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小売のAI活用ユースケース

小売業の店舗と本部の担当者に向けて、売場の定型業務を集めたページです。多いのは、チラシに載せる特売品の販売数の見込み、店舗ごとの予算と実績の差の要因分解、手書きの客注伝票の読み取りと台帳への登録、競合店のチラシからの売価の収集です。「データ分析に時間がかかる」「人手が足りない」という課題から、集計や読み取りをAIに任せる範囲と、店長や本部が確かめる範囲の線引きを業務単位で確認できます。

該当ユースケース 417 件

UC-1064

選考で見送った応募者と辞退した応募者への連絡文の案を、選考の段階と面接の記録から作り、理由の書き方と言ってはいけない表現を確かめてから送る

選考で見送った応募者と、選考の途中で辞退した応募者に送る連絡文の案を、選考の段階と面接の記録から作ります。案には、使った面接の事実と、言ってはいけない表現に当たる箇所の確認表を付け、採用の担当が確かめてから送ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 採用 IT・SaaS・人材 品質標準化
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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-1056

合同企業説明会や学内の説明会で学生が手書きするアンケートを読み取り、氏名・学校・連絡先・関心のある職種を応募者台帳にそろえて、その日のうちにお礼と案内を送れるようにする

説明会で学生が手書きするアンケートを読み取り、氏名・学校・連絡先・関心のある職種を応募者台帳にそろえます。案内を希望した学生にその日のうちにお礼と次の案内を送れるよう、メールの下書きまで作ります。

想定削減率
65%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 採用 IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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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-1053

新聞折込の代理店にFAXで届く手書きの折込申込書を読み取り、折込日・新聞・地区・部数を受注台帳にそろえて、販売店の部数との食い違いと記入漏れを拾う

FAXで届く手書きの折込申込書を読み取り、折込日・新聞・販売店・部数を受注台帳の行にそろえます。自社の折込部数表と照らし、部数の食い違い、記入漏れ、締切に間に合わない申込を受付の当日に拾います。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 営業 不動産・小売 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-1045

倉庫の作業者から出る「この荷主の検品・梱包・ラベルの決まりは」の質問に、荷主ごとの作業仕様書と変更の連絡を根拠にチャットで答え、記載の無いものを現場の責任者へ回す

作業者が端末で荷主を選び「検品は全数か」「ラベルはどこに貼るか」と聞くと、その荷主の作業仕様書と変更の連絡だけを探し、いま効いている決まりを根拠のページと適用日付きで返します。リーダーを探して聞く時間が減ります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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UC-1041

社員から届く慶弔見舞金・社宅・福利厚生の手続きの質問に、福利厚生規程と総務の手引きを根拠にチャットで答え、規程に無い事案を総務の担当へ回す

社員が慶弔見舞金・特別休暇・社宅の質問をチャットに入れると、その社員の雇用区分と事由の発生日に効いている規程だけを探し、対象の条件・様式・期限を条項付きで返します。総務が同じ質問に答える時間が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 総務 IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-1037

広告の掲載の誤り・表記の誤り・配信の設定ミスが起きたときに、過去の事故報告から似た事故を探し、広告主への対応と効いた対策を根拠付きで返す

広告の掲載事故が起きたときに、事故の状況を入れると、過去の事故報告から似た事故を探し、当時の広告主への対応と効いた再発防止策を報告書番号付きで返します。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 マーケティング EC・小売 判断支援
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UC-1027

店舗から物流センターに届く手書きの返品伝票を読み取り、店舗・品番・数量・返品理由を返品データにそろえて、出荷実績との数量の食い違いと理由の書き漏れを拾う

店舗から商品と一緒に物流センターへ届く手書きの返品伝票を読み取り、店舗・品番・数量・返品理由を返品データの形にそろえます。そのうえで、店舗に出荷した数より多い返品と、理由の書かれていない行を拾い、店舗への問い合わせの一覧にします。

想定削減率
80%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 物流 商社・小売 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-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-1012

家電・日用品のリコールの公表をエージェントが毎日見回り、自社の取扱商品と販売の記録に照らして、該当しそうな商品を品質の担当に届ける

消費者庁のリコール情報サイトに載る家電製品・住居品などのリコールを、エージェントが毎日見回ります。詳細から型番と販売期間を取り出し、自社の商品マスタと販売の記録に照らして、該当しそうな商品を品質の担当に届けます。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
n8n 構成例 カスタマーサポート EC・商社 対応スピード向上
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UC-1009

社内システムが使うOSSのライブラリのリリースをエージェントが毎週見回り、影響のある変更・サポート終了・必要な対応を開発の担当に届ける

社内システムが依存するOSSのライブラリと実行環境のリリースを、エージェントが毎週見回ります。変更履歴から破壊的変更・非推奨・サポート終了を取り出し、依存の台帳とコードの使用箇所に照らして、影響するリポジトリと対応の候補を開発の担当に届けます。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
n8n 構成例 情報システム EC・IT・SaaS 属人化解消
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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-1004

配送ドライバーが出す日報の自由記述を、荷主・納品先・道路・車両・荷物の問題に分類し、週ごとの件数と対応が要るものを配車担当に届ける

配送ドライバーが Google フォームで出す日報の自由記述を、荷主・納品先・道路・車両・荷物の問題に分類します。車両の不具合など対応が要るものはその日のうちに配車担当へ知らせ、週ごとに荷主・納品先別の件数をまとめます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 物流 小売・物流 判断支援
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UC-1002

飲食店のアルバイトから届くシフト交代の依頼を、日時・時間帯・理由をそろえた交代依頼の表にし、代わりに入れる人への連絡文を下書きする

アルバイトが書いたシフト交代の依頼の文面から、日付・時間帯・持ち場・理由を抜き出して交代依頼の表に1行ずつそろえます。シフト表から入れそうな候補を絞り、その人たちに送る連絡文を下書きして店長に渡します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 人事 宿泊・小売 入力漏れ削減
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UC-0980

飲食店の新メニュー・季節の食材・イベントのメモから、SNSの投稿文と写真の説明の案を作り、価格とアレルゲンの表記を店のルールで確かめる

店長から届く新メニュー・季節の食材・イベントのメモと写真から、SNSの投稿文と写真の説明の案を作ります。あわせて、価格とアレルゲンをメニューの台帳と照らし、店のルールどおりに書けているかの確認表を出します。

想定削減率
70%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 マーケティング 宿泊・小売 入力漏れ削減
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UC-0979

購買担当がAIに仕入先の営業役をさせて値上げ交渉の受け答えを練習し、根拠の示し方と譲れない条件の伝え方の振り返りを受ける

仕入先からの値上げ要請の協議の前に、購買担当がAIに仕入先の営業役をさせて受け答えを練習します。練習が終わると、AIが根拠の示し方、譲れない条件の伝え方、注意の要る発言を振り返り、課長はその記録に一言を足すだけになります。

想定削減率
75%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 購買 商社・小売 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-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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