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。
実験・試験の計画をAIとの対話で詰めて、条件の抜けと安全の確認を済ませる
実験計画の下書きを入力に、社内の計画書の必須項目と過去の類似の計画に照らして、書かれていない条件をAIが対話で聞き出し、レビューに回せる状態に整えます。グループリーダーの作業は、抜けを指摘して差し戻すことから、内容そのものを見ることに変わります。
詳しく見る → UC-0212外部に委託した試験・分析の報告書を読み取って、社内の試験データに取り込む
外部の試験機関から届く試験報告書のPDFを入力に、試料、試験方法、試験条件、測定値と単位、判定、試験日を読み取り、社内の試験データベースへ取り込む下書きを作ります。単位の換算と規格値との比較は機械が行い、人は確認だけを行います。
詳しく見る → UC-0208知財部に届く社内の定型的な相談に、規程と過去の回答集を根拠にAIとの対話で一次回答する
社内から知財部に届く定型的な相談に、AIが相談者と対話して事実を聞き取り、知財規程と過去の回答集を根拠に一次回答します。判断が要る相談は論点を整理して知財担当へ回し、すべての相談を台帳に残します。
詳しく見る → UC-0198試験・測定機器の校正証明書を読み取って、期限切れの機器での測定を止める
校正事業者から届く校正証明書を入力に、機器の識別情報・校正日・次回の期限・測定点ごとの値と不確かさを抽出し、機器台帳と突き合わせて食い違いと期限切れの見込みを一覧にします。担当者の作業は、証明書を読んで台帳に打ち込むことから、抽出結果を確かめて期限の手当てをすることに変わります。
詳しく見る → UC-0156支払う前に請求書と発注・契約を突き合わせて、二重払いと過払いを止める
受け取った請求書を、支払データを作る直前に止めて、過去の支払履歴・発注データ・契約の単価表と突き合わせます。3つのルールで判定し、止めるべきものだけを人に回します。全件を目で見る確認がなくなります。
詳しく見る → UC-0152納品書の控えと受領書の未回収を追って、督促と保管までを回す
戻ってきた受領書のスキャン画像を入力に、伝票番号と受領日を読み取り、出荷実績と突き合わせて回収状況を更新します。担当者の作業は、1枚ずつ番号を見てExcelに印を付けることから、読み取り結果を確認することに変わります。
詳しく見る → UC-0139技術者へのヒアリングをAIとの対話で行い、届け出されていない発明を掘り起こす
開発報告書や設計レビューの議事録を入力に、技術者ごとの質問案を作り、チャットで一次ヒアリングを行います。知財担当の作業は、全員と面談することから、整理済みの回答を見て出願候補だけを面談することに変わります。
詳しく見る → UC-0115紙の図面を読み取って、図面番号と属性で探せるようにする
紙やPDFで届く図面を入力に、表題欄から図面番号・品名・材質・改訂記号を読み取り、探せる形の台帳にします。担当者の作業は、1枚ずつ見て台帳に打ち込むことから、読み取り結果を確かめて登録することに変わります。
詳しく見る → UC-0100部品・原材料の規制適合の資料を読み取って、含有物質の台帳にする
仕入先から届く不使用証明書や成分表を入力に、物質名・CAS番号・含有量を読み取り、含有物質の台帳に登録できる形にします。担当者の作業は、資料を開いて転記することから、読み取り結果を確かめて承認することに変わります。
詳しく見る → UC-0081滞留している売掛金の督促の優先順位を決めて連絡文の下書きを作る
毎月の消込が終わった後に残る期日超過の売掛金を入力に、取引先ごとの入金実績から入金の見込み日と遅れの異常さを計算し、社内で決めた式で督促の順番を並べ、連絡文の下書きまで作ります。
詳しく見る → UC-0041過去の試作データから次に試す実験条件を絞り込んで試作回数を減らす
これまでに行った試作の「条件」と「結果」を入力に、次に試す価値が高い条件の候補を複数出します。あわせて、その条件が選ばれた理由を文章で示します。
詳しく見る → UC-0034手書きの実験・試作記録を読み取って条件と結果の台帳にする
手書きの実験記録用紙をスキャンした画像を入力に、実験番号、日付、担当者、原料と配合、温度・時間・圧力などの条件、測定値、判定を読み取り、台帳の列に割り当てた1行のデータとして受け取ります。測定機から出てくるCSVがある場合は、実験番号で突き合わせて同じ行にまとめます。
詳しく見る → UC-0005受領請求書のPDFを読み取って支払データを作成する
仕入先から届く請求書PDFを入力に、OCRで取引先名、請求書番号、請求日、支払期日、税抜金額、消費税額、税率区分、明細行を抽出し、構造化データとして受け取ります。さらに、抽出した明細と過去の仕訳実績を照合して、勘定科目と部門コードの候補を付けます。
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。