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。
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-0071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-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-0055店舗に付いたGoogleの口コミを読み分けて、返信案と本部への報告を作る
店舗に付いたGoogleの口コミを読み、そのまま返信してよいものと、本部が事実を確かめてから対応すべき苦情とに分けます。前者には口コミの中身に触れた返信案を作り、後者は本部へ報告に回します。
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-0038画面のキャプチャから社内システムの操作マニュアルを作る
手順どおりに操作しながら画面を連番で撮り、その画像をまとめて生成AIに渡して、「1. 画面左上の［受付］タブを選びます」「2. ［患者番号］欄に番号を入力し、［検索］を押します」といった手順文の下書きを作らせる構成です。
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。