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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-1651

問い合わせフォームに届く営業・売り込み・スパムを n8n で受けて AI で本物の問い合わせと分け、本物だけを担当に回す

問い合わせフォームに届いた送信を、AI が導入の相談・既存顧客の連絡・他部署あて・自社への売り込み・スパムに分けます。本物の問い合わせだけを担当のチャンネルへすぐ回し、売り込みとスパムは仕分け箱にためて1日1回まとめて確かめます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 マーケティング IT・SaaS・士業 対応スピード向上
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UC-1643

社員の出張の事前申請を Power Automate で受け、旅費規程の日当・宿泊の上限・交通の手段に照らして確認が要る点を挙げてから承認に回す

社員が出発前に出す出張の事前申請を受け、旅費規程に照らして確認が要る点を挙げてから上長の承認に回します。日当と宿泊の上限は規程の表で計算し、交通の手段や前泊の理由はAIが条文の要件と照らします。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 経理 IT・SaaS・商社 判断支援
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UC-1644

新しい取引先の登録の申請を Power Automate で受け、添付の登記・口座・インボイスの登録番号の書類と申請の記載の食い違いと不足を拾う

購買の担当が出す新規取引先の登録の申請を受け、添付の登記・口座・登録番号の書類から必要な項目を取り出します。申請の記載と国税庁の公表情報に照らし、食い違いと不足の一覧をマスタ登録の前に返します。

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・建設 入力漏れ削減
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UC-1641

情報システム部が社員から受けるソフトウェアの導入申請を受け、利用規約・ライセンスの条件とセキュリティの確認点を挙げてから承認に回す

社員がパソコンに入れたいソフトウェアを申請すると、添付された利用規約・ライセンス条項から組織での利用の可否、数え方、有償の要否、データの送信などの条件を項目ごとに書き出し、判定の候補と根拠の条文を付けて承認に回します。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 情報システム IT・SaaS・広告 判断支援
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UC-1642

工程や受入検査で出た不適合の報告を Power Automate で受け、不適合の種類と重大度を分けて担当と処置の期限を決め、似た過去の不適合を添える

受入検査と工程で見つかった不適合の報告を受けたその場で、不適合の種類と重大度を分け、処置の担当と期限を決めて台帳に載せます。同じ品番・同じ仕入先の過去の不適合から似たものを選んで添えます。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 品質管理 建設・製造 対応スピード向上
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UC-1635

電子機器メーカーの購買部が部品の新規登録の依頼を受けたときに、抵抗値・容量・チップのサイズ・ねじの呼びの表記ゆれを正規化して既存の部品コードを探し、二重登録を防ぐ

設計から部品の新規登録の依頼が届いたときに、抵抗値・容量・定格・チップのサイズ・ねじの呼びを同じ書き方にそろえて既存の部品マスタを探し、同じ仕様の部品コードがすでにあるかを示します。登録するか既存のコードを使うかは、購買の担当が決めます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 購買 商社・製造 入力漏れ削減
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UC-1629

森林組合が土場で手書きする原木の検知の野帳を読み取り、樹種・長さ・径級・本数から材積を計算して出荷の台帳に転記し、合計の食い違いと読めない欄を拾う

検知員が土場で手書きする原木の検知の野帳を撮影して読み取り、樹種・長さ・径級ごとの本数を出荷の台帳にそろえます。規格の計算式で材積を出し、野帳の合計との食い違いと読めない欄を拾います。

想定削減率
69%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 生産 その他・製造 入力漏れ削減
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UC-1628

製パン工場で手書きされるロットごとの製造記録を読み取り、仕込み・発酵・焼成の温度と時間と数量を製造の台帳に転記して、管理の範囲を外れた値と改善措置の書き漏れを拾う

製パンのラインでロットごとに手書きされる製造記録票を読み取り、仕込み・発酵・焼成の温度と時間と数量を製造の台帳に転記します。品目ごとの管理の範囲と照らし、外れた値と改善措置の書き漏れを拾います。

想定削減率
73%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 品質管理 小売・製造 入力漏れ削減
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UC-1627

