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AI活用ユースケースデータベース

生成AI・業界・部門から、自社で使えるAI活用方法を探せます。各ユースケースでは、具体的な実装方法、必要なシステム、導入前後の業務フロー、想定工数削減まで解説します。

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AI活用ユースケース 1590 件 並び替え おすすめ順 削減率が高い順 導入しやすい順 新着順
UC-1725

寺院が檀家の年忌法要の時期を Make で毎月拾い、家ごとの案内状と法要までの準備の説明を下書きして、住職の確認の後に送る

故人の台帳から、3か月後に年忌を迎える故人を毎月拾い、施主の家ごとに年忌法要の案内状の本文と、法要までの準備の説明を下書きします。住職が下書きを確かめてから、郵送用の文書とメールの下書きにします。

想定削減率
80%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 カスタマーサポート その他 品質標準化
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UC-1724

報道機関から届く取材の依頼を Power Automate で受け、媒体・依頼の種類・テーマ・締切を整理して、担当と回答の要否の案を広報の Teams に回す

広報の共有メールボックスに届く取材の依頼を、媒体の種類・依頼の種類・テーマ・緊急度に分類し、締切と質問を抜き出して台帳にそろえます。テーマごとの担当の表から担当を決め、回答の要否の案を付けて広報の Teams のチャネルに回します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 マーケティング IT・SaaS・商社 対応スピード向上
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UC-1722

社員の社外研修の受講申請を Power Automate で受け、研修の案内と規程に照らして費用・目的・受講の条件の確認点を挙げてから承認者に回す

社員が出す社外研修の受講申請を受け、添付された研修の案内と申請の記載を突き合わせ、教育研修規程の条件ごとに確認が要る点を挙げてから承認に回します。人事の担当は、確認点の付いた申請だけを詳しく見ます。

想定削減率
71%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 人事 IT・SaaS・商社 判断支援
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UC-1723

社員の業務に要る資格・免許の有効期限を Power Automate で追い、更新後の資格者証の写しから期限を読み取って台帳を直し、本人と上長に更新の手続を知らせる

社員の資格・免許の有効期限を台帳で追い、期限が近い人と上長に更新の手続の案内を送ります。本人が更新後の資格者証の写しを上げると、AIが種類・番号・有効期限を読み取り、台帳の値と照らしてから総務の確認を経て台帳を直します。

想定削減率
73%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 総務 不動産・建設 入力漏れ削減
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UC-1721

購買部が金型を伴う部品の相見積を Power Automate で依頼番号ごとに集め、依頼書の条件と型代の扱いをそろえた比較表にする

量産部品の相見積で仕入先から届く見積書を依頼番号ごとに集め、数量の段階ごとの単価・型代・運賃・支払条件を読み取ります。見積依頼書の条件との食い違いを拾い、型代を含めた総額にそろえた比較表を作ります。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Power Automate 構成例 購買 商社・建設 入力漏れ削減
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UC-1719

ギフトの販売店が引き出物や内祝いの相談に、予算・用途・贈る相手から OpenSearch でカタログを引き、避けるべき品を除いた候補を出す

引き出物や内祝いの相談を受けたときに、用途・予算・個数・届ける日・贈る相手の様子から商品のカタログを引き、在庫と発送までの日数を添えた候補を出します。用途ごとに避ける品は、店の決まりの表で先に除きます。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 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-1720

計測器の校正の期限を Power Automate で台帳から拾って回収を知らせ、戻った証明書の受入時の値を読み取って合否を台帳に戻す

計測器の台帳から校正の期限が近いものを毎月拾って職場に回収を知らせ、校正を終えて戻った証明書から測定点ごとの受入時の値を読み取ります。合否はフローが社内の許容差の表で決めて台帳に戻し、不合格のものは製品の確認の起票につなげます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Power Automate 構成例 品質管理 その他・建設 入力漏れ削減
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UC-1718

学芸員が作家の別号や和暦の年代のまま収蔵品データベースを OpenSearch で引き、貸出の依頼や展示の企画に合う資料の候補を並べる

他館からの借用の依頼や自館の展示の企画に合う収蔵品を、作家の別号や旧字、和暦の年代といったあいまいな表記のまま探します。依頼文から条件を取り出して索引を引き、資料番号と根拠の記録付きで候補を並べます。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 研究開発 その他・教育 対応スピード向上
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UC-1717

