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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-0327

健康診断の結果票を読み取り、再検査が要る職員を抽出して受診勧奨の連絡を作る

健診機関から届く健康診断の結果票を読み取り、項目ごとの判定を書かれたとおりに抽出します。再検査や精密検査が要る職員の一覧と、本人に送る受診勧奨の連絡文の下書きを作ります。

想定削減率
78%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 人事 介護・医療 入力漏れ削減
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UC-0325

ベテラン職員の介助の動画から、新人向けの手順書の下書きを声かけと注意点付きで作る

ベテラン職員が行う移乗や入浴の介助を撮影し、その動画から新人向けの手順書の下書きを作ります。手順を時刻付きで区切り、声かけの言葉と見えている注意点を書き出すので、教育担当は下書きを直す作業から始められます。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 人事 介護・医療 属人化解消
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UC-0323

介護報酬を請求する前に、サービスの提供実績と計画・契約を突き合わせて食い違いを出す

月初に介護報酬を請求する前に、その月の提供実績を、ケアプランの予定、個別サービス計画、契約と突き合わせます。食い違いのある利用者とサービスだけを、誰に何を確かめるかを添えて一覧にします。

想定削減率
80%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 経理 介護・医療 入力漏れ削減
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UC-0324

デイサービスの利用予定と住所から、送迎の車両割りと順路の案を毎日作る

デイサービスの翌日の利用予定と利用者の住所から、どの車両に誰を乗せ、どの順で回るかの案を作ります。当日の欠席や時間の変更の連絡が入れば、案を作り直して変えた箇所と理由を示します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 物流 介護・医療 対応スピード向上
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UC-0321

職員からの例規や事務手続きの質問に、例規集と事務マニュアルを根拠に条文付きで答える

職員が「この支出は誰の決裁か」「この文書の保存期間は何年か」と聞くと、現行の例規と事務マニュアルから根拠の条文を示して答えます。答えられない質問は、法規担当へ質問の記録ごと引き継ぎます。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 総務 教育・自治体 対応スピード向上
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UC-0322

介護記録と訪問時のメモから、ケアプランのモニタリング記録の下書きを利用者ごとに作る

介護支援専門員が毎月の訪問で書いたメモと、サービス事業所から届いた1か月分の記録をまとめてAIに渡し、ケアプランの短期目標ごとにモニタリング記録の下書きを作ります。記録を探して読み返し、書き写す時間を減らします。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 品質管理 介護・医療 入力漏れ削減
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UC-0320

情報公開請求の対象文書から、個人情報など不開示にあたる箇所の黒塗り候補を出す

情報公開請求の対象文書を読み、個人情報や法人の情報など、不開示にあたりうる箇所を原文のまま抜き出して一覧にします。担当者は白紙から探すのではなく、候補の一覧を見て黒塗りにするかを決めます。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Claude 構成例 法務 医療・教育 入力漏れ削減
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UC-0318

議会の質問通告を受けて、過去の答弁と施策資料を根拠に答弁書の下書きを作る

議員から届いた質問通告を論点ごとに分け、過去の答弁と施策資料を根拠に答弁書の下書きを作ります。担当課の職員は、白紙から起案するのではなく、根拠の付いた下書きを直すところから始められます。

想定削減率
58%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 経営企画 自治体 品質標準化
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UC-0319

住民アンケートの自由記述を施策ごとに分類し、意見の集約と代表的な声の一覧を作る

住民アンケートの自由記述を意見ごとに分け、総合計画の施策の一覧から当てはまる施策を選びます。施策ごとの件数と要旨、代表的な声の一覧を毎月そろえ、進行管理と庁議の資料に使える形にします。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Gemini 構成例 経営企画 教育・自治体 判断支援
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UC-0317

顧問先から毎月ばらばらの形で届く給与の変動データを読み取り、給与計算ソフトの取り込み形式にそろえる

顧問先から毎月届く給与の変動データ(残業時間、欠勤、手当の増減など)を、Excel・CSV・PDF・メール本文のどれで届いても読み取り、給与計算ソフトに取り込める表にそろえます。担当者は、そろった表を確かめて取り込むだけになります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 人事 士業 入力漏れ削減
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UC-0315

相続手続きで集めた戸籍・除籍の証明書を読み取って、つながりを確かめ、相続関係説明図の下書きを作る

相続手続のために集めた戸籍・除籍の証明書を読み取り、戸籍ごとの期間と、載っている人物の出生・婚姻・死亡などを書き出します。被相続人の出生から死亡までにすき間がないかを確かめ、相続関係説明図の下書きを作ります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 法務 士業 入力漏れ削減
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UC-0316

顧問先の登記事項証明書を読み取って、役員の任期満了と改選の時期を台帳にし、役員変更登記の漏れを防ぐ

顧問先の登記事項証明書を読み取り、役員ごとの資格、氏名、就任や重任の日を抽出して台帳に入れます。定款で定めた任期と事業年度から、次に任期が満了する定時株主総会の時期を出し、改選と登記の案内を出す月を決めます。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Document AI 構成例 法務 士業 入力漏れ削減
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UC-0313

