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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 13/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:Microsoft Copilot×利用ツール:OpenSearch×利用ツール:ChatGPT×業界:人材×AI機能:分類×AI機能:抽出×AI機能:生成×
UC-0186

社員紹介の受付から選考の進捗までを回して、紹介した社員へ状況を返す

社員が知人を紹介する制度の受付を1つのフォームに寄せ、募集中のポジションの候補を出し、選考の段階が変わるたびに紹介した社員へ返す文面を下書きします。担当者の作業は、経路をまたいだ情報集めから、下書きの確認に変わります。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 人事 IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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UC-0175

滞留している問い合わせを毎日洗い出して、止まっている理由と次の一手を出す

対応履歴を入力に、動きが止まっているチケットを「顧客の返信待ち」「他部門への確認待ち」といった止まり方で区分し、次に動くべき人と具体的な一手を並べます。担当者の作業は、一覧を1件ずつ開いて思い出すことから、示された方針を確かめて動くことに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 対応スピード向上
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UC-0159

個人情報の開示・訂正・利用停止の請求を、期限内に回して記録に残す

本人から届いた請求の文面を入力に、開示・第三者提供記録の開示・訂正等・利用停止等のどれに当たるかを切り分け、対象範囲と本人確認の状態を整理して、回答書の下書きまで作ります。担当者の作業は、読んで判断することから、切り分けの結果を確かめることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Make 構成例 カスタマーサポート EC・人材 品質標準化
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UC-0138

求人媒体から届く応募通知を読み取って、応募者台帳に一本化する

複数の求人媒体から届く応募通知メールを入力に、氏名・連絡先・応募職種・応募拠点・経歴の要点を抽出し、1つの応募者台帳へ自動で追記します。担当者の作業は、転記から、抽出結果の確認と初回連絡に変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 人事 人材・介護 入力漏れ削減
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UC-0131

スカウトを送る候補者を要件に照らして選び、一人ずつに合わせた文面の下書きを作る

候補者の職務経歴と募集要件を入力に、要件のどこに当たっているかを根拠付きで示し、その根拠を引いたスカウト文の下書きを作ります。採用担当の作業は、探して書くことから、示された候補と文面を確かめて送ることに変わります。

想定削減率
61%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0118

保有個人データの台帳を作り、公表項目と実態の食い違いを洗い出す

システムの仕様書と業務の手順書を入力に、どこにどんな個人データがあるかを洗い出し、公表している利用目的と照らして食い違いを一覧にします。担当者の作業は、関係者に聞いて回ることから、出てきた候補を確かめることに変わります。

想定削減率
69%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 情報システム IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0113

ウェビナーの録画から、参加者と欠席者に配るフォロー資料を作る

ウェビナーの録画の文字起こしと参加者名簿を入力に、要点レポート、質疑応答のまとめ、参加の状況に応じたフォローメールの下書きを作ります。最後まで見た人、途中で抜けた人、申し込んだが来なかった人で、送る内容を変えます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 マーケティング IT・SaaS・その他 対応スピード向上
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UC-0093

問い合わせフォームと資料請求の見込み客を選別して担当へ配る

Webの問い合わせフォームと資料請求の内容を入力に、用件の種別と検討段階の手がかりを取り出し、担当を割り当てて一次返信の下書きまで作ります。インサイドセールスの作業は、1件ずつ調べて振り分けることから、割り当ての結果を確かめて送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
Make 構成例 マーケティング IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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UC-0068

法務への相談・契約審査の依頼を仕分けて、ひな形で済むものと審査が必要なものに分ける

依頼フォームに書かれた相談内容を入力に、依頼の種別、緊急度、必要書類の不足を判定し、自社ひな形で済むものと法務の審査が必要なものに分けます。法務の作業は、届いた順に内容を読んで判断することから、仕分け済みの一覧を上から処理することに変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 法務 IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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UC-0033

応募書類を募集要件と突き合わせて一次確認の所見を作る

応募者から届いた職務経歴書と履歴書を入力に、ポジションごとの募集要件の項目を1つずつ見て、その要件について書類のどこに何と書かれているかを原文の引用付きで並べた一覧を作ります。採用担当の作業は、数ページの職務経歴書を最初から読んで要件を思い出しながら照合することから、要件ごとに並んだ引用を見て原本で裏を取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
Power Automate 構成例 人事 IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0020

問い合わせ内容からFAQの不足テーマを洗い出す

1か月分の問い合わせ(4,400件)を入力に、「同じことを聞いている問い合わせ」をまとめて論点の単位にし、件数の多い順に並べます。 さらに、各論点について既存のFAQでカバーされているかを判定します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
最小構成
Python 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 品質標準化
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UC-0010

面接の録音から評価シートの下書きを作る

オンライン面接の文字起こしを入力に、生成AIへ評価項目ごとに「候補者が何を言ったか」を抜き出させます。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 採用 IT・SaaS・人材 品質標準化
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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
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