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製造のAI活用ユースケース

製造業の品質管理・研究開発・生産・知財など、工場と開発の現場業務を題材にしたまとめページです。多いのは、手書きの工程内検査記録の読み取りと台帳への転記、ラインのカメラ画像による印字や5Sの点検、品質クレームの調査結果からの報告書づくり、外国特許庁の通知の翻訳と要約です。「属人化している」「判断に時間がかかる」という課題から、AIに任せる範囲と人が確認する範囲の切り分け方を、業務単位で確認できます。

該当ユースケース 692 件

UC-0899

知財部の若手がAIに発明者役をさせて発明の聞き取りを練習し、聞き漏れた構成・効果・従来技術と質問の順番の振り返りを受ける

知財部の若手が、ChatGPT の演じる発明者から発明の内容を聞き取る練習をします。練習のあとに、聞き漏れた構成・効果・従来技術と、質問の順番について振り返りの下書きを受け取り、指導役が確かめて確定します。

想定削減率
75%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 知財 IT・SaaS・士業 品質標準化
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UC-0895

社会保険労務士事務所で、顧問先に届く標準報酬の決定・改定の通知書を読み取り、社員台帳の標準報酬月額と照らして、台帳の更新漏れと給与計算への反映の要否を拾う

顧問先に届く標準報酬の決定・改定の通知書を Azure AI Document Intelligence で読み取り、被保険者ごとの標準報酬月額と改定年月を事務所の社員台帳と照らします。台帳の更新漏れと、給与計算で保険料を変える月を一覧にします。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 人事 介護・士業 入力漏れ削減
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UC-0894

研究者が実験の作業中に話した音声メモを文字にして、試料・条件・観察・時刻を実験記録の項目に分け、記録の抜けを当日中に本人へ返す

研究者が実験の手を止めずにスマートフォンへ短く話した音声メモを、Azure AI Speech で文字にします。試料・操作・条件・観察・時刻を実験記録の項目に分け、実験計画にあって話に出なかった項目を、その日の夕方に本人へ返します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 研究開発 医療・教育 入力漏れ削減
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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
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UC-0890

製造現場で手書きされる設備の日常点検チェックシートを読み取り、点検結果と測定値を保全の台帳にそろえて、「否」のままの設備と記入漏れを保全担当へ出す

作業者が始業時に手書きする設備の日常点検チェックシートを読み取り、点検項目ごとの判定と測定値を保全台帳にそろえます。「否」が付いたのに保全への依頼が無い設備、基準を外れた測定値、空欄を保全担当へ出します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 品質管理 物流・製造 入力漏れ削減
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UC-0887

研究者が書いた研究ノートを、社内の記載ルール(日付・署名・訂正の仕方・データの貼付・立会人の確認)に照らして毎月点検し、不備を本人と上長に返す

研究者が書いた研究ノートのページを読み取り、日付・署名・訂正の仕方・データの貼り付け・立会人の確認といった社内の記載ルールが守られているかを、ページごとに点検します。不備の箇所と根拠を一覧にし、本人と上長に返す連絡の下書きまで作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 知財 医療・教育 入力漏れ削減
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UC-0882

研究者からの「この研究に倫理審査が要るか、どの区分で出すか」の質問に、倫理指針と学内の倫理審査規程を根拠にチャットで答え、判断の要るものを事務局へ回す

研究者が「この研究に倫理審査が要るか、どの区分で出すか」をチャットで聞くと、侵襲・介入・使う情報などを選択肢で確かめ、倫理指針と学内規程から区分の候補を根拠付きで返します。判断の要るものは事務局へ回します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 研究開発 医療・教育 品質標準化
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UC-0878

製造現場の作業者から出る「この作業に保護具や資格・特別教育が要るか」の質問に、安全衛生規程・作業標準書・資格の一覧を根拠にチャットで答え、判断の要るものを安全担当へ回す

作業者や職長が「この作業に何の保護具が要るか」「この設備を動かすのに資格は要るか」をチャットで聞くと、作業標準書と設備台帳から作業を特定し、規程・法令の条文と本人の記録を並べて答えます。判断の要るものは安全衛生の担当へ回します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 人事 建設・物流 品質標準化
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UC-0877

社員から届く「この資料を社外に出してよいか」「展示会・論文で話してよいか」の質問に、営業秘密の管理規程・発表前の手続き・秘密保持契約の一覧を根拠にチャットで答え、判断の要るものを知財部へ回す

社員が「この資料を社外に出してよいか」「展示会で話してよいか」をチャットで聞くと、相手先と資料の秘密区分を確かめ、規程と秘密保持契約の一覧から根拠付きで手続きを答えます。判断の要るものは知財部へ回します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 知財 IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0876

生産ラインの品種切替(段取り替え)の前に、過去の段取り記録・初品の検査結果・切替時のトラブルの記録から同じ組み合わせの切替を探し、条件と注意点を根拠付きで作業者に返す

品種切替の前に、切替前と切替後の品番の組み合わせで過去の段取り記録・初品の検査結果・トラブルの記録を探し、実際に使った条件と注意点を記録番号付きでラインの端末に返します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 品質管理 医療・製造 属人化解消
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UC-0875

取引先の品質監査を受ける前に、過去の顧客監査の指摘事項・是正回答・質疑の記録から、同じ顧客と同業の顧客で指摘されやすい点を探し、根拠の記録付きで準備資料にする

顧客による品質監査の前に、過去の顧客監査の指摘事項・是正回答・質疑の記録から、その顧客と同業の顧客が指摘しやすい点と、前回の指摘の是正の状態を探し、根拠の記録番号付きの準備資料にまとめます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 品質管理 医療・製造 品質標準化
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UC-0874

新しい不具合の報告が来たときに、過去の不具合チケット・修正のプルリクエスト・原因分析の記録から症状の近いものを探し、原因と修正箇所の候補をチケット番号付きで開発担当へ返す

新しい不具合が起票されると、その症状とエラーから過去の不具合チケット・修正のプルリクエスト・原因分析の記録を探し、原因と修正箇所の候補をチケット番号付きで担当の開発者に返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 情報システム EC・IT・SaaS 対応スピード向上
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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
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UC-0867

海外の検品会社から届く英文の出荷前検査報告書を読み取り、AQLの判定と不良の内訳を検品台帳に転記して、出荷可否の判断が要るものを品質管理へ回す

海外の検品会社から届く英文の出荷前検査報告書を読み取り、判定・AQL・不良の内訳・指摘写真の説明を発注ごとの検品台帳に転記します。出荷可否の判断が要るものだけを品質管理へ回します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
AWS Textract 構成例 品質管理 EC・商社 入力漏れ削減
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UC-0866

海外の部品メーカーの英文の技術データシートを読み取り、定格・寸法・使用温度範囲・認証を部品マスタに転記して、設計条件に合わない項目を拾う

海外の部品メーカーの英文の技術データシートを読み取り、定格・寸法・使用温度範囲・認証を部品マスタの仕様項目に転記します。あわせて、設計部門が決めた条件に合わない項目を拾い、設計者へ返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
AWS Textract 構成例 研究開発 商社・製造 入力漏れ削減
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UC-0858

社員からの中期経営計画・方針・組織変更の質問に、社内に公表した資料だけを根拠にチャットで答え、答えられない質問を経営企画へ毎月まとめる

社員からの中期経営計画・全社方針・組織変更の質問に、社内に公表した資料だけを根拠にチャットで答えます。資料に無く答えられなかった質問は記録し、毎月まとめて経営企画へ渡します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 経営企画 IT・SaaS・商社 対応スピード向上
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UC-0856

社員からの職務発明の届出・報奨・発表前の手続きの質問に、職務発明規程と知財部の手引きを根拠にチャットで答え、判断の要るものを知財部へ回す

研究者や技術者が職務発明の届出・報奨・学会発表の前の手続きをチャットで聞くと、発明の状況と発表の予定を確かめ、職務発明規程・知財の手引き・特許法の条文から根拠付きで答えます。判断の要るものと期限の迫ったものは知財部へ回します。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 知財 IT・SaaS・医療 対応スピード向上
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UC-0857

グループ会社の財務担当からの資金管理規程・グループ内の貸付・送金の手続きの質問に、規程と手引きを根拠にチャットで答え、判断の要るものを本社の財務へ回す

グループ会社の財務担当が借入の申請や送金の手続きをチャットで聞くと、会社と取引の条件を確かめ、資金管理規程・資金の手引き・国ごとの送金の注意・公的資料から根拠付きで答えます。貸付の可否や返済の猶予など判断の要るものは本社の財務へ回します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 経理 商社・小売 品質標準化
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UC-0855

面接官からの「この質問はしてよいか」「この場合の選考はどう進めるか」に、社内の採用の手引きと公正な採用選考の資料を根拠にチャットで答える

面接官が「この質問はしてよいか」「評価が割れたらどう進めるか」をチャットで聞くと、職種と選考の段階を確かめ、面接官の手引き・評価基準・公正な採用選考の資料から根拠付きで答えます。判断の要るものは採用担当へ回します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0853

社内に溜まった市場調査・顧客調査のレポートを横断して探し、新しい企画の検討に使える調査結果を、調査の時期と対象と根拠のページ付きで返す

新しい企画を検討するときに、「この問いに使える調査は社内にあるか」を入れると、過去の市場調査・顧客調査のレポートから関係するページを探し、調査結果を調査の時期・対象・回答数と根拠のページ付きで返します。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 経営企画 IT・SaaS・小売 判断支援
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UC-0847

人材紹介会社から届く推薦メールと添付の書類から候補者の情報を採用の管理表に登録し、推薦の重複と書類の不足を拾う

人材紹介会社から届く推薦メールと、添付の履歴書・職務経歴書から、候補者の情報を項目ごとに取り出して採用の管理表に登録します。同じ候補者の重複した推薦と、求人ごとに要る書類の不足も、登録の時点で拾います。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 採用 IT・SaaS・広告 入力漏れ削減
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UC-0846

支払予定の一覧から取引先ごとの支払通知のメールを下書きして送り、相殺の内訳への問い合わせを受けた先を記録する

毎月の支払予定の一覧から、取引先ごとに支払日・金額・相殺の内訳を書いた支払通知のメールを下書きします。担当者が確かめて送り、返ってきた問い合わせは取引先ごとの記録に残します。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 経理 商社・小売 品質標準化
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UC-0839

ECの注文のキャンセル・変更の依頼メールを、Make のAIエージェントが注文と出荷の状況に照らして、手続きできるものは処理し、出荷済みや判断の要るものを担当へ回す

注文のキャンセルや送り先の変更を頼むメールを、Make のAIエージェントが読みます。注文と倉庫の出荷の状況を調べ、規程の範囲で手続きできるものは処理し、出荷済みのものや判断の要るものを担当者へ回します。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Make 構成例 カスタマーサポート EC・小売 対応スピード向上
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UC-0836

人材派遣会社が外国人スタッフへ送るシフトの連絡と変更の知らせを母語に訳して送り、返事を日本語に直して担当へ回す

担当者がスプレッドシートに書いたシフトの連絡を、Make がスタッフの母語に訳して LINE 公式アカウントから送り、スタッフの母語の返事を日本語にして担当者の一覧に並べます。 担当者は翻訳サイトに貼り付けずに済み、返事の見落としも減ります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 人事 人材・物流 対応スピード向上
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