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AI活用ユースケースデータベース

生成AI・業界・部門から、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。

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AI活用ユースケース 1590 件 並び替え おすすめ順 削減率が高い順 導入しやすい順 新着順
UC-0966

治験の実施医療機関から届く重篤な有害事象の報告から、社内の安全性情報の報告書の下書きを作り、記載の欠けと報告期限の区分を担当者が確かめられるようにする

治験の実施医療機関から届く重篤な有害事象の報告と、症例データの記録をもとに、社内の安全性情報の報告書の下書きを作ります。あわせて、追加で問い合わせるべき欠けた項目と、報告期限の区分の候補を一覧にして担当者に渡します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★★
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 研究開発 医療・製造 入力漏れ削減
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UC-0964

自治体の担当課が条例・規則の改正に合わせて出す住民向けのお知らせを、改正の内容と新旧対照表から、対象者・変わる点・手続きを書いた下書きにする

条例・規則の改正が公布されるたびに、新旧対照表と附則から誰に関係するか・何が変わるか・いつからか・手続きが要るかを取り出し、住民向けのお知らせの下書きにします。数字と日付は機械で元の文と照らします。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 総務 その他・自治体 入力漏れ削減
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UC-0965

銀行の営業店から上がる苦情の記録を本部の苦情報告の書式にそろえて要約し、原因の区分と再発防止の案を付けて、苦情対応の担当が月次で確かめられるようにする

営業店が書いた苦情等の記録を、本部の苦情報告の書式の項目に分けて要約し、原因の区分の候補と再発防止の案を付けます。本部の担当は、記録を読み直して書き直す代わりに、要約を確かめる側に回ります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 カスタマーサポート その他・金融 判断支援
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UC-0963

物流センターの事務担当から出る「この荷主の保管料・荷役料はどう計算するか」の質問に、荷主ごとの寄託契約・料金表・覚書を根拠にチャットで答える

請求の事務担当が「この荷主の保管料・荷役料はどう数えるか」をチャットに入れると、その荷主の寄託契約・料金表・覚書だけを探し、計算の規則と単価の根拠を適用日付きで返します。契約の綴りをたどる時間が減ります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 経理 EC・小売 入力漏れ削減
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UC-0961

飲食チェーンの店長・調理担当から出る「この食材の保管温度と期限は」「この工程で何を確かめるか」の質問に、HACCPの衛生管理計画と本部の手順書を根拠にチャットで答える

店長や調理担当が「この食材の保管温度と開封後の期限は」「この工程で何を確かめるか」をチャットで聞くと、食材マスタの値を並べ、その業態の衛生管理計画と本部の手順書から根拠付きで答えます。温度の逸脱や体調不良は品質管理課へ回します。

想定削減率
71%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 品質管理 介護・宿泊 品質標準化
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UC-0962

マンション管理会社のフロント担当から出る「この工事・この使い方は規約上できるか」の質問に、物件ごとの管理規約・使用細則・総会の決議を根拠にチャットで答える

フロント担当が「この工事・この使い方は規約上できるか」をチャットに入れると、その物件の管理規約・使用細則・総会の決議だけを探し、規約上の扱いを根拠の条項付きで返します。規約の綴りと議事録を開く時間が減ります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 カスタマーサポート その他・不動産 対応スピード向上
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UC-0959

社内の開発者から出る「この共通部品・社内APIはどう使うか」「この書き方は開発規約に合うか」の質問に、開発規約・設計書・社内APIの仕様を根拠にチャットで答える

開発者が「この社内APIはどう呼ぶか」「この書き方は規約に合うか」をチャットで聞くと、プロジェクトが使っている版を台帳から引き、その版の仕様と開発規約・設計書から根拠付きで答えます。判断の要るものは共通基盤チームへ回します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 情報システム EC・IT・SaaS 対応スピード向上
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UC-0960

品質担当と製造現場から出る「この顧客の品質要求はどうなっているか」の質問に、顧客ごとの品質保証協定書・図面の特記・要求事項を根拠にチャットで答える

品質担当や製造現場が「この顧客は変更の届出が要るか」「記録を何年残すか」をチャットで聞くと、品番から顧客と図面の版を引き、その顧客の協定書・図面の特記・要求事項から根拠付きで答えます。食い違いや判断の要るものは品質保証課へ回します。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 品質管理 商社・物流 品質標準化
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UC-0958