印刷会社の営業が、新しい見積の依頼に近い過去の受注を、紙・加工・部数・判型の仕様から探し、当時の原価の内訳と仕様の違いを並べる

得意先から届いた見積の依頼から、判型・ページ数・紙・色数・加工・部数の仕様を取り出し、紙の厚さや加工の書き方をそろえたうえで、過去の受注から仕様の近い案件を探します。 当時の受注金額と原価の内訳、仕様の違い、受注の時期を並べ、営業が見積を組む材料にします。

想定削減率
71%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 営業 その他・広告 判断支援
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UC-1716

中古車販売店の営業が、お客様のあいまいな要望(予算・用途・色・装備)から在庫の車両を探し、条件に合う度合いと外れた条件を添えて示す

お客様の「予算は200万円くらい、子どもが3人、スライドドアで白っぽい色」といった要望を、必ず守る条件とできれば満たしたい条件に分けて読み替え、全店の在庫から合う車両を探します。候補には、合った条件・外れた条件と、要望をどう読み替えたかを添えます。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 営業 EC・その他 対応スピード向上
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UC-1715

知財部が新しい商品名の候補を、自社と他社の登録商標の一覧から読み(称呼)の似たものを探し、一次調査の候補を出す

新しい商品名の候補から自然な読みを挙げ、清音と濁音、長音の有無のような聞き間違えやすい違いをそろえたうえで、指定商品の類似群コードが重なる登録商標から読みの近いものを探します。知財部はその一覧を見て、本調査に回す候補を決めます。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 知財 EC・小売 判断支援
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UC-1714

警備会社の隊員と管制の担当が、現場ごとの警備指令書と過去の対応記録を引き、異常のときの手順と連絡先を根拠付きで探す

現場の隊員や管制の担当が「この現場で火災の発報があったら」「夜間の搬入の立会いは」と尋ねると、その現場の警備指令書のいま効いている版と、過去の対応記録から手順を探し、該当箇所を引用して示します。 連絡先は連絡先表から順位どおりに並べます。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 総務 その他・不動産 対応スピード向上
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UC-1713

観光協会の案内所の職員が、観光施設・交通・イベントの資料を引き、窓口で聞かれた質問に根拠つきで答える

観光案内所の職員が窓口で聞かれた質問を入れると、施設とイベントの一覧を案内所からの距離と来訪日で絞って並べ、交通やイベントの質問には資料と協会のサイトのお知らせから根拠を引用した答えの下書きを作ります。職員が確かめて案内します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 カスタマーサポート その他・宿泊 対応スピード向上
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UC-1711

損害保険会社の査定担当が、火災保険の風災・水災の事故で、査定マニュアルと本社の照会回答を引き、支払の判断の根拠を探す

火災保険の風災・水災などの事故を査定する担当者が疑問を入れると、契約の始期に効く約款、いまの査定マニュアル、本社の照会回答、災害ごとの特別な取扱いから、条文と手順を引用して返します。支払の可否は担当者と決裁者が決めます。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 カスタマーサポート 保険・金融 判断支援
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UC-1712

自動車ディーラーの整備士が、入庫した車の症状と故障コードから、メーカーの技術情報とサービスキャンペーンの資料を引き、当てはまる対策と手順を探す

整備士が入庫した車の症状と故障コードを入れると、その車の型式と車台番号の範囲に当たるメーカーの技術情報・サービスキャンペーン・店舗の過去の修理記録から、当てはまりうる対策と手順の節を引用して並べます。リコール等の対象かはメーカーの照会で確かめます。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 品質管理 その他・小売 対応スピード向上
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UC-1710

広告会社の考査担当が、新聞・ラジオ・交通広告の媒体社ごとの広告掲載基準を引き、出稿前の原稿の表現が基準に触れないかを根拠つきで確かめる

新聞・ラジオ・交通広告に出す原稿を表現ごとに分け、出稿先の媒体社それぞれの広告掲載基準から、触れるおそれのある条文を引用して並べます。考査担当は一覧を読み、修正の相談を制作と営業に返します。掲載の可否は媒体社の考査が決めます。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 マーケティング EC・医療 品質標準化
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UC-1708

