Media > AI活用ユースケース

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。

該当ユースケース 69 件/全 257 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
業界小売×または建設×または広告×または製造×かつ部門営業×または物流×または採用×
UC-0087

動きの止まった商談を洗い出して、次の一手の案までそろえる

営業支援システムの商談データと活動履歴を入力に、過去の受注・失注の実績から「このまま動かなければ失注しやすい」案件の特徴を数値化し、止まりかけている商談を並べます。あわせて、最後のやり取りから止まっている理由の候補と、次の一手の案を出します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 営業 IT・SaaS・商社 判断支援
詳しく見る →
UC-0085

代理店からの在庫・納期の問い合わせに、チャットで一次回答する

代理店からの「この型番は在庫があるか」「いつ入るか」という問い合わせに、型番を特定して基幹システムの在庫と受注残を照会し、チャットで一次回答します。営業事務の作業は、電話を受けて画面を開いて調べることから、答えられなかった質問と例外の対応に変わります。

想定削減率
69%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート 商社・小売 対応スピード向上
詳しく見る →
UC-0082

物件の写真を仕分けて、掲載用の並び順と説明文の下書きまで作る

現地で撮った写真を入力に、部屋のどこを写したものかを判定して掲載順に並べ替え、掲載に使えない写真を取り除いたうえで、物件データベースの値をもとに説明文の下書きを作ります。掲載担当の作業は、写真を1枚ずつ見て分けることから、並んだ結果を確認して直すことに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 マーケティング その他・不動産 品質標準化
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。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 人事 IT・SaaS・人材 対応スピード向上
詳しく見る →
UC-0066

売上請求書を発行する前に、契約・注文と突き合わせて請求漏れと金額違いを見つける

請求データと契約・注文データを突き合わせ、請求漏れ、単価違い、請求先違いを発行前に洗い出します。経理の作業は、画面を見比べて全件を確かめることから、指摘が付いた件だけを確認することに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 営業 IT・SaaS・人材 品質標準化
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。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 物流 EC・商社 判断支援
詳しく見る →
UC-0061

輸出入の船積書類を突き合わせて、記載の食い違いを見つける

1件の輸入案件に届く5〜6種類の船積書類を入力に、品名・数量・重量・金額・船積港・船積日などの記載を書類どうしで突き合わせ、食い違いを一覧にします。担当者の作業は、書類を並べて目で照合することから、指摘された差異を確かめることに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 物流 商社・物流 入力漏れ削減
詳しく見る →
UC-0058

FAXやPDFで届く注文書を読み取って受注データを作る

取引先からFAXやメールで届く注文書を入力に、得意先・品番・数量・希望納期・単価を読み取り、販売管理システムに登録できる形の受注データにします。担当者の作業は、打ち込むことから、読み取り結果を確認して承認することに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 営業 商社・小売 入力漏れ削減
詳しく見る →
UC-0056

現地調査メモと過去の類似見積から、工事見積の明細の初期案を作る

現地調査のメモと過去の類似見積を入力に、見積書に載せる工事項目と数量の根拠を洗い出し、明細行の骨子を作ります。単価は単価表からプログラムが引くため、AIが金額を決めることはありません。営業の作業は、明細を一から組むことから、抜けと数量を確かめることに変わります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 営業 IT・SaaS・不動産 品質標準化
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。

想定削減率
80%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
n8n 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 判断支援
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。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 物流 EC・小売 判断支援
詳しく見る →
UC-0037

予約前の問い合わせに多言語のチャットで一次回答する

予約や来店の前に届く「大浴場は何時まで入れますか」「駅から送迎はありますか」「ベビーベッドは借りられますか」といった問い合わせに、自社の案内資料を根拠にして、質問が書かれた言語のまま回答を返す構成です。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 カスタマーサポート 不動産・宿泊 品質標準化
詳しく見る →
UC-0035

海外取引先との英文メールを要点整理して返信案まで作る

海外の仕入先や物流業者から届いた英文メールを入力に、スレッド全体の要点、相手が求めていること、こちらが返すべき事項の一覧を日本語で受け取ります。続けて、社内の用語集と定型表現に沿った英文の返信案を作らせます。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 物流 商社・宿泊 品質標準化
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。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 物流 商社・建設 入力漏れ削減
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。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 人事 IT・SaaS・介護 品質標準化
詳しく見る →
UC-0004

過去の提案書から類似案件の骨子を検索して再利用する

新しい案件の条件(業種、課題、予算規模、提案する製品)を入力に、過去の提案書ファイルの中から条件の近いものを検索し、その構成(見出し立て)と、流用できる箇所を提示させます。

想定削減率
44%
導入難易度
★★★★☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 営業 IT・SaaS・広告 品質標準化
詳しく見る →
UC-0002

商談後のフォローメール案を過去のやり取りから生成する

商談メモと、その顧客との過去のメールのやり取りを入力に、生成AIへフォローメールの本文案を作らせます。生成するのは、お礼、商談で出た論点の確認、自社が持ち帰った宿題とその期限、次回の打ち合わせの提案の4つを含む文面です。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 営業 IT・SaaS・人材 品質標準化
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。

想定削減率
83%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 営業 IT・SaaS・商社 判断支援
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。

AI活用について相談する