授業料減免・奨学金の申請書類を読み取り、申請の種類ごとの提出要件に照らして書類の不足と不備を点検する

学生が提出した授業料減免・奨学金の申請書類を読み取り、申請の種類ごとの必要書類の一覧と突き合わせて、足りない書類と記載の不備を洗い出します。係員は点検結果を確かめ、学生への再提出の連絡を送ります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 総務 教育・自治体 入力漏れ削減
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UC-0314

顧問先から届く労務相談のメールに、その会社の就業規則と事務所の過去の回答を根拠にして回答案を作る

顧問先から届く労務相談のメールを読み取り、その会社の就業規則・賃金規程の該当条文と、事務所が過去に似た相談へ返した回答を探して、根拠の箇所を示した回答案を作ります。社労士が確かめて送ります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 人事 士業 属人化解消
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UC-0312

研修後のアンケートの自由記述を要約して、講師と研修企画の担当それぞれに返す改善レポートにする

研修後のアンケートの自由記述を読み込み、講師に返す点、研修企画の担当に返す点、会場や運営に返す点に分けて要約します。研修課の担当者が下書きを確かめ、講師向けと企画担当向けの改善レポートとして送ります。

想定削減率
75%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 人事 介護・小売 判断支援
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UC-0310

生徒が提出した作文・小論文を読み取り、評価の観点ごとに添削コメントの下書きを付けて返却を早める

生徒が提出した作文・小論文を読み取り、表記の誤りの指摘と、評価の観点ごとの所見・講評の下書きを作ります。添削者は下書きを原本と見比べて直し、観点ごとの評価を自分で付けて返却します。

想定削減率
40%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 品質管理 人材・教育 品質標準化
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UC-0311

手書きの小テストの答案を読み取って採点と集計を行い、生徒がつまずいた設問を教室ごとに一覧にする

手書きの小テストの答案をスキャンして読み取り、正答表と照らして採点し、成績表に入力します。設問ごとの正答率と誤答の傾向を集計し、生徒がつまずいた設問を教室ごとの一覧にして返します。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 品質管理 人材・教育 入力漏れ削減
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UC-0309

予約の入り方と曜日と天気予報から翌日の来店客数を見込み、生鮮食材の発注量の案を店舗ごとに出す

毎日15時の時点の予約の状況、曜日、天気予報、過去の来店実績から、翌日の来店客数を店舗ごとに予測します。予測をレシピと在庫で食材の量に直し、発注単位にそろえた発注量の案を店長に出します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Python 構成例 購買 宿泊・飲食 判断支援
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UC-0307

レシピや仕入品を変えたときに、メニューのアレルゲン一覧表が変更に追随しているかを点検する

仕入品の規格書が改訂されたときやレシピを変えたときに、新旧の規格書を Claude に読ませ、アレルゲン29品目の記載の変化を判定させます。影響するメニューを引き、一覧表の記載と食い違う箇所を承認前に洗い出します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 品質管理 宿泊・小売 入力漏れ削減
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UC-0308

アルバイトの調理と接客の疑問に、店舗マニュアルの該当箇所を示しながらチャットで答える

アルバイトが店舗のタブレットやスマートフォンで質問すると、店舗マニュアルから該当箇所を検索して答えます。回答には必ずマニュアルの名前とページを添え、根拠が見つからない質問は答えずに店長へ回します。

想定削減率
83%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 人事 宿泊・小売 品質標準化
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UC-0306

店舗から毎日届く日報のコメントを読み分けて、本部の週報に要点と要対応の一覧をまとめる

店長が毎日書く日報のコメントを、Microsoft 365 Copilot に週単位で読み分けさせます。本部の週報に載せる要点と、本部が動く必要のある事項の一覧を、店舗名・日付・原文付きで下書きさせます。

想定削減率
70%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 経営企画 宿泊・小売 品質標準化
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UC-0304

食材の納品書を読み取って、店舗別の仕入原価の台帳と、単価が動いた品目の記録にする

店舗に届いた食材の納品書を写真で送るだけで、明細の表を読み取り、品名・数量・単価を店舗別の仕入原価の台帳に書き込みます。あわせて、前回の納品から単価が動いた品目を記録します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 経理 介護・宿泊 入力漏れ削減
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UC-0305

宿泊プランの予約の入り方と過去の実績から、翌月の日別・部屋タイプ別の料金調整の案を出す

翌月の宿泊日と部屋タイプごとに、今の予約の入り方と過去の同じ時点の実績から、最終的に何室売れそうかを幅を持って見込みます。その見込みと決めた規則から、料金の段階を上げるか下げるかの案を一覧にします。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 営業 その他・宿泊 判断支援
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UC-0303

館内の忘れ物を写真と特徴で台帳にして、宿泊客からの問い合わせと照合する

館内で見つかった忘れ物を写真に撮るだけで、種類・色・柄・書かれた文字などの特徴を書き出し、台帳に登録します。宿泊客から問い合わせが来たら、その説明と台帳の候補を照らし合わせ、見るべき品を数点に絞ります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Gemini 構成例 総務 医療・宿泊 入力漏れ削減
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