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利用ツール:ChatGPT× 業界:EC× 業界:人材× AI機能:画像認識× AI機能:対話× AI機能:予測×
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。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0191

入荷予定と荷卸しの実績から、翌日のバースの時間割を組んで待ち時間を減らす

翌日入ってくる便ごとに、荷卸しにかかる時間を過去の実績から見込み、その見込みをもとにバース(荷受け場)の時間割を組みます。トラックが同じ時刻に重なるのを前日のうちにならし、構内での待ち時間を短くします。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Make 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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UC-0180

倉庫の保管場所を出荷実績から見直して、取り出しの短い配置案を出す

倉庫のどの棚に何を置くかの見直しを対象にします。直近12か月の出荷実績と棚の条件を渡すと、出荷が多い品目を手前へ、一緒に出る品目を近くへ動かす配置案が、移動の手間と効果を添えて出ます。集計と可否の判断の時間が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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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-0163

販売店・加盟店が作る販促物を毎月点検して、ロゴと商標表示の逸脱を見つける

販売店や加盟店が作った販促物を毎月まとめて取り込み、ロゴの見え方と商標表示の使い方を点検して、ガイドラインから外れている疑いを条項つきで挙げます。担当者の作業は、120点を順番に開いて見ることから、挙がった疑いに是正を求めるかどうかを決め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
Gemini 構成例 マーケティング EC・宿泊 品質標準化
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UC-0158

顧客から届いた荷傷み・誤品の申告を、出荷時の記録と写真で切り分ける

顧客から届いた荷傷み・誤品の申告写真と、出荷時に撮った荷姿の写真を並べて突き合わせ、原因が自社の出荷か輸送中かを一次的に切り分けます。担当者の作業は、記録と写真を探して見比べることから、出てきた切り分け結果を確かめることに変わります。

想定削減率
60%
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・小売 判断支援
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UC-0150

製造現場で見つけた不良品を写真で見分けて、不良区分と発生工程の記録にする

現場で撮った不良品の写真を入力に、不良区分の候補と記録票の下書きを作ります。作業者は、紙の不良票に書いて後から入力することから、写真を撮って候補を選ぶことに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 品質管理 EC・小売 入力漏れ削減
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UC-0148

内定承諾から入社までの提出書類と連絡を追って、フォロー漏れと辞退の兆しを拾う

内定者ごとの提出書類の状況と、やり取りの履歴を入力に、未提出のものと返信が途絶えている人を毎朝一覧にします。担当者の作業は、Excelと受信箱を見比べて状況を思い出すことから、出てきた一覧の上から連絡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
Zapier 構成例 人事 IT・SaaS・人材 入力漏れ削減
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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-0125

返品された商品の状態を写真で見分けて、再販・補修・廃棄に仕分ける

返品された商品と付属品の写真を入力に、社内の判定基準に当てはめて再販・補修・廃棄の候補を示します。検品担当の作業は、状態を一から見て判断することから、示された候補と根拠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
Power Automate 構成例 カスタマーサポート EC・小売 品質標準化
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UC-0111

既存顧客の解約の兆しを利用状況と問い合わせから拾って、フォローの順番を決める

製品の利用ログ、問い合わせ履歴、請求の状況を入力に、顧客ごとの解約の確率を出し、問い合わせ本文から読み取れる不満の中身を添えて、フォローする順番の案を作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Python 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 判断支援
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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-0063

需要のばらつきから発注点と発注量を決めて、毎週の発注案を出す

過去の出荷実績と調達リードタイムから品目ごとの発注点と発注量を計算し、仕入先からの連絡や営業の情報を読み取って補正の根拠を添えた発注案を毎週出します。購買担当の作業は、在庫と実績を見て発注量を決めることから、提示された案を確認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 物流 EC・商社 判断支援
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UC-0048

翌週の出荷量を予測して物流センターの日別の必要人員を決める

WMSの出荷実績と、荷主から届く販促の連絡、祝日の並びを入力に、翌週の日別の出荷件数を時系列予測で見込み、工程ごとに必要な人数を上振れ・下振れの幅つきで計算します。計画担当の作業は、実績を集めて勘で件数を置くことから、出てきた人数の幅を見て派遣の発注数を決めることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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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-0024

出荷前の荷姿写真から荷札の不備と積付け不良を見つける

出荷直前に撮った荷姿の写真を入力に、荷札の出荷番号と届け先を読み取って出荷指示データと突き合わせ、さらに「取扱表示のラベルが貼られているか」「段ボールが潰れていないか」「パレットからはみ出していないか」を判定する構成です。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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