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。
入荷した貨物の破損と員数違いを写真で記録して、運送会社への申し立て資料を作る
入荷した貨物をスマートフォンで撮った写真を入力に、外装の破損、荷崩れ、荷札の記載、個口数を読み取り、検品記録の下書きを作ります。異常があれば運送会社への申し立て文も同時に用意します。
詳しく見る → UC-0105補助金・助成金の申請書の下書きを、公募要領と社内資料から作る
公募要領と社内の資料を入力に、審査項目に対応づけた事業計画書の下書きと、必要書類の一覧を作ります。担当者の作業は、白紙から書き起こすことから、下書きを自社の言葉に直して数値を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0101顧客マスタの重複と表記ゆれを見つけて、名寄せの候補を出す
顧客マスタのレコードを入力に、表記ゆれと重複の候補を見つけ、法人番号で裏付けの取れたものと取れないものに分けます。担当者の作業は、登録のたびに既存を検索して見比べることから、提示された候補を判断することに変わります。
詳しく見る → UC-0096店舗の巡回チェックを写真で行い、基準との差と是正依頼を作る
巡回で撮った店舗の写真を入力に、掲示物の掲出、什器の配置、保管ラベルの記載といった基準との差を洗い出し、是正依頼の下書きまで作ります。スーパーバイザーの作業は、写真を整理して報告書を書くことから、指摘を確かめて店長に伝えることに変わります。
詳しく見る → UC-0088SaaSの契約数と利用状況を突き合わせて、使われていないライセンスを洗い出す
各SaaSの利用状況と、契約台帳・人事の在籍データを突き合わせ、使われていないライセンス、退職者に残っているアカウント、契約数と利用者数のずれを一覧にします。担当者の作業は、40本のサービスに1つずつログインして数えることから、出てきた一覧を確認することに変わります。
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。
詳しく見る → UC-0083補助金・助成金の公募を毎週調べて、自社が使えるものと締切を洗い出す
補助金の公募情報を毎週自動で取得し、対象者・対象経費・補助率・締切を読み取って、自社の条件に当てはまりそうなものだけを一覧にします。担当者の作業は、複数のサイトを順番に見て回ることから、絞り込まれた候補を見て社内に持ち込むかを決めることに変わります。
詳しく見る → UC-0080外国語の口コミとアンケートを翻訳して改善点を月次でまとめる
予約サイトや地図アプリ、自社アンケートに届く外国語の声を入力に、原文を残したまま日本語訳を付け、あらかじめ決めた区分を割り当て、書かれている事実を抜き出します。区分ごとの件数を月次で数えられる形にします。
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。
詳しく見る → UC-0078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-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-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-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-0057仕入先からの値上げ依頼を購買実績と物価指数に照らして、協議用の検討表にまとめる
仕入先から届く値上げ依頼の文書を読み、対象品目・改定率・実施希望日・理由・根拠資料の有無を取り出して、購買実績と物価指数に照らした検討表にまとめます。購買担当の作業は、依頼書と実績を突き合わせて表を作ることから、表を見て協議の進め方を決めることに変わります。
詳しく見る → UC-0053設備の保守マニュアルと過去の対応履歴から現場の質問に根拠付きで答える
現場からの「この型式でこのエラーが出たときはどうするか」という質問に対し、該当する設備のマニュアルと過去の対応履歴を探して、出典付きの回答案を返します。保全員の作業は、書庫と過去の日報を探すことから、示された根拠を読んで自分の設備に当てはまるかを判断することに変わります。
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。
詳しく見る → UC-0049入社・退職の連絡から社会保険と雇用保険の手続きリストと期限を作る
顧問先からメールや添付ファイルで届く入社・退職の連絡を入力に、生成AIで氏名・日付・給与・週の労働時間などを抜き出し、曖昧な点と聞き返しの文面を下書きします。必要な手続きと提出期限は、人が管理するルール表とプログラムで決めます。連絡を読み解き、期限を数えて台帳に書く作業が減ります。
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-0047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-0045注文状況の問い合わせに受注データと配送状況を照会して回答案を作る
注文・配送・返品に関する問い合わせメールを入力に、AIが「注文の検索」「出荷状況と伝票番号の取得」「返品規定の参照」といった読み取り専用の道具を自分で選んで呼び出し、集めた事実をもとに回答案を作ります。担当者が受注管理画面と配送業者の追跡ページを行き来して調べる作業が減ります。
詳しく見る → UC-0043決算説明会の想定問答集を決算資料と過去の質疑記録から作る
決算短信・決算説明資料と過去の説明会の質疑記録を入力に、前回聞かれて今回数字が動いた論点から想定質問を出し、資料名とページを根拠に付けた回答案を作ります。数値の照合はプログラムが行い、IR担当の作業は、記録の読み返しと回答の執筆から、根拠を見て直すことに変わります。
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-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-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。
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。