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AI活用ユースケースデータベース

業界・部門・業務・課題から、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。

該当ユースケース 32 件/全 257 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
業界EC×または広告×または小売×かつAI機能対話×または分類×または抽出×または予測×
UC-0068

法務への相談・契約審査の依頼を仕分けて、ひな形で済むものと審査が必要なものに分ける

依頼フォームに書かれた相談内容を入力に、依頼の種別、緊急度、必要書類の不足を判定し、自社ひな形で済むものと法務の審査が必要なものに分けます。法務の作業は、届いた順に内容を読んで判断することから、仕分け済みの一覧を上から処理することに変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 法務 IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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UC-0063

需要のばらつきから発注点と発注量を決めて、毎週の発注案を出す

過去の出荷実績と調達リードタイムから品目ごとの発注点と発注量を計算し、仕入先からの連絡や営業の情報を読み取って補正の根拠を添えた発注案を毎週出します。購買担当の作業は、在庫と実績を見て発注量を決めることから、提示された案を確認することに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 物流 EC・商社 判断支援
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UC-0048

翌週の出荷量を予測して物流センターの日別の必要人員を決める

WMSの出荷実績と、荷主から届く販促の連絡、祝日の並びを入力に、翌週の日別の出荷件数を時系列予測で見込み、工程ごとに必要な人数を上振れ・下振れの幅つきで計算します。計画担当の作業は、実績を集めて勘で件数を置くことから、出てきた人数の幅を見て派遣の発注数を決めることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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UC-0046

クレーム電話の応対練習でAIに顧客役をさせ、振り返りまで行う

クレーム電話の応対研修で、SV(スーパーバイザー)が演じていた顧客役を生成AIに任せます。顧客の状況や怒りの段階を書いた「シナリオカード」と評価の観点表を渡すと、AIが音声で顧客を演じ、根拠の発言を引用した振り返りの下書きまで作ります。SVの時間が、顧客役と口頭の指導から記録の確認に変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 カスタマーサポート EC・保険 品質標準化
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UC-0037

予約前の問い合わせに多言語のチャットで一次回答する

予約や来店の前に届く「大浴場は何時まで入れますか」「駅から送迎はありますか」「ベビーベッドは借りられますか」といった問い合わせに、自社の案内資料を根拠にして、質問が書かれた言語のまま回答を返す構成です。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 カスタマーサポート 不動産・宿泊 品質標準化
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UC-0030

顧客からの不具合報告を原因区分で分類して再発防止の台帳にする

顧客や営業担当から届く不具合報告の文面を入力に、製品名、型式、発生した現象、発生した工程、発生時期、顧客影響の度合いを取り出し、社内で決めてある原因区分の候補を付けます。あわせて、過去の不具合台帳から似た事例を探して並べます。

想定削減率
64%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 品質管理 EC・商社 品質標準化
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UC-0020

問い合わせ内容からFAQの不足テーマを洗い出す

1か月分の問い合わせ(4,400件)を入力に、「同じことを聞いている問い合わせ」をまとめて論点の単位にし、件数の多い順に並べます。 さらに、各論点について既存のFAQでカバーされているかを判定します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
最小構成
Python 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 品質標準化
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UC-0018

問い合わせメールを内容別に分類して担当へ振り分ける

受信した問い合わせメール(またはフォーム投稿)を入力に、問い合わせ種別、担当すべきチーム、優先度、緊急度、含まれる製品名を判定させ、該当チームのキューへ自動で振り分けます。

想定削減率
80%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Power Automate 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 品質標準化
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