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。
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-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-0040現場で撮った工事写真を仕分けして電子納品用の写真管理項目を作る
現場で撮影した工事写真を入力に、写真に写っている黒板の文字を読み取り、撮影日時と合わせて、電子納品で求められる写真管理項目の下書きを作ります。写真区分、工種、写真タイトル、撮影箇所といった項目が、1枚ずつ打ち込む前に埋まった状態になります。
詳しく見る → UC-0030顧客からの不具合報告を原因区分で分類して再発防止の台帳にする
顧客や営業担当から届く不具合報告の文面を入力に、製品名、型式、発生した現象、発生した工程、発生時期、顧客影響の度合いを取り出し、社内で決めてある原因区分の候補を付けます。あわせて、過去の不具合台帳から似た事例を探して並べます。
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 → UC-0023売掛金の入金予測から13週の資金繰り表を作る
売掛金の残高一覧と過去3年の入金実績を入力に、請求1件ごとに「支払期日どおりに入金されるか」の確率を予測し、週別の入金見込みを積み上げる構成です。標準ケースと悲観ケースの2本を出します。
詳しく見る → UC-0020問い合わせ内容からFAQの不足テーマを洗い出す
1か月分の問い合わせ（4,400件）を入力に、「同じことを聞いている問い合わせ」をまとめて論点の単位にし、件数の多い順に並べます。 さらに、各論点について既存のFAQでカバーされているかを判定します。
詳しく見る → UC-0018問い合わせメールを内容別に分類して担当へ振り分ける
受信した問い合わせメール（またはフォーム投稿）を入力に、問い合わせ種別、担当すべきチーム、優先度、緊急度、含まれる製品名を判定させ、該当チームのキューへ自動で振り分けます。
詳しく見る → UC-0003失注コメントを分類して失注理由を集計する
CRMに自由記述で溜まっている失注コメントを入力に、生成AIへ「価格」「機能不足」「タイミング」「競合」「予算凍結」「社内調整不調」「担当者離職」などの分類コードを割り当てさせます。1件のコメントに複数の理由が含まれる場合は、主因と副因を分けて返させます。
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。