自治体の職員から出る「この支出はどの節・細節か」「どの方法で支払うか」の質問に、財務規則・予算の執行の手引き・過去の回答を根拠にチャットで答える

各課の職員が「この支出は何節か」「前渡で払えるか」をチャットで聞くと、経費の中身と金額を聞き取り、節の区分の表・財務規則・予算の執行の手引き・過去の回答から根拠付きで答えます。判断の要るものは会計課の審査担当へ回します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 経理 医療・教育 品質標準化
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UC-0955

新しい輸出案件の該非判定の前に、過去の該非判定書から型番・仕様・用途の近い品目を探し、当時の判定と根拠の項番を判定時の法令の版と並べて担当者に示す

新しい輸出案件の該非判定を始める前に、過去の該非判定書から型番・仕様・用途の近い品目を探します。当時の判定、照合した項番、根拠の記述を、判定したときの法令の版と、その後に改正があったかの印を付けて担当者に示します。

想定削減率
55%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 法務 商社・製造 判断支援
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UC-0956

新しい受注品の生産を検討するときに、過去の試作・量産の加工条件と不良の記録から形状・材質・公差の近い品番を探し、使った条件と起きた問題を生産技術の担当に示す

新しい受注品の工程と条件を検討するときに、過去の試作・量産の記録から材質・寸法・公差・形状の特徴の近い品番を探します。工程ごとに使った工具と条件、起きた不良と対策を、記録の番号付きで生産技術の担当に示します。

想定削減率
61%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 品質管理 医療・製造 判断支援
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UC-0954

塾の講師がテストや教材を作るときに、過去の問題から単元・難度・出題形式の近い類題を探し、同じクラスへの重複出題を配る前に知らせる

講師がテストや宿題プリントを作るときに、塾で作りためた問題から単元・難度・出題形式の近い類題を探して候補を並べます。あわせて、そのクラスにすでに出した問題と、数値だけを変えた近すぎる問題に、配る前に印を付けます。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 研究開発 教育 品質標準化
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UC-0953

特許・技術のライセンス交渉の前に、過去の実施許諾契約と交渉記録から技術分野・地域・独占性の近い契約を探し、料率・一時金・条件の幅を根拠付きで示す

特許・技術のライセンス交渉の前に、過去の実施許諾契約と交渉記録から、技術分野・地域・独占性の近い契約を探します。料率・一時金・最低実施料の幅と、その条件に至った経緯を、契約書と記録の該当箇所付きで交渉の担当者に示します。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 法務 IT・SaaS・医療 判断支援
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UC-0952

新しい応募が届いたときに、過去の応募者と選考の記録を氏名の表記ゆれ・メールアドレス・電話番号・経歴で探し、重複応募と過去の選考結果を採用担当に示す

新しい応募が届くたびに、過去の応募者と選考の記録から同じ人の候補を探します。氏名の表記ゆれ・メールアドレス・電話番号・経歴で照らし、重複応募か再応募かと、過去の選考の経緯を根拠の記録付きで採用担当に示します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 採用 人材・小売 入力漏れ削減
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UC-0951

外国籍エンジニアの応募者から届く英文の語学スコアレポートを読み取り、試験日・スコア・有効期限を応募者台帳に転記して、募集要件の基準と有効期限切れを拾う

外国籍エンジニアの応募者から届く英文の語学スコアレポートを読み取り、試験日・各技能と総合のスコア・照会用の番号を応募者台帳に写します。職種の語学の基準と2年の目安に照らし、基準に届かないものと期限が切れるものを拾います。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
AWS Textract 構成例 採用 IT・SaaS・人材 入力漏れ削減
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UC-0950

海外のメーカー・代理店から届く英文の見積書を読み取り、単価・インコタームズ・支払条件・納期・保証を見積比較表にそろえて、条件のそろっていない見積を拾う

海外のメーカーや代理店から届く英文の見積書を読み取り、単価・数量・インコタームズ・支払条件・納期・保証を見積比較表の項目にそろえます。見積依頼で出した条件と違う見積を拾い、比べる前に確かめる点を挙げます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
AWS Textract 構成例 購買 商社・製造 入力漏れ削減
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UC-0949

