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。
年度計画のヒアリングをAIとの対話で行い、数字の前提と根拠を埋めてから提出させる
部門が出した計画の下書きを読み、数字の前提が書かれていない箇所を対話で聞き出し、取りまとめに回せる形に整えます。経営企画の作業は、前提を聞き出すことから、計画の中身そのものを見ることに変わります。
詳しく見る → UC-0252配送先で困ったことをドライバーとの対話で聞き取って、配送先ごとの申し送りにする
配送を終えたドライバーに、その配送先で困ったことをチャットで短く聞き取り、配送先ごとの申し送りに整えます。配車担当の作業は、ドライバーに電話して聞き出すことから、整理された内容を確かめることに変わります。
詳しく見る → UC-0248製品ラベルと取扱説明書の表示事項を、出荷前に社内の表示ルールに照らして点検する
製品ラベルと取扱説明書を読み取り、自社の表示ルール表に照らして点検します。足りない項目、ルール表の文言と違う箇所、ラベルと取説の食い違いの3つを、出荷前に一覧にします。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0157購買の引き合い仕様書を、依頼部門とのAIとの対話で必要事項を埋めてから作る
購買依頼を出した人に、AIがその場で質問します。購買の区分を聞き、区分ごとに決まった項目を順に埋めさせ、引き合い仕様書の下書きまで作ります。購買担当がメールで何往復も確認する作業がなくなります。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0126退職者と選考辞退者へのヒアリングをAIとの対話で行い、理由を集計する
退職者と選考辞退者に、決めた設問に沿ってAIとの対話で答えてもらい、回答を分類して月次で集計します。人事の作業は、1人ずつ面談して記録することから、集まった回答を読んで改善につなげることに変わります。
詳しく見る → 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。
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-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。
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-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。
詳しく見る → UC-0036設備の点検・修理の記録を音声で入力して保全台帳に残す
保全担当者が作業を終えた直後に、その場でスマートフォンへ30秒から1分ほど話します。「3号ラインの充填機、A系統のシールヒーター。温度が上がりきらない。ヒーター本体を交換。品番はH-2140、1個。作業40分。次回、隣のB系統も同じ症状が出ていないか見ておく」。これだけです。
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。