害虫防除の会社が食品工場で手書きするトラップの点検表を読み取り、トラップごとの捕獲数の推移をそろえて、顧客への月次報告の下書きに回す

技術者が食品工場の巡回で手書きするトラップの点検表を読み取り、トラップごと・虫の種類ごとの捕獲数を顧客の台帳にそろえます。前月までの推移と管理の水準に照らして確認の要るトラップを拾い、月次報告の下書きにします。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 品質管理 その他・製造 品質標準化
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UC-1626

酒蔵がタンクごとに手書きするもろみの経過簿を読み取り、品温・ボーメ・日本酒度・アルコール分を日ごとの表にそろえて、記入漏れと急な変化を拾う

タンクの脇で毎日手書きされるもろみの経過簿を撮影して読み取り、その日の品温・ボーメ・日本酒度・アルコール分をタンク×日付の表にそろえます。測定の予定と前日の値に照らして、記入漏れと急な変化を杜氏に回します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 品質管理 製造 入力漏れ削減
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UC-1619

製薬会社のくすり相談窓口が受けた電話の記録から副作用に当たりうるものを安全性の報告の項目に整理し、欠けた情報と報告期限の区分の候補を担当者に渡す

くすり相談窓口の相談員が書いた電話の応対記録のうち、副作用に当たりうるものを、安全性の報告の項目に整理します。あわせて、追加で聞くべき情報と、報告期限の区分の候補を安全管理の担当者に渡します。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 品質管理 その他・医療 入力漏れ削減
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UC-1620

研究所の天秤・pH計・滴定装置の感熱紙の印字を撮って読み取り、測定値・日時・機器の番号を実験記録の表に転記して、同じ日の点検と校正の印字に結び付ける

研究所の天秤・pH計・自動滴定装置が出す感熱紙の印字を撮って読み取り、測定値・日時・機器の番号を実験番号ごとの実験記録の表に転記します。あわせて、その測定が同じ日の点検・校正の後に行われたかを確かめます。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 品質管理 その他・医療 入力漏れ削減
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UC-1603

害虫駆除・衛生管理の会社が飲食店・事業所での作業の記録から、顧客に出す作業報告書と次回までの対策の提案を ChatGPT で下書きする

技術員が訪問ごとに残すトラップの捕獲数・痕跡・使った薬剤・環境の状況の記録から、ChatGPT で顧客に出す作業報告書と次回までの対策の提案を下書きします。記録と文の食い違いも拾わせます。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 営業 その他・不動産 品質標準化
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UC-1601

人材派遣会社の採用担当が派遣スタッフの募集文を出す前に、ChatGPT で性別・年齢で応募者を限る表現と分かりにくい労働条件の書き方を言い換え案付きで挙げる

派遣スタッフの募集文を出す前に、性別・年齢で応募者を限る表現と、分かりにくい労働条件の書き方を一覧にし、言い換え案を付けて返します。担当者の作業は、全文を読んで探すことから、指摘を採るかを決めることに変わります。

想定削減率
60%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 採用 人材・小売 入力漏れ削減
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UC-1600

酒蔵が新酒・季節の商品の説明を ChatGPT で英語に訳して輸出先向けの商品紹介文にそろえ、酒造用語の訳のぶれと誇大に読める表現を挙げる

新酒や季節の商品の日本語の説明と規格表から、輸入者向けの商品シートと英語の通販ページの紹介文を作ります。あわせて、酒造用語の訳のぶれ、数値の食い違い、誇大に読める表現を言い換え案付きで一覧にします。

想定削減率
61%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 マーケティング EC・商社 品質標準化
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UC-1598

新しい部材の仕入先選定で複数社から届いたRFI(情報提供依頼)の回答を、Copilot で質問項目ごとに並べ、回答の抜けと追加の質問を作る

仕入先から届いたRFIの回答を、自社の質問票の質問IDごとに抜き出して比較表にそろえます。回答の無い質問と、条件付きの回答を拾い、仕入先ごとの追加の質問の案まで作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 購買 商社・建設 入力漏れ削減
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UC-1597

