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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 12/全 225 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
利用ツール:ChatGPT×利用ツール:Python×業界:介護×業界:EC×AI機能:エージェント×AI機能:対話×AI機能:校正×
UC-0221

求人票と労働条件通知書の記載が食い違っていないかを、内定を出す前に点検する

求人票・選考中に提示した条件・労働条件通知書の3つを入力に、明示事項を項目ごとに抜き出して並べ、食い違いと記載漏れを箇所つきで指摘します。担当者の作業は、3つの書類を並べて目で追うことから、指摘を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 人事 人材・介護 品質標準化
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UC-0214

化粧品・健康食品の広告表現を、出稿前に社内基準と公的な考え方に照らして点検する

化粧品・健康食品・医薬部外品の広告原稿を、自社の表現ルール集に当てて、効能効果を言いすぎている疑いのある箇所を洗い出します。原文の引用・当たるルール・言い換え候補の3点セットで返し、出稿の可否は人が決めます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 マーケティング EC・その他 品質標準化
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UC-0211

返品の受付から返金までの進捗を追って、止まっているものを毎日洗い出す

返品の受付から返金までを、受付台帳・運送会社の追跡・倉庫の入荷・検品・会計の記録の順にたどり、いまどの段階にあるかを毎日組み立てます。標準の日数を超えて止まっている案件だけを一覧にし、催促文の下書きを添えます。

想定削減率
71%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 カスタマーサポート EC・医療 対応スピード向上
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UC-0194

面接官の練習をAIに候補者役をさせて行い、質問の癖と聞いてはいけない事項を点検する

募集職種と候補者像を入力に、AIが候補者役を務めて模擬面接を行い、面接官が投げた質問を「適性と能力を見る質問だったか」「聞いてはいけない事項に触れていないか」「深掘りができていたか」に整理します。人事は、全員の練習に付き添うことから、指導が必要な人と話すことへ変わります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0176

同業他社の求人と処遇の条件を毎月巡回して、自社の募集条件の見直し材料にする

公開されている他社の求人情報を毎月巡回し、職種ごとに給与レンジ・勤務地・働き方・必須要件・歓迎要件を同じ観点で整理して、自社の募集条件との差を一覧にします。担当者の作業は、求人サイトを見て回って表にまとめることから、整理された比較を読んで条件を決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
Claude 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0124

通販サイトの模倣品・無断転載を毎週巡回して見つけ、申立ての資料を作る

自社の商品名・型番・登録商標を手がかりに通販サイトを毎週巡回し、疑わしい出品を出典のURLとともに一覧にします。担当者の作業は、自分で検索して見回ることから、挙がった候補を見て申立ての要否を決め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
Claude 構成例 マーケティング EC・小売 工数削減
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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
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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
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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
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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。

想定削減率
60%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 マーケティング EC・小売 品質標準化
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UC-0046

クレーム電話の応対練習でAIに顧客役をさせ、振り返りまで行う

クレーム電話の応対研修で、SV(スーパーバイザー)が演じていた顧客役を生成AIに任せます。顧客の状況や怒りの段階を書いた「シナリオカード」と評価の観点表を渡すと、AIが音声で顧客を演じ、根拠の発言を引用した振り返りの下書きまで作ります。SVの時間が、顧客役と口頭の指導から記録の確認に変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 カスタマーサポート EC・保険 品質標準化
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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。

想定削減率
57%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 カスタマーサポート EC・小売 品質標準化
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