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。
新規取引先の反社・コンプライアンス確認を、根拠付きで一次調査して記録に残す
取引先の商号・所在地・代表者名を入力に、社内の確認基準に沿って公開情報を集め、根拠のURLを付けた調査メモを作ります。担当者の作業は、自分で検索することから、集まった情報を読んで判断することに変わります。
詳しく見る → UC-0112取扱説明書を改訂したときに、旧版との差分と表記のゆれを出荷前に点検する
改訂前後の取扱説明書を入力に、変わった箇所だけを抜き出し、その箇所が社内の表記ルールと用語集に沿っているかを点検します。直し忘れた旧仕様の記述や、訳語の不一致も指摘します。
詳しく見る → UC-0111既存顧客の解約の兆しを利用状況と問い合わせから拾って、フォローの順番を決める
製品の利用ログ、問い合わせ履歴、請求の状況を入力に、顧客ごとの解約の確率を出し、問い合わせ本文から読み取れる不満の中身を添えて、フォローする順番の案を作ります。
詳しく見る → UC-0099社内規程を改定したときに、他の規程や様式との食い違いを洗い出す
規程の改定案を入力に、他の規程からの参照、用語の定義、数値や期間の食い違いを洗い出します。法務担当の作業は、影響しそうな規程を記憶で探して読み比べることから、指摘された箇所を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0092取引先から届くセキュリティチェックシートに、過去の回答から下書きを作る
取引先から届くチェックシートの設問を入力に、過去の回答と社内規程から根拠付きの回答案を作ります。担当者の作業は、設問ごとに過去のExcelを探すことから、出てきた案が今も正しいかを確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0078過去の技術報告書から類似の検討結果を根拠付きで探して開発の重複をなくす
「昔、似た材料で検討した気がする」という問いに対し、20年分の技術報告書と検討書から該当箇所を探し、報告書名・年度・担当者・ページを示した回答案を返します。研究開発者の作業は、共有フォルダを探して経験の長い技術者に聞くことから、示された原典を読んで判断することに変わります。
詳しく見る → UC-0075応募者からの選考中の問い合わせにチャットで一次回答する
中途採用の選考中に応募者から届く「選考はどこまで進んでいるか」「面接は対面かオンラインか」といった問い合わせに、募集要項と応募者へ開示済みの案内だけを根拠にして、その場で一次回答を返す構成です。合否や評価に触れる質問には答えさせず、採用担当へ引き継ぎます。
詳しく見る → UC-0064提案書や報告書の数字と社名を、元データと突き合わせて公開前に確認する
社外に出す資料を入力に、書かれている数値と固有名詞を社内の数値台帳・顧客表記台帳と突き合わせ、食い違いと出典のない数値を一覧にします。確認する人の作業は、資料を最初から読んで数字を探すことから、指摘された箇所を確かめることに変わります。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0053設備の保守マニュアルと過去の対応履歴から現場の質問に根拠付きで答える
現場からの「この型式でこのエラーが出たときはどうするか」という質問に対し、該当する設備のマニュアルと過去の対応履歴を探して、出典付きの回答案を返します。保全員の作業は、書庫と過去の日報を探すことから、示された根拠を読んで自分の設備に当てはまるかを判断することに変わります。
詳しく見る → UC-0047広告やLPの表現を景品表示法と社内基準に照らして一次チェックする
公開前の広告文やLP、メールマガジン、SNS投稿の原稿を、社内のNG表現集や過去の指摘記録と一緒に生成AIへ渡し、「No.1」「最安」「今だけ」などの要確認箇所を、社内基準の番号と理由、必要な根拠資料を付けた表にします。違法か適法かは人が判断し、減るのは該当表現の洗い出しと指摘コメントを書く時間です。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0041過去の試作データから次に試す実験条件を絞り込んで試作回数を減らす
これまでに行った試作の「条件」と「結果」を入力に、次に試す価値が高い条件の候補を複数出します。あわせて、その条件が選ばれた理由を文章で示します。
詳しく見る → UC-0025社外に出す文章の誤字と表記ゆれを社内ルールで一括チェックする
公開前の原稿と、自社で決めた表記ルールの一覧を入力に、誤字・脱字、表記ゆれ、文体の不統一、社名や商品名の誤りを指摘させる構成です。AIに文章を書き換えさせるのではなく、「どこが、どのルールに、どう反しているか」を一覧で返させます。
詳しく見る → UC-0021社内のIT問い合わせをチャットで一次対応する
社員が Teams のチャットで「VPNがつながらない」「共有フォルダに入れない」と書くと、情報システム部が SharePoint に置いている手順書とFAQを根拠に、その場で回答が返る構成です。回答には参照した文書へのリンクが付きます。
詳しく見る → UC-0019過去の対応履歴とFAQから回答案を作成する
問い合わせ内容を入力に、社内のFAQ、製品マニュアル、過去の対応履歴から根拠となる情報を検索し、出典を明示した回答案を作ります。
詳しく見る →自社で使えるAI活用を整理したい方へ
業務内容を伺い、導入候補となるAI活用方法の整理、優先順位付け、PoC設計まで支援します。