役員の会議・面談の前に、関係するメール・Teams・資料・前回の議事録から、論点・前回からの変化・決めることを1枚のブリーフィングにまとめる

役員の会議・面談の前に、前回の議事録・最新の資料・メールと Teams のやり取りを集め、論点・前回からの変化・この場で決めることを1枚のブリーフィングにまとめます。根拠の見つからない点も分けて示します。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 経営企画 IT・SaaS・商社 判断支援
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UC-1590

海外の取引先から届く英文の送金明細(Remittance Advice)を読み取り、請求書ごとの支払額・銀行手数料・相殺を拾って、入金の消込の候補と差額の理由を出す

海外の取引先から届く英文の送金明細を読み取り、請求書番号ごとの支払額・相殺・差し引かれた銀行手数料を明細の行にそろえます。銀行の入金の記録と売掛金の明細に照らし、消込の候補と、入金額が請求額と合わない理由の候補を財務担当に回します。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
AWS Textract 構成例 経理 商社・製造 入力漏れ削減
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UC-1585

外国出願用の明細書の英訳を日本語の原文と段落ごとに照らし、訳抜け・数値の誤り・用語の不統一を拾って、逆訳を付けて弁理士の確認に回す

特許事務所や翻訳会社から届いた外国出願用の英文明細書を、日本語の明細書と段落番号で対応づけ、訳抜け・数値と符号の食い違い・用語の不統一・意味の変わった訳を拾います。拾った箇所は原文・訳文・逆訳を並べた一覧にして、弁理士の確認に回します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 知財 士業・製造 入力漏れ削減
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UC-1584

監査法人から届く依頼資料の一覧(PBC)とメールのやり取りを突き合わせ、未提出の資料と答えていない質問の一覧、回答の下書きを毎週作る

監査法人から依頼された資料の一覧(PBC)と、監査法人とのメールのやり取りを Microsoft Copilot に読ませ、未提出の資料、まだ答えていない質問、社内の担当が約束した日付を毎週一覧にします。あわせて、回答の材料がそろっている質問には回答の下書きを作ります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 経理 IT・SaaS・商社 入力漏れ削減
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UC-1582

入札する工事の特記仕様書・現場説明書・質問回答書から、見積に反映すべき条件を出典付きで一覧にし、積算の漏れを防ぐ

入札する工事の特記仕様書・現場説明書・質問回答書を Microsoft Copilot に読ませ、見積に反映すべき条件を原文の写しと出典付きで一覧にします。積算担当は一覧と原文を照らすだけで、条件の拾い漏れを入札前に見つけられます。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 営業 建設・製造 入力漏れ削減
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UC-1583

仕入先の工場監査のチェックリストと現地のメモから監査報告書の下書きを作り、是正を求める事項を根拠付きの一覧にする

仕入先の工場で行った監査のチェックリストの判定と現地のメモを Microsoft Copilot に渡し、決まった様式の監査報告書の下書きと、是正を求める事項の一覧を作ります。監査員は下書きを直すだけになり、監査の翌日には仕入先へ報告書を送れます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 品質管理 商社・小売 品質標準化
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UC-1581

各部門から毎月届く予算の追加・流用の申請を、前年の実績と当期の消化と並べて、査定の論点を整理したメモにする

各部門から毎月届く予算の追加・流用・前倒しの申請を読み、申請ごとの要旨、前年同期の実績と当期の消化との関係、規程上の確認点、部門へ聞く質問を、査定の論点メモにまとめます。財務部長は、そのメモを見て査定します。

想定削減率
64%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 経営企画 商社・建設 判断支援
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UC-1578

ECサイトの商品画像から代替テキストと画像の説明文の案を作り、商品マスタの記載と食い違う点を掲載前に拾う

新しく載せる商品の画像を1点分まとめてAIに見せ、画像ごとに代替テキスト(alt)と画像の説明文の案を作ります。あわせて、画像に写っているものが商品マスタの記載と食い違う点を、掲載の前に一覧にします。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Gemini 構成例 マーケティング EC・商社 入力漏れ削減
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