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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:Zapier×利用ツール:OpenSearch×業界:飲食×業界:金融×業界:EC×AI機能:生成×AI機能:検索(RAG)×AI機能:抽出×
UC-0207

団体・法人の宿泊予約の依頼メールを手配表にそろえ、足りない確認事項を返信案にまとめる

団体・法人から届く宿泊の依頼メールを読み取り、人数・日程・部屋割り・食事・宴会場・駐車・請求先などを手配表の項目にそろえて書き込みます。足りない項目は、聞き返す返信の下書きにまとめます。部屋の確保と確定は人が行います。

想定削減率
61%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 カスタマーサポート 宿泊・飲食 入力漏れ削減
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UC-0200

決裁の権限について「これは誰の承認が要るか」に、規程の根拠付きで答える

「金額」「案件の種別」「申請する部署」を入力に、職務権限規程の該当条項を探して決裁者を示し、根拠となる条文と、判断が分かれうる点を併記して返します。総務の作業は、規程を開いて条項を探すことから、機械が示せなかった照会だけに答えることに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 経理 その他・商社 判断支援
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UC-0192

制作物に使った画像・フォント・音源のライセンス条件を、公開前に根拠付きで確かめる

制作物に使った画像・フォント・音源について、ライセンス文書から該当する条文を引き当て、原文の引用付きで示します。担当者の作業は、条文を探して読むことから、示された条文で判断することに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 属人化解消
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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-0174

社内で使っている指標の定義のばらつきを洗い出して、指標辞書にまとめる

レポートの注記、ダッシュボードの設定、集計クエリを入力に、指標ごとの分子・分母・期間・対象範囲・除外条件を抜き出し、同じ名前の指標どうしで食い違っている箇所を一覧にします。担当者の作業は、1本ずつ開いて読み比べることから、指摘された組み合わせを確かめて定義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
本格構成
n8n 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 品質標準化
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UC-0144

社内の業務手順書が実態と合っているかを点検して、改訂が要るものを洗い出す

業務手順書を入力に、その手順書が前提としている画面名・帳票の様式・社内規程・部署名・システム名を抜き出し、現在の正本と照らして食い違う箇所を出します。文書管理の担当は、全部を読み返す作業から、指摘された箇所を確認する作業に変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 情報システム IT・SaaS・その他 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-0133

納品先ごとに違う納品条件を、出荷現場の質問に根拠付きで答える窓口を作る

納品先ごとの覚書・納品指示書・過去のやり取りを検索できる形にし、出荷現場からの質問に、どの文書の何行目に書かれているかを添えて答えます。担当者の作業は、探して伝えることから、返ってきた答えを確かめることに変わります。

想定削減率
67%
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 EC・小売 属人化解消
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UC-0129

利用部門からのデータ抽出依頼に、集計の案と結果の説明の下書きを作る

利用部門の依頼文とテーブル定義を入力に、集計の案(SQL)と、結果を読むための説明の下書きを作ります。データ担当の作業は、ゼロから書くことから、示された案を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 対応スピード向上
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UC-0123

新規取引先の反社・コンプライアンス確認を、根拠付きで一次調査して記録に残す

取引先の商号・所在地・代表者名を入力に、社内の確認基準に沿って公開情報を集め、根拠のURLを付けた調査メモを作ります。担当者の作業は、自分で検索することから、集まった情報を読んで判断す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
Power Automate 構成例 法務 不動産・保険 判断支援
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UC-0092

取引先から届くセキュリティチェックシートに、過去の回答から下書きを作る

取引先から届くチェックシートの設問を入力に、過去の回答と社内規程から根拠付きの回答案を作ります。担当者の作業は、設問ごとに過去のExcelを探すことから、出てきた案が今も正しいかを確かめ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
Azure AI 構成例 品質管理 IT・SaaS・商社 対応スピード向上
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UC-0019

過去の対応履歴とFAQから回答案を作成する

問い合わせ内容を入力に、社内のFAQ、製品マニュアル、過去の対応履歴から根拠となる情報を検索し、出典を明示した回答案を作ります。

想定削減率
58%
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 EC・IT・SaaS 品質標準化
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