-0884

自治体の担当課が住民からの要望・苦情に返す回答文を、受付の記録と計画・要綱・過去の回答から下書きし、公用文の表記と書いてはいけない個人情報を点検する

住民からの要望・苦情に返す回答文を、受付の記録と担当課の事実のメモ、関係する計画・要綱から下書きします。公用文の表記と、書いてはいけない第三者の個人情報や約束していない対応の記載を点検し、決裁に回します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 総務 自治体 品質標準化
詳しく見る →
UC-0881

自治体の総合相談の窓口で、相談者の世帯・収入・困りごとから使える可能性のある支援制度を各課の要綱と案内資料から横断で探し、要件と担当課を根拠付きで職員に返す

総合相談の窓口で相談員が相談者の世帯・収入の区分・困りごとを選択肢で入れると、各課の制度の要綱と案内資料を横断で探し、使える可能性のある制度を要件と担当課と根拠付きで返します。使えるかどうかは担当課が決めます。

想定削減率
71%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 総務 その他・自治体 属人化解消
詳しく見る →
UC-0880

法律事務所の事務職員から出る裁判所への提出書類の書式・部数・郵券・提出方法の質問に、事務所の事務手引と裁判所の公開資料を根拠にチャットで答え、判断の要るものを弁護士へ回す

事務職員が「この事件の準備書面は何部、どう出すか」「郵券は要るか」をチャットで聞くと、事件管理の記録から裁判所と提起日を引き、事務所の事務手引と裁判所の公開資料から根拠付きで答えます。期限や書面の中身に関わるものは担当の弁護士へ回します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 法務 その他・士業 対応スピード向上
詳しく見る →
UC-0879

保険代理店の事務担当から出る「この契約の変更・解約にはどの書類と手続きが要るか」の質問に、保険会社ごとの事務手引と通達を根拠にチャットで答え、手引に無いものを保険会社へ照会する

代理店の事務担当や募集人が「この契約の受取人を変えるには何が要るか」をチャットで聞くと、契約の保険会社と種目を確かめ、その会社の事務手引と最新の通達から必要な書類と手順を根拠付きで答えます。手引に無いものは保険会社への照会票にして回します。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 営業 その他・不動産 品質標準化
詳しく見る →
UC-0872

自治体の情報公開の担当が、新しい開示請求を受けたときに、過去の開示決定・不開示の理由・審査会の答申から似た請求を探し、当時の判断と理由を根拠付きで返す

新しい開示請求を受けたときに、過去の開示決定・不開示の理由・審査会の答申から似た請求を探し、当時どこを不開示にし、どの号を理由にしたかを決定番号付きで返します。所管課への助言のメモに使います。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 法務 自治体 判断支援
詳しく見る →
UC-0869

留学生・海外からの出願で届く英文の推薦状を読み取り、推薦者の立場・評価の根拠・具体的なエピソードを審査用の要約票にそろえ、記載の薄いものを示す

留学生・海外からの出願で届く英文の推薦状を読み取り、推薦者の立場・評価の根拠・具体的なエピソードを出願者ごとの要約票にそろえます。記載の薄い推薦状は、その理由と一緒に審査担当に示します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
AWS Textract 構成例 総務 教育 判断支援
詳しく見る →
UC-0868

海外子会社から届く英文の保険証券を読み取り、保険期間・てん補限度額・免責金額をグループの付保台帳に転記して、方針との不足と更新の近いものを拾う

海外子会社から届く英文の保険証券を読み取り、保険期間・てん補限度額・免責金額をグループの付保台帳に転記します。グループの付保方針に届いていない契約と、更新の近い契約を拾って本社の担当者に回します。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
AWS Textract 構成例 総務 商社・物流 入力漏れ削減
詳しく見る →
UC-0860

自治体の担当課が出す随意契約の理由書を、地方自治法施行令の各号と契約規則・運用基準の要件に照らして一次判定し、根拠の書き方の不足を契約の担当へ返す

担当課が作った随意契約の理由書を、地方自治法施行令の各号と自団体の契約規則・運用基準の要件に照らし、記載が足りているかを要件ごとに一次判定します。足りない点は根拠の文を添えて、契約課の審査の画面に並べます。

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 自治体 判断支援
詳しく見る →
UC-0852

行政書士事務所で、許認可の申請ごとの過去の補正の指示と対応の記録を探し、同じ窓口・同じ手続きで指摘されやすい点を根拠付きで返す

許認可の申請書類を窓口へ出す前に、同じ窓口・同じ手続きで過去に受けた補正の指示と、そのときの対応の記録を探し、指摘されやすい点を案件番号付きの点検表にします。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 総務 不動産・士業 品質標準化
詳しく見る →
1 … 3 4 5 6 7 … 11

条件を足して絞り込む

生成AI・業界・部門のまとめページから探す

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