水道事業の担当が浄水場・配水池・給水栓で手書きする毎日の水質の点検記録を読み取り、残留塩素・濁度・色度を台帳に転記して、基準や管理の目標を外れた値を拾う

浄水場・配水池・給水栓で毎日手書きされる水質の点検記録票を撮影して読み取り、地点×日付の台帳に転記します。法令の値と管理の目標を外れた値、記入漏れ、小数点の怪しい値を拾って担当に回します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 品質管理 その他・自治体 入力漏れ削減
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UC-1709

施設園芸の農業法人がハウスごとに手書きする温度・湿度・灌水の記録を読み取り、日ごとの表にそろえて、管理の目安を外れた日と温度計の戻し忘れを拾う

ハウスごとに手書きされる温度・湿度・灌水の記録表を毎夕撮影して読み取り、その日の値をハウス×日付の表にそろえます。生育の段階ごとの管理の目安を外れた日と、温度計の戻し忘れの候補を拾います。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 生産 その他 入力漏れ削減
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UC-1707

自動販売機のルート担当が手書きする補充・回収の記録票を読み取り、機械ごとの補充数と売切れを集計表に転記して、売切れの続くコラムを拾う

ルート担当が機械を回るたびに手書きする補充・回収の記録票を撮影して読み取り、コラムごとの補充本数と売切れの印を集計表に転記します。容量を超える数や書き漏れを拾い、売切れの続くコラムを一覧にします。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 物流 その他・小売 入力漏れ削減
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UC-1706

酪農の牧場が牛舎で手書きする分娩・授精と搾乳の記録を読み取り、牛ごとの台帳に転記して、分娩予定の近い牛と出生の届出の残りを拾う

牛舎で手書きされる繁殖ノートと搾乳日報を撮影して読み取り、牛ごとの台帳に転記します。授精日から分娩予定の近い牛を一覧にし、出生の届出がまだの子牛と、出荷しない乳を別に搾る牛を拾います。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 生産 その他 入力漏れ削減
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UC-1705

マンション管理会社が管理員の手書きの修繕依頼票を Google Document AI で読み取り、物件・場所・内容・緊急度を修繕の台帳に登録して、同じ場所の未完了の依頼と書き漏れを拾う

管理員が手書きした修繕依頼票を読み取り、物件・場所・内容・緊急度を修繕の台帳に登録します。同じ場所で完了していない依頼に結び付け、書き漏れは本社の担当に回します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 総務 不動産・建設 入力漏れ削減
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UC-1704

学生服の販売店が採寸のときに手書きする学校ごとの採寸・注文票を Azure AI Document Intelligence で読み、品目・サイズ・数量を発注の一覧に転記して、採寸値とサイズの食い違いを拾う

採寸のときに手書きされた学校ごとの採寸・注文票を読み取り、品目・サイズ・数量を発注の一覧に転記します。採寸値から離れたサイズや裾上げの書き漏れは、発注の前に店長へ回します。

想定削減率
80%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 営業 その他・小売 入力漏れ削減
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UC-1703

自動車整備工場が受付で手書きする整備の依頼書を Azure AI Document Intelligence で読み、車両・依頼内容・預かり日と納車の予定を工程表に転記して、書き漏れと署名の欠けを拾う

フロントが受付で手書きした整備の依頼書を読み取り、車両・依頼内容・預かり日と納車の希望を工程表と整備管理システムに転記します。台帳との食い違いや署名の欠けは、作業に入る前に返します。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 生産 その他・小売 入力漏れ削減
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UC-1702

生協が組合員から回収する手書きの注文用紙を Azure AI Document Intelligence で読み、商品番号と数量を注文データに転記して、読み取りの怪しい欄を確認に回す

配達担当が回収した手書きの注文用紙を読み取り、商品番号と数量を注文データに転記します。その週の企画に無い番号や、読み取りに自信のない欄だけを事務の確認に回します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 営業 EC・その他 入力漏れ削減
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