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。
社内向けのお知らせ文を、決まったことのメモから体裁の整った通知にする
会議で決まったことのメモを入力に、社内通知の型に沿った本文を作り、不足している情報を指摘します。総務の作業は、白紙から書き起こすことから、下書きを直して不足を埋めることに変わります。
詳しく見る → UC-0061輸出入の船積書類を突き合わせて、記載の食い違いを見つける
1件の輸入案件に届く5〜6種類の船積書類を入力に、品名・数量・重量・金額・船積港・船積日などの記載を書類どうしで突き合わせ、食い違いを一覧にします。担当者の作業は、書類を並べて目で照合することから、指摘された差異を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0049入社・退職の連絡から社会保険と雇用保険の手続きリストと期限を作る
顧問先からメールや添付ファイルで届く入社・退職の連絡を入力に、生成AIで氏名・日付・給与・週の労働時間などを抜き出し、曖昧な点と聞き返しの文面を下書きします。必要な手続きと提出期限は、人が管理するルール表とプログラムで決めます。連絡を読み解き、期限を数えて台帳に書く作業が減ります。
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-0035海外取引先との英文メールを要点整理して返信案まで作る
海外の仕入先や物流業者から届いた英文メールを入力に、スレッド全体の要点、相手が求めていること、こちらが返すべき事項の一覧を日本語で受け取ります。続けて、社内の用語集と定型表現に沿った英文の返信案を作らせます。
詳しく見る → UC-0033応募書類を募集要件と突き合わせて一次確認の所見を作る
応募者から届いた職務経歴書と履歴書を入力に、ポジションごとの募集要件の項目を1つずつ見て、その要件について書類のどこに何と書かれているかを原文の引用付きで並べた一覧を作ります。採用担当の作業は、数ページの職務経歴書を最初から読んで要件を思い出しながら照合することから、要件ごとに並んだ引用を見て原本で裏を取ることに変わります。
詳しく見る → UC-0031仕入先からの納期回答メールを読み取って発注残の納期を更新する
仕入先から届く納期回答のメールを入力に、発注番号、品番、数量、回答された納期、分納の有無を取り出し、発注残台帳の該当行と突き合わせます。当初の希望納期より遅れているものには遅延の印を付け、台帳を更新します。
詳しく見る → UC-0027社内マニュアルから新人研修の教材と理解度テストを作る
すでに社内にある業務マニュアルや作業手順書を入力にして、研修1コマ分の教材一式を下書きさせます。出てくるのは、講義の筋書き、現場で起きやすい失敗の例、演習の課題、そして理解度テストの設問と正解・解説です。
詳しく見る → UC-0024出荷前の荷姿写真から荷札の不備と積付け不良を見つける
出荷直前に撮った荷姿の写真を入力に、荷札の出荷番号と届け先を読み取って出荷指示データと突き合わせ、さらに「取扱表示のラベルが貼られているか」「段ボールが潰れていないか」「パレットからはみ出していないか」を判定する構成です。
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。