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該当ユースケース 15 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
業界:物流× 業界:宿泊× 業界:人材× 業界:EC× AI機能:対話× AI機能:生成× AI機能:校正×
UC-0170

中途入社者の立ち上がりを、入社後の面談をAIとの対話で行って追い、定着のリスクを拾う

中途入社者に対して、入社1か月後と3か月後にチャットで一次ヒアリングを行い、回答を「業務の立ち上がり」「人間関係」「期待とのずれ」「必要な支援」の4つの論点に整理します。人事の作業は、全員と面談することから、整理結果を読んで支援が要る人とだけ面談することに変わります。

想定削減率
57%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 属人化解消
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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。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 生産 医療・宿泊 品質標準化
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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-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。

想定削減率
73%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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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-0091

希望とスキルと法令の制約を満たすシフト表の原案を作る

工程ごとの必要人数、資格、法令の制約、本人の休み希望を入力に、条件を満たすシフト表の原案を作ります。管理者の作業は、白紙の表を埋めて何度も組み直すことから、出てきた原案を見て調整す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
Python 構成例 人事 介護・医療 判断支援
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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。

想定削減率
69%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート 商社・小売 対応スピード向上
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UC-0075

応募者からの選考中の問い合わせにチャットで一次回答する

中途採用の選考中に応募者から届く「選考はどこまで進んでいるか」「面接は対面かオンラインか」といった問い合わせに、募集要項と応募者へ開示済みの案内だけを根拠にして、その場で一次回答を返す構成です。合否や評価に触れる質問には答えさせず、採用担当へ引き継ぎます。

想定削減率
58%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0055

店舗に付いたGoogleの口コミを読み分けて、返信案と本部への報告を作る

店舗に付いたGoogleの口コミを読み、そのまま返信してよいものと、本部が事実を確かめてから対応すべき苦情とに分けます。前者には口コミの中身に触れた返信案を作り、後者は本部へ報告に回します。

想定削減率
71%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 カスタマーサポート その他・医療 品質標準化
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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-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。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 カスタマーサポート 不動産・宿泊 品質標準化
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UC-0025

社外に出す文章の誤字と表記ゆれを社内ルールで一括チェックする

公開前の原稿と、自社で決めた表記ルールの一覧を入力に、誤字・脱字、表記ゆれ、文体の不統一、社名や商品名の誤りを指摘させる構成です。AIに文章を書き換えさせるのではなく、「どこが、どのルールに、どう反しているか」を一覧で返させます。

想定削減率
70%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Google Apps Script 構成例 マーケティング IT・SaaS・その他 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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