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。
海外の規格・技術文書を訳して、社内の用語にそろえた要点にする
海外の規格や顧客仕様書を入力に、自社製品に関係する条項を抜き出して訳し、社内の呼び名にそろえた要点にします。担当者の作業は、機械翻訳の全文を読み直すことから、訳された要点を原文と照らして確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0100部品・原材料の規制適合の資料を読み取って、含有物質の台帳にする
仕入先から届く不使用証明書や成分表を入力に、物質名・CAS番号・含有量を読み取り、含有物質の台帳に登録できる形にします。担当者の作業は、資料を開いて転記することから、読み取り結果を確かめて承認することに変わります。
詳しく見る → UC-0079配送業者の運賃請求を出荷実績と運賃表に突き合わせて過払いを見つける
配送業者から届く運賃の請求明細を、自社の出荷実績と契約運賃表に1行ずつ突き合わせ、金額の合わない行だけを洗い出します。担当者の作業は、数千行の明細を抜き取りで見ることから、差異の付いた行だけを調べることに変わります。
詳しく見る → UC-0067技術者の打ち合わせメモから発明届出書の下書きを作る
打ち合わせメモと実験データの説明を入力に、社内の発明届出書の様式に沿った下書きを作ります。技術者の作業は、白紙の様式を最初から埋めることから、下書きを直すことに変わります。
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-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-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-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。