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。
棚卸の差異を、入出庫の記録から原因別に切り分ける
棚卸で出た差異を入力に、同じ時期の入出庫の記録と照らして、原因の候補を区分ごとに並べます。担当者の作業は、差異を1件ずつ追いかけることから、示された候補を確かめて原因を確定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-0108納付期限が来る特許を、事業での使用状況と照らして維持と放棄の判断材料を作る
翌々月に特許料の納付期限が来る権利を一覧にし、公報から請求項の要点を取り出して、自社の製品仕様や事業計画と突き合わせた検討表を作ります。維持する理由と放棄してよい理由の両方を並べます。
詳しく見る → UC-0101顧客マスタの重複と表記ゆれを見つけて、名寄せの候補を出す
顧客マスタのレコードを入力に、表記ゆれと重複の候補を見つけ、法人番号で裏付けの取れたものと取れないものに分けます。担当者の作業は、登録のたびに既存を検索して見比べることから、提示された候補を判断す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-0091希望とスキルと法令の制約を満たすシフト表の原案を作る
工程ごとの必要人数、資格、法令の制約、本人の休み希望を入力に、条件を満たすシフト表の原案を作ります。管理者の作業は、白紙の表を埋めて何度も組み直すことから、出てきた原案を見て調整することに変わります。
詳しく見る → UC-0084固定資産の現物確認をスマートフォンの撮影で行い、台帳との差異を洗い出す
現場でスマートフォンから資産を撮影すると、資産管理シールのコードと印字番号を読み取り、固定資産台帳と突き合わせて、その場で「台帳どおり」「場所が違う」「台帳にない」を判定します。担当者の作業は、台帳を印刷して現物を探し歩き、確認結果を後から入力することから、撮って結果を確かめ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-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-0074対外発表の資料を公開前に点検して未出願の発明と秘密情報の記載を洗い出す
学会の予稿やプレスリリースなど社外へ出す技術資料を入力に、社内の公開前チェック基準と過去の指摘記録に照らして、出願前の発明や秘密にしている条件値に当たりうる記載を、基準番号・理由・確認先つきの表にします。知財担当の作業は、資料を読んで該当箇所を探すことから、挙がった箇所を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0073試験の測定データからグラフと集計を作り、報告書の考察の下書きまで用意する
測定データのCSVを入力に、グラフと統計量を作り、社内様式に沿った試験報告書の下書きと考察の案を用意します。研究員の作業は、表計算でグラフを作って文章を書き起こすことから、出てきた図と下書きを見て結論を決めることに変わります。
詳しく見る → UC-0065社内システムのアクセス権限を棚卸して、不要な権限と申請漏れを洗い出す
各システムから取り出した実際の権限を入力に、申請台帳と人事マスタと突き合わせ、退職者に残る権限、異動後も残る権限、申請記録のない権限を洗い出します。情報システムの作業は、画面を見比べて照合することから、指摘を確認して依頼を出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-0060ヒヤリハット報告を分類して、危険の傾向と対策候補を月次でまとめる
現場から上がるヒヤリハット報告を入力に、厚生労働省の「事故の型」に沿って分類し、起因物・場所・作業を抽出します。安全衛生担当の作業は、1件ずつ読んで台帳に転記することから、分類結果を確認して月次のまとめを仕上げることに変わります。
詳しく見る → UC-0052窓口に届く紙の申請書・届出を読み取って受付台帳と不備の連絡文を作る
窓口や郵送で届いた申請書をスキャンし、様式ごとに決まった記入欄とチェック欄を読み取って受付台帳の1行を作ります。同時に必須欄の空白や記入の不備を検出し、申請者へ返す連絡文の下書きまで用意します。
詳しく見る → UC-0051競合の製品・価格ページを毎週巡回して変更点を一覧にする
競合8社の製品・価格・事例ページを毎週決まった曜日に取得し、前回分との差分から意味のある変更だけを拾って一覧にします。担当者の作業は、各社のサイトを開いて読み比べることから、上がってきた変更点を見て社内に流すかを決め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-0045注文状況の問い合わせに受注データと配送状況を照会して回答案を作る
注文・配送・返品に関する問い合わせメールを入力に、AIが「注文の検索」「出荷状況と伝票番号の取得」「返品規定の参照」といった読み取り専用の道具を自分で選んで呼び出し、集めた事実をもとに回答案を作ります。担当者が受注管理画面と配送業者の追跡ページを行き来して調べる作業が減ります。
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-0039新商品名の候補を先行商標と突き合わせて出願前のリスクを一次仕分けする
商品開発チームが出した名称候補を入力に、特許庁のJ-PlatPat（特許情報プラットフォーム）で検索した結果を読み取り、候補ごとに「先行する登録商標とどれくらい近いか」を高・中・低に仕分けて、その理由を文章で返します。
詳しく見る → UC-0034手書きの実験・試作記録を読み取って条件と結果の台帳にする
手書きの実験記録用紙をスキャンした画像を入力に、実験番号、日付、担当者、原料と配合、温度・時間・圧力などの条件、測定値、判定を読み取り、台帳の列に割り当てた1行のデータとして受け取ります。測定機から出てくるCSVがある場合は、実験番号で突き合わせて同じ行にまとめます。
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 →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。