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。
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-0070取引先からの振込口座の変更依頼を、確認項目に沿って検証して人の電話確認に回す
口座変更の依頼メールと添付書類を入力に、確認項目に沿って検証し、不審な点を列挙します。経理の作業は、毎回どこを見るべきかを思い出しながら確かめることから、整理された確認表を見て電話確認に進むことに変わります。
詳しく見る → UC-0069面接の日程調整メールを読み取って、面接官の空きと突き合わせた候補日と返信案を作る
候補者から届いたメールの自由文から希望日時を読み取り、面接官のカレンダーの空きと突き合わせて、提示できる候補日と返信文の案を作ります。採用担当の作業は、メールを読んで複数のカレンダーを開いて突き合わせることから、できあがった案を確認して送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-0050求人原稿を法令と社内ルールに照らして出稿前にチェックする
求人媒体へ出す前の原稿を入力に、法令上の必須記載の欠落、使ってはいけない表現、社内の表記ルール違反を一度に洗い出し、指摘箇所と修正案を一覧で返します。担当者の作業は、全文を読み比べることから、指摘を採るか採らないかを判断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-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-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 → UC-0009ヒアリングメモから求人票のドラフトを作る
現場部門へのヒアリングメモ（どんな人が欲しいか、何をしてもらうか、必須要件は何か）と、社内の過去の求人票を入力に、生成AIへ求人票のドラフトを作らせます。
詳しく見る → UC-0008月次数値の異常値を検出して説明文の下書きを作る
月次試算表（部門別・勘定科目別）と、その明細データ（仕訳）を入力に、前月比・前年同月比・予算比で大きく動いた科目を検出し、その動きが何によって起きたかを明細から特定して、説明文の下書きを作らせます。
詳しく見る → UC-0005受領請求書のPDFを読み取って支払データを作成する
仕入先から届く請求書PDFを入力に、OCRで取引先名、請求書番号、請求日、支払期日、税抜金額、消費税額、税率区分、明細行を抽出し、構造化データとして受け取ります。さらに、抽出した明細と過去の仕訳実績を照合して、勘定科目と部門コードの候補を付けます。
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。