海外出張の英文の予約確認書を読み取り、日程・便名・宿泊先・料金を出張台帳に転記して、出張規程の上限と申請内容との食い違いを拾う

海外出張で届く英文の予約確認書を読み取り、日程・便名・宿泊先・料金を出張台帳に転記します。出張申請の内容と出張規程の上限に照らし、食い違いと上限超えを出発の前に拾います。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
AWS Textract 構成例 経理 IT・SaaS・商社 入力漏れ削減
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UC-0948

海外の委託先工場の英文の監査報告書を読み取り、指摘事項・重要度・是正期限を是正管理台帳に転記して、前回からの再発と期限切れ間近を拾う

海外の委託先工場の監査会社から届く英文の監査報告書を読み取り、指摘事項・重要度・是正期限を是正管理台帳に転記します。前回の監査と照らして再発の候補を示し、期限の近い指摘を拾います。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
AWS Textract 構成例 品質管理 EC・商社 判断支援
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UC-0947

輸入する木材・農産品の英文の植物検疫証明書と燻蒸証明書を読み取り、処理の条件を台帳に転記して、インボイスとの食い違いと記載の欠けを拾う

輸入する木材・農産品に付く英文の植物検疫証明書と燻蒸証明書を読み取り、ロット・処理日・薬剤・処理条件を輸入台帳に転記します。インボイスと品名・数量を比べ、食い違いと記載の欠けを拾います。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
AWS Textract 構成例 品質管理 商社・小売 入力漏れ削減
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UC-0946

英文の航空貨物運送状(AWB)とインボイスを読み取り、輸入台帳に転記して、個数・重量の食い違いを通関の前に拾う

航空便で届く英文のAWBとインボイスを読み取り、AWB番号・個数・重量・品名を輸入台帳に転記します。2つの書類の個数と重量を比べ、通関業者に渡す前に食い違いを拾います。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
AWS Textract 構成例 物流 商社・小売 入力漏れ削減
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UC-0945

Microsoft Teams のチームに招いた社外のゲストを毎月洗い出し、最終利用日・所属・チームの用途から削除の候補を判定して、チームの所有者への確認依頼を送る

Teams のチームに招いた社外のゲストを毎月洗い出し、最終サインインの日時、所属する会社の取引の状態、チームの用途と終了予定から、ゲストとチームの組ごとに削除の候補かどうかを判定します。候補はチームの所有者に確認を頼みます。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Power Automate 構成例 情報システム IT・SaaS・広告 入力漏れ削減
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UC-0943

特許事務所から届く報告・指示の依頼・請求のメールを種類と案件番号で分類して案件台帳のタスクにし、応答の期限が近いものを知財担当へ知らせる

特許事務所から知財部に届くメールを、報告・指示の依頼・請求・完了の連絡などの種類に分け、書かれた案件番号と期限を取り出して案件台帳のタスクにします。期限が近いのに終わっていないタスクを、毎朝知財担当へ知らせます。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 知財 IT・SaaS・商社 入力漏れ削減
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UC-0944

取引銀行から届く為替予約の約定通知のメールと添付から、約定日・通貨・金額・レート・受渡日を為替予約の台帳に転記し、社内の申請と食い違うものを財務へ返す

取引銀行から届く為替予約の約定通知のメールと PDF から、約定日・売買の区分・通貨・金額・予約レート・受渡日を取り出し、為替予約の台帳に「未確認」で入れます。社内の申請と食い違うものは、理由を付けて財務の担当へ返します。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 財務 商社・小売 入力漏れ削減
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UC-0942

人材派遣会社で、新しく登録したスタッフが就業につながるかを登録内容・希望条件・連絡への反応から見込み、コーディネーターが先に連絡する順番を毎週出す

新しく登録した派遣スタッフについて、登録から45日以内に初回の就業につながる見込みを、登録内容・希望条件と受注の合い方・連絡への反応から出します。毎週月曜に、コーディネーターが先に連絡する順番の一覧にします。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 営業 IT・SaaS・人材 